段 靜， 張 麗， 謝壯寧， 劉慕廣

(1.華南理工大學(xué) 亞熱帶建筑科學(xué)國家重點實驗室,廣州 510641；2.深圳市國家氣候觀象臺，廣東 深圳 518040)

臺風(fēng)登陸過程城市地區(qū)高空風(fēng)場特性是超高層建筑抗風(fēng)設(shè)計最為關(guān)注的重要基礎(chǔ)性問題，現(xiàn)場實測是獲取臺風(fēng)特性的最可靠方法[1-2]。常見的近地風(fēng)場觀測主要依托地表附近的氣象觀測站、近年因風(fēng)能資源研究所設(shè)置的高度百米以內(nèi)的氣象觀測塔、風(fēng)廓線儀等。在結(jié)構(gòu)抗風(fēng)研究中，為了獲取高空臺風(fēng)湍流的特征，沿海城市的超高層建筑物頂部安裝的風(fēng)速儀則成為獲取臺風(fēng)實測數(shù)據(jù)的主要來源[3-5]。出于安全方面的考慮，這些風(fēng)速儀大多會安裝在略高于屋面處，較難消除建筑本身的干擾影響，從而難以真正獲取高空自由風(fēng)場的風(fēng)速數(shù)據(jù)。因而具備一定高度的氣象塔獲取的實測資料對高空臺風(fēng)描述則彌足珍貴。

良態(tài)風(fēng)場的實測風(fēng)速序列按照平穩(wěn)隨機過程處理是共識，而臺風(fēng)風(fēng)場的實測風(fēng)速序列則具有明顯的非平穩(wěn)特征。對于非平穩(wěn)隨機過程的描述主要有兩類方法：①Gramer分解理論指出任意一個時間序列分解為時變確定性趨勢成分和平穩(wěn)零均值隨機成分，把非平穩(wěn)風(fēng)速視為時變平均風(fēng)速和平穩(wěn)脈動風(fēng)速的疊加[6]；②Priestly[7]提出的演變譜方法將非平穩(wěn)過程表達成某個平穩(wěn)過程與一確定性的調(diào)制函數(shù)的Fourier-Stieltjes積分，把非平穩(wěn)風(fēng)速視為時變平均風(fēng)速和非平穩(wěn)脈動風(fēng)速的疊加。

臺風(fēng)風(fēng)場的非平穩(wěn)性分析中時變平均風(fēng)速的提取是關(guān)鍵。早期的最小二乘擬合法、短時平均法等，后期因其自適應(yīng)性而得到廣泛應(yīng)用的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)和離散小波變換(discrete wavelet transform,DWT)都曾用于提取時變趨勢項。例如：Xu等[8-11]最先基于EMD的方法，提取非平穩(wěn)風(fēng)速序列中的時變平均風(fēng)速。申建紅等[12]對比了EMD和DWT提取時變均風(fēng)的精度，認為小波變換的方法更為準確可靠。吳本剛等[13-14]基于EMD的方法對超高層結(jié)構(gòu)西塔頂部445 m高度的實測數(shù)據(jù)和利通廣場303 m高度的實測數(shù)據(jù)進行非平穩(wěn)分析,拓展了時變的物理量，驗證了非平穩(wěn)風(fēng)速模型的準確性和優(yōu)越性。安毅等[15]對臺風(fēng)作用下上海環(huán)球金融中心492 m高度處的實測風(fēng)速序列采用EMD方法進行了高空風(fēng)場分析。已有的這些工作針對非平穩(wěn)臺風(fēng)風(fēng)場的研究均是將脈動風(fēng)速視為零均值平穩(wěn)風(fēng)速，按照平穩(wěn)隨機理論分析湍流特性；對于時變趨勢項，不同文獻均采用不同的提取方法，這些方法對風(fēng)場特性參量分析結(jié)果的影響尚未進行全面的對比研究。

若研究非平穩(wěn)脈動風(fēng)速的時變湍流特性則需結(jié)合演變譜估計方法，常用譜估計方法包括短時傅里葉變換(short-time Fourier transform,STFT)，小波變換或者S變換等，其應(yīng)用的難點在于調(diào)制函數(shù)和目標譜的確定。Huang等[16]通過改進時變功率譜密度的估計方法，對非平穩(wěn)臺風(fēng)的時變功率譜，時變相干函數(shù)等進行研究，指出時變Karman譜和Krenk相干函數(shù)模型適合描述非平穩(wěn)臺風(fēng)的頻域特性。Wang等[17]依托蘇通大橋橋址區(qū)風(fēng)速記錄探討非平穩(wěn)臺風(fēng)的時頻特性，使用不同小波方法去估計時變功率譜，發(fā)現(xiàn)其結(jié)果和時變Kaimal譜相比差別較大。

本文根據(jù)2018年超強臺風(fēng)山竹發(fā)展期間深圳氣象梯度觀測塔(SZMGT，塔高356 m)所完整記錄的三維風(fēng)速實測序列，結(jié)合風(fēng)場非平穩(wěn)性研究方法，對平均風(fēng)速剖面、湍流強度、陣風(fēng)因子、湍流積分尺度、脈動風(fēng)速譜等風(fēng)特性參量進行全面細致的分析，希望能夠加深對臺風(fēng)作用下非平穩(wěn)高空湍流特性的理解，同時擴充極端氣候下近地高空實測數(shù)據(jù)庫，為工程結(jié)構(gòu)抗風(fēng)設(shè)計提供借鑒。

1 觀測點、風(fēng)況、分析內(nèi)容及方法

1.1 觀測點概況

用于現(xiàn)場實測的深圳氣象梯度觀測塔(簡稱梯度塔)位于鐵崗水庫庫區(qū)如圖1所示，其周邊大范圍覆蓋著低矮叢林。該塔是目前國內(nèi)唯一集邊界層氣象垂直探測、大氣環(huán)境監(jiān)測、雷電防御科學(xué)研究、氣象災(zāi)害實景監(jiān)視于一體的綜合觀測及試驗平臺，能實現(xiàn)從地面到城市冠層對臺風(fēng)等強天氣開展直接觀測，也是目前亞洲第一、世界第二高的桅桿結(jié)構(gòu)鐵塔。利用該塔不同高度(分別位于離地10 m，40 m，160 m，320 m高度)安裝的三維超聲風(fēng)速儀可有效測量不同高度處的時變風(fēng)速，超聲風(fēng)速儀采樣頻率為10 Hz。

1.2 風(fēng)況及數(shù)據(jù)預(yù)處理

超強臺風(fēng)山竹(編號201822)于北京時間9月7日在西北太平洋洋面生成，9月11日8時升至超強臺風(fēng)級，9月15日2時以超強臺風(fēng)級在菲律賓呂宋島東北部沿海登陸(登陸時中心附近最大風(fēng)速為65 m/s)，9月16日17時從廣東臺山海晏鎮(zhèn)登陸(登陸中心附近最大風(fēng)速為45 m/s)，沿西西北方向向內(nèi)陸移動，并于9月17日17時停止記錄。根據(jù)深圳氣象臺的站點記錄結(jié)果，最大瞬時風(fēng)速為48.7 m/s，最大10 min平均風(fēng)速為40.7 m/s。圖2為深圳臺風(fēng)網(wǎng)記錄的超強臺風(fēng)山竹的路徑示意圖，圖中標注的是9月16日全天的氣候信息。臺風(fēng)在移動過程中與深圳市最近距離大約120 km。

根據(jù)臺風(fēng)持續(xù)時間和移動路徑，篩選出的數(shù)據(jù)分析樣本為9月16日00：00時—9月16日24:00時，共24 h的記錄數(shù)據(jù)。按照10 min基本時距劃分子樣本，由于存在4個梯度高度，24 h內(nèi)共計144×4=576個子樣本，子樣本按順序依次編號。

強風(fēng)過程伴隨的惡劣環(huán)境因素會影響測量數(shù)據(jù)的有效性，數(shù)據(jù)分析前需對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理[18]，針對數(shù)據(jù)中的無效、個別缺失和奇點數(shù)據(jù)進行處理。在數(shù)據(jù)處理過程中發(fā)現(xiàn)320 m高度處14:00—17:00記錄時段以內(nèi)有8個子樣本無效，分析時予以舍棄。

超聲風(fēng)速儀記錄的三向瞬時實測風(fēng)速序列記為ux(t),uy(t)和uz(t)。傳統(tǒng)矢量分解法對風(fēng)速風(fēng)向的轉(zhuǎn)換可參考吳本剛等進行?？紤]臺風(fēng)的風(fēng)速和風(fēng)向的時變特性時，矢量分解可參考以下公式進行

(1)

(2)

(3)

1.3 非平穩(wěn)性研究方法

分析風(fēng)速的非平穩(wěn)特征時需先提取風(fēng)速的時變趨勢，再進一步檢驗其非平穩(wěn)特征。時變趨勢通常采用DWT或EMD方法。

采用DWT提取時變趨勢項時，首要考慮的是小波母函數(shù)選擇，核心問題在于分解層數(shù)的確定。小波母函數(shù)應(yīng)選擇具有緊支集正交性的小波簇，例如db小波簇、coif小波簇、sym小波簇，本文采用精度較高的db10波；確定最佳分解層數(shù)時，先對信號進行最大分解層數(shù)分解，分別計算出各層小波能量，取小波能量突變層為最佳分解層數(shù)。本文利用最佳分解層數(shù)的低頻近似項經(jīng)小波逆變化得到最優(yōu)趨勢，作為信號的時變趨勢項。

考慮到EMD分解時可能出現(xiàn)的邊界效應(yīng)和模態(tài)混疊問題，本文作了相應(yīng)的處理。針對邊界效應(yīng)問題,采用AR模型進行端點數(shù)據(jù)延拓,前后各自延拓20個數(shù)據(jù)點；針對模態(tài)混疊問題，采用了集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)，其中添加高斯白噪聲的標準差為0.01，添加噪聲的次數(shù)為50。將原始信號按照從高頻到低頻的方法分解成若干IMF分量，最后一項為殘差項，一般將殘差項和若干低頻項疊加即可認為是趨勢項。吳本剛等指出，殘差項疊加最后1～3項低頻項可大致認為是信號的時變趨勢項。本文通過分析認為殘差項疊加最后2項低頻項即可合理描述信號的時變趨勢。

提取趨勢項后的數(shù)據(jù)是否滿足平穩(wěn)性，有很多的數(shù)學(xué)檢驗方法[19]，例如圖檢驗法，輪次檢驗法，逆序數(shù)檢驗法，單位根檢驗法等。綜合比較后，本文選擇逆序數(shù)檢驗方法對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，其原理是將數(shù)據(jù)劃分多個子段，按順序形成子段的均值序列和方差序列，統(tǒng)計逆序(前面的數(shù)據(jù)大于后面的數(shù)據(jù))的總數(shù)，構(gòu)造統(tǒng)計量，并進行非參數(shù)假設(shè)檢驗，從而判斷數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。

1.4 分析內(nèi)容

對應(yīng)于非平穩(wěn)模型，相應(yīng)要分析的主要脈動風(fēng)場參量分別為湍流強度、陣風(fēng)因子、湍流積分尺度和脈動風(fēng)速功率譜。湍流強度定義為

(4)

式中:上標*表示非平穩(wěn)模型;沒有上標*表示平穩(wěn)模型的湍流強度(下同)。相應(yīng)三個方向的陣風(fēng)因子為

(5)

式中，tg為陣風(fēng)風(fēng)速的平均時距，一般取為3 s。湍流積分尺度根據(jù)脈動風(fēng)速的自相關(guān)函數(shù)采用下式計算

(6)

式中,τ0.05為自相關(guān)系數(shù)降至0.05對應(yīng)點[20]。用于對比的縱向脈動風(fēng)速功率譜采用以下公式

(7)

2 結(jié)果分析

2.1 時變均值提取對比

為比較不同方法提取時變均值后的效果，對整個分析時長的水平方向瞬時總風(fēng)速，采用平穩(wěn)模型方法(SMM)、DWT和EEMD分別提取其時變均值的結(jié)果如圖3所示。 由圖3可見，三種方法提取的時變均值曲線和瞬時曲線的波動起伏趨勢一致，同時基于DWT或者EEMD方法的時變曲線基本圍繞SMM時變曲線上下波動。值得注意的是，圖3(d)中三種方法時變均值的缺失段涵蓋了缺失數(shù)據(jù)所處的子樣本整體長度。

(a) 10 m

(b) 40 m

(c) 160 m

(d) 320 m圖3 時變均值對比Fig.3 Comparison of time-varying mean value

對水平方向的瞬時總風(fēng)速提取時變均值后的剩余分量的方差進行分析。根據(jù)DWT的提取結(jié)果進一步計算10 m、40 m、160 m和320 m高度處的剩余分量方差分別為1.82、1.77、1.75和1.73，EEMD的相應(yīng)結(jié)果為2.45、2.54、2.65和2.60，SMM的相應(yīng)結(jié)果為2.65、2.79、2.90和2.89。對實測數(shù)據(jù)提取時變均值后，DWT對應(yīng)的剩余分量的方差結(jié)果是最小的，所以申建紅等認為使用小波變換提取信號的時變趨勢項精度相對更高。

2.2 縱向平均風(fēng)速剖面

取涵蓋最大風(fēng)速時段(14:30—15:50)的臺風(fēng)縱向平均風(fēng)速剖面分析?；诟鞣N方法繪制了該時段內(nèi)10 min時距的子樣本平均風(fēng)速剖面，并與現(xiàn)行GB50009—2012《建筑結(jié)構(gòu)荷載規(guī)范》[21]建議的B類和C類地貌對應(yīng)的風(fēng)速剖面進行比較，結(jié)果如圖4所示。圖中DWT和EEMD 方法計算10min時距的平均風(fēng)速時取相應(yīng)時距內(nèi)時變平均風(fēng)速的均值。由圖4可見，大風(fēng)時段梯度塔的實測平均風(fēng)速剖面更接近C類地貌對應(yīng)的風(fēng)剖面(規(guī)范中對應(yīng)地面粗糙指數(shù)取值0.22)。比較運用不同方法計算的同高度處的相對風(fēng)速比值，SMM計算結(jié)果最大，EEMD方法次之，DWT方法最小。

(a) SMM

(b) DWT

(c) EEMD圖4 平均風(fēng)速剖面Fig.4 Mean wind speed profiles

2.3 樣本的平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

采用逆序檢驗法對基于各種方法分離的脈動風(fēng)速的平穩(wěn)性進行檢驗，結(jié)果如圖5所示。逆序檢驗方法中子段長度會對檢驗結(jié)果產(chǎn)生影響。本文取子段長度30(對應(yīng)平均時距3 s)，對10 min子樣本的均值統(tǒng)計量進行假設(shè)檢驗?？傮w而言，采用DWT和EEMD后數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性優(yōu)于SMM，說明提取時變趨勢項后，數(shù)據(jù)平穩(wěn)性更好。當(dāng)子段長度為30時，SMM中所有高度測點數(shù)據(jù)平穩(wěn)性平均通過率為75.98%，而對應(yīng)于DWT和EEMD方法的平均通過率分別為97.88%和97.08%。平穩(wěn)性檢驗的結(jié)果為將脈動風(fēng)速按照平穩(wěn)隨機過程進行分析提供依據(jù)。

圖5 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗Fig.5 Data stationarity test

2.4 湍流強度

湍流強度反映了風(fēng)速脈動的相對強度，是對大氣湍流最簡單的描述。不同來流方向?qū)?yīng)的下墊面粗糙度不同，可能會影響到該處的湍流強度。SZMGT在臺風(fēng)山竹期間的實測風(fēng)向角記錄，在文獻[22]中給出了詳細說明，其中風(fēng)向轉(zhuǎn)變明顯時段正對應(yīng)風(fēng)速時程的大風(fēng)時段。根據(jù)式(4)，取基本時距為10 min的各向子樣本計算，基于不同方法討論不同高度湍流強度隨風(fēng)向角的變化規(guī)律，結(jié)果如圖6所示。由圖6可見，湍流強度分量隨高度的增加而減??；采用不同方法計算得到的湍流強度存在一定差異，SMM計算的湍流強度最大、EEMD的計算值次之、DWT的最小，這和以上采用這3種方法計算脈動風(fēng)速方差的差異特征是一致的。同時在東風(fēng)及其附近(遠場地貌上對應(yīng)的是高度900 m左右的羊臺山森林公園)，不同方法計算的各向湍流強度相對最大，該變化趨勢隨測點高度的增加更為明顯。

(a) 10 m-SMM

(b) 40 m-SMM

(c) 160 m-SMM

(d) 320 m-SMM

(e) 10 m-DWT

(f) 40 m-DWT

(g) 160 m-DWT

(h) 320 m-DWT

(i) 10 m-EEMD

(j) 40 m-EEMD

(k) 160 m-EEMD

(l) 320 m-EEMD圖6 湍流強度隨風(fēng)向角變化Fig.6 Variation of turbulence intensity with wind direction

進一步分析湍流強度分量的變化規(guī)律，計算不同高度子樣本三個方向湍流強度的均值之比，結(jié)果如表1所示。由表1可見，采用SMM得到的低空測點其三向湍強比值基本穩(wěn)定在1∶0.84∶0.52，這與JTG/T 3360-01—2018《公路橋梁抗風(fēng)設(shè)計規(guī)范》[23]中建議的Iu∶Iv∶Iw=1∶0.88∶0.50較為接近；高空測點湍強比值隨高度增加而增大；其他方法也出現(xiàn)了湍強比值隨高度增加而增大的現(xiàn)象。提取臺風(fēng)的時變趨勢項后，各項湍流強度雖然較平穩(wěn)模型計算結(jié)果小，但是臺風(fēng)橫向湍流和豎向湍流相對增強，較橋梁規(guī)范建議比值偏大。

表1 三向湍強比值Tab.1 Turbulence intensity ratio

從建筑抗風(fēng)設(shè)計的角度，縱向湍流強度沿高度的變化規(guī)律是工程師關(guān)注的重點?，F(xiàn)將各種方法計算的湍流強度剖面和規(guī)范推薦的4類地貌對應(yīng)的剖面進行比較，結(jié)果如圖7所示。由圖7可知，SMM和EEMD方法計算的縱向湍流強度剖面與D類地貌比較接近，DWT計算的縱向湍流強度剖面略小于C類地貌對應(yīng)剖面。

圖7 縱向湍流強度剖面Fig.7 Longitudinal turbulence intensity profiles

2.5 陣風(fēng)因子

陣風(fēng)因子與湍流強度及陣風(fēng)持續(xù)期的關(guān)系是結(jié)構(gòu)風(fēng)工程中關(guān)注的熱點問題[24]。本節(jié)以3 s陣風(fēng)持續(xù)期討論基于不同方法和高度計算的陣風(fēng)因子隨湍流強度的變化規(guī)律如圖8所示。然后討論不同陣風(fēng)持續(xù)期和基本時距與陣風(fēng)因子的相互關(guān)系。

(a) Gu-SMM

(b) Gv-SMM

(c) Gw-SMM

(d) Gu-DWT

(e) Gv-DWT

(f) Gw-DWT

(g) Gu-EEMD

(h) Gv-EEMD

(i) Gw-EEMD圖8 陣風(fēng)因子隨湍流強度的變化Fig.8 Gust factors versus the turbulence intensity

由圖8可見，陣風(fēng)因子和湍流強度關(guān)系呈高度相關(guān)性；陣風(fēng)因子隨高度的增加而減小。采用不同方法計算得到的陣風(fēng)因子存在一定差異，SMM計算的陣風(fēng)因子最大、EEMD的計算值次之、DWT的最小。

進一步分析縱向湍流強度和陣風(fēng)因子之間的關(guān)系，Gu不只是和Iu有關(guān)，還取決于風(fēng)速的平均時距T和所考慮陣風(fēng)的持續(xù)時間tg，通常用下式表示

(8)

式中:k1和k2為兩個待定的常數(shù)，可通過擬合的方法獲取。在T=600 s，tg=3 s的工況下，本文擬合得到的k1為0.55，k2為1.14，和Cao等建議k1為0.5，k2為1.15較為接近。

陣風(fēng)因子的大小與陣風(fēng)持續(xù)期tg和基本時距的選擇有關(guān)。對10 min和1 h兩種基本時距，以縱向陣風(fēng)因子為例，對比不同方法計算的各高度陣風(fēng)因子隨持續(xù)期的變化規(guī)律，結(jié)果如圖9所示。由圖9可見，陣風(fēng)因子隨持續(xù)時距的增加而減小，在單對數(shù)坐標下呈現(xiàn)非線性變化；隨基本時距的增加而增大；隨高度的增加而減小。由于存在高度相關(guān)性，采用不同方法計算得到的陣風(fēng)因子的差異特征和湍流強度的差異特征一致，以10 m高度10 min基本時距實測結(jié)果為例，基于SMM、DWT和EEMD方法計算的縱向陣風(fēng)因子均值分別為1.795、1.445和1.557。該結(jié)果可認為是按照實測平均風(fēng)剖面判別的C類地貌的結(jié)果，按照規(guī)范給出的良態(tài)風(fēng)氣候下陣風(fēng)因子估算公式G=1+gIu(g取2.5)，C類地貌下陣風(fēng)因子取值為1.575，與EEMD結(jié)果比較接近。

(a) 基本時距10 min(10 m)

(b) 基本時距1 h(10 m)

(c) 基本時距10 min(40 m)

(d) 基本時距1 h(40 m)

(e) 基本時距10 min(160 m)

(f) 基本時距1 h(160 m)

(g) 基本時距10 min(320 m)

(h) 基本時距1 h(320 m)圖9 陣風(fēng)因子隨時距的變化Fig.9 Gust factors versus the sample duration

2.6 湍流積分尺度

相對于以上所討論的其他風(fēng)場參數(shù)，湍流積分尺度的離散性要更大一些。以縱向湍流積分尺度為例討論其離散性和分布規(guī)律，結(jié)果如圖10所示。由圖10可見，采用SMM計算得到的Lu相對離散，隨平均風(fēng)速的增加而增大的趨勢最明顯；DWT計算的Lu相對最小，隨平均風(fēng)速增加而增大的趨勢相對不明顯；EEMD方法計算的Lu介于SMM和DWT之間，隨平均風(fēng)速增加而增大的趨勢相對明顯。

(a) 10 m

(b) 40 m

(c) 160 m

(d) 320 m圖10 縱向湍流積分尺度隨平均風(fēng)速的變化Fig.10 Variation of Longitudinal turbulence integral scales with mean wind speed

取縱向湍流積分尺度均值分析其沿高度的變化規(guī)律，并與日本規(guī)范提供的推薦值對比，結(jié)果如圖11所示。由圖11可見，SMM計算的湍流積分尺度剖面和AIJ—2004《AIJ recommendations for loads on building》[25]的推薦剖面較為一致；EEMD計算結(jié)果次之，約為SMM計算結(jié)果的1/2；DWT的計算結(jié)果最小，約為SMM計算結(jié)果的1/7。這個結(jié)果與Tao等[26]采用DWT對蘇通大橋的實測湍流積分尺度的分析所得到湍流積分尺度偏少的結(jié)論相一致。

圖11 縱向湍流積分尺度剖面Fig.11 Longitudinal turbulence integral scale profiles

相比于圖7所表示的不同方法得到的湍流強度的變化和差異，不同方法所得到的湍流積分尺度分布的差異更為顯著。本文認為，在采用非平穩(wěn)方法提取時變平均風(fēng)速時把將真實脈動分量中的低頻部分一并提取掉是產(chǎn)生這個問題的主要原因，后續(xù)在對比湍流譜中可以得到進一步的證實。

2.7 脈動風(fēng)速譜

對于脈動風(fēng)速譜，以縱向脈動風(fēng)速譜為例，取大風(fēng)時段1 h(13:00—14:00)的實測數(shù)據(jù)進行分析，并與Von-Karman譜進行對比，結(jié)果如圖12所示。其中Karman譜公式中湍流積分尺度參照AIJ—2004推薦公式進行計算。由圖12可見，在不同高度處，SMM和EEMD的實測脈動風(fēng)速譜比較接近且和Karman譜一致性較好，而DWT的實測脈動風(fēng)速譜在低頻段明顯偏低，其湍流能量明顯偏小。脈動風(fēng)速譜的變化規(guī)律可進一步佐證DWT方法在提取時變均風(fēng)時，可能將屬于脈動風(fēng)的某些長周期成分作為平均風(fēng)一并提取，導(dǎo)致與頻域相關(guān)的風(fēng)場特性參量明顯偏低、尤其是對低頻分量極為敏感的湍流積分尺度。

(a) 10 m

(b) 40 m

(c) 160 m

(d) 320 m圖12 縱向脈動風(fēng)速譜對比Fig.12 Comparison of longitudinal fluctuating wind spectra

3 結(jié) 論

由本文研究可以得到以下結(jié)論：

(1) 考慮非平穩(wěn)特性對于脈動風(fēng)場特性的影響較大，對平均風(fēng)速剖面的影響不大。

(2) 大風(fēng)時段氣象梯度塔的實測平均風(fēng)速剖面接近C類地貌對應(yīng)的結(jié)果。

(3) 對于縱向湍流強度剖面，SMM和EEMD方法與D類地貌比較接近，DWT方法略小于C類地貌對應(yīng)剖面。

(4) 陣風(fēng)因子的差異特征和湍流強度一致，SMM計算值最大、EEMD計算值次之、DWT計算值最小。

(5) 對于縱向湍流積分尺度，SMM計算結(jié)果和AIJ—2004的建議值較為接近；非平穩(wěn)模型的計算結(jié)果顯著偏小。

(6) SMM和EEMD的脈動風(fēng)速譜和Karman譜一致性較好；DWT的脈動風(fēng)速譜在低頻段明顯偏小。

在非平穩(wěn)分析中，如何建立恰當(dāng)合理的時變平均風(fēng)速信號的提取方法、保證脈動分量參數(shù)不失真可能是后續(xù)需要進一步研究的問題。