何如，歐藝，蘇志，周紹毅

(1.廣西壯族自治區(qū)氣象服務(wù)中心，廣西 南寧 530022；2.廣西壯族自治區(qū)氣候中心，廣西 南寧 530022 )

?

廣西風(fēng)能資源分布高分辨率數(shù)值模擬應(yīng)用研究

何如1,2，歐藝2，蘇志1,2，周紹毅1,2

(1.廣西壯族自治區(qū)氣象服務(wù)中心，廣西 南寧 530022；2.廣西壯族自治區(qū)氣候中心，廣西 南寧 530022 )

摘要：利用中尺度MM5和小尺度CALMET相結(jié)合的風(fēng)能資源數(shù)值模式，對(duì)廣西壯族自治區(qū)(以下簡(jiǎn)稱“廣西”)2009年6月到2010年5月期間的風(fēng)速、風(fēng)功率密度等風(fēng)能資源參數(shù)進(jìn)行數(shù)值模擬，給出廣西風(fēng)能資源高分辨率分布圖，并利用廣西風(fēng)能專業(yè)觀測(cè)網(wǎng)的6座測(cè)風(fēng)塔實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模擬效果進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明：模擬結(jié)果合理，效果較好，70m高度風(fēng)速平均模擬誤差為7.88%，符合廣西風(fēng)能資源的成因、氣候特征和地形分布特點(diǎn)，能夠宏觀地反映廣西風(fēng)能資源的分布特征；總體上廣西具有桂北、桂南海拔較高的山區(qū)和北部灣沿海地區(qū)風(fēng)能資源較大及西部丘陵地帶和東部河谷平原風(fēng)能資源偏小的特點(diǎn)；冬季是風(fēng)能資源利用的最佳季節(jié)，春秋次之，夏季較小。建議考慮在模擬資源較豐富的地區(qū)設(shè)塔進(jìn)行觀測(cè)評(píng)估，進(jìn)一步明確該區(qū)域風(fēng)能的資源量和實(shí)際分布狀況。

關(guān)鍵詞:風(fēng)能資源；數(shù)值模擬；風(fēng)速；風(fēng)功率密度；風(fēng)塔

風(fēng)能已經(jīng)成為僅次于水電的第二大可再生能源，合理有效地開發(fā)風(fēng)能資源在資源約束趨緊、環(huán)境污染嚴(yán)重的嚴(yán)峻形勢(shì)下愈顯重要[1]。廣西壯族自治區(qū)(以下簡(jiǎn)稱“廣西”) “十三五”發(fā)展的重點(diǎn)任務(wù)之一就是要推進(jìn)能源多元清潔發(fā)展，推進(jìn)風(fēng)能資源富集地區(qū)的風(fēng)電項(xiàng)目建設(shè)，目標(biāo)到2020年電源裝機(jī)容量達(dá)470MW。廣西位于中、南亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，擁有南面瀕臨北部灣沿海、北面地處湘桂走廊等得天獨(dú)厚的條件，風(fēng)能資源較豐富，屬于國(guó)家劃分的第四類風(fēng)電資源區(qū)。目前已有關(guān)于廣西風(fēng)能資源的相關(guān)研究，主要是利用氣象站歷史觀測(cè)資料[2-3]、風(fēng)能專業(yè)測(cè)風(fēng)塔資料[4-5]等開展評(píng)估工作，但是這些方法空間分布離散，代表性欠缺[6]，無法全面地反映廣西全區(qū)復(fù)雜地形條件下風(fēng)能資源的分布狀況。

數(shù)值模擬方法越來越廣泛地應(yīng)用于風(fēng)能資源評(píng)估領(lǐng)域，有效彌補(bǔ)了沒有觀測(cè)資料地區(qū)的風(fēng)能資源問題[7-10]，從而得到較高分辨率的風(fēng)能資源空間分布結(jié)果。近年來學(xué)者們對(duì)風(fēng)能資源的數(shù)值模擬應(yīng)用技術(shù)進(jìn)行了探索和研究：周榮衛(wèi)等人[11-12]運(yùn)用中國(guó)氣象局研究開發(fā)的風(fēng)能資源評(píng)估數(shù)值模式系統(tǒng)(windenergyresourceassessmentsystem,WERAS)中的MM5/CALMET模式，對(duì)我國(guó)不同地形條件下的風(fēng)能資源開展研究；朱蓉等[13]應(yīng)用WERAS對(duì)江蘇沿海和內(nèi)蒙地區(qū)風(fēng)能資源進(jìn)行了模擬；姜?jiǎng)?chuàng)業(yè)等[14]、成馳等[15]、王婷等[16]利用MM5/CALMET結(jié)合的中小尺度模式對(duì)我國(guó)陜北、湖北、廣東等地區(qū)開展風(fēng)能資源數(shù)值模擬工作，結(jié)果表明數(shù)值模擬在提高風(fēng)能資源精細(xì)化評(píng)估能力方面具有巨大潛力。

2008年，廣西氣象局在中國(guó)氣象局統(tǒng)一牽頭實(shí)施的“風(fēng)能詳查和評(píng)價(jià)工作”項(xiàng)目[17]中，在廣西沿海、玉林大容山、富川虎頭設(shè)立了3個(gè)詳查區(qū)，共6座測(cè)風(fēng)塔，建立了廣西風(fēng)能專業(yè)觀測(cè)網(wǎng)。本文以廣西風(fēng)能專業(yè)觀測(cè)網(wǎng)6座測(cè)風(fēng)塔2009年6月到2010年5月期間的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用中尺度模式MM5結(jié)合小尺度模式CALMET對(duì)廣西風(fēng)能資源開展數(shù)值模擬應(yīng)用研究[18]，進(jìn)一步摸清廣西風(fēng)能資源狀況及其分布特點(diǎn)，為廣西風(fēng)能資源的宏觀評(píng)估和風(fēng)電廠開發(fā)選址提供有價(jià)值的參考。

1數(shù)值模式簡(jiǎn)介及模擬方案

1.1數(shù)值模式簡(jiǎn)介

數(shù)值模擬采用第五代中尺度模式MM5和小尺度模式CALMET，利用中尺度與小尺度結(jié)合的模式系統(tǒng)進(jìn)行廣西風(fēng)能資源的數(shù)值模擬。

MM5是美國(guó)國(guó)家大氣研究中心(TheNationalCentreforAtmospheric,NCAR)和美國(guó)賓州大學(xué)(ThePennsylvaniaStateUniversity,PSU)研發(fā)的第五代中尺度非流體靜力模式，MM5具有多重嵌套能力、非靜力動(dòng)力模式和四維同化的能力，可以模擬或預(yù)報(bào)中尺度和區(qū)域尺度的大氣環(huán)流狀況，其中非流體靜力模式還可以滿足中-β(20～200km)和中-γ尺度(2～20km)強(qiáng)對(duì)流天氣系統(tǒng)演變的模擬需要[19]。CALMET模式是中小尺度的空氣質(zhì)量煙團(tuán)模型CALPUFF中的一個(gè)氣象模塊，利用質(zhì)量守恒原理對(duì)風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行診斷，包括地形動(dòng)力效應(yīng)、地形阻塞效應(yīng)參數(shù)化、差分最小化，并適用于陸面和水面邊界條件，可以計(jì)算混合層高度、穩(wěn)定度、海陸風(fēng)環(huán)流等的邊界層氣象學(xué)模型[14]。

1.2模擬方案

1.2.1模式網(wǎng)格設(shè)置

MM5模擬采用兩重區(qū)域嵌套方案，domain1水平分辨率為27km，東西向格點(diǎn)數(shù)為100，南北向格點(diǎn)數(shù)為100，范圍為東經(jīng)97.58°～121.66°、北緯11.08°～35.16°，中心經(jīng)緯度為東經(jīng)109.62°、北緯23.12°；domain2水平分辨率為9km，東西向格點(diǎn)數(shù)67，南北向格點(diǎn)數(shù)67，范圍為東經(jīng)107.07°～112.42°、北緯20.57°～25.92°，中心經(jīng)緯度為東經(jīng)109.75°、北緯23.25°。CALMET模擬的區(qū)域與domain2相同，水平分辨率為1km，東西向及南北向的格點(diǎn)數(shù)均為595。垂直分辨率是模式垂直方向取30層，離地面200m的范圍內(nèi)有9層。

domain1和domain2積云參數(shù)化方案均選用Grell方案；顯示水汽方案均選用SimpleIce方案；邊界層物理過程均選用多重參考模型(multi-referenceframe,MRF)方案；輻射參數(shù)化方案均選用cloud方案，輻射計(jì)算每30min調(diào)整一次。

1.2.2運(yùn)算方案

模擬時(shí)段為2009年6月1日到2010年5月30日，共計(jì)算8 760h；逐日進(jìn)行模擬，積分時(shí)間為36h。起止時(shí)間分別為當(dāng)日12 時(shí)至第三日0時(shí)(格林威治時(shí)間)。模式運(yùn)算后每小時(shí)輸出一次模擬結(jié)果，并采用模式輸出后24h的逐時(shí)模擬結(jié)果進(jìn)行診斷計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析。

1.2.3輸入資料

地形地表采用30s水平分辨率的美國(guó)地質(zhì)勘探局(UnitedStatesGeologicalSurvey，USGS)資料和3s水平分辨率的航天飛機(jī)雷達(dá)測(cè)繪使命(ShuttleRadarTopographMission,SRTM3)資料；土地利用數(shù)據(jù)采用30s水平分辨率的USGS資料；第一猜值場(chǎng)采用全球環(huán)流模式背景場(chǎng)(NationalCentersforEnvironmentalPrediction，NCEP)客觀分析場(chǎng)資料；常規(guī)氣象資料采用廣西氣象觀測(cè)站探空和地面觀測(cè)資料。

1.2.4結(jié)果輸出

模式采用逐小時(shí)輸出距地150m范圍內(nèi)每10m間隔各高度層上、每個(gè)格點(diǎn)的要素值，包括風(fēng)向、風(fēng)速、地面溫度、相對(duì)濕度和氣壓等要素。輸出段為09：00至第二日08：00的正點(diǎn)時(shí)間內(nèi)(北京標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間)。

2數(shù)值模擬效果檢驗(yàn)

選取距離測(cè)風(fēng)塔最近的4個(gè)模式網(wǎng)格點(diǎn)，通過雙線性內(nèi)插法將這4個(gè)點(diǎn)上的模擬值內(nèi)插到實(shí)測(cè)站點(diǎn)上，獲得測(cè)風(fēng)點(diǎn)上的模擬值。根據(jù)測(cè)風(fēng)塔觀測(cè)點(diǎn)上的模擬風(fēng)速值，將其與測(cè)風(fēng)塔觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，計(jì)算絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差，結(jié)果見表1。

表1測(cè)風(fēng)塔平均風(fēng)速模擬值與實(shí)測(cè)值誤差

詳查區(qū)測(cè)風(fēng)塔名稱高度/m實(shí)測(cè)風(fēng)速/(m·s-1)模擬風(fēng)速/(m·s-1)風(fēng)速差值/(m·s-1)相對(duì)誤差/%沿海白龍尾營(yíng)盤沙田西場(chǎng)104.23.3-0.9021.43305.04.1-0.9018.00505.44.7-0.7012.96705.65.2-0.457.98103.64.81.2033.33304.65.10.5010.87505.05.50.5010.00705.35.70.417.82104.04.70.7017.50304.64.90.306.52504.85.00.204.17704.85.20.387.87104.03.2-0.8020.00305.04.1-0.9018.00505.34.7-0.6011.32705.55.1-0.447.95富川虎頭104.25.00.8019.05304.75.20.5010.64505.05.60.6012.00705.45.80.448.1玉林大容山105.97.01.1018.64308.07.4-0.60-7.50507.58.00.506.67707.68.20.577.54

表1的數(shù)值說明：各測(cè)風(fēng)塔的相對(duì)誤差基本表現(xiàn)為高層小于低層，其中70m高度的相對(duì)誤差在7.54%～8.10%之間，平均值為7.88%，10m高度的相對(duì)誤差在17.50%～33.33%之間，平均值為21.66%，這是由于10m高度上的風(fēng)易受到下墊面和周邊環(huán)境的影響，而數(shù)值模式輸入的地形參數(shù)精度相對(duì)較低，反映風(fēng)場(chǎng)這一特性的效果欠佳；整體上看，玉林大容山測(cè)風(fēng)塔的相對(duì)誤差最小，沿海4個(gè)測(cè)風(fēng)塔次之，富川虎頭測(cè)風(fēng)塔最大；除了沿海2個(gè)測(cè)風(fēng)塔的模擬值比實(shí)測(cè)值偏小外，其余測(cè)風(fēng)塔的模擬值基本上均比實(shí)測(cè)值偏大。

3數(shù)值模擬結(jié)果分析

3.1風(fēng)速的模擬結(jié)果

廣西70m高度平均風(fēng)速的模擬分布結(jié)果如圖1所示。

圖1　廣西70 m高度年平均和四季平均風(fēng)速模擬分布

從圖1(a)來看， 2～5m/s低值區(qū)主要分布于左右江河谷、河池和柳州二市北部、桂林市南部、桂中及潯江流域的平原地區(qū)；5～7m/s中值區(qū)較為成片的地區(qū)為桂東南到沿海一帶、百色市南部到崇左市北部分一帶、百色市北部山區(qū)向東南延伸跨河池市南部到來賓市與柳州和南寧交界一帶、賀州市西部；7～9m/s高值區(qū)主要位于各山脈的主脈附近，較為成片的是桂林市大部和柳州市、來賓市的交界地區(qū)、河池市南部。

從圖1(b)至(e)的四季平均風(fēng)速分布來看，廣西平均風(fēng)速春夏季呈北高南低分布，秋冬季呈東高西低分布，其中，桂西北春季最大，冬、春季次之，秋季最?。还鹞髂隙杭咀畲?，夏季最小，秋季比夏季略大；其余地區(qū)冬季最大，春、秋季次之，夏季最小。

3.2風(fēng)能密度的模擬結(jié)果

廣西70m高度平均風(fēng)功率密度的分布結(jié)果如圖2所示。

圖2　廣西70 m高度年平均和四季平均功率密度模擬分布

從圖2(a)來看，廣西大部分地區(qū)的風(fēng)功率密度在100～300W/m2之間，少數(shù)高山地區(qū)和沿海風(fēng)功率密度在300～700W/m2之間。結(jié)合圖1(a)可見，廣西風(fēng)能資源較豐富區(qū)域70m高度平均風(fēng)速不小于6.0m/s，平均風(fēng)功率密度不小于300W/m2，主要集中分布在以下區(qū)域，其中位于廣西北部的有：與湖南交界的桂東北山區(qū)(貓兒山、越城嶺、海洋山一帶)、桂東的都龐嶺與萌嶺交界一帶、柳州北部天平山和架橋嶺交界一帶；位于廣西中部的有：桂西北的鳳凰山一帶、桂中忻城和柳江一帶山區(qū)、大明山南段、桂西中部的六韶山與西大明山一帶山區(qū)；位于廣西南部的有：桂東南大容山一帶、欽州與玉林之間的羅陽山、六萬大山一帶、桂西南十萬大山一帶、北部灣沿岸、潿洲島。

圖3　3個(gè)點(diǎn)70 m高度風(fēng)向玫瑰圖、風(fēng)能玫瑰圖、風(fēng)速和風(fēng)能比例曲線

從圖2(b)至(e)的四季平均功率密度分布圖來看，總體上平均風(fēng)功率密度冬季最大；春季次之，其中桂西北在春季最大，桂西南與冬季基本持平；秋季主要集中分布在桂東地區(qū)，桂西大部及桂東的中部地區(qū)相對(duì)較低；夏季最小。冬季和秋季大致呈東高西低分布；春季呈北高南低分布，其中桂南海拔較高的山區(qū)也較高；夏季在桂北和海拔較高的極少數(shù)地區(qū)較高。

3.3風(fēng)能頻率和各向風(fēng)能分布模擬結(jié)果

為進(jìn)一步分析廣西風(fēng)能資源分布特征，在數(shù)值模擬分布圖上挑選了2個(gè)具有風(fēng)能資源開發(fā)潛力的地區(qū)：一個(gè)是南部沿海的防城港市東南部的白龍尾；一個(gè)是位于桂東北峽谷的賀州市北部的富川縣。在這2個(gè)地區(qū)選擇有代表性的3個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)：1號(hào)點(diǎn)和2號(hào)點(diǎn)位于防城港市白龍尾測(cè)風(fēng)塔附近，3號(hào)點(diǎn)與富川虎頭測(cè)風(fēng)塔較近，分別繪制3個(gè)代表點(diǎn)(以下簡(jiǎn)稱“點(diǎn)”)70m高度上全年的風(fēng)向玫瑰、風(fēng)能玫瑰、風(fēng)速和風(fēng)能比例分布曲線，如圖3所示。

從圖3可以看出，3個(gè)點(diǎn)的主導(dǎo)風(fēng)向均為北北東風(fēng)，其次為偏南南西風(fēng)，3個(gè)點(diǎn)的風(fēng)能主要集中分布在偏北北東方向，其風(fēng)能占50%～60%。從風(fēng)速和風(fēng)能比例曲線可以看出：1號(hào)點(diǎn)的風(fēng)速峰值主要出現(xiàn)在3～7m/s區(qū)間，風(fēng)能主要分布在8～14m/s區(qū)間，風(fēng)能峰值約10m/s；2號(hào)點(diǎn)的風(fēng)速峰值主要出現(xiàn)在3～7m/s區(qū)間，風(fēng)能主要分布在8～13m/s區(qū)間，風(fēng)能峰值約9m/s；3號(hào)點(diǎn)的風(fēng)速峰值主要出現(xiàn)在3～12m/s區(qū)間，風(fēng)能主要分布在10～14m/s區(qū)間，風(fēng)能峰值約13m/s。可見，風(fēng)速和風(fēng)能的分布較為對(duì)稱，但二者集中分布的區(qū)間有較大差異，表明風(fēng)能集中出現(xiàn)的高頻區(qū)間主要由出現(xiàn)頻率較低的大風(fēng)過程產(chǎn)生[16]。

4模擬結(jié)果合理性分析

廣西風(fēng)能資源較豐富的地區(qū)主要集中分布在桂東北、沿海及島嶼和海拔較高的山區(qū)，主要是由形成大風(fēng)的冷空氣、熱帶氣旋等天氣系統(tǒng)決定的，影響主要的局地環(huán)流有海陸風(fēng)和山谷風(fēng)。

廣西以偏東北風(fēng)為主，桂東北是冷空氣入侵廣西的最主要通道；桂西為云貴高原邊緣，桂西北受高原阻擋，冷空氣影響桂西少且弱于桂東。模擬的風(fēng)力資源反映了上述特征，表現(xiàn)為桂東北風(fēng)資源最大，桂東多于桂西。

廣西南臨北部灣，沿海地區(qū)的風(fēng)能比內(nèi)陸低地的要高，由海上向內(nèi)陸逐漸減小，符合海陸風(fēng)的特征。另外廣西沿海以偏北北東風(fēng)為主，沿海東部的北面為大容山、六萬大山等山脈，對(duì)風(fēng)有減弱作用；沿海西部的西北面為十萬大山，山脈走向與主導(dǎo)風(fēng)向近乎平行，有近似狹管效應(yīng)，對(duì)風(fēng)力有增強(qiáng)作用。

廣西境內(nèi)分布著眾多山脈，這些山脈海拔較高且山脊已延伸到了對(duì)流層的下沿；廣西作為印度洋、南海暖濕氣流北上的主要通道的一部分，在天氣形勢(shì)有利時(shí)常會(huì)在對(duì)流層下部形成西南到東北向或南北向的低空急流，全年均有可能出現(xiàn)，這也是廣西的高海拔山脈風(fēng)力資源相對(duì)豐富的原因之一。

5結(jié)束語

總體上本次模擬的結(jié)果合理，效果較好。數(shù)值模擬值絕大多數(shù)比實(shí)測(cè)值偏大，各測(cè)風(fēng)塔70m高度風(fēng)速的平均模擬誤差為7.88%，模擬誤差在合理范圍內(nèi)；模擬誤差基本表現(xiàn)為高層小于低層，低層受地形因素影響模擬效果欠佳。模擬得到的風(fēng)能資源結(jié)果符合廣西風(fēng)能資源的成因、氣候特征和地形分布特點(diǎn)，能夠宏觀地反映廣西風(fēng)能資源的分布特征。

數(shù)值模擬結(jié)果表明，總體上廣西具有桂北、桂南山區(qū)和北部灣沿岸風(fēng)能資源較大，西部丘陵地帶和東部河谷平原風(fēng)能資源偏小的特點(diǎn)；冬季是風(fēng)能資源利用的最佳季節(jié)，平均風(fēng)速和平均風(fēng)功率密度較大，春秋次之，夏季較?。伙L(fēng)速和風(fēng)能的分布較為對(duì)稱，但集中分布的區(qū)間差異較大，風(fēng)能主要由出現(xiàn)頻率較低的大風(fēng)過程產(chǎn)生。

建議本研究結(jié)果可作為廣西風(fēng)能資源評(píng)估以及風(fēng)電場(chǎng)選址的宏觀參考依據(jù)。由于下墊面參數(shù)精度不足、實(shí)立的測(cè)風(fēng)塔個(gè)數(shù)較少等因素，模擬精度仍然存在一定的偏差，難以全面反映廣西各區(qū)域風(fēng)能資源分布的實(shí)際情況。建議可以考慮在本次模擬得到風(fēng)能資源較豐富的地區(qū)設(shè)立測(cè)風(fēng)塔進(jìn)行觀測(cè)評(píng)估，進(jìn)一步明確該區(qū)域風(fēng)能的資源量和實(shí)際分布狀況。

參考文獻(xiàn)：

[1] 何如，蘇志，羅紅磊，等.氣候變化背景下氣象災(zāi)害對(duì)廣西風(fēng)電場(chǎng)的影響及對(duì)策分析[J] .紅水河，2015，6(12)：79-82.

HERu,SUZhi,LUOHonglei,etal.AnalysisofMeteorologicalDisasterInfluenceonGuangxiWindFarmsandCountermeasures[J].HongshuiRiver, 2015, 6(12)：79-82.

[2] 甘一忠.廣西風(fēng)能資源評(píng)價(jià)工作探討[J].廣西氣象，2005，26(4)：55-56.

GANYizhong.TheDiscussionfortheAssessmentWorkofGuangxiWindEnergyResources[J].JournalofGuangxiMeteorology, 2005, 26(4)：55-56.

[3] 黃梅麗，史彩霞，譚強(qiáng)敏，等.廣西山地風(fēng)能資源開發(fā)利用可行性分析—以大容山為例[J] .成都信息工程學(xué)院學(xué)報(bào)，2007，22(2)：247-252.

HUANGMeili,SHICaixia,TANQiangmin,etal.FeasibilityAnalysisofWindResourceDevelopmentinGuangxiMountainousRegionbyanExampleofMountainDarong[J].JournalofChengduUniversityofInformationTechnology, 2007, 22(2)：247-252.

[4] 譚敏玲，周紹毅，范萬新，等.廣西北流市風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源分析[J].氣象研究與應(yīng)用，2013，34(3)：47-50.

TANMinling,ZHOUShaoyi,FANWanxin,etal.AnalysisonWindEnergyResourcesforWindFarminBeiliuofGuangxi[J].JournalofMemeorologicalResearchandApplication, 2013, 34(3)：47-50.

[5] 何如，譚敏玲，羅紅磊，等.南寧橫縣地區(qū)風(fēng)能資源評(píng)估[J].氣象研究與應(yīng)用，2015，36(3)：31-35.

HERu,LUOHonglei,TANMinling,etal.EvaluationofWindEnergyResourcesforWindFarminHengxianAreaofNanning[J].JournalofMemeorologicalResearchandApplication, 2015, 36(3)：31-35.

[6] 李澤椿，朱蓉，何曉鳳，等.風(fēng)能資源評(píng)估技術(shù)方法研究[J].氣象學(xué)報(bào)，2007，31(5)：708-717.

LIZechun,ZHURong,HEXiaofeng,etal.StudyontheAssessmentTechnologyofWindEnergyResource[J].ActaMeteorologicaSinica, 2007, 31(5)：708-717.

[7] 龔強(qiáng)，袁國(guó)恩，張?jiān)魄?，?MM5模式在風(fēng)能資源普查中的應(yīng)用試驗(yàn)[J] .資源科學(xué)，2006，28(1)：145-150.

GONGQiang,YUANGuoen,ZHANGYunqiu,etal.ApplicationofMM5ModelinWindEnergyResourcesSurvey[J].ResourcesScience, 2006, 28(1)：145-150.

[8] 李曉燕，余志. 基于MM5的沿海風(fēng)資源數(shù)值模擬方法研究[J]. 太陽能學(xué)報(bào)，2005，26(3):400-408.

LIXiaoyan，YUZhi.WindResourceModelingForTheCoastofChinaUsingMM5[J].ActaEnergiaeSolarisSinica，2005，26(3):400-408.

[9] 李恒陽， 賽俊聰， 梁俊宇，等. 風(fēng)能資源評(píng)估數(shù)值模擬方法[J]. 云南電力技術(shù)，2014，42(6):19-21.

LIHengyang，SAIJuncong，LIANGJunyu，etal.ANumericalSimulationApproachforWindResourceAssessmentBasedonWAsP[J].YunnanElectricPower，2014，42(6):19-21.

[10] 李強(qiáng)，李宏江，董旭光，等. 基于數(shù)值模擬的山東威海區(qū)域風(fēng)能資源評(píng)估[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，40(1)：457-462.

LIQiang，LIHongjiang，DONGXuguang，etal.EvaluationofWindEnergyinWeihaiCityofShandongProvinceBasedonNumericalSimulation[J].JournalofAnhuiAgriculturalSciences，2012，40(1)：457-462.

[11] 周榮衛(wèi)，何曉鳳，朱蓉.MM5/CALMET模式系統(tǒng)在風(fēng)能資源評(píng)估中的應(yīng)用[J].自然資源學(xué)報(bào)，2010，25(12)：2101-2112.

ZHOURongwei,HEXiaofeng,ZHURong.ApplicationofMM5/CALMETModelSysteminWindEnergyResourceAssessment[J].JournalofNaturalResources，2010，25(12)：2101-2112.

[12] 周榮衛(wèi)，何曉鳳，朱蓉，等.中國(guó)近海風(fēng)能資源開發(fā)潛力數(shù)值模擬[J].資源科學(xué)，2010，32(8)：1434-1443.

ZHOURongwei,HEXiaofeng,ZHURong,etal.NumericalSimulationoftheDevelopmentPotentialofWindEnergyResourcesoverChina’sOffshoreAreas[J].ResourcesScience, 2010, 32(8)：1434-1443.

[13] 朱蓉，何曉鳳，程興宏，等.區(qū)域風(fēng)能資源的數(shù)值模擬評(píng)估方法[J].風(fēng)能，2010(4)：50-54.

ZHURong,HEXiaofeng,CHENGXinghong,etal.NumericalSimulationAssessmentTechnologyofRegionalWindEnergyResource[J].WindEnergy, 2010(4)：50-54.

[14] 姜?jiǎng)?chuàng)業(yè)，孫嫻，徐軍昶.MM5/CALMET數(shù)值模擬在陜北風(fēng)能資源評(píng)估中的應(yīng)用[J].中國(guó)沙漠，2011，31(6)：1606-1610.

JIANGChuangye,SUNXian,XUJunchang.ApplicationofMM5/CALMETNumericalSimulationinWindEnergyResourceAssessmentofNorthernShaanxiProvince[J].JournalofDesertResearch, 2011, 31(6)：1606-1610.

[15] 成馳，楊宏青，袁業(yè)暢，等.基于數(shù)值模擬的湖北省風(fēng)能資源儲(chǔ)量估計(jì)[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011，39(12)：7373-7377.

CHENGChi,YANGHongqing,YUANYechang,etal.ReserveEstimationofWindEnergyResourcesinHubeiProvinceBasedonNumericalSimulation[J].JournalofAnhuiAgriculturalSciences, 2011, 39(12)：7373-7377.

[16] 王婷，李翠花，胡婭敏，等.廣東省風(fēng)能資源分布的數(shù)值模擬[J].熱帶地理，2013，33(1)：1-8.

WANGTing,LICuihua,HUYamin,etal.NumericalSimulationoftheDistributionofWindEnergyResourcesinGuangdongProvince[J].TropicalGeography, 2013, 33(1)：1-8.

[17] 中國(guó)氣象局風(fēng)能太陽能資源評(píng)估中心.中國(guó)風(fēng)能資源的詳查和評(píng)估[J].風(fēng)能，2011(8)：26-30.

CMA Wind and Solar Energy Resources Center. Detail Survey and Evaluation of Wind Energy Resources in China[J]. Wind Energy, 2011(8)：26-30.

[18] 王娟敏，高雪玲，毛明策，等.基于GIS的陜西風(fēng)電場(chǎng)微地形選址技術(shù)研究[J].陜西氣象，2014(4)：15-19.

WANG Juanmin, GAO Xueling, MAO Mingce, et al. Study on Micro-terrain Sitting Technology of Wind Farm Based on GIS[J]. Journal of Shaanxi Meteorology, 2014( 4)：15-19.

[19] 李楠，孫鴻雁，李陽，等.吉林省MM5(MRF)中期模式分季節(jié)分系統(tǒng)24-48小時(shí)降水能力檢驗(yàn)[J].吉林氣象，2010(4)：16-22，26.

LI Nan, SUN Hongyan, LI Yang, et al. Capability Test of MM5(MRF) in 24-48 h Precipitation Divided by Seasons and Systems in Jilin Province[J]. Journal of Jilin Meteorology, 2010(4)：16-22, 26.

[20] 賀志明，吳瓊，陳建萍，等.沙嶺風(fēng)場(chǎng)風(fēng)速預(yù)報(bào)試驗(yàn)分析[J].資源科學(xué)，2010，32(4)：656-662.

HE Zhiming, WU Qiong, CHEN Jianping, et al. An Experimental Analysis of Wind Speed Prediction in Shaling Wind Field[J]. Resources Science, 2010, 32(4)：656-662.

[21] CHANDRASEKAR A R, PHIBRICK R, CLARK B, et al. Evaluating the Performance of a Computationally Efficient MM5/CALMET System for Developing Wind Field Inputs to Air Quality Models[J]. Atmospheric Environment, 2003(37)：3267-3276.

[22] YU W, BENOIT R, GIRARD C, et al. Wind Energy Simulation Toolkit (BEST)：A Wind Mapping System for Use by the Wind-energy Industry [J]. Wind Engineering, 2006(30)：15-33.

Application Research on High Resolution Numerical Simulation on GuangxiWindEnergyResourceDistribution

HE Ru1,2, OU Yi2, SU Zhi1,2, ZHOU Shaoyi1,2

(1.GuangxiMeteorologicalServiceCenter,Nanning,Guangxi530022,China; 2.GuangxiClimateCenter,Nanning,Guangxi530022,China)

Abstract：NumericalmodeforwindenergyresourcescombiningmesoscaleMM5andsmallscaleCALMETisusedfornumericalsimulationonwindenergyresourcesparametersincludingwindspeed,windpowerdensity,andsoonduringtheperiodfromJunein2009toMayin2010inGuangxizhuangautonomousregion(thereafterasGuangxi).HighresolutiondistributiondiagramofwindenergyresourcesinGuangxiisprovidedaswellandtestdatafromsixanemometertowersofGuangxiwindenergyprofessionalobservationnetworkverifiessimulatingeffects.Resultsindicatethatsimulatingeffectsarereasonableandgood.Itisconcludedthataveragesimulationerrorofwindspeedat70mheightis7.88%whichaccordswithfactorsforGuangxiwindenergyresources,climatecharacteristicsandtopographicfeaturesandisabletomacroscopiclyreflectdistributioncharacteristicsofwindenergyresourcesinGuangxi.Asawhole,windenergyresourcesinthosehighelevationmountainousareasinnorthGuangxi,southGuangxiandBeibugulfcoastalareasareabundantwhileinwesternhillylandandeasternrivervalleyplainarefewer.Winteristheoptimalseasonforwindenergyresourcesutilization,springandautumntakessecondplaceandsummeristhelesser.Itissuggestedtoestablishanemometertowersandcarryoutobservationandevaluationinsimulatingareaswithabundantresourcessoastofurthermakeclearwindenergyresourcesandactualdistribution.

Keywords：windenergyresource;numericalsimulation;windspeed;windpowerdensity;windtower

收稿日期：2016-03-09

基金項(xiàng)目：廣西自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(2015GXNSFBA139189)

doi:10.3969/j.issn.1007-290X.2016.06.005

中圖分類號(hào)：P425.63；P435

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1007-290X(2016)06-0024-06

作者簡(jiǎn)介：

何如(1983)，女，廣西三江人。工程師，理學(xué)碩士，從事氣象能源開發(fā)與氣候應(yīng)用服務(wù)研究。

歐藝(1973)，男，廣西桂平人。高級(jí)工程師，理學(xué)學(xué)士，從事氣候變化與氣候預(yù)測(cè)技術(shù)研究。

蘇志(1964)，女，廣西欽州人。高級(jí)工程師，理學(xué)學(xué)士，從事氣象能源開發(fā)與氣候應(yīng)用服務(wù)研究。

(編輯王夏慧)