基于实测数据的北京市区雷暴风识别和数据库组建.pdf
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1、第37 卷第5期2023年9 月文章编号:16 7 1-3559(2 0 2 3)0 5-0 6 0 7-0 9济南大学学报(自然科学版)Journal of University of Jinan(Science and Technology)Vol.37 No.5Sept.2023D0I:10.13349/ki.jdxbn.20230718.001基于实测数据的北京市区雷暴风识别和数据库组建张石,杨庆山,徐晓达(1.北京建筑大学土木与交通工程学院,北京10 0 0 44;2.重庆大学土木工程学院,重庆40 0 0 45;3.中冶建筑研究总院有限公司,北京10 0 0 8 8)摘要:为了探究
2、北京市区的雷暴风风场特性,采用安装在不同高度的9 个超声风速仪采集的大量连续高精度风速实测数据,依据不同风暴脉动及高斯平稳特性,开发分类子程序,采用定量控制和定性判断相结合的方法对强风事件进行分离、识别,建立北京市区雷暴风数据库。结果表明:北京市区主要有大尺度稳态强风、雷暴风和中间事件3种类型强风暴;基于风暴特性开发的分类子程序可实现雷暴风的快速识别,需要进行专家定性判断的记录仅占0.2 6%;共获得314个雷暴风记录,7 0 个雷暴风事件,增加了现有雷暴风数据。关键词:雷暴风;实测数据;阵风因子;北京市区中图分类号:TU318文献标志码:A开放科学识别码(OSID码):可Database C
3、onstruction and Identification ofThunderstorm Wind in Beijing Urban Area Based on Measured DataZHANG Shi,YANG Qingshan,XU Xiaoda3(1.School of Civil and Transportation Engineering,Beijing University of Civil Engineering and Architecture,Beijing 100044,China;2.School of Civil Engineering,Chongqing Uni
4、versity,Chongqing 400045,China;3.Central Research Institute of Building and Construction,MCC Group,Beijing 100088,China)Abstract:To explore the characteristics of thunderstorm wind of Beijing urban area,the thunderstorm wind database ofBeijing urban area was established by using a large number of co
5、ntinuous high-precision measured wind speed datasetscollected by 9 ultrasonic anemometers installed at different heights in Beijing urban area,according to the fluctuating andGaussian stationary characteristics of different wind storms,and separating and judging strong wind events by the methodof qu
6、antitative control and qualitative judgment.The results show that there are three types of strong storms in Beijingurban area,which are large-scale steady wind,thunderstorm wind,and intermediate event.The classification subroutinebased on storm characteristics can realize the rapid identification of
7、 thunderstorm wind,and only 0.26%of the recordsneed experts qualitative judgment.A total of 314 thunderstorm wind records were obtained,including 70 thunderstormwind events,which adds to existing thunderstorm wind data.Keywords:thunderstorm wind;measured data;gust factor;Beijing urban area雷暴是热带和温带地区
8、常见的局地性强对流天气,发生时常伴有强风天气1-3,造成较为严重的结收稿日期:2 0 2 2-0 8-0 2基金项目:国家自然科学基金项目(52 10 8 431);北京市自然科学基金项目(8 2 2 2 0 13);北京建筑大学金字塔人才培养工程一建大英才计划项目(JDYC20220806)第一作者简介:张石(19 9 3一),女(满族),吉林四平人。讲师,博士,研究方向为结构风工程及防灾减灾。E-mail:z h a n g s h i b u c e a.e d u.c n。通信作者简介:徐晓达(19 8 8 一),男,山东济南人。高级工程师,博士,研究方向为预应力结构诊治及工程结构抗风
9、。E-mail:131152 7 9 bjtu,。网络首发地址:https:/ 0 2 3-0 7-19 T11:09:04608阔,气候类型复杂,是雷暴风频发的国家之一,据统计,不同地区年平均发生雷暴风日数约为2 0 100,造成的灾害也很惨重 5 。混合气候环境下,将不同风暴分类,准确识别雷暴风对探究雷暴风风场特性,准确定义当地极值风速分布和判断风致结构响应至关重要。根据研究学科不同,可将雷暴风识别方法分为2类:第1类是气象学方法,主要是通过风暴发生时的大气物理信息,如雷达和卫星图像、气象学参数、雷声等其他适当的气象学实测数据等判定风暴类别 ;第2 类方法是风工程学科常用方法,一般为针对长
10、期风速实测数据集的系统分离和分类,目的是探究当地风速极值及风致结构响应。由于风速数据集较大,因此一般不考虑相应风暴发生时的气象信息,而是致力于基于实测风速数据特性,开发雷暴风自动识别的方法 7-8 ORiera等 9 根据风暴持续时间和气温骤降等信息,将雷暴风从大尺度稳态强风中识别出来。Choi等 10-11 在探讨雷暴风识别方法中指出,雷暴风的阵风因子远大于非雷暴风的。Choi 等 12 采用对长期风速记录的图形分析法将风暴分为大尺度和小尺度事件。Kasperski13率先发现在中纬度地区,除了雷暴风和大尺度强风外,存在第3 个强风现象,称为阵风锋或中间事件,并根据平均风速、峰值风速和阵风因
11、子特性将3 个风暴现象记录分类。Cook 等 14 将澳大利亚气象局指定的“可见”或“可听”雷暴日内发生的日最大风速记录定义为雷暴风事件。Duranona等 15 提出如下4个定义以识别雷暴风事件:阵风风速大于15 m/s;阵风因子大于1.5;风速在3 min内完成增大过程;风速增大后10 min内发生降低现象。Lombardo等 16 在获得美国实测风速数据后,首先给定强风暴阈值,得到一系列峰值风速,随后根据地面自动观测系统数据人工标记雷暴开始和结束时间,定义发生在此期间内的峰值风速为雷暴风记录,其余峰值风速为非雷暴风记录。随后,通过定义独立事件的间隔时间创建了雷暴风事件和非雷暴风事件数据集
12、。依据澳大利亚的长期实测数据,Rowcroft17首先将峰值风速阈值定义为40 m/s,随后对超过阈值的风速记录依据如下参数进行雷暴风判别:1)持续时间为5 3 0 min;2)温度骤降至少1.5;3)风速明显突增至少10 m/s。H u a n g 等 18 基于中国西部山区实测数据,依据雷暴风风速突增特性开发出一套识别雷暴风和热驱动风的程序。尽管目前已有如上所述的雷暴风识别方法存济南大学学报(自然科学版)在;但由于雷暴风具有典型的局地性和随机性,因此现有方法具有一定的局域性,并不完全适用于其他地区的风场实测数据 19 。针对北京市区风速实测数据,本文中主要采用第2 类雷暴风识别方法,根据脉
13、动及高斯平稳特性,开发子程序,通过定量和定性方法相结合自动识别雷暴风,建立北京市区雷暴风数据集,为探究北京市区雷暴风风场特性、雷暴风致结构响应及考虑雷暴风的极值风速分布提供重要依据。1实测概况1.1观测点高度为3 2 5 m的北京气象塔为具有等边三角形横截面的钢管桁架式结构,塔址位于北京市海淀区北三环马甸桥北 2 0 ,根据国家标准建筑抗震设计规范(CB500112010)规定 2 1,属于C类地貌。塔上安装有杯式风速仪、温差仪、超声风速仪等,本文中主要采用超声风速仪采集的数据进行研究。该超声风速仪为英国GILL公司生产的Wind-MasterPro产品,外壳由不锈钢制成,风速最大量程为7 0
14、 m/s,风向最大量程为3 6 0。塔上共安装有11个超声风速仪,分布在距地面高度8 2 40 m处的9 个不同高度,其中分别在高度32、6 4m 处布置2 个仪器以检验测量数据的准确性。根据地球坐标系,该风速实测数据为三轴超声波测得的3 个瞬时风速分量(,Uy,),其中为从南到北方向的风速,,为从东到西方向的风速,z为垂直向上方向的风速。所有超声风速仪均连续采集风速数据,采样频率为10 Hz。1.2数据预处理采用安装在北京气象塔北侧9 个不同高度超声风速仪在2 0 13 年1月至2 0 17 年12 月5 年间采集的实测数据值。经检验,超声风速仪采集数据整体质量较好,偶尔存在以下4种实测数据
15、的常见问题:1)僵值,即一系列连续相同的数据值;2)野点,与北京市气候特性不相符的数值,根据近年气象资料风速统计情况,可将超出5 0 m/s的风速值视为野点;3)离群值,不满足时间连续性的数据;4)乱码值,即因信号传输或仪器故障而引起的乱码等。在分析前需将采集到的数据进行预处理,包括剔除僵值、删除野点(如图1所示)、时间连续性控制、修正乱码等 2 1。此外,将超声风速仪数据的统计结果,如10 min时距的平均风速和风向等,与杯式风速仪测量结果进行对比,以验证超声风速仪采集数据的准确性。第3 7 卷第5 期(s/m)/率区5040302010随后,将原始实测数据以10 min为单位存储成连续的记
16、录,对每一条记录计算如下统计参数:1)10min时距内的1 s阵风风速峰值U、平均风速Umlo、风向m10、阵风因子 Gv60o=U/Um1o、湍流强度I1o、偏度1o和峰度K1o;2)1h时距(以该10 min记录为中心)内的平均风速 Umso0、阵风因子 Giv3.60=/Umo、湍流强度 I6o、偏度6 o和峰度K60;3)1min平均风速最大值Um和阵风因子Gv/6o=U/mlo2雷暴风识别2.1风暴类型为了探究雷暴风风场特性以及雷暴风作用下的结构响应,需要将雷暴风速信息从强风记录中准确识别出来。评估北京市区获取的大量实测资料,发现当地强风事件主要有阵风因子较小而平均风速较大的平稳高斯
17、大尺度稳态强风事件、阵风因子较大但平均风速较小的非平稳非高斯雷暴风事件、以及阵风因子较大但平均风速相对较小的平稳非高斯中间事件。图2 一4所示为北京市区3 种典型强风现象的实测结果。图2 为典型的大尺度稳态强风记录。由图可知:温带气旋、季风等气候产生的大尺度持时较长的强风,其1s阵风风速峰值为2 1.10 m/s,平均风速较大,1h平均风速Um6o为15.6 4m/s,中心时段10 min平均风速Umlo为15.8 2 m/s;阵风因子较小,1hG/3600为1.3 5,10 min Gv600为1.3 3;张石,等:基于实测数据的北京市区雷暴风识别和数据库组建807060609302520(
18、s/m)/率51050300600900120015001800时间/s(a)野点修正前图1野点修正前、后的风速时程曲线1h峰度k6o为2.8 6,10 min峰度kio为3.0 2;1h偏度6 0 为-0.0 9,10 min偏度1o为-0.2 7,呈现典型的高斯平稳特征。图3 为典型的雷暴风记录。由图可知:1s阵风风速峰值为2 7.3 4m/s,平均风速很小,1h平均风速Umco为8.3 7 m/s,中心时段10 min平均风速Umlo为13.2 0 m/s;阵风因子大,1 h Gv/3.600为3.2 7,10 minGv6o为2.0 7;1 h 峰度Kco为10.47,10 min 峰
19、度K1o为2.5 3;1h偏度6 0 为2.3 9,10 min偏度1o为0.63,呈现典型的非平稳非高斯特征。图4为典型的中间事件记录。可以看出:1s阵风风速峰值为19.5 5 m/s,平均风速亦较小,1h平均风速Um60为11.6 1m/s,中心时段10 min平均风速Umlo为12.49 m/s;阵风因子较大,1 h Gv/3.600为1.68,10min Gv60为1.5 7;1 h 峰度K6o为2.6 0,10min峰度Kio为2.7 2;1h偏度6 0 为-0.0 4,10min偏度1o为-0.6 7,呈现平稳非高斯特性。2.2识别方法依据上述不同强风记录的风速特征,可结合定量、定
20、性判断的方法确定风暴属性,即首先根据不同记录的阵风因子差异,分离出阵风因子较小的大尺度稳态强风。为了全面呈现强风记录特征,阵风因子长时距T分别取为6 0、6 0 0、3 6 0 0 s,而短时距t统一取为 1 s,将实测阵风因子(Gv60、G v 6 0 0 VGv/360)与当地长期测量统计得到的大尺度稳态强风阵风因子(G/60、G/6 0 0、G/3 6 0 0)相比,比值接近于1的事件划分为大尺度强风记录。剩余记录再通过图形分析方法确定平稳性,并参考偏度、峰度值进行专家定性判断,具体判定流程如下:300600900120015001800时间/s(b)野点修正后610济南大学学报(自然科
21、学版)30实测值-1h平均值2510min平均值20(s/)/率15105015:4515:5516:0516:1516:25时间(a)风速时程曲线10实测值-1h平均值810min平均值6D/晋42015:4515:5516:0516:1516:2516:3516:45时间(c)温度时程曲线图2北京市区典型的大尺度稳态强风事件的实测结果35实测值一1h平均值3010 min平均值25(s/m)/取2015105015:1515:2515:3515:4515:5516:0516:15时间(a)风速时程曲线403530D/32520151015:1515:2515:35515:4515:5516
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