• CN 62-1175/P
  • ISSN 1006-7639
  • 双月刊
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干旱气象, 2026, 44(2): 285-292 DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639-2026-02-0285

论文

山东半岛阵风系数时空变化和基本风压特征

董旭光,1,2, 高理1,2, 邬铭法1,2

1 山东省气象防灾减灾重点实验室山东 济南 250031

2 山东省气候中心山东 济南 250031

Characteristics of gust coefficient and basic wind pressure in Shandong Peninsula

DONG Xuguang,1,2, GAO Li1,2, WU Mingfa1,2

1 Key Laboratory for Meteorological Disaster Prevention and Mitigation of ShandongJinan 250031China

2 Shandong Climate CenterJinan 250031China

责任编辑: 邓祖琴;校对:王涓力

收稿日期: 2025-07-8   修回日期: 2025-12-7  

基金资助: 山东省气象局科研项目(2023SDBD02)
山东省气象局科研项目(2025sdqxz02)
中国气象局黄河流域气象联合开放基金重点项目(HHJJ2026Z06)

Received: 2025-07-8   Revised: 2025-12-7  

作者简介 About authors

董旭光(1979—),男,正高级工程师,主要从事气候变化和气候应用研究。E-mail: dongxugg@sina.com

摘要

研究阵风系数和基本风压的实际变化特征,对阵风预报、风能资源开发利用及大型工程风参数设计具有重要意义。基于山东半岛24个国家气象站2015—2023年逐时测风资料及建站至2023年最大风速资料,分析阵风系数、50 a风速重现期和基本风压的时空变化特征。结果表明:山东半岛阵风系数空间分布差异显著,其值为1.380~1.998;8—12月阵风系数较大,1—3月较小;阵风系数表现出明显的日变化特征,正午前后最大,凌晨前最小;随风速增大,阵风系数逐渐减小。山东半岛50 a重现期最大风速为18.6~33.1 m·s-1,半岛西部和东部部分地区50 a重现期最大风速相对较小,东北部的威海、成山头和海阳、崂山等地较大。基本风压为0.21~0.68 kN·m-2,半岛西部和东部部分地区较小(小于0.30 kN·m-2),东北部和南部沿海的海阳、崂山等地相对较大(大于0.41 kN·m-2),成山头站最大,为0.68 kN·m-2

关键词: 阵风系数; 最大风速; 基本风压; 时空变化; 山东半岛

Abstract

The variation characteristics of gust coefficient and basic wind pressure are of great significance for gust forecasting, wind energy resource development, and the design of wind parameters for large-scale engineering. Based on hourly wind observations from 24 national meteorological stations over Shandong Peninsula during 2015-2023, together with annual maximum wind speed data from station establishment to 2023, the spatiotemporal variations of gust coefficient, 50-year return level wind speed and basic wind pressure were analyzed. The results show that the gust coefficient exhibits significant spatial variability across Shandong Peninsula, ranging from 1.380 to 1.998. Seasonally, it is relatively higher from August to December and lower from January to March. The gust coefficient shows a pronounced diurnal variation, with maximum values around noon and minimum values before dawn. In addition, the gust coefficient generally decreases with increasing wind speed. The 50-year return level maximum wind speed ranges from 18.6 to 33.1 m·s-1. Relatively lower values are observed in parts of the western and eastern regions of the peninsula, while higher values occur in the northeastern coastal areas, including Weihai, Chengshantou, Haiyang, and Laoshan. The basic wind pressure ranges from 0.21 to 0.68 kN·m-2, with lower values (<0.30 kN·m-2) in parts of the western and eastern regions, and higher values (>0.41 kN·m-2) along the northeastern and southern coasts. The maximum value is observed at Chengshantou station, reaching 0.68 kN·m⁻².

Keywords: gust coefficients; maximum wind speed; fundamental wind pressure; temporal-spatial change; Shandong Peninsula

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本文引用格式

董旭光, 高理, 邬铭法. 山东半岛阵风系数时空变化和基本风压特征[J]. 干旱气象, 2026, 44(2): 285-292 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639-2026-02-0285

DONG Xuguang, GAO Li, WU Mingfa. Characteristics of gust coefficient and basic wind pressure in Shandong Peninsula[J]. Arid Meteorology, 2026, 44(2): 285-292 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639-2026-02-0285

0 引言

极端大风不仅会造成严重社会经济损失,还可对输电线路、风力发电机、太阳能发电板、住宅及工厂等基础设施产生严重破坏(Zhou et al.,2018;Loredo-Souza et al.,2019;徐祥德等,2024)。极端大风天气是海上沉船事故的主要诱因之一。1999年11月24日,“大舜号”轮船因大风引起巨浪,在烟台附近海域倾覆,造成282人遇难(荆波,2007);2015年6月1日,“东方之星”客轮在长江湖北监利段沉没,442人遇难,该事件由局地下击暴流引发的强风造成,最强风力超过12级(郑永光等,2016)。相关研究表明,除船龄、通航环境及人为因素外,大风是海难事故的重要外部因素,其影响占比达62%(于善娟等,2011)。当风力达7~8级时,海上交通事故易发;若超过10级,更易发生恶性沉船事故(宋守奎和刘学萍,1998)。因此,科学的阵风预报和合理的构筑物基本风压设计是减少极大风速灾害损失的关键手段。

山东半岛沿海及近海地区风能资源丰富,已规划“山东海上千万千瓦风电规划基地”,并开展大规模风电场开发建设。然而,风速的快速变化(即阵风)会对风机造成巨大疲劳负荷,显著降低风机使用寿命,同时发电功率波动会导致电网电压快速波动(Zhou et al.,2018)。此外,基本风压是构筑物抗风能力的重要参数,直接影响结构安全和工程造价。因此,准确获取阵风系数与基本风压参数,对工程设计、建设、运行及维护,以及保障人民生产生活安全具有重要意义。

阵风系数与基本风压的精确确定,是风工程与气候可行性论证的核心科学问题。最大风速虽为衡量风强度的基础指标,但其瞬时性与非平稳性难以全面反映风荷载作用。相比之下,阵风系数与基本风压能够揭示风的湍流特征与破坏潜力,具有独特的科学与工程应用价值。阵风系数表征大气湍流强度及边界层稳定性(刘小红和洪钟祥,1996;黄浩辉等,2021),反映风的脉动特性,并直接关联工程结构所受动态风荷载;基本风压则将风速转化为静态等效荷载,是建筑结构荷载规范中的核心设计参数。《建筑结构荷载规范》(简称规范)(中华人民共和国住房和城乡建设部,2012)提供了我国各区域基本风压推荐值,但对于地形复杂、海陆交错、天气系统多样的山东半岛,其空间分辨率与本地化精度仍需进一步提升,而阵风系数研究更为薄弱。已有研究表明阵风系数并非恒定值,受多种因素影响,随地面风速增大而减小,但当10 m高度风速≥10 m·s-1时,其变化趋于复杂(许向春等,2011)。极值风速推算方法通常基于极值概率分布模型(如极值I型)与阵风系数。例如,呼津华和王相明(2009)利用极值分布推算50 a重现期最大风速,再结合实测阵风系数得到极大风速;史军等(2015)在上海地区采用经验平均阵风系数1.7。汪宏宇等(2019)进一步指出,阵风系数随高度及下垫面性质存在显著差异。这些研究凸显了在工程设计中考虑阵风系数及基本风压时空变异特征的重要性。国内关于阵风系数变化和基本风压特征的研究成果不多,王巍竹(2014)利用中国沿海5个气象站30 a风速资料,分析了各地阵风系数差异;刘炳荣等(2019)利用深圳8个气象站11 a小时风速资料,对比分析了不同季节、不同风速条件下的阵风系数特征;李昱茜等(2022)利用2015年5月—2020年4月大连9个国家气象站、2017年165个区域气象站逐10 min测风资料,分析了大连阵风系数时空变化特征,发现不同风况下阵风系数差异明显;苏志等(2010)利用北部湾7个沿海气象站多年最大风速资料,分析了阵风风压和基本风压特征;辛渝等(2012)在对新疆气象站风速均一化订正的基础上,对气象站基本风压进行了估算。山东半岛相关研究多集中于大风(极大风速)的时空分布特征与灾害个例分析(崔宜少等,2013;郭俊建和孙莎莎,2014;阎丽凤和杨成芳,2014;孟祥新等,2018;李昱薇等,2024;吴雅欣等,2024),缺乏对阵风系数时空变化规律的系统性研究;也未充分结合长期观测数据与复杂地域气候,对规范中基本风压进行本地化验证与精细化分析。这一研究空白可能导致工程结构在面对山东半岛特有强风荷载时存在潜在风险或设计冗余。

虽然规范已给出部分区域基本风压值,但山东半岛下垫面特征差异明显,各地基本风压存在较大差异。因此,有必要基于最新且可靠的观测数据开展详细分析。通过研究系统揭示山东半岛阵风系数的时空差异特征,并基于长序列观测对基本风压进行精细化评估,以期为当地阵风预报、风能资源开发利用及工程抗风设计提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 资料

使用山东省气象数据中心提供的山东半岛24个国家级气象观测站2015—2023年逐时最大风速及风向、极大风速及风向资料,对阵风系数进行统计分析。最大风速变化趋势分析基于建站至2023年最大风速资料,以更客观地反映不同站点最大风速的长期演变特征;由于山东半岛各站建站至1980年最大风速序列不完整,最大风速重现期采用1981—2023年最大风速序列进行估算。所有数据均通过严格质量控制,并在业务运行中长期应用,数据可靠性较高。对各气象要素资料进行完整率检验表明,近年来除个别时次极大风速或最大风速存在缺测外,资料总体完整性良好,最大风速与极大风速数据完整率均高于99%。山东半岛国家级气象站空间分布及地形特征见图1

图1

图1   山东半岛地形特征(填色)及气象站(黑色点)空间分布

Fig.1   Topography (the color shaded) and distribution (black dotts) of meteorological stations of Shandong Peninsula


1.2 方法

1.2.1 阵风系数

阵风系数Gτ,T0定义为在时距T0的时段内持续时间为τ的最大阵风风速与该时段内平均风速之比,是表征瞬时风速相对于平均风速增强程度的转换系数,可用于计算给定时间内的最大阵风风速或平均阵风风速,是反映风脉动强度的重要统计量。受大气边界层内湍流对流交换作用影响,下垫面性质、大气稳定度、天气系统类型及平均风速统计时距等因素均会对阵性风强度产生显著影响。阵风系数计算公式(Harper et al.,2010)如下:

${G}_{\tau,{T}_{0}}=\frac{{V}_{\tau,{T}_{0}}}{{V}_{{T}_{0}}}$

式中:Vτ,T0为观测周期T0中持续时间τ的最大阵风风速,通常取3 s极大风速,单位为m·s-1;VT0为观测周期T0内的平均风速,一般取10 min平均的最大风速(陈雯超等,2011;张容焱等,2012;李鸿秀等,2014;全国气象仪器与观测方法标准化技术委员会,2017),单位为m·s-1。若极大风速或最大风速为0,则该时次阵风系数不予计算;当平均风速过小时,阵风系数可能出现异常偏大现象(许向春等,2011),因此将小于1级风的平均风速予以剔除,不参与阵风系数计算。

1.2.2 基本风压

基本风压依据规范确定50 a重现期风压值,且不得低于0.3 kN·m-2。对于高耸建筑和结构等对风荷载敏感的结构类型,应结合相关结构设计规范适当提高基本风压取值。结合既有研究成果(黄浩辉等,2007;李宏男等,2009;李頔和魏德敏,2010)及规范推荐方法,采用极值Ⅰ型(Gumbel)分布作为年最大风速重现期计算的概率模型(全国气候与气候变化标准化技术委员会,2018),该模型在年最大风速极值分析中具有良好的适用性(呼津华和王相明,2009;陈凯等,2012)。为确保50 a重现期最大风速结果的可靠性,对山东半岛各站年最大风速序列进行均一性检验和观测时次一致性订正以及观测高度标准化订正(董旭光等,2018)。

基本风压为风荷载计算的基准压力。通常根据当地平坦开阔地面10 m高度处10 min平均风速观测资料,经概率统计确定50 a一遇最大风速值,再结合空气密度,按照规范推荐的方法计算风压,其计算公式如下:

$\omega =\frac{1}{2}\rho {v}^{2}$

式中:ω为基本风压,单位为kN·m-2;ρ为空气密度,单位为t·m-3v为50 a重现期的10 m高度10 min平均最大风速,单位为m·s-1

文中所用时间均为北京时。

2 结果分析

2.1 阵风系数

2.1.1 空间特征

图2为2015—2023年山东半岛阵风系数空间分布。山东半岛阵风系数为1.380~1.998,空间差异显著,其中,胶州站最小,莱州站最大;山东半岛西南部、中部及东部地区阵风系数相对较小,多小于1.600,西部及中南部沿海地区阵风系数相对较大,普遍超过1.671。该空间分布特征与海陆差异及下垫面条件密切相关,海陆分布差异及下垫面粗糙度显著影响风的阵性特征(陈燕和张宁,2019),阵风系数与距海岸距离成正相关,下垫面越复杂,地表摩擦作用越强,湍流脉动增强,阵风系数相应增大(刘炳荣等,2019)。

图2

图2   2015—2023年山东半岛阵风系数空间分布

Fig.2   Spatial distribution of gust coefficients in Shandong Peninsula during 2015-2023


各月阵风系数的空间分布与年特征基本一致(图略),差异主要为数值幅度,阵风系数各月最大值为1.956(8月)~2.406(11月),均出现在莱州站;各月最小值为1.327(6月)~1.397(9月),4—8月最小值出现在成山头站,9月至次年3月最小值出现在胶州站。

2.1.2 时间特征

图3为2015—2023年山东半岛逐月阵风系数。各月变化幅度(1.564~1.605)较小,其中,11月最大,3月最小。总体来看,8—12月阵风系数较大,各月均超过1.592;1—3月较小,多小于1.576。山东半岛阵风系数低于大连(李昱茜等,2022),但两地均表现出秋末冬初大,春夏小的季节特征,表明两地阵风系数年内变化具有一致性。

图3

图3   2015—2023年山东半岛阵风系数逐月变化

Fig.3   Monthly variations of gust coefficients in Shandong Peninsula during 2015-2023


图4为2015—2023年山东半岛阵风系数的逐时变化。阵风系数具有明显的日变化特征,05:00阵风系数最小(为1.537),随后快速增大,于12:00、13:00达到最大,为1.644,之后逐渐减小。阵风系数日变化与太阳辐射的日变化密切相关,日出后,随着太阳辐照增强,地表加热作用加强,大气边界层湍流混合增强,层结趋于不稳定(杨智等,2008),脉动增强,从而导致阵风系数增大;日落后,地表冷却,湍流强度逐渐减弱,边界层趋于稳定,阵风系数在日出前达到最小值。

图4

图4   2015—2023年山东半岛阵风系数逐时变化

Fig.4   Hourly variations of gust coefficients in Shandong Peninsula during 2015-2023


2.1.3 不同风速等级下的阵风系数特征

2015—2023年山东半岛不同风速等级下阵风系数及其出现频率变化如图5所示。不同风速等级对应的阵风系数差异明显,整体呈随风速等级升高而逐渐减小的趋势。2级风的阵风系数最大,为1.708;5级以上风的平均阵风系数均低于1.500,9级风的阵风系数最小,为1.258。2~5级(风速为1.5~10.7 m·s-1)风阵风出现频率达99.89%;其中3级风阵风出现频率最高(32.80%),其次为4级和2级风,5级风阵风出现频率为11.72%;6级及以上风速阵风出现频率总计不足1.00%。

图5

图5   2015—2023年山东半岛不同风速等级的阵风系数(a)及各等级阵风出现频率(b)

Fig.5   Gust coefficients (a) and occurrence frequency (b) for different wind speed classes in Shandong Peninsula during 2015-2023


2.1.4 不同风向的阵风系数特征

图6为2015—2023年山东半岛不同风向阵风系数的变化。各风向阵风系数为1.52~1.64;沿西西北(WNW)顺时针方向至东(E)风的各风向阵风系数普遍大于1.60,东东北(ENE)风向阵风系数最大,为1.64;沿东东南(ESE)顺时针方向至西(W)风的各风向阵风系数多小于1.60,南西南(SSW)风向最小,为1.52。

图6

图6   2015—2023年山东半岛不同风向下的阵风系数

Fig.6   Gust coefficients for different wind directions in Shandong Peninsula during 2015-2023


图7为2015—2023年山东半岛不同风向阵风系数的逐时变化。各风向阵风系数均表现出明显的日变化规律,但不同风向间日变化幅度差异明显。00:00—09:00,东东北(ENE)风阵风系数最大,为1.609~1.673;10:00—18:00,西西南(WNW)风阵风系数最大,为1.643~1.733,其中11:00—15:00均超过1.700;19:00—23:00,偏北风向阵风系数较大。00:00—11:00和18:00—23:00,南西南(SSW)风阵风系数最小,均不超过1.600,06:00出现全天最低值,为1.461,12:00南东南(SSE)风向阵风系数最小,为1.587,13:00—17:00东东南(ESE)风向阵风系数最小,为1.544~1.580。沿顺时针方向,南西南(SSW)至西北(NW)风向阵风系数的日变化幅度最大,均超过0.127,其中,西南(SW)、西(W)风向日变化幅度分别为0.201、0.207;其他风向日变化幅度均小于0.100,北西北(NNW)风向最小(0.056)。

图7

图7   2015—2023年山东半岛不同风向阵风系数逐时变化

Fig.7   Hourly variation of gust coefficients for different wind directions in Shandong Peninsula during 2015-2023


2.2 风速重现期和基本风压

2.2.1 50 a重现期最大风速

1981年以前山东半岛年最大风速资料不连续,且不同站点起测年份不一致,为保证样本序列的可比性与完整性,选取1981—2023年各站资料较为完整的年最大风速序列进行50 a重现期计算与分析(图8)。山东半岛50 a重现期最大风速为18.6~33.1 m·s-1,其中即墨、黄岛、招远站低于20.0 m·s-1,即墨站最小(18.6 m·s-1);成山头站最大,为33.1 m·s-1。山东半岛西部和东部部分地区相对较小(普遍小于22.4 m·s-1),东北部威海、成山头及海阳、崂山等站相对较大(大于24.7 m·s-1)。

图8

图8   1981—2023年山东半岛50 a重现期最大风速空间分布(单位:m·s-1

Fig.8   Spatial distribution of maximum wind speed for 50-year return level in Shandong Peninsula during 1981-2023 (Unit: m·s-¹)


2.2.2 50 a重现期极大风速

通常可利用大风条件下统计得到的阵风系数,将最大风速重现期换算为极大风速重现期。为保证阵风系数统计结果的代表性,对不同风速等级下的大风样本数进行检验。当最大风速≥6.0 m·s-1(近中性层结条件)时,各站大风样本比例为1.0%(莱州)~48.1%(成山头);当最大风速≥10.8 m·s-1(6级风)时,大风样本比例仅为0(莱州)~8.0%(成山头),其中9站大风样本次数不足30次,样本偏少,计算得到的阵风系数没有代表性。因此,选取最大风速≥6.0 m·s-1作为确定大风样本的阈值,计算山东半岛各站50 a重现期极大风速(图9)。50 a重现期极大风速为28.2~48.9 m·s-1,仅招远站低于30.0 m·s-1,山东半岛中部及青岛中西部地区相对较小,东北部及海阳、莱州较大,共有6站超过40.0 m·s-1

图9

图9   1981—2023年山东半岛50 a重现期极大风速空间分布(单位:m·s-1

Fig.9   Spatial distribution of 50-year return level extreme wind speed in Shandong Peninsula during 1981-2023 (Unit: m·s-1


2.2.3 基本风压

1981—2023年山东半岛基本风压空间分布(图10)与50 a重现期最大风速相似。山东半岛基本风压为0.21~0.68 kN·m-2,半岛西部及东部部分地区基本风压相对较小(小于0.30 kN·m-2);东北部及南部沿海的海阳、崂山相对较大(大于0.41 kN·m-2),其中成山头站最大,为0.68 kN·m-2。规范中山东半岛基本风压普遍超过0.40 kN·m-2、沿海地区超过0.50 kN·m-2、部分地区超过0.60 kN·m-2,与之相比,本研究计算结果整体偏小。

图10

图10   1981—2023年山东半岛基本风压空间分布(单位:kN·m-2

Fig.10   Spatial distribution of fundamental wind pressure in Shandong Peninsula during 1981-2023 (Unit: kN·m-2


由山东半岛4个代表气象站最大风速年变化(图11)可知,各站年最大风速均呈显著下降趋势(p<0.05)。成山头站共有4 a最大风速超过30.0 m·s-1,其中3 a发生在1981年以后,最大值为34.9 m·s-1,出现在2012年,使得该站50 a重现期最大风速和基本风压在4站中均最大。青岛、石岛和莱州站最大风速的最大值主要出现在1981年以前,导致仅使用1981年以来资料计算的50 a重现期最大风速结果相对偏小。

图11

图11   山东半岛代表气象站建站至2023年最大风速年变化

Fig.11   Annual variation of maximum wind speed at representative meteorological stations in Shandong Peninsula from station establishment to 2023


3 讨论

基于1981—2023年最大风速资料计算得到的山东半岛基本风压可在一定程度上弥补当前该区域基本风压研究的不足,为提高当地工程抗风设计参数的区域适用性提供参考。结果表明,计算得到的基本风压整体接近但略小于规范中的推荐值,这可能与近年来最大风速明显减小有关(陈兵等,2010;曹永旺和延军平,2015;董旭光等,2018)。这种变化可能受多尺度环流背景与下垫面变化的共同影响。已有研究表明,全球变暖背景下,影响山东半岛的东亚冬季风强度在过去几十年中呈显著减弱趋势(武炳义等,2025)。冬季风是山东半岛,尤其是北部及沿海地区寒潮大风过程的主要天气系统,其强度减弱会直接导致冷空气活动频次和强度降低,从而使冬季及春秋过渡季节的极端大风事件减少。此外,全球变暖还可能引起大尺度环流结构调整,使气压梯度力减小,这也是导致风速减弱的重要动力因素(丁一汇等,2020;纪玲玲等,2020)。快速城市化也可能对观测风速产生显著影响。随着山东半岛城市建设的发展,气象站周边下垫面由农田和开阔地逐渐转变为建筑密集区,地表粗糙度明显增加,近地层气流摩擦作用增强,从而降低观测风速(黄鹤楼等,2020;谢益军等,2025)。这种由观测环境变化引起的系统性偏差难以通过均一化订正完全消除,可能导致基于气象站资料的基本风压偏低。因此,当工程场址与代表气象站在地形条件或下垫面特征存在显著差异时,直接引用实测资料计算值可能产生偏差。尽管本研究计算得到的基本风压略小于规范推荐值,但结果在一定程度上反映了1981年以来山东半岛风的变化特征。建议在具体工程气候可行性论证中结合现场测风数据,通过地形修正或统计反算对基本风压进行本地化订正,以提高设计风压参数的场地代表性和工程适用性。

山东半岛阵风系数的时空差异,与不同天气系统作用下的大气边界层动力和热力过程密切相关。气旋、台风及雷暴大风等中尺度天气系统由于具有强烈的湍流结构和明显垂直风切变(陈阳权等,2024;丁魅理等,2025;田白等,2025),往往对应更大的阵风系数(李昱茜等,2022);台风期间,阵风系数通常随高度增加而减小、随风速增大而降低,并在不同下垫面粗糙度及风向条件(如离岸风和向岸风)下表现出明显差异(陈雯超等,2011;赵小平等,2016;黄浩辉等,2021)。这些研究表明,阵风风险评估和工程设计中,应综合考虑天气系统类型、局地环流特征及下垫面粗糙度等因素。将天气系统特征与下垫面条件相结合,对于理解山东半岛强阵风形成机制、改进区域阵风系数参数化方案具有重要意义,也可为本地区阵风预报与工程抗风设计提供更精细化的依据。

本文研究山东半岛阵风系数的多尺度变化特征,不仅分析其空间分布规律,还探讨了季节变化、日变化及不同风向条件下的差异特征,在一定程度上填补了该区域阵风系数研究的不足。同时,基于长时间序列观测资料计算得到山东半岛基本风压,为山东半岛工程设计提供了具有参考价值的风压参数。然而,由于站点空间分布和代表性有限,现有24个国家级气象站难以完全捕捉复杂地形下的风场精细结构,特别是在丘陵地区和海岸带过渡区域,基本风压估算仍存在一定不确定性。

4 结论

基于2015—2023年山东半岛24个国家级气象站逐时风速资料及建站至2023年最大风速资料,分析了阵风系数、50 a重现期风速和基本风压的时空变化特征,得到以下主要结论。

1)山东半岛阵风系数具有明显空间差异。西南部、中部和东部地区阵风系数较小,而西部及中南部沿海地区较大。各月阵风系数为1.564~1.605,其中8—12月较大,1—3月较小;4—8月最小值出现在成山头站,9月至次年3月最小值出现在胶州站。不同风速等级下,阵风系数随风速增大逐渐减小。

2)阵风系数具有明显日变化特征,正午前后最大,凌晨前最小。各风向阵风系数为1.520~1.640,其中西西北(WNW)至东(E)风风向阵风系数普遍较大,而东东南(ESE)至西(W)风风向阵风系数较小,不同风向下阵风系数的日变化幅度存在明显差异。

3)山东半岛50 a重现期最大风速为18.6~33.1 m·s-1,西部和东部部分地区较小,威海、成山头、海阳、崂山等站较大。50 a重现期极大风速为27.2~48.4 m·s-1,其中中部和青岛中西部地区较小,东北部及海阳、莱州等站较大。基本风压为0.21~0.68 kN·m-2,其中西部和东部部分地区较小,海阳和崂山等站相对较大,成山头站最大。

参考文献

曹永旺, 延军平, 2015.

1971—2013年环渤海地区风速的时空特征

[J]. 中国沙漠, 35(5):1320-1 329.

[本文引用: 1]

陈兵, 邱辉, 赵巧华, 2010.

江苏省年最大风速的时空分布及突变分析

[J]. 气象科学, 30(2):214-220.

[本文引用: 1]

陈凯, 金新阳, 钱基宏, 2012.

考虑地貌修正的基本风压计算方法研究

[J]. 北京大学学报:自然科学版, 48(1):13-19.

[本文引用: 1]

陈雯超, 宋丽莉, 植石群, , 2011.

不同下垫面的热带气旋强风阵风系数研究

[J]. 中国科学:技术科学, 41(11):1449-1 459.

[本文引用: 2]

陈燕, 张宁, 2019.

江苏沿海近地层风阵性及台风对其影响

[J]. 应用气象学报, 30(2):177-190.

[本文引用: 1]

陈阳权, 朱雯娜, 尹才虎, , 2024.

一次东南大风天气下近地面风场结构及航空影响分析

[J]. 沙漠与绿洲气象, 18(4):8-14.

[本文引用: 1]

崔宜少, 闫景鹏, 李强, 2013.

山东半岛大风的统计与分析

[J]. 山东气象, 133(33):22-26.

[本文引用: 1]

丁魅理, 文钟华, 周立, , 2025.

基于FC-Ⅲ型激光测风雷达的拉萨贡嘎机场一次晴空风切变特征分析

[J]. 高原山地气象研究, 45(3):141-150.

[本文引用: 1]

丁一汇, 李霄, 李巧萍, 2020.

气候变暖背景下中国地面风速变化研究进展

[J]. 应用气象学报, 31(1):1-12.

[本文引用: 1]

董旭光, 邱粲, 李娟, , 2018.

1981—2016年山东陆地观测最大风速变化特征

[J]. 海洋气象学报, 38(2):87-95.

[本文引用: 2]

郭俊建, 孙莎莎, 2014.

山东沿海精细化海区大风特征分析

[J]. 海洋预报, 31(4):41-46.

[本文引用: 1]

呼津华, 王相明, 2009.

风电场不同高度的50年一遇最大和极大风速估算

[J]. 应用气象学报, 20(1):108-113.

[本文引用: 2]

黄浩辉, 陈雯超, 植石群, , 2021.

基于测风塔实测台风威马逊登陆过程的强风特性分析

[J]. 气象, 47(2):143-156.

[本文引用: 2]

黄浩辉, 宋丽莉, 植石群, , 2007.

广东省风速极值Ⅰ型分布参数估计方法的比较

[J]. 气象, 33(3):101-106.

[本文引用: 1]

黄鹤楼, 丁烨毅, 涂小萍, , 2020.

城市化对宁波地区极端气温及人体舒适度的影响

[J]. 干旱气象, 38(3):396-403.

[本文引用: 1]

纪玲玲, 袭祝香, 刘玉汐, , 2020.

吉林省极大风速时空变化特征及其与气候变暖的关系

[J]. 干旱气象, 38(3):388-395.

[本文引用: 1]

荆波, 2007.

“11·24大舜号”海难

[J]. 现代班组(5):47.

[本文引用: 1]

李頔, 魏德敏, 2010.

工程设计极值风速取值方法的研究

[J]. 中北大学学报:自然科学版, 31(4):377-382.

[本文引用: 1]

李宏男, 王杨, 伊廷华, 2009.

极值风速概率方法研究进展

[J]. 自然灾害学报, 18(2):15-26.

[本文引用: 1]

李鸿秀, 朱瑞兆, 王蕊, , 2014.

不同地形风电场湍流强度日变化和年变化分析

[J]. 太阳能学报, 35(11):2327-2 333.

[本文引用: 1]

李昱茜, 杨景泰, 隋玉秀, , 2022.

大连地区阵风系数特征分析

[J]. 气象与环境学报, 38(5):98-105.

[本文引用: 3]

李昱薇, 杨成芳, 傅刚, , 2024.

2016—2021年山东省大风时空分布特征分析

[J]. 中国海洋大学学报:自然科学版, 54(8):23-32.

[本文引用: 1]

刘炳荣, 李晴岚, 杨琳, , 2019.

深圳地区季节风特征研究

[J]. 气象, 45(2):263-273.

[本文引用: 2]

刘小红, 洪钟祥, 1996.

北京地区一次特大强风过程边界层结构的研究

[J]. 大气科学, 20(2):223-228.

[本文引用: 1]

孟祥新, 董旭光, 伯忠凯, 2018.

环渤海区域强风过程的气候特征模拟分析

[J]. 海洋气象学报, 38(2):36-44.

[本文引用: 1]

全国气候与气候变化标准化技术委员会, 2018. 气候可行性论证规范抗风参数计算:QX/T 436—2018[S]. 北京: 气象出版社.

[本文引用: 1]

全国气象仪器与观测方法标准化技术委员会, 2017. 地面气象观测规范风向和风速:GB/T 35227—2017[S]. 北京: 中国标准出版社.

[本文引用: 1]

史军, 徐家良, 谈建国, , 2015.

上海地区不同重现期的风速估算研究

[J]. 地理科学, 35(9):1191-1 197.

[本文引用: 1]

宋守奎, 刘学萍, 1998.

重大海难事故与天气的关系及预防对策

[J]. 世界海运, 21(3):24-25.

[本文引用: 1]

苏志, 张瑞波, 周绍毅, , 2010.

北部湾沿海基本风压和阵风风压分析

[J]. 热带地理, 30(2):141-144.

[本文引用: 1]

利用北部湾沿海7个气象站建站至2008年最大风速资料,采用指数律风速廓线公式和"时次换算"方法订正最大风速,得到长年代10 m高处10 min平均年最大风速序列;采用极值Ⅰ型分布估算北部湾沿海各地50年一遇最大风速,通过伯努利方程计算基本风压.结果表明:北部湾沿海的基本风压以涠洲岛最大,达1.13kN/m2;其次是东兴、北海,分别为0.59和0.58 kN/m2:第三位是防城港和合浦,分别为0.49和0.47 kN/m2;最小是防城和钦州,分别为0.39和0.33 kN/m2,表明越靠近海的地方基本风压越

田白, 马中元, 陈鲍发, , 2025.

飑线回波带后侧强风现象特征分析

[J]. 沙漠与绿洲气象, 19(1):137-146.

[本文引用: 1]

汪宏宇, 龚强, 杨洪斌, 2019.

基于测风塔数据的最大风速与极大风速关系研究

[J]. 气象与环境科学, 42(3):110-117.

[本文引用: 1]

王巍竹, 2014.

中国沿海大风阵风系数特征分析

[J]. 广东科技, 23(16):139.

[本文引用: 1]

吴雅欣, 何奇瑾, 刘佳鸿, , 2024.

华北平原夏玉米不同生育阶段大风灾害危险性评估

[J]. 水土保持研究, 31(3):257-264.

[本文引用: 1]

武炳义, 张祥, 于骐恺, , 2025.

北极—中纬度联系研究百年进展概述

[J]. 气象学报, 83(3):652-675.

[本文引用: 1]

谢益军, 黄菊梅, 杨伟, , 2025.

洞庭湖滨湖小时风速及湖陆风变化特征

[J]. 干旱气象, 43(1):54-63.

DOI      [本文引用: 1]

了解洞庭湖湖陆风风速在大尺度气候背景下的变化特征及其可能原因,对风能资源的开发利用、水上交通运输以及防灾减灾等有参考意义。利用1954—2021年岳阳站小时风向风速资料,采用线性倾向估计、Mann-Kendall突变检验及滑动t检验等方法,分析滨湖风速和湖陆风风速特征及长期变化趋势。结果表明:在4个时次的风向风速特征方面,02:00、08:00、20:00(北京时,下同)基本一致,均以偏东风、陆风为主,14:00则以偏西风、湖风为主,且14:00风速明显大于其他时次。年际尺度上,滨湖风速和湖陆风风速4个时次的变化趋势一致,4个时次滨湖风速和02:00、08:00、20:00陆风风速均表现为明显减小趋势,而14:00湖风风速变化不显著。月际尺度上,除20:00外,02:00、08:00、14:00均在7月风速达到峰值;14:00冬季各月以陆风为主,其他各月以湖风为主,02:00、08:00、20:00各月均以陆风为主;全年以汛期湖风风速最大。小时尺度上,2004—2021年24 h逐时风速与湖陆风风速变化趋势基本一致,陆风频率高于湖风,10:00—17:00风速较大且以湖风为主,各月09:00—18:00出现时长为3~10 h的湖风。突变检验发现4个时次风速从20世纪70年代开始显著下降,但仅14:00风速于1970年附近突变,4个时次湖陆风风速突变点在2002年或2003年。探测环境变化导致湖风风速和短时间风速增大并不能改变风速长期减小趋势,换仪器对风速及湖陆风风速影响均较小。

辛渝, 陈洪武, 李元鹏, , 2012.

新疆气象站年均风速均一化订正与基本风压估算初探

[J]. 气候与环境研究, 17(2):184-196.

[本文引用: 1]

徐祥德, 齐冬梅, 李跃清, , 2024.

多尺度地形背景下东亚夏季风推进过程与我国洪涝和滑坡泥石流灾害时空特征

[J]. 高原山地气象研究, 44(4):1-10.

[本文引用: 1]

许向春, 辛吉武, 梁国锋, , 2011.

琼州海峡海面风场特征的观测分析

[J]. 热带气象学报, 27(1):118-124.

[本文引用: 2]

阎丽凤, 杨成芳, 2014. 山东省灾害性天气预报技术手册[M]. 北京: 气象出版社.

[本文引用: 1]

杨智, 刘劲松, 孙绩华, 2008.

大理近地层山谷盆地湖陆风及湍流特征分析

[J]. 气象与环境学报, 24(5):32-37.

[本文引用: 1]

于善娟, 刘学萍, 栾东红, 2011.

烟台北部海域大风与海难事故分析及预防对策

[J]. 中国水运(6):56.

[本文引用: 1]

张容焱, 张秀芝, 杨校生, , 2012.

台风莫拉克(0908)影响期间近地层风特性

[J]. 应用气象学报, 23(2):184-194.

[本文引用: 1]

赵小平, 朱晶晶, 樊晶, , 2016.

强台风海鸥登陆期间近地层风特性分析

[J]. 气象, 42(4):415-423.

[本文引用: 1]

郑永光, 田付友, 孟智勇, , 2016.

“东方之星”客轮翻沉事件周边区域风灾现场调查与多尺度特征分析

[J]. 气象, 42(1):1-13.

[本文引用: 1]

中华人民共和国住房和城乡建设部, 2012. 建筑结构荷载规范:GB50009—2012[S]. 北京: 中国建筑工业出版社:30-62.

[本文引用: 1]

HARPER B A, KEPERT J D, GINGER J D, 2010.

Guidelines for converting between various wind averaging periods in tropical cyclone conditions

[R]. Geneva: WMO.

[本文引用: 1]

LOREDO-SOUZA A M, LIMA E G, VALLIS M B, et al, 2019.

Downburst related damages in Brazilian buildings: Are they avoidable?

[J]. Journal Of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 185: 33-40.

DOI      URL     [本文引用: 1]

ZHOU K, CHERUKURU N, SUN X Y, et al, 2018.

Wind gust detection and impact prediction for wind turbines

[J]. Remote Sensing, 10(4): 514. DOI:10.3390/rs10040514.

URL     [本文引用: 2]

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