基于长期实测数据的西北地区风力发电场风速风向联合概率分布分析

为更准确地研究风力发电结构在风荷载下的结构响应,基于甘肃气象局提供的1981-2017年甘肃六地风速风向实测数据,对各地区的风速风向联合概率进行分析.抽取每天的最大极值风速及其对应风向为极值样本,统计分析得到各地区风速风向联合分布.将Gumbel,Frechet和Weibull分布函数线性化的基础上,利用最小二乘法拟合各分布函数参数,根据参数拟合结果推算各地区10,50和100年重现期的极值风速,并和各地区最大基本风速规范建议值进行对比.研究结果表明,考虑风速风向概率影响的基本风速更加符合实际情况,最大基本风速规范建议值偏于保守.     

考虑地貌修正的基本风压计算方法研究

提出根据气象台站的每日极大风速和最大风速记录修正非标准地貌风速记录的方法。采用该方法对北京和大连气象站的风速数据进行分析计算, 得到50年重现期的基本风速, 并与原数据的计算结果进行比较。因为修正系数将各年最大风速都转换到标准地貌下的对应值, 所以修正后的年最大风速数据呈现良好的平稳性特征。最大似然估计的假设检验表明极值Ⅰ型分布是年最大风速的有效统计模型, 同时也说明所提出的数据修正方法的有效性。因此在计算基本风压时, 应当对非标准地貌条件下获得的气象数据进行修正, 以获得可靠结果。     

台风引起的长江口及杭州湾沿岸极值风速分布研究

根据台风强度和近岸水位等选取了对上海影响较大的4个典型台风,并根据实测资料比选确定适合长江口及杭州湾区域的台风最大风速半径公式.建立了研究区域的台风模型,并采用典型台风期间实测的风速资料对模型进行了验证.采用台风模型计算了1949—2014年所有影响上海的台风期间以及4个典型台风期间上海沿岸极值风速、有效极值风速,定量分析了极值风速和有效极值风速的范围、分布特征.     

台风极值风速的数值模拟及分布模型

为克服台风统计样本的不足,以厦门为例,采用Batts风场模型,利用MonteCarlo数值模拟方法来拟合最大风速的极值渐进分布,拟合结果与实际较吻合.通过3种极值分布函数包括极值Ⅰ型、Ⅱ型、反向威布尔分布以及广义Parato分布(GPD)拟合结果的对比分析,得到100年重现期内极值Ⅲ型分布(即反向威布尔分布)对于厦门地区年最大风速拟合最好,而极值II型的偏差较大,并给出了厦门地区不同重现期内最佳的极值风速估算值.     

不同气候下海峡两岸建筑抗风标准之基本风速比较

为明确闽台两地基本风速的合理取值,以台北市某气象站1961-2015年的实测风速数据为研究对象,基于两岸现行建筑结构抗风标准,分别选用年最大风速法和台风风速法取样,采用极值I型分布模型,对不同气候模式下的基本风速进行了比较研究.结果表明:对于相同的风速观测数据,根据台湾建筑抗风标准TB2015获得的极值风速略小于现行建筑抗风标准GB50009获得的极值风速(福建),而基本风速正好相反,但是两者之间的差别均很小;台风气候模式下的极值风速/基本风速预测值要大于混合气候模式下的对应值,且与实测极值/基本风速最为接近,误差均小于0.5％;对于受台风影响严重的海峡两岸地区,建议采用以台风风速法取样的台风气候模式下的基本风速.     

梯度风观测资料在高层建筑气象灾害风险评估中的应用研究

利用泰州气象站1966—2003年年最大风速序列资料,在均一性检验基础上,应用耿贝尔极值Ⅰ型分布,推算出泰州地区10,m高度处不同重现期(100,a、50,a、30,a、10,a)的风速极值。在泰州电视塔上开展35,m、85,m和135,m梯度风观测,结合泰州气象站同步风速观测资料,计算泰州地区风廓线指数,从而得出不同高度不同重现期(100,a、50,a、30,a、10,a)的最大风速极值。结果表明:应用梯度风观测资料估算未来若干年不同高度的最大风速极值,能够为高层建筑抗风设计提供科学经济的气象参数,亦提高了气象灾害风险评估的技术含量。     

结合台风模拟的混合气候下分风向极值风速估计方法

采用Monte Carlo方法分别获取台风和良态风气候的极值风速样本.其中,台风气候极值风速采用Yan Meng台风模型进行模拟,而良态风气候则是对气象站风速数据拟合极值分布后再模拟一定数量的极值数据,然后对两者进行组合.最后,结合风速风向分布模型提出一种考虑风向的极值风速估计方法.利用该方法对上海地区极值风速设计值进行了估算,并讨论了其特性.模拟结果不仅同时展现台风和良态风两种气候的极值分布形态,还表明了受台风影响的地区各个风向上极值风速具有一定程度的相关性.     

极值风速拟合优化策略

在桥梁设计规范中假定风速随机过程为平稳过程 ,风速母体服从指数型分布并以极值Ⅰ型拟合风速极值渐近分布 .然而实际上风速并不严格地满足平稳过程假设 ,且由于样本数据的来源不同和极值分布参数估计方法各异 ,对风速母体分布及样本极值渐近分布拟合方法的结论不尽相同 .针对上述问题 ,通过蒙特卡罗数值模拟技术研究了多种风速母体分布下具有普遍适用性的极值风速拟合策略 .并以上海地区龙华、川沙气象站极值风速估算为例 ,阐明了该方法的实用性和合理性     

江西省最大风速的分布研究

利用1974-2014年江西87个国家站数据,进行江西省年最大风速的极值分布研究。结果表明,GEV(广义极值模型)和Pearson-Ⅲ模型(极值Ⅲ型,皮尔逊Ⅲ型)更适合在江西估算不同重现期的年最大风速极值。江西省50年一遇的年最大风速总体分布在12. 5～26. 4 m/s,其中以寻乌、崇义和宜黄代表的赣东南为典型的小风区域,极值不到13. 0 m/s,以庐山和进贤代表的赣北中部为典型的大风区域,极值达到24. 0 m/s。总体而言,江西省的年最大风速呈"倒V型"分布。结果为江西县城及周边平坦开阔区域的重大工程气候可行性论证提供有力理论依据和可靠服务。     

基于短期资料的重庆风速极值渐进分布分析

为克服统计样本容量（重庆地区1990—1999年间的风速资料）过少可能造成的统计误差，采用了月最大风速来拟合年最大风速的极值渐进分布，并通过3种极值分布函数（极值Ⅰ型Gumbel、极值Ⅱ型Freehet、极值Ⅲ型reverse Weibull分布）及广义Parato分布（GPD）拟合结果的对比分析，得到短期风速资料下重庆年最大风速的极值渐进分布用极值Ⅲ型（reverseWeibull）分布拟合较好，它给出了最佳的极值风速估计值．     

台风风场随机参数敏感性分析

在沿海台风多发区域，高耸和长大结构对于台风风速作用非常敏感，故有必要合理估算结构寿命期内可能遭遇的台风极值风速，结合台风气候条件下风速分布模型与Monte-Carlo可靠度分析方法，构建了台风风场随机模型，分析了台风风场风速的分布特点，数值化地再现台风的基本结构．选用1949年至2001年对上海地区有明显作用的75个台风记录，用敏感性分析方法计算了台风风场多个随机参数对于台风极值风速的贡献程度，为台风随机模型的极值风速预测作了必要的准备．     

广州地区台风极值风特性蒙特卡罗随机模拟

结合1949—2003年台风年鉴统计资料和广州气象站逐时（连续）气象观测记录,采用蒙特卡罗台风风场随机模型和敏感度分析方法,计算了广州地区不同场地类别风环境随机参数对于台风极值风速的影响,并对该区域的台风风场参数合理取值进行了优化.以越界峰值法和广义Pareto分布探讨了工程场地目标重现期内极值风速预测分析过程,再现了几类典型工程场地台风风环境梯度风高度、平均风剖面、极值风速和阵风因子取值特点,并与规范结果进行了对比.     

基于最大熵理论的润扬悬索桥桥址极值风速预测

基于最大熵可靠度理论,提出了润扬大桥悬索桥的桥址极值风速预测方法,从而为润扬大桥悬索桥的风效应可靠度评估提供实际的荷载概率模型.根据桥址实测短期风速风向数据,计算了反映桥址气候特征的日最大风速风向频度函数,并计算了统计的桥址风速风向联合概率密度函数曲面.在此基础上采用最大熵法建立了桥址的风速风向联合概率模型,并对润扬大桥悬索桥50年和100年重现期内的极值风速进行了预测.分析结果表明,采用联合概率模型能够较好地描述润扬大桥悬索桥桥址的良态气候风场模式,并且桥址预测的极值风速小于设计风速,说明润扬悬索桥抗风设计时考虑了较大的安全度.     

利用PGARCH-M模型估计Value-at-Risk

建立一种新的度量风险值(VaR)模型PGARCH-M (Power GARCH-M),并利用该模型,通过对工业指数和地产指数的VaR计算,得出基于GED分布的PGARCH-M模型估计VaR极端值更为精确,优于基于正态分布的PGARCH-M模型和PGARCH模型.     

台风随机模拟与极值风速预测应用

采用Monte-Carlo台风风场随机模型，结合台风历史记录资料和近地台风观测结果，对上海周边沿海区域内的台风风场参数合理取值进行了优化．以越界峰值法和广义№分布探讨了工程场地目标重现期内极值风速预测分析过程，使在较短台风风速序列上进行极值风速预测成为可能．而后，将上述理论与方法应用于上海-崇明越江通道工程极值风环境研究，预测了台风气候模式工程场地重现期极值风速结果，并与实测结果和规范进行了对比。