基于BP神经网络的年风速极值数据插补及基本风压计算研究

东南沿海台风活动频繁地区的基本风压取值是建筑结构设计的重要依据,但由于历史长的气象站点少,导致建筑结构设计时风压取值混乱。本文构建了优化的BP人工神经网络,以7个建站历史长的参考站点风速观测数据作为输入,以目标站近几年的风速观测数据作为目标值,对网络进行训练和泛化能力检验,得到了良好效果。再以参考站早期的风速观测值作为输入,推测目标站早期无记录时的风速极值,选取台风登陆活动相对频繁的连续30 a风速极值,按照极值I型概率模型计算50 a一遇的风速最大值和基本风压。通过对比分析发现,该方法算得的基本风压值比较合理。

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Frechet、极值III型reverseW eibull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(reverse W eibull)分布拟合较好,它给出了最佳的极值风速估计值.

基于模糊时间序列的华南台风登陆时最大风速极值预测模型

利用1995—2017年登陆华南地区的台风登陆时最大风速极值数据,构建基于模糊时间序列的台风登陆时最大风速极值预测模型,并将该模型与传统时间序列ARIMA模型作对比。其预测结果表明,模糊时间序列的平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差分别为2.621 m·s^-1、0.066和2.727 m·s^-1,预测的精确度明显高于传统时间序列ARIMA模型,同时也表明将模糊时间序列应用于登陆时最大风速极值的预测能够获得较理想的预测结果。

考虑大气环境影响的台风极值风速研究

随着全球环境的不断变化,台风的发生也有着较大的影响.为了考虑大气环境对台风极值风速的影响,以起点模型、路径模型和强度模型构成台风模型,该模型的三个组成部分是由研究点的相对海平面温度、绝对涡度、250 hPa和850 hPa垂直风切以及600 hPa相对湿度等大气环境所决定.首先,详细阐述起点模型、路径模型和强度模型的理论基础;然后,以香港地区为研究点,进行了台风关键参数相关性分析和不同重现期下的台风极值风速预测,并将研究结果与历史数据计算结果进行对比.研究结果发现:本模型的模拟结果与历史观测数据结果有着较好吻合度,表明此模型的可靠度;模拟结果略大于历史观测数据表明,在全球变暖的大环境下,台风极值风速较以往略有提高.

基于SVM和最大熵模型的桥梁极值风速预测研究

大跨度桥梁对极值风荷载作用十分敏感,基于桥址处长期实测风速数据得到合理的极值风速至关重要。由于在桥址处进行长期风速监测较难实现,研究极值风速预测方法对于大跨度桥梁抗风研究具有重要意义。以泉州湾高速铁路斜拉桥为工程背景,提出一种基于支持向量机(SVM)和最大熵模型的极值风速预测方法。通过临近风速观测塔与桥面风速仪同步实测短期风速数据建立SVM风速预测模型,预测得到桥面长达3 a的平均风速数据,进而采用最大熵方法计算得到桥梁高度处不同重现期内极值风速,最后采用时域分析方法进行桥梁抖振响应分析,探讨不同风速下桥梁抖振响应的差异。研究结果表明:SVM模型应用于风速预测效果比较理想,测试集预测风速与实测风速均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.115和0.252。基于桥面预测平均风速样本,采用最大熵理论计算得到100 a重现期极值风速为21.52 m/s,小于泉州湾高铁斜拉桥抗风设计时采用的极值风速49.4 m/s。SVM模型预测得到的极值风速对应的主梁跨中位置横向、竖向和Rotx扭转抖振位移响应峰值与采用设计风速为49.4 m/s的桥梁抖振响应比较,降幅分别为80.3%,79.6%和78.7%。桥梁抖振响应受平均风速影响较大,选择准确的桥址处极值风速对桥梁抖振响应研究至关重要。研究结果可应用于仅有短期实测风速数据的桥梁得到合理的极值风速,为大跨度桥梁抗风研究提供参考。

基于中小尺度模式与神经网络的登陆台风极值风速特性研究

针对传统工程经验模型无法准确反映台风登陆过程中风场随时空发展的变异性和复杂性问题,以2019年登陆我国浙江省的超强台风“利奇马”为研究对象,基于WRF-LES中小尺度模式对其登陆全过程进行了高精度风场模拟,研究了台风影响区域极值风速时空特性,建立了预测登陆台风极值风速和发生时刻的BP神经网络模型。研究表明:WRF-LES中小尺度模式能有效模拟登陆台风风场;“台风中心影响区域”极值风速整体上高于“台风外围影响区域”,且极值风速基本出现在前眼壁影响阶段;不同区域的极值风速随台风登陆过程呈减小趋势,海上及大部分沿海、陆地区域在台风登陆前产生极值风速,而内陆区域在台风登陆前后均有可能产生极值风速;同时,构建的BP神经网络模型对台风中心、外围影响区域的极值风速预测误差分别为2.31%和2.33%,极值风速发生时刻预测误差分别为13.45%和16.32%。

基于短期观测记录的重现期风速预测

在偏僻地区或山区建设重要建筑物、构筑物或桥梁时,通常在附近安装风速观测仪器,获得至少1年的短期风速记录。提出了根据短期风速记录预测指定重现期风速极值及风压方法,为结构抗风设计提供了科学依据。提出独立风暴法提取短期风速记录的最大值,建立极值I型概率分布模型,采用最好线性无偏估计方法确定概率分布参数。依据短期风速最大值概率与年风速最大值概率的变换关系,建立年发生最大值的概率分布及重现期风速、风压的表达式。算例结果表明,重现期风速预测值的离散性与风速阈值有关,在预测值离散系数较小的情况下可确定重现期风速及其置信区间。

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,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.

极值风速的最优概率模型

风速过程作为平稳高斯随机过程 ,风速母体服从指数型分布。基于时段最大取样和跨阈取样法 ,研究了极值风速理论分布的特征 ;研究了威布尔分布、极值Ⅰ型分布和广义Pareto分布 (GPD)等概型的尾部特性及对极值风速的估计精度 ,得出威布尔分布为年最大风速普遍最优概率模型 ,极值Ⅰ型分布次之 ,GPD估计的结果偏差最大且极值风速估计的变异性最大。采用MonteCarlo抽样试验和小长山站实测风资料统计分析验证了这一结论。

基于极值风速预测的台风数值模型评述

在沿海台风多发地区,高耸及长大建筑结构对于极值风速作用非常敏感,因此在结构的设计、施工与使用期间有必要合理估算结构设计使用期限内可能遭遇的台风极值风速。台风极值风速的估算不仅涉及台风风场的数值模拟,也包括风速样本的采集与统计分析过程。较系统地介绍了台风风场结构的各类数学模型,并对它们在不同使用目的背景下的适用性作了评述与比较。最后,基于越界峰值法探讨了工程场地一定重现期内台风极值风速预测的可行性。

极值风速概率方法研究进展

极值风速的研究对于工程结构的设计和安全使用具有重要的现实意义。阐述了极值风速的研究背景,综述了国内外极值风速的研究进展,对比研究了近年来最新的极值风速概率模型,包括3种极值分布(Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ)以及POT方法、MIS法、R-LOS法和相应的改进方法。在比较各种方法优缺点和适用条件的同时,针对不同的概率分布模型,分别给出了具体所采用的合理的参数估计方法,如最小二乘法、最大似然函数法、概率加权矩法和矩法。同时对极值风速的不同方法研究现状进行了总结,最后针对当前的一些热点问题进行了展望。

我国东南沿海台风极值风速预测与区划图构建

中国沿海是全球受台风灾害最严重的区域之一,获取台风极值风速对指导沿海土木工程结构抗风设计、防灾减灾和风险评估至关重要,中国现有抗风设计体系未单独设定台风极值风荷载。文章提出基于地理加权回归的台风模拟方法,主要包括台风路径、强度和风场参数递推模型,基于日本气象局1951~2015年历史台风最佳路径数据,开了西北太平洋地区台风局部路径和全路径随机模拟,结合台风边界层三维风场模型,预测不同工程场地的极值风速,率先完整创建我国沿海区域台风极值风速区划图并讨论台风风灾空间分布特点;面向不同建筑结构设计需求,形成台风风灾曲线和极值风速剖面数据库,为沿海建筑结构抗台风设计提供极值风荷载输入条件,推进我国结构抗风理论体系从传统良态风向台风的跨越。

青藏高原东边缘山区极值风速推算方法的研究

利用1971—2001年青藏高原东边缘地区12个气象台站风资料,分析了影响极值风速的主要因子,通过对地形的参数化处理,建立了极值风速随海拔高度和地形参数变化的拟合模型,可推算该地山区的极值风速,并利用山区临时观测资料对拟合模型进行了检验。结果表明,利用引入地形参数所建立的极值风速拟合模型来推算山区极值风速具有一定的可行性。

长江下游百年一遇的极值风速分布

利用20002006年长江下游沿江8个风速、风向观测点与邻近气象站同步对比观测资料和19712006年长江下游40个气象站风资料，依据具99％置信水平的数理重构方案和极值I型计算方法，详细给出长江下游百年一遇风速分布状况。结果表明：长江下游沿江地区百年一遇极值风速为25～38m／s，较一般方法上限高3m／s，下限低2m／s；长江南京镇江段和南通一崇明段，是长江下游沿江地区的两个大风区，百年一遇极值风速不低于29m／s，其在人海口附近叮达34m／s以上；在长江常州江阴段，江南、江北对称分布两个风速相对低值区，百年一遇极值风速为23-24m／s。该结果充分考虑气象站风速资料和局地风速状况，是沿江相关工程气象应用的重要补充。

常规风与飓风的极值风速预测模型评述

结构在服役期内设计荷载的取值是否可靠,极大地影响着结构的安全性及经济效益。由于柔性大的结构如高耸、大跨结构和桥梁等对极值风速作用非常敏感,目前世界范围内因风灾造成的结构破坏和损失趋益严重,因此结构尤其是沿海地区结构的设计风荷载取值就非常重要。着重评述了近20年来欧美在常规风、飓风等极值风速统计预测模型方面的研究进展。

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 。

基于Copula函数的杭州地区多风向极值风速估计

为了合理确定建设场地的结构抗风设计风速,提出多风向极值风速估计方法.以杭州地区日极值风速风向为统计样本,采用核密度-广义帕累托混合模型来描述各风向下的极值风速边缘分布,提高了Up-crossings法估计极值风速的准确性.基于严格选择的Copula函数建立杭州地区风速风向联合分布模型.采用该联合分布模型计算得到了不同重现期下考虑风向相关性的多风向极值风速,并与不考虑风向相关性的极值风速估计值进行对比.结果表明,具有给定重现期的设计风速估计应考虑风向相关性的影响.在不考虑风向相关性的情况下,容易给出偏于风险的极值风速估计值.

基于数值模拟的台风危险性分析综述(Ⅱ)——随机抽样模拟与极值风速预测

台风危险性分析是台风损失估计及防灾减灾的基础。对基于数值模拟的台风危险性分析所采用的随机台风概率模型、随机抽样模拟方法和极值风速预测进行了回顾与评述,包括台风关键参数概率模型及其相关性、台风路径模型、台风登陆衰减和海陆风速转换模型以及台风极值风速概率模型,并针对我国东南沿海地区台风危险性分析数值模拟采用的相关模型给出了相关建议。

青藏高原微地形对极值风速的影响及其参数化模拟方法研究

利用青藏高原铁路沿线1961-2006年7个气象台站和2003年9月-2004年9月7个野外观测点风资料,结合地理信息系统分析了青藏高原腹地微地形对极值风速的影响.通过地形因子的参数化处理,建立了极值风速随海拔和地形参数变化的拟合模型以精确推算复杂地形的极值风速,并利用临时观测点风资料对其进行了检验.结果表明,利用地理信息系统和地形参数化处理方法研究青藏高原微地形对极值风速的影响具有可操作性.

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Monte-Carlo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。