谈江西省最大风速的分布范文

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摘要: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12．5～26．4m/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13．0m/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24．0m/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。

关键词:最大风速;重现期估算;GEV;Pearson-III;江西

极端大风会严重影响建筑业［1］、林业［2］、农业［3－4］、交通行业以及相关的保险行业［5］。因此，极端大风的研究一直是学者们关注的焦点。国内极端大风的观测记录极为稀缺，多以最大风速代替研究。早年国内关于重现期的年最大风速估算多是针对单个或少数几个台站进行。庞文保［6］等分析乾县和扶风2个台站，鹿翠华［7］等研究枣庄单个台站，史军［8］等研究上海11个台站，汤垚天［9］等分析厦门市台站，高梓淇［10］等研究单站不同方法的适用性，蒋承霖［11］等针对广东省6个气象站。近年来国内出现了多台站的区域年最大风速分布研究，但只应用一个或2个模型进行探讨。谢今范［12］等应用广义极值模型(GEV模型)估算吉林省40个气象站的50年一遇最大风速，黄世成［13］等应用极值I型(Gumbel)分析长江下游40个气象站的100年一遇最大风速分布情况，项瑛［14］等利用Gumbel模型分析江苏省65个气象站的不同重现期最大风速。然而针对江西省年最大风速分布的研究罕见，因此本文旨在进行多个极值概率模型对江西全省所有国家台站的适用性研究，进而分析江西省年最大风速的空间分布格局。

1数据与方法

本文涉及数据由江西省气象局信息中心提供，包括1974－2014年江西境内87个长期观测的国家气象台站年最大风序列和台站的相关参数。有些气象站测风仪几经更换，安装高度也不同，需要将各站历年的测风数据归一化地折合到《地面气象观测规范》规定的标准高度，也即离地10m的高度。观测高度修正采用风廓线幂指数公式，即:式中:h为参照高度，取10m;z为测量高度(m);Vh、Vz为相应的风速;α为幂指数取决于表面粗糙度等因素，可取0．14。风速数据经高度修正后即可以形成最大风速数据序列。本文应用Gumbel［6，8－9，13，15］、Weibull［15－18］、Pearson-III［6，8，15］和GEV共4种流行的极值估算模型，对每个台站进行50年一遇年最大风速进行估算，并利用剩余方差和柯尔莫哥洛夫(Kolmog-orov)［19］拟合适度检验指标对4种模型结果进行评估，进而筛选出模拟效果优异的模型。基于极大似然法(maximumlikelihood)参数 估计具有简便且相对优异的模拟效果［20］，本文中Gumbel模型、Weibull模型和GEV模型采取极大似然法进行参数估计。Pearson-III模型的参数估计采取MonteCarlo随机模拟法进行10000次计算，再从中挑选模拟结果最为优异的方案。

2结果与讨论

依据拟合方法的适用性评估指标中介绍的剩余方差和柯尔莫哥洛夫(Kolmogorov)拟合适度检验指标，筛选出4个模型中表现最优的，2种指标都是越小越好。依据剩余方差的评估指标，筛选得出各台站拟合度最好的模型，并分别统计各模型表现最优的台站个数，见表1。表中台站数总和超过本报告涉及的台站数，是因为部分台站出现多个模型的剩余方差相同。可见依据剩余方差的指标，各模型最优表现的台站数从多到少依次是Pearson－III型、GEV、Gumbel和Weibull。其中Gumbel和Weibull都只在1个台站表现最优，而Pearson-III型概率分布模型则多达76个，远多于其它3种概率分布模型的。可能的原因是Pearson－III型概率模型的参数化方案与其余3种概率模型不同，使用的是10000次拟合方案中最优的。表1依据检验指标，各模型表现最优的台站数因Pearson-III型概率分布模型无法计算风速对应的出现概率，所以无法计算得出Pearson-III型概率分布模型的Kolmogorov拟合适度检验指标。因此只依据Kolmogorov拟合适度检验指标对其余3种概率分布模型进行评估。可见依据Kol-mogorov拟合适度检验指标，表现最优的台站数由多到少依次是GEV、Weibull和Gumbel。Gumbel模型的表现最优台站数只有1个，可见Gumbel概率模型在江西境内表现堪忧。分析同一重现期的4种模型结果均值和对应的标准差分布图。其中前者代表某一重现期下江西境内的年最大风速的空间分布，而后者代表4种模型结果的差异，可视为该重现期的年最大风速估算结果的不确定性分析。江西省50年一遇的年最大风速空间分布见图1(a)，可知50年一遇的年最大风速总体分布在12．5～26．4m/s，其中以寻乌、崇义和宜黄为代表的赣东南部分为典型的小风区域，50年一遇的年最大风速不到13．0m/s，以庐山和进贤为代表的赣北中部为典型的大风区域，50年一遇的年最大风速达到24．0m/s。总体而言，江西省50年一遇的年最大风速呈“倒V型”分布。江西省50年一遇的年最大风速估算结果的不确定性见图1(b)，可知江西省50年一遇的年最大风速估算结果的不确定性为0．2～2．8m/s，其中共67个台站约总台站数的78%的不确定性在1．0m/s以下，只有1个台站即进贤站的不确定性超过2．0m/s，达到2．7m/s。因此可以认定除进贤外，江西省50年一遇的年最大风速的估算结果是可信的。由于风的局地特性，本文得出的江西省50年一遇的年最大风速的估算结果主要面向较为平坦的县城及周边，为与国家站周边地形地貌相似的重大工程气候可行性论证服务。整个江西境内复杂多变的地形对局地的年最大风速影响很大，尤其是偏远的丘陵山区，难免会超出图1中极值估算结果。

3结论

依据剩余方差和柯尔莫哥洛夫拟合度指标，GEV和Pearson-III模型更适合在江西使用。江西省50年一遇的年最大风速总体分布在12．5～26．4m/s，其中以寻乌、崇义和宜黄为代表的赣东南为典型的小风区域，50年一遇的年最大风速不到13．0m/s，以庐山和进贤为代表的赣北中部为典型的大风区域，50年一遇的年最大风速达到24．0m/s。总体而言，江西省50年一遇的年最大风速呈“倒V型”分布。本文结论可以为江西境内县城及其周边平坦开阔区域的重大工程气候可行性论证提供服务。

参考文献:

［3］吴春艳，李慧君，叶彩华，等．北京地区玉米风灾损失定量评估模型研究［J］．气象与环境科学，2015，38(1):114－118．

［6］庞文保，白光弼，滕跃，等．P-Ⅲ型和极值Ⅰ型分布曲线在最大风速计算中的应用［J］．气象科技，2009，37(2):221－223．

［7］鹿翠华．最大风速变化特征及再现期极值估算［J］．气象科技，2010，38(3):399－402．

［8］史军，徐家良，谈建国，等．上海地区不同重现期的风速估算研究［J］．地理科学，2015，35(9):1191－1197．

［9］汤垚天，高峰．应用极值I型分布估算厦门市极端风速［J］．科技资讯，2008(21):228．

［10］高梓淇，张秀芝，孙即霖．五十年一遇最大风速计算方法比较［J］．风能，2014(4):70－75．

［11］蒋承霖，黄浩辉，植石群．广东地区大风拟合的适用性研究［J］．广东气象，2010，32(2):8－10．

［12］谢今范，刘玉英，张婷．吉林省年最大风速的变化特征分析［J］．吉林气象，2010(3):2－5．

［13］黄世成，周嘉陵，任健，等．长江下游百年一遇的极值风速分布［J］．应用气象学报，2009，20(4):437－442.

［14］项瑛，刘聪，姜麟，等．江苏省最大风速分布分析．in长三角论坛———气象科技创新与发展分论坛．2007．

［15］孙安健，刘小宁．极端风速分布模式在我国各气候区域的适用性［J］．气象，1993，19(10):12－15．

［18］孟庆珍，王增武，冯新，等．重庆地面最高气温与最大风速年极值的渐近分布［J］．成都信息工程学院学报，2004，19(3):436－441．

作者:沈竞 彭王敏子 姚琳 温新龙 陈胜东 单位：江西省气象科学研究所