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摘要:利用1974-2014年江西87個(gè)國家站數(shù)據(jù),進(jìn)行江西省年最大風(fēng)速的極值分布研究。結(jié)果表明,GEV(廣義極值模型)和Pearson-III模型(極值III型,皮爾遜III型)更適合在江西估算不同重現(xiàn)期的年最大風(fēng)速極值。江西省50年一遇的年最大風(fēng)速總體分布在12.5~26.4m/s,其中以尋烏、崇義和宜黃代表的贛東南為典型的小風(fēng)區(qū)域,極值不到13.0m/s,以廬山和進(jìn)賢代表的贛北中部為典型的大風(fēng)區(qū)域,極值達(dá)到24.0m/s。總體而言,江西省的年最大風(fēng)速呈“倒V型”分布。結(jié)果為江西縣城及周邊平坦開闊區(qū)域的重大工程氣候可行性論證提供有力理論依據(jù)和可靠服務(wù)。
關(guān)鍵詞:最大風(fēng)速;重現(xiàn)期估算;GEV;Pearson-III;江西
極端大風(fēng)會(huì)嚴(yán)重影響建筑業(yè)[1]、林業(yè)[2]、農(nóng)業(yè)[3-4]、交通行業(yè)以及相關(guān)的保險(xiǎn)行業(yè)[5]。因此,極端大風(fēng)的研究一直是學(xué)者們關(guān)注的焦點(diǎn)。國內(nèi)極端大風(fēng)的觀測記錄極為稀缺,多以最大風(fēng)速代替研究。早年國內(nèi)關(guān)于重現(xiàn)期的年最大風(fēng)速估算多是針對單個(gè)或少數(shù)幾個(gè)臺(tái)站進(jìn)行。龐文保[6]等分析乾縣和扶風(fēng)2個(gè)臺(tái)站,鹿翠華[7]等研究棗莊單個(gè)臺(tái)站,史軍[8]等研究上海11個(gè)臺(tái)站,湯垚天[9]等分析廈門市臺(tái)站,高梓淇[10]等研究單站不同方法的適用性,蔣承霖[11]等針對廣東省6個(gè)氣象站。近年來國內(nèi)出現(xiàn)了多臺(tái)站的區(qū)域年最大風(fēng)速分布研究,但只應(yīng)用一個(gè)或2個(gè)模型進(jìn)行探討。謝今范[12]等應(yīng)用廣義極值模型(GEV模型)估算吉林省40個(gè)氣象站的50年一遇最大風(fēng)速,黃世成[13]等應(yīng)用極值I型(Gumbel)分析長江下游40個(gè)氣象站的100年一遇最大風(fēng)速分布情況,項(xiàng)瑛[14]等利用Gumbel模型分析江蘇省65個(gè)氣象站的不同重現(xiàn)期最大風(fēng)速。然而針對江西省年最大風(fēng)速分布的研究罕見,因此本文旨在進(jìn)行多個(gè)極值概率模型對江西全省所有國家臺(tái)站的適用性研究,進(jìn)而分析江西省年最大風(fēng)速的空間分布格局。
1數(shù)據(jù)與方法
本文涉及數(shù)據(jù)由江西省氣象局信息中心提供,包括1974-2014年江西境內(nèi)87個(gè)長期觀測的國家氣象臺(tái)站年最大風(fēng)序列和臺(tái)站的相關(guān)參數(shù)。有些氣象站測風(fēng)儀幾經(jīng)更換,安裝高度也不同,需要將各站歷年的測風(fēng)數(shù)據(jù)歸一化地折合到《地面氣象觀測規(guī)范》規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)高度,也即離地10m的高度。觀測高度修正采用風(fēng)廓線冪指數(shù)公式,即:式中:h為參照高度,取10m;z為測量高度(m);Vh、Vz為相應(yīng)的風(fēng)速;α為冪指數(shù)取決于表面粗糙度等因素,可取0.14。風(fēng)速數(shù)據(jù)經(jīng)高度修正后即可以形成最大風(fēng)速數(shù)據(jù)序列。本文應(yīng)用Gumbel[6,8-9,13,15]、Weibull[15-18]、Pearson-III[6,8,15]和GEV共4種流行的極值估算模型,對每個(gè)臺(tái)站進(jìn)行50年一遇年最大風(fēng)速進(jìn)行估算,并利用剩余方差和柯爾莫哥洛夫(Kolmog-orov)[19]擬合適度檢驗(yàn)指標(biāo)對4種模型結(jié)果進(jìn)行評估,進(jìn)而篩選出模擬效果優(yōu)異的模型。基于極大似然法(maximumlikelihood)參數(shù) 估計(jì)具有簡便且相對優(yōu)異的模擬效果[20],本文中Gumbel模型、Weibull模型和GEV模型采取極大似然法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。Pearson-III模型的參數(shù)估計(jì)采取MonteCarlo隨機(jī)模擬法進(jìn)行10000次計(jì)算,再從中挑選模擬結(jié)果最為優(yōu)異的方案。
2結(jié)果與討論
依據(jù)擬合方法的適用性評估指標(biāo)中介紹的剩余方差和柯爾莫哥洛夫(Kolmogorov)擬合適度檢驗(yàn)指標(biāo),篩選出4個(gè)模型中表現(xiàn)最優(yōu)的,2種指標(biāo)都是越小越好。依據(jù)剩余方差的評估指標(biāo),篩選得出各臺(tái)站擬合度最好的模型,并分別統(tǒng)計(jì)各模型表現(xiàn)最優(yōu)的臺(tái)站個(gè)數(shù),見表1。表中臺(tái)站數(shù)總和超過本報(bào)告涉及的臺(tái)站數(shù),是因?yàn)椴糠峙_(tái)站出現(xiàn)多個(gè)模型的剩余方差相同。可見依據(jù)剩余方差的指標(biāo),各模型最優(yōu)表現(xiàn)的臺(tái)站數(shù)從多到少依次是Pearson-III型、GEV、Gumbel和Weibull。其中Gumbel和Weibull都只在1個(gè)臺(tái)站表現(xiàn)最優(yōu),而Pearson-III型概率分布模型則多達(dá)76個(gè),遠(yuǎn)多于其它3種概率分布模型的。可能的原因是Pearson-III型概率模型的參數(shù)化方案與其余3種概率模型不同,使用的是10000次擬合方案中最優(yōu)的。表1依據(jù)檢驗(yàn)指標(biāo),各模型表現(xiàn)最優(yōu)的臺(tái)站數(shù)因Pearson-III型概率分布模型無法計(jì)算風(fēng)速對應(yīng)的出現(xiàn)概率,所以無法計(jì)算得出Pearson-III型概率分布模型的Kolmogorov擬合適度檢驗(yàn)指標(biāo)。因此只依據(jù)Kolmogorov擬合適度檢驗(yàn)指標(biāo)對其余3種概率分布模型進(jìn)行評估。可見依據(jù)Kol-mogorov擬合適度檢驗(yàn)指標(biāo),表現(xiàn)最優(yōu)的臺(tái)站數(shù)由多到少依次是GEV、Weibull和Gumbel。Gumbel模型的表現(xiàn)最優(yōu)臺(tái)站數(shù)只有1個(gè),可見Gumbel概率模型在江西境內(nèi)表現(xiàn)堪憂。分析同一重現(xiàn)期的4種模型結(jié)果均值和對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差分布圖。其中前者代表某一重現(xiàn)期下江西境內(nèi)的年最大風(fēng)速的空間分布,而后者代表4種模型結(jié)果的差異,可視為該重現(xiàn)期的年最大風(fēng)速估算結(jié)果的不確定性分析。江西省50年一遇的年最大風(fēng)速空間分布見圖1(a),可知50年一遇的年最大風(fēng)速總體分布在12.5~26.4m/s,其中以尋烏、崇義和宜黃為代表的贛東南部分為典型的小風(fēng)區(qū)域,50年一遇的年最大風(fēng)速不到13.0m/s,以廬山和進(jìn)賢為代表的贛北中部為典型的大風(fēng)區(qū)域,50年一遇的年最大風(fēng)速達(dá)到24.0m/s。總體而言,江西省50年一遇的年最大風(fēng)速呈“倒V型”分布。江西省50年一遇的年最大風(fēng)速估算結(jié)果的不確定性見圖1(b),可知江西省50年一遇的年最大風(fēng)速估算結(jié)果的不確定性為0.2~2.8m/s,其中共67個(gè)臺(tái)站約總臺(tái)站數(shù)的78%的不確定性在1.0m/s以下,只有1個(gè)臺(tái)站即進(jìn)賢站的不確定性超過2.0m/s,達(dá)到2.7m/s。因此可以認(rèn)定除進(jìn)賢外,江西省50年一遇的年最大風(fēng)速的估算結(jié)果是可信的。由于風(fēng)的局地特性,本文得出的江西省50年一遇的年最大風(fēng)速的估算結(jié)果主要面向較為平坦的縣城及周邊,為與國家站周邊地形地貌相似的重大工程氣候可行性論證服務(wù)。整個(gè)江西境內(nèi)復(fù)雜多變的地形對局地的年最大風(fēng)速影響很大,尤其是偏遠(yuǎn)的丘陵山區(qū),難免會(huì)超出圖1中極值估算結(jié)果。
3結(jié)論
依據(jù)剩余方差和柯爾莫哥洛夫擬合度指標(biāo),GEV和Pearson-III模型更適合在江西使用。江西省50年一遇的年最大風(fēng)速總體分布在12.5~26.4m/s,其中以尋烏、崇義和宜黃為代表的贛東南為典型的小風(fēng)區(qū)域,50年一遇的年最大風(fēng)速不到13.0m/s,以廬山和進(jìn)賢為代表的贛北中部為典型的大風(fēng)區(qū)域,50年一遇的年最大風(fēng)速達(dá)到24.0m/s。總體而言,江西省50年一遇的年最大風(fēng)速呈“倒V型”分布。本文結(jié)論可以為江西境內(nèi)縣城及其周邊平坦開闊區(qū)域的重大工程氣候可行性論證提供服務(wù)。
參考文獻(xiàn):
[3]吳春艷,李慧君,葉彩華,等.北京地區(qū)玉米風(fēng)災(zāi)損失定量評估模型研究[J].氣象與環(huán)境科學(xué),2015,38(1):114-118.
[6]龐文保,白光弼,滕躍,等.P-Ⅲ型和極值Ⅰ型分布曲線在最大風(fēng)速計(jì)算中的應(yīng)用[J].氣象科技,2009,37(2):221-223.
[7]鹿翠華.最大風(fēng)速變化特征及再現(xiàn)期極值估算[J].氣象科技,2010,38(3):399-402.
[8]史軍,徐家良,談建國,等.上海地區(qū)不同重現(xiàn)期的風(fēng)速估算研究[J].地理科學(xué),2015,35(9):1191-1197.
[9]湯垚天,高峰.應(yīng)用極值I型分布估算廈門市極端風(fēng)速[J].科技資訊,2008(21):228.
[10]高梓淇,張秀芝,孫即霖.五十年一遇最大風(fēng)速計(jì)算方法比較[J].風(fēng)能,2014(4):70-75.
[11]蔣承霖,黃浩輝,植石群.廣東地區(qū)大風(fēng)擬合的適用性研究[J].廣東氣象,2010,32(2):8-10.
[12]謝今范,劉玉英,張婷.吉林省年最大風(fēng)速的變化特征分析[J].吉林氣象,2010(3):2-5.
[13]黃世成,周嘉陵,任健,等.長江下游百年一遇的極值風(fēng)速分布[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),2009,20(4):437-442.
[14]項(xiàng)瑛,劉聰,姜麟,等.江蘇省最大風(fēng)速分布分析.in長三角論壇———?dú)庀罂萍紕?chuàng)新與發(fā)展分論壇.2007.
[15]孫安健,劉小寧.極端風(fēng)速分布模式在我國各氣候區(qū)域的適用性[J].氣象,1993,19(10):12-15.
[18]孟慶珍,王增武,馮新,等.重慶地面最高氣溫與最大風(fēng)速年極值的漸近分布[J].成都信息工程學(xué)院學(xué)報(bào),2004,19(3):436-441.
作者:沈競 彭王敏子 姚琳 溫新龍 陳勝東 單位:江西省氣象科學(xué)研究所