四川省风能资源时间及空间变化特征分析

何东坡，齐大鹏，万 超，韩晓令

(贵州省气象台,贵州 贵阳 550002)

四川省风能资源时间及空间变化特征分析

何东坡，齐大鹏，万 超，韩晓令

(贵州省气象台,贵州 贵阳 550002)

该文利用四川省1961—2014年逐日的平均风速，采用一元线性方程、5 a滑动平均、M-K突变检验、EOF正交函数分解等方法，研究了四川省以及各个分区年平均风速时间和空间分布特征，得到以下结论：①四川省年平均风速每10 a减少为0.046 m/s，且4个分区的年平均风速均呈递减的变化趋势，其中川北地区递减幅度最大，同时得出年平均风速存在9～13 a小尺度、8～18 a中尺度的周期变化规律。②1990年为年平均风速年际突变年。③四川省年平均风速空间分布类型呈东—西型、东北—西南型空间分布特征。该文的研究为四川省风能资源的利用以及对大风造成的灾害防御工作的开展提供一定的指导意义。

平均风速；小波变换；EOF正交函数分解；空间

Abstract：Making use Sichuan Province 1961—2014 daily average wind speed data, by using a linear equation, 5-year moving average, MK mutation test, EOF orthogonal function decomposition method, Sichuan Province’s each partition annual average wind speed, maximum wind speed of time and spatial distribution were analyzed, the following conclusions were obtained:①in Sichuan Province, the annual average wind speed of each 10A decreased to 0.046m/s, and the annual average wind speed of four partitions all showed a trend of decline, the decline was the largest in North Sichuan area, at the same time that the annual average wind speed is 9～13 years, 8～18 years in the small scale scale cycle variation.②annual mean wind speed in 1990.③the spatial distribution of annual average wind speed in Sichuan province is the spatial distribution pattern of the East West and the Northeast southwest. The research of this paper provides some guidance for the utilization of wind energy resources in Sichuan province and the development of disaster prevention.

Keywords：average wind speed; wavelet transform; EOF orthogonal function; space

1 引言

大风天气给人们带来了经济和人员损失[1]，但同时，风能也是一种可以再生的资源[2-3]，合理地对风能进行开发和使用是解决资源短缺，并实现可持续发展的有效途径[4-5]。风速作为一个重要的气象因子，目前有关我国风速变化的研究受到了普遍的关注[6-7]。目前国内有很多学者对不同区域内的风能进行了一系列的研究，帅士章等[8]对贵州省风能资料进行了普查和资源评价。李德友等[9]利用四川茂县地区平均风速资料，研究了四川省茂县风速的季节变化，研究得出，茂县年平均风速具有显著的季节性差异。莫芳等[10]利用四川省梁山州观测站风速资料，对风速年际、月等变化趋势进行了分析。李艳等[11]使用我国常规风速实测数据，采用了线性拟合、趋势分析等方法，对我国年平均风速变化规律进行了研究，得出了近40 a来我国年平均风速呈逐年减弱的变化趋势。王婷等[12]利用风能资源数值评估系统，并对其参数方案进行改进，对广东省风能资源变化趋势进行了研究，结果得出，风能主要出现在大风速过程中，且冬季风能资源高于夏季资源。张素云等[13]发现，河北省地面平均风速在4个季节里均呈递减的变化趋势。田莉等[14]研究表明，西北地区风速存在显著性的地域差异性，北部地区风速较大，南部地区风速相对较小，且在中蒙边境的风速达到最大。任国玉等[15]利用我国探空测站实测逐日平均风速资料，分析研究了我国平均风速季节差异性，研究表明，我国平均风速存在显著性的季节性差异。龚强等[16]利用辽宁省气象观测站实测的风速资料以及太阳能源数据，对辽宁省风能、太阳能的时间和空间变化规律进行了分析，结果表明，辽宁东部以及西部海拔较高的地区风能较为丰富。谢今范等[17]研究发现，东北地区大风区域主要分布在平原以及高海拔的地区，并使用中尺度模式模拟了风速的气候特征。可见前人对风能进行了大量的研究，风能的时间变化和空间分布因地形的千奇百变而随之变化，这也是研究的困难之一。

四川省位于我国西南地区，处于长江上游，地形地貌及气候特征区域差异性较为显著，气象灾害种类较多，出现较为频繁。本文研究了四川省风能时间和空间两个尺度上的气候变化特征，寻找其规律。研究结果能够通过平均风速的时间和空间的分布特征对四川省风能资源进行很好的利用，同时对因大风造成的灾害防御工作的开展也提供一定的指导意义。

2 资料与方法

2.1 资料

本文使用四川省1961—2014年29个测站逐日平均风速观测资料，对四川省风能时间和空间变化规律进行分析研究，资料来源于国家气候中心编制的气候统计资料。在对风速季节变化特征研究时，季节划分范围为：春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)、冬季(12月—次年2月)。

2.2 研究方法

采用一元线性方程、5 a滑动平均、M-K突变年检验、EOF正交函数分解等方法。

2.2.1 小波变换 小波变换是一种时域、频域解析的方法[19]，它既可以了解到四川省风速时间序列在不同时间下的频域下的变化特征，又能够了解到风速时间序列在不同频域下的不同时域分布特征。它能够很好的解析出气候在时间序列中的一系列变化特征，并能够对风速气候未来发展趋势进行定性的评估。

2.2.2 M-K突变检验 M-K突变检验方法是一种非参数统计检验方法，样本不需要遵循某一特定的分布[20]，其仅用于检测序列的变化趋势。在对四川省风速突变的研究中，本文取显著性水平α=0.01，则临界值曲线为U0.01=±2.58。计算出UF风速顺序以及UB逆序统计曲线，根据UF风速顺序统计曲线的正负来判断风速变化的趋势，若UF风速顺序统计曲线在某一个时间段内小于0，说明在该时间期内风速呈递减的发展趋势；大于0则相反；当UF风速顺序统计曲线从某一时刻超出了置信检验曲线时，风速从该时刻起呈显著性递增或递减发展趋势。如果UF顺序统计曲线和UB逆序统计曲线出现了交点，且该交点位于置信检验曲线内，则说明了该交点为四川省风速变化的一个突变年。

2.2.3 EOF正交函数分解 EOF经验验证正交分解是一种很好的对气象要素场进行空间分解的方法，它的原理是把包含P个空间点(变量)的场随时间变化进行分解。EOF方法分解出的特征向量正好能够反映出气象场的变化的空间结构。

3 年平均风速时间变化特征分析

3.1 年平均风速年际变化规律

年平均风速为四川省29个站点逐年平均风的平均值，四川省年平均风速为1.49 m/s，最大风速为1.73 m/s(1974年)；最小风速为1.20 m/s(2000年)。四川省年平均风速波动幅度较大(图1)，图中明显可以看出年平均风速变化趋势存在2个波峰，第1峰值出现在1973年，年平均风速为1.73 m/s,第2峰值出现在2006年，年平均风速为1.52 m/s。从一元线性回归方程可以看出，四川省年平均风速在波动中呈逐年递减的变化趋势，求出的年平均风速气候倾向率约为-0.046(m/s)/10 a，表明了四川省年平均风速每10 a减少为0.046 m/s左右。此外，在1970—1990年期间四川省年平均风速较大，在1995—2005年期间年平均风速较小。

图1 1961—2014年四川省年平均风速变化趋势及线性回归结果Fig 1. The trend of annual mean wind speed variation and linear regression in Sichuan Province in 1961—2014

由图2分析得出：川东地区年平均风速为1.34 m/s，最大风速为1.5 m/s，最小风速为1.14 m/s，从一元线性回归方程可以看出，川东地区年平均风速在波动中呈逐年递减的变化趋势，求出的年平均风速气候倾向率约为-0.018(m/s)/10 a(图2a)。(b)川西地区年平均风速为1.72 m/s，最大风速为2.16 m/s，最小风速为1.28 m/s，由回归方程得，川西地区年平均风速在波动中呈逐年递减的变化趋势，年平均风速气候倾向率约为-0.069(m/s)/10 a，其递减的速度要高于川东地区(图2b)。川南地区年平均风速为1.53 m/s，最大风速为1.93 m/s，最小风速为1.24 m/s，回归方程可知，川南地区年平均风速在波动中呈逐年递减的变化趋势，年平均风速气候倾向率约为-0.073(m/s)/10 a，递减的速度要高于川东、西2个地区(图2c)。川北地区年平均风速为1.69 m/s，最大风速为2.15 m/s，最小风速为1.28 m/s，回归方程看出，川北地区年平均风速在波动中呈逐年递减的变化趋势，年平均风速气候倾向率约为-0.096(m/s)/10 a，可见川北平均风速递减最大(图2d)。

图2 1961—2014年四川省川东(a)、川西(b)、川南(c)、川北(d)4个分区年平均风速变化趋势及线性回归结果Fig 2.The trend of annual mean wind speed variation and linear regression results in four zones in Sichuan Province in 1961—2014.(a)eastern part of Sichuan Province (b)western part of Sichuan Province (c)Southern part of Sichuan Province (d)northern part of Sichuan Province

从表1可以看出，29个测站中仅有6个测站的年平均风速的变化趋势为正数，这6个测站年平均风速在变化中呈递增的变化趋势，其余测站年平均风速变化趋势值均为负值，这些地区年平均风速呈递减的变化趋势，其中雷波地区递减的速度最大，递减的速度为-0.189(m/s)/10 a，其次是雅安地区年平均风速递减的速度为-0.179(m/s)/10 a。

表1 29个测站年平均风速变化趋势统计结果(单位：(m/s)/10 a)Tab.1 Statistical trends of annual mean wind speed changes of 29 stations used in this paper (unit: (m/s) /10 a)

3.2 年平均风速季节变化规律

四川省年平均风速存在一定的季节性差异性(图3)，但是总体上4个季节年平均风速均呈递减趋势，其中春季年平均风速递减幅度最大，其次是夏季，冬季年平均风速递减幅度最小。

图3 1961—2014年四川省年平均风速季节变化趋势及5 a滑动平均结果Fig.3 The seasonal variation trend of annual mean wind speed and the 5 year moving average results in Sichuan Province in 1961—2014

①根据最小二乘法求出的一元线性方程，春季年平均风速气候倾向率为-0.075 d/10 a,说明四川省春季年平均风速呈逐年递减的发展趋势，且每10 a四川省年平均风速减少0.075 m/s。从春季年平均风速距平值可以看出，在1961—1968年期间年平均风速距平值以负值为主，表明这些年份期间四川省年平均风速较小。在1969—1991年期间四川省春季年平均风速较大，距平值均大于0，从1992年开始，四川省年平均风速距平值以小于0为主，仅1993年的距平值为正数，说明从1992年开始四川省年平均风速较小。根据5 a滑动平均曲线可以看出，1992年为四川省春季年平均风速的一个转折年，即在1992年之前5 a滑动平均值以大于0为主，而在1992年之后5 a滑动平均值以小于0为主。

②夏季年平均风速气候倾向率为-0.041 d/10 a,说明四川省夏季年平均风速呈逐年递减的发展趋势，且每10 a平均风速减少0.041 m/s，递减的速度要小于春季递减的速度。从夏季年平均风速距平值可以看出，在1961—1968年期间年平均风速距平值均为负值，说明这些年份期间四川省年平均风速较小，低于平均值水平。在1969—1990年期间四川省春季年平均风速较大，距平值以大于0为主，从1991年开始，四川省年平均风速距平值以小于0为主，仅3个年份的距平值为正数，即从1991年开始四川省年平均风速较小。根据5 a滑动平均曲线可以看出，1970年、1992年为四川省夏季年平均风速的两个转折年。

③秋季年平均风速气候倾向率为-0.035 d/10 a,即四川省秋季年平均风速呈逐年递减的发展趋势，且每10 a平均风速减少0.035 m/s，递减的速度要小于春季、夏季递减的速度。从秋季年平均风速距平值可以看出，在1969—1987年期间年平均风速距平值以正值为主，仅1980年距平值为负数，说明这些年份期间四川省秋季年平均风速较大，高于平均值水平。在1993—2003年期间四川省春季年平均风速较小，距平值均小于0。根据5 a滑动平均曲线可以看出，1988年为四川省夏季年平均风速的一个转折年，即在1988年之前5a滑动平均值以大于0为主，而在1988年之后5 a滑动平均值以小于0为主。

④冬季年平均风速气候倾向率为-0.027 d/10 a,则四川省冬季年平均风速呈逐年递减的发展趋势，且每10 a平均风速减少0.027 m/s，冬季年平均风速递减速度最小。从距平值可以看出，在1969—1984年期间年平均风速距平值均为正值，可以看出这次年份期间四川省冬季年平均风速较大，高于平均值水平。根据5 a滑动平均曲线，1988年为四川省冬季年平均风速的一个转折年，即在1988年之前5 a滑动平均值以大于0为主，而在1988年之后5 a滑动平均值以小于0为主，这一转折年与秋季年平均风速的相一致。

表2看出，4个分区在4个季节内年平均风速均呈递减的变化趋势，对于春季，川南地区年平均风速递减速度最大，递减速度为-0.101(m/s)/10 a；对于夏季，川西地区年平均风速递减速度最大，递减速度为-0.075(m/s)/10 a；对于秋季，川西地区年平均风速递减速度最大，递减速度为-0.075(m/s)/10 a；对于东季，川北地区年平均风速递减速度最大，递减速度为-0.094(m/s)/10 a。

表2 4个分区年平均风速变化趋势统计结果(单位：(m/s)/10 a)Tab.2 Statistical trends of annual mean wind speed variation in four zones (unit: (m/s) /10 a)

3.3 年平均风速周期变化规律

从图4中可以看出，川东地区，年平均风速存在多时间尺度的周期变化规律，存在一个4～8 a小尺度时间演变周期，且这一小尺度变化周期在整个时间域内都是显著的，同时存在12～20 a的中尺度的演变周期，这一变化周期从70年代开始较为显著(图4a)。川西地区，年平均风速也存在多时间尺度的周期变化规律，有一个8～12 a小尺度时间演变周期，这一小尺度变化周期在90年代中后期较为显著，同时存在14～22 a的中尺度的演变周期，这一变化周期在1970—2000年之间较为显著(图4b)。川南地区，年平均风速同样存在多时间尺度的周期变化规律，存在一个9～13 a小尺度时间演变周期，且这一小尺度变化周期在整个时间域内都比较显著，同时有个15～20 a的中尺度的演变周期，这一变化周期在1970—1995年之间较为显著(图4c)。川北地区，年平均风速同样存在多时间尺度的周期变化规律，存在一个8～18 a的中尺度的演变周期，这一变化周期在00年代后期较为显著(图4d)。

图4 1961—2014年四川省川东(a)、川西(b)、川南(c)、川北(d)4个分区年平均风速周期变化Fig.4 The annual mean wind speed cycle variation in four zonesin Sichuan Province in 1961—2014 .(a)eastern part of Sichuan Province (b)western part of Sichuan Province (c)Southern part of Sichuan Province (d)northern part of Sichuan Province

4 年平均风速突变年检验

图5中突变检验结果中可以看出，在1961—1971年期间，四川省年平均风速UF顺序统计值以小于0为主，表明在此年份期间四川省年平均风速呈递减的发展趋势。在1972—1990年期间，四川省年平均风速UF顺序统计值均大于0为主，即在此年份期间四川省年平均风速呈递增的发展趋势。从1990年之后年平均风速UF顺序统计曲线开始小于0，表明年平均风速从1990年之后开始呈逐年递减的变化趋势，其中从1997年开始年平均风速顺序统计曲线开始超出了置信检验曲线，说明四川省年平均风速从1997年开始递减的幅度较大。从图中还可以看出，四川省年平均风速UF顺序统计曲线和UB逆序统计曲线相交点位在1990年，位于置信检验曲线内，因此，在1990年四川省年平均风速开始突变年，即在1990年前年平均风速较高，1990年之后年平均风速较小。

图5 1961—2014年四川省年平均风速M-K突变统计结果Fig.5 The statistical results of annual mean wind speed M-K mutation in Sichuan Province in 1961—2014

5 年平均风速空间分布EOF分解

利用四川省年平均风速时间序列数据进行EOF正交函数分解，来研究四川省平均风速空间变化规律。利用Matlab软件编写出EOF正交函数分解程序，并求出特征向量以及各个向量方差贡献率。本文按照累积方差贡献率大于80%作为选取几个主成分的条件。根据求出的累积方差贡献率 (表3)，前4个主成分累积贡献率为88.8512%大于80%，说明前3个主成分所包含的信息能够解释四川省年平均风速气候空间场的全部特征。从表3中看出，第1主成分贡献率最高为49.5283%，其次是第2主成分贡献率为27.0073%。

表3 四川省年平均风速方差贡献率、累积方差贡献率Tab.3 Contribution rate of annual mean wind speed variance and cumulative variance contribution rate in Sichuan Province

图6为年平均风速风速前3个主成分特征向量场空间分布情况，第1特征场空间分布特征反映出了四川省年平均风速东—西型的空间分布特征，即西部区域年平均风速较高，而东部区域年平均风速较小，这与大尺度天气系统的影响密切相关，在特征向量正(负)值中心位置附近年平均风速相对较高(较低)，在(105.5°E,32°N)位置处的年平均风速最小。第2特征场空间分布特征反映出了四川省年平均风速也呈现出东—西型的空间分布特征，而与第1特征向量场分布不同的是，西部区域年平均风速较低，而东部区域年平均风速较高，有几个区域年平均风速最大。第3特征场空间分布特征反映出了四川省年平均风速也呈现出东北—西南型的空间分布特征，即东北区域年平均风速较高，而西南部区域年平均风速较小，在(103°E,28°N)位置处的年平均风速最小。

图6 四川省年平均风速风速前3个特征向量场空间分布情况Fig.6 The spatial distribution of the three characteristic vector fields of annual mean wind speed and wind speed in Sichuan

6 总结与讨论

通过四川省风速时空演变规律分析，主要得出以下结论：

①四川省年平均风速呈逐年递减的变化趋势，每10 a减少为0.046 m/s左右，川东、川西、川南、川北4个分区的年平均风速均呈递减的变化趋势，川北地区递减幅度最大，且4个分区在4个季节内年平均风速也均呈递减的变化趋势，同时得出年平均风速存在9～13 a小尺度、8～18 a中尺度的周期变化规律。

②1990年为四川省年平均风速年际突变年。

③四川省年平均风速空间分布类型为东—西型、东北—西南型空间分布特征。

本文的研究结果得到了一些风能的变化规律与分布特征，对风能资源的开发利用有一定的参考价值，但本文只讨论了平均风速的变化特征，下一步计划研究最大风速的时间和空间变化特征，并建立预测模型，希望能为大风灾害性天气的预报与防御提供一种新的思路与方案。

[1] 李路长,白慧,顾欣,等.贵州镇远“4·17”大风冰雹天气过程多普勒雷达回波特征分析[J].贵州气象,2014,38(4):28-31.

[2] 郑玉萍,李景林,刘盛梅,等.达板城1961-2008年来风的气候特征及风能现状分析[J].沙漠与绿洲气象,2009,3(6):29-33.

[3] 邓国卫,高晓清,惠小英,等.酒泉地区风能资源开发优势度分析[J].高原气象,2010,29(6):1634-1640.

[4] 李艳,耿丹,董新宇,等.1961-2007年重庆风速的气候变化特征[J].大气科学学报,2010,33(3):336-341.

[5] 黄世成,姜爱军,刘聪,等.江苏省风能资源重新估算与分布研究[J].气象科学,2007,27(4):407-412.

[6] 王遵娅,丁一汇.何金海,等.近50年来中国气候变化特征的再分析[J].气象学报,2004,62(2):228-236.

[7] 任国玉,郭军,徐铭志,等.近50年中国地面气候变化基本特征[J].气象学报,2005,63(6):948-952.

[8] 帅士章,潘徐燕,罗楠.贵州省风能资源评价的相关计算[J].贵州气象,2007,31(3):13-15.

[9] 李德友,郭斌.四川省茂县风能资源初步分析[J].高原山地气象研究,2009,29(4):70-73.

[10]莫芳,晏慧芬,郑自君,等.凉山州风资源分布特征分析[J].高原山地气象研究,2013,33(2):23-27.

[11]李艳,王元,汤剑平.中国近地层风能资源的时空变化特征[J].南京大学学报(自然科学版),2007,43(3):280-291.

[12]王婷,李翠华,胡娅敏,等.广东省风能资源分布的数值模拟[J].热带地理,2013,33(1):1-8.

[13]张素云,周顺武,郭艳岭,等.近47a河北风速季节变化特征及影响因子分析[J].干旱区资源与环境,2010,24(12):93-99.

[14]田莉,奚晓霞.近50年西北地区风速的气候变化特征[J].安徽农业科学,2011,39(32):20 065-20 068.

[15]任国玉,张爱英,王颖,等.我国高空风速的气候学特征[J].地理研究,2009,28(6):1 583-1 592.

[16]龚强,于华深,蔺娜,等.辽宁省风能、太阳能资源时空分布特征及其初步区划[J].资源科学,2008,30(5):654-661.

[17]谢今范,刘玉英,王玉昆,等.东北地区风能资源空间分布特征与模拟[J].地理科学,2014,34(12):1 497-1 503.

[18]纪晓玲.宁夏雷暴天气气候和环流特征及典型过程分析[D].兰州大学大气科学系,2009.

[19]程向阳，谢五三，刘岩，等.安徽省近50年雷暴的时空变化特征及影响因素[J].长江流域资源与环境,2012,21(1):117-121.

[20]符淙斌,王强.气候突变的定义和检测方法[J].大气科学,1992,16(4):482-492.

[21]巩崇水,曾淑玲,王嘉媛,等.近30年中国雷暴天气气候特征分析[J].高原气象,2013,32(5):1 442-1 464.

ThetimeandspatialchangescharacteristicsanalysisofwindresourcesinSichuan

HE Dongpo,QI Dapeng, WAN Chao, HAN Xiaoling

(Guizhou Meteorological Observatory,Guiyang 550002, China)

X382

A

1003-6598(2017)04-0001-08

2017-02-18

何东坡(1990-)，男，助工，主要从事气候预测与数据挖掘研究工作，E-mail:1062449482@qq.com。