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    NCEP 氣象數(shù)據(jù)結(jié)合SRTM 地形數(shù)據(jù)的高海拔山區(qū)風(fēng)資源評估方法

    2014-02-14 02:24:30李云婷周靖斐肖勝昌
    電力建設(shè) 2014年11期
    關(guān)鍵詞:風(fēng)塔插值法風(fēng)電場

    李云婷,葛 瑩,張 杰,王 沖,周靖斐,肖勝昌

    (1.河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院,南京市210098;2.中國電力建設(shè)集團昆明勘測設(shè)計研究院有限公司,昆明市650051)

    0 引 言

    在進行風(fēng)電場宏觀選址時,風(fēng)資源評估是關(guān)鍵。高海拔山區(qū)缺少足夠的風(fēng)速實測數(shù)據(jù),所以如何得到風(fēng)速數(shù)據(jù)以完成復(fù)雜地形風(fēng)電場選址具有重要的實際意義[1-2]。近年來,國內(nèi)外學(xué)者對美國國家環(huán)境預(yù)報中心(national centers for environmental prediction,NCEP)氣象數(shù)據(jù)的可靠性和空間插值方法展開了一系列研究。Swail 等采用回報海浪場方法對NCEP 的3 種不同高度處風(fēng)數(shù)據(jù)進行分析,認為10 m 高程風(fēng)數(shù)據(jù)回報誤差最?。?]。李兆芹等比較了多種NCEP插值方法,認為北半球的雙線性插值結(jié)果較優(yōu)[4]。施曉輝等表示,地形對NCEP 氣象數(shù)據(jù)應(yīng)用的可靠性程度有較大的影響[5-6]。馮雙磊等提出了一種風(fēng)指數(shù)法,以評價NCEP 在風(fēng)資源評估中的精度[7]。鄧院昌等結(jié)合地形因子,繪制出我國地形適宜度圖,為風(fēng)電場宏觀選址中地形分析與評價提供依據(jù)[8]??梢?,NCEP 氣象數(shù)據(jù)具有較高的可靠性,但應(yīng)用時需考慮哪些地形因子以及在傳統(tǒng)插值方法中如何加入地形因子仍有待研究。

    本文以NCEP 氣象數(shù)據(jù)結(jié)合航天雷達地形測繪計劃(shuttle radar topography mission,SRTM)地形數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,選用反距離插值法和地形權(quán)重插值法這2 種方案,生成考慮和不考慮地形因子的2 套復(fù)雜地形風(fēng)速模擬數(shù)據(jù),并將其分別與云南省紅河州8個風(fēng)電場20個測風(fēng)塔(風(fēng)電場以字母編號,如A;測風(fēng)塔以數(shù)字編號,如A1)實測風(fēng)速進行比較,以此確定適用于高海拔山區(qū)風(fēng)資源評估的NCEP 插值方法。再利用ArcGIS 繪制出云南省全年50 m 高度平均風(fēng)速圖,分析云南省風(fēng)資源的地域特征和季節(jié)特點,為云南省風(fēng)電場宏觀選址提供參考依據(jù)。

    1 NCEP 和SRTM 簡介

    NCEP 是由美國環(huán)境預(yù)報中心和美國大氣研究中心聯(lián)合推出的氣象數(shù)據(jù),以全球2.5° ×2.5°柵格數(shù)據(jù)形式免費向全世界提供使用,是迄今公開時間最長的綜合性氣象數(shù)據(jù),包括風(fēng)數(shù)據(jù)、溫度、熱通量等,廣泛應(yīng)用于氣象模擬、預(yù)測等研究[6]。NCEP 數(shù)據(jù)有2種格式:GRIB 和NetCDF(以下簡稱NC),ArcGIS 軟件可直接讀取和處理。本文選用NC 格式的NCEP。NCEP 有3 種風(fēng)數(shù)據(jù):10 ~1000 hPa 不同等壓面風(fēng)數(shù)據(jù)、近地面層風(fēng)數(shù)據(jù)(約50 m 高程)和10 m 高程風(fēng)數(shù)據(jù)。本文選擇50 m 近地面風(fēng)速數(shù)據(jù)試驗,并以此高度測風(fēng)塔實測風(fēng)速作為參考進行精度分析。每個測風(fēng)塔都有1年的完整數(shù)據(jù),測風(fēng)儀每10 min 記錄1次平均風(fēng)速。

    SRTM 是航天雷達地形測繪計劃的簡稱,由美國太空總署、美國國防部測繪局、德國及意大利空間局合作共同實施。近年來,美國太空總署向外免費提供3″分辨率(水平分辨率90 m ×90 m)SRTM DEM 數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)覆蓋全球80%陸地面積,在相關(guān)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[9],可為風(fēng)資源評估提供高分辨率DEM 數(shù)據(jù)[10],為引入地形因子改善NCEP 插值精度奠定了良好的基礎(chǔ)。

    本文選用數(shù)據(jù)有:(1)2012年7月—2013年6月的NCEP月平均數(shù)據(jù),分辨率為2.5° ×2.5°,距離地面50 m 高度緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng)的高斯格點再分析數(shù)據(jù);(2)20個測風(fēng)塔各自1 整年的測風(fēng)數(shù)據(jù),如測風(fēng)塔C4 的2012年7月1 日00:00—2013年6月30 日23:50 每10 min 記錄1次的平均風(fēng)速數(shù)據(jù);(3)云南省及其周圍SRTM DEM 數(shù)據(jù),經(jīng)緯度范圍19° ~30°N,96° ~108°E。

    2 研究方法與思路

    風(fēng)速與山地實際地形間的關(guān)系復(fù)雜,針對云南省高海拔山區(qū)地形特點,本文選用反距離插值法和地形權(quán)重插值法這2 種方案,分別生成NCEP 風(fēng)速模擬數(shù)據(jù)進行比較。

    2.1 反距離插值法

    在氣象模擬中,采用較多的空間插值方法是反距離插值法,將現(xiàn)有NCEP 氣象數(shù)據(jù)內(nèi)插得到未知點的風(fēng)速[11]。該方法主要考慮未知點與NCEP 格網(wǎng)點之間的距離,如:

    式中:r 是未知點與已知點間的距離;R 為影響半徑,表示位于該距離內(nèi)已知點,對未知點取值有影響;m為大于1 的整數(shù)。由函數(shù)w(r)可知,未知點離已知點越近,其權(quán)重越大。

    2.2 地形權(quán)重插值法

    顯然,以距離為權(quán)重的插值法,沒有顧及地形對風(fēng)資源的影響,沒有體現(xiàn)高海拔山區(qū)的特點。本文借鑒Yizhak 等提出的一種優(yōu)化風(fēng)場矢量插值方法[12]。余琪等將該方法用于局部地區(qū),得到了較好結(jié)果[11-13]。在內(nèi)插的權(quán)重函數(shù)中,我們不僅考慮了距離因子,還加入了海拔高度h、起伏度r、坡度s、坡向a另4 種對風(fēng)資源分布有影響的因子,使其更適合高海拔山區(qū)的風(fēng)資源評估。利用20個測風(fēng)塔2012年7月到2013年6月1 整年的年平均風(fēng)速與地形因子做線性回歸,得到方程式:

    式中y 的標準差為0.798,且地形因子的系數(shù)較小,未能準確反映其對風(fēng)速的影響。究其原因,海拔高度、起伏度、坡度、坡向這4個因子的計量單位不同且數(shù)值差異較大,如果直接用原始數(shù)據(jù)進行試驗,會突出數(shù)值較高因子在綜合分析中的作用,為了合理區(qū)分各因子的重要性,將評價指標無量綱化。

    常見的5 種線性無量綱方法如表1 所示[14]。比較各線性回歸y 值的標準差,選擇極大化法進行地形因子的無量綱化,得到回歸方程如下:

    表1 5 種線性無量綱方法及其y 值的標準差Tab.1 The linear dimensionless methods and σ value of y

    由因子前面對應(yīng)的系數(shù)可知,高程h 對風(fēng)速影響最大,且風(fēng)速隨海拔升高而增大。于是,考慮在權(quán)重函數(shù)中加入高程因子h,權(quán)重函數(shù)改造為式(5)。由r、h 的定義可知,變量r 和h 的大小可表達已知點和未知點之間的地形起伏大小。再采用極大值法進行無量綱化處理,進一步區(qū)分距離因子r 和高程因子h的重要度,改進后如式(6)。

    式中a、b 為非負數(shù)。

    2.3 插值效果分析

    2.3.1 反距離插值法和地形權(quán)重插值法比較

    分別用反距離插值法和地形權(quán)重插值法,對云南省紅河州20個測風(fēng)塔2012年7月(夏季)月平均風(fēng)速進行估算。對式(6)從a =1,b =1 進行迭代,發(fā)現(xiàn)引入SRTM 地形因子可以改善NCEP 插值結(jié)果精度,相對誤差減少約10%;且a 和b 取值對結(jié)果影響不大,插值法改進后的相對誤差,一直圍繞0.3 上下波動,如圖1 所示。

    圖1 云南省2013年7月的月平均風(fēng)速Fig.1 Monthly average wind speed in July 2013 in Yunnan Province

    2.3.2 模擬風(fēng)速與實測風(fēng)速比較

    選取云南省紅河州20個測風(fēng)塔,統(tǒng)計50 m 高度的月平均風(fēng)速測量值,比較云南省紅河州的測風(fēng)塔月平均風(fēng)速與NCEP 模擬數(shù)據(jù)。

    結(jié)果表明,20個測風(fēng)塔月平均風(fēng)速模擬值與實測值線性擬合較好,相關(guān)系數(shù)0.4≤|R|≤1 屬于顯著相關(guān),其中40%測風(fēng)塔0.7≤|R|≤1 呈高度相關(guān)。以測風(fēng)塔C3 為例,其平均風(fēng)速與實測風(fēng)速相關(guān)性曲線如圖2 所示。盡管NCEP 模擬風(fēng)速在絕對值上與實測風(fēng)速還有差距,但兩者相關(guān)系數(shù)較高,表明模擬風(fēng)速和實測風(fēng)速變化趨勢一致,所以NCEP 對云南省高海拔地區(qū)風(fēng)資源分布整體趨勢模擬是可行的。

    圖2 測風(fēng)塔C3月平均風(fēng)速相關(guān)性曲線Fig.2 Correlation curve of monthly average wind speed of anemometer tower C3

    3 云南省風(fēng)資源評估

    按照上述思路,利用NCEP 數(shù)據(jù)作為氣象數(shù)據(jù)、云南省SRTM DEM(90 m ×90 m)作為地形數(shù)據(jù),采用地形權(quán)重插值法生成云南省風(fēng)速模擬值。

    圖3 是云南省海拔高度分類圖。圖4 給出了云南省1月(冬季)、4月(春季)、7月(夏季)、10月(秋季)4個時段的平均風(fēng)速模擬圖,水平分辨率為90 m ×90 m。從云南省NCEP 風(fēng)資源模擬圖來看,云南多個地區(qū)風(fēng)速在3.0 m/s 以上,年平均風(fēng)速大致范圍為1.9 ~5.4 m/s,風(fēng)能分布廣泛,并且地形效應(yīng)顯著。

    圖3 云南省SRTM DEM 分類Fig.3 Classification of SRTM DEM in Yunnan Province

    圖4 云南省NCEP月平均風(fēng)速模擬圖Fig.4 Simulation of NCEP monthly average wind speed in Yunnan Province

    進一步分析云南省風(fēng)速分布情況,可知:(1)云南省1月份風(fēng)速為2.0 ~5.5 m/s,西部、中部丘陵地帶及其他低海拔地區(qū)風(fēng)速較小,其風(fēng)速一般在2.0 ~3.3 m/s,局部地區(qū)可達到3.5 m/s 左右;3.5 m/s 以上地區(qū)主要分布在云南西北部和中東部高海拔地帶,風(fēng)速隨高度增加趨勢較明顯;(2)4月份風(fēng)速范圍與冬季基本一致,但是風(fēng)速大于3.5 m/s 區(qū)域明顯擴大,包括昆明西南片、楚雄、玉溪局部區(qū)域,此外,保山、臨滄、普洱的風(fēng)速也明顯提高;(3)7月份風(fēng)速普遍較1、4月份增大,而分布趨勢與1、4月基本一致,變化范圍為1.9 ~6.0 m/s,風(fēng)速較大區(qū)域主要分布于云南省西北部和中東部高海拔地帶,范圍變化不大;(4)10月份風(fēng)速風(fēng)速比1月偏小,但分布情況基本一致。

    為了分析云南省風(fēng)速的季節(jié)變化情況,從NCEP模擬風(fēng)速圖上提取紅河州內(nèi)20個測風(fēng)塔風(fēng)速隨月份的變化曲線(圖5)。由圖4、5 可知,總體來說,云南省風(fēng)速四季變化明顯。其中冬、春季風(fēng)力為全年最大,風(fēng)能極具開發(fā)價值,從9月份風(fēng)速開始變大。該結(jié)果與顧本文等對云南省風(fēng)資源分析一致[15-17]。

    圖5 20個測風(fēng)塔月平均風(fēng)速趨勢線Fig.5 Trend line of monthly average wind speed of 20 anemometer towers

    4 結(jié) 論

    (1)由地形權(quán)重插值法生成的NCEP 風(fēng)速模擬數(shù)據(jù)能較準確地描述云南省風(fēng)速實際分布情況。在實測風(fēng)數(shù)據(jù)缺乏時,由地形權(quán)重插值法生成NCEP 風(fēng)速模擬數(shù)據(jù)不失為一種獲得風(fēng)速數(shù)據(jù)的較好方法。

    (2)值得一提的是,采用SRTM DEM(90 m ×90 m)分辨率較低,因而對地形的平滑作用更明顯,出現(xiàn)風(fēng)能豐富區(qū)、較豐富區(qū)、可利用區(qū)面積比實際偏小,貧乏區(qū)面積偏大等問題。若能采用更高精度的DEM,如我國資源三號衛(wèi)星數(shù)據(jù),其模擬效果和風(fēng)資源評價的準確性將會進一步提高。

    致 謝

    本文中實驗方案的制定和實驗數(shù)據(jù)的搜集工作是在中國電力建設(shè)集團昆明勘測設(shè)計研究院有限公司楊林波、張箭、聞平等工作人員的大力支持下完成的,在此向他(她)們表示衷心的感謝。

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