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分别从质量控制级别、有效数据完整率、是否均一等方面考虑,选取安徽省51个气象站1981—2020年逐日10 min最大风速和2006—2020年逐日极大风速资料,基于最大风速资料应用阵风系数法构建1981—2005年极大风速,得到1981—2020年极大风速的长时间序列数据;对风速资料进行拟合适度检验,估算了安徽省不同重现期最大风速和极大风速的时间变化以及空间分布,并对极大风速序列延长前后重现期估算情况进行了对比。结果表明:(1) 利用阵风系数法构建的极大风速数据可信,可为因缺少长时间序列的极大风速观测而无法进行50年或者更长重现期估算提供参考;(2) 1981—2020年安徽省历年最大风速强度为12.38 m/s,极大风速强度为20.55 m/s,均为皖南低矮山区的风速值较低,沿江西部及江淮之间中部处于相对大值区;(3) 30年重现期最大风速为12.09~27.23 m/s,50年为12.64~29.01 m/s,均是石台站最小,桐城站最大;30年重现期的极大风速为23.51~39.56 m/s,50年为24.58~41.93 m/s,均为池州站最小,桐城站最大;(4) 短期的观测资料会降低重现期估算结果的可靠性。 相似文献
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以陕北沙漠边缘区6个气象站自建站至2013年的年平均风速和最大风速序列为研究对象,分析了各序列的线性倾向趋势,采用t-检验法以及对台站历史沿革的详查,对各站点风速序列进行均一性检验,并对非均一序列应用方差法和比值法等数理方法进行订正,分析了重现期最大风速变化和序列的频率分布。结果表明:陕北沙漠边缘区各气象站年最大风速全部呈显著递减趋势;定边站、靖边站、横山站和榆阳区站年平均风速于2003—2004年间分别出现了间断,并且与其更换测风仪器时间同步;订正后年最大风速在间断点后较原始序列都有较大幅度的增大,定边站订正前、后年最大风速主要分布区间增大,主要集中在(18,22]m/s区间;订正的序列与原始序列的50年一遇风速差别不大,但是在大型工程设计和工程气象专题评估时,应考虑适合工程应用的气象站测风资料和订正方法。 相似文献
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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
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利用江苏省2005年自动站与基本气象站测风资料, 以及基本站1971—2000年测风资料, 探讨了风速及风功率密度的短序列订正方法, 并将各自动站数据分别订正到3个代表年。结果表明:应用该订正方法订正年平均风速, 其平均误差百分率为3.38%;用基本站作为假设自动站对其作平均气候状况下的订正, 再与自身观测值比较, 得到年平均风速订正的平均误差百分率为7.13%, 风功率密度订正的平均误差百分率为13.26%, 最大误差百分率为21.98%, 最小误差百分率为4.46%, 订正效果较为理想。 相似文献
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广西桂林市临桂国家气象观测站2019年3月21日21:13观测到60.3m/s极端大风,数据使用单位对风速观测值的真实性提出了疑问。针对临桂站观测到的极大风速值,对观测场内主用、备用自动站观测资料进行分析,撤换风传感器进行检定,通过综合分析认为:(1)极端大风值出现前后临桂站的主、备自动站观测资料变化趋势一致,观测要素变化符合要素间的逻辑关系,临桂站的观测资料是可信的。(2)检定结果说明风速传感器的频率值与风速仍然存在很好的线性关系,根据新的线性关系订正出的风速值更接近临桂站当时极端大风的真实值。在分析和总结的同时,从数据质量控制、观测数据极值认定和订正应用、设备运维措施等三个方面提出了思考和建议。 相似文献
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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
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新疆气象站年均风速均一化订正与基本风压估算初探 总被引：1，自引：1，他引：0
为了较好地开展风能资源的详查与综合评价工作,根据新疆各风区挑选的参照站历史风况资料序列特点,在参考测站历史"元数据"直接进行非均一性检验与一致性订正基础上,对其中4个长期无自记风记录参照站采用标准正态均一性检验、Potter检验、平行累计和等客观方法对1970～2009年的年平均风速序列进行了非均一性检验与均一化订正,同时对测站无自记风时期年最大风速序列的时距换算进行了初步探索。结果表明:1)布尔津、淖毛湖、红柳河站的年平均风速存在因测站环境改变或其它不明原因而使序列间断的现象。从年平均风速序列SNHT非均一性订正结果以及测站四周建筑群体的发展规模看,布尔津测站受测站环境变化等不明原因的影响程度最大,三度间断,累积订正量平均达0.9m.s-1左右。淖毛湖站两度间断,其中1次与近距迁站而又未进行迁站订正有关,订正量约为0.1～0.2m.s-1。红柳河站的1次间断,也与未进行迁站订正有关,订正量约为0.1～0.2m.s-1。2)在构建测站无自记风时期历年最大风速序列的时距时次经验公式中,十三间房站适于西北统一经验公式,其余3站适于在一定阈值风速条件下,根据有自记风时期2min时距平均风速与10min时距最大风速的相关比值系数进行订正。 相似文献
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单多普勒雷达反演风场的质量控制 总被引：4，自引：1，他引：4
利用扩展VAP方法,通过极值订正,时间和空间连续性订正等方法,对反演后的风场进行质量控制,并与双多普勒雷达风场反演结果进行了对比.结果表明,经过订正的反演风场中大部分有明显误差的点得到了修正,而且订正后的风场更合理,与双多普勒雷达风场反演结果更一致,提高了反演风场的质量. 相似文献
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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
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利用2016年上海沿岸海域19个站点的风场资料,进行了风场质量控制,包括完整性检查、内部一致性检查、持续性检查和高度订正。同时挑选10个站点作为实况对2016年风场模式预报进行检验,包括风速预报误差、风速预报准确率和风向预报检验,对比了风场观测资料质量控制前后的检验结果,最后对两次大风过程进行了检验。结果表明:预报检验结果均随着预报时效的增加而变差;整体误差秋季和冬季较小,6月和7月误差较大;分级检验0～5级风速准确率在0.9～1之间,预报值比实况偏大,6级以上风速预报准确率逐渐降低,且预报值比实况偏小;风向检验呈现明显的季节性,冬季12月、1月误差小,准确率最高,夏季6月误差最大,准确率最低;质量控制后检验结果都得到正面提升;两次大风过程预报准确率均在70%以上。 相似文献
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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。 相似文献
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选取上海市世博园区站、金山站和嘉定F1赛车场站3个风廓线雷达站2012年3月7日凌晨一次降水过程生成的错误水平风场数据,通过对比该时段高、低模式扫描实时径向功率谱数据,指出在降水初期风廓线雷达软件质量控制出现错误的原因,并重新识别错误时段的功率谱,反演水平风场数据。分析表明:在降水初期由于风廓线雷达各波束探测的数据在空间上不一致,易导致雷达软件采用的质量控制算法并不能全部识别和消除降水对数据的干扰,从而出现偏差。基于风廓线雷达高时空分辨率径向功率谱数据的分析处理方法可有效验证雷达软件质量控制算法,且经过该方法反演后的水平风场更为合理。 相似文献
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The results of the analysis of statistical characteristics for wind speed are presented for the lower 2–km atmospheric layer over the Russian Arctic. The calculations are based on radiosonde data for the observation period of 1964–2016. The data passed the procedure of complex control of quality and the procedure of quality control specially developed for the atmospheric layer of 0–2 km. The Akima cubic spline interpolation is used for computing wind speed. The trends are estimated using the classic method. It is shown that the spatiotemporal distribution of the trends is not uniform. Wind speed and its standard deviations in the analyzed layer over the Arctic mainly increase in the layer of 400–800 m above the surface. 相似文献
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基于九龙站风廓线雷达实时水平风数据制定了水平风数据的质量控制方法，首先求取中位数水平风场，其次构建实际观测风场和中位数风场的差值序列，然后求取差值序列的均方差，再根据差值均方差得到质控判别式，最后试验求取质控判别式中的质控阈值。通过对九龙站2017年风廓线雷达水平风数据质量控制发现，实测风向数据有2044185个，25721个没有通过质控，未通过质控的风向数据占总观测的比例是1.258%，风向数据在近地层通过质控的数据最多，随高度增加通过质控的数据量有所下降。实测风速数据有2044185个，18296个没有通过质控，未通过质控的风速数据占总观测的比例是0.895%，风速数据在2000～4000 m出错的最少，近地层次之，4500～7000 m出错的数据最多。质控后风廓线雷达和探空观测风数据的均方根误差减小，相关系数增加，风向数据质量在500～7000 m提升明显，风速数据在1500～8000 m之间提升明显。 相似文献