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1.
基于台站观测资料,评估了欧洲中期天气预报中心（ECMWF）最高时空分辨率的第五代大气再分析资料（ERA5）对1979～2018年间中国大陆区域10 m高度风速的气候特征及其变化趋势的再现能力,并同步对比分析了ERA5资料100 m高度风速的特征和长期趋势。结果表明,ERA5资料10 m和100 m风速在空间分布、年—季节—月尺度演变的气候特征方面与台站观测非常一致,10 m风速气候态空间相关系数达到0.66。观测和再分析资料均显示,中国近地层风速呈现出显著的区域性特征,风速大值区主要分布在内蒙古、东北地区西部、新疆北部以及青藏高原西部地区,上述区域的风速季节差异也相对明显,春季风速最大。台站观测、ERA5资料10 m和100 m全国平均风速在4月达到最大值,分别为2.6、3.0、4.5 m s–1,8月为最小值,分别为2.0、2.4、3.5 m s–1。从月平均序列来看,ERA5资料的10 m风速较台站观测偏高0.3～0.5 m s–1,而100 m的风速较10 m风速整体偏高1.2～1.4 m s–1。在风速变化方面,台站观测风速在中国陆地区域整体呈下降趋势–0.4 m s–1（39 a）–1,春季下降趋势最显著[–0.5 m s–1（39 a）–1],且1979～1992年冬季风速降幅最大[–0.7 m s–1（14 a）–1],2013年以后风速逐渐增强。ERA5资料两个高度层的风速在整个中国区域均没有明显的长期变化趋势,4个季节风速变化趋势的空间分布与观测也存在差异,100m风速的长期变化趋势与10 m一致但变化幅度大于10 m风速。总之,ERA5资料对中国大陆区域气候平均风速具有较好的再现能力,但无法呈现台站观测风速的长期变化趋势。 相似文献
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《高原气象》2015,(5)
利用1975-2012年吉林50个地面气象站观测资料和3个探空站测风资料,对地面和0.5~40km高空风速的时空变化特征进行了分析,并分析了高、低空风速变化的原因。结果表明:吉林地面(10 m)年和四季平均风速均呈现中西部和东部近海区较大、东南部地区较小的空间分布特征;近38年吉林地面年平均风速平均每10年减少0.21 m·s~(-1),高于全国平均和大部分区域平均,大风区或大风季节的风速减小幅度最大;在1975-2012年期间,吉林高空风速随高度增加呈先减小后增大的变化趋势,对流层和平流层下层的夏季平均风速趋于减小,冬季平均风速趋于增加,而且冬季风速增加对年平均风速增加的贡献最大。大气环流系统对吉林地面和高空风速均有影响,城市化的发展、观测环境的改变减小了地面风速。 相似文献
3.
城市化对石家庄站近地面风速趋势的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1972—2012年石家庄城市站和4个乡村站地面风速资料,采用城乡对比方法,对石家庄城市站地面风速序列中的城市化影响进行分析,结果表明,石家庄站年和季节平均地面风速和平均10 min最大风速的长期下降趋势,主要是由城市化因素引起。具体结论如下：(1)石家庄站年和四季平均风速、平均10 min最大风速和大风日数均呈极显著的减少趋势,年平均减少速率分别为-0.15 (m/s)/10a、-1.05 (m/s)/10a和-2.90 d/10a;乡村站年平均风速呈微弱下降趋势,年平均10 min最大风速减少较为明显,年大风日数减少趋势非常显著,减少速率分别为-0.02 (m/s)/10a、-0.21 (m/s)/10a和-2.19 d/10a。(2)石家庄站年平均风速下降趋势中的城市化影响为-0.13 (m/s)/10a,城市化影响非常显著,城市化贡献率达到86.0%。该站春、夏、秋、冬季平均风速变化的城市化影响分别为-0.16 (m/s)/10a、-0.10 (m/s)/10a、-0.13 (m/s)/10a和-0.15 (m/s)/10a,城市化贡献率分别为82.8%、87.6%、88.6%和85.4%。(3)石家庄站年平均10 min最大风速变化趋势中的城市化影响为-0.84 (m/s)/10a,城市化贡献率为79.7%;春、夏、秋、冬季平均10 min最大风速变化趋势中的城市化影响分别为-0.94 (m/s)/10a、-0.80 (m/s)/10a、-0.60 (m/s)/10a和-1.01 (m/s)/10a,城市化贡献率分别达到90.4%、78.6%、64.9%和79.1%。(4)城市化对石家庄站年大风日数减少的影响不显著,但冬季大风日数减少仍明显与城市化过程有关。 相似文献
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如东沿海近地层风速及风能时空分布特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用如东东凌风塔2005年观测资料,研究了该区域近地层风速及风能时空分布特征。结果表明,如东沿海地区5月前后是大风值时段,12月前后为次大风值时段;日变化中,风速最大值出现在17时左右,且高层滞后低层约1小时;风速随高度按自然对数规律增大,10～25m高度随高度递增较明显,40～60m高度的风速主要集中在4～8m·s^-1;距地面10m高度年平均风功率密度约175W·m^-2,随高度呈现乘幂增加趋势,60m高度处达333W·m^-2,平均约270W·m^-2。 相似文献
5.
河西走廊风能变化及储量 总被引：6，自引：1，他引：5
利用河西走廊地区1970~2004年风速气候资料和2004年9月至2005年8月风塔精细资料,研究了河西走廊风能资源特征。结果表明:河西走廊地区环境风速比较稳定,在气候上没有明显的减小趋势;绿洲内风速下降明显。风能分布存在区域差别,存在2个风能大值区域。全区风能普遍较高,10 m层内风能密度都在100 W/m2以上,大部分地方在150 W/m2以上,大值地带在200 W/m2以上;在10~70 m高度层风能随高度按线性关系增长,平均每升高10 m风能增加28 W/m2;70 m层普遍在300 W/m2以上。河西走廊风能存在日和年变化,2~6月是风能密集阶段;距地面10 m高度处风能在07:00前后处于低值,从08:00以后不断增大,到18:00前后达到日最大,然后逐渐减小。河西走廊年有效风速时数普遍在6000 h以上,大值区接近7500 h。 相似文献
6.
河西走廊风速变化及风能资源研究 总被引：15，自引：9，他引：15
利用河西走廊地区25年风速气候资料和风塔周年资料,研究了该区域近地面风速及风能的演变和分布。结果表明:河西走廊绿洲内风速下降十分明显,而其它高山站风速比较稳定,没有明显的减少趋势;风速变化具有周期振荡特点;垂直风速差由近地面向上减小,高层风速极大(小)值滞后于低层;风速随高度按自然对数规律增大,风能距地面8 m层内随高度变化迅速;该地区4~12 m/s风居多,是风能的主要贡献者;2~4月风速最大,1,5月最小;该地区风能丰富,10~70 m层内年风能储量在2200 khW/m2以上。 相似文献
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利用2018年10月~2020年12月彭州边界层铁塔的风速风向观测资料,分析了彭州地区近地面各季节平均风速日变化、盛行风向及污染系数特征,在此基础上,选取彭州大风天气个例,对按月分类法和风速区间法的反演结果进行了有效性验证。结果表明:除夏季10m高度盛行西风以外,其余三季各高度均盛行东北风,秋冬两季各高度东北风出现频率大于春夏两季,每个季节随着高度增加,东北风出现频率均逐渐增大,对应平均风速均逐渐增大。春夏季10m高度的最大污染系数在偏西方向,其他各高度最大污染系数均在东北方向,各层高度最小污染系数多在东南或偏南方向;秋冬季各高度污染系数均大于春夏季,最大均为东北方向,10~20m最小污染系数多在偏南或偏东南方向,60~90m最小污染系数为偏西北方向;彭州铁塔偏西和东北方向不宜布设污染源。两种风速反演方法均能对近地面风速进行较为有效的反演,风速区间法在大风区间的反演效果优于按月分类法。 相似文献
8.
为了探究ERA5再分析资料对甘肃省近地层风速的再现能力,利用甘肃省1981-2020年80个国家级气象台站的地面风速资料,分析了近40年间甘肃省风速变化情况,并比较了第五套欧洲中期天气预报中心再分析资料（ERA5）与观测资料变化趋势的异同,讨论了其对甘肃省地面风速的再现能力。结果表明,甘肃省四季平均地面风速自西向东逐渐减小,地面风速最大季节均为春季,不同地区风速偏小季节有所差异;近40年地面风速的变化整体上趋于平稳,但各站点春季风速以显著下降趋势为主,其余三个季节以上升趋势居多;在20世纪90年代初以前四季平均风速均呈现减小趋势,春季变化趋势最强,秋季变化趋势最弱,之后转为平稳变化或上升趋势,冬、夏两季风速上升趋势较强。ERA5再分析资料对甘肃省风速月际变化和主要季节特征的再现能力较好,但对各季节平均风速值和风速长期变化趋势的再现能力较差,仅在风速下降时期有较好的再现能力,并且ERA5风速资料也不具备再现甘肃省各季节风速长期趋势的能力;ERA5再分析资料不能直接用于估算甘肃省的风能密度,但对其进行线性偏差订正后,在风能密度的多年平均值方面有较好的再现能力。 相似文献
9.
利用1981—2014年我国资料齐全的93个高空气象观测站(距离雷达300、600、900 m高度)的探空风资料,按照气象地理区划,借助GIS分析了边界层内不同高度风速及其趋势的时空变化,得到以下结论:300～900 m,东北和华北地区累年平均风速较大,西南和西北地区累年平均风速较小;边界层内各高度同一地区平均风速的月变化趋势基本一致,但各地区季节风速变化不同,同一地区月平均风速的年较差随高度上升而增大;300 m.各地区年平均风速均显著减小:在600和900 m.华北、西北、华中地区年平均风速呈增加趋势,东北地区年平均风速呈减小趋势,但均未通过显著性水平检验;各高度年平均风速空间分布均为东北地区较大,尤其大兴安岭和东北平原地带;从沿海到内陆,由东至西风速逐渐减小;在300 m.全国年平均风速以减小趋势为主;在600 m,全国大部分地区年平均风速呈增加趋势,尤其是中部、西北和华东沿海地区;在900 m高度,全国年平均风速变化趋势呈现由边界向内部的包围态势,中心地区呈增加趋势,边界地区均呈减小趋势,但是通过显著性水平检验的地区不多。 相似文献
10.
利用1981—2014年的地面观测资料、NCEP/NCAR再分析资料,根据卫星数据实现城郊站点分类,选取赤壁站作为城市站,崇阳站作为郊区站,分析咸宁地区相对湿度和风的年和季节变化特征,并采用UMR(Urban Minus Rural)方法和OMR(Observation Minus Reanalysis)方法定量解析城市化对咸宁地区相对湿度和风速的影响。结果表明:近34年来城区和郊区的风速分别以-0.18 m·s~(-1)/10a和-0.05 m·s~(-1)/10a的速率逐渐减小,UMR值(城郊距平差)的变化趋势为-0.13 m·s~(-1)/10a,对应的城市化贡献率为75%,城市化对风速的影响在夏季最为明显,其贡献率为100%。近34年来城区和郊区的相对湿度分别以-1.34%/10a和-2.49%/10a的速度减小,且郊区减小的幅度大于城区的,近10年来城区的相对湿度开始大于郊区的,城市化对咸宁地区相对湿度的影响表现为由"干岛效应"向"湿岛效应"的转换,且"湿岛效应"在夏季表现最为明显。利用UMR和OMR方法计算的风速和相对湿度的变化趋势较为一致,但UMR计算结果表明城市化对风速减小及相对湿度增加的影响更为显著,能更好地反映城市化进程对咸宁地区相对湿度和风速的影响。 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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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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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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In this study,the ability of the Weather Research and Forecasting(WRF)model to generate accurate near-surface wind speed forecasts at kilometer-to subkilometer-scale resolution along race tracks(RTs)in Chongli during the wintertime is evaluated.The performance of two postprocessing methods,including the decaying-averaging(DA)and analogy-based(AN)methods,is tested to calibrate the near-surface wind speed forecasts.It is found that great uncertainties exist in the model’s raw forecasts of the near-surface wind speed in Chongli.Improvement of the forecast accuracy due to refinement of the horizontal resolution from kilometer to subkilometer scale is limited and not systematic.The RT sites tend to have large bias and centered root mean square error(CRMSE)values and also exhibit notable underestimation of high-wind speeds,notable overestimation or underestimation of the near-surface wind speed at high altitudes,and notable underestimation during daytime.These problems are not resolved by increasing the horizontal resolution and are even exacerbated,which leads to great challenges in the accurate forecasting of the near-surface wind speed in the competition areas in Chongli.The application of postprocessing methods can greatly improve the forecast accuracy of near-surface wind speed.Both methods used in this study have comparable abilities in reducing the(positive or negative)bias,while the AN method is also capable of decreasing the random error reflected by CRMSE.In particular,the large biases for high-wind speeds,wind speeds at high-altitude stations,and wind speeds during the daytime at RT stations can be evidently reduced. 相似文献
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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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The present study compares seasonal and interdecadal variations in surface sensible heat flux over Northwest China between station observations and ERA-40 and NCEP-NCAR reanalysis data for the period 1960-2000.While the seasonal variation in sensible heat flux is found to be consistent between station observations and the two reanalysis datasets,both land-air temperatures difference and surface wind speed show remarkable systematic differences.The sensible heat flux displays obvious interdecadal variability that is season-dependent.In the ERA-40 data,the sensible heat flux in spring,fall,and winter shows interdecadal variations that are similar to observations.In the NCEP-NCAR reanalysis data,sensible heat flux variations are inconsistent with and sometimes even opposite to observations.While surface wind speeds from the NCEP-NCAR reanalysis data show interdecadal changes consistent with station observations,variations in land-air temperature difference differ greatly from the observed dataset.In terms of land-air temperature difference and surface wind speed,almost no consistency with observations can be identified in the ERA-40 data,apart from the land-air temperature difference in fall and winter.These inconsistencies pose a major obstacle to the application in climate studies of surface sensible heat flux derived from reanalysis data. 相似文献
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利用山西省1960—2019年108个地面气象观测站的风速观测资料,采用线性拟合、M-K检验等方法分析了近60年山西省地面风速的变化特征。结果表明:山西省晋西北及西部山区、晋中市北部、长治市东南部、运城盆地西南部等地风速较大,中部断陷盆地区风速较小;春季风速最大,冬季和夏季次之,秋季最小;近60年山西省年和四季平均风速变化趋势和阶段特征较为明显,20世纪60—70年代前期,风速为增加趋势,之后到80年代末期减少趋势明显,90年代开始风速减少趋势变缓;而冬季风速则自1990年之后显著增加。经M-K检验可知,年、春、夏和秋季平均风速突变时间点均在20世纪80年代初,年和秋季在1982年、春季和夏季在1984年;冬季则没有显著突变发生。 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