风廓线雷达资料与NCEP再分析资料对比分析

为了对风廓线雷达探测到的水平风资料质量做一个初步的评估,本文利用NCEP再分析资料中的水平风数据分别与边界层风廓线雷达、对流层I型风廓线雷达和对流层II型风廓线雷达探测到的水平风进行对比,分析得出：风廓线雷达探测到的水平风的u、v分量与NCEP再分析资料中水平风的u、v分量的一致性较好,并且春季两种资料的一致性要优于夏季;边界层风廓线雷达在4 km以上探测资料非常少,在4 km以下资料的可信度较高;对流层风廓线雷达探测到的水平风资料在2～6 km的可信度较高。

利用NCEP产品制作舟山港口精细化风力预报方法研究

利用美国每天4次发布的NCEP10mU、V风资料和舟山各港口海岛自动气象站网的每小时最大风和极大风资料,将30°N附近各经度上NCEP的风速资料在一定假设下订正到海面状态,并非线性地内插到站点位置,合成后与自动气象站资料在16个方位上进行对比,分别得到两者之间的关系式。在取得一个样本的时段内(3h),其起始时刻和结束时刻各有一个NCEP10m风资料预报值,将这两个预报值分别与自动气象站资料建立一个关系式,使得3h内的风有两个预报方程,预报时可以得到两个预报值。将此两个预报值进行最简单的集合得到集合预报值,试报结果表明用此方法预报效果令人满意。

NCEP/NCAR再分析资料在江西金华山风资源评估中的应用

利用NCEP/NCAR再分析资料对江西省金华山测风塔数据进行订正,计算平均风速、风速频率、风向频率、各方向风能、风功率密度及有效风能时数等各项风能参数。结果表明,风电场各个高度年平均风速为5.7—6.7 m/s,年平均风功率密度为214—366 W/m2,年有效风力时数百分率为76.3%—82.2%;风向和风能频率集中风向为SW—WSW风,有利于风机的布局和稳定运行,具备开发潜力。

江苏外海深水波要素推算

运用第三代海浪模式WAMC4在西北太平洋海域建立了深水波浪数学模型,利用美国国家环境预报中心(NCEP)再分析气象资料作为风场条件,对该海域波浪进行了长时间序列(1950～2009年)的数值模拟。在模型验证的基础上,采用P-III曲线对数值模拟结果进行了分方向重现期计算,得到了江苏外海13个站点一百年一遇和五十年一遇的重现期有效波高,发现江苏外海深水重现期波浪从南向北呈现递减趋势,强浪向由NE向逐渐向NNE向偏转。

全球海域大风频率精细化统计分析

利用1999年8月-2009年7月高精度、高分辨率的QN(QuikSCAT/NCEP)混合风场,对全球海域6级以上的大风频率进行统计分析,为航海、防灾减灾、海洋能开发等提供科学依据。结果表明,全球海域6级以上大风频率具有很大的区域性、季节性差异:1)南北半球西风带海域的大风频率明显高于其余海域,尤其是南印度洋"咆哮西风带"海域出现频率最高,高值中心在60%以上。30°N以内低纬度大范围海域的大风频率整体较低,基本在10%以内,仅在阿拉伯海、琉球群岛——台湾岛——南海大风区一带、南印度洋的马达加斯加——澳大利亚一带存在以东西向椭圆状海域,在20%~40%;2)冬半球的大风频率远大于夏半球,1、4、10月南北半球西风带海域的大风频率明显强于其余海域,7月南半球西风带海域的大风频率较高,北半球大部分海域在10%以内,阿拉伯海、孟加拉湾、南中国海,由于受到强劲西南季风的影响,为北半球的大风频率相对大值区,尤其是阿拉伯海大部分海域在50%以上,大值中心甚至高达90%以上。

地形数据对台风浪数值模拟的影响

采用区域嵌套,在岛礁处理的方案上采用地形平滑及三次样条插值的方案处理底地形和岛礁。以QuikSCAT/NCEP混合风场驱动目前国际先进的第三代海浪模式WW3,对2006年7月发生在中国近海的一次台风浪过程展开模拟,对比分析了原始地形和处理后地形对海浪数值模拟的影响,对比结果显示:经过处理后的地形对于提高台风浪的模拟效果起到了积极作用。

近海精细风场数值预报系统设计

以普通工作站作为运算平台,输入NCEP格点资料、常规地面和探空资料,对数值模式进行分析与筛选,通过信息流程、物理方案、自动运行方案的设计,建立了近海精细风场数值预报系统,实现了近海精细风场的自动预报与显示。

面向无测风区域的复杂地形风场模拟研究

由于气象站点的布设受经济、地形、技术等因素限制,使得某风能资源丰富的无测风区域缺少气象站点数据,无法进行风场模拟。针对这一问题,尝试用NCEP再分析风速数据代替传统的气象站点数据,根据NCEP再分析风速数据的栅格数据特点,提出了一种面向无测风区域的复杂地形风场模拟方法。该风场模拟方法以SRTM DEM数据和NCEP再分析风速数据为数据源,首先通过均值变点分析法获取反映无测风区域地形起伏特点的最佳统计单元,得到无测风区域复杂地形的地形起伏度;然后对Cressman插值方法进行改进,将地形起伏度引入到权重函数中,并根据交叉检验中均方根误差最小原则求解权重函数中参数的最优解;最后将最优解代入权重函数中对风场进行加密。实验结果表明:风场模拟结果与气象站点风速之间的相关系数为0.7782,模拟风速的变化趋势与实测风速基本一致;风电场选址区主要建设在模拟风速较大的地区,十分符合风电场一般建设在风能资源丰富的地方的特点,间接验证面向无测风区域的复杂地形风场模拟方法是有效的。

NCEP/NCAR再分析数据在风能资源评估中的应用研究

规划风电场短期测风数据的测试相关预测(Measure-Correlate-Predict MCP)是反映风电场风能长期平均水平的主要技术手段,对于预测规划风电场代表年年发电量具有重要意义。然而工程实践中,气象站长期参考数据常受到各类客观因素的影响,数据质量不能满足MCP要求,进而造成对规划风电场风能资源的错误评估。NCEP/NCAR数据是由美国环境预报中心(NCEP)和国家大气研究中心(NCAR)联合推出的再分析数据集,该数据作为一种可替代的长期参考数据得到了广泛的应用。本文对NCEP/NCAR数据在风能资源评估中的应用进行研究,提出了适用于该数据的MCP分析方法——风指数法。通过算例分析后发现,以NCEP/NCAR再分析数据为长期参考数据,风指数法为计算方法的短期测风数据MCP分析原则具有较高的可靠性和工程实用价值。

NCEP气象数据结合SRTM地形数据的高海拔山区风资源评估方法

在进行高海拔山区风资源评估时,由于山区复杂的地形条件,很难从当地气象部门获得足够的风速实测数据。为了解决高海拔山区风电场宏观选址中风资源数据稀缺的问题,以美国国家环境预报中心(national centers for environmental prediction,NCEP)发布的气象数据和航天雷达地形测绘计划(shuttle radar topography mission,SRTM)获取的地形数据为数据源,选用了反距离插值法和地形权重插值法,生成考虑和不考虑地形因子的2套风速模拟数据,并将其与实测数据进行比较,探讨适用于高海拔山区的风资源评估方法。结果表明,利用地形权重插值法得到的复杂地形风速模拟数据,与云南省实测风速更吻合。因此,在当地气象资料不全时,利用NCEP气象数据结合SRTM地形数据进行风资源评估能在一定程度上满足高海拔山区风电场宏观选址的需求。