共查询到20条相似文献，搜索用时 328 毫秒
1.
中国近海大风极值计算方法研究 总被引：5，自引：0，他引：5
讨论了中国近海（渤、黄、东、南海）开阔洋面上求算不同重现期大风极值的资料和方法。在没有定点连续气象观测条件下，综合分析现有岛屿站观测、台风记录、船舶报告、数值模式计算风速，分别组成年大风极值序列，使用多种分布模型拟合大风序列，通过检验选定最佳取值。研究结果表明，在拟合各类大风序列时，三参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布显示较强的适用性；而由波浪谱模式和台风风场模式计算风速组成的序列求取不同重现期大风极值，计算结果稳定，气候分布合理。 相似文献
2.
3.
汉江流域极端水文事件时空分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1960-2012年汉江流域15个气象站点的日降雨资料和3个水文站同时期日径流资料,分析了9个极端降雨指数的空间分布规律,运用广义极值分布（GEV）、Gamma分布两种极值统计模型对各站点的最大1 d降雨、最大3 d降雨极值样本进行拟合,遴选描述降雨极值分布规律最优概率模型,进而推算给定重现期下的降雨设计值,并分析其空间分布规律;选用Gumbel、Clayton和Frank这3种Copula函数建立降雨-洪量极值联合分布模型,优选最合适的Copula函数,由此计算给定重现期下的洪量设计值。结果表明：GEV分布模型能更好地模拟降雨极值序列,不同重现期下的降雨极值在空间上均呈西低东高的特征;3种Copula函数中,Frank Copula函数能更好地拟合降雨-洪量相关关系,由此推求的洪量设计值大于单变量拟合设计值。 相似文献
4.
5.
从资料的完整性和合理性、方法的规范性等几方面着手，对深圳湾公路大桥设计风速进行推算。利用深圳市气象站1954～2001年逐年年最大风速资料，通过时距、高度、地形等订正后得到相当于开阔平地上方10 m高度10 min年最大风速48年序列，使之符合建筑抗风指南或规范的要求。再利用极值Ⅰ型计算出不同重现期的基本风速，同时用耿贝尔的参数估算法和修正后的矩法参数估计法计算出不同重现期（200、120、100、60、50、30、10年）的基本风速。研究发现桥位区自动气象站与深圳市气象站最大风速正相关显著，前者是后者的1.1倍，从而可将基本风速外推到桥位区，进一步根据规范将该值放大1.11/2（1.049）倍至海面上，最终得到设计风速。还利用近地层风的指数和对数曲线推算出150 m内每10 m高度层的最大风速。 相似文献
6.
北极地区风观测资料较少,工程气象参数的分析主要依靠国际交换站资料。但是,国际交换站资料为定时资料,并且存在较多质量问题。因此,在利用国际交换站资料时,需先对其进行质量控制,并且要考虑定时资料的转换。由于缺少其他参考资料,国际交换站资料的质量控制主要根据北极地区天气气候特征,通过时间一致性、空间一致性和要素间一致性检验进行。由于重现期风速需用年最大风速(通常是10 min平均风速)计算,鉴于定时资料中可能没有出现年最大风速,而目前又没有较好的定时资料向逐时资料转换的方法,因此,主要通过从定时资料统计得到的年最大值计算的重现期风速进行订正得到重现期风速。订正的方法是根据我国部分风速较大地区的观测结果,引入风速方差,建立定时资料与年最大风速资料计算的重现期风速之间的关系,然后利用此关系订正北极喀拉海和拉普捷夫海沿岸定时资料计算的重现期风速,得到了50年和100年一遇的风速。 相似文献
7.
8.
利用内蒙古东部48个气象站有自记式风速仪记录以来的逐年10 min最大风速资料,采用极值Ⅰ型计算方法,给出了该地区重现期30年、50年和100年的极值风速分布图,并分析了近30年最大风速和极值风速的分布特征。结果表明：近42年来内蒙古东部年最大风速具有明显的阶段性下降趋势, 减小速率约为每10年14 m/s;最大风速的年内变化为双峰型,年最大风速主要出现在春季;偏西风的最大风速较大,出现年最大风速的频率高达70%;年最大风速值和极值风速的分布总体呈自西向东减小趋势,但也存在明显的区域性分布特征。该结果将为内蒙古东部电网的设计、运行和维护提供重要的参考依据。 相似文献
9.
分析了乌鲁木齐、达坂城、红雁池气象哨三站的大风资料知:红雁池与乌鲁木齐风速之间的线性关系较好,因此用乌鲁木齐气象站大风资料,订正红雁池气象哨大风序列。又根据风随高度变化的规律及极值I型分布函数,计算出红雁池气象哨10m、15m高度处不同重现期10min平均最大风速和瞬间极大风速,从而进一步推出工程区构筑物所能承受的设计风速。 相似文献
10.
11.
The long-term variations of wave characteristics in the Black Sea are evaluated by using a third-generation wave model (Simulating WAves Nearshore, SWAN), forced by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) ERA-Interim and National Centers for Environmental Prediction/Climate Forecast System Reanalysis (NCEP/CFSR) wind data, covering the period of 1979−2018. The model results were calibrated and validated with buoy measurements at seven stations along the Black Sea. The comparative study shows that the CFSR dataset predicted slightly greater significant wave heights than the ERA-Interim dataset. The greatest difference between two datasets in terms of wave characteristics was found in the northeastern part of the Black Sea. The long-term averages and the variations of long-term trends for wave characteristics show that southwestern part of the Black Sea was characterized by greater significant wave heights, longer mean wave periods and storm durations, and lower variability, while the northeastern part of the basin was characterized by lower significant wave heights, shorter mean wave periods and storm durations, and higher variability. The long-term trends indicate that the wave characteristics over the 40-year period are more likely to be exposed to higher variation on the eastern part of the Black Sea than the western part of the basin. 相似文献
12.
利用1979—2016年ERA-Interim有效波高（SWH）和海表风场数据,分析了南海-北印度洋极端海浪场分布和变化.结果表明：南海-北印度洋极端SWH分布和极端风速分布形态以及年际变化趋势高度一致,说明了涌浪为主的北印度洋和风浪为主的南海一样,极端SWH都由局地的极端风速控制;强极端SWH主要分布在阿拉伯海以及南海北部,阿拉伯海北部增长与该区域气旋强度增强有着密切关系,而南海的极端SWH主要受东北季风控制;东非沿岸极端SWH线性增长趋势则与索马里急流的年代际尺度上有逐渐增强的线性趋势有关.北印度洋及南海海域极端SWH距平场的EOF分析结果表明,南海极端SWH与北印度洋表现出反相变化的特征.北印度洋（南海海域）极端SWH多出现在西南季风（东北季风）期间,因为在西南季风（东北季风）期间,极端风速也相对增强. 相似文献
13.
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
14.
基于WAVEWATCH-Ⅲ模式的近10年南海波候统计分析 总被引：1，自引：1，他引：0
基于国际上较为先进的第三代海浪数值模式WAVEWATCH-Ⅲ,以QuikSCAT/NCEP混合风场为驱动场,得到南海1999年8月-2009年7月的海浪场,并据此对近10 a南海的波候特征进行分析.结果表明:(1)南海受季风影响显著,风场和浪场的对应关系在季风盛行季节明显好于季风过渡季节.(2)南海南部海域的浪场对海表... 相似文献
15.
风电场50年一遇最大和极大风速是决定风电机组极限载荷的关键指标, 也是风电项目开发中机组选型和经济评估的关键指标之一。该文重点从气象学角度, 结合我国风电项目开发的实际情况, 提出5 d最大10 min平均风速取样法, 用Ⅰ型极值概率分布来估算风电场不同高度50年一遇最大风速; 以附近气象站长期的历年最大风速及与风电项目内测风塔同期的逐日最大风速资料, 修正所得结果。再以实测到的大风速段的最大阵风系数, 推算风电场不同高度50年一遇的极大风速。并利用内蒙古巴彦淖尔市乌兰伊力更风电场300 MW项目1年的实测风资料及内蒙古乌拉特中旗气象站的测风资料, 估算乌兰伊力更风电场内不同高度上50年一遇的最大和极大风速。 相似文献
16.
M. A. Novitskii L. K. Kulizhnikova O. Yu. Kalinicheva D. Gaitandzhiev D. Barantiev E. Bachvarova K. Krysteva 《Russian Meteorology and Hydrology》2012,37(3):159-164
The characteristics of wind speed and wind direction in the boundary atmospheric layer measured at the meteorological station
in Akhtopol (Bulgaria) are presented. The measurements were carried out with the Scintec sodar and MK-15 automatic meteorological
station. The sodar measurement data on wind parameters at different heights in different months are presented as well as the
frequency of inshore and offshore wind directions, that enables to trace the intensity of the breeze circulation. The frequency
of calms and wind speeds at the heights of 50, 100, and 200 m according to gradations for different months and the probability
of wind of various speeds depending on the direction are also given. The breeze front characteristics in June–September of
2009 are computed from the speed and direction of surface wind measured with the acoustic anemometer of MK-15 complex. 相似文献
17.
From wind profile and wave measurements performed during the JONSWAP II experiment, relations between the dimensionless profile slope and the significant wave height are derived. It is shown that the wind profile is distorted by the waves especially in the vicinity of the water surface. The wave influence on the profile seems to be restricted to heights below about three wave heights. Above this level, the dimensionless profile slope is an approximately constant value corresponding to a drag coefficient of about 1.15 × 10–3. 相似文献
18.
Marilia Mitidieri F. de Oliveira Nelson Francisco F. Ebecken Jorge Luiz F. de Oliveira Eric Gilleland 《Theoretical and Applied Climatology》2011,104(3-4):377-385
Statistical analysis of extreme values is applied to wind data from National Centers for Environmental Prediction and National Center for Atmospheric Research reanalysis grid points over the ocean region bounded at 23°S and 40°W and 42°W towards the south and southeastern Brazilian coast. The period of analysis goes from 1975 to 2006. The generalized extreme value and generalized Pareto distributions are employed for annual and daily maxima, respectively. The Pareto?CPoisson point process characterization is also used to analyze peaks over threshold. Return levels for 10, 25, 50, and 100?years are calculated at each grid point. However, most of the reanalysis data fall within 1?C10-year return periods, suggesting that hazardous wind speed with low probability (return periods of 50?C100) have rarely measured in this period. Wide confidence intervals on these levels show that there is not enough information to make predictions with any degree of certainty to return periods over 100?years. Low extremal index (??) values are found for excess wind speeds over a high threshold, indicating the occurrence of consecutively high peaks. In order to obtain realistic uncertainty information concerning inferences associated with threshold excesses, a declustering method is performed, which separates the excesses into clusters, thereby rendering the extreme values more independent. 相似文献
19.
In this paper, we use fluctuation analysis to study statistical correlations in wind speed time series. Each time series used here was recorded hourly over 40 years. The fluctuation functions of wind speed time series were found to scale with a universal exponent approximating to 0.7, which means that the wind speed time series are long-term correlated. In the classical method of extreme estimations, data are commonly assumed to be independent (without correlations). This assumption will lead to an overestimation if data are long-term correlated. We thus propose a simple method to improve extreme wind speed estimations based on correlation analysis. In our method, extreme wind speeds are obtained by simply scaling the mean return period in the classical method. The scaling ratio is an analytic function of the scaling exponent in the fluctuation analysis. 相似文献
20.
利用成都地区2010年8月和北京沙河地区2011年7—8月风廓线雷达以及多普勒天气雷达的风廓线探测资料,结合对应时段的天气现象相关记录,通过对比分析得到以下结论:①弱降水条件下,在300~2100m高度内,风廓线雷达与多普勒天气雷达探测具有很好的相关性,风向相关系数平均值为0.596,风速相关系数平均值为0.736,在做预报时两者可以同时应用,互为补充;②强降水天气条件下,风廓线雷达与多普勒天气雷达探测的风向、风速变化趋势基本一致,特别是在300~2100m之间各个高度上风向、风速相关性较好,风向相关系数平均值为0.573,风速相关系数为0.508,且风廓线雷达比多普勒天气雷达探测到的各层风向、风速变化更为详细、直观;③阴天条件下风廓线雷达与多普勒天气雷达的风向、风速相关性低层比高层好;④晴天条件下,风廓线雷达更适合用于预报和监测天气。 相似文献