“龙茅”价格腰斩,“龙冲锋衣”拿捏中产 “龙卷风”营销热潮避免“一阵风”

龙年春节的脚步日益临近,各大品牌“龙”重登场。从茅台、黄金饰品到冲锋衣,各大品牌首发的“龙年限定”新品,覆盖白酒、包包、服装、珠宝等品类。网友纷纷表示:“龙”味十足!龙龙们新春“开大会”!对企业而言,在这场龙年限定新品的“龙卷风”营销热潮中,沾龙就能一飞冲天吗?对消费者们而言,真的买到就能赚到吗?

我国龙卷风灾害风险区划研究

为研究龙卷风对我国各地的灾害影响,通过收集我国龙卷风灾情统计资料,建立了龙卷风灾害风险层次分析结构模型,开展了龙卷风灾害风险的区域划分研究。研究结果表明,夏季为我国龙卷风的高发期,全年约2/3龙卷风灾害发生在6~8月,发生在春季的龙卷风灾害约占总次数的1/3;我国龙卷风灾害发生的频率较高的地区是江苏省和广东省,其次是黑龙江省、山东省、内蒙古自治区和安徽省,统计期内上述省份的龙卷风发生次数之和超过龙卷风发生总次数的61.2%;根据龙卷风灾害风险度结果可将全国划分成龙卷风灾害四个等级风险区,其中最高风险区分布在华东地区,较高风险区分布在华中和华南地区。

柴达木盆地尘卷风的时空分布特征

沙尘气溶胶是大气气溶胶的重要组成部分,其通过辐射效应和对云的形成及降水过程影响全球天气和气候变化,而尘卷风对全球沙尘气溶胶排放的贡献不容忽视。青藏高原北部的柴达木沙漠为高原尘卷风的发生提供了沙源。为研究柴达木盆地尘卷风的发生条件及其时空特征,本文利用1991-2020年ERA5再分析资料评估了尘卷风发生的热力学阈值,分析青藏高原尘卷风发生时数(PDDP_(hours))和柴达木盆地尘卷风起沙量的时空分布特征,探究了1991-2020年近地面温度递减率(LR)、对流比(w*/u*)和PDDP_(hours)的变化趋势。利用2016-2020年德令哈国家基本气象站的地面降水数据、德令哈空气质量监测站的细颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)数据以及Aura卫星臭氧监测仪的紫外吸收性气溶胶指数(UVAI)数据,分析柴达木盆地夏季尘卷风对PM_(2.5)和PM_(10)的可能贡献。结果表明,w*/u*和LR是影响尘卷风形成的关键因素,不同热力条件下PDDP_(hours)均具有单峰日变化特征,在12:00-16:00(北京时)达到峰值。结合柴达木盆地PDDP_(hours)累计贡献的日变化特征,确定尘卷风发生的热力学阈值是w*/u*>5和LR>10 K·m^(-1)。分析表明,青藏高原夏季北部的柴达木盆地和西南部PDDP_(hours)较大。柴达木盆地夏季尘卷风的起沙量最大,起沙范围也较大,平均起沙量可达1.28×10^(5)t,占全年平均起沙量的69.8%。1991-2020年柴达木盆地LR呈现明显的减小趋势,w*/u*呈增加趋势,导致PDDP_(hours)有明显的减小趋势。虽然夏季德令哈降水明显较其他季节多,但夏季UVAI较大,说明夏季除沙尘暴外尘卷风可能对该地区PM_(2.5)和PM_(10)有重要贡献。

基于多源数据融合方法的龙卷风切向速度预测

龙卷风具有作用范围小、持续时间短、作用强度大的特点,是自然灾害中破坏力最大的灾害之一.受限于龙卷风危险性及发生发展时空随机性,现场实测数据过于稀缺且难以收集近地面区域风场数据.鉴于此,提出了基于神经网络模型的数据融合方法,实现不同来源风场数据的融合,并对模型预测效果及泛化能力进行验证.在此基础上,对龙卷风切向速度场进行了预测.研究表明:在低涡流比龙卷风预测中,实测数据的驱动模型平均误差在35%以上,而采用数据融合驱动模型平均误差为14%以下,表明融合模型具有较好的预测精度.在高涡流比龙卷风预测中,实测数据驱动模型平均误差在28%左右,而数据融合驱动模型平均误差在10%以下,表明数据融合模型在预测高涡流比时仍保持较高精度,具有较好泛化性.融合模型重构的低涡流比风场涡核为破裂状,高涡流比风场核心区域风速明显增加,且近地面风速覆盖范围增加.该模型能获取近地面及涡核中心附近处的风场数据,同时提高了龙卷风风场空间分辨率,为龙卷风环境下结构抗风实践提供重要支撑.

龙卷风作用下高速铁路全封闭声屏障风荷载特性研究

高速铁路全封闭声屏障作为典型的长距离线状风敏感结构,其遭遇龙卷风袭击的几率较大。为深入理解龙卷风作用下结构的风荷载特性,以深茂铁路某2 km全封闭声屏障为工程背景,基于Ward型龙卷风模拟器原理建立龙卷风场模型,分析龙卷风距离声屏障中心不同距离r、龙卷风不同移动角度路径和不同地面植被覆盖面积比η下全封闭声屏障结构风荷载特性。结果表明,龙卷风作用下,全封闭声屏障表面风荷载以风压力为主,0°移动路径下、η=0时,结构表面风压整体较大,在r=0处结构表面出现最大负风压系数-1.13,阻力系数C_(F_(x))和升力系数C_(F_(z))出现最不利值,分别为0.27和-0.49;在r/R_(m)=1(R_(m)为龙卷风场涡核半径)处结构表面出现最大正风压系数2.91,力矩系数C_(M_(y))及C_(M_(z))出现不利值,分别为0.44和0.39;全封闭声屏障进行抗龙卷风设计时需要考虑断面的环向压差,建议在结构迎风侧、背风侧和顶部分别取最大正风压极值的60%、40%和最大负风压极值的70%进行组合。

相控阵天气雷达监测预警龙卷风的过程剖析

天气雷达作为龙卷风监测预警的重要手段之一,应用具有超高时空分辨率的X波段双极化相控阵天气雷达系统,较好地捕获并提前预警龙卷风。以2022年6月19日07时发生在广东佛山南海的一次龙卷风为例,详细剖析龙卷生消及雷达监测预警过程。借助雷达智能预警软件,利用X波段双极化相控阵天气雷达的双偏振量和超高时空分辨率数据,实时反演三维风场和分析龙卷碎片(TVS)特征,能够显著提高龙卷风监测预警水平。实例表明,本次成功地提前18分钟预警龙卷,进一步说明了X波段双极化相控阵天气雷达在强对流天气探测方面具有较强的生命力。

中国龙卷风时空统计特性及灾情分析

龙卷风是毁灭性的自然灾害之一,其经过之处常发生严重的破坏。针对龙卷风危害程度大但相关统计数据少的问题,本文基于《中国气象灾害年鉴》中记录的有关龙卷风的描述,对2003~2019年发生在我国境内的648次龙卷风的时间和空间特性进行统计分析,对龙卷风发生后建筑物、树木、农作物的受损情况及人员伤亡情况进行探讨,并利用熵权法综合评定的思想对龙卷风灾情进行综合评价。结果表明:我国东南沿海、东北平原及高原地区为龙卷风的常发地带;龙卷风在夏季发生的频次较其他季节高,且常发生在下午14~16时。自2003~2019年间,龙卷风导致建筑物损坏和倒塌的数量分别为282,349和86,263间,且位于我国东部地区的建筑物受损数量大于西部;龙卷风过境后,树木的失效模式主要有连根拔起、树干折断、树干倾斜及枝条折断四类,2003~2019年间树木遭受龙卷风破坏的数量累计为2,390,457棵,且位于四川、河南、江苏省的树木受损较为严重;农作物受灾、成灾和绝收面积分别为1296920.8、337,529和233,010公顷;2003~2019年龙卷风共造成388人死亡、7485人受伤,受灾人数达20,033,080人次;根据熵权法建立的龙卷风灾情综合评价模型对龙卷风灾情进行评价,得出我国华东、华南和东北地区灾情最为严重。研究结果对中国龙卷风数据库的建立和防灾减灾具有一定的参考意义。

“量子龙卷风”吹开黑洞研究之门

据报道,英国科学家首次创造了一个新颖的实验平台,即“量子龙卷风”。它能模拟超流体氦中的黑洞,使研究人员能更详细地观察类似黑洞的行为,以及与周围环境的相互作用。通过对超流体氦表面微波动力学的观察,研究人员认为,这些“量子龙卷风”模拟了旋转黑洞附近的引力条件。这项研究于2024年3月20日发表在《自然》杂志上。

你了解龙卷风吗

龙卷风是一种十分猛烈且破坏力极强的恶劣天气现象,全世界范围内的许多地区时常会有龙卷风出现。龙卷风大小不一,其形态一般为上大下小的漏斗状。龙卷风的活动范围虽然不大,但风速非常快,多数情况下,它在接触地面之前就会消失,往往只出现几分钟或几十分钟,最多几小时。龙卷风一般移动几十米到10千米,便“寿终正寝”了。不过,一旦到达地面,它的强劲之势便能够摧毁一切,犹如一台巨大的吸尘器扫过地面,房屋、动物都会被席卷至空中,经过水库、河流时,常卷起冲天水柱,连水库、河流的底部有时都会暴露出来。

龙卷风作用下拱形屋面风荷载特性数值模拟

为提升建筑抗风设计的安全性,文章构建了Ward型龙卷风发生装置,运用Realizable k-ε湍流模型对龙卷风场进行模拟,并针对位于风场中央的拱形屋面低矮建筑进行了风荷载模拟研究。研究过程中,分析了不同矢跨比拱形屋面建筑物的风压分布,并考察了涡流比为0.2、0.5、1.5时,矢跨比为1/10的拱形屋面风压分布规律。结果表明:在静止龙卷风中心,拱形屋面承受负压,风压分布呈中心对称;矢跨比增加对风压增大的影响不显著;顶部中央漩涡分离并向两侧屋檐转移,屋面漩涡数量减少;随着涡流比增加,屋面风压呈现先增大后减小的趋势,为低矮建筑的抗风设计提供了参考。

龙卷风作用下体育馆风荷载数值模拟

为探究龙卷风作用下核心位置体育馆风荷载分布规律,基于Ward型龙卷风发生装置,采用SSTk-剪切应力传输流模型的数值模拟研究方法,对不同涡流比和地面粗糙度体育馆的风压系数、风速迹线和涡量进行探究。计算结果表明,涡流比增大,涡核半径增大,体育馆表面风压数值由稳定单一到剧烈变化。低涡流比,体育馆表面中心区域形成较大负压,等值线密集,呈现压差,更容易受到破坏。体育馆胞体与胞体相间的夹缝中呈现涡量,主要由于胞体对气流的阻碍,出现流动分离,分离泡形成离散的漩涡,漩涡脱落至胞体相交的位置。风场对称分布,对流区中心部位呈现最大风速,气流垂直向上,两侧对称出现两个漩涡。低涡流比下,中心区域更容易受到破坏,高涡流比下,整体容易受到破坏。

2024年7月5日山东东明县龙卷风灾害调研报告

在以周绪红院士为主任委员、田村幸雄院士为副主任委员、杨庆山教授为秘书长的中国工程建设标准化协会“抗风减灾与风能利用”专业委员会指导下,风灾调研工作组成立。该工作组旨在联合协调全国各地专家学者,开展专业化、组织化、高效化的风灾调研工作,在风灾发生后的第一时间赶赴现场,收集宝贵的第一手资料,为我国抗风减灾理论发展提供关键数据支撑。

不同龙卷风下输电塔导线的荷载响应分析

龙卷风作用下输电塔相邻两跨导线上的不均等纵向力被认为是导致其失效的重要原因之一。为了更好地探究龙卷风作用下输电线路系统荷载响应规律,采用2种涡旋结构不同的龙卷风风场,针对4组不同的导线物理参数进行参数化分析。首先采用CFD模拟技术建立缩尺龙卷风风场,并将其放大至实测龙卷风尺度。之后采用半解析法来模拟输电塔导线体系,最终通过迭代计算得到导线传递到支座的反应力。结果表明,采用不同龙卷风分析所得最不利位置呈现出的规律相似,最不利距离基本与档距保持一致,最不利角度均为90°,即龙卷风中心位于导线上。

龙卷风作用下列车-桥梁系统气动特性数值研究

龙卷风是特异风灾害之一,常导致基础设施严重损毁,对其易发区高速铁路的安全运营有潜在威胁。为研究龙卷风作用下列车-桥梁系统气动特性,采用计算流体力学手段,开展车-桥系统龙卷风作用分析。首先,建立典型龙卷风发生装置数值模型,实现龙卷风流场数值模拟;其次,建立CRH2高速列车模型和典型铁路桥梁节段模型,开展横风作用下车-桥系统气动特性数值分析,并与风洞试验的结果进行对比,验证模型的合理性;最后,将车-桥模型嵌入龙卷风数值风场中,分析车-桥系统在龙卷风作用下的气动特性,研究列车在穿越龙卷风时所受侧力及倾侧力矩的变化规律。结果表明,龙卷风作用下车-桥系统气动性能呈现明显的三维特征,龙卷风涡旋气流的流线和风压分布受车-桥系统影响显著;龙卷风内部形成了负压场,在车-桥系统的影响下,内部负压区向外扩大,压力等值线沿着车-桥轮廓外凸;列车迎风面的压强沿径向增大,最小负压存在于迎风面和顶部转角处;列车在涡核附近区域受到侧力和倾侧力矩达到峰值,列车所受侧力作用最不利位置为迎风侧,所受倾侧力矩最不利位置为背风侧。

抗龙卷风冲击波阀阻力性能研究

依托某示范核电站项目需求,开展国产化抗龙卷风冲击波阀的阻力性能研究。通过改变抗龙卷风冲击波阀的阀芯数量,组合多种规格阀门,按阀门规格及标准选择合适的风机、风管、压差计等测试装置对阀门开展阻力测试。对4种典型结构阀门样机测试的数据进行对比分析,结果表明:流经单个阀芯的风量越大,阀门的阻力值越高;对于多个同型号阀芯并联而成的组合阀门,只需测试单阀芯相同流量下的阻力即可得出整台阀门的阻力值;根据定型生产线上样机阀芯的阻抗值性能,可以推导出各种阀芯组合、正常风量状况下的阻力。通过测试阀芯型式样机的阻力性能,就可以预算出各规格的阀门在不同风量情况下的阻力值,可应用于各工程项目,提高通风系统阻力扬程计算的准确度;同时也缩短项目测试周期、降低测试成本。

基于相控阵雷达的龙卷风智能识别特征

为了较好地监测龙卷风,基于X波段双极化相控阵雷达的探测特点,利用超高时空分辨率的雷达回波强度、速度及双偏振量数据,通过雷达处理系统的智能识别软件,从广东的一次龙卷风过程着手,快速反演龙卷风生消演变过程三维风场以及龙卷碎片特征,进而做出龙卷预警。分析表明:智能软件可提前10 min左右发出预警信息,充分表明X波段双极化相控阵天气雷达具有较好的龙卷监测预警效果。

龙卷风作用下高低屋面风荷载特性研究

为探究龙卷风作用下高低屋面风荷载分布规律,本文基于Ward型龙卷风模拟装置,采用SST k-ω剪切应力传输湍流模型,对龙卷风作用下的高低房屋屋面风荷载进行数值模拟,并针对不同坡角和涡流比,分析屋面的风压分布影响规律。结果表明:1)当屋面位于龙卷风核心时,不同坡角的高低屋面风压均为负压,屋檐两侧风压数值变化较大,屋面中部区域风压稳定;2)随着屋面坡角的增大,高屋面的风压系数逐渐减小,且风压呈现稳定,而低屋面的风压剧烈变化;随着涡流比的增大,涡核半径增大,当涡流比大于0.6时,高低屋面不再破坏龙卷风的涡核结构;4)气流在高屋面转角处和高低屋面衔接转角处出现流动分离和漩涡,漩涡处呈现较大负压,风场对高低屋面破坏较大,应在结构抗风中重点考虑。本文研究成果可为高低屋面结构抗风提供一定的借鉴与参考。

龙卷风作用下两类屋面风荷载特性对比研究

为研究龙卷风风场中央的两类屋面低矮建筑风荷载特性,文中以计算流体动力学手段建立Ward型龙卷风发生装置,采用Realizable k-ε湍流模型实现对两类屋面模型的数值模拟研究。对比分析3种典型屋面坡角(15°、30°和45°)下两类屋面低矮建筑物风荷载特性。研究结果表明,建筑物位于龙卷风中心时,龙卷风作用下两类屋面均受负压,且风压呈中心对称分布;随着屋面坡角的增加,双坡屋面建筑物所受最大负风压系数由-0.49增大至-1.04,四坡屋面风压随坡角增加而增大现象不明显,最大负风压系数稳定在约-0.49;同时两类屋面建筑物顶部中央的漩涡分离,转移至两侧屋檐处,屋面的漩涡数量减少。龙卷风作用下两种屋盖对比研究中得出结论,相较双坡屋面四坡屋面在3种坡度下均可有效减低风荷载。

玉屏核电厂区域龙卷风参数估算与分析

利用玉屏核电站厂址周围3个经纬度区域范围内1950—2021年期间的龙卷风调查资料,采用富士达F等级划分法评定龙卷风级别,按照《核电厂厂址选择的极端气象事件(HAD101/10)》的规定,估算出核电站设计基准龙卷风相关参数和设计基准等级。结果表明:玉屏核电站厂址区域设计基准龙卷风最大风速估算值为63.9 m·s^(-1)(对应10-7概率值),总压降为29.5 hPa,压降速率为7.1 hPa·s^(-1),最大旋转风速为51.8 m·s^(-1),最大平移速度为12.1 m·s^(-1),设计基准等级为F2。计算结果为项目设计和建设提供重要的理论参考依据。

特高压输电塔龙卷风荷载特性的数值模拟

采用计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)数值模拟方法研究了龙卷风作用下特高压输电塔的风荷载特性。通过建立龙卷风风场的CFD数值模型,验证了龙卷风风场结构的合理性。进一步建立特高压输电塔的精细化数值模型,重点分析了风场中不同位置和不同风向角下输电塔各塔段的体型系数。研究结果表明:输电塔上部第1~4塔段在距离龙卷风风场中心1.5D(D为核心半径)处所受风荷载最大,下部第5~9塔段在距离龙卷风风场中心1.0D处所受风荷载最大;输电塔整体在距离龙卷风风场中心1.0D处所受风荷载最大。随着与龙卷风中心距离的增大,输电塔整塔横向风载系数最不利风向角从60°增大至90°,纵向风载体型系数最不利风向角在0°~30°范围内变化。在距离风场中心1.0D和1.5D处,输电塔整塔风载体型系数模拟值要大于规范值。