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。

渤海海域的风特性统计分析

利用渤海海域12个气象台站1965～1986年20余年的定时测风资料,统计确定了该海域年最大风速的概率分布参数、常风向及风速相关系数;并利用该海域Jz20-2平台二个冬季的连续测风资料和相关台站20余年的定时测风资料,统计确定了渤海辽东湾疲劳风速的概率分布及其分布参数,从而为该海域的海洋结构物设计和疲劳累积损伤分析提供了直接可用的风特性依据。

基于Monte Carlo法的极值分布类型及其参数估计方法比较

为探讨极值概率分布模型(极值Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型分布)在工程场地重现期内极值风速预测中的适用性,以工程上常用的风速分布模型为依据,采用Monte Carlo数值模拟法分别产生服从指数分布、正态分布、瑞利分布、威布尔分布、对数正态分布、广义极值分布的伪风速母样.基于以上伪风速母样分别使用极大似然参数估计法和概率权矩法对极值Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型分布模型中的参数进行估计,并与伪风速母样的理论极值分布进行对比分析.结果表明:极大似然参数估计法适用性较强,参数估计精度较高;重现期内极值风速的估算对风速母样分布类型敏感,服从不同分布的风速母样,应有针对性选用极值分布类型估算重现期内极值风速.

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。

极值风速地域性演化及对风力发电机组安全性的影响

风力发电机组根据历史气象观测数据计算确定的多年一遇风速进行设计与选型,若气候模式在其寿命期间发生改变,风速极值分布可能出现明显变化,将对风力机的安全性造成突出影响。为此,选用我国风电开发热点区域5处气象站点近40 a气象观测数据,将其分为前后2段(1973—1992和1993—2012),利用基于广义Pareto分布的跨阈法分别计算了多年一遇极值风速。分析了长时间尺度下气候变化所致多年一遇极值风速的地域性变化规律及其对风力发电机组安全性的影响。通过前后时段和不同地域多年一遇极值风速的对比,分析发现所调研内蒙和山东站点50 a一遇和1 a一遇最大风速均呈下降趋势,长时间尺度上极值风速的变化对风力机安全性有正面影响,而华中地区站点基本持平,长时间尺度上极值风速的变化对风力机安全性无明显影响。

上海地区不同重现期的风速估算研究

基于上海气象站历史风速观测资料,采用极值I型和皮尔逊III型分布估算了上海市不同重现期最大风速的时间变化以及各区（县）不同重现期最大和极大风速的空间分布。结果表明,1901~2011年,上海市10、30、50和100 a重现期的最大风速分别为21.0、24.9、26.7和29.2 m/s。1974~2011年期间,上海各区（县）10 m高度10、30、50和100 a重现期的最大风速都是以南部沿海地区南汇或金山最大,分别为19.0、21.4、22.6和24.1 m/s;各重现期极大风速也是以南汇或金山最大,分别为32.3、36.4、38.4和41.0 m/s。中心城区各重现期的最大和极大风速都最小。

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。

P-Ⅲ型和极值Ⅰ型分布曲线在最大风速计算中的应用

P-Ⅲ型和极值Ⅰ型分布曲线是国内外采用的最大风速极值计算方法。用陕西省乾县和扶风两个气象站1972-2004年10min平均最大风速资料，用P-Ⅲ型、极值I型分布曲线进行30年一遇和50年一遇自记10min平均最大风速的极值推断。分析结果表明：P-Ⅲ型、极值Ⅰ型分布曲线可根据经验散布点与理论曲线拟合程度反复调整计算参数，特别应注意小概率事件的拟合，能使理论曲线拟合满足设计部门的要求，比较好用。

坝陵河大桥桥位风速观测及设计基准风速的计算

架设在峡谷上的大跨度桥梁,由于桥位处地形复杂,离谷底较高,设计基准风速一般无法通过抗风规范查得,需要进行专门的分析或测试。针对坝陵河大桥的设计基准风速问题,分别通过附近气象台站的数据和专门架设的观测塔的观测数据,通过分析得到了桥位处的设计基准风速。对类似地貌大桥建设设计基准风速的取得具有一定的参考意义。

基于日最大风速记录的建筑群风环境评估方法

提出将各风向的风速比与日最大风速概率分布相结合,进行风环境评估,并按照风速大小划定建筑功能区域的基本方法。首先利用地面风速探头在风洞中对建筑群周边区域的风场进行定量测量,得出不同风向下各测点的风速比。再根据多年日最大风速记录和广义极值分布函数族,得出不同风向的日最大风速概率分布参数。由此即可求出各测点日最大风速超过风速阈值的概率。参照风环境评估准则,可对各区域的舒适度进行定量评估,并对其进行功能分区。通过对某高层建筑群的实验研究,验证了该方法的有效性和简便性,研究结果对建筑设计有直接的指导意义。

钦州市台风影响下风雨联合概率分布模型研究

受台风影响,钦州市洪涝灾害频发,基于copula联合概率分布模型研究台风条件下风雨相关关系。选择1971~2016年中引起钦州市降雨的125场台风的最大风速、时段降雨及累积雨量系列作为统计样本,分别采用Gumbel(2P)、Frechet(3P)、Weibull(2P)、Weibull(3P)、GEV、Gamma(2P)和Burr七种边缘分布进行最大风速、各时段雨量的分布拟合,并应用危险率函数法、累计误差法和Kolmogorov-Smirnov检验进行拟合优度评价,选出合适的风、雨边缘分布;采用Archimedeancopula族四种函数构建风雨联合概率模型,并根据AIC、OLS准则做风雨联合分布拟合优度评价,选出符合钦州市各风雨联合概率分布的函数模型;通过对2017年“天鸽”和“帕卡”两场台风降雨数据检验可知,该风雨联合模型,结果可靠。表明了基于Archimedeancopula函数构造的风雨联合分布模型可应用于台风影响下钦州市降雨情势的预测与分析。

鄂东长江公路大桥设计风速推算研究

利用黄石气象站年最大风速资料,在均一性检验基础上,利用极值Ⅰ型分布曲线,推算出气象站处基本风速,结合桥位处一年完整的对比观测,通过比值法把基本风速推算到设计风速。结果表明:(1)黄石气象站年最大风速在1990年前后突然减小,可能与周边建筑物增加以及全球气候变暖共同作用有关;(2)黄石气象站不同重现期(100、50、30、10 a)10 m高处10 m in平均年最大风速(基本风速)分别为25.1、23.3、22.0、19.1m/s;(3)确认气象站到桥位的风速放大系数为1.2;(4)桥位区不同重现期(100、50、30、10 a)10m高处10 m in平均年最大风速(设计风速)分别为30.1、28.0、26.4、22.9 m/s。

广东沿海的极值风速概率分布研究

简要论述了当前广泛使用的极值理论和极值分布理论3个概率分布模型———标准耿贝尔(SG)分布、广义极值(GEV)分布和广义帕累托分布(GPD)。应用模型推算广东沿海9个站点的极值风速,对比分析结果表明:(1)3个模型都是推算极值风速的合适模型,但GPD模型可更充分地利用实际观测站点数据,风速拟合的PPCC和RMSE指标确定GPD是更优的概率模型;(2)选取的超阈值风速样本服从GPD-Ⅱ型分布,偏向于给出比SG模型和GEV模型更大的极值风速估计值;(3)从工程安全考虑,尤其在观测数据较少情况下推算工程设计风速可优先选用GPD模型。

吉林省极大风速时空变化特征及其与气候变暖的关系

利用吉林省1971—2018年最大风速及2005—2018年极大风速数据,采用阵风系数方法对1971—2004年极大风速进行估算,形成1971—2018年极大风速序列。在此基础上采用累积距平、极值Ⅰ型分布、Mann-Kendall检验等方法对极大风速的时空变化特征及其与气候变暖的关系进行分析。结果表明:(1)8级及以上大风随着风力级别的升高,出现站次迅速减少;(2)年内极大风速呈双峰双谷型特征,春、秋季为两峰,冬、夏季为两谷;(3)1970年代以来,吉林省年平均极大风速每10 a下降0.9 m·s^-1,超过8级的大风站次呈减少趋势;(4)吉林省平均极大风速、10~50 a一遇的极大风速都呈西北高、东南低的空间分布,长春站10~50 a一遇的极大风速最大,达33.9~40.7 m·s^-1;(5)年平均极大风速和气温呈明显的反相关和反位相关系,且在1988年前后发生突变,和东北地区气温突变同步;(6)尽管由于气候变暖,吉林省极大风速呈明显减小趋势,但仍有极端大风天气出现,2011—2018年10级以上大风出现95站次,还出现1站次13级以上大风,因此仍需加强大风灾害防御。

暴风雪下塔设备可靠性分析

利用数理统计方法,分析某地区的月平均风速极大值样本,得到其分布参数,进而确定基本风压的分布参数。根据塔设备实际载荷情况,修正了暴风雪情况下工作载荷的力学模型。在塔设备可靠性分析过程的风力计算中引入动态特性系数,更合理地考虑了暴风雪情况下风、雪载荷的不确定性。得到的应力结果符合极值分布,同时也体现了塔设备在暴风雪下风载荷产生的应力的随机性。综合分析风载荷、地震载荷和偏心载荷所产生轴向应力后,建立了可靠性分析的计算方法并进行了实例分析,其结果可为制订塔设备可靠性设计标准作为参考。

极值-I型风速预测的Bayes方法

为提高极值-I型风速预测精度,在Jeffreys准则的基础上,采用Bayes估计中的Lindley近似方法推导极值-I型风速预测表达式.采用Monte Carlo法产生服从极值-I型分布的伪风速母样,基于伪风速母样分别采用基于Bayes理论和最大似然估计理论的极值-I型风速预测方法进行风速预测,并与伪风速母样的理论值进行对比分析.结果表明:与最大似然估计法相比,采用基于Bayes理论建立的极值-I型风速预测模型进行风速预测的精度更高,且精度随着伪风速母样样本量的增加而提高,位置参数先验样本数量的增加以及先验方差的增大对计算精度没有影响.

上海地区沿海(江)岸非汛期不同重现期最大风速估算

非汛期不同重现期最大风速是沿海(江)岸堤防设计标准、工程安全性和投资成本估算的一个重要参数。文中基于上海崇明、宝山、南汇、奉贤和金山5个沿海(江)岸气象站历史风速观测资料和横沙岛测风塔10 m高度逐日最大风速资料,采用极值I型分布估算了上海地区沿海(江)岸非汛期(1—5月和10—12月)各风向不同重现期最大风速。结果表明,上海地区沿海(江)岸非汛期的最大风速以W风最大,SW风最小。沿海(江)岸非汛期50 a一遇最大风速为23.3—28.3 m/s,小于上海地区基准风速(30.0 m/s)。各地非汛期不同风向50 a一遇最大风速的最大差值为3.4—8.1 m/s,同一重现期各地沿海(江)岸10 m高度最大风速极值也相差较大。崇明区域非汛期沿海(江)岸最大风速最大,其次是南汇区域,宝山区域最小。上海地区最大风速一般都出现在沿海地带,其分布与上海实际地理、地表状况相符。

考虑风速风向联合分布的双坡屋面风致疲劳研究

为研究风荷载作用下大跨度低矮建筑金属屋面板的疲劳损伤分布规律,以坡度为1/60的双坡屋面建筑为研究对象,基于1975~2019年间的风速风向数据,研究了双坡屋面板50年重现期的疲劳损伤累积值。采用Gumbel分布描述日极值风速分布,混合Von Mises分布描述风向分布,并用单参数Archimedean Copula函数描述二者的相关性,得到了风速风向的联合分布;基于双坡屋面的测压风洞试验结果,考虑连续变化风速和离散风向角对疲劳寿命的影响,研究了金属屋面板的疲劳损伤累积值。结果表明:双坡屋面板疲劳损伤与主导风向、屋面位置等因素密切相关,位于主导风向处的迎风屋檐、边角等气流分离位置的疲劳损伤累积值远大于其他区域;良态风环境下,该双坡屋面金属屋面板50年风致疲劳损伤累积值最大可达0.746,风荷载可引起迎风屋檐、边角位置金属屋面板的疲劳破坏;对于金属屋面板而言,风致疲劳破坏是引发风揭事故的巨大隐患,应高度重视。

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。

塔器上所受基本风压分布参数的确定

在塔器的可靠性强度设计中,利用MicrosoftExcel自动生成概率纸,来统计分析平均风速年极大值,并得到其分布参数,进而计算出塔器上所受基本风压的分布参数.