上海陸家嘴地區(qū)高空臺風“溫比亞”風特性實測

傅國強，全涌，顧明，黃子逢

（同濟大學土木工程防災國家重點實驗室，上海 200092）

近年來，隨著全球氣候變暖，各種極端氣候事件頻發(fā).2018 年第21 號超強臺風“飛燕”登陸日本，最大瞬時風速達57.4 m/s，造成了重大人員傷亡和財產(chǎn)損失，被日本稱為25 年來最強大的臺風.我國東南沿海地區(qū)也是世界上受臺風影響最嚴重的地區(qū)之一，僅2018 年7 月、8 月兩個月，就有5 次臺風先后登陸福建、上海和浙江.上海更是成為我國有氣象記錄以來首個30 d 內(nèi)有3 個臺風正面登陸的城市.

臺風風場與常規(guī)風場有很大差異，在風洞試驗中很難進行模擬，因此現(xiàn)場實測是現(xiàn)階段最直接和最有效的研究手段，也是風工程研究中非常重要的基礎性和長期性的研究方向[1].風工程研究發(fā)達的國家基于長期的現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)建立起本地區(qū)的風特性數(shù)據(jù)庫，如挪威[2]、英國[3]、加拿大[4]等都建有近海觀測數(shù)據(jù)庫.美國圣母大學[5-6]對芝加哥4 棟高層建筑進行了長期的現(xiàn)場實測研究.近年來國內(nèi)學者也開展了大量的實測研究，取得了一些進展.文獻[7-12]在深圳平安金融中心、廣州西塔、臺北101 等數(shù)十棟超高層建筑開展了多次現(xiàn)場實測研究，詳細地分析了這些超高層建筑在臺風作用下頂部的平均風速、風向、湍流度、陣風因子、峰值因子、湍流積分尺度和脈動風功率譜密度等風場特性和動力特性.Xu 等[13]在深圳地王大廈對強風的平均和脈動特性，以及結(jié)構(gòu)在強風下的響應進行了研究，并給出了相關(guān)的經(jīng)驗擬合公式；Guo 等[14]通過在廣州塔所布置的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)對3 次臺風作用下的平均風速、風向、湍流度等風特性和結(jié)構(gòu)響應進行研究，與風洞試驗對比并評估了舒適度.史文海等[15]對廈門某超高層建筑在某次臺風作用下的風場和建筑表面風壓進行了同步實測，對湍流度、陣風因子、脈動風功率譜以及平均風壓系數(shù)和脈動風壓系數(shù)進行了系統(tǒng)的研究.梁樞果等[16]對武漢某超高層建筑在良態(tài)風作用下的頂部風速與表面風壓進行現(xiàn)場實測.何宏明等[17]利用臺風“海馬”登陸中心的觀測塔的風速儀設備對不同高度處的風場特征參數(shù)進行了分析.張志田等[18]對江底河大橋橋址處深切峽谷的風場特性進行研究，詳細分析了深切峽谷地形特征對風速風向及湍流特性的影響.沈煉等[19]對某山區(qū)峽谷橋址處風場進行了現(xiàn)場實測和數(shù)值模擬研究，得到了峽谷橋址處風場的詳細分布特性.盡管許多學者在臺風風特性實測方面做了大量的工作，并且在我國華南地區(qū)取得了豐碩成果，但是由于現(xiàn)場實測費用大、周期長、難度大，目前人們對臺風風特性的認識還遠不清楚.

上海地區(qū)緯度相對較高，直接登陸的臺風很少，因此在上海進行臺風風特性現(xiàn)場實測對我國華東地區(qū)臺風風特性的研究和擴充上海地區(qū)高空風速數(shù)據(jù)庫具有非常重要的意義.本文利用上海環(huán)球金融中心頂部（497 m）超聲波風速儀采集到的臺風“溫比亞”風速數(shù)據(jù)，對平均風速、湍流強度、陣風因子、峰值因子、湍流積分尺度和脈動風功率譜進行了詳細地分析.研究成果可為相近地區(qū)的超高層建筑抗風設計提供參考.

1 臺風“溫比亞”及現(xiàn)場實測概況

2018 年第18 號臺風“溫比亞”（英文名：Typhoon Rumbia）于8 月15 日14 時在東海東南部生成.8 月16 日21 時加強為強熱帶風暴.8 月17 日4 時在上海市浦東新區(qū)南部沿海登陸.登陸時由強熱帶風暴級減弱為熱帶風暴級，中心附近最大風力為9 級，中心最低氣壓98.5 kPa.臺風“溫比亞”登陸后向西偏北方向移動，強度逐漸減弱，在黃海北部海面變性為溫帶氣旋，并于8 月21 日2 時停止編號.在臺風“溫比亞”經(jīng)過上海過程中，其先從東南方向逐漸靠近觀測地點；8 月17 日5 時其路徑中心距離觀測地點最近，距離達到18 km；隨后其逐漸向西并遠離觀測地點.

上海環(huán)球金融中心（圖1）位于上海市陸家嘴金融核心區(qū)，結(jié)構(gòu)高度為492 m，地上共有101 層.金茂大廈（420.5 m）和上海中心（632 m）分別位于環(huán)球金融中心的西北部和西南部，除此之外其周圍還密集分布有大量高層與超高層建筑，這使得環(huán)球金融中心的近地風特性極其復雜.

圖1 上海環(huán)球金融中心周邊環(huán)境和頂部俯瞰圖Fig.1 Surroundings and top view of the Shanghai World Financial Center

風速監(jiān)測系統(tǒng)的觀測點設置在上海環(huán)球金融中心101 層東北端和西南端，兩側(cè)均安裝有一臺英國Gill 公司生產(chǎn)Windmaster Pro 超聲風速儀（圖1 和圖2），離地高度約494 m，兩端儀器間距約72 m.超聲風速儀的3 個分量U，V，W 分別對應正北、正西和豎直向上，風向角按俯視逆時針方向遞增，以南風為0°，東風為90°，如圖2 所示.超聲波風速儀風速量程為0.01～65 m/s，采樣頻率為10 Hz，采樣得到的數(shù)據(jù)通過Campbell 公司生產(chǎn)的CR3000 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實時存儲.為避免來流風受到環(huán)球金融中心頂部女兒墻、擦窗機、建筑本身等繞流影響，經(jīng)過計算流體力學（Computational Fluid Dynamics，CFD）計算得知，當來流方向在以東北角和西南角連線為平分線22.5°范圍內(nèi)可忽略繞流影響，即東北端有效風向角為112.5°～157.5°，西南端有效風向角為292.5°～337.5°.

圖2 超聲波風速儀Fig.2 Windmaster pro ultrasonic anemometer

2 臺風“溫比亞”風特性分析

2.1 平均風特性

選取東北端超聲風速儀從2018 年8 月15 日20：00 至8 月17 日16：00 采集得到的共44 h 的風速時程數(shù)據(jù)作為平均風特性分析樣本.本文利用矢量分解法[20]對采集得到的風速數(shù)據(jù)進行處理，得到平均水平風速U 和平均水平風向角Φ.由于風速的豎向分量對高層建筑影響較小，所以這里不考慮豎向平均及脈動風速.根據(jù)中國《建筑結(jié)構(gòu)荷載規(guī)范》[21]，本文以10 min 作為分析時距，可得到264 個連續(xù)的10 min 風速時程樣本.圖3 和圖4 分別為東北端縱向10 min 平均風速和10 min 平均風向角變化情況.

從圖3 中可以看到，10 min 平均風速隨著時間呈現(xiàn)出先升高后降低的趨勢.2018 年8 月16 日10時至8 月17 日2 時，10 min 平均風速從11.33 m/s逐漸增大，最大風速達到22.52 m/s，隨后逐漸減小到3 m/s 左右.從圖4 中可以看到，10 min 平均風向角先在120°至180°左右波動，隨著臺風“溫比亞”登陸和遠離上海，平均風向角瞬間增大至270°，之后逐漸穩(wěn)定在190°左右.

圖3 10 min 平均風速Fig.3 10 min mean wind speed

圖4 10 min 平均風向角Fig.4 10 min mean wind directon

結(jié)構(gòu)抗風設計中，不同時距平均風速的相互關(guān)系具有重要工程價值和理論意義.張相庭[22]根據(jù)國內(nèi)外學者對不同時距平均風速的研究比較，統(tǒng)計得到近似比值關(guān)系，如表1 所示.

表1 不同時距平均風速近似比值關(guān)系Tab.1 The approximate ratio of the mean wind speed with different time interval

圖5 為1 h 內(nèi)時距分別為3 s、10 min 和1 h 的平均風速變化情況.可以看到，3 s、10 min、1 h 3 個時距的平均風速變化趨勢一致.隨著時距減小，最大平均風速逐漸增大，其中1 h 內(nèi)3 s 最大平均風速為29.10 m/s，發(fā)生在2018 年8 月17 日5 時.

圖5 1 h 內(nèi)不同時距最大平均風速Fig.5 Maximum mean wind speeds in 1 h with different time interval

圖6 和圖7 分別為3 s 最大平均風速隨10 min平均風速變化關(guān)系和10 min 最大平均風速隨1 h 平均風速變化關(guān)系.從圖中可以看出，3 s 最大平均風速與10 min 平均風速和10 min 最大平均風速與1 h平均風速均呈現(xiàn)出很好的線性關(guān)系.本文實測結(jié)果與張相庭[22]的統(tǒng)計近似比值存在一定的差距，這應該是觀測高度差異所導致的.本研究觀測高度離地近500 m，風速的湍流強度應該低于離地高度較小的區(qū)域，這導致短觀測時矩和長觀測時矩的最大風速之比減小.

圖6 3 s 最大平均風速隨10 min 平均風速變化關(guān)系Fig.6 Maximum 3 s mean wind speed versus 10 min mean wind speed

2.2 脈動風特性

本文選取2018 年8 月16 日13：30 至8 月17日03：00 東北端采集得到的有效風向角范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進行分析.下文中如無特殊說明，分析時距均為10 min.

圖7 10 min 最大平均風速隨1 h 平均風速變化關(guān)系Fig.7 Maximum 10 min mean wind speed versus 1 h mean wind speed

2.2.1 湍流強度

湍流強度描述了風速隨時間變化的程度，反映了脈動風的相對強度，是描述脈動風特性的重要參數(shù).湍流強度通常定義為10 min 時距內(nèi)脈動風速標準差與水平平均風速U 的比值.

式中：Ii（i=u，v）分別為縱向和橫向湍流強度；σi（i=u，v）分別表示脈動風速u（t）和v（t）在10 min 時距內(nèi)的標準差.圖8 為縱向和橫向湍流強度隨10 min 平均風速變化的關(guān)系.從圖中可以看出，當10 min 平均風速小于16 m/s 時，縱向和橫向湍流強度均隨著10 min 平均風速增加而下降，但當10 min 平均風速大于16 m/s 后兩者卻沒有明顯的變化趨勢.

圖8 湍流強度與10 min 平均風速的關(guān)系Fig.8 Turbulence intensities versus 10 min mean wind speed

表2 實測湍流強度對比Tab.2 Comparison of turbulence intensities

2.2.2 陣風因子

風速的極值特性是風特性分析中十分重要的部分.陣風因子反映了陣風風速與平均風速之比，定義為陣風持續(xù)時間tg（本文取3 s）內(nèi)最大平均風速與分析時距（10 min）的水平平均風速U 之比，即

式中：Gi（tg）（i=u，v）分別為縱向和橫向陣風因子；分別表示縱向和橫向脈動風在分析時距（10 min）內(nèi)陣風持續(xù)時間tg的最大平均風速.圖9 為縱向和橫向陣風因子Gu、Gv隨10 min 平均風速變化情況.從圖中可以看出，Gu隨平均風速增加沒有明顯的變化趨勢，Gv則先隨著平均風速的增加而逐漸減小，當10 min 平均風速大于16 m/s 后逐漸趨于穩(wěn)定.Gu、Gv平均值分別為1.26、0.37，兩者比值為=1 ∶0.29.An 等，Quan 等和黃子逢等也對陣風因子進行了分析，見表3.從表中可以看出，本文實測結(jié)果與An 等實測結(jié)果接近，Gu和Gv與Quan 等實測結(jié)果相差比較大，Gv與黃子逢等實測結(jié)果存在差異，原因與上文中湍流強度存在差異的原因相同.

圖9 陣風因子與10 min 平均風速關(guān)系Fig.9 Gust factors versus 10 min mean wind speed

表3 實測陣風因子對比Tab.3 Comparison of gust factors

陣風因子和湍流度之間的關(guān)系是風特性分析中重要的脈動參數(shù)關(guān)系.圖10 為縱向和橫向陣風因子與湍流強度之間的關(guān)系，從圖10 可知，縱向和橫向的陣風因子均隨著湍流強度增加而增加.Cao 等[27]和Li 等[28]利用實測數(shù)據(jù)對陣風因子和湍流強度的經(jīng)驗關(guān)系式進行了線性和非線性擬合，表達式可統(tǒng)一為：

式中：a 和b 均為待擬合參數(shù)；T 為分析時距，取10 min；tg為陣風持續(xù)時間，本文取3 s.本文分別對縱向和橫向陣風因子與湍流強度的關(guān)系進行線性和非線性擬合.線性擬合結(jié)果為Gu=1.21Iu+1.09，Gv=2.61Iu+0.02；非線性擬合結(jié)果為Gu=1+0.19Iu0.67ln（600/3），Gv=0.60Iv1.09ln（600/3）.從圖10 可知，Gu與線性和非線性擬合結(jié)果接近，Gv在低湍流強度時吻合得很好，隨著湍流強度增加陣風因子略呈發(fā)散趨勢.總體上Gu和Gv隨著湍流強度的增加而呈現(xiàn)線性增加的趨勢.

圖10 湍流強度與陣風因子關(guān)系Fig.10 Gust factors versus turbulence intensities

2.2.3 峰值因子

峰值因子也是反映風速極值特性的重要參數(shù).峰值因子表征了脈動風速的瞬時強度，定義為：

式中：gu為峰值因子；為分析時距（10 min）內(nèi)陣風持續(xù)時間tg（3 s）最大平均風速；σu為分析時距內(nèi)脈動風速u（t）標準差.圖11 為峰值因子隨10 min 平均風速變化的情況.從圖中可以看到，峰值因子在平均風速小于16 m/s 時受平均風速影響的規(guī)律性不明顯.當平均風速大于16 m/s 時，峰值因子呈現(xiàn)出隨平均風速先增大后減小，并逐漸趨于穩(wěn)定.總體來看，峰值因子呈現(xiàn)出隨著10 min 平均風速增大而略微增大的趨勢，變化區(qū)間為[1.33，2.91]，平均值為1.98.表4 為4 次實測峰值因子均值的對比.本次實測結(jié)果峰值因子均值稍低.4 次實測結(jié)果的峰值因子均有隨著10 min 平均風速增大而增大的趨勢.

圖11 峰值因子與10 min 平均風速關(guān)系Fig.11 Peak factors versus 10 min mean wind speed

表4 實測峰值因子對比Tab.4 Comparison of peak factors

2.2.4 湍流積分尺度

湍流積分尺度定義了若干具有一定特征的代表性的渦旋尺度來表征湍流中渦旋的平均尺度.本文采用基于Taylor 假設自相關(guān)函數(shù)法計算縱向和橫向脈動風速的湍流積分尺度.計算公式為：

圖12 湍流積分尺度與10 min平均風速關(guān)系Fig.12 Turbulence integral length scale versus 10 min mean wind speed

表5 實測湍流積分尺度對比Tab.5 Comparison of turbulence integral length

2.2.5 脈動風功率譜

脈動風功率譜密度描述了湍流中不同尺度的渦的動能對湍流脈動動能的貢獻，它在頻域上的分布代表了湍動能在不同尺度上的能量分布比例.各國學者提出了幾種具有代表性的擬合經(jīng)驗功率譜，分別為達文波特譜、馮卡門譜、卡曼譜以及哈里斯譜.馮卡門（Von-Karman）譜的表達式為：

式中：Su（n）和Sv（n）分別為縱向和橫向脈動風功率譜密度；和分別為相應的脈動風速方差；n 為脈動風速頻率.圖13 和圖14 分別為實測得到不同平均風速下縱向和橫向的歸一化平均脈動風功率譜.從圖中可以看出，高風速樣本在高頻段譜值比低風速樣本大，在慣性子區(qū)內(nèi)衰減速率也比低風速樣本緩慢；不同平均風速下縱向和橫向脈動風功率譜和相應的Von-Karman 譜均吻合得很好，在高頻部分略大于Von-Karman 譜.

圖13 歸一化縱向脈動風功率譜密度Fig.13 Normalized power spectra density of longitudinal fluctuating wind speed

圖14 歸一化橫向脈動風功率譜密度Fig.14 Normalized power spectra density of lateral fluctuating wind speed

3 結(jié)論

本文通過對臺風“溫比亞”登陸上海前后上海環(huán)球金融中心頂部東北端超聲風速儀記錄的風速時程數(shù)據(jù)進行分析，可以得到以下結(jié)論：

1）3 s 最大平均風速與10 min 平均風速呈現(xiàn)出較好的線性關(guān)系：y=1.32x；10 min 最大平均風速與1 h 平均風速也呈現(xiàn)出很好的線性關(guān)系：y=1.14x.本文實測結(jié)果與張相庭[22]的近似統(tǒng)計比值存在一定的差距.

2）縱向和橫向湍流強度均值分別為0.135 和0.132，比值為=1 ∶0.98.湍流強度隨著平均風速增加而下降，但當平均風速大于16 m/s 后卻沒有明顯的變化趨勢.本文實測結(jié)果比中國規(guī)范和日本規(guī)范略大.

3） 縱向和橫向陣風因子均值分別為1.26 和0.37，比值為=1 ∶0.29.Gu隨平均風速增加沒有明顯的變化趨勢，Gv隨著平均風速的增加而逐漸減小.縱向和橫向的陣風因子與湍流強度的線性擬合結(jié)果與非線性擬合結(jié)果吻合較好，表明Gu和Gv隨著湍流強度的增加而呈現(xiàn)線性增加的趨勢.

4）峰值因子呈現(xiàn)出隨著平均風速增大而增大的趨勢.峰值因子的變化區(qū)間為 [1.33，2.91]，均值為1.98.

5）縱向和橫向湍流積分尺度均值分別為261.06 m、136.93 m，比值為Lu∶Lv=1 ∶0.52.湍流積分尺度隨平均風速增加而沒有明顯的變化趨勢.

6）實測臺風“溫比亞”縱向和橫向脈動風功率譜與Von-Karman 譜吻合得很好.