風(fēng)速系列一致性修正方法研究

張 洋

(江蘇省電力設(shè)計(jì)院，江蘇 南京 211102)

風(fēng)速系列一致性修正方法研究

張 洋

(江蘇省電力設(shè)計(jì)院，江蘇 南京 211102)

近幾十年來(lái)，受人類活動(dòng)和環(huán)境變化的影響，氣象臺(tái)觀測(cè)風(fēng)速呈明顯的下降趨勢(shì)。本文通過(guò)聚均修正、提取趨勢(shì)項(xiàng)修正、聚均修正+提取趨勢(shì)項(xiàng)修正三種修正方法對(duì)風(fēng)速系列進(jìn)行修正，推求滿足頻率計(jì)算一致性要求的風(fēng)速系列。實(shí)際應(yīng)用表明，修正方法具有良好的適應(yīng)性及修正效果。

風(fēng)速系列；一致性；聚均修正；提取趨勢(shì)項(xiàng)修正。

1 問(wèn)題提出

近幾十年來(lái)，受人類活動(dòng)和環(huán)境變化(如城市化發(fā)展、樹(shù)木生長(zhǎng)等)的影響，氣象臺(tái)站周邊環(huán)境發(fā)生了較大的變化，許多氣象臺(tái)站處于“圍城”中，觀測(cè)風(fēng)速呈明顯的下降趨勢(shì)。

頻率計(jì)算是推求設(shè)計(jì)風(fēng)速的傳統(tǒng)方法，也是我國(guó)電力工程設(shè)計(jì)風(fēng)速計(jì)算規(guī)范規(guī)定采用的方法，但頻率計(jì)算的前提是風(fēng)速變量為具有同一總體的獨(dú)立隨機(jī)變量，而以往多項(xiàng)研究和本次研究的結(jié)果都表明，臺(tái)站的風(fēng)速存在趨勢(shì)變化，不宜視為具有同一總體的獨(dú)立隨機(jī)變量，因此在進(jìn)行頻率計(jì)算之前，必須先對(duì)風(fēng)速系列值進(jìn)行一致性修正。如何推求符合頻率計(jì)算一致性要求的風(fēng)速系列已成為電力工程建設(shè)設(shè)計(jì)風(fēng)速面臨的一項(xiàng)迫切任務(wù)。

2 修正流程

風(fēng)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(fēng)速趨勢(shì)性變化的原因，但風(fēng)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(chǎn)生的不一致的量值。如果能夠從物理成因出發(fā)，分解剖析出風(fēng)速的各種影響因素所遵循的變化規(guī)律，并且能夠建立可靠而精確的數(shù)學(xué)模型綜合所有因素的作用加以集成描述，通過(guò)模型求解來(lái)計(jì)算風(fēng)速值的下降量，并作出相應(yīng)的修正，當(dāng)然是最令人信服的，但事實(shí)上由于受到客觀資料條件和主觀認(rèn)識(shí)水平的限制，無(wú)論建模還是求解都是非常困難的。本項(xiàng)研究主要通過(guò)統(tǒng)計(jì)途徑，結(jié)合成因調(diào)查對(duì)風(fēng)速系列進(jìn)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(shì)項(xiàng)修正及其兩者結(jié)合的三種方法，對(duì)風(fēng)速系列進(jìn)行修正及檢驗(yàn)，然后對(duì)滿足一致性要求的修正系列進(jìn)行頻率計(jì)算，求出臺(tái)站的設(shè)計(jì)風(fēng)速。

風(fēng)速系列一致性修正及檢驗(yàn)流程見(jiàn)圖1。

圖1 一致性修正及檢驗(yàn)流程圖

風(fēng)速系列的一致性主要表現(xiàn)為持續(xù)性、趨勢(shì)性、周期性等，因此檢驗(yàn)也主要針對(duì)這幾方面進(jìn)行。

本次采用自相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)、秩號(hào)自相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)風(fēng)速系列的持續(xù)性，接受假設(shè)表明系列無(wú)持續(xù)性，否則說(shuō)明存在持續(xù)性；采用秩號(hào)—序號(hào)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)、Kendall檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)風(fēng)速系列的趨勢(shì)性，接受假設(shè)表明系列無(wú)趨勢(shì)性，否則說(shuō)明存在趨勢(shì)性；采用游程檢驗(yàn)、轉(zhuǎn)折點(diǎn)檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)風(fēng)速系列的隨機(jī)性，接受假設(shè)表明系列的隨機(jī)性較好，否則說(shuō)明隨機(jī)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(duì)象的集合分組成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過(guò)程。聚類分析的目標(biāo)就是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)來(lái)分類。

傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)聚類分析方法包括系統(tǒng)聚類法、分解法、加入法、動(dòng)態(tài)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(yōu)分段法。該方法是由費(fèi)歇在1958 年提出的。它主要適用于樣本由一個(gè)變量描述的情況，或者將多變量綜合成為一個(gè)變量來(lái)分析。有序樣本聚類法常常被用于系統(tǒng)的評(píng)估問(wèn)題，被用來(lái)對(duì)樣本點(diǎn)進(jìn)行分類劃級(jí)。

最優(yōu)分割法聚類步驟如下：

設(shè)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(shí)間的先后排列。

①定義類的直徑

設(shè)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(shù)

用 b(n，k)表示將n個(gè)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(shù)為

當(dāng)n，k固定時(shí)，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(shù)L達(dá)最小。

③ L[b(n，k)]的遞推公式

費(fèi)希爾算法最核心的部分是利用以下兩個(gè)遞推公式：

④最優(yōu)解得求法

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

首先，找出分點(diǎn)jk，使遞推公式達(dá)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(yōu)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(shì)項(xiàng)修正

時(shí)間系列Z(t)一般由趨勢(shì)項(xiàng)A(t)、周期項(xiàng)P(t)、突變項(xiàng)B(t)和隨機(jī)項(xiàng)R(t)組成，表達(dá)式為：

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

式中： Z'(t)為修正后風(fēng)速；Z(t)為經(jīng)過(guò)高度、時(shí)

距修正后離地10m高10min平均最大風(fēng)速；

A(1)為時(shí)間系列第1項(xiàng)的趨勢(shì)值；A(t)為時(shí)

間系列第t項(xiàng)的趨勢(shì)值。

(3)聚均修正+提取趨勢(shì)項(xiàng)修正

在聚均修正的基礎(chǔ)上再采用提取趨勢(shì)項(xiàng)修正，在此不再贅述。

4 實(shí)例應(yīng)用

筆者收集了江蘇省71個(gè)常規(guī)氣象臺(tái)站離地10m高10min平均最大風(fēng)速系列資料，可明顯地看出絕大部分臺(tái)站風(fēng)速呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。分別選取平原、丘陵等典型地形所在氣象臺(tái)站風(fēng)速系列進(jìn)行一致性修正，效果良好，達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。

下面以蘇南某平原站風(fēng)速系列(1956年～2007年)為例，進(jìn)行一致性修正，原始風(fēng)速系列見(jiàn)圖2。

(1)聚類分析

最優(yōu)分割結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 最優(yōu)分割結(jié)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(fēng)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(shì)項(xiàng)修正

趨勢(shì)項(xiàng)A(t)可用指數(shù)、對(duì)數(shù)、多項(xiàng)式等描述。本次取2次多項(xiàng)式描述，系數(shù)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(shì)項(xiàng)修正

在上述聚類分析的基礎(chǔ)上再采用提取趨勢(shì)項(xiàng)修正。趨勢(shì)項(xiàng)A(t)同樣取2次多項(xiàng)式描述，系數(shù)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(duì)上述三種修正系列分別進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 一致性檢驗(yàn)結(jié)果

經(jīng)考慮一致性檢驗(yàn)結(jié)果等因素綜合分析后本站設(shè)計(jì)風(fēng)速擬采用修正2風(fēng)速系列，風(fēng)速系列見(jiàn)圖2。

圖2 風(fēng)速系列圖

經(jīng)頻率計(jì)算得上述臺(tái)站100年一遇設(shè)計(jì)風(fēng)速為27.2m/s，50年一遇設(shè)計(jì)風(fēng)速為26.1m/s。

5 結(jié)語(yǔ)

近幾十年來(lái)，受人類活動(dòng)和環(huán)境變化的影響，氣象臺(tái)站周邊環(huán)境發(fā)生了較大的變化，許多氣象臺(tái)站處于“圍城”中，觀測(cè)風(fēng)速呈明顯的下降趨勢(shì)，因此風(fēng)速系列不宜視為具有同一總體的獨(dú)立隨機(jī)變量而直接進(jìn)行頻率計(jì)算。本文通過(guò)聚均修正、提取趨勢(shì)項(xiàng)修正、聚均修正+ 提取趨勢(shì)項(xiàng)修正三種修正方法對(duì)風(fēng)速系列進(jìn)行修正，推求滿足頻率計(jì)算一致性檢驗(yàn)要求的風(fēng)速系列，為風(fēng)速系列一致性修正深入研究提供新的技術(shù)基礎(chǔ)。實(shí)際應(yīng)用表明，修正方法適應(yīng)性強(qiáng)、效果好。

[1]李國(guó)芳，陳阿平，華家鵬．設(shè)計(jì)潮位計(jì)算中若干問(wèn)題探討[J]．水電能源科學(xué)，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(zhǎng)度劃分研究[J]．武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)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(xiàn)主要從事電力工程氣象研究。