青藏高原地形复杂且气候恶劣,对高原空投伞降和航空安全是巨大的挑战;本文基于数值模拟方法,研究一套适用于高原复杂地形的风场精确模拟方法。本研究首先基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式的大涡模拟LES(Large Eddy Simula...青藏高原地形复杂且气候恶劣,对高原空投伞降和航空安全是巨大的挑战;本文基于数值模拟方法,研究一套适用于高原复杂地形的风场精确模拟方法。本研究首先基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式的大涡模拟LES(Large Eddy Simulation)方案,研究青藏高原大涡模拟方法,构建一套降尺度至40 m水平分辨率的WRF-LES系统。然后,基于青藏高原大风个例,通过敏感性试验研究,评估LES方案和地形高程数据对风场模拟影响。其外,对LES方案的标准亚格子湍流应力模型中参数进行分析,得到青藏高原风场模拟的最优方案组。最后,进行批量试验,检验该方案对高原风场模拟的适用性。试验结果表明:(1)40 m分辨率的WRF-LES系统可模拟得到更精细和准确的风场信息,模拟风速平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)较ACM2方案减小1.4 m·s^(-1)且均方根误差RMSE(Root Mean Square Error)减小1.81 m·s^(-1);(2)高精度地形资料ASTER的接入可以改善模式对风场模拟的效果,各项误差较模式默认地形模拟结果均存在约0.2 m·s^(-1)的改善;(3)LES方案采用基于1.5阶湍流动能方案且常数项系数为0.1时模拟效果最佳,MAE为1.56 m·s^(-1)且RMSE为2.06 m·s^(-1)。批量试验验证了大涡模拟方案对于青藏高原边界层风场模拟具有较强的适用性,40 m分辨率区域风场模拟效果明显优于中尺度模拟效果,可为高原空投伞降提供准确的风场信息。展开更多
利用昆明站1991-2020年近30年逐日降水数据计算昆明雨季(5-10月)的起止时期,进一步确定昆明市雨季的长短。又基于云南省和昆明市的统计年鉴数据,使用年末总人口、城市建成区面积、城镇化率、人均GDP等城市发展因子确定昆明的城市发展进...利用昆明站1991-2020年近30年逐日降水数据计算昆明雨季(5-10月)的起止时期,进一步确定昆明市雨季的长短。又基于云南省和昆明市的统计年鉴数据,使用年末总人口、城市建成区面积、城镇化率、人均GDP等城市发展因子确定昆明的城市发展进程,将昆明市的城市发展进程划分为缓慢发展期(1991-2003年)和快速发展期(2004-2020年),进而分析比较两段时期中昆明市雨季长短的特征和差异,采用统计分析、小波分析和M-K突变检验等综合分析方法,系统分析了昆明市雨季长短的时间变化特征,并用灰色关联度分析方法分析了昆明市雨季长短与城市发展的关联性。结果表明,1991-2020年昆明市的雨季开始日呈逐渐偏晚的趋势,而雨季结束日呈逐渐偏早的趋势,总体上雨季长度呈逐渐缩短的趋势;小波系数分析结果显示,在8年以下的时间尺度上,昆明市雨季长短变化的周期不存在明显的规律性,在17年时间尺度上的周期变化明显,呈偏短-偏长-偏短-偏长-偏短的5个循环交替,2003-2008年、 2014-2017年雨季增长,1991-2002年、 2009-2012年、 2018-2020年雨季缩短,2018-2020年等值线未闭合说明还有进一步缩短的趋势。通过M-K检验表明昆明市的雨季长短在1991-2020年间出现4次突变,分别发生在2002年、 2008年、 2012年和2017年。从昆明城市发展与雨季长短的关系来看,昆明城市发展缓慢期的雨季长短的变化趋势较为平稳,而城市发展快速期2004年以后,昆明市雨季长度缩短的变化明显,并随着城市发展进程的加快其极端波动性更加明显。运用SPSS(Statistical Product and Service Solutions)软件对未来10年昆明的雨季长短进行预测,结果显示未来10年昆明雨季长短将持续偏短的趋势。在灰色关联度分辨率为0.5时,表征城市发展进程的4个因子对昆明雨季长短变化均产生不同程度影响,其关联度系数都在0.70以上,表明昆明城市发展与雨季长短显著关联性,其中影响最大的因子是年末总人口,最小为人均GDP,灰色关联度分别为0.88和0.70,属于高度关联和显著关联。对4个因子的关联系数进行排序为:年末总人口>城镇化率>城市建成区面积>人均GDP。展开更多
文摘利用昆明站1991-2020年近30年逐日降水数据计算昆明雨季(5-10月)的起止时期,进一步确定昆明市雨季的长短。又基于云南省和昆明市的统计年鉴数据,使用年末总人口、城市建成区面积、城镇化率、人均GDP等城市发展因子确定昆明的城市发展进程,将昆明市的城市发展进程划分为缓慢发展期(1991-2003年)和快速发展期(2004-2020年),进而分析比较两段时期中昆明市雨季长短的特征和差异,采用统计分析、小波分析和M-K突变检验等综合分析方法,系统分析了昆明市雨季长短的时间变化特征,并用灰色关联度分析方法分析了昆明市雨季长短与城市发展的关联性。结果表明,1991-2020年昆明市的雨季开始日呈逐渐偏晚的趋势,而雨季结束日呈逐渐偏早的趋势,总体上雨季长度呈逐渐缩短的趋势;小波系数分析结果显示,在8年以下的时间尺度上,昆明市雨季长短变化的周期不存在明显的规律性,在17年时间尺度上的周期变化明显,呈偏短-偏长-偏短-偏长-偏短的5个循环交替,2003-2008年、 2014-2017年雨季增长,1991-2002年、 2009-2012年、 2018-2020年雨季缩短,2018-2020年等值线未闭合说明还有进一步缩短的趋势。通过M-K检验表明昆明市的雨季长短在1991-2020年间出现4次突变,分别发生在2002年、 2008年、 2012年和2017年。从昆明城市发展与雨季长短的关系来看,昆明城市发展缓慢期的雨季长短的变化趋势较为平稳,而城市发展快速期2004年以后,昆明市雨季长度缩短的变化明显,并随着城市发展进程的加快其极端波动性更加明显。运用SPSS(Statistical Product and Service Solutions)软件对未来10年昆明的雨季长短进行预测,结果显示未来10年昆明雨季长短将持续偏短的趋势。在灰色关联度分辨率为0.5时,表征城市发展进程的4个因子对昆明雨季长短变化均产生不同程度影响,其关联度系数都在0.70以上,表明昆明城市发展与雨季长短显著关联性,其中影响最大的因子是年末总人口,最小为人均GDP,灰色关联度分别为0.88和0.70,属于高度关联和显著关联。对4个因子的关联系数进行排序为:年末总人口>城镇化率>城市建成区面积>人均GDP。