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%。

复杂地形风场多尺度耦合数值模拟研究

目前,风场的多尺度耦合数值模拟成为研究热点。为构建WRF-LES模型,采用6层嵌套对湖南省湘西自治州某风电场区域进行多尺度耦合数值模拟实验,结合风电场区域的5001#、5002#测风塔实测数据,对比分析了中尺度模拟与LES小尺度模拟的小时平均风速、温度和压强。结果表明:WRF中尺度与LES小尺度都能对目标区域的小时平均风速、温度和压强进行有效的模拟。在风场模拟方面,LES的模拟风速普遍比中尺度模拟的风速大,在风速为≥8 m/s时,LES模拟的风速较中尺度模拟更加接近实际风速。而且,LES模拟较中尺度模拟结果相比,具有更高的水平分辨率(111m),精细化程度更高,更加能够反映出地形对风场的影响情况。

气象要素对敦煌鸣沙山月牙泉风景区风沙输移的影响

利用月牙泉及其周边架设的自动气象站观测资料,结合WRF-LES模式模拟月牙泉内山谷风,对该区域风场和输沙进行分析。结果表明：1敦煌地区盛行西北风、东北风和南风,3种风向相互抵消,使得敦煌的沙丘格局基本稳定。2月牙泉的风沙运动春夏季较强而秋冬季较弱,外围区域较中心活跃,在流经月牙泉的过程中,起沙风作用时间损失30%-40%,由于能量的分散及地形的阻碍,风向偏折且风速降低,挟沙风中的一部分沙粒被留在了泉内。3 WRF-LES模拟结果显示,月牙泉和它南北两侧的鸣沙山间可产生日夜相反的山谷风,水体和沙漠的比热容差异导致边界层形成高低压的交错分布,从而驱使空气流动形成山谷风。白天的温差更大,谷风的影响大于山风。山谷风的平均风速约为0.767 m·s-1,由月牙泉吹向南北两侧。此外,山谷风能加强泉内挟沙风的风速,使总输沙量增加了8.48%。