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南京地面风速概率分布律的城乡差异 总被引：1，自引：0，他引：1
根据南京气象站及其周边3个乡村自动气象站2005年逐时风速资料,拟合了风速的概率分布函数,分析表明:南京城、乡地面风速的概率分布均与3参数的韦伯分布吻合度很高,风速概率密度函数(PDF)曲线形状存在明显的城乡差别,城市风速PDF曲线更加陡峻,即风速分布更为集中;在0.75~3.75 m/s,城市风速PDF值明显高于周边乡村,而在3.75 m/s和0.75 m/s范围,城市风速概率密度值则低于乡村;城市下垫面的摩擦效应削弱风速而热力效应起增强风速作用,对风速的城乡差值序列的分析发现:多数时间城市风速是小于乡村风速的,但风速小于1.90 m/s条件下,城市风速会出现大于乡村的现象;总体上摩擦效应的作用远大于热力效应;城市效应使全年平均风速下降0.43 m/s。 相似文献
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为了实现时间跨度较长(20—30年)的风能资源数值模拟评估,建立了一种新的分型方案,采用地面和探空观测资料,以风速、风向和最大混合层高度作为分型因子,针对每种类型随机抽取5%的日数进行真实算例的数值模拟。根据中国所有地区典型日的平均风能参数和30年观测平均结果的对比分析,得出以下结论:(1)中国所有分型站点挑选典型日的平均风速与30年平均风速的绝对误差均小于0.10 m/s,相对误差均低于6.50%;挑选典型日各风向频率值与30年结果的绝对误差平均值为0.28%—0.48%,风速频率绝对误差的平均值为0.09%—0.54%。(2)通过模拟区域分型站点以外探空气象站的风向频率和风速频率的对比检验发现:沿海地区风向频率绝对误差为0.27%—0.63%,风速频率绝对误差为0.14%—0.49%;内陆复杂山地风向频率绝对误差基本在0.57%以下,风速频率绝对误差为0.22%—0.60%;结果表明选取一个分型站点能够代表整个模拟区域内的风能资源特性。(3)根据沿海和内陆山地模拟区域重合范围内的探空站分型结果对比分析发现:对于模拟区域重合范围内的探空站,采用所有模拟区域分型站典型日结果加权平均后的风能参数对比误差大大低于各自模拟区域分型站点的对比误差。 相似文献
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The spatial variation and diurnal fluctuation of sea surface wind over the Qiongzhou Strait were described using verified datasets from automatic weather stations on board a ferry, buoys, and on the coast. Results are as follows: (1) On average, sea surface wind speed is 3–4 m/s larger over the Qiongzhou Strait than in the coastal area. Sea surface wind speeds of 8.0 m/s or above (on Beaufort scale five) in the coastal area are associated with speeds 5–6 m/s greater over the surface of the Qiongzhou Strait. (2) Gust coefficients for the Qiongzhou Strait decrease along with increasing wind speeds. When coastal wind speed is less than scale five, the average gust coefficient over the sea surface is between 1.4 and 1.5; when wind speed is equal to scale five or above, the average gust coefficient is about 1.35. (3) In autumn and winter, the diurnal differences of average wind speed and wind consistency over the strait are less than those in the coastal area; when wind speed is 10.8 m/s (scale six) or above, the diurnal difference of average wind speed decreases while wind consistency increases for both the strait and the coast. 相似文献
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利用2014—2017年华南沿海及南海的浮标站、海岛站、石油平台站、沿海自动站等277个自动站风场数据,与ASCAT反演风场进行了对比分析。结果表明,当观测风速小于5 m/s(大于15 m/s)时,ASCAT反演风速的平均绝对误差在3 m/s左右(存在2级左右的高(低)估);当风速介于5~10 m/s时,平均绝对误差在2 m/s左右(多数ASCAT有1~2级的高估);介于10~15 m/s时,ASCAT反演结果相对最好,风速、风向准确率能够达到60%以上。ASCAT对风速的反演结果受陆地影响较大,与观测风速的相关系数从高到低可分为三类:(1)浮标、平台站;(2)西沙、南沙自动站;(3)广东沿海自动站及海岛站、海南海岛站。ASCAT反演风场在风向的应用较风速更优,其中,东北风样本数最多,其次分别为西南风、东南风和西北风。浮标站、平台站、西沙自动站的风向反演质量相对较好;所有测站风向偏差主要由5 m/s以下的弱风贡献。单站多年月平均风速变化显示,ASCAT反演风速相对测站主要为正偏差,且秋冬季比春夏季偏差更大,这可能与大气稳定度有关。 相似文献
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利用北部湾海域一个大型气象浮标站获取的台风"贝碧嘉"过程实测数据,分析了该台风过境时风浪变化特征。分析结果表明:台风的风速时程变化曲线呈"M"形双峰分布,台风眼壁区风速最大,前眼壁区风速大于后眼壁区,前眼壁区和后眼壁区最大风速分别为22.6m/s和20.8m/s;台风眼区气压和风速最小,波高和波周期最大,其中眼区最大风速为2.7m/s,最大波高为5.4m,最大波周期为5.5s;波高最大值出现时间滞后风速最大值40min;台风眼区以外的波高与风速正相关;在台风从浮标站南侧经过期间,风向和波向均沿着顺时针方向旋转,其中风向和波向10min最大旋转角度分别为50°和150°;风向与波向不在同一个方向,两者之间的夹角平均为171°。 相似文献
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以内陆某核电厂为例,简述了利用流体力学软件STAR-CCM+模拟内陆核电厂厂区流场及大型自然通风冷却塔雾羽扩散的实现原理,介绍如何将SolidWorks2010建立的核电厂厂区模型导入到STAR-CCM+,给出了STAR-CCM+划分网格的过程,说明了边界层划分的基本假定条件和参数。将STAR-CCM+模拟的数据与风洞实验数据进行了比较,结果显示了较好的一致性。结果表明：在离地面5m的高度处,大型自然通风冷却塔背风面形成较大的空腔区,空腔区风速较小,只有1-1.5 m/s,部分区域达到静风;在冷却塔两侧风速相比入口速度增大了1.66倍;在离开地面100 m的高空,冷却塔背风面的空腔区依然比较明显,冷却塔两侧风速相比入口风速,其变化趋于平稳;在沿主导风向的轴线上,冷却塔两侧风的扰动依次加强;单台冷却塔雾羽最大的抬升高度出现在下风向距离3300 m处,最大抬升高度为690 m,4台冷却塔雾羽在下风向距离3300 m的抬升高度约为850 m,是单台冷却塔的1.23倍。 相似文献
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海面风速对航运及海上生产作业影响重大,但数值模式对于海面的风速预报仍存在较大误差。为降低数值模式海面10 m风速预报的系统性误差,提高海上大风预报准确率,基于2017—2019年中国气象局地面气象观测资料对ECMWF确定性模式的10 m风场预报结果进行检验评估,并采用概率密度匹配方法对模式误差进行订正。分析结果表明,概率密度匹配方法可有效地改善数值模式10 m风速预报的系统性误差,订正后风速在各个预报时效和风速量级的平均误差均较订正前有所降低。对于大量级风速的预报,经概率密度匹配方法订正后的风速预报的漏报率可减少10%以上。订正后12 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差分别由4.15 m/s、5.61 m/s降低至3.12 m/s、4.08 m/s,120 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差由7.38 m/s、9.35 m/s减小至6.46 m/s、8.07 m/s。在冷空气、台风大风天气过程中,基于概率密度匹配方法订正后的风速与实况观测更接近,能够为我国近海洋面10 m风速的预报提供更准确的参考。 相似文献
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利用风廓线雷达探测资料对2010年4月19日塔中一次强沙尘暴过程中的边界层三维风场进行分析研究。沙尘暴爆发前,塔中1 000 m高度内空中风主导风向由偏东风转为偏西风;沙尘暴爆发时,地面至1 500 m高度内为偏东风。近地面风速在沙尘暴爆发初期迅速增大至18.3 m/s,中后期逐渐变小,但依然保持10 m/s左右的较大风速;300～1 000 m高度,沙尘暴爆发时段的风速小于过程前后;1 000～2 000 m高度内,沙尘暴爆发前风速达到最大,然后随时间变化呈递减趋势;3 000 m以上高空风在沙尘暴爆发期间风速可达20 m/s。沙尘暴过程中塔中上空存在明显的沙尘颗粒沉降运动,平均下沉速度为1.2 m/s。 相似文献
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利用2019年6月至12月威宁县边界层风廓线雷达数据和威宁探空数据,预设二者风速偏差<=3m/s、风向偏差<=20°为有效数据样本,研究两者在不同风速、风向范围和不同高度、时次、降水条件下风向、风速数据对比及相关性分析。结果表明：（1）风廓线雷达和探空的风速、风向均具有较好的正向相关性;（2）在不同高度下,且无论有无降水或任意时次,风速有效样本比率大体上高于风向有效样本比率,500米左右高度以下有效样本比率总是最小（不足50%）,而中高层较大;（3）不同时次对风速、风向数据有效性影响不大;（4）有降水时风速、风向有效样本比率比无降水时偏小且变化剧烈;（5）除东北（20°-40°）和西南（200°-260°）风向外,其他方位风向数据一致性较差;（6）除大于24m/s的风速外其他大小风速均具有较好的一致性。 相似文献
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气象探空火箭测风不确定度评估方法 总被引：2，自引：0，他引：2
本文在气象火箭测风反演数学模型基础上,通过误差分析理论和曲线拟合最小二乘原理,对大气风场反演结果不确定度的评估方法进行了研究。根据火箭探空仪在空中的运动规律,首先建立数学反演模型,推导得到风速和风向的计算公式;然后根据误差理论,推导得出反演风速和风向的不确定度表达式;基于多项式拟合方法,进一步推导得出拟合后的风速和风向的系统误差和随机误差公式,并求解公式中系数。最后以1次气象火箭实测数据为例,对风场及其不确定度进行了分析计算。结果表明:风速反演不确定度随高度降低而减小,在50～60km高度不确定度约为2.8～3.5m/s,50km以下不确定度在1m/s以内;风向在正北方向(0°)附近摆动时,会导致反演不确定度异常增大,其他高度不确定度基本在10°以内。 相似文献
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湛江东海岛二月海陆风环流特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2011年2月湛江东海岛风廓线雷达资料,系统分析了湛江东海岛2月平均风场特征及海陆风特征,结果表明:2月湛江东海岛150 m高度处以东偏北出现频率最大,在E、ENE和NE三个方位的风向出现频率之和为66.6%,偏西七个方位的风向出现频率之和仅为1%。以SSW方位为界,偏东风与偏西风的出现频率差异明显。各整点的月平均风速1:00—15:00变化较小,均在1 m/s左右波动;15:00—20:00风速及风速波动都较大,最大值出现在16:00时,为2.1 m/s。2011年2月中只有2日与14日两日符合海陆风日条件,两日共同海风时段为13:00—20:00,持续7 h;陆风时段为2:00—7:00,持续5 h。海风平均风速为2.1 m/s,陆风平均风速为0.8 m/s,海风平均风速明显大于陆风风速。海风与陆风环流垂直高度相差甚小,约1.2 km,风速随高度变化趋势均为先增后减;海风最大风速出现在750 m高度处,陆风出现在500 m高度处,500～750 m高度区间海风环流强度明显强于陆风环流。2 km之上为均匀一致的系统性西风环流。 相似文献
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利用2016年全年进出厦门机场和晋江机场航班的AMDAR(Aircraft Meteorological DAta Relay)数据对双雷达反演风场进行检验,分析了厦门、泉州双雷达风场反演的总体误差,研究结果表明:1)验证了双雷达连线附近区域反演风场的平均绝对误差较大,发现了与两部雷达连线的夹角小于15°和大于165°的区域的反演结果的平均绝对误差明显大于误差的年平均值。2)对于反演风向而言,误差随着高度增加而减小。对于反演风速而言,高度在9 km以下的反演误差在5 m/s左右,而9 km以上的反演误差较小。3)剔除了双雷达连线附近区域(与两部雷达连线的夹角小于15°和大于165°的区域)和反射率因子小于5 dBZ以及等于100 dBZ(剔除非气象回波)的反演结果后,双雷达反演风场误差较小,相对于AMDAR数据的风向年平均绝对误差为29.4°,风速年平均绝对误差为3.28 m/s,总体误差在可接受范围之内,反演结果接近"真值",该反演方法稳定可靠。 相似文献
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洛阳机场辐射雾的预报 总被引：1，自引：0，他引：1
从统计资料看，洛阳机场影响能见工的雾绝大多数是辐射雾，平流雾的出现低于0．1％。辐射雾出现的常见形势是：洛阳处在地面弱高压中心附近或鞍形场、均压共内，地面为稳定东北风或风向不定，风速均≤3m/s，出现的前一天下午至晚上近地面湿度较大，前一天16时相对湿度均＞75％，天空背景为夜间晴朗少云，或碧空或只有高云县总云量不超过2／8，近地面层大气层结比较稳定。 相似文献
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本文通过对比检验2013年1月至2016年6月ASCAT卫星反演风场与青岛浮标海岛站实测10m风场资料,开展ASCAT卫星反演风场在青岛沿海的适用评估。结果表明:ASCAT反演风速整体偏大,风向偏左,但整体偏差均较小。ASCAT反演风场和浮标海岛站实测风场的风速和风向的整体偏差分别为1.6m/s和-9.6°,说明ASCAT反演风场在青岛沿岸有很好的适用性,比EC再分析资料能更细致地反映青岛沿岸的风场空间分布。从风速分级比较来看,风速越弱,卫星反演风速越接近站点实测风速,反演结果越好,而风向反演结果则反之。风速和风向的反演效果皆是晚上比早晨好。并且季节变化对风速反演效果影响不大,但是对风向反演效果有一定的影响,秋冬季节风向反演结果好于春夏季节。最后,对ASCAT反演风速分别进行线性回归订正、综合误差、风速等级误差和升降轨误差订正,发现线性回归订正结果最佳。 相似文献
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利用2009—2018年冬季北京地区200多个自动气象站逐时10 m风速、风向观测数据,分典型区域（山区、山区与平原过渡区、平原区、城区）研究北京地区冬季近地面风的精细特征,并使用有完整记录的2 a（2017和2018年）冬季延庆高山区不同海拔高度10 m风逐时观测数据,多视角分析高山区不同海拔高度近地面风的特征和成因,以深刻认识北京地区复杂地形条件下冬季近地面风的特征和规律。结果表明:（1）北京地区冬季近地面平均风受西部北部地形、城市下垫面粗糙度和冷空气活动共同影响,平均风速沿地形梯度分布,山区高平原低,平原中又以城区风速最小;盛行西北风和北风,在城区东、西两侧盛行风出现扰流,在山区和过渡区一些地方还存在与局地地形环境明显关联的其他盛行风向。（2）4个典型区域冬季近地面风速日变化均表现为白天风速大于夜间,午间风速最大的“峰强谷平”单峰特征,这一特征的稳定性在城区高、山区低。（3）4个区域冬季弱风（< 1 m/s）频率为31%—42%,城区较高、山区较低;强风（> 10.8 m/s）频次则是山区多、城区少,强风风向主要表现为偏西—偏北,与冷空气活动密切关联;城区、平原区和过渡区偏南风频率均为极小,暗示北京“山区—平原”风模态在冬季是“隐式”的、不易被直接观测到。（4）近地面风的水平尺度代表范围在延庆高山区高海拔处明显大于低海拔处,海拔1500 m附近（平均的边界层顶高度）是延庆高山近地面风速日变化特征的“分水岭”,低于该海拔高度时近地面风速日变化表现为前述“峰强谷平”单峰特征,而高于该海拔高度时近地面风速日变化则呈现相反特征,即夜间大白天小、午间最小的“峰平谷深”特征,这是由边界层湍流活动的日变化及伴随的低层自由大气动量向边界层内下传所致。（5）延庆高山近地面风速大体上随观测高度而增大,高海拔站点日平均风速数倍于低海拔站点。白天—前半夜,海拔约2000 m的站点冬季盛行偏西风,风向变化不大,但风速为2—12 m/s;1000 m左右的低海拔站则风速比较稳定（< 6 m/s）,风向从午间至傍晚相对多变。 相似文献
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利用广汉机场2010~2014年遥测地面风场资料,分析了春季地面风的年变化、月变化以及日变化特征,讨论了地面风对飞行训练的影响。结果表明:广汉机场春季盛行偏北风,此外主要还受到北西北、北东北风的影响,飞行训练易遭遇左侧风;4~5m/s以及6m/s以上的地面风日数年变化不大,但春季最大风速的年变化差异较大;3~5月月平均地面风速呈递增特征,从3月到5月主导风向由北风顺时针变化为东北风,东东南、东南、南东南风频率逐渐增加,左侧风以及逆风影响增大。地面风速的日变化呈现出“一峰一谷”的大陆型变化特征,即白天风速大,夜间风速小,午后风速最大,4~5m/s的风受日变化影响大,6m/s以上的风主要受天气系统的影响。 相似文献
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L. J. Levitt 《Theoretical and Applied Climatology》1990,41(3):137-147
Summary Windshear is critical to aeronautical activities such as aircraft takeoffs and landings and the ascending and descending phase phases of missile launch. The probability of extreme vertical windshear below 1 km at Centreville, Alabama (U.S.A.) and Berlin, Germany has been studied. Windshear (total vector difference) was derived from radiosonde ascents using both windspeed and wind direction differences between two altitudes. The wind direction differences are used to compute the angular shear magnitude.The wind direction differences between the surface and specified altitude as well as the contribution of the angular shear magnitude to the total vector difference during episodes of extreme vertical windshear were quantified. For example, wind direction changes of 60 degrees or more for cases of extreme windshear (windshear > 15m/s per 900m) in the layer surface to 900m occurred with a relative frequency of only 8% at Berlin in contrast to 34% at Centreville. The ratio of the angular shear magnitude to the total vector difference squared (times 100%) exceeded 40% five times more often at Centreville as compared with Berlin for this layer. Analysis using the Kolmogorov-Smirnov test confirmed that these differences (between the two locations) in wind direction change during episodes of extreme windshear are statistically significant. Backing vs. veering winds in the boundary-layer and the 500 mb wind directions are discussed in order to relate the occurrence of extreme vertical windshear to characteristics of two contrasting geographic locations, one in the transition region between sub-tropics and mid-latitudes (Centreville), and the other well-entrenched in the westerlies (Berlin).There were considerable day-night differences in the occurrence of extreme shears at Centreville. For example, windshear > 10m/s per 600 m in the layer surface to 600 m were more than three times as frequent at 1200 UTC (morning) than at 0000 UTC (evening). This is due to larger wind direction differences in the boundary-layer in addition to the nocturnal rise in windspeed at 300 m (low-level jet).It should also be noted that extreme windshear near the surface was not always associated with strong surface winds. Vertical windshear below 1 km was found to increase with increasing surface windspeed up until 98% probability. Above 98% probability this relationship breaks down, as the second largest maximum windshear in the layer surface to 900 m was observed for a surface wind of 3 m/s at Berlin.The seasonal variation of vertical windshear below 1 km was also illustrated, indicating winter to be the season of maximum shears, summer the season of minimum shears. An exception was that above 99% probability the shear in the spring usually exceeded the winter shear.With 14 Figures 相似文献
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本文使用2016年6~8月GRAPES全球模式2m温度和10m风场24、48、72h时效预报场和同期四川省156个国家气象站逐日地面温度和风场资料,选取预报准确率、平均误差、平均绝对误差、均方根误差和Alpha Index5个统计量对2016年夏季四川3个区域(盆地区、过渡区和高原区)2m温度和10m风场进行了较为详细的检验评估。研究结果表明:模式对10m最大风速的预报效果较好,准确率较高,最高可达80.64%。模式对过渡区温度预报效果较差,准确率基本低于10%,但是对盆地区温度的预报有一定可信度。模式对10m最大风速的风向预报效果不如最大风速值。全省各区各要素的AI值都在0.7左右变化,表明模式预报的随机误差大,预报和观测吻合较差。本研究还发现,整体来看模式对盆地各要素预报效果较好,对于地形复杂地区(高原区、过渡区)预报效果较差。此外,模式存在一定的系统误差,2m温度的系统误差盆地区约为-2.3~-1.7℃,过渡区约为-8.3~-6.0℃,高原区约为-7.3~-5.0℃;10m最大风速值的系统误差盆地区约为-1.3~-0.6m/s,过渡区约为-2.3~-1.3m/s,高原区约为-2.7~-1.1m/s。 相似文献
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基于1959～2017年福清核电厂区龙卷风的调查资料,采用Rankine涡模型估算该区域超过某一特定风速的概率分布,通过概率值导出设计基准龙卷风和基准设计风速,按照压降模型计算出龙卷风的压降,研究结果表明:福清核电评价区域龙卷风的总压降为4.29 kPa;平移速度13.8 m/s,最大旋转风速57.6 m/s,最大压降速率为1.18 kPa/s,基准设计风速为71.4 m/s,属于F3级别的龙卷风;在125 kg下落的穿甲弹类和2.5 cm实心钢球两种不同情景下计算出的龙卷风产生的飞射物的最大水平碰撞速度均为24.99 m/s、碰撞动量依次为3123.75 kg m s?1和1.615 kg m s?1。这些计算结果,从龙卷风的角度,为政府相关部门在规划和建设福清核电厂时提供了可靠的理论依据。 相似文献
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基于AMDAR资料应用于中国周边海域飞机颠簸的统计分析 总被引：1，自引：1，他引：0
基于2002—2011年共10 a的AMDAR资料,用于中国周边海域(0~35°N,110~150°E)越洋飞行飞机颠簸的时空分布和变化规律分析。研究指出:南海比西北太平洋海域更容易发生重度以上的飞机颠簸;全年中6月最容易发生颠簸,而9月至次年2月发生重度和严重颠簸的百分率明显减小;5 km以下,发生轻度和重度颠簸的百分率随高度增大而减小,8 km以上重度颠簸的发生百分率稳定在0.2%左右,边界层顶和对流层顶附近容易发生严重颠簸,发生的百分率分别为0.27%和0.18%;随着风速增大发生颠簸的概率一般也增大,在对流层上层风速大于40 m/s时,发生重度和严重颠簸的百分率都明显增大,达到0.2%左右。冷半年风向为NNE以及暖半年风向为SSW时,发生重度颠簸的百分率达4%左右;严重颠簸发生在暖半年的概率较大,暖半年吹SSE至ESE风时,发生百分率为0.25%~0.3%,但暖半年吹正北风或冷半年吹正南风时,也易发生严重颠簸。 相似文献