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针对预报系统同化资料的时空分布特征，设计并开展了三组针对不同尺度信息优化的资料同化试验，并使用沿海地区两个测风塔边界层内风场观测数据对模式预报结果进行检验。测风塔观测表明陆地与海上近地层的风场特征截然不同。各组同化试验均能够再现陆地和海上观测风场的主要特征，但海上测风塔的风场预报误差高于陆地测风塔。各组同化试验的预报结果存在较大差异，其中结合新动量控制变量和大尺度约束的试验能够最好地模拟出观测风场的风向和风速分布。进一步表明，沿海地区的近地层风场模拟仍然存在较大的不确定性，需要进一步优化海洋边界层的参数化方案。 相似文献
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利用中尺度气象数值模式WRF和动力降尺度模式CALMET,对江西山地风电场不同高度层风速进行4个月逐时数值模拟,结合测风塔实测资料,对两种模式的模拟结果进行准确性、误差特征等方面研究,结果表明:1) WRF模式和CALMET模式均能较好地模拟出风速的日变化特征,在大风速时间段两个模式模拟误差变大,可能是由于出现台风、降雨伴随大风等天气时,WRF模式边界层方案对大风速时拖曳作用不充分造成,今后可考虑通过天气过程模拟的敏感性研究及历史数据对模拟结果进行订正。2)从各月模拟结果来看,WRF模式与CALMET模式各月模拟值与实测值间相关系数均大于0. 65,两个模式对70 m高度层模拟结果均优于对10 m高度层的模拟结果,并且CALMET模式均方根误差低于WRF模式的。3) CALMET模式在各风速段模拟效果均优于WRF模式的。两个模式在0~3 m·s-1低风速的模拟效果最优,在大风速段( 8 m·s~(-1))模拟结果平均绝对误差最大,今后应对大风模拟结果的订正开展进一步研究。 相似文献
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基于WRF/CALMET的近地面精细化风场的动力模拟试验研究 总被引：2，自引：1，他引：1
本文利用中尺度动力模式 WRF和诊断模式CALMET对琼州海峡的两次冷空气过程的近地层风场进行模拟和诊断,所用的资料是美国NCEP再分析FNL资料。WRF模式第一至第四层网格的水平距离分别是27、9、3和1 km,并用WRF-1 km场以单向嵌套模拟方式降至200 m,同时以 WRF-1 km 预报场作为 CALMET 初猜场降尺度诊断至200 m。分别用CALMET-200 m风场、WRF-1 km风场和 WRF-200 m风场,3个风场的风速、风向与沿琼海海峡分布的21个测站（其中6个测风塔）观测资料进行检验比较分析。主要结论是：（1）CALMET-200 m的风速RMSE明显小于另外两组试验,风向RMSE总体上差异不大;在60～80 m高度上也没有明显差异。（2）在0～8 m·s－1风速,10 m高度上CALMET-200 m风场诊断结果最好,风速平均偏差值从4～0 m·s－1,WRF的两组试验平均偏差值比CALMET-200 m结果大约2 m·s－1,风向上表现为偏差的分布更加集中;60～80 m高度上,CALMET-200 m 诊断效果与 WRF-1 km 模拟效果相当,但是冷空气时段内 WRF-200 m的风速要远远差于另外两组试验;而3组试验的风向并无大的差异。（3）WRF／CALMET模式系统在非冷空气活动时段内的风速风向模拟诊断偏差更小,说明其在层结相对较稳定时模拟诊断的准确度更高。 相似文献
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对2017年春季黑龙江省大、小兴安岭林区的6个代表站点10 m风场进行降尺度分析,并结合观测数据对比分析了WRF模式和CALMET降尺度模式的10 m风速、风向预报结果。结果表明：两模式逐小时风速预报与观测的相关系数为0.5-0.7,且随着风速的增加,模式的预报准确率逐渐提高,夜间的风速预报偏差较大,进入白天后,偏差明显减小。WRF模式对风速变化趋势的预报效果优于CALMET模式,与观测的风速相关性更高,而CALMET模式对较大风速的预报效果优于WRF模式。在风向预报方面,WRF和CALMET的风向模拟与观测风向均有较好的一致性,模式预报准确率较高的两个风向也刚好对应各站的盛行风向。同时,本文用回归方法对日平均风速进行订正发现,订正后各站的日平均风速预报准确率平均提高了50%,具有较好的业务应用价值。 相似文献
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本文使用中尺度数值模型MM5结合微尺度模型CALMET对黑龙江省桦南地区2009年6月-2010年5月进行风能资源数值模拟,并与测风塔实测风速进行误差对比分析。结果表明各高度模拟风速与实测风相关系数在0.47-0.64,除10 m高度外,年平均风速模拟值都略大于实测值,>10 m/s区间与实测风速频率基本相当,高度越高与实测风速越接近。风向模拟随高度增加趋于稳定,主导风向与实测风向也越接近,70 m高度主导风向与实测风主导风向相一致。模型对风能频率的模拟效果优于对风速频率与风向频率的模拟。 相似文献
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典型复杂地形风能预报的精细化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
选取江苏和内蒙古分别作为中国沿海滩涂与内陆复杂高原山地的典型地形代表,通过中尺度模式WRF V3.3.1两种不同边界层参数化方案(YSU/MRF)的对比检验,选择WRF/Noah/YSU作为典型地形的风场预报系统,并利用该预报系统对2010年研究区域分别进行了1 km水平分辨率、10 min时间分辨率的48 h风场滚动预报,进一步通过功率谱检验、风向风速玫瑰图检验、季节变化检验,以及日变化检验表明,WRF/Noah/YSU的风场预报方案能够较准确地预报出测风塔的风场特征和风场的能量频谱分布,风场的日变化与季节变化的预报特征基本与测风塔观测结果一致。预报系统对春、秋季的预报效果优于夏季,日变化的预报效果因地形而异,无统一变化规律。 相似文献
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《干旱气象》2016,(4)
利用2013年甘肃华电阿克塞当金山49.5 m W风电场风机监控数据采集系统的观测数据,对BJ-RUC模式的低层风场预报产品进行质量检验。结果表明:(1)总体上有效风速区在各季节预测效果较满发风速区好,且这2个风速区秋季预报效果最好,冬季预报效果最差;(2)年尺度上,观测值的Weibull分布众值偏右,形态相对接近正态分布,而预测值的Weibull分布众值偏左,形态相对偏离正态分布。月尺度上,除1月外,其余各月实况和预测的Weibull分布与全年的基本一致,且各月预测风速形状参数k值接近2,为中性风,说明BJ-RUC模式模拟强阵性风速有局限性;(3)模拟的主导风向与实测的风向有较大偏差,仅对接近满发风速区的风向模拟得较准确,表明BJ-RUC模式对风向模拟有待提高。 相似文献
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利用新源县风电场周边气象站及测风塔观测资料、ERA5-Land再分析资料和数值模拟结果,分析新源县风电场的风场结构特征。结果表明：（1）风电场周边气象站的逐小时10m风速均呈现出早、晚偏低,中午偏高的变化规律。喀拉布拉镇站和公安农场站的风向主要以东风和南风为主,肖尔布拉克沟站的风向则以南风为主。测风塔4302的风速随着高度变化不明显。测风塔4301-4306均存在南风和北风,但各风向占比有一定差异。随高度升高,测风塔南风风向呈现出东南转西南的趋势。（2）ERA5-Land资料不能很好地再现研究区域风场变化。（3）数值模拟的风场变化具有一定山谷风特征。夜间的风向以东南风为主,白天则低海拔河谷地带风吹向山顶,北部谷风逐渐主导东北风向。20时,风电场区域主要以西北风为主。 相似文献
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风廓线与测风塔资料在地面风场预报中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
运用四维同化方法将风廓线雷达和测风塔资料应用到WRF模式中,通过对比资料同化前后模式对地面风场的预报效果可知,加入风廓线雷达和测风塔资料后模式对风速的预报效果有明显提高,对风向的预报也有一定程度的改善;资料同化结束后,模式预报在49h内对地面风场预报效果仍有明显改善,但随着模式预报时间的增加,在模式积分49h以后,同化资料前后模式对地面风场的预报效果无明显变化。另外,通过对资料同化前后模式对风速预报误差的分析可知,在对模式风场预报的改进中风廓线雷达资料的贡献大于测风塔资料的贡献。 相似文献
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WRF模式对福建沿海风电场风速预测的效果分析 总被引：2，自引：1，他引：1
在WRF模式中选取不同的边界层、近地面层以及陆面过程参数化方案,设计了4种不同物理过程参数化方案,组合模拟福建沿海某测风塔站2010年1月1—11日和7月1—11日的逐时风速,将数值模拟结果和同期测风塔观测数据进行对比,以寻求最佳参数化方案。经分析比较,采用MYJ边界层方案,Monin-Obukhov近地面层方案以及Noah陆面过程方案的方案2模拟效果最好。使用该方案对2010年1月和7月的风速进行模拟,按不同风速级别分别对数值模拟结果进行对比分析,结果表明:方案2对6~15m/s风速模拟的平均相对误差在20%左右,能够满足风电预测的精度需求;而对0~6m/s风速模拟的误差相对较大,这可能是由于模式地形分辨率不够精细以及风塔所处海陆交界处的特殊位置,使低风速容易受地面扰动以及海陆气流影响所致。 相似文献
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风力发电作为一种无污染可再生的能源,已逐渐成为许多国家能源战略可持续发展的重要组成部分。风电场风能预报是风力发电开发中的关键技术问题。为研究鄱阳湖区风力发电预报技术,采用中尺度模式WRF和微尺度模块CALMET对鄱阳湖区长岭风电场进行了200 m水平分辨率风能预报,并根据长岭机组理论功率曲线表和实测数据拟合出理论和实际发电机组功率曲线模型及平均有功功率与发电量模型。根据WRF+CALMET模式预报风速及建立的发电机组功率曲线模型和平均有功功率与发电量模型,预报了长岭风电场发电量。结果表明:长岭风电场23座风机逐小时风速预报值与观测值相关系数为0.42~0.61,均方根误差为2.59~3.68,相对误差为-13.7%~17.4%;对整个风场,预报风速与观测风速的相关系数为0.55,均方根误差为2.8,相对误差为-4.79%。实测发电量值高于预报值,平均偏大39.7 kW,相对误差为-12.6%,预报值与实测值相关性较好,相关系数达到0.52。总体来说,根据中尺度数值模式预报的风速结合风功率、发电量模型预测出的发电量与实测值较为接近,但各月差异性较大。 相似文献
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利用2017年151个地面气象站的逐时观测数据和相关高空资料分析关中盆地近地面风场与输送特征。首先分析盆地内代表性站点的风速和风向观测事实,然后用CALMET风场诊断模式和轨迹计算模式获取当地逐小时风场和每日逐小时传输轨迹,分析风场类型。结果表明:关中盆地内日平均风速约1～3 m s?1,夏季风速高、秋冬季低;盆地中央的主导风向以沿地形走向的东北风和西南风为主,盆地四周测站的主导风向表现出顺着地形向盆地中央汇流的趋势。各站主导风向的季节变化不大。盆地内风场分为系统控制型、弱天气背景型和局地环流型3类,全年出现日数比例分别占8%、17.3%和74.7%。以山谷风日夜循环为特征的局地环流型风场最多。以西安城区为源点的大气输送轨迹显示,系统控制型风场以偏东北方向的输送为主,弱天气背景型和局地环流型风场的轨迹输送都大致以偏东北和偏西（以及偏西南）沿盆地走向以及偏东南朝向秦岭山地这三个方向为主。局地环流型的轨迹影响范围小,集中于盆地中央和南侧山地之间,表明这是一种不利于污染扩散的风场类型。 相似文献
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通过开展湖北省九宫山风电场短期风电功率预报方法的研究,以不断提高预报准确率,为风电场提供更有价值的预报服务,该文利用MM5耦合CALMET模式模拟风电场风速资料,采用物理法和动力统计法探讨风电场各种情况下预报应用效果。结果表明:模拟风速释用订正能有效降低风速预报误差,但难以修正预报趋势;动力统计法更适用于九宫山风电场的复杂山区地形,可能由于该方法能自发适应风电场地理位置;采用实测数据建立的风电功率预报模型优于理论风电功率模型,这也与风机实际运行环境会影响风机输出功率有关。 相似文献
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利用NCEP 1°×1°再分析资料,采用中尺度模式MM5及诊断风场模型CALMET,对2009年6月—2010年5月甘肃省酒泉地区风能资源进行了数值模拟研究。结果表明,远离山体且地势平坦的地区,模拟的风速与实测风速的误差较小,地形复杂的地区误差偏大。用于对比的10座风塔中有7座在70m高度处的相对误差基本在10%以内,3座相对误差稍大但都在20%以内。风速和风功率密度的季节变化在春季最大,冬、秋季次之,夏季最小。这种季节变化与地形地势及所受的天气系统有密切联系。在酒泉地区随着高度的增加,风速逐渐加大;在河西走廊西端和酒泉北部等海拔较低的地区风速随高度增加的趋势尤为明显。通过对模拟年度风速误差的分析,得到模拟年度在酒泉地区属于大风年,若分析酒泉地区多年平均风况,还需要对模拟结果进行订正。 相似文献
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通过对MM5和CALMET风能资源数值模拟耦合模式的计算流程分析,基于并行运算思想,设计了MM5和CALMET耦合模式模拟运算的多作业管理方式。在浙江省风能资源高分辨率数值模拟试验中,完成浙江区域1个月时间段的风能资源参数模拟运算,MM5和CALMET耦合模式在实施多作业管理方式前后,CALMET模式的运算时间由原来的1501.2 min缩短为149.5 min,运算时效提高了9倍;整个耦合模式的运算时间由原来的1709.9 min缩短为358.2 min,运算时效提高了4倍。数值模拟试验证实了多作业管理方式可在现有计算资源的基础上,大幅提高数值模式的运算时效,且随着数值模式模拟时间段的加长和模拟区域范围的扩大,多作业管理方式对数值模式运算功效的增强越加明显。 相似文献
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利用WRF模式分别对沿海及山地条件下风电场风速进行高分辨数值模拟,并对其误差特征进行分析,结果表明:1)WRF模式对复杂地形条件下的风速模拟性能良好,模拟值较好地体现天气尺度的周期变化;2)沿海及山地条件下模拟与观测的误差特征各不相同。模式静态数据未能显现沿海的小岛,并且低估了山地测风塔所在的海拔,导致沿海平均模拟风速偏大,山地平均模拟风速偏小;3)分析不同风向的归一化均方根误差,沿海陆风情况下,下垫面相对复杂,误差明显增大;沿海海风情况下,下垫面均一,误差明显减小;4)仅作单个风电场周边数百平方千米的模拟,采用一台12核的服务器进行WRF模式的并行计算可满足48 h短期预测的时效性。仅仅提高模拟的网格分辨率,并不一定能提升模拟的准确性。 相似文献
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利用以中尺度数值模式WRF/CALMET作为风电场预报系统的动力模块,及BP神经网络法(BP-ANN)作为风电场预报系统的统计订正方法,对重庆市齐跃山风电场进行了一次时间分辨率为5 min的24 h风速、风功率的滚动预报试验,探讨了适用于中国典型内陆山区的风电场预报系统。结果显示:以WRF/CALMET/BP组成的动力—统计预报系统能够较好地模拟出内陆山区的风场特征,系统对正午至傍晚时段的风速预报准确率较高。WRF/CALMET动力模式对于风速中心振幅的模拟能力较好,经过BP神经网络订正后,模拟结果会趋于均值。不同风速段中,模式对低风速段(3~8 m·s^(-1))的预报效果较好,BP神经网络对中风速段(8~14 m·s^(-1))预报结果的订正效果最明显。 相似文献
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基于概率分布特征定义全新风速阈值选取方案,不受地域及季节性影响,并综合风向信息建立兼顾风向风速的风场分类列表,采用邻域空间检验技术构建可集成风向风速的矢量风场检验方法。基于2018年4月1—30日GRAPES_Meso模式不同分辨率（10 km及3 km）逐小时预报产品,利用所开发的矢量风场检验方法分析表明:模式风向预报的随机性随着风速的增大而减小,即弱风的风向难以成功预报。通过矢量风场综合分析发现高分辨率预报效果在170 km空间尺度上24 h预报最大评分优势可达0.24,各邻域空间尺度上评分分布趋势保持一致。通过敏感性分析发现,所获取的综合指标可用于反映风场预报性能。同时,不同矢量风场分类方法将对评估结果产生影响,高分类方法评分稳定性更好,低分类方法受限于单一分类权重过大而影响评估一致性。因此,在计算能力允许的条件下,选择较高分类方式将有助于获得更为稳定的检验效果。 相似文献