彭州边界层铁塔风梯度特征研究

康 雪 ,陆成伟 ,李 愉 ,许 晨 ,刘洋远

（1.四川省成都市气象局，成都 611130；2.四川省成都市环境保护科学研究院，成都 610000；3.四川省彭州市气象局，成都 611930）

引言

近地层是大气边界层的最下层，离地面约几十米至一百米[1]，近地层各种气象要素存在明显的日变化规律[2]。近地面20～100m高度区间是输变电线路、塔吊、通讯铁塔及高空构筑物的主要分布区域，该区域风场变化可对超高建筑的设计，高压线路的架设、工业污染物的稀释扩散等产生重大影响。一直以来，近地面风场特征研究都是气象学家关注的重点，具有重要的科学意义和应用价值。

目前，气象部门探测地面风场主要是利用地面自动站，但自动站的探风高度存在限制。另一方面，探测边界层风场的边界层风廓线雷达因探测盲区和地物杂波的影响，在100m以下的探测准确率不高[3]。因此，能够对近地面风场进行立体连续观测的边界层铁塔，可有效弥补现有观测设备探测能力的不足。

近年来，国内学者利用测风铁塔资料在近地层风场特征分析和风速反演等方面开展了一系列研究。马亮等[2]采用统计分析方法，以夏季为例对铁塔近地层平均风速、风向、最大风速等要素进行了分析研究，揭示了夏季近地层风场的分布特征。李晓霞等[4]利用兰州新区测风塔和自动气象站风向风速观测资料，分析了兰州新区盛行风向、风速、污染系数时空分布特征。何斌等[5]基于反映近地面风速廓线变化的指数律公式，利用不同的风速廓线变化率开展了海面风速反演试验。

本文拟利用2018年10月～2020年12月彭州边界层铁塔的风速风向观测资料，分析了彭州地区近地面各季节平均风速日变化特征、盛行风向特征及污染系数特征，并以反映近地面风速廓线变化的指数律公式为基础，使用按月分类法和风速区间法来反演彭州100m以下的近地面风速，并检验其反演结果的有效性。

1 数据说明

1.1 彭州边界层铁塔及周边环境简介

彭州100m大气边界层梯度观测铁塔架设在彭州大气环境气象综合监测基地内（图1）。该基地位于四川省彭州市西北方向，在隆丰镇九龙村石化大道西侧，距成都市三环路约25km，距彭州主城区约8km，距彭州石化工业园区约1.9km，周围无高层建筑，视野开阔。铁塔垂直共有9层，观测高度分别为10m、20m、30m、40m、50m、60m、70m、80m、90m。

图1 彭州边界层铁塔及周边环境实景

1.2 数据可用性分析及质量控制

在数据可用性分析方面，通过普查彭州铁塔2018年10月～2020年11月30min平均风速和风向资料，发现彭州铁塔因设备故障等因素，存在一定的数据缺失，而30～50m数据因相应高度层数据采集器设备故障原因，与其余高度层数据存在相关性较差的问题。为了保证数据的时空连续性，空间上选取了10～20m和60～90m高度，时间上选取2019年7～8月为夏季（2019年6月数据存在缺失）、2019年9～11月为秋季、2019年12月～2020年2月为冬季、2020年3～5月为春季，参与研究的总样本数量为14059个，各月数据样本量见表1。

表1 数据样本量

在数据质量控制方面，本文将水平风速>20m/s的数据作为不符合一般气候统计特征的数据和>10倍方差的数据作为随机脉冲进行剔除。

2 分析方法

2.1 污染系数

污染系数是指某方位风向频率与该方位平均风速的比值[4]，可代表该风向空气污染程度，并作为厂址和企业内部布局的一项参考指标，计算公式如下：

式中：Pi为某方位污染系数，fi为该方位风向出现的频率，ui为该方向平均风速。

2.2 基于风廓线幂指数律的近地面风速反演方法

风廓线在不同大气层结下适用于不同的公式[6]。但在工程应用中，往往不能具体划分大气层结状况，通常认为近地面风速随高度变化服从指数公式[7−9]，即：

式中：U为某高度风速，U1则为已知高度z1的风速，α为风速随高度变化系数（又称为指数律参数）。α与大气稳定度、下垫面情况及风速大小相关，确定其数值是得到准确风廓线的关键[4]。对公式（2）变换可得指数律 α的计算公式：

将两个不同高度的风速观测结果带入公式（3）中可计算得到指数律参数α，再结合10m地面风速或某些在固定高度观测的风速带入到公式（2）中，可计算近地面其他高度的风速，从而对近地面风速进行反演。本文使用了按月分类法和风速区间法来计算指数律参数α，并结合指数律参数α和10m高度风速来反演近地面风速。

3 季节平均风速日变化特征分析

图2给出了彭州近地层季节平均风速日变化特征。如图2a所示，春季低层风速约在14时达到最大值，高层风速约在21时达到最大值，高层风速在09～10时无明显变化。如图2b所示，夏季各层平均风速均在07～09时达到最小值，低层约在15时达到最大值，高层约在15时达到较大值，此后继续波动上升至19～20时达到最大值。如图2c和d所示，秋、冬两季平均风速日变化规律相似；低层（10～20m）风速均在07～09时达到最小值，在13～14时达到最大值；高层（60～90m）风速均在09～10时达到最小值，在20～21时达到最大值。

图2 彭州近地层季节平均风速日变化特征（a.2020年春季，b.2019年夏季，c.2019年秋季，d.2019年冬季）

4 季节盛行风向及污染系数特征分析

4.1 季节盛行风向特征分析

图3给出了彭州近地层季节盛行风向特征分布。在春季（图3a），各高度盛行风向均为东北风，出现频率为24.0%～35.4%，平均风速为2.28～3.97m/s；在夏季（图3b），10m高度盛行西风，出现频率为24.6%，其余各层均盛行东北风，出现频率为19.6%～31.4%，平均风速为1.83～3.4m/s；在秋季（图3c），各高度层均盛行东北风，出现频率为34.4%～45.5%，平均风速为1.96～3.42m/s；在冬季（图3d），各高度层均盛行东北风，出现频率为33.0%～41.3%，平均风速为1.76～3.30m/s。可见，除夏季10m高度盛行西风以外，其余季节各高度均盛行东北风，秋冬两季各高度东北风出现频率大于春夏两季；春季东北风向对应的平均风速最大，为2.28～3.97m/s；每个季节随着高度增加，东北风出现频率均逐渐增大，对应平均风速均逐渐增大。

图3 彭州近地层季节盛行风向特征分布（a.2020年春季，b.2019年夏季，c.2019年秋季，d.2019年冬季）

4.2 季节污染系数特征分析

图4给出了彭州近地层季节污染系数特征分布。如图4a和b所示，春季和夏季10m高度的最大污染系数在偏西方向且数值超过0.1，其他各高度最大污染系数均在东北方向且数值均低于0.1，各层高度最小污染系数多在东南或偏南方向。如图4c和d所示，秋冬季各高度污染系数均大于春夏两季，最大的方向均为东北方向，数值超过0.1，10～20m最小污染系数多在偏南或偏东南方向，60～90m最小污染系数的方向为偏西北方向。已有研究[4]表明，每个季节随高度增加，各高度污染系数呈减轻趋势，有益于大气污染物的扩散。结合以上分析可知，彭州铁塔偏西和东北方向不宜布设污染源。

图4 同图3，但为污染系数

5 近地面风速反演方法及其准确性分析

5.1 指数律参数 α的计算方法

本节选用彭州铁塔10m、20m、60m、90m高度30min平均风速数据，运用按月分类和按风速区间两种方法来计算得到10～20m、10～60m、10～90m、20～60m、20～90m、60～90m共6个高度区间的平均指数律α值，分别反映大气层结状态的月变化和风速大小对于 α的不同影响。

按月分类处理是依据彭州铁塔样本的采样时间，将已知不同月份各高度区间的平均风速数据，带入公式（3）计算得到该月不同高度区间的平均指数律参数α值，可反映大气层结状态的月变化对其影响。

按风速区间计算则是将彭州铁塔10m高度上的风速数据按照风速大小采用分组处理的办法，以1m/s为间隔，将6m/s以下风速分为6组，计算每组中相应高度区间的平均 α值，可反映风速大小对其影响。

5.2 指数律参数 α的变化特征分析

图5是按月分类法计算的不同高度区间及平均的参数 α变化特征。如图所示，随高度升高，α呈减小的趋势。春季参数 α值最大，4月为0.48，5月为0.37；夏季参数 α值最小，8月为0.22；秋季和冬季 α值变化平缓。

图5 按月分类法计算的不同高度区间及平均的参数 α变化特征（a.不同高度区间，b.高度平均）

图6是按风速区间法计算的不同高度区间及平均的参数α变化特征。如图所示，当风速在0～1m/s时，即弱风状态下，不同高度区间的参数α均达到最大值；其中10～20m高度的参数 α超过了0.9，表示大气在极稳定条件下风速梯度较大[1]；当10m高度风速>1m/s时，各高度区间的参数 α均出现了不同程度的下降，说明

图6 按风速区间法计算的不同高度区间及平均的参数 α变化特征（a.不同风速区间，b.高度平均）

随着低层风速增大，上下层混合越充分，指数律参数α减小；5～6m/s风速区间的参数 α有所增大的原因可能是因为该区间样本的数量较少，随机性较大导致的。

5.3 近地面风速反演及反演准确性分析

5.3.1 近地面风速反演方法

近地面风速反演也参照上述指数律参数 α的计算方法，应用按月分类和按风速区间两种方法来进行处理。

应用按月分类法进行风速反演，使用的指数律参数 α为各月的平均 α值，将各月的平均 α值与该月彭州铁塔10m实时观测风速值代入公式（2），计算得到对应时间60m、70m、80m、90m高度上的反演风速值。

应用按风速区间法进行风速反演，使用的指数律参数 α为各风速区间的平均 α值，将各风速区间的平均 α值与该风速区间彭州铁塔10m实时观测风速值代入公式（2），计算得到对应时间的60m、70m、80m、90m高度上的反演风速值。

5.3.2 统计方法介绍

为了考察近地面风速反演的有效性，本文使用三种误差指标及相关系数（R）对近地面风速反演值与观测值的统计误差和相关性进行检验。三种误差指标分别是平均偏差（MB）、平均绝对误差（MAE）及均方根误差（RMSE），将其进行归一化处理，便于统计误差的直接比较。具体公式如下：

式（4）～（7）中，A为使用近地面风速反演方法计算得到的风速值，B为彭州铁塔对应时间的观测风速值，n为样本数。

5.3.3 反演有效性分析

表2给出了使用按月分类法进行风速反演在各月、各高度的统计误差和相关系数。就平均偏差而言，除4月外，其他月份平均偏差为-0.4～0.4m/s，均处于较小水平。就平均绝对误差而言，多数月份的平均绝对误差均低于1m/s，仅10月、5月和4月相对较大；平均绝对误差值较平均偏差更大，说明反演风速和实测风速的差异是非系统性的。就均方根误差而言，除4月、5月和10月外，其余月份均方根误差基本低于1m/s。就相关系数而言，除10月外，其余月份反演风速与实测风速的相关系数均处于较高水平，基本在0.7以上，尤其是7月和8月接近0.8。综上所述，使用按月分类风速反演法能较好地对近地面风速进行反演。

表2 按月分类法反演风速的统计误差（单位：m/s）和相关系数

表3给出了使用按风速区间法进行风速反演在各风速区间、各高度的归一化统计误差和相关系数。就归一化平均偏差而言，各风速区间的归一化平均偏差基本偏低6%及以下，随着风速区间的增大，该指标逐渐降低。就归一化平均绝对误差而言，随着风速区间的增大，该指标逐渐降低，总体指标在30%以内。就归一化均方根误差而言，随着风速区间的增大，该指标逐渐降低，总体指标在40%以内。就相关系数而言，当10m风速>5m/s时，相关系数最高达到0.6。可见，使用风速区间法在较大风速区间时能够较好地对近地面风速进行反演。

表3 按风速区间法反演风速的归一化统计误差和相关系数

对比分析将以上两种风速反演方法，从表4可以看到，按月分类法归一化平均偏差较小，但按月分类法归一化平均误差和均方根误差均略大于风速区间法，按月分类法相关系数略优于风速区间法。

表4 两种风速反演法统计误差及相关系数

另外，再结合两种方法计算的反演风速与实测风速的散点分布（图7），当实测风速>5m/s时，按月分类法反演风速明显偏大，风速区间法反演风速则更接近实测风速值。结合误差统计、相关分析和散点分布可知，风速区间法在大风区间的风速反演效果略优于按月分类法。

图7 按月分类法（上）和风速区间法（下）反演风速与实测风速的散点对比（从左至右依次为60m、70m、80m、90m高度）

5.4 个例分析

为进一步验证两种风速反演方法的有效性，本节选取了2020年5月6～8日彭州市有明显大风天气的个例进行分析。2020年5月7日13:30成都市气象台发布了大风蓝色预警，从彭州铁塔观测风速数据来看，在5月7日08～18时10m高度的30min平均观测风速在4～6m/s。

图8为5月6日00时～5月8日22时60～90m观测值与两种方法反演风速的时间变化。表5为对应时段两种方法反演风速的统计误差与相关系数。可以看到，在各个高度上，两种方法得出的风速反演值与观测值的变化趋势基本一致；5月7日8:30～18:30，在大风区间使用风速区间法得出的风速反演值与实测值更为接近。就统计误差与相关系数而言，如表5所示，使用风速区间法得到的各高度归一化平均偏差、平均绝对误差、均方根误差均优于按月分类法，两种方法得到的相关系数均在0.9左右，风速区间法略低于按月分类法。综上所述，两种反演方法均能对该个例风速进行较为有效的反演，在较大风速区间，风速区间法得到的反演效果优于按月分类法。

表5 两种风速反演法的统计误差（单位：m/s）与相关系数

图8 5月6日00时～5月8日22时不同高度观测值与两种方法反演风速的时间变化（a.60m，b.70m，c.80m，d.90m）

6 结论

本文利用2018年10月～2020年12月彭州边界层铁塔的风速风向观测资料，分析了彭州地区近地面各季节平均风速日变化特征、盛行风向特征及污染系数特征，选取彭州大风天气个例，对按月分类法和风速区间法的反演结果进行有效性验证，主要结论如下：

（1）春季低层风速约在14时达到最大值，高层风速约在21时达到最大值，高层风速在09～10时无明显变化。夏季各层平均风速均在07～09时达到最小值，低层约在15时达到最大值，高层约在15时达到较大值，此后继续波动上升至19～20时达到最大值。秋、冬两季平均风速日变化规律相似；低层（10～20m）风速均在07～09时达到最小值，在13～14时达到最大值；高层（60～90m）风速均在09～10时达到最小值，在20～21时达到最大值。

（2）除夏季10m高度盛行西风以外，其余三季各高度均盛行东北风，秋冬两季各高度东北风出现频率大于春夏两季，每个季节随着高度增加，东北风出现频率均逐渐增大，对应平均风速均逐渐增大。

（3）春季和夏季10m高度的最大污染系数在偏西方向，其他各高度最大污染系数均在东北方向，各层高度最小污染系数多在东南或偏南方向。秋冬季各高度污染系数均大于春夏两季，最大的方向均为东北方向，10～20m最小污染系数多在偏南或偏东南方向，60～90m最小污染系数的方向为偏西北方向。彭州铁塔偏西和东北方向不宜布设污染源。

（4）随高度升高，指数律参数 α呈减小的趋势。春季参数 α值最大，夏季参数 α值最小，秋季和冬季 α值变化平缓。当风速在0～1m/s时，不同高度区间的参数 α均达到最大值；当10m高度风速>1m/s时，各高度区间的参数 α均出现了不同程度的下降，说明随着低层风速增大，上下层混合越充分，参数 α减小。

（5）按月分类法反演风速的平均偏差大多为−0.4～0.4m/s，平均绝对误差和均方根误差基本低于1m/s，相关系数基本在0.7以上。春季（4月和5月）和10月风速反演效果较差，前者可能是春季静风频率较高导致的，后者可能与10月样本数较少有关。

（6）风速区间法反演风速的归一化平均偏差、平均绝对误差及均方根误差随着风速区间增大，均逐渐降低，其偏差指标分别为6%及以下、30%以内和40%以内。就相关系数而言，当10m风速>5m/s时，相关系数最高达到0.6。使用风速区间法在较大风速区间时能够较好地对近地面风速进行反演。

（7）将两种风速反演法应用在大风个例，两种方法得出的反演值与观测值的变化趋势基本一致。就统计误差而言，使用风速区间法得到的各高度的平均偏差、平均绝对误差、均方根误差均优于按月分类法。就相关系数而言，两种方法得到的相关系数均在0.9左右。两种反演方法均能对该个例风速进行较为有效的反演，在较大风速区间，风速区间法得到的反演效果略优于按月分类法。