塔克拉玛干沙漠腹地沙丘温度特征浅析

塔克拉玛干沙漠腹地沙丘温度因不同类型、深度、部位、天气、时段差异很大。利用不同深度、部位,晴天和沙尘天,裸地与植被,不同植被下的温度观测,浅析其温度分布特征。沙丘表面日最高温出现在顶部,日最低温和日较差最大值出现在迎风坡。沙丘顶部和迎风坡升温快,降温也快,日较差大,落沙坡则相反。沙丘顶部、左翼、迎风坡和落沙坡,日变化振幅,浮尘、扬沙天小于晴天。迎风坡和落沙坡20cm深度,晴天和沙尘天最高最低温度出现时间和沙表层有相反趋势。0～20cm迎风坡和落沙坡日较差逐渐减小,最高与最低温度出现时间,晴天和沙尘天不同,晴天和沙尘天温度差值在白天较大。裸地和植被表层沙面温度变化较大,植被阴面日变化振幅小于裸地和植被阳面。裸地和植被浅层温度变化平缓。红柳和芦苇所在沙堆表层温度日变化较大,梭梭的日变化小,温度最低值均出现在07时。     

塔克拉玛干沙漠地面风场特征及周边地区沙丘排列关系分析

通过对1996~2000年17个气象站风资料的分析和计算, 结合高空环流形势分析, 对塔克拉玛干沙漠近地面风场特征进行了研究, 并对风场特征与周边地区沙丘排列方向之间的关系进行了分析。研究表明:①塔克拉玛干沙漠近地面风场特征是在高空西风带的背景下, 经过青藏高原、天山山脉的动力分支和抬升等作用下形成的。冬季, 尼雅河以东盛行偏东风, 以西盛行偏西风; 夏季, 克里雅河以西地区盛行偏西北风和西风, 以东盛行东北风。②从东到西, 东北风系影响逐渐减弱而西北风系影响逐渐加强; 南北方向变化较为复杂。③除若羌地区外, 塔克拉玛干沙漠输沙势都小于200 VU, 属于低能风环境, 且以单峰或锐双峰为主。在区域分布上, 沙漠东部及中部强度较大, 西部及南部较小。④沙丘排列方向主要由主、次输沙方向的夹角及二者的输沙比率决定, 其走向与最大输沙总量垂直。     

不同发育阶段新月形沙丘表面粒度特征

以塔克拉玛干沙漠腹地垄间平地新月形沙丘的4个发育阶段(饼状沙丘(PD)、盾状沙丘(SD)、雏形新月形沙丘(PCD)、新月形沙丘(TCD))为研究对象,对沙丘表面不同地貌部位的沙物质取样并进行粒度分析,以期发现新月形沙丘不同发育阶段表面粒度的变化规律,结果表明:4种沙丘丘顶或临近丘顶处细砂及极细砂含量最小、粒径最粗、分选性最差,向两侧细砂及极细砂含量逐渐增大、粒径逐渐变细、分选逐渐变好。各发育阶段之间沙粒级配、平均粒径、分选系数的变化规律则需区分不同地貌部位。在迎风坡这3者没有较大差异;在背风坡,细砂及极细砂含量、平均粒径、分选系数均随着沙丘的发育而增大。另外,峰度和偏度并不随着新月形沙丘的发育有明显的变化,均属于近对称中等峰态且为单峰。     

1971—2015年大连地区低风速气象特征分析

利用1971—2015年大连地区7个国家气象站的气象资料, 统计低风速条件下的累积频率、日变化、月变化和持续性等特征,分析低风速频率空间分布和年际变化特征。结果表明: (1)大连地区低风速频率较低,平均约20%,地区间差异显著,近海区域长海站最低,为8%,内陆的普兰店地区较高,达32%。(2)近45年,低风速频率呈增加趋势,大连、长海和普兰店站增加趋势显著,特别是近10年增幅更大。(3)大连站低风速频率具有显著的日变化,主要表现为白天偏低、中午时段最低,夜间高,半夜达到最高。(4)3—7月,大连地区低风速频率低;9月至次年2月较高,最大值出现在9月。(5)低风速持续时间长海站最长,持续10 h以上低风速频率达到27%,持续20 h以上接近9%,大连站低风速持续时长最短,持续4 h以下的占85%。     

濮阳近50a风速变化特征及突变分析

利用线性分析方法，分析了濮阳近50a平均风速、大风日数的变化特征，并利用滑动的t检验法分析了风速突变，结果显示：年平均风速以0．498（m／s）／10a的倾向率减少，大风和扬沙日数分别以2．7d／10a和5．6d／10a的倾向率减少；平均风速，大风、扬沙日数在20世纪80年代初期发生突变。     

濮阳近50a风速变化特征及突变分析

利用线性分析方法,分析了濮阳近50 a平均风速、大风日数的变化特征,并利用滑动的t检验法分析了风速突变,结果显示:年平均风速以0.498(m/s)/10 a的倾向率减少,大风和扬沙日数分别以2.7 d/10 a和5.6 d/10 a的倾向率减少;平均风速,大风、扬沙日数在20世纪80年代初期发生突变。     

近54年柴达木盆地风速特征研究

利用柴达木盆地地区10个气象站近54年的气象资料分析得出,1961—2015年柴达木盆地年平均风速呈明显减小趋势,其中1989年全省气候变暖以来风速减小尤为明显,同时大风和沙尘暴日数也显著减小。平均风速及大风、沙尘暴灾害性天气减少趋势既有气候变暖的影响,同时也是生态保护工作的加强以及城市化的发展有关,说明前期的生态保护工作取得成效,这对柴达木盆地生态环境的恢复非常有利。同时风速的降低对风能资源的开发利用不利,但风速在减少的大背景下仍有阶段性的波动上升时段,应抓住有利时段,加强风能资源的开发及利用。     

测风塔风速的长程持续性特征研究

基于中国陆上风能资源专业观测网提供的测风塔风速资料,本文利用去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis, DFA)方法,研究了103座测风塔在不同高度处观测的、不同分辨率的风速时间序列的长程持续性特征。结果表明：(1)同一测风塔观测的不同高度处的风速时间序列,存在一致的标度行为,与数据时间分辨率无关;(2)对于6 h平均风速序列而言,103座测风塔观测风速的DFA指数α数值范围基本在0.55～0.91之间,都表现出较强的长程持续性,区域特征不明显;(3)对于10 min平均风速序列,DFA标度指数曲线存在弯折,以24 h尺度为界,呈现出2个明显的独立标度区间：在较大的时间尺度上,标度指数α的数值大小为0.80,而在较小的时间尺度上,α的数值大小约为1.38。     

ERA5再分析资料对中国大陆区域近地层风速气候特征及变化趋势再现能力的评估

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...     

近30年中国地面风速分区及气候特征

通过中国近地面风速区划可以深入了解风速分布规律,有助于研究风速的变化机制。利用1980-2009年中国608个测站的日平均风速资料,经过旋转经验正交函数分解法(REOF)得到10个分区,各分区范围和地形有一定的关系。风速频率曲线变化表明,中国北部地区(第3、4区)风速偏大,中部地区(第2、10区)风速普遍较小;对比分析了区域有效风速日数频率和风能分布。根据谐波方法得到各分区风速的年变化特征,大部分区域呈单峰单谷型或双峰双谷型,高值区主要出现在春季,并分析了形成上述特点的可能天气学成因。风速线性倾向估计结果表明,中国大部分地区风速呈减小趋势,第1、4、5区平均风速递减率在-0.028~-0.023 m·s-1·a-1之间,但是,中部地区(第2区、第6区西部、第10区)年平均风速出现递增。通过Mann-Kendan法和小波分析方法检测表明,第2、3、5区突变点出现在2000年附近,第1、4、6区突变点出现在20世纪90年代初。环流特征量指数和风速同期相关性分析,揭示了北极涡和副热带高压对风速的影响。     

塔克拉玛干沙漠若羌-且末公路大风特征分析

以塔克拉玛干沙漠东南部若羌、且末气象站43a（1961～2003年）大风资料为依据，结合2004年的野外风沙监测资料，采用天气学、气候学和统计学相结合方法，分析了塔克拉玛干东南部大风特征及变化趋势，为塔克拉玛干沙漠东南部国道G315线若羌一且末段的选线、未来养护和防沙治沙提供科学依据。     

达坂城风力发电厂风的天气气候特征及预报问题研究

对达坂城风力发电厂提供的１９９８年该厂单点风速资料进行统计分析,总结出天气气候特征,并运用天气学方法对其进行研究,找出预报指标,强调了单点风速预报制作过程中的实验问题。     

基于风速高相关分区的风电场风速预报订正

为了提高风电场风速预报和功率预测的精度和准确率,并考虑风机测风数据的不稳定因素,以多年服务的内蒙古中部某风力发电场A为研究区,在勘察风电场地形及风机布局后,按照季节、风向进行风机间风速时空相关性分析,划分出风机轮毂高度风速高相关为典型特征的风机网格分类片区,采用卡尔曼滤波方法,通过直接和间接两种订正方案,分别进行风机片区风速订正。结果表明:风速高相关风机片区的划分,对于提高风电场风速预报及功率预测精度和准确率具有一定作用,利用风电场区测风塔梯度观测风速,对风机片区进行间接订正,可有效改善数值模式预报风速,15个片区类型下相关系数由0.18~0.72提高至0.67~0.91,误差绝对值由1.6~2.9 m·s-1降低至1.0~1.5 m·s-1。     

果子沟高架桥工程设计中风速设计值的估算

对比分析果子沟临时气象观测站、伊宁和昭苏站61天的风速观测资料，利用伊宁和昭苏1971年1月至2003年12月的历史资料，计算果子沟风速的平均值和极值，并采用概率模式估算50年一遇、100年一遇最大风速。     

风速检定中对标准风速测量值的影响量分析

针对风速仪检定中对标准风速测量值影响的量进行分析,找出了主要影响量,并加以消除,使检定结果更加真实、可靠.利用JJG431-86检定规程中已知的计算公式进行论证分析,并用实例进行验证.结果表明,实验室温度对标准风速的测量值影响大,应加以温度控制,在检定一台风速仪前后,实验室的温度变化不应该超过3℃.而空气密度修正系数查算表过于粗略,对标准风速的影响值也不可忽视,应该用公式直接计算进行误差消除.     

新疆气象站年均风速均一化订正与基本风压估算初探

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。     

北京325 m气象塔塔体对测风影响的数值模拟

安装在气象观测塔上的仪器进行风速测量时,气象塔塔体本身会对流场有一定的影响,使其附近局部流场发生变化,产生绕流和尾流,导致所测风场数据相对于真实风场值失真,利用计算流体力学软件Fluent对北京325m框架式气象塔周围的风场进行了模拟,给出流向风速在该塔伸臂上测风位置的失真情况,及风速失真大小随风向风速的变化规律,计算表明若伸臂处于迎风面,在测风点上的风速误差均小于5%,与实际观测一致,验证了北京325m气象塔风速伸臂设计的合理性。     

台站观测环境改变对我国近地面风速观测资料序列的影响

利用中国大陆地区460个气象台站1971-2002年10m高度平均风速资料和2007年台站观测环境综合调查资料,根据环境评分分数、障碍物视宽角等影响地面观测风速的台站环境数据,将气象台站分为五类,分别对平均风速观测记录进行了比较分析。结果表明,全国范围内绝大多数未迁移台站近地面平均风速呈明显的减小趋势,冬季平均风速相对减小的趋势最大、秋季最小;在影响风速观测资料序列的台站观测环境因素中,观测场周围障碍物视宽角最为重要,随着周围障碍物视宽角的增大,风速相对减小的趋势也变得更明显;台站周围障碍物视宽角对年和季平均风速减小趋势的贡献最大,约为三分之一。因此,观测环境变化对地面风速资料序列的影响是不可忽视的重要因素。     

热带海表风速与海表温度日变化关系分析

利用热带测雨卫星(TRMM)搭载的微波成像仪(TMI)探测结果,在像元分辨率上同步反演的10年海表温度(SST)和海表风速(SSW)资料,研究了热带地区非降水条件下SSW变化对SST日变化的影响。结果表明热带地区SST日变化显著,SST日最小值多出现在早晨03:00(当地时间,下同)至06:00,日最大值多出现在午后17:00至19:00,SST日绝对振幅为1.9~3.4℃,日相对振幅为5%~7%。SSW变化对SST日最小值和日最大值的出现时间及SST日振幅均有明显的影响,且均呈现出区域性差异。热带地区SST日绝对振幅随SSW增大而减小,当SSW增加至9 m/s之后,SST日绝对振幅变化不再明显;二者符合特定的正弦函数关系。在风速小的情况下,暖池区域平均SST日绝对振幅异常减小了0.16℃;在风速大的情况下,秘鲁沿岸区域平均SST日绝对振幅异常增大了0.17℃,且SST随时间变化波动较大。上述研究结果为下一步研究海表感热和潜热日变化打下了基础。     

两种模式在风电场风速预测应用中的对比

利用2011年12月至2012年11月贺兰山风电场测风塔实测资料和同期WRF、BJ-RUC模式预测结果,对2种模式在风速预测中的应用进行对比分析。结果发现,月尺度上,2种模式预测的风速月均值普遍较实测值高,且WRF较BJ-RUC更接近实测值;WRF预测的月平均风速标准差普遍较实测低,而BJ-RUC普遍比实测大;春季WRF预测效果整体上较BJ-RUC好,其它季节WRF预测的月平均风速均方根误差较BJ-RUC的小,但与实测风速的相关性较BJ-RUC与实测风速相关性差。日尺度上,凌晨至中午前后和傍晚至前半夜2个时段,2种模式预测风速普遍比实测值大,而中午至傍晚时分正相反,预测值普遍较实测小。2种模式对〉12 m·s^-1风速预测的均方根误差最小,其次是3~12 m·s^-1,〈3 m·s^-1风速预测的均方根误差最大,但BJ-RUC对3~12 m·s^-1范围风速的变化趋势把握能力较好。WRF和BJ-RUC都普遍低估了1~4 m·s^-1风速段的频次,对5~10 m·s^-1范围频次普遍明显高估,对10 m·s^-1以上风速,WRF预测频次较实测低,而BJ-RUC预测频次则较实测高。BJ-RUC对该区风向的预测能力较WRF好。