地形與地表類型對臺風(fēng)近地風(fēng)場多尺度模擬的影響研究
發(fā)布時間:2020-12-17 11:04
臺風(fēng)是影響我國沿海地區(qū)的重要災(zāi)害之一,復(fù)原近地面臺風(fēng)風(fēng)場,研究臺風(fēng)作用下結(jié)構(gòu)的致災(zāi)機理,為建筑物選址及抗風(fēng)設(shè)計提供參考具有重要意義。臺風(fēng)登陸后風(fēng)向和風(fēng)速主要受地形及地表類型的影響,由于實測儀器的限制,實測臺風(fēng)風(fēng)場資料非常稀少,數(shù)值模擬成為臺風(fēng)研究的重要方法。目前土木工程領(lǐng)域常用WRF(Weather Research and Forecast)對臺風(fēng)進行數(shù)值模擬,其側(cè)重中尺度臺風(fēng)模擬,而CFD(Computation Fluid Dynamics)在近地風(fēng)場的精細(xì)模擬上更有優(yōu)越性。因此本文基于這兩種方法,旨在提高臺風(fēng)近地面風(fēng)場的模擬精度,系統(tǒng)研究了地形、地表類型等因素對臺風(fēng)模擬精度的影響。本文使用5種分辨率的地形數(shù)據(jù)對臺風(fēng)“彩虹”、“天鴿”進行模擬,用以研究地形分辨率對WRF模擬臺風(fēng)風(fēng)場的影響。分析了不同分辨率的地形數(shù)據(jù)在WRF中的高程差異,及其對臺風(fēng)路徑、強度的影響。對比了不同分辨率地形數(shù)據(jù)站點高程、站點10 m高度風(fēng)速及臺風(fēng)“天鴿”深圳站點近地面風(fēng)速和風(fēng)向與實測值的差異。結(jié)果表明,高分辨率地形數(shù)據(jù)能更準(zhǔn)確代表復(fù)雜地形的高程,對臺風(fēng)路徑和10 m高度風(fēng)速模擬效果有改善;相同條件下,地...
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:92 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
三層嵌套模擬域示意圖
4(SRTM3 s) GMTED2010/30″ GMTED2010/30″ SRTM/3″5(ASTER1 s) GMTED2010/30″ GMTED2010/30″ ASTER/1″檢驗?zāi)J侥M結(jié)果的各臺風(fēng)的強度、路徑位置、10 m 高的近中心最大風(fēng)速等數(shù)據(jù)來自中國氣象局熱帶氣旋資料中心[47],站點數(shù)據(jù)來自國家站點實測數(shù)據(jù)。為了分析不同地形數(shù)據(jù)集對臺風(fēng)路徑和強度的影響,主要模擬得到各臺風(fēng)路徑、10 m 高度近中心最大風(fēng)速、近中心最低氣壓以及 10 m 高度風(fēng)速,通過比較其誤差以驗證模型結(jié)果是否有明顯不同!安屎纭,“天鴿”的 10 m高度風(fēng)速間隔為逐小時,為 2 分鐘平均風(fēng)速。2.3.2 地形分析“彩虹”最內(nèi)層范圍為 18.99°~22.46°N,108.99°~112.68°E!疤禅潯弊顑(nèi)層范圍為 20.73°~23.68°N,111.21°~114.39°E。從 WRF 輸出文件中提取出第三層模擬域的海拔高度,圖 2-2 a)、b)分別為使用 GMTED30 s 模擬的“彩虹”和“天鴿”最內(nèi)層嵌套域的地形。圖 2-3 以及圖 2-4 分別為“彩虹”和“天鴿”各分辨率與 GMTED30 s 的地形高程分布差異。
c) SRTM-GMTED30s d) ASTER-GMTED30s圖 2-4 “天鴿”不同分辨率下 D03 高程差從圖 2-3、圖 2-4 可知隨著地形分辨率的增加與 GMTED30s 地形的差異逐漸減小。在地形較平坦的地方(高程小于 100 m),不同分辨率的地形高差在-10~10 m,當(dāng)海拔高于 100 m 地形高差主要在-(10~30)m 和 10~30 m,當(dāng)?shù)匦胃叱梯^高時(1000 m 以上),低分辨率地形數(shù)據(jù)之間的差異比高分辨率地形數(shù)據(jù)差異范圍大,低分辨率地形數(shù)據(jù)之間的差異可達上百米。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]臺風(fēng)“凡亞比”的診斷分析和數(shù)值模擬研究[J]. 李妍君,陳耀登. 氣象研究與應(yīng)用. 2017(03)
[2]NUMERICAL SIMULATION STUDY ON THE RAPID INTENSIFICATION OF TYPHOON HAIKUI(1211) OFF THE SHORE OF CHINA[J]. 張勝軍,錢燕珍,黃奕武,郭建民. Journal of Tropical Meteorology. 2017(03)
[3]基于CFD技術(shù)的陡峭山體風(fēng)場模擬方法研究[J]. 李磊,張立杰,陳柏緯. 氣象學(xué)報. 2016(04)
[4]基于衛(wèi)星亮溫資料同化對2009年熱帶風(fēng)暴“浪卡”的數(shù)值研究[J]. 鄒力,王云峰,姜勇強,呂梅,鄒勛. 氣象科學(xué). 2016(03)
[5]次網(wǎng)格地形參數(shù)化對WRF模式在復(fù)雜地形區(qū)風(fēng)場模擬的影響[J]. 馬晨晨,余曄,何建軍,陳星,解晉. 干旱氣象. 2016(01)
[6]基于CFD動力降尺度的復(fù)雜地形風(fēng)電場風(fēng)電功率短期預(yù)測方法研究[J]. 馬文通,朱蓉,李澤椿,龔璽. 氣象學(xué)報. 2016(01)
[7]基于集合變分混合同化方法的雙臺風(fēng)數(shù)值模擬[J]. 張曉慧,張立鳳,熊春暉,彭軍. 熱帶氣象學(xué)報. 2015(04)
[8]從天氣尺度到風(fēng)力機尺度大氣運動的動力模擬[J]. 李軍,宋曉萍,程雪玲,胡非,朱蓉. 太陽能學(xué)報. 2015(04)
[9]三種地形數(shù)據(jù)下WRF模式風(fēng)場模擬對比試驗研究[J]. 鄒振操,鄧院昌. 水電能源科學(xué). 2015(01)
[10]復(fù)雜地形風(fēng)場的精細(xì)數(shù)值模擬[J]. 程雪玲,胡非,曾慶存. 氣候與環(huán)境研究. 2015(01)
碩士論文
[1]河谷型城市風(fēng)場及污染物擴散數(shù)值仿真研究[D]. 張金貴.蘭州大學(xué) 2017
本文編號:2921931
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:92 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
三層嵌套模擬域示意圖
4(SRTM3 s) GMTED2010/30″ GMTED2010/30″ SRTM/3″5(ASTER1 s) GMTED2010/30″ GMTED2010/30″ ASTER/1″檢驗?zāi)J侥M結(jié)果的各臺風(fēng)的強度、路徑位置、10 m 高的近中心最大風(fēng)速等數(shù)據(jù)來自中國氣象局熱帶氣旋資料中心[47],站點數(shù)據(jù)來自國家站點實測數(shù)據(jù)。為了分析不同地形數(shù)據(jù)集對臺風(fēng)路徑和強度的影響,主要模擬得到各臺風(fēng)路徑、10 m 高度近中心最大風(fēng)速、近中心最低氣壓以及 10 m 高度風(fēng)速,通過比較其誤差以驗證模型結(jié)果是否有明顯不同!安屎纭,“天鴿”的 10 m高度風(fēng)速間隔為逐小時,為 2 分鐘平均風(fēng)速。2.3.2 地形分析“彩虹”最內(nèi)層范圍為 18.99°~22.46°N,108.99°~112.68°E!疤禅潯弊顑(nèi)層范圍為 20.73°~23.68°N,111.21°~114.39°E。從 WRF 輸出文件中提取出第三層模擬域的海拔高度,圖 2-2 a)、b)分別為使用 GMTED30 s 模擬的“彩虹”和“天鴿”最內(nèi)層嵌套域的地形。圖 2-3 以及圖 2-4 分別為“彩虹”和“天鴿”各分辨率與 GMTED30 s 的地形高程分布差異。
c) SRTM-GMTED30s d) ASTER-GMTED30s圖 2-4 “天鴿”不同分辨率下 D03 高程差從圖 2-3、圖 2-4 可知隨著地形分辨率的增加與 GMTED30s 地形的差異逐漸減小。在地形較平坦的地方(高程小于 100 m),不同分辨率的地形高差在-10~10 m,當(dāng)海拔高于 100 m 地形高差主要在-(10~30)m 和 10~30 m,當(dāng)?shù)匦胃叱梯^高時(1000 m 以上),低分辨率地形數(shù)據(jù)之間的差異比高分辨率地形數(shù)據(jù)差異范圍大,低分辨率地形數(shù)據(jù)之間的差異可達上百米。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]臺風(fēng)“凡亞比”的診斷分析和數(shù)值模擬研究[J]. 李妍君,陳耀登. 氣象研究與應(yīng)用. 2017(03)
[2]NUMERICAL SIMULATION STUDY ON THE RAPID INTENSIFICATION OF TYPHOON HAIKUI(1211) OFF THE SHORE OF CHINA[J]. 張勝軍,錢燕珍,黃奕武,郭建民. Journal of Tropical Meteorology. 2017(03)
[3]基于CFD技術(shù)的陡峭山體風(fēng)場模擬方法研究[J]. 李磊,張立杰,陳柏緯. 氣象學(xué)報. 2016(04)
[4]基于衛(wèi)星亮溫資料同化對2009年熱帶風(fēng)暴“浪卡”的數(shù)值研究[J]. 鄒力,王云峰,姜勇強,呂梅,鄒勛. 氣象科學(xué). 2016(03)
[5]次網(wǎng)格地形參數(shù)化對WRF模式在復(fù)雜地形區(qū)風(fēng)場模擬的影響[J]. 馬晨晨,余曄,何建軍,陳星,解晉. 干旱氣象. 2016(01)
[6]基于CFD動力降尺度的復(fù)雜地形風(fēng)電場風(fēng)電功率短期預(yù)測方法研究[J]. 馬文通,朱蓉,李澤椿,龔璽. 氣象學(xué)報. 2016(01)
[7]基于集合變分混合同化方法的雙臺風(fēng)數(shù)值模擬[J]. 張曉慧,張立鳳,熊春暉,彭軍. 熱帶氣象學(xué)報. 2015(04)
[8]從天氣尺度到風(fēng)力機尺度大氣運動的動力模擬[J]. 李軍,宋曉萍,程雪玲,胡非,朱蓉. 太陽能學(xué)報. 2015(04)
[9]三種地形數(shù)據(jù)下WRF模式風(fēng)場模擬對比試驗研究[J]. 鄒振操,鄧院昌. 水電能源科學(xué). 2015(01)
[10]復(fù)雜地形風(fēng)場的精細(xì)數(shù)值模擬[J]. 程雪玲,胡非,曾慶存. 氣候與環(huán)境研究. 2015(01)
碩士論文
[1]河谷型城市風(fēng)場及污染物擴散數(shù)值仿真研究[D]. 張金貴.蘭州大學(xué) 2017
本文編號:2921931
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