上海陆家嘴地区高空台风“温比亚”风特性实测

傅国强，全涌，顾明，黄子逢

（同济大学土木工程防灾国家重点实验室，上海 200092）

近年来，随着全球气候变暖，各种极端气候事件频发.2018 年第21 号超强台风“飞燕”登陆日本，最大瞬时风速达57.4 m/s，造成了重大人员伤亡和财产损失，被日本称为25 年来最强大的台风.我国东南沿海地区也是世界上受台风影响最严重的地区之一，仅2018 年7 月、8 月两个月，就有5 次台风先后登陆福建、上海和浙江.上海更是成为我国有气象记录以来首个30 d 内有3 个台风正面登陆的城市.

台风风场与常规风场有很大差异，在风洞试验中很难进行模拟，因此现场实测是现阶段最直接和最有效的研究手段，也是风工程研究中非常重要的基础性和长期性的研究方向[1].风工程研究发达的国家基于长期的现场实测数据建立起本地区的风特性数据库，如挪威[2]、英国[3]、加拿大[4]等都建有近海观测数据库.美国圣母大学[5-6]对芝加哥4 栋高层建筑进行了长期的现场实测研究.近年来国内学者也开展了大量的实测研究，取得了一些进展.文献[7-12]在深圳平安金融中心、广州西塔、台北101 等数十栋超高层建筑开展了多次现场实测研究，详细地分析了这些超高层建筑在台风作用下顶部的平均风速、风向、湍流度、阵风因子、峰值因子、湍流积分尺度和脉动风功率谱密度等风场特性和动力特性.Xu 等[13]在深圳地王大厦对强风的平均和脉动特性，以及结构在强风下的响应进行了研究，并给出了相关的经验拟合公式；Guo 等[14]通过在广州塔所布置的结构健康监测系统对3 次台风作用下的平均风速、风向、湍流度等风特性和结构响应进行研究，与风洞试验对比并评估了舒适度.史文海等[15]对厦门某超高层建筑在某次台风作用下的风场和建筑表面风压进行了同步实测，对湍流度、阵风因子、脉动风功率谱以及平均风压系数和脉动风压系数进行了系统的研究.梁枢果等[16]对武汉某超高层建筑在良态风作用下的顶部风速与表面风压进行现场实测.何宏明等[17]利用台风“海马”登陆中心的观测塔的风速仪设备对不同高度处的风场特征参数进行了分析.张志田等[18]对江底河大桥桥址处深切峡谷的风场特性进行研究，详细分析了深切峡谷地形特征对风速风向及湍流特性的影响.沈炼等[19]对某山区峡谷桥址处风场进行了现场实测和数值模拟研究，得到了峡谷桥址处风场的详细分布特性.尽管许多学者在台风风特性实测方面做了大量的工作，并且在我国华南地区取得了丰硕成果，但是由于现场实测费用大、周期长、难度大，目前人们对台风风特性的认识还远不清楚.

上海地区纬度相对较高，直接登陆的台风很少，因此在上海进行台风风特性现场实测对我国华东地区台风风特性的研究和扩充上海地区高空风速数据库具有非常重要的意义.本文利用上海环球金融中心顶部（497 m）超声波风速仪采集到的台风“温比亚”风速数据，对平均风速、湍流强度、阵风因子、峰值因子、湍流积分尺度和脉动风功率谱进行了详细地分析.研究成果可为相近地区的超高层建筑抗风设计提供参考.

1 台风“温比亚”及现场实测概况

2018 年第18 号台风“温比亚”（英文名：Typhoon Rumbia）于8 月15 日14 时在东海东南部生成.8 月16 日21 时加强为强热带风暴.8 月17 日4 时在上海市浦东新区南部沿海登陆.登陆时由强热带风暴级减弱为热带风暴级，中心附近最大风力为9 级，中心最低气压98.5 kPa.台风“温比亚”登陆后向西偏北方向移动，强度逐渐减弱，在黄海北部海面变性为温带气旋，并于8 月21 日2 时停止编号.在台风“温比亚”经过上海过程中，其先从东南方向逐渐靠近观测地点；8 月17 日5 时其路径中心距离观测地点最近，距离达到18 km；随后其逐渐向西并远离观测地点.

上海环球金融中心（图1）位于上海市陆家嘴金融核心区，结构高度为492 m，地上共有101 层.金茂大厦（420.5 m）和上海中心（632 m）分别位于环球金融中心的西北部和西南部，除此之外其周围还密集分布有大量高层与超高层建筑，这使得环球金融中心的近地风特性极其复杂.

图1 上海环球金融中心周边环境和顶部俯瞰图Fig.1 Surroundings and top view of the Shanghai World Financial Center

风速监测系统的观测点设置在上海环球金融中心101 层东北端和西南端，两侧均安装有一台英国Gill 公司生产Windmaster Pro 超声风速仪（图1 和图2），离地高度约494 m，两端仪器间距约72 m.超声风速仪的3 个分量U，V，W 分别对应正北、正西和竖直向上，风向角按俯视逆时针方向递增，以南风为0°，东风为90°，如图2 所示.超声波风速仪风速量程为0.01～65 m/s，采样频率为10 Hz，采样得到的数据通过Campbell 公司生产的CR3000 数据采集系统实时存储.为避免来流风受到环球金融中心顶部女儿墙、擦窗机、建筑本身等绕流影响，经过计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）计算得知，当来流方向在以东北角和西南角连线为平分线22.5°范围内可忽略绕流影响，即东北端有效风向角为112.5°～157.5°，西南端有效风向角为292.5°～337.5°.

图2 超声波风速仪Fig.2 Windmaster pro ultrasonic anemometer

2 台风“温比亚”风特性分析

2.1 平均风特性

选取东北端超声风速仪从2018 年8 月15 日20：00 至8 月17 日16：00 采集得到的共44 h 的风速时程数据作为平均风特性分析样本.本文利用矢量分解法[20]对采集得到的风速数据进行处理，得到平均水平风速U 和平均水平风向角Φ.由于风速的竖向分量对高层建筑影响较小，所以这里不考虑竖向平均及脉动风速.根据中国《建筑结构荷载规范》[21]，本文以10 min 作为分析时距，可得到264 个连续的10 min 风速时程样本.图3 和图4 分别为东北端纵向10 min 平均风速和10 min 平均风向角变化情况.

从图3 中可以看到，10 min 平均风速随着时间呈现出先升高后降低的趋势.2018 年8 月16 日10时至8 月17 日2 时，10 min 平均风速从11.33 m/s逐渐增大，最大风速达到22.52 m/s，随后逐渐减小到3 m/s 左右.从图4 中可以看到，10 min 平均风向角先在120°至180°左右波动，随着台风“温比亚”登陆和远离上海，平均风向角瞬间增大至270°，之后逐渐稳定在190°左右.

图3 10 min 平均风速Fig.3 10 min mean wind speed

图4 10 min 平均风向角Fig.4 10 min mean wind directon

结构抗风设计中，不同时距平均风速的相互关系具有重要工程价值和理论意义.张相庭[22]根据国内外学者对不同时距平均风速的研究比较，统计得到近似比值关系，如表1 所示.

表1 不同时距平均风速近似比值关系Tab.1 The approximate ratio of the mean wind speed with different time interval

图5 为1 h 内时距分别为3 s、10 min 和1 h 的平均风速变化情况.可以看到，3 s、10 min、1 h 3 个时距的平均风速变化趋势一致.随着时距减小，最大平均风速逐渐增大，其中1 h 内3 s 最大平均风速为29.10 m/s，发生在2018 年8 月17 日5 时.

图5 1 h 内不同时距最大平均风速Fig.5 Maximum mean wind speeds in 1 h with different time interval

图6 和图7 分别为3 s 最大平均风速随10 min平均风速变化关系和10 min 最大平均风速随1 h 平均风速变化关系.从图中可以看出，3 s 最大平均风速与10 min 平均风速和10 min 最大平均风速与1 h平均风速均呈现出很好的线性关系.本文实测结果与张相庭[22]的统计近似比值存在一定的差距，这应该是观测高度差异所导致的.本研究观测高度离地近500 m，风速的湍流强度应该低于离地高度较小的区域，这导致短观测时矩和长观测时矩的最大风速之比减小.

图6 3 s 最大平均风速随10 min 平均风速变化关系Fig.6 Maximum 3 s mean wind speed versus 10 min mean wind speed

2.2 脉动风特性

本文选取2018 年8 月16 日13：30 至8 月17日03：00 东北端采集得到的有效风向角范围内的数据进行分析.下文中如无特殊说明，分析时距均为10 min.

图7 10 min 最大平均风速随1 h 平均风速变化关系Fig.7 Maximum 10 min mean wind speed versus 1 h mean wind speed

2.2.1 湍流强度

湍流强度描述了风速随时间变化的程度，反映了脉动风的相对强度，是描述脉动风特性的重要参数.湍流强度通常定义为10 min 时距内脉动风速标准差与水平平均风速U 的比值.

式中：Ii（i=u，v）分别为纵向和横向湍流强度；σi（i=u，v）分别表示脉动风速u（t）和v（t）在10 min 时距内的标准差.图8 为纵向和横向湍流强度随10 min 平均风速变化的关系.从图中可以看出，当10 min 平均风速小于16 m/s 时，纵向和横向湍流强度均随着10 min 平均风速增加而下降，但当10 min 平均风速大于16 m/s 后两者却没有明显的变化趋势.

图8 湍流强度与10 min 平均风速的关系Fig.8 Turbulence intensities versus 10 min mean wind speed

表2 实测湍流强度对比Tab.2 Comparison of turbulence intensities

2.2.2 阵风因子

风速的极值特性是风特性分析中十分重要的部分.阵风因子反映了阵风风速与平均风速之比，定义为阵风持续时间tg（本文取3 s）内最大平均风速与分析时距（10 min）的水平平均风速U 之比，即

式中：Gi（tg）（i=u，v）分别为纵向和横向阵风因子；分别表示纵向和横向脉动风在分析时距（10 min）内阵风持续时间tg的最大平均风速.图9 为纵向和横向阵风因子Gu、Gv随10 min 平均风速变化情况.从图中可以看出，Gu随平均风速增加没有明显的变化趋势，Gv则先随着平均风速的增加而逐渐减小，当10 min 平均风速大于16 m/s 后逐渐趋于稳定.Gu、Gv平均值分别为1.26、0.37，两者比值为=1 ∶0.29.An 等，Quan 等和黄子逢等也对阵风因子进行了分析，见表3.从表中可以看出，本文实测结果与An 等实测结果接近，Gu和Gv与Quan 等实测结果相差比较大，Gv与黄子逢等实测结果存在差异，原因与上文中湍流强度存在差异的原因相同.

图9 阵风因子与10 min 平均风速关系Fig.9 Gust factors versus 10 min mean wind speed

表3 实测阵风因子对比Tab.3 Comparison of gust factors

阵风因子和湍流度之间的关系是风特性分析中重要的脉动参数关系.图10 为纵向和横向阵风因子与湍流强度之间的关系，从图10 可知，纵向和横向的阵风因子均随着湍流强度增加而增加.Cao 等[27]和Li 等[28]利用实测数据对阵风因子和湍流强度的经验关系式进行了线性和非线性拟合，表达式可统一为：

式中：a 和b 均为待拟合参数；T 为分析时距，取10 min；tg为阵风持续时间，本文取3 s.本文分别对纵向和横向阵风因子与湍流强度的关系进行线性和非线性拟合.线性拟合结果为Gu=1.21Iu+1.09，Gv=2.61Iu+0.02；非线性拟合结果为Gu=1+0.19Iu0.67ln（600/3），Gv=0.60Iv1.09ln（600/3）.从图10 可知，Gu与线性和非线性拟合结果接近，Gv在低湍流强度时吻合得很好，随着湍流强度增加阵风因子略呈发散趋势.总体上Gu和Gv随着湍流强度的增加而呈现线性增加的趋势.

图10 湍流强度与阵风因子关系Fig.10 Gust factors versus turbulence intensities

2.2.3 峰值因子

峰值因子也是反映风速极值特性的重要参数.峰值因子表征了脉动风速的瞬时强度，定义为：

式中：gu为峰值因子；为分析时距（10 min）内阵风持续时间tg（3 s）最大平均风速；σu为分析时距内脉动风速u（t）标准差.图11 为峰值因子随10 min 平均风速变化的情况.从图中可以看到，峰值因子在平均风速小于16 m/s 时受平均风速影响的规律性不明显.当平均风速大于16 m/s 时，峰值因子呈现出随平均风速先增大后减小，并逐渐趋于稳定.总体来看，峰值因子呈现出随着10 min 平均风速增大而略微增大的趋势，变化区间为[1.33，2.91]，平均值为1.98.表4 为4 次实测峰值因子均值的对比.本次实测结果峰值因子均值稍低.4 次实测结果的峰值因子均有随着10 min 平均风速增大而增大的趋势.

图11 峰值因子与10 min 平均风速关系Fig.11 Peak factors versus 10 min mean wind speed

表4 实测峰值因子对比Tab.4 Comparison of peak factors

2.2.4 湍流积分尺度

湍流积分尺度定义了若干具有一定特征的代表性的涡旋尺度来表征湍流中涡旋的平均尺度.本文采用基于Taylor 假设自相关函数法计算纵向和横向脉动风速的湍流积分尺度.计算公式为：

图12 湍流积分尺度与10 min平均风速关系Fig.12 Turbulence integral length scale versus 10 min mean wind speed

表5 实测湍流积分尺度对比Tab.5 Comparison of turbulence integral length

2.2.5 脉动风功率谱

脉动风功率谱密度描述了湍流中不同尺度的涡的动能对湍流脉动动能的贡献，它在频域上的分布代表了湍动能在不同尺度上的能量分布比例.各国学者提出了几种具有代表性的拟合经验功率谱，分别为达文波特谱、冯卡门谱、卡曼谱以及哈里斯谱.冯卡门（Von-Karman）谱的表达式为：

式中：Su（n）和Sv（n）分别为纵向和横向脉动风功率谱密度；和分别为相应的脉动风速方差；n 为脉动风速频率.图13 和图14 分别为实测得到不同平均风速下纵向和横向的归一化平均脉动风功率谱.从图中可以看出，高风速样本在高频段谱值比低风速样本大，在惯性子区内衰减速率也比低风速样本缓慢；不同平均风速下纵向和横向脉动风功率谱和相应的Von-Karman 谱均吻合得很好，在高频部分略大于Von-Karman 谱.

图13 归一化纵向脉动风功率谱密度Fig.13 Normalized power spectra density of longitudinal fluctuating wind speed

图14 归一化横向脉动风功率谱密度Fig.14 Normalized power spectra density of lateral fluctuating wind speed

3 结论

本文通过对台风“温比亚”登陆上海前后上海环球金融中心顶部东北端超声风速仪记录的风速时程数据进行分析，可以得到以下结论：

1）3 s 最大平均风速与10 min 平均风速呈现出较好的线性关系：y=1.32x；10 min 最大平均风速与1 h 平均风速也呈现出很好的线性关系：y=1.14x.本文实测结果与张相庭[22]的近似统计比值存在一定的差距.

2）纵向和横向湍流强度均值分别为0.135 和0.132，比值为=1 ∶0.98.湍流强度随着平均风速增加而下降，但当平均风速大于16 m/s 后却没有明显的变化趋势.本文实测结果比中国规范和日本规范略大.

3） 纵向和横向阵风因子均值分别为1.26 和0.37，比值为=1 ∶0.29.Gu随平均风速增加没有明显的变化趋势，Gv随着平均风速的增加而逐渐减小.纵向和横向的阵风因子与湍流强度的线性拟合结果与非线性拟合结果吻合较好，表明Gu和Gv随着湍流强度的增加而呈现线性增加的趋势.

4）峰值因子呈现出随着平均风速增大而增大的趋势.峰值因子的变化区间为 [1.33，2.91]，均值为1.98.

5）纵向和横向湍流积分尺度均值分别为261.06 m、136.93 m，比值为Lu∶Lv=1 ∶0.52.湍流积分尺度随平均风速增加而没有明显的变化趋势.

6）实测台风“温比亚”纵向和横向脉动风功率谱与Von-Karman 谱吻合得很好.