風速系列一致性修正方法研究

張 洋

(江蘇省電力設計院，江蘇 南京 211102)

風速系列一致性修正方法研究

張 洋

(江蘇省電力設計院，江蘇 南京 211102)

近幾十年來，受人類活動和環境變化的影響，氣象臺觀測風速呈明顯的下降趨勢。本文通過聚均修正、提取趨勢項修正、聚均修正+提取趨勢項修正三種修正方法對風速系列進行修正，推求滿足頻率計算一致性要求的風速系列。實際應用表明，修正方法具有良好的適應性及修正效果。

風速系列；一致性；聚均修正；提取趨勢項修正。

1 問題提出

近幾十年來，受人類活動和環境變化(如城市化發展、樹木生長等)的影響，氣象臺站周邊環境發生了較大的變化，許多氣象臺站處于“圍城”中，觀測風速呈明顯的下降趨勢。

頻率計算是推求設計風速的傳統方法，也是我國電力工程設計風速計算規范規定采用的方法，但頻率計算的前提是風速變量為具有同一總體的獨立隨機變量，而以往多項研究和本次研究的結果都表明，臺站的風速存在趨勢變化，不宜視為具有同一總體的獨立隨機變量，因此在進行頻率計算之前，必須先對風速系列值進行一致性修正。如何推求符合頻率計算一致性要求的風速系列已成為電力工程建設設計風速面臨的一項迫切任務。

2 修正流程

風速受眾多因素的影響，如：高大建筑物、叢林、工礦、煙囪等。如果從各影響因素入手，不難分析出造成風速趨勢性變化的原因，但風速系列的一致性修正不只是要找出不一致的原因，更重要的是要確知由此而產生的不一致的量值。如果能夠從物理成因出發，分解剖析出風速的各種影響因素所遵循的變化規律，并且能夠建立可靠而精確的數學模型綜合所有因素的作用加以集成描述，通過模型求解來計算風速值的下降量，并作出相應的修正，當然是最令人信服的，但事實上由于受到客觀資料條件和主觀認識水平的限制，無論建模還是求解都是非常困難的。本項研究主要通過統計途徑，結合成因調查對風速系列進行一致性修正，采用了聚均(聚類分析+均值相等)修正、提取趨勢項修正及其兩者結合的三種方法，對風速系列進行修正及檢驗，然后對滿足一致性要求的修正系列進行頻率計算，求出臺站的設計風速。

風速系列一致性修正及檢驗流程見圖1。

圖1 一致性修正及檢驗流程圖

風速系列的一致性主要表現為持續性、趨勢性、周期性等，因此檢驗也主要針對這幾方面進行。

本次采用自相關系數檢驗、秩號自相關系數檢驗方法檢驗風速系列的持續性，接受假設表明系列無持續性，否則說明存在持續性；采用秩號—序號相關系數檢驗、Kendall檢驗、秩和檢驗方法檢驗風速系列的趨勢性，接受假設表明系列無趨勢性，否則說明存在趨勢性；采用游程檢驗、轉折點檢驗方法檢驗風速系列的隨機性，接受假設表明系列的隨機性較好，否則說明隨機性較差。

3 修正原理

(1)聚均(聚類分析+均值相等)修正

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類分析的目標就是在相似的基礎上收集數據來分類。

傳統的統計聚類分析方法包括系統聚類法、分解法、加入法、動態聚類法、有序樣品聚類、有重疊聚類和模糊聚類等。

本文采用的是有序樣本聚類法，又稱為最優分段法。該方法是由費歇在1958 年提出的。它主要適用于樣本由一個變量描述的情況，或者將多變量綜合成為一個變量來分析。有序樣本聚類法常常被用于系統的評估問題，被用來對樣本點進行分類劃級。

最優分割法聚類步驟如下：

設有序樣品x(1)，x(2)，…，x(n)。他們可以是從小到大排列，也可以是按時間的先后排列。

①定義類的直徑

設某類G中包含的樣品有就{X(1)，X(2)，……X(n)(X(t)為m唯向量)}( j > i)，記為G ={i，i +1……，j}。該類的均值向量為該類的均值向量為

②定義分類的損失函數

用 b(n，k)表示將n個有序的樣品分為k類的某種分法：

定義上述分類法的損失函數為

當n，k固定時，L[b(n，k)]越小，即表示各類的離差平方和越小，分類越合理，因此要尋找一種分法b(n， k)，使分類損失函數L達最小。

③ L[b(n，k)]的遞推公式

費希爾算法最核心的部分是利用以下兩個遞推公式：

④最優解得求法

若分類數k是已知的，求分類法b(n，k)，使它在損失函數意義下達到最小，其求法如下：

首先，找出分點jk，使遞推公式達到最小，即

然后找jk-1，使它滿足L[P(jk, k-1)]=L[P(jk-1-1, k-2)]+ D(jk-1, jk-1)，得到第k-1類Gk-1={ jk-1，jk-1+1……, jk-1}，類似的方法依次可得到所有類G1，G2，……Gk，這就是我們欲求的最優解。

均值相等修正是指在分段后部分段落采取加上段間的均值差值，從而使各段均值相等。

(2)提取趨勢項修正

時間系列Z(t)一般由趨勢項A(t)、周期項P(t)、突變項B(t)和隨機項R(t)組成，表達式為：

因周期項P(t)和突變項B(t)并不明顯，即時間系列Z(t)可看作為趨勢項A(t)和隨機項R(t)之和。若能夠將趨勢項A(t)從時間系列中分割出來，則A(t)已知，t = 1，2，…，n，而一致性修正的目的是要消除風速系列中的趨勢項，因此可按下式修正：

式中： Z'(t)為修正后風速；Z(t)為經過高度、時

距修正后離地10m高10min平均最大風速；

A(1)為時間系列第1項的趨勢值；A(t)為時

間系列第t項的趨勢值。

(3)聚均修正+提取趨勢項修正

在聚均修正的基礎上再采用提取趨勢項修正，在此不再贅述。

4 實例應用

筆者收集了江蘇省71個常規氣象臺站離地10m高10min平均最大風速系列資料，可明顯地看出絕大部分臺站風速呈現下降趨勢。分別選取平原、丘陵等典型地形所在氣象臺站風速系列進行一致性修正，效果良好，達到預期目標。

下面以蘇南某平原站風速系列(1956年～2007年)為例，進行一致性修正，原始風速系列見圖2。

(1)聚類分析

最優分割結果見表1。

表1 最優分割結果

本次采用2段分類法。1956年～1977年均值18.10，1978年～2007年均值15.17，即1978年～2007年風速系列值加上兩段均值的差值。修正后系列稱為修正1系列。

(2)提取趨勢項修正

趨勢項A(t)可用指數、對數、多項式等描述。本次取2次多項式描述，系數a0、a1和a2分別為20.20、-0.17128631、0.00107585。修正后系列稱為修正2系列。

(3)聚均修正+提取趨勢項修正

在上述聚類分析的基礎上再采用提取趨勢項修正。趨勢項A(t)同樣取2次多項式描述，系數a0、a1和a2分別為18.90、0.00625678、-0.00039754。修正后系列稱為修正3系列。

對上述三種修正系列分別進行一致性檢驗，檢驗結果見表2。

表2 一致性檢驗結果

經考慮一致性檢驗結果等因素綜合分析后本站設計風速擬采用修正2風速系列，風速系列見圖2。

圖2 風速系列圖

經頻率計算得上述臺站100年一遇設計風速為27.2m/s，50年一遇設計風速為26.1m/s。

5 結語

近幾十年來，受人類活動和環境變化的影響，氣象臺站周邊環境發生了較大的變化，許多氣象臺站處于“圍城”中，觀測風速呈明顯的下降趨勢，因此風速系列不宜視為具有同一總體的獨立隨機變量而直接進行頻率計算。本文通過聚均修正、提取趨勢項修正、聚均修正+ 提取趨勢項修正三種修正方法對風速系列進行修正，推求滿足頻率計算一致性檢驗要求的風速系列，為風速系列一致性修正深入研究提供新的技術基礎。實際應用表明，修正方法適應性強、效果好。

[1]李國芳，陳阿平，華家鵬．設計潮位計算中若干問題探討[J]．水電能源科學，2006，(03)．

[2]鐘連德，陳永勝，等．基于有序聚類分析的高速公路路段長度劃分研究[J]．武漢理工大學學報(交通科學與工程版)，2008，(01)．

Study of Wind Speed Series Consistency Correction Methods

ZHANG Yang
(Jiangsu Electric Power Design Institute, Nanjing 211102, China)

In the past years, wind speed which is affected by human activity and environmental changes shows a obvious downward trend. Referring to the three correction methods : correction of the cluster analysis and mean equality, correction of the trend extraction, Correction of the cluster analysis and mean equality & Correction of the trend extraction,wind speed series which meets the requirement of frequency calculation consistency is created in this paper.Practical application shows that the correction methods have good adaptation and correction result.and the normal height linely in long region.

wind speed series; consistency; correction of the cluster analysis and mean equality; correction of the trend extraction.

TK89

B

1671-9913(2011)03-0019-04

2011-04-28

張洋(1983- )，男，江蘇鹽城人，碩士，現主要從事電力工程氣象研究。