复杂地形风电场流动具有强烈的非定常现象和多尺度特征,其准确模拟是风资源精细化评估的难点。为兼顾宏观中尺度大气环流和微观非定常流动细节,该文结合中尺度气象研究与预报(weather research and forecasting,WRF)模式和微尺度计算流...复杂地形风电场流动具有强烈的非定常现象和多尺度特征,其准确模拟是风资源精细化评估的难点。为兼顾宏观中尺度大气环流和微观非定常流动细节,该文结合中尺度气象研究与预报(weather research and forecasting,WRF)模式和微尺度计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)技术,构建一套WRF-CFD模式耦合的复杂地形风电场非定常仿真方法。以国际经典案例Askervein山和Bolund岛为验证对象,研究复杂地形流场中平均风速和湍流强度的分布特征,并简要分析复杂地形中风力机布置策略。结果表明,基于WRF-CFD模式的数值模拟结果与实验观测值有较好的一致性,且优于中尺度数值模拟结果,在选取的特征点位置,风速绝对误差均在2 m/s以内。结果可为风力机的设计、布局、载荷评估及风电场运行控制提供一定参考。展开更多
[目的]输电线覆冰是电力系统中常见的极端气象风险之一。为提高输电线路的安全运行水平,文章针对输电线路覆冰预测与监测的关键技术问题展开研究。[方法]构建了一种融合数值天气预报模型(Weather Research Forecasting,WRF)与Makkonen...[目的]输电线覆冰是电力系统中常见的极端气象风险之一。为提高输电线路的安全运行水平,文章针对输电线路覆冰预测与监测的关键技术问题展开研究。[方法]构建了一种融合数值天气预报模型(Weather Research Forecasting,WRF)与Makkonen物理覆冰模型的覆冰厚度预测方法。同时创新性地引入机器视觉图像识别技术,提出一种基于像素宽度测量的非接触式覆冰厚度实测方法,实现对模型结果的精确验证。[结果]以2025年1月24日一次宝鸡市翻越秦岭区域输电线路覆冰事件为例,研究表明:高低空环流形势配合下逆温层形成、暖湿气流输送与地形抬升作用的协同机制是造成此次输电线覆冰主要天气学背景;利用机器视觉图像识别技术的覆冰厚度识别算法误差≤3.08%,已达到实际输电线路监测预警精度要求,展现出良好的现场应用潜力;WRF模式能够较好地模拟出此次覆冰过程中的关键气象要素,其模拟值与观测值的相关系数高达0.9,具有较高的可靠性;基于WRF模式驱动的Makkonen模型模拟的覆冰厚度与基于机器视觉的实测值吻合良好,平均绝对误差仅为0.632 mm,能准确反映覆冰的动态增长趋势。[结论]基于WRF模式和Makkonen模型的覆冰厚度预测方法,结合机器视觉图像识别技术,能够有效预测和监测输电线路覆冰厚度,为提高输电线路安全运行水平提供新的技术手段。展开更多
积层混合云是人工增雨的重要对象,丹江口水库作为“南水北调”的重要水源地,针对该地区积层混合云降水云系的人工增雨研究显得愈发重要。在中尺度WRF(Weather Research and Forecast)模式双参数云物理方案基础上,采用显式方法加入碘化...积层混合云是人工增雨的重要对象,丹江口水库作为“南水北调”的重要水源地,针对该地区积层混合云降水云系的人工增雨研究显得愈发重要。在中尺度WRF(Weather Research and Forecast)模式双参数云物理方案基础上,采用显式方法加入碘化银粒子的成核机制,引入碘化银比含水量和数浓度预报方程,建立起一个中尺度WRF人工催化模式。使用建立的WRF人工催化模式,对2023年9月25日秋季一次积层混合云开展了面状播撒(EXP1试验)、线状播撒(EXP2试验)和单点播撒(EXP3试验)3组催化模拟试验。结果表明,播撒后碘化银在气流的作用下向下风方输送,碘化银的扩散范围和数量EXP1试验最大,EXP2试验次之,EXP3试验最小。碘化银核化后通过消耗过冷水使云中冰晶大量增加,使得冰晶—雪、雪—霰的转换过程增强,雪、霰粒子含量增加,雪和霰的融化作用导致地面降水增加。EXP1试验主要通过雪的融化增加地面降水,EXP2试验主要通过霰的融化增加地面降水,EXP3试验雪或霰的增加范围最小。催化后在播撒区下风方40~90 km出现降水增加,EXP1试验的地面增雨量、增雨率和增雨范围最大。区域平均增雨雨强最大出现在播撒结束后1.5 h,数值为EXP1试验的0.047 mm h^(-1)。EXP1试验的增雨效果最好,EXP2试验的增雨效果次之,EXP3试验的增雨效果最弱,表明催化作业方式对作业效果有较大影响。研究结果可为人工影响天气外场作业提供科学指导。展开更多
为提升低空风切变预报精度,本文综合运用欧洲中期天气预报中心第五代再分析资料[European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF)fifth-generation reanalysis data,ERA5]和美国国家环境预报中心(National Centers for Envi...为提升低空风切变预报精度,本文综合运用欧洲中期天气预报中心第五代再分析资料[European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF)fifth-generation reanalysis data,ERA5]和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)的FNL全球再分析资料(Final Operational Global Analysis)、先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型以及兰州中川机场的实况观测资料,采用中尺度数值天气预报模式(Weather Research and Forecasting Model,WRF)、WRF结合计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)方法、长短期神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)方法,对2021年4月15-16日兰州中川机场的两次风切变过程进行模拟分析。结果表明:(1)在小于1 km的网格中使用大涡模拟,WRF模式在单个站点风速模拟任务中表现更好,但在近地面水平风场风速模拟效果上,不如WRF模式结合计算流体力学模型方案;(2)对于飞机降落过程中遭遇的两次低空风切变的模拟,WRF-LES和WRF-CFD两种模式都可以模拟出第一次低空风切变,而第二次受传入模式的WRF风速数据值较小的影响,两种模式风速差都没有达到阈值,需要在后续工作中进一步验证;(3)低风速条件(6 m·s^(-1))下,基于LSTM的单变量风速预测模型平均绝对误差基本维持在0.59 m·s^(-1),能较好地把握不同地形与环流背景条件下风速变化的非线性关系,虽然受到WRF误差和观测要素不全的限制,多变量风速预测能在保证平均绝对百分比误差小于6.60%的情况下,以更高的计算效率和泛化能力实现风速预测。本文不仅验证了WRF-CFD和WRF-LES耦合方案在风场和低空风切变预报中的差异,还探讨了基于LSTM的风速预测的可行性和准确性,期望为提高风场模拟精度,缩短精细风场模拟时间提供新的视角和方法。展开更多
2020年3月23日08:00(北京时,下同)至26日08:00在云南昆明至老挝万象国际航线途经地区出现一次大范围以冰雹、雷暴大风为主并伴随有局地短时强降水的强对流天气过程。本文基于中尺度数值模式WRFV4.2(Weather Research and Forecasting Mo...2020年3月23日08:00(北京时,下同)至26日08:00在云南昆明至老挝万象国际航线途经地区出现一次大范围以冰雹、雷暴大风为主并伴随有局地短时强降水的强对流天气过程。本文基于中尺度数值模式WRFV4.2(Weather Research and Forecasting Model)和美国国家环境预报中心(NCEP)的FNL(Final Operational Global Analysis)资料,模拟了此次强对流天气过程,并利用中国气象局逐小时气象站数据对模拟结果进行可靠性检验。此外,对WRF模式输出的多种物理量进行了诊断分析,以期为云南昆明-老挝万象航线的航空气象安全提供参考。结果表明:(1)WRF模式能够较好地模拟气温、可降水量等要素,但在白天期间近地面风场的模拟值偏大。(2)模拟输出的物理量场可以指示强雷暴天气发生的时间和地点,具有一定的时空预报预警作用,可根据其判断强对流天气对飞行的影响以及影响程度。(3)此次强对流主要是受南支槽东移影响,高层干冷空气叠加在暖湿空气上,形成不稳定结构,被地面辐合线触发而引起。航线途经地区的CAPE(Convective Available Potential Energy)不稳定能量大,水汽条件充沛,9 km高度以下上升运动与下沉运动交替出现,容易对航班造成颠簸。加之0℃层位于3 km左右的高度,航班在飞行时容易造成机身覆冰或遭遇冰雹天气,给飞行安全造成一定的影响。展开更多
以往开展的基于长江流域WRF(Weather Research and Forecasting)模式的微物理过程方案参数化优选的研究,没有对长江中下游这一特定区域多个气象要素积云对流参数化方案进行优选。本研究在适合微物理过程、边界层等参数化方案的基础上,...以往开展的基于长江流域WRF(Weather Research and Forecasting)模式的微物理过程方案参数化优选的研究,没有对长江中下游这一特定区域多个气象要素积云对流参数化方案进行优选。本研究在适合微物理过程、边界层等参数化方案的基础上,选用长江中下游流域为研究对象,针对降水、气温进行三种积云对流参数化方案KF(Kain-Fritsch)、BMJ(Betts-Miller-Janjic)及GF(Grell-Freitas)的优选,并同时从不同海拔、水汽来源两个角度对比分析三种方案产生差异的原因,从而针对不同天气型选择合适的参数化方案。结果表明:(1)选取的三种积云对流参数化方案在降水和气温模拟结果表现不同。KF方案在降水模拟中表现较好,日降水模拟相关系数为0.73~0.77;GF方案在气温模拟中表现优异,日均气温模拟相关系数为0.71~0.77。(2)三种方案在不同海拔高程的表现差异明显,KF和BMJ方案较好地展现了武陵山—大巴山一带降水与地形的对应关系。在经度剖面上,KF方案2015、2017年6月的降水模拟误差分别为5.96%、6.06%。GF方案则对地形抬升作用的描述过于强烈,导致剖面降雨量变化幅度较大。(3)三种方案模拟结果的水汽来源有所不同,KF方案显示印度洋季风带来充沛水汽,水成物含量少,云水混合比集中,更适合长江中下游流域的降水模拟;GF方案则显示南海暖湿气流较强,水成物含量多,云系发展旺盛,更适合强对流天气频发地区的降水模拟。(4)不同水汽来源对三种积云对流参数化方案模拟结果的精度影响不大。尽管2017年6月较2015年6月受到来自西太平洋的水汽影响更大,但降水模拟结果仍显示KF方案表现最佳。展开更多
文摘复杂地形风电场流动具有强烈的非定常现象和多尺度特征,其准确模拟是风资源精细化评估的难点。为兼顾宏观中尺度大气环流和微观非定常流动细节,该文结合中尺度气象研究与预报(weather research and forecasting,WRF)模式和微尺度计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)技术,构建一套WRF-CFD模式耦合的复杂地形风电场非定常仿真方法。以国际经典案例Askervein山和Bolund岛为验证对象,研究复杂地形流场中平均风速和湍流强度的分布特征,并简要分析复杂地形中风力机布置策略。结果表明,基于WRF-CFD模式的数值模拟结果与实验观测值有较好的一致性,且优于中尺度数值模拟结果,在选取的特征点位置,风速绝对误差均在2 m/s以内。结果可为风力机的设计、布局、载荷评估及风电场运行控制提供一定参考。
基金国网陕西省电力有限公司科技项目“110~330 k V穿越秦岭线路覆冰、覆雪气象灾害预报与告警技术研究”(SGTYHT/23-JS-0033)。
文摘[目的]输电线覆冰是电力系统中常见的极端气象风险之一。为提高输电线路的安全运行水平,文章针对输电线路覆冰预测与监测的关键技术问题展开研究。[方法]构建了一种融合数值天气预报模型(Weather Research Forecasting,WRF)与Makkonen物理覆冰模型的覆冰厚度预测方法。同时创新性地引入机器视觉图像识别技术,提出一种基于像素宽度测量的非接触式覆冰厚度实测方法,实现对模型结果的精确验证。[结果]以2025年1月24日一次宝鸡市翻越秦岭区域输电线路覆冰事件为例,研究表明:高低空环流形势配合下逆温层形成、暖湿气流输送与地形抬升作用的协同机制是造成此次输电线覆冰主要天气学背景;利用机器视觉图像识别技术的覆冰厚度识别算法误差≤3.08%,已达到实际输电线路监测预警精度要求,展现出良好的现场应用潜力;WRF模式能够较好地模拟出此次覆冰过程中的关键气象要素,其模拟值与观测值的相关系数高达0.9,具有较高的可靠性;基于WRF模式驱动的Makkonen模型模拟的覆冰厚度与基于机器视觉的实测值吻合良好,平均绝对误差仅为0.632 mm,能准确反映覆冰的动态增长趋势。[结论]基于WRF模式和Makkonen模型的覆冰厚度预测方法,结合机器视觉图像识别技术,能够有效预测和监测输电线路覆冰厚度,为提高输电线路安全运行水平提供新的技术手段。
文摘积层混合云是人工增雨的重要对象,丹江口水库作为“南水北调”的重要水源地,针对该地区积层混合云降水云系的人工增雨研究显得愈发重要。在中尺度WRF(Weather Research and Forecast)模式双参数云物理方案基础上,采用显式方法加入碘化银粒子的成核机制,引入碘化银比含水量和数浓度预报方程,建立起一个中尺度WRF人工催化模式。使用建立的WRF人工催化模式,对2023年9月25日秋季一次积层混合云开展了面状播撒(EXP1试验)、线状播撒(EXP2试验)和单点播撒(EXP3试验)3组催化模拟试验。结果表明,播撒后碘化银在气流的作用下向下风方输送,碘化银的扩散范围和数量EXP1试验最大,EXP2试验次之,EXP3试验最小。碘化银核化后通过消耗过冷水使云中冰晶大量增加,使得冰晶—雪、雪—霰的转换过程增强,雪、霰粒子含量增加,雪和霰的融化作用导致地面降水增加。EXP1试验主要通过雪的融化增加地面降水,EXP2试验主要通过霰的融化增加地面降水,EXP3试验雪或霰的增加范围最小。催化后在播撒区下风方40~90 km出现降水增加,EXP1试验的地面增雨量、增雨率和增雨范围最大。区域平均增雨雨强最大出现在播撒结束后1.5 h,数值为EXP1试验的0.047 mm h^(-1)。EXP1试验的增雨效果最好,EXP2试验的增雨效果次之,EXP3试验的增雨效果最弱,表明催化作业方式对作业效果有较大影响。研究结果可为人工影响天气外场作业提供科学指导。
文摘为提升低空风切变预报精度,本文综合运用欧洲中期天气预报中心第五代再分析资料[European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF)fifth-generation reanalysis data,ERA5]和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)的FNL全球再分析资料(Final Operational Global Analysis)、先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型以及兰州中川机场的实况观测资料,采用中尺度数值天气预报模式(Weather Research and Forecasting Model,WRF)、WRF结合计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)方法、长短期神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)方法,对2021年4月15-16日兰州中川机场的两次风切变过程进行模拟分析。结果表明:(1)在小于1 km的网格中使用大涡模拟,WRF模式在单个站点风速模拟任务中表现更好,但在近地面水平风场风速模拟效果上,不如WRF模式结合计算流体力学模型方案;(2)对于飞机降落过程中遭遇的两次低空风切变的模拟,WRF-LES和WRF-CFD两种模式都可以模拟出第一次低空风切变,而第二次受传入模式的WRF风速数据值较小的影响,两种模式风速差都没有达到阈值,需要在后续工作中进一步验证;(3)低风速条件(6 m·s^(-1))下,基于LSTM的单变量风速预测模型平均绝对误差基本维持在0.59 m·s^(-1),能较好地把握不同地形与环流背景条件下风速变化的非线性关系,虽然受到WRF误差和观测要素不全的限制,多变量风速预测能在保证平均绝对百分比误差小于6.60%的情况下,以更高的计算效率和泛化能力实现风速预测。本文不仅验证了WRF-CFD和WRF-LES耦合方案在风场和低空风切变预报中的差异,还探讨了基于LSTM的风速预测的可行性和准确性,期望为提高风场模拟精度,缩短精细风场模拟时间提供新的视角和方法。
文摘2020年3月23日08:00(北京时,下同)至26日08:00在云南昆明至老挝万象国际航线途经地区出现一次大范围以冰雹、雷暴大风为主并伴随有局地短时强降水的强对流天气过程。本文基于中尺度数值模式WRFV4.2(Weather Research and Forecasting Model)和美国国家环境预报中心(NCEP)的FNL(Final Operational Global Analysis)资料,模拟了此次强对流天气过程,并利用中国气象局逐小时气象站数据对模拟结果进行可靠性检验。此外,对WRF模式输出的多种物理量进行了诊断分析,以期为云南昆明-老挝万象航线的航空气象安全提供参考。结果表明:(1)WRF模式能够较好地模拟气温、可降水量等要素,但在白天期间近地面风场的模拟值偏大。(2)模拟输出的物理量场可以指示强雷暴天气发生的时间和地点,具有一定的时空预报预警作用,可根据其判断强对流天气对飞行的影响以及影响程度。(3)此次强对流主要是受南支槽东移影响,高层干冷空气叠加在暖湿空气上,形成不稳定结构,被地面辐合线触发而引起。航线途经地区的CAPE(Convective Available Potential Energy)不稳定能量大,水汽条件充沛,9 km高度以下上升运动与下沉运动交替出现,容易对航班造成颠簸。加之0℃层位于3 km左右的高度,航班在飞行时容易造成机身覆冰或遭遇冰雹天气,给飞行安全造成一定的影响。
文摘以往开展的基于长江流域WRF(Weather Research and Forecasting)模式的微物理过程方案参数化优选的研究,没有对长江中下游这一特定区域多个气象要素积云对流参数化方案进行优选。本研究在适合微物理过程、边界层等参数化方案的基础上,选用长江中下游流域为研究对象,针对降水、气温进行三种积云对流参数化方案KF(Kain-Fritsch)、BMJ(Betts-Miller-Janjic)及GF(Grell-Freitas)的优选,并同时从不同海拔、水汽来源两个角度对比分析三种方案产生差异的原因,从而针对不同天气型选择合适的参数化方案。结果表明:(1)选取的三种积云对流参数化方案在降水和气温模拟结果表现不同。KF方案在降水模拟中表现较好,日降水模拟相关系数为0.73~0.77;GF方案在气温模拟中表现优异,日均气温模拟相关系数为0.71~0.77。(2)三种方案在不同海拔高程的表现差异明显,KF和BMJ方案较好地展现了武陵山—大巴山一带降水与地形的对应关系。在经度剖面上,KF方案2015、2017年6月的降水模拟误差分别为5.96%、6.06%。GF方案则对地形抬升作用的描述过于强烈,导致剖面降雨量变化幅度较大。(3)三种方案模拟结果的水汽来源有所不同,KF方案显示印度洋季风带来充沛水汽,水成物含量少,云水混合比集中,更适合长江中下游流域的降水模拟;GF方案则显示南海暖湿气流较强,水成物含量多,云系发展旺盛,更适合强对流天气频发地区的降水模拟。(4)不同水汽来源对三种积云对流参数化方案模拟结果的精度影响不大。尽管2017年6月较2015年6月受到来自西太平洋的水汽影响更大,但降水模拟结果仍显示KF方案表现最佳。
