臺風“布拉萬”遠端風場陣風特性分析

王小松, 郭增偉, 袁 航， 趙 林

(1. 重慶交通大學 山區橋梁結構與材料教育部工程研究中心, 重慶 400074； 2. 同濟大學 土木工程防災國家重點實驗室，上海 200092)

我國地處太平洋東岸，華南和東南沿海每年均會受到在西太平洋及南海生成的臺風的襲擾，給當地帶來巨大的經濟損失及人員傷亡，據不完全統計，2013年臺風“菲特”致直接經濟損失就達到623.3億元。為保證強臺風多發地區風敏感結構的安全，準確描述作用于其上的風荷載成為亟需解決的首要關鍵問題，而強臺風的大量實測和分析無疑是了解強風特性最直接、最有效的手段。在過去的近20年的時間里，一些風工程研究發達的國家和地區已作了大量的強風實測工作，研究成果相對較多[1-9]。我國在近些年雖然對入侵的臺風進行一定的監測分析[10-16]，但是實測數據仍然相對較少，且臺風具有地域性和強變異性，因此目前臺風的研究成果仍不夠系統不能以一整套完整的科學理論來指導實際工程。

陣風因子隨計算時距變化的統計規律是強風觀測和分析中一項重要研究內容，Durst利用良態強風數據得到了順風向陣風因子均值隨陣風計算時距的變化曲線，其研究成果至今仍被美國規范所采用。在這之后，基于不同地區實測數據的相關研究雖然較多，但由于各地區風特性、地形地貌以及觀測高度等因素的差異，導致研究結果也不盡相同，且大多研究僅關注順風向陣風因子均值隨計算時距的變化，橫風向和豎向陣風因子均值和極值隨計算時距變化規律的研究卻鮮有報道。

本文基于安裝在西堠門大橋上的高頻超聲風速儀，采集到2012年臺風“布拉萬(Bolaven)”整個過程的所有有效風速數據，并對整個過程脈動風速記錄數據進行分析。首次探討了該次臺風遠端的基本風特性(如平均風速、平均風向角、紊流強度、陣風因子)，而后采用概率統計的方法研究了不同時距的陣風因子之間的統計關系，從而得到有意義的結論，為同類型結構抗風設計提供參考。

1 臺風“布拉萬”及風速現場實測

西堠門大橋是位于浙江省舟山市跨越金塘島和冊子島之間海域的世界第二大跨徑跨海懸索橋，橋位處水文、地質、氣候條件復雜，冬季季風盛行常年受到臺風、季風的侵襲，為了對橋梁抗風安全性能進行及時有效評估，在橋梁上安裝6個超聲風速儀和2個螺旋槳風速儀用來獲取風場特性，其中超聲風速儀為英國Gill公司生產的WindMaster Pro，采用頻率為32 Hz，安裝于主跨1/4、1/2、3/4斷面處距離橋面5 m的燈柱上(距離海平面62.6 m)，螺旋槳風速儀采樣頻率為1 Hz，安裝與橋塔塔頂，具體安裝位置如圖1所示。由于收集三維風速的點位有6個，為了簡化工作量，文本所有處理的實測數據均來自于位于主跨1/4斷面的超聲風速儀。

圖1 西堠門大橋風速儀總體布置圖 Fig.1 Anemometer arrangement of Xihoumen Bridge

臺風“布拉萬”(Bolaven)于2012年8月20日14時在西北太平洋洋面上生成，8月22日05時“布拉萬”在西北太平洋洋面上加強為臺風，并以每小時15 km左右的速度向西偏北方向移動，強度繼續加強。8月27日05時超強臺風“布拉萬”中心移動至浙江省象山縣東南方大約540 km的東海東南部海面上，中心附近最大風力達到52 m/s，并仍以每小時25 km左右的速度向西偏北方向移動，強度緩慢減弱，28日15時在朝鮮西南(黃海南道)沿海登陸，登陸從朝鮮北部進入吉林東南部地區，很快減弱為熱帶風暴，在后面的幾天慢慢減弱為低壓區直至消失，其移動路徑圖如圖2所示。

圖2 臺風“布拉萬”中心移動路徑 Fig 2. Track of typhoon ‘Bolaven’

本次臺風中心路徑距離西堠門大橋監測點約為360～380 km，監測點所采集到的臺風數據屬于遠端臺風風速。通過對實測風速的初步篩選，特選用風速檢測點處平均風速超過5 m/s時所對應的時間段內風速資料進行分析，即8月27日0時至28日12時共36個小時的風速資料分析臺風“布拉萬”遠端風場的風速脈動特性。

2 現場實測數據處理

2.1 樣本數據預處理

為使風特性分析更加準確，在進行數據處理前先對實測的臺風過程數據根據萊茵達準則將影響整體性的壞點數據從大數據中剔除，即實測風速樣本中瞬時風速的絕對值大于3倍標準差時，則認為該點記錄風速為壞點或異常值并予以清除。同時通過分析風速樣本的功率譜檢驗高頻信號的可信性，避免風速樣本序列中混雜高頻噪聲信號。

經過對大量實測數據存在的壞點處理，再將整體樣本按照規定的時距進行分割處理。樣本分割過程中選取的平均時距不同，最后得到的風場特性參數也不同。各個國家和地區的風特性有所差別，因此各國所采用平均時距也不盡相同，其中我國規范采用的是10 min為標準平均時距。本文采用我國規范的規定時距即10 min，則每個樣本的數量為32 Hz×600 s=19 200個三維風向風速數據，然后針對每個樣本分別采用輪次檢驗法對脈動風速進行平穩性檢驗。本文選取36h的風速樣本進行分析，并取20 s作為一個小區間長度來劃分10 min脈動風速樣本進行平穩性檢驗。限于篇幅具體檢驗過程不再闡述，檢驗結果表明在216個10 min風速樣本中平穩風速樣本數為203，占總數94%，非平穩風速樣本數為13，占總數6%，故可接受該臺風風速序列平穩性假定。

2.2 平均風速及風向

風速的統計處理可以采用矢量分解法和風速風向法，矢量分解法將大氣湍流風速矢量分解為順風向水平分量、橫風向水平分量和垂直分量，而風速風向法則認為自然風僅包括水平分量和垂直分量，兩種方法的區別在于矢量分解法認為風向在統計時距內是不變的，橫風向水平分量實際上是由于統計時距內風向的瞬時脈動所產生的。結構風工程中注重風對結構的作用，結構空間受力計算要求分析三維風速分量及其相關特性，故結構風工程中一般采用矢量分解法對風速實測資料進行處理。

本文實測數據均來自西堠門大橋上安裝的三維超聲風速儀，記錄樣本數據包含時間序列t,x方向的風速ux、y方向的風速uy、z方向的風速uz三個正交方向的風速。則10 min基本時距內的平均風速U、平均風向角θ為：

(1)

(2)

根據平均風速與平均風向角可得到順風向脈動風速u，橫向脈動風速v及豎向脈動風速w

u=uxcosθ+uysinθ-U

(3)

v=-uxsinθ+uycosθ

(4)

(5)

2.3 紊流強度

紊流強度Ii(i=u,v,w)是描述脈動風速統計特性的一個重要參數，反映了風速脈動的強度，

(6)

式中：σi為三個方向的脈動風速的均方差；U為基本時距內的平均風速。

2.4 陣風因子

陣風因子是用來描述脈動風速峰值大小的一個重要的參數。其可以定義為一定陣風持續期ts內的平均風速最大值與基本時距內的平均風速U比值，即：

(7)

(8)

(9)

3 實測風速分析

使用矢量分解法并采用10 min為基本統計時距，對實測風速數據進行處理，得到8月27日0時至28日12時內平均風速及水平風向隨時間變化曲線如圖3、圖4。從圖3可以清晰地看到臺風經過的整個過程中平均風速的變化規律，在8月27日14時平均風速開始出現明顯的風速增強段，于27日20時平均風速到達頂峰(19 m/s)并隨后開始減小。圖4中的風向角隨時間呈現連續性變化的特征可從一定程度上反映出數據分析的正確性。

圖3 平均風速隨時間變化 Fig.3 Time history of mean wind velocity

圖4 風向隨時間變化 Fig.4 Time history of wind direction

3.1 紊流強度

為考察臺風“布拉萬”過境前后紊流強度的時變特性，以10 min為統計時距計算臺風“布拉萬”過境前后36 h內順風向、橫風向以及豎向的紊流強度，并分別給出了三個方向紊流強度隨時間(圖5)和平均風速的變化歷程(圖6)。從圖5中可以發現：整體而言順風向紊流強度最大、橫風向次之、豎向最小。結合圖3、圖5和圖6可以發現，三個方向的紊流強度隨平均風速的增大而減小，而這種變化趨勢又以順風向紊流強度的變化最為明顯、橫風向次之，豎向最小。

圖5 紊流強度隨時間變化 Fig.5 Time history of turbulence intensity

圖6 紊流強度隨平均風速變化 Fig.6 Turbulence intensity versus mean wind speed

鑒于紊流強度隨平均風速變化，故以10 min平均風速U=15 m/s為界將風速樣本分為兩段，并對兩段樣本內三個方向紊流強度進行統計分析，結果如表1所示，顯然臺風“布拉萬”遠端風場順風向紊流強度大于《公路橋梁抗風設計規范》(JTG T D60-01—2004)給出的相應于超聲風速儀高度處紊流強度值上限值0.143，U≤15 m/s區段內順風向、橫風向、豎向風紊流強度比值為1∶0.70∶0.34，U>15 m/s區段內三個方向紊流強度比值為1∶0.73∶0.39，與規范建議的比值1∶0.88∶0.50相比，臺風“布拉萬”遠端風場橫風向和豎向風速相對脈動強度有超過10%的下降。

表1 不同風速區段紊流強度統計特性Tab.1 Turbulence intensity statistics indifferent wind speed range

3.2 陣風因子

由于該臺風樣本數據是采用32 Hz高頻三維風速儀收集，可以準確計算較短時距內的陣風因子，圖7給出了在陣風持續期1 s、3 s、1 min內三個方向陣風因子隨平均風速的變化，從圖中可以看出，在短時距1 s及3 s陣風持續期內三個方向的陣風因子隨統計時距的增大而減小、隨平均風速的增大而減小，在1 min陣風持續期內順風向及橫風向仍表現出與短時距相同規律而豎向陣風因子所得統計值則整體較小，未見一般性規律，另外，低風速下的陣風因子較高風速離散性更大，且不同陣風持續期內均表現出相同的規律；1 s和3 s的陣風因子數據離散性較1min的陣風因子更為顯著。這表明短時距條件下陣風效應更為明顯但離散性較大，使用單次風速實測樣本不能很好地反映其統計特征，需要借助統計學手段更為科學地描述其統計指標的變化。

(a) 順風向陣風因子Gu

(b) 橫風向陣風因子Gv

(c) 豎向陣風因子圖7 不同計算時距下三個方向陣風因子隨平均風速變化 Fig.7 Gust factors obtained by different time interval versus mean wind speed

(a) 陣風因子均值

(b) 陣風因子極值圖8 不同風速區間內陣風因子隨計算時距變化 Fig.8 Gust factor in different wind speed range versus time interval

為系統考察陣風因子隨陣風計算時距的變化，圖9給出了陣風計算時距為1 s、2 s、3 s、5 s、10 s、20 s、30 s、60 s、120 s、200 s和300 s條件下三個方向陣風因子的箱盒圖，很明顯三個方向陣風因子的極值、均值和方差隨著陣風計算時距的增大而減小，且陣風因子極值下降速率明顯大于均值的下降速率，表明陣風計算時距對陣風因子極值的影響更為顯著；相同陣風計算時距條件下順風向陣風因子的均值和方差最大，橫風向次之，豎向陣風因子最小，表明順風向風速脈動較其他兩個方向更為強烈。

圖9 三個方向陣風因子隨陣風計算時距的變化 Fig.9 Gust factors of different direction versus time interval

3.3 陣風因子隨紊流強度變化規律

陣風因子、紊流強度以及陣風持續期之間的關系是結構風工程研究的熱點問題之一，Choi基于實測順風向脈動風速樣本統計出3個參數之間的關系，Cao進一步將其研究成果歸納為如下公式：

(10)

式中：T為平均風速計算基本時距；ts為陣風因子計算時距；Choi建議取k1=0.62，k2=1.27，而Ishizaki建議k1=0.5，k2=1.0，Cao建議取k1=0.5，k2=1.15。基于本文實測風速，分別對陣風計算時距ts=3 s，ts=30 s，ts=120 s時順風向、橫風向和豎向陣風因子與相應的紊流強度進行回歸分析，結果如圖10所示，顯然公式(11)可以反映臺風“布拉萬”遠端風場順風向和橫風向陣風因子隨紊流強度的變化趨勢，且此時對于順風向脈動風速而言k1=0.49，k2=1.27(與Cao結果相近)，對于橫風向脈動風速而言k1=0.58，k2=1.29(與Choi結果相近)；豎向陣風因子隨豎向紊流強度的變化趨勢與公式(11)相差甚多。

圖10 三個方向陣風因子隨紊流強度的變化規律 Fig.10 Gust factors of different direction versus turbulence intensity

4 陣風因子概率分布

4.1 不同時距陣風因子概率分布

我國《公路橋梁抗風設計規范》(JTG T D60-01—2004)中規定陣風持續時距為1～3 s。一般情況下橋梁健康監測和氣象測量中風速的采樣周期一般較大(大于1 min)，難以準確獲知橋址處陣風風速，鑒于此，本文擬通過分析不同時距下陣風因子的概率分布，選擇統一的概型分布類型并據此尋找不同陣風持續期內陣風因子均值和極值的關系。

大量研究表明風速、雨量、水位等氣候參數可選用極值Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型分布描述其極值分布，廣義極值分布結合了三種極值分布的特點，在具體應用時具有更好的靈活性和擬合度。

(11)

式中：F(x)為自變量為x廣義極值分布的累計分布函數；μ為位置參數；σ為尺度參數；γ為形狀參數。當γ=0時，廣義極值分布退化為位置參數等于μ、尺度參數等于σ的極值Ⅰ型分布，γ>0時退化為位置參數等于μ-σ/γ、尺度參數等于σ/γ的極值Ⅱ型分布，γ<0退化為位置參數等于μ+σ/γ、尺度參數等于-σ/γ極值Ⅲ型分布。

為考察不同陣風持續期內三個方向陣風因子的概型分布，特選用陣風計算時距為1 s和2 min，并使用廣義極值函數對臺風“布拉萬”36個小時內陣風因子的累計概率分布進行擬合，結果如圖11所示。從圖11中可以看出廣義極值分布函數對陣風因子的累計概率分布擬合效果很好，且陣風計算時距1 s時形狀參數γ均小于0，表明陣風計算時距1 s內三個方向的陣風因子均服從極值Ⅲ型分布，而陣風計算時距為2 min時形狀參數γ均大于0，表明陣風計算時距2 min內三個方向的陣風因子均服從極值Ⅱ型分布；兩種不同計算時距內的陣風因子服從的分布概型不同。

(a) 陣風計算時距ts=1 s

(b) 陣風計算時距ts=120 s圖11 不同陣風計算時距下陣風因子累計概率經驗分布及其擬合 Fig.11 Experience cumulative probability distribution and its fitting of Gust factors under different time interval versus time interval

為深入探究不同陣風計算時距下三個方向陣風因子的概型分布，圖12給出了廣義極值分布的形狀參數γ隨陣風計算時距的變化，從中可以更為明顯的看出當陣風計算時距較短時(順風向小于120 s，橫風向和豎向小于30 s)，三個方向的陣風因子均服從極值Ⅲ型分布(γ<0)；隨著陣風計算時距的增大陣風因子將逐漸由極值Ⅲ型逐漸向極值Ⅱ型轉變。

4.2 不同計算時距下陣風因子的換算關系

我國公路橋梁抗風規范建議橋梁結構采用1～3 s的計算時距來計算陣風因子，但由于測量條件的限制一般情況下很難準確獲知短時距下的陣風因子，利用有限的風速實測資料并結合統計學手段建立不同計算時距下陣風因子的換算關系，并利用氣候測量中風速資料回歸得到短時距條件下的陣風因子則是一種高效、科學的分析方法。考慮到不同風速樣本統計特性的差異性，本文使用不同時距條件下陣風因子數據識別廣義極值分布函數中的相關特征參數，以此作為陣風因子的母體分布，在此基礎上獲得不同計算時距條件下陣風因子均值和極值(95%保證率對應的陣風因子)，并使用對數高斯分布函數對其進行擬合。

圖12 廣義極值分布中形狀參數隨陣風計算時距的變化 Fig.12 Shape parameter in the generalized extreme value distribution versus time interval

(12)

式中：a,b,c待擬合參數，G為陣風因子。圖13給出了不同計算時距條件下陣風因子均值、極值及其擬合結果，并與Krayer和王旭等[15]順風向陣風因子的統計結果進行了對比，需要說明的是Krayer結果是基于颶

風的，王旭結果則是基于上海地區的臺風。

從圖13中可以看出，陣風計算時距ts=1 s時，95%保證率條件下順風向陣風因子均值為1.48，《建筑結構荷載規范》GB5009—2012中對應于超聲風速儀高度處陣風因子取值為1.48，兩者完全一致；臺風“布拉萬”遠端風場順風向陣風因子均值隨陣風時距的變化趨勢與Krayer和王旭等統計結果基本一致；相對而言，臺風“布拉萬”陣風因子均值隨陣風時距的變化與王旭對臺風“梅花”的統計結果最為接近，而“布拉萬”陣風因子極值與Krayer的統計結果最為接近；使用對數高斯分布函數可以很好地描述三個方向陣風因子隨時間的變化規律。

圖13 陣風因子統計特征值隨陣風時距的變化 Fig.13 gust factor statistics versus time interval

5 結 論

利用高頻風速儀對遠端臺風“布拉萬(Bolawen)”影響下西堠門大橋附近海域的三維風速進行全程檢測記錄。通過分析脈動風速的紊流強度和陣風因子，主要得到以下結論：

(1)臺風“布拉萬”遠端風場高風速下三個方向的紊流強度隨平均風速的增大而減小，且順風向紊流強度為0.18，大于橋梁抗風設計規范建議值，而橫風向和豎向風速相對脈動強度均比橋梁抗風規范值小；

(2)臺風“布拉萬”遠端風場順風向、橫風向和豎向的陣風因子均服從廣義極值分布，隨著計算時距的增大其分布概型逐漸由極值Ⅲ型轉變為極值Ⅱ型，且95%保證率條件下順風向陣風因子與建筑結構抗風規范建議值一致；

(3)臺風“布拉萬”遠端風場高風速下三個方向陣風因子隨陣風計算時距的增大而減小，且陣風因子隨陣風計算時距的變換規律可以用對數高斯函數加以描述。

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