二等皮托管测风误差分析及偏差模拟计算

皮托管是组成风速检定装置的主要计量标准设备,其测量精度对检定质量具有重要影响.从皮托管测风原理出发,详细介绍了影响皮托管测风误差的相关因素,模拟计算了各因素对风速测量产生的影响,分析了影响皮托管测风误差的主要因子.结果表明：温度和阻塞系数是影响二等皮托管测风误差的主要因素.当环境温度偏差为±8℃时,可引起二等皮托管风速测量误差为干0.44 m/s（v=30 m/s）.当阻塞修正系数偏差±0.02时,可引起二等皮托管风速测量误差±o.6 m/s（v=30 m/s）;皮托管系数、大气压力和湿度经修正后对二等皮托管测风精度影响相对较小.     

L波段雷达系统不同测风方法计算结果分析

根据广东阳江探空站L波段雷达系统观测的测风资料分析,测风记录用综合探测雷达测风方法与无斜距（或高度替代）测风方法计算的测风量得风层的结果,少数情况下会出现与理论值不相符的现象,两种测风方法计算的结果,有时会超出高空气象观测仪器总体测量准确度要求允许的误差范围。在雷达的仰角小于30°时,量得风层的风速小于3 m/s时,两种测风方法计算量得风层的风速基本相同（误差在允许范围内）,但风向有的相差较大,超出测量准确度要求允许的误差范围。当雷达仰角小于15°,量得风层的风速大于30 m/s时,两种测风方法计算量得风层的风向比较接近,但量得风层的风速有的却相差较大,超出测量准确度要求允许的误差范围。     

基于转动状态的气象无人机测风方法

针对气象无人机转动探测时精度较低,本文通过引入等效位能和等效伯努利方程,得出了气象无人机转动空速方程;通过坐标变换,建立了空速和地速之间的角度关系,最后得出了气象无人机转动测风模型,并进行了仿真分析和数值试验。结果表明：转动测风模型测量精度较高满足气象无人机探测精度要求,为解决转动探测精度较低的问题,提供了参考。     

不同天气条件下脉冲激光风廓线仪测风性能

将2012年5月21日-8月16日广东省湛江市东海岛气象观测站内脉冲激光风廓线仪WINDCUBE V2与气象站内的100 m测风塔进行同步观测试验,在经过观测数据同步性调整、有效性检验和代表性样本筛选基础上,分大小风和有无降雨天气过程,对杯式测风仪、超声风速仪与激光风廓线仪的同步测风数据进行比较,结果显示:脉冲激光风廓线仪与杯式测风仪测量水平风参数的相关性较好,10 min平均风速、风向的线性拟合度均大于0.99,3 s阵风风速的拟合度大于0.96,湍流强度的拟合度大于0.67,风速标准差的拟合度大于0.79;大风情况下,激光风廓线仪对风参数的测量效果更佳。无降雨情况下,激光风廓线仪的测量效果较降雨时略好,10 min降水量小于15 mm的降雨对这款激光风廓线仪的风速、风向、湍流强度、3 s阵风风速的测量没有显著影响,对风速标准差有一定影响。当水平风速增大和有降雨时,激光风廓线仪对垂直速度的测量效果欠佳。该对比分析可为激光风廓线仪观测数据的可靠性提供参考。     

风廓线雷达测风精度评估

采用风廓线雷达5波束探测模式的数据对测风精度进行评估分析,用垂直波束和其中两个相邻倾斜波束的探测数据构成一对计算因子,通过对同一距离高度上的4对计算因子进行误差分析,评估风廓线雷达的测风精度,得到水平风在垂直指向连续高度上的精度。对北京延庆CFL-08风廓线雷达2010年3,6,9,12月4个典型代表月份逐日连续探测资料进行了处理分析,结果表明:该雷达满足风速误差不大于1.5 m·s-1、风向误差不大于10°探测精度要求的最大探测高度6月、9月为8 km,3月、12月为6 km,基本符合该雷达探测高度的设计要求。信噪比、大气风场的不均匀性是影响雷达测风精度的主要因素:信噪比影响了高空的测风精度,-15 dB可以作为判断雷达测风可信数据最大探测高度的阈值;晴空大气出现的风场不均匀性对风廓线雷达的测风精度影响不大,降水出现时环境风场不均匀性造成水平风向、风速的测量误差较大,不能满足测风精度要求,特别是对流性降水发生前的1~2 h,水平风向、风速的方差增长迅速,可以作为强降水出现的预警指标。     

介绍一种小风速查算风向法

在测风工作中,由于计算机发生故障等原因。而须用测风绘图板求取风向、风速。当风速很小时,求出的风向误差非常大。现介绍一种风速小时,准确求风向、风速的简易查表方法。     

非定常过程对大气边界层的内参数与风廓线的影响(二)

本文用大气边界层运动方程的数值积分研究了当边界层顶风向不变但风速变化时对大气边界层的内参数u_*/A(u_*为摩擦速度,A为上界风速)和α角(地面风与上界风向的交角)的影响。设上界处风速随时间指数增加及减少,最后趋于定常。在大气正、斜压时,u_*/A及α角的时间变化均是振幅衰减的振荡,最后趋于定常时相应的值。在时间变化过程中的任一时刻,内参数值与当上界条件取该时刻上界风时的定常解结果有一定的差别,严格说,定常时的内参数值并不能直接用于当上界风非定常时。本文还考虑了上界风速非定常对风廓线的影响。     

先验模型选择对PS—DInSAR参数解算精度影响分析

研究了永久散射体雷达差分干涉测量（PS-DInSAR）技术观测方程的建立和参数求解方法,分析验证了观测方程建立过程中先验模型的正确选择对提高参数解算精度的重要影响,提出了用GPS辅助确定先验模型以改善参数解算精度的思路.最后,对进一步利用GPS 提高（PS-DInSAR）测量精度进行了探讨,出了一些有益结论.     

微型控空飞机解析测风方法

介绍一种利用微型无人驾驶飞机为探测平台,ＧＰＳ接收机为测量装置的解析测风方法。它基于飞机盘旋飞行与大气运动有十分显著的差别,建立运动方程组,用解析的方法求算大气运动。理论分析和与小球及雷达测风的比较都表明,解析测风方法是一种精度较高的测风方法。     

微型探空飞机解析测风方法

介绍一种利用微型无人驾驶飞机为探测平台,GPS接收机为测量装置的解析测风方法。它基于飞机盘旋飞行与大气运动有十分显著的差别,建立运动方程组,用解析的方法求算大气运动。理论分析和与小球及雷达测风的比较都表明,解析测风方法是一种精度较高的测风方法。     

X波段双极化相控阵天气雷达金属球定标技术

利用无人机悬挂金属球实现对X波段双极化相控阵天气雷达双通道强度一致性定标,根据雷达特点设计无人机飞行轨迹,通过对广州4部雷达开展金属球定标试验,经过反复测试发现:当不受外界干扰时,差分反射率Zdr标准方差小于0.1 dB,多次平均值波动范围小于0.2 dB,通过修正使Zdr误差小于0.2 dB,满足业务技术指标要求;当受到外界干扰开展金属球定标时,同一仰角多次试验的数据波动范围均超过0.2 dB,标准方差均大于0.15 dB,表明金属球定标受遮挡角、风速等外界因素干扰较大,不能满足业务定标要求,在开展金属球定标时应避免遮挡区域.     

非定常过程对大气边界层的内参数和风廓线的影响

设大气中性、正压,用边界层运动方程的分析解,研究了当大气边界层顶风向随时间作周期变化而风速不变时,对大气边界层的内参数u_*/A(A为边界层顶风速)和角φ(地面风与边界层顶的风的夹角)的影响。当风向逆时针转动时,u_*/A增加,φ减少,反之亦然。方程的数值解亦得类似结果。因而在定常条件下,得出的大尺度模式中边界层参数化的结果应考虑非定常过程的订正。还分析了非定常过程对边界层风廓线的影响。     

风电场两种超短期风速预报方法的效果对比

针对风电场所需的时效在0~4 h,且时间分辨率不低于15 min的超短期风速预报。根据测风塔实时发回的实测风速序列,建立了基于BP神经网络的风电场风速时间序列外延预报模型。另一方面,建立 MM5模式预报风速与实测风速的误差序列,并利用BP神经网络作误差序列的外延预报,从而利用误差的预报值对MM5风速预报值进行订正,获得新的预报值。综合对两种方法的预报效果指标分析以及拟合曲线的比较结果表明:使用BP神经网络对MM5风速预报值进行修订的方法在总体上效果较优,特别是当影响风电场的天气系统变化明显,近地层风速变率较大时,该方法的预报效果更具有明显的优势。     

基于长短期记忆神经网络的风速超短期快速滚动预报技术

利用甘肃省某风电场2017—2020年测风数据,基于长短期记忆神经网络(LSTM)模型,通过评估不同输入数据和模型时间窗口长度下的预报精度,设计一套适用于风电场的风速超短期快速滚动预报方案。结果表明：通过输入不同的特征变量,在风速的超短期(未来4 h内)预报中,风速自身变化起主导作用,模型输入变量中只加入各高度层的风速能得到更好的模拟效果。通过评估LSTM模拟时间窗口长度L对模拟效果的影响,当时间窗口长度L≤24 h时,模拟效果较好,说明超短期风速变化主要和风速自身临近时刻的变化有关;当L>24 h时,模拟效果快速下降,说明过长的L会削弱模拟能力,降低模拟精度。通过分析LSTM在未来4 h内的风速模拟能力,发现随着预报时长的增加,模拟精度逐步下降,但在未来2 h内的风速均方根误差RMSE均小于2 m·s^-1,结果较为理想,且该方法对计算资源要求不高,经济实用性强,在业务中具有较高的应用潜力。     

超声测风传感器在回路风洞中的测试

超声测风仪因启动风速小、无转动部件、不破坏风场、测量精度高等特点,适用于多种行业的测风需求。超声波测风的相关检定规程当前在国内尚未正式制定。本文借鉴风杯检定规程所选择的风速测试点,在HDF-720低速回路风洞中,对超声测风仪在不同角度下进行了测试数据统计分析。结果表明:超声测风仪可以安装在工作段面较大的风洞中进行测试,由于超声探头存在阴影效应,对于同一风速,不同角度上的测量结果稍有差异,而且不同风速对应的差异也不同。利用超声测风仪进行风速实时测量时,必须结合上述测试分析,按照超声传感器的安装角度,对测量值进行相应修正。     

京津冀地区无人机低空航路气象环境模拟研究

随着我国低空空域的陆续开放,低空飞行安全气象保障体系正被越来越多的研究学者所重视。京津冀地区无人机产业的发展在国内处于领军地位。基于WRF(Weather Research and Forecasting Model)中尺度数值模式,对2015—2019年京津冀地区气象要素进行模拟,模拟结果与气象站观测数据进行误差对比分析,可为该地区无人机低空航路的飞行安全提供建议。结合无人机飞行限制因素,对京津冀地区无人机航路气象要素平均分布和平均垂直分布进行分析,结论如下:1)冬季、春季以及秋季白石山至东灵山出现风速5.5 m/s以上区域,可使无人机飞行产生剧烈晃动甚至炸机,在此区域内飞行应时刻注意风速变化。2)冬季京津冀全区为0℃及以下所控制,由于温度条件限制不适合无人机飞行,其余季节温度范围均在无人机电池正常工作范围之内。3)夏季京津冀地区降雨量大,应注意强降雨对无人机飞行造成的影响。4)垂直方向上低空空域内,冬季、春季以及秋季风速会对无人机飞行造成影响,冬季温度低于0℃不适合无人机进行低空作业。     

超声风温仪测温的误差订正

利用同步进行的风速、温度、湿度湍流观测资料,对超声风温仪温度测量结果作了水平风速和湿度的订正。结果表明:由于超声风温仪测温受空气湿度和水平风速的影响,对其作相应的订正是十分必要的。|z/L|＜1时,湿度和风速对超声风温仪温度方差和感热通量测量值所引起的误差是不可忽视的。而在|z/L|＞1区间,仅计入湿度影响,已够精确。对于温度谱密度,当nSθ(n)/σ2θ低于0.01时,有一高频的噪声频率阈值,高于此频率,nSθ(n)/σ2θ与无因次频率f呈+1次幂关系。     

北京325 m气象塔塔体对测风影响的数值模拟

安装在气象观测塔上的仪器进行风速测量时,气象塔塔体本身会对流场有一定的影响,使其附近局部流场发生变化,产生绕流和尾流,导致所测风场数据相对于真实风场值失真,利用计算流体力学软件Fluent对北京325m框架式气象塔周围的风场进行了模拟,给出流向风速在该塔伸臂上测风位置的失真情况,及风速失真大小随风向风速的变化规律,计算表明若伸臂处于迎风面,在测风点上的风速误差均小于5%,与实际观测一致,验证了北京325m气象塔风速伸臂设计的合理性。     

东中国海域交叉定标多平台合成洋面风场资料的初步评估

对新的交叉定标多平台合成洋面风场资料（CCMP风场）的特点进行分析介绍,利用浮标和观测桩的时间序列资料和同期的卫星高度计探测资料,对东中国海海域范围内该风场的精度和特性进行了检验和评估并与欧洲中期天气预报中心再分析资料（ERA风场）和散射计探测混合风场资料（QuickScat／NCEP风场）进行对比分析。结果表明：CCMP风场在远海区域的精度较高,风速偏小;在近岸区域风速可能偏大,存在一定的局限性。在东中国海海域,较之ERA风场和QuickScat／NCEP风场,CCMP风场均方根误差最小;当实际风速较小时,三种资料的风速都偏大,偏度较小;当实际风速较大时,三种风场的风速都偏小,偏度较大;且三种资料的风速误差具有随季节变化的特征。     

CFD 在建筑物对气象台站测风影响分析中的应用

受城市化、探测环境变化等人为因素影响,部分气象站风速序列存在不均一性,在使用这类气象站的风速资料时必须进行订正。本文以东山气象站为例,应用测站受建筑物影响前后各5 a的风速资料及探测环境历史沿革资料,利用计算流体力学方法（CFD）研究建筑物对气象站测风数据的影响。结果表明：建筑物与测风杆的相对位置不同,建筑物对测风的影响程度亦不同,测站北面建筑物是影响该站偏北风风速观测的主要因素;研究不同风速下建筑的影响,可得模拟结果与输入风速间呈线性关系,并由此建立风速订正关系式,订正后基本消除了建筑物对N方位风速的影响;订正受建筑物影响较小的NNE方位风速需考虑其他障碍物的影响。本文通过试验,验证了CFD方法可用于定量评估建筑物对测风的影响,从而重建受建筑物影响台站的风速序列。