典型台风登陆过程平均风时距转换系数分析

潘晶晶,赵 林,梁旭东,朱乐东,葛耀君

(1.土木工程防灾国家重点实验室(同济大学)，上海200092；2.中国气象局北京城市气象研究所，北京100089)



典型台风登陆过程平均风时距转换系数分析

潘晶晶1,赵 林1,梁旭东2,朱乐东1,葛耀君1

(1.土木工程防灾国家重点实验室(同济大学)，上海200092；2.中国气象局北京城市气象研究所，北京100089)

为掌握中国东南沿海台风登陆过程近地面风速变化规律及影响因素，根据2005年浙江省东海塘观测塔和上海市芦潮港观测塔分别实测得到的2次典型强台风(麦莎(Matsa 0509)和卡努(Khanun 0515))登陆时段距地面10 m高度处的实时风速记录资料，计算了不同时距风速的转换系数及其概率分布.计算结果表明，风速时距转换系数服从广义极值分布，V3 s/V10 min服从极值Ⅱ型分布，V30 min/V10 min以及V1 h/V10 min服从极值Ⅲ型分布.分别处于台风远端和近端的两处观测塔的实测记录表明，A类场地下，在台风影响范围内，工程场地处台风气候条件下10 m高度处风速时距转换系数的取值及其概率分布基本保持稳定，基本不受台风路径、台风强度变化、观测点在台风风场中的相对位置以及台风登陆与否的影响.A类场地的台风气候条件下，采用基于概率统计的具有一定保证率的风速时距转换系数取值，能够为建筑结构抗风性能设计提供可靠保证.关键词: 强台风；转换系数；不同时距；广义极值分布；影响因素

随着沿海经济的快速发展，工程结构逐渐向高层和大跨度方向发展，结构柔性的大幅增加，使得风，尤其是沿海地区频繁发生的台风，逐渐成为现代结构工程设计中一项重要的影响因素.目前土木工程结构设计中，对良态风气候条件下的风特性积累了一定的研究资料，而对于台风气候条件下的风特性，由于历史记录资料的缺乏而了解不足，台风气候条件下工程场地风特性规律实测工作逐渐受到相关部门的重视.为此，本文利用观测到的台风实测数据对台风气候条件下不同时距的风速转换及其影响因素进行研究.

1 研究背景

在工程结构设计领域，各国所使用的建筑结构荷载规范中良态风风荷载的基本风速采用的平均时距不统一，中国、前苏联、日本以及国际标准化协会ISO采用的平均时距为10 min；澳大利亚采用的是3 s；英国、加拿大采用的是1 h.台风气候条件下基本风速的时距也没有统一标准化，中国整编的《热带气旋年鉴》[1]对台风中心最大风速的测量最早使用的是2 min的平均时距，近年则主要使用10 min.由于不同时距风速的振幅、方差等风速特征[2-4]具有明显不同的特点，因此时距的选择对于风速特征有很大的影响，鉴于此，有学者根据实测数据对不同时距的风速转换进行对比研究，试图得到关于转换系数的规律[5-7].

同时，中国东南沿海一带面临全球发生热带风暴最多的太平洋海域，多年来受台风导致的强风影响巨大[8]，台风特有的强烈涡旋风场特征可导致其近地风特性有别于其他天气系统风场.而台风的强随机性，又使得获取具有代表性的台风实测数据十分困难，因此世界气象组织WMO[9]经过多年的总结研究给出了台风条件下针对海上、陆地、离岸和离海几种不同下垫面的不同时距风速的转换系数，但WMO 的这份技术文件中采用的资料主要来自于美国和澳大利亚，适合于中国沿海的可靠性和适用性值得商榷.广东省气象中心的蔡凝昊等[5]和广东省气候中心的陈雯超等[10]分别利用台风黄蜂(Vongfong 0214)以及强台风黑格比(Hagupit 0814)实测数据进行不同时距风速转换系数的计算以及不同时距风速的转换公式的拟合，从台风整体过程平均意义上给出了不同时距下风速的转换.台风作为相对小概率的灾害性气候，其发生、发展历经复杂的变化过程，台风登陆过程中其自身强度由强减弱的时间历程下，不同时距下的风速转换系数存在一定的演变规律.为此，利用浙江省台州海域东海塘观测塔和上海市东海区域芦潮港观测塔分别实测得到的2次强台风(麦莎(Matsa 0509)和卡努(Khanun 0515))登陆时段距地面10 m高度处的风速记录资料，实施基于概率统计算法的台风登陆全过程下风速转换系数分布研究，并综合考虑台风强度变化、观测点相对台风中心距离以及台风登陆状态对风速转换系数的影响.

2 观测塔及观测设备

为统计和研究中国东南沿海台风风速转换系数的特性，在气象局的帮助下，分别收集了浙江省东海塘风能观测塔和上海市芦潮港观测塔观测到的2个强台风麦莎和卡努近地面10 m高度处的实测风速数据.

东海塘观测塔，东经121.6°，北纬28.4°，位于浙江省温岭市松门镇东北的东海塘海湾平原地区，观测塔周边地形为开垦农田和沿海滩涂，按照JTG/T D60-01—2004《公路桥梁抗风设计规范》[11]东海塘观测塔周边地形应属A类场地，见图1 (a)；芦潮港观测塔，东经121.9°，北纬31.85°，位于上海市浦东新区，地处东海与杭州湾交汇处的海堤内侧，附近地面为农田草地，按照JTG/T D60-01—2004《公路桥梁抗风设计规范》芦潮港观测塔周边地形应属于A类场地，见图1(b).采用Nomad系列机械轴测式风速记录仪，采样频率1 Hz，测量范围0.4 ～70 m/s，可在温度-55～60 ℃下正常工作，保证风速记录仪在长时间的测试过程中，具有良好的稳定性、较高的可靠度和极高的准确度.

图1 两观测塔位置及周边地形示意

Fig.1 Locations of two anemometer towers and their neighboring terrain

台风麦莎于2005年7月31日20时在菲律宾以东洋面上生成，8月3日02时加强为台风，近中心最大风速45 m/s，最低气压950 hPa，6日03时40分在浙江玉环登陆；台风卡努于同年9月5日上午在西北太平洋洋面上形成，8日加强为台风，近中心最大风速50 m/s，最低气压945 hPa，11日14时50分在浙江台州市路桥区金清镇登陆.

东海塘和芦潮港两观测塔记录的台风麦莎和台风卡努风速样本状况见表1和图2.

表1 强台风观测记录状况

图2 台风麦莎、卡努路径以及东海塘、芦潮港观测塔位置示意

Fig.2 The path of typhoons and locations of anemometer towers in Donghaitang and Luchaogang

由图2结合台风有记录期间的状况可知：

1)台风麦莎和卡努的路径和强度变化很相似，便于将两台风的实测数据进行对比，互相验证.

2)尽管从路径和强度变化趋势上来看，两台风看起来很相似，但是两者之间还是存在区别的.一方面，根据气象台的记录，台风麦莎的十级和七级风速圈半径分别为200 km和600 km左右；而台风卡努的分别为150 km和400 km左右.可以看到，虽然台风卡努的最低气压(945 hPa)低于台风麦莎的(950 hPa)，即台风卡努的强度比台风麦莎大，但台风麦莎影响的区域范围大于台风卡努的，也就是说，台风卡努除台风风眼区域外产生的影响未必大于台风麦莎的.另一方面，在东海塘观测塔记录期间，东海塘观测塔始终处于台风麦莎和卡努的影响范围内；而在芦潮港观测塔记录期间，芦潮港观测塔始终位于台风麦莎的影响范围内，对于台风卡努，则是从2005-09-11T09:00开始(此时台风中心气压保持为945 hPa)，观测塔进入台风影响范围.总的来看，除了芦潮港观测塔记录台风卡努的前9 h之外，两观测塔始终基本位于台风影响范围内.

3)东海塘观测塔记录的台风卡努实测数据为1 430 min，其余3次记录均为2 870 min.虽然东海塘观测塔记录的台风卡努风速样本仅1 d时间，几乎为其余3次样本记录时间的一半，但是同时，该样本记录期间也是台风卡努对东海塘观测塔所在场地的影响区间，故4个数据样本均有效记录了台风登陆全过程期间受影响的工程场地风速状况.

4)从相对位置来看，东海塘观测塔距台风麦莎和卡努中心的最近距离分别在38和10 km左右，结合图2可知，在两台风登陆地点附近，观测塔恰巧穿过了两台风中心，也就是说，东海塘观测塔位于两台风近端.而芦潮港观测塔距台风麦莎和卡努中心的最近距离分别为287和208 km,在登陆点处甚至达到了400 km，可见，芦潮港观测塔始终位于台风的远端.

3 台风实测数据

世界气象组织在2008年发布的技术指引[9]中定义风速转换系数是在确定的观测周期(简称平均风速时距)的平均风速与该周期内阵风风速时距为τ的最大风速之间的理论上的转换关系，其计算公式为

式中:Gτ,T为时距τ的平均风速和时距T的平均风速之间的转换系数，vτ,T为时距T内时距τ的平均风速最大值，vT为时距T的平均风速值,T=10 min.

基于GB 50009—2012《建筑结构荷载规范》[12]中提供的设计基准风速为地面或水平以上10 m高度处，100 a重现期的10 min平均年最大风速(m/s)，以东海塘观测塔和芦潮港观测塔10 m高度处的台风风速实测数据进行风速不同时距转换系数研究，得到的实测资料见图3、4.

从图3、4中可看到：由时距越短、平均风速变化越剧烈可知，时距转换系数V3 s/V10 min因V3 s的脉动而变化剧烈，而V30 min/V10 min和V1 h/V10 min的时程因V30 min和V1 h变化缓慢而平滑.4次记录除偶尔的强烈波动外，基本保持平稳波动.

4 实测数据统计分析

根据JTG/T D60-01—2004《公路桥梁抗风设计规范》[11]、GB 50009—2012《建筑结构荷载规范》[12]、ANSI/ASCE Standard 7-95[13]、NBC2010[14]以及AS/NZS 1170.2:2011[15]，对于近地风速的概率分布，各国风荷载规范都是在极值Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型中选择采用.本文亦统一采用广义极值分布函数(GEV)和极大似然参数估计法来研究台风不同时距的风速转换系数.广义极值分布(GEV)函数为

式中：μ为位置参数，σ为尺度参数，ε为形状参数.

其概率密度函数为

本文基于各观测塔实测得到的10 m高度处的台风风速资料，结合广义极值分布函数和极大似然参数估计法，分别获得东海塘、芦潮港两观测塔10 m高度处台风麦莎和台风卡努不同时距风速转换系数的概率分布情况，结果见表2和图5(图中仅以东海塘麦莎为例，给出台风气候条件下不同时距的风速转换系数的概率密度及其拟合结果).

图3 东海塘、芦潮港两观测塔台风麦莎10 m高度处不同时距风速转换系数

图4 东海塘、芦潮港两观测塔台风卡努10 m高度处不同时距风速转换系数

观测塔转换系数麦莎(Matsa0509)分布类型概率分布参数μσε卡努(Khanun0515)分布类型概率分布参数μσε东海塘V3s/V10min极值Ⅱ型1.3980.0830.080极值Ⅱ型1.4000.0870.174 V30min/V10min极值Ⅲ型0.9420.035-0.610极值Ⅲ型0.9450.041-0.769V1h/V10min极值Ⅲ型0.8990.046-0.670极值Ⅲ型0.9010.059-0.747芦潮港V3s/V10min极值Ⅱ型1.3580.1110.127极值Ⅱ型1.3000.0820.363 V30min/V10min极值Ⅲ型0.9630.026-0.733极值Ⅲ型0.9690.023-0.746V1h/V10min极值Ⅲ型0.9380.034-0.552极值Ⅲ型0.9480.027-0.748

图5 东海塘观测塔10 m高度台风麦莎不同时距风速转换系数概率密度曲线

Fig.5 The probability distribution of conversion factors over different time intervals at the height of 10 m during typhoon Matsa recorded by anemometer towers located in Donghaitang

结合表2和图5可看到，时距转换系数的概率分布服从广义极值分布，其中V3 s/V10 min服从极值Ⅱ型分布(Frechet分布)，V30 min/V10 min以及V1 h/V10 min均服从极值Ⅲ型分布(Weibull分布)；除V3 s/V10 min的形状参数ε相差比较大之外，其余分布的参数基本处于一个数量级.

4.1 风速转换系数的概率分布

4.1.1 同一观测塔经历不同台风

计算同一观测塔经历不同台风时距转换系数的概率分布参数的相差比，见表3.

表3 同一观测塔经历不同台风时距转换系数的概率分布参数的相差比

Tab.3 Percent difference for probability distribution parameters of conversion factors at a certain site between different typhoons

观测塔项目相差比/%μM-μK/mean(μM,μK)σM-σK/mean(σM,σK)εM-εK/mean(εM,εK)东海塘V3s/V10min0.094.4774.43 V30min/V10min0.3516.12-23.02V1h/V10min0.2424.55-11.00芦潮港V3s/V10min4.3730.4796.11 V30min/V10min0.6311.96-1.74V1h/V10min1.0321.93-30.22

注：M表示台风麦莎Matsa,K表示台风卡努Khanun.

通过上表可以看到，路径相似、强度及其变化也相似的不同台风麦莎和卡努，虽然影响范围大小不一致，但是在同一地点的时距转换系数的概率分布依然是非常接近的，其中位置参数μ尤为接近，相差比不超过5%，且基本在2%以下，尺度参数σ的差异也较小，保持在31%以内，V3 s/V10 min的形状参数ε较其他转换系数差异明显.同时，距离台风路径较近的东海塘的记录差异较远端的芦潮港更小，但这种差异较小.很明显，对于路径相似、台风强度大小及其变化趋势相似的强台风，在某确定场地的风速时距转换系数的概率分布也是相似的，其中，V3 s/V10 min服从极值Ⅱ型分布，V30 min/V10 min以及V1 h/V10 min服从极值Ⅲ型分布.

4.1.2 不同观测塔经历同一台风

计算同一台风在不同观测塔记录得到的时距转换系数的概率分布参数的相差比，得到表4.

表4 不同观测塔经历同一台风时距转换系数的概率分布参数的相差比

Tab.4 Percent difference for probability distribution parameters of conversion factors at different sites during a certain typhoon

台风项目相差比/%μD-μL/mean(μD,μL)σD-σL/mean(σD,σL)εD-εL/mean(εD,εL)麦莎V3s/V10min2.9528.8145.95 V30min/V10min2.1630.08-18.30V1h/V10min4.3130.50-19.31卡努V3s/V10min7.416.1670.21 V30min/V10min2.4456.83-3.04V1h/V10min5.0973.78-0.08

注：D表示东海塘观测塔,L表示芦潮港观测塔.

比较表3、4，相对同一观测塔经历不同台风而言，不同观测塔经历同一台风的时距转换系数的概率分布参数取值差异稍大一些，但这种差异依然较小.其中，位置参数μ的相差比不超过7.5%，尺度参数σ和V3 s/V10 min的形状参数ε差异明显.同时注意到，登陆过程中，东海塘观测塔距两台风较近，甚至曾穿过台风眼区，而芦潮港观测塔始终处于台风远端，仅记录了台风风场外围的风速信息，可见，在台风由强减弱的整个过程中，不管场地是经历台风眼区，还是始终停留在台风风场外围区，时距转换系数的概率分布差异都不大.因此，作为结构抗风设计的风特性参考值，台风多发区风速转换系数可采用基于概率统计的具有一定保证率的取值.

4.2 风速转换系数的影响因素

根据《热带气旋年鉴》[1]，观测塔记录风速期间，台风麦莎和卡努强度变化见图6.

图6 台风强度随时间的变化

由图6可知：

1)在东海塘、芦潮港两处观测塔记录期间，麦莎、卡努两台风均经历了强度从保持不变到逐渐减小的逐步衰减过程.

2)结合第3节和第4.1节的分析，虽然台风卡努的强度比台风麦莎大，但台风卡努对两观测塔所在工程场地的影响未必大于台风麦莎产生的.

3)结合台风路径可知，强风强度衰减过程中，台风中心距观测塔的距离变化为先减小后增大，这点对处于台风近端的东海塘观测塔较明显，而对远端的芦潮港观测塔影响较小.

结合风速转换系数的时程变化曲线和概率分布，可以看到，无论是时距转换系数变化的范围还是剧烈程度，彼此之间并不存在明显的差异.具体地说，台风麦莎和卡努在两观测塔记录风速期间，台风强度保持不变时，台风中心和观测塔之间的距离逐步减小(这一点对于处于台风近端的东海塘观测塔而言尤为明显)，而在时距转换系数的时程曲线上，并没有看到时距转换系数有明显的增大或减小的趋势；同时，台风登陆前后台风强度减弱时，台风中心与东海塘观测塔的距离逐渐增大，与芦潮港观测塔的距离变化较小，而两观测塔记录所得时距转换系数也没有因此发生明显的波动趋势.可见，对于无量纲的时距转换系数而言，由于撇去了基本风速的影响，基本没有受到台风强度变化、台风中心与观测塔之间距离(即观测点位于台风风场的相对位置)、台风登陆与否以及观测塔距离台风路径远近的影响.这些在风速时距转换系数的概率分布上也有明显体现.故知，时距转换系数的概率分布也较稳定，基本不受台风强度、台风登陆与否以及场地在台风风场中位置等因素的影响，故利用观测站实测得到台风数据获得台风不同时距转换系数具有实用价值，研究其变化规律及概率分布对台风气候条件下的风速时距转换系数研究具有指导意义，在台风气候条件下的土木工程结构抗风设计中，采用基于概率统计的具有一定保证率的风速时距转换系数取值是可靠的.

5 结 论

1)中国沿海台风多发区台风气候条件下近地面风速时距转换系数的概率分布服从广义极值分布，其中，V3 s/V10 min服从极值Ⅱ型分布，V30 min/V10 min以及V1 h/V10 min服从极值Ⅲ型分布.

2)分别处于台风路径远端和近端的两处观测塔的实测记录表明，A类场地下，台风的风速时距转换系数的取值情况基本比较稳定，即，某一工程场地、某一台风气候条件下的风速时距转换系数基本不受台风强度变化、观测点在台风风场中的相对位置以及台风登陆与否的影响.

3)A类场地下，在台风影响范围内，工程场地所在处的台风气候条件下风速时距转换系数的概率分布较为稳定，采用基于概率统计的具有一定保证率的风速时距转换系数取值，能够为建筑结构抗风性能设计提供可靠保证.

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(编辑 赵丽莹)

Analysis of wind speed conversion factors of different time intervals during the passage of strong typhoons

PAN Jingjing1, ZHAO Lin1,LIANG Xudong2, ZHU Ledong1, GE Yaojun1

(1.State Key Laboratory of Disaster Reduction in Civil Engineering(Tongji University),Shanghai 200092, China;2.Institute of Urban Meteorology, China Meteorological Administration, Beijing 100089, China)

To obtain the variation of wind speed near ground at the southeastern coastal area of China and its influence factors during the landfall process of typhoons, wind speed samples at 10 m during the landing of two strong typhoons(Typhoon Matsa 0509 and Typhoon Khanun 0515)were recorded by anemometer towers located at the regions of Donghaitang in Zhejiang Province and Luchaogang in Shanghai. Wind speed conversion factors of different time intervals and their probability distribution were calculated based on the sampling wind speeds. It is illustrated that wind speed conversion factors of different time intervals follow generalized extreme value distribution.V3 s/V10 minfollows Frechet Distribution, whileV30 min/V10 minandV1 h/V10 minfollow Weibull Distribution. There are 2 anemometer towers, one is adjacent to the paths of typhoons, while the other one is far away from them. It shows that in typhoons’ condition for terrain A, values of wind speed conversion factor keep steady and the probability distribution functions of conversion factors hold similar distribution characteristics during the landing process of strong typhoons regardless of the paths of typhoons, variation of typhoon intensity, the distance between the anemometer tower and the typhoon center and the landfall state of the typhoon. Values for wind speed conversion factors for terrain A in the condition of typhoons based on the analysis of probability statistics provide the assurance of reliability for wind resistant design of structures.

strong typhoons;conversion factors; different time intervals; generalized extreme value distribution; influence factors

10.11918/j.issn.0367-6234.2016.12.023

2015-12-04

国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB036300)；国家自然科学基金优秀重点实验室项目(51323013)

潘晶晶(1991—)，女，硕士研究生； 赵 林(1974—)，男，教授，博士生导师； 朱乐东(1965—)，男，研究员，博士生导师； 葛耀君(1958—)，男，教授，博士生导师

赵 林，zhaolin@tongji.edu.cn

TU375.4

A

0367-6234(2016)12-0158-07