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測風塔風速的長程持續性特征研究
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國家氣象科技創新工程(CMAGGTD003-5)、新疆氣象科技發展基金重點項目(ZD202304)、第三次新疆綜合科學考察項目(2021xjkk1300)共同資助


Research on Long-Range Persistence of Tower Wind Speed Based on DFA Method
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    摘要:

    基于中國陸上風能資源專業觀測網提供的測風塔風速資料,本文利用去趨勢波動分析(Detrended Fluctuation Analysis, DFA)方法,研究了103座測風塔在不同高度處觀測的、不同分辨率的風速時間序列的長程持續性特征。結果表明:①同一測風塔觀測的不同高度處的風速時間序列,存在一致的標度行為,與數據時間分辨率無關;②對于6 h平均風速序列而言,103座測風塔觀測風速的DFA指數α數值范圍基本在0.55~0.91之間,都表現出較強的長程持續性,區域特征不明顯;③對于10 min平均風速序列,DFA標度指數曲線存在彎折,以24 h尺度為界,呈現出2個明顯的獨立標度區間:在較大的時間尺度上,標度指數α的數值大小為0.80,而在較小的時間尺度上,α的數值大小約為1.38。

    Abstract:

    Based on the Detrended Fluctuation Analysis (DFA) method, this paper focuses on the long-range correlation characteristics of wind speed time series observed by 103 wind measuring towers. The results show that: (1) The wind speed time series at different heights have almost consistent scale behaviour, regardless of the resolution. (2) For the 6-hour average wind speed series, the DFA index α has a numerical range basically of 0.55 to 0.91 for all 103 wind towers, showing strong long-range persistence. (3) For the 10-minute average wind speed series, taking the 24-hour scale as the boundary, the DFA curve shows two obvious independent scaling intervals: on the larger time scale, the numerical size of scaling index α is 0.80, while α is about 1.38 on the smaller time scale. This study quantifies the long-range persistence characteristics of wind speed using the nonlinear time series analysis method. It reveals the physical mechanism behind it, which is of great significance for building wind speed models and accurately predicting wind speed.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

李慶雷,陳麗凡,張志森,劉衛平.測風塔風速的長程持續性特征研究[J].氣象科技,2023,51(2):262~268

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歷史
  • 收稿日期:2021-10-18
  • 定稿日期:2022-11-21
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  • 在線發布日期: 2023-04-27
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