臺風(fēng)“妮妲”登陸期間沿海輸電線路局地風(fēng)場數(shù)值模擬研究

蔡彥楓，黃穗，黃增浩

（1.中國能源建設(shè)集團廣東省電力設(shè)計研究院有限公司，廣州 510663；2.廣東科諾勘測工程有限公司，廣州 510663；3.南方電網(wǎng)科學(xué)研究院，廣州 510663）

0 引言

臺風(fēng)是造成電力設(shè)施損毀，威脅沿海輸電線路安全穩(wěn)定運行的最主要自然災(zāi)害。以南方電網(wǎng)為例，自2003 年以來，110 kV 等級及以上的主干電網(wǎng)因登陸臺風(fēng)造成的倒塔、桿塔受損、斷線等的重大風(fēng)災(zāi)事故共發(fā)生10 起，其中2011—2015 年更是連續(xù)5 年每年出現(xiàn)1 起［1］，國民經(jīng)濟蒙受巨大損失。因此，防范和應(yīng)對臺風(fēng)引起的風(fēng)災(zāi)事故一直都是電網(wǎng)防災(zāi)減災(zāi)工作的重、難點［2-4］。為了準(zhǔn)確掌握臺風(fēng)的致災(zāi)機理，科學(xué)制定防災(zāi)減災(zāi)措施，有必要針對沿海輸電線路局地風(fēng)場開展觀測、數(shù)值模擬等一系列基礎(chǔ)研究。

沿海輸電線路普遍采用架空線-塔形式，對風(fēng)荷載的變化較為敏感［5-6］。輸電線路風(fēng)荷載計算需要輸入的風(fēng)特性參數(shù)有：10 m高度風(fēng)速、水平風(fēng)速廓線、湍流強度、陣風(fēng)系數(shù)等。臺風(fēng)作為低壓渦旋性天氣系統(tǒng)，其自身的風(fēng)特性參數(shù)顯著區(qū)別于輸電線路結(jié)構(gòu)設(shè)計所依據(jù)的一般風(fēng)特性參數(shù)［7-8］，因此引起了工程技術(shù)人員的廣泛關(guān)注。目前在結(jié)構(gòu)風(fēng)工程領(lǐng)域中，關(guān)于臺風(fēng)影響的研究手段主要有現(xiàn)場觀測、風(fēng)洞實驗、數(shù)值模擬等3 種。其中，現(xiàn)場觀測利用風(fēng)速傳感器、超聲測風(fēng)儀等觀測儀器獲取臺風(fēng)風(fēng)場內(nèi)實際風(fēng)特性參數(shù)，并配合加速度傳感器、應(yīng)變計等傳感器獲取結(jié)構(gòu)的真實動力響應(yīng)進行分析［9-10］。風(fēng)洞實驗依托大氣邊界層風(fēng)洞設(shè)施，在實驗室環(huán)境中還原臺風(fēng)近地面的平均風(fēng)速廓線，針對不同形式的線-塔氣彈模型，獲取動力響應(yīng)特征［11］。數(shù)值模擬則借助計算流體力學(xué)（computational fluid dynamics，CFD）軟件模擬不同地形下的臺風(fēng)風(fēng)場空間分布，由于CFD模擬過程可重復(fù)，模擬結(jié)果具有物理意義，可以與現(xiàn)場觀測、風(fēng)洞試驗等相互印證，互為補充，因此特別適合復(fù)雜地形的研究工作［12-16］。

文獻［17］在1604 號強臺風(fēng)“妮妲”登陸期間，在距離臺風(fēng)中心約15 km 的丘陵地形，利用激光測風(fēng)雷達進行了輸電線路局地風(fēng)場觀測。針對臺風(fēng)“妮妲”，本文利用中、微尺度兩類數(shù)值模擬工具，開展臺風(fēng)期間的沿海輸電線路局地風(fēng)場模擬研究，驗證中、微尺度嵌套模擬方法的適用性，分析臺風(fēng)影響下水平風(fēng)速廓線的差異及成因，并為今后沿海輸電線路臺風(fēng)防災(zāi)減災(zāi)研究提出建議。

1 模型與資料

1.1 中尺度氣象模式

選用由美國國家大氣研究中心（National Center for Atmospheric Research，NCAR）、國家環(huán)境預(yù)報中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）以及多個大學(xué)、研究院所聯(lián)合研發(fā)的新一代區(qū)域中尺度模式（weather research and forecast，WRF），對1604 號強臺風(fēng)“妮妲”登陸期間的臺風(fēng)風(fēng)場開展數(shù)值模擬。WRF 模式包含三維大氣運動方程、連續(xù)方程、能量守恒方程、大氣狀態(tài)方程、水汽守恒方程等組成的動力框架，以及輻射傳輸、云微物理、行星邊界層、近地層與陸面過程等物理過程參數(shù)化方案，重點解決1～10 km 空間分辨率尺度、時效為60h 以內(nèi)的有限區(qū)域天氣預(yù)報和模擬問題，也常與CFD 軟件聯(lián)合使用［18-20］。本文所使用的WRF版本為v4.1.5。

1.2 微尺度CFD工具

選用挪威WindSim AS 公司開發(fā)的CFD 計算流體力學(xué)軟件WindSim，對1604 號強臺風(fēng)“妮妲”登陸期間的微地形風(fēng)場進行數(shù)值模擬。WindSim 軟件內(nèi)置英國CHAM 公司的Phoenics CFD 求解器，通過求解地形跟隨坐標(biāo)下的雷諾平均Navier-Stokes 方程（Reynolds-averaged Navier-Stokes equations，RANS），重點解決10～100 m 空間分辨率量級的各種復(fù)雜地形條件下近地層風(fēng)場模擬問題。該軟件計算收斂速度快，能考慮不同大氣穩(wěn)定度，邊界條件設(shè)置靈活，在風(fēng)電領(lǐng)域應(yīng)用較廣泛［21-22］。本文所使用的WindSim版本為v10.0。

1.3 實測資料

1.3.1 地面觀測

“妮妲”登陸期間，香港橫瀾島氣象站、香港國際機場氣象站、澳門國際機場氣象站記錄了較為完整的風(fēng)速、風(fēng)向、氣壓等氣象要素，可用來對中尺度氣象模式的模擬結(jié)果進行驗證。

1.3.2 梯度觀測

除參考文獻［17］中的激光測風(fēng)雷達觀測資料，深圳氣象局350 m 氣象梯度觀測鐵塔也獲取了“妮妲”登陸期間的實測風(fēng)速、風(fēng)向特征［23］，上述風(fēng)廓線觀測資料可用來對微尺度CFD的模擬結(jié)果進行驗證。實測資料說明見表1。

表1 用于驗證的實測資料Tab.1 Observation data for simulation validation

2 分析方法

2.1 模擬方案

設(shè)置3 組數(shù)值試驗，記為T1、T2 和T3。T1 為基于WRF 的中尺度模擬，T2 為基于WindSim 的微尺度模擬，T3 為WRF +WindSim 的中、微尺度嵌套模擬。

2.1.1 T1試驗設(shè)置

在T1 試驗中，共設(shè)4 層水平網(wǎng)格，前3 層模擬區(qū)域如圖1（a）所示，最內(nèi)層模擬區(qū)域如圖1（b）所示；空間分辨率依次為27 km、9 km、3 km、1 km，每層網(wǎng)格數(shù)分別為251×201、196×166、196×166、193×163。模式垂直分層為50 層，為了更精確地模擬近地面風(fēng)廓線形態(tài)，200 m 高度以下設(shè)置8 層，模式頂氣壓50 hPa。模擬時段為8 月1 日00：00 時～8 月2 日23：00 時，模式時間積分步長135 s（確保積分穩(wěn)定），輸出逐10 min的風(fēng)速、風(fēng)向、氣壓、氣溫等要素（運行前12 h 作為模式啟動時間不予分析）。模式運行的氣象初始場與邊界場均來自歐洲中期天氣預(yù)報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）的ERA5 再分析資料。地形高程與下墊面類型等靜態(tài)數(shù)據(jù)來自模式自帶的地形數(shù)據(jù)集（Global Multiresolution Terrain Elevation Data 2010，GMTED2010）與基于中分辨率成像光譜儀（moderate-resolution imaging spectroradiometer，MODIS）反演數(shù)據(jù)的土地利用類型數(shù)據(jù)集，空間分辨率30″（約0.9km）。根據(jù)WRF 模式在以往臺風(fēng)個例模擬上的最佳物理過程參數(shù)化方案選項與組合研究成果［24-26］，并且在本次個例模擬上經(jīng)過反復(fù)比選，臺風(fēng)路徑與強度模擬誤差最小的主要物理過程參數(shù)化方案如下：長、短波輻射方案為RRTMG（rapid radiative transfer model for global climate model），云微物理方案為WSM5（WRF-singlemoment-microphysics classes 5），行星邊界層參數(shù)化方案為YSU（Yonsei University），陸面過程方案為Noah（Noah land model）。

圖1 T1、T2、T3試驗中的模擬區(qū)域示意圖Fig.1 Schematic diagrams of simulation area in T1,T2 and T3 case

2.1.2 T2試驗設(shè)置

在T2 試驗中，模擬區(qū)域如圖1（c）所示，即以激光雷達為中心的10 km×10 km 范圍；中心區(qū)域3 km×3 km 范圍進行水平網(wǎng)格加密，加密區(qū)域內(nèi)空間分辨率相同（600 m、300 m、100 m、30 m 共4 種情形），其余區(qū)域的網(wǎng)格分辨率依次線性增加。垂直分層52 層，為了更精確地模擬近地面風(fēng)廓線形態(tài)，離地10～190 m 高度間隔20 m 設(shè)1 層；模擬區(qū)域頂高程5 000 m（確保網(wǎng)格空區(qū)比大于0.95，避免非物理加速影響）。對特定風(fēng)向下的定常風(fēng)場進行CFD 模擬，地形高程與下墊面類型數(shù)據(jù)來自ASTER GDEM 數(shù)據(jù)集與Globalcover 數(shù)據(jù)集。依照WindSim 軟件在復(fù)雜地形環(huán)境的應(yīng)用經(jīng)驗，確保CFD 模擬結(jié)果穩(wěn)定收斂的模型設(shè)置有：求解器GCV（generalized cross validation），湍流模型RNG（renormalization group），迭代殘差收斂閾值0.001，大氣穩(wěn)定度為中性，頂邊界條件為固定壓力，側(cè)邊界條件為軟件默認廓線形式。

2.1.3 T3試驗設(shè)置

在T2 試驗的基礎(chǔ)上，利用WindSim 軟件提供WRF 模式接口程序，將T1 試驗中的逐10 min 經(jīng)向風(fēng)、緯向風(fēng)、垂直速度、氣壓和氣溫等輸出結(jié)果插值到圖1（c）的格點上，形成“妮妲”影響期間隨時間變化的風(fēng)、溫廓線，代替T2 試驗中的邊界條件與大氣穩(wěn)定度設(shè)置，進行逐10 min 風(fēng)場的CFD模擬。

2.2 模擬誤差統(tǒng)計

設(shè)置平均誤差E、絕對誤差M、均方根誤差S和相關(guān)系數(shù)R等4個統(tǒng)計指標(biāo)對T1試驗的模擬時間序列進行驗證，表達式如下。

式中：xs，i為模擬序列中的第i個樣本；xo，i為實測序列中的第i個樣本；n為序列樣本數(shù)量；為模擬序列均值；為實測序列均值。

2.3 模擬結(jié)果分析

設(shè)置無量綱水平風(fēng)速廓線V'（z）與無量綱垂直速度廓線W'（z），對各試驗中的風(fēng)廓線形態(tài)進行驗證，表達式如下。

式中：V（z）為任一高度z的水平風(fēng)速；V100m為離地100 m 高度的水平風(fēng)速；W（z）為任一高度z的垂直速度；W100m為離地100 m高度的垂直速度。

另外，設(shè)置徑向速度Vr，對T3 試驗中的風(fēng)場空間分布形態(tài)進行對比，表達式如下。

式中：u、v、w分別為WindSim 輸出的x-y-z坐標(biāo)系中的風(fēng)速分量，分別代表東向、北向和垂直方向上的風(fēng)速值；φ為方位角（與正東方向的夾角）；θ為傾角（與天頂之間的夾角）。

3 結(jié)果與討論

3.1 T1試驗

如圖2所示，就激光雷達點位而言，基于WRF的中尺度模擬較好地再現(xiàn)了“妮妲”登陸期間的氣象要素時間變化過程，氣壓的“U”型變化、風(fēng)速的“雙峰”型變化、超過120°的風(fēng)向連續(xù)變化特征均在模擬值中得以體現(xiàn)。此外，模擬值在氣象梯度鐵塔、香港橫瀾島氣象站、香港國際機場氣象站、澳門國際機場氣象站等點位也呈現(xiàn)出與實測值較為一致的變化過程。各點位的模擬誤差統(tǒng)計結(jié)果如表2所示，氣壓的相關(guān)系數(shù)在0.965～0.986 之間，風(fēng)速的相關(guān)系數(shù)在0.682～0.941 之間，風(fēng)向的相關(guān)系數(shù)在0.766～0.988 之間，印證了中尺度模式模擬的可行性。

圖2 T1試驗中的激光雷達點位結(jié)果對比Fig.2 Comparison of LiDAR locations in T1 case

表2 T1試驗的模擬值誤差統(tǒng)計Tab.2 Simulation error statistics in T1 case

另外，就氣壓而言，各點位的平均誤差、平均絕對誤差、均方根誤差均很小，數(shù)值不超過2 hPa，反映了WRF 模式對氣壓場強度的模擬具有高精度。就風(fēng)速而言，大部分點位的平均誤差為正值，表明WRF 模式對風(fēng)速有一定程度的高估。上述情況與模式空間分辨率有關(guān)，即使T1 試驗中的最高空間分辨率為1 km，但由于WRF模式自身的限制，10～100 m 空間分辨率量級的微小地形仍然無法在模式中得到體現(xiàn)，從而造成模式中地形對風(fēng)場的阻塞效應(yīng)可能被低估，相應(yīng)的絕對誤差、均方根誤差基本穩(wěn)定在2.2～3.6 m/s之間，模擬精度不及氣壓。就風(fēng)向而言，各點位的平均誤差在14 °～30 °之間，若按16 個風(fēng)向扇區(qū)而言，誤差控制在左、右1 個扇區(qū)之內(nèi)，但部分點位的絕對誤差、均方根誤差較大，其原因也可能與中尺度模式中的地形效應(yīng)偏差，以及本次臺風(fēng)眼區(qū)影響時段內(nèi)觀測風(fēng)向較為離散有關(guān)。

進一步利用無量綱水平風(fēng)速廓線V'（z），對激光雷達和氣象鐵塔點位的局地風(fēng)廓線進行驗證，如圖3所示。依照參考文獻［17］的做法，選取3個時段進行對比：時段A（8 月1 日23：00 時—8 月2 日02：00 時，對應(yīng)“妮妲”登陸前的眼壁強風(fēng)區(qū)影響時段）、時段B（8月2日04：00時—06：00時，對應(yīng)“妮妲”眼區(qū)影響時段）、時段C（8 月2 日07：00 時—10：00時，對應(yīng)“妮妲”登陸后的眼壁強風(fēng)區(qū)影響時段）。由圖3可知，時段B的模擬廓線與實測值較為一致，而時段A、C 的模擬廓線在200 m 高度以上出現(xiàn)明顯偏離。具體表現(xiàn)為實測V'（z）更加傾斜，而模擬值的高、低層之間水平風(fēng)速梯度小于實測值，原因也與局地風(fēng)場的地形阻塞效應(yīng)可能在模式中被低估有關(guān)，并且這種情況在大風(fēng)影響時段內(nèi)更為顯著。

圖3 T1試驗中的水平風(fēng)速廓線對比Fig.3 Comparison of horizontal wind speed profiles in T1 case

3.2 T2試驗

鑒于中尺度氣象模式在空間分辨率上的限制，通過基于WindSim 的微尺度模擬得到更高分辨率的風(fēng)場模擬結(jié)果，并對比不同分辨率情形下的無量綱水平風(fēng)速廓線V'（z）與無量綱垂直速度廓線W'（z），揭示地形影響局地風(fēng)場的細節(jié)。

如圖4 所示，對于激光雷達點位，利用335 °～15 °之間的7 個典型風(fēng)向，模擬時段A 內(nèi)臺風(fēng)眼壁強風(fēng)的可能風(fēng)向，模擬結(jié)果均穩(wěn)定收斂（迭代殘差小于或等于閾值），結(jié)果可信。隨著空間分辨率提高，各個典型風(fēng)向下無量綱水平風(fēng)速廓線V'（z）與無量綱垂直速度廓線W'（z）出現(xiàn)顯著差異，反映了不同空間尺度的地形效應(yīng)。另一方面，當(dāng)分辨率提高為100 m 甚至更高的30 m 時，會出現(xiàn)某個風(fēng)向或某兩個臨近風(fēng)向的廓線模擬值迅速逼近實測值的現(xiàn)象，時段C 則利用150 °～190 °之間的8 個典型風(fēng)向進行模擬，也出現(xiàn)類似趨勢，上述現(xiàn)象與臺風(fēng)環(huán)流背景下局地風(fēng)廓線的形成機理密切相關(guān)。

圖4 T2試驗中激光雷達點位的水平風(fēng)速廓線對比Fig.4 Comparison of horizontal wind speed profiles at LiDAR location in T2 case

進一步利用WindSim 的定向模擬結(jié)果來分析激光雷達點位的風(fēng)廓線形成機理。根據(jù)參考文獻［17］的介紹，激光雷達觀測點位周圍地形呈現(xiàn)北高南低的特征，其西北方向和東南方向有低矮丘陵分布。如圖5所示，選擇激光雷達點位南-北方向的地形剖面進行分析，在時段A 內(nèi)，受西北偏北氣流控制，當(dāng)氣流經(jīng)過雷達北側(cè)2 km 附近的丘陵地形時，由于受到山體阻擋、遲滯，翻山后氣流下沉，風(fēng)速降低，形成回流區(qū)并擴展至激光雷達點位上空，導(dǎo)致激光雷達V'（z）更為傾斜，W'（z）出現(xiàn)負值。在時段C 內(nèi)，受偏南氣流控制，氣流受地形強迫抬升，導(dǎo)致激光雷達W'（z）出現(xiàn)正值?？梢钥吹?，上述現(xiàn)象與特定風(fēng)向內(nèi)10～100 m 空間分辨率量級的局地地形效應(yīng)有關(guān)，在T2 試驗中隨著空間分辨率的提升，這種局地地形效應(yīng)才得以體現(xiàn)，而在空間分辨率有限的T1試驗中，無法被中尺度氣象模式所反映。

圖5 T2試驗中的局地風(fēng)速剖面對比（南-北方向）Fig.5 Comparison of local wind speed profiles h in T2 case（from north to sout）

值得注意的是，由于臺風(fēng)眼壁強風(fēng)區(qū)內(nèi)湍流活動旺盛，時段A、C內(nèi)的大氣穩(wěn)定度可能偏離中性，因此基于中性大氣穩(wěn)定度的T2 試驗在垂直速度模擬上仍存在偏差。另一方面，時段A、C 內(nèi)風(fēng)向會發(fā)生一定幅度擺動；而隨著風(fēng)向的不同，氣流途徑地形的坡度、坡向發(fā)生變化，地形效應(yīng)也出現(xiàn)差異。因此基于固定邊界條件的T2 試驗無法反映臺風(fēng)環(huán)流的實際特征，存在一定不足。

3.3 T3試驗

鑒于T2 試驗的邊界條件與大氣穩(wěn)定度局限，通過WRF +WindSim 的中、微尺度嵌套模擬，響應(yīng)臺風(fēng)眼壁強風(fēng)區(qū)逐10 min的風(fēng)速、風(fēng)向、氣壓、氣溫變化，并將高空間分辨率的CFD模擬擴展至整個時段A和時段C。

同樣針對激光雷達點位進行對比，將時段A、C 全時段內(nèi)的水平風(fēng)速廓線、垂直速度廓線進行平均，如圖6 所示。WRF +WindSim 的中、微尺度嵌套模擬既修正了單獨WRF 模擬的地形效應(yīng)偏差，又改善了單獨WindSim 模擬的邊界條件和大氣穩(wěn)定度，垂直速度模擬精度更高。可以看到，中、微尺度嵌套模擬方式結(jié)合了中尺度氣象模式、微尺度CFD 工具各自的模擬優(yōu)勢，對比圖3—5 的模擬值，與實測值的偏差更小。

圖6 T3試驗中激光雷達點位的水平風(fēng)速廓線對比Fig.6 Comparison of horizontal wind speed profiles at LiDAR location in T3 case

筆者在時段C 的激光雷達觀測過程中，還采集了激光雷達水平方位掃描（PPI）的徑向速度數(shù)據(jù)，在此按照2.3節(jié)的表達式，將T3試驗中時段C 的三維風(fēng)場模擬結(jié)果合成出徑向速度Vr，與激光雷達實際測量的Vr進行對比。如圖7（a）所示，WRF+WindSim 的中、微尺度嵌套模擬得到的徑向速度場中的零速度線方位、正值區(qū)和負值區(qū)的方位與覆蓋范圍、徑向速度的具體大小等均與圖7（b）的實測結(jié)果具有一致性。由于徑向速度是風(fēng)矢量在某一特定方位和傾角下的投影，綜合體現(xiàn)了局地風(fēng)速、風(fēng)向的實際特征，因而徑向速度模擬的精確程度在很大程度上可以反映三維風(fēng)場模擬的準(zhǔn)確性。因此認為WRF +WindSim 的中、微尺度嵌套模擬具備臺風(fēng)影響期間復(fù)雜地形下的三維風(fēng)場模擬能力。

圖7 T3試驗中風(fēng)場空間分布對比Fig.7 Comparison of wind field spatial distributions in T3 case

3.4 討論

結(jié)合3.1至3.3節(jié)的結(jié)果分析，T3試驗中的中、微尺度嵌套模擬方式綜合了中尺度氣象模式與微尺度CFD工具各自的優(yōu)勢，在臺風(fēng)“妮妲”登陸期間沿海局地風(fēng)場的數(shù)值模擬上具有更高精度，能夠為風(fēng)災(zāi)事故的原因分析和情景再現(xiàn)提供更為豐富的風(fēng)場資料；下一步還需要收集更多臺風(fēng)個例進行模擬結(jié)果檢驗，確定中、微尺度嵌套模擬方式的可靠性。

另外，值得注意的是，T3 試驗中的中、微尺度嵌套模擬方式在提高模擬精度的同時，逐10 min的CFD 模擬也需要消耗較大量的計算資源與時間，從而無法直接在沿海輸電線路風(fēng)災(zāi)預(yù)警中應(yīng)用。因此在下一步的研究中還需要發(fā)展新的中、微尺度嵌套預(yù)測方法，在提高空間分辨率的同時保證相應(yīng)的預(yù)報時效。

4 結(jié)論

本文針對1614 號強臺風(fēng)“妮妲”登陸期間的沿海輸電線路局地風(fēng)場進行數(shù)值模擬研究，通過單獨中尺度模擬、單獨微尺度模擬以及中、微尺度嵌套模擬等三組試驗，并與臺風(fēng)期間的實測資料進行對比，取得如下結(jié)論。

1）基于WRF 的中尺度模擬較好地再現(xiàn)出“妮妲”登陸期間的氣象要素時間變化過程，WRF 模式對氣壓場強度的模擬具有高精度，對風(fēng)場的模擬精度不及氣壓，眼壁強風(fēng)區(qū)影響時段內(nèi)的風(fēng)廓線與實測值相比出現(xiàn)偏離，原因與局地風(fēng)場的地形阻塞效應(yīng)在WRF模式中被低估有關(guān)。

2）基于WindSim 的微尺度模擬較好地再現(xiàn)特定風(fēng)向內(nèi)10～100 m 空間分辨率量級的風(fēng)場地形效應(yīng)；當(dāng)空間分辨率提高為100 m 甚至更高的30 m 時，會出現(xiàn)某個風(fēng)向或某兩個臨近風(fēng)向的風(fēng)廓線迅速逼近實測值的現(xiàn)象，揭示了臺風(fēng)環(huán)流背景下局地風(fēng)廓線的形成機理。

3）WRF +WindSim 的中、微尺度嵌套模擬既能修正單獨WRF 模擬的地形效應(yīng)偏差，又能改善單獨WindSim 模擬的邊界條件和大氣穩(wěn)定度，具備臺風(fēng)影響期間復(fù)雜地形下的三維風(fēng)場模擬能力，模擬結(jié)果精度高于單獨中、微尺度模擬方式。