上海地区近地台风实测分析

近海岸强风风场特性现场实测研究胡尚瑜;聂功恒;李秋胜;张敏【摘要】基于近海岸100m测风塔获取的近海面地貌条件5个不同高度风速数据.以10m标准高度平均风速大于10m/s为强风标准,选取台风和季风风场强风样本,应用Bootstrap统计分析法,对强风条件下近地层平均风剖面、湍流强度剖面、湍流特征参数进行分析,探讨了台风和季风条件下这些参数的差异,并将实测结果与风荷载规范规定值进行比较,检验风载荷规范的适宜性.分析结果表明 ;近地边界层的平均风剖面符合指数律或对数律,台风和季风风剖面指数分别约为0.12和0.06;近地平均湍流度剖面符合指数律,台风风场各高度平均湍流度与现行规范相接近;台风风场各高度阵风因子均值较风荷载规范推算值要大,但季风风场阵风因子均值与规范推算值相接近.%Mean wind speed and wind turbulence characteristics of strong winds in surface boundary layer were studied by bootstrap method based on strong wind data sample in accordance with 10m height and mean wind speed higher than 10m/s. The strong wind data were recorded from 100m meteorological tower at sites near seashore with strong wind conditions and coastal terrain. The major objective of the paper is to further understand differences between near ground typhoon-generated and monsoon wind characteristics. Furthermore, the estimated wind profile and turbulence profiles were compared to those stipulated by wind loads Standard to verify the suitability of the wind load specification.The results reveal that in the near-surface range vertical distribution of mean wind speed can be well described by a logarithmic law and a power law. The mean values of exponent of the power-lawprofile are 0.12 and 0.06 for the coastal terrain in the typhoons and monsoon wind climates, respectively. The variation of the mean longitudinal turbulence intensity with varing height approximately follows a power law. The mean value of longitudinal turbulence intensity at five heights was fitting the results of the turbulence intensity profile. The profile is which was approximately same as that stipulated in wind loads Standard for coastal terrain exposure. Meanwhile, the measured gust factor of typhoons is larger than that stipulated in wind loads Standard for the coastal terrain exposure, but for the monsoon, it is close to the code value.【期刊名称】《空气动力学学报》【年(卷),期】2017(035)002【总页数】9页(P242-250)【关键词】风荷载;平均风剖面;湍流度;阵风因子;Bootstrap统计【作者】胡尚瑜;聂功恒;李秋胜;张敏【作者单位】桂林理工大学广西建筑新能源与节能重点实验室, 广西桂林 541004;桂林理工大学广西建筑新能源与节能重点实验室, 广西桂林 541004;香港城市大学土木及建筑工程系, 中国香港 999077;桂林理工大学广西建筑新能源与节能重点实验室, 广西桂林 541004【正文语种】中文【中图分类】TU312.1近年来近海岸建筑和高耸结构及超大跨度桥梁等工程不断兴建，近海岸工程的结构抗风设计和安全可靠性显得尤为重要。

台风分析报告1. 现象描述近期，我国沿海地区频繁受到台风的袭击。

这些台风给社会经济、生命财产安全等带来了巨大的威胁。

为了更好地应对台风的威胁，本报告将对最近一次台风进行分析，并探讨其对相关地区的影响。

1.1 台风基本信息•台风名称：XXX台风•台风编号：YY•形成时间：YYYY-MM-DD•移动路径：详见地图（地图链接）1.2 影响范围XXX台风影响范围主要集中在中国沿海地区，包括广东、福建、浙江等地。

2. 台风形成机制台风是一种特殊的热带气旋，形成于海洋表面温暖的海水上。

其中，主要的形成机制如下：1.气旋锋区：台风形成的起始点通常是一片刺激性的气旋锋区。

这个气旋锋区是由海洋表面的水汽聚集而形成的。

2.积聚能量：当暖湿空气在海洋表面上升时，由于周围水汽含量较高，形成了环形的云雾团。

这种气象现象积聚了大量的能量，有助于台风的形成。

3.旋转动力：由于地球的自转作用，气旋锋区内的空气开始偏转并产生旋转。

随着旋转速度的加快，台风的内部气流开始形成。

4.维持机制：当台风形成后，海水的蒸发和凝结释放的热量会不断增强台风的能量，维持其持续发展。

3. 台风特征及危害3.1 台风特征台风具有以下几个特征：1.风力强大：台风的最大风速可以达到每小时300公里以上，甚至更高。

2.大型风暴系统：台风通常具有数百到数千公里的范围，并持续数天到数周不等。

3.降雨量大：台风带来的降雨量巨大，容易引发洪涝等灾害。

4.强烈海浪：台风引起的海浪很高，并可能造成沿海地区的海啸。

3.2 台风危害台风对地区的影响主要体现在以下几个方面：1.经济损失：台风会对农业、渔业、交通运输等经济领域造成巨大损失。

2.生命财产安全：台风带来的强风、大雨和海浪可能引发房屋倒塌、洪涝、滑坡等灾害，威胁人们的生命和财产安全。

3.生态环境破坏：台风对沿海生态系统造成严重破坏，导致岸线侵蚀、海洋生物死亡等问题。

4. 台风应对措施面对台风的威胁，为了最大限度地减少损失，相关部门及广大公众需要采取一系列的防护和救援措施：1.预警措施：相关部门应建立健全的台风监测和预警机制，及时发布各类预警信息，提醒公众做好防范和应对准备。

上海气象报告
上海地处我国东部沿海地区，受到季风的影响，气候温和湿润，四季分明。

每
年夏季，上海都会受到台风的影响，给城市带来一定的影响。

因此，及时了解上海的气象情况对于市民和游客来说都非常重要。

下面就为大家介绍一下上海最近的气象情况。

首先，我们来看一下上海的气温情况。

最近一周，上海的气温整体较为平稳，
日间气温在25℃至30℃之间波动，夜间则在20℃左右。

需要提醒大家的是，由于
上海地处沿海地区，夜间气温可能会有些凉爽，建议外出活动时携带一件薄外套以备不时之需。

其次，我们来关注一下上海的降雨情况。

最近一周，上海的降雨量整体较少，
多为阵雨或小雨，对城市的交通和生活影响不大。

但需要注意的是，由于天气多变，市民朋友们仍需随身携带雨具，以备突发降雨。

再者，我们来了解一下上海的风力情况。

最近一周，上海的风力整体较小，多
为3至4级的微风，对市民的出行和生活影响不大。

但在台风季节，尤其需要注意天气预警，避免受到强风影响。

最后，我们也要关注一下上海的空气质量情况。

最近一周，上海的空气质量整
体良好，空气清新，适宜户外活动。

但在城市交通繁忙的时段，空气污染可能会有所加重，建议市民朋友们尽量减少外出，避免长时间在室外暴露在污染环境中。

总的来说，最近一周上海的气象情况整体平稳，适宜出行和生活。

但在台风季节，仍需要密切关注气象预警信息，做好防范工作。

希望大家能够根据气象情况合理安排自己的生活和工作，保障自身安全和健康。

祝大家生活愉快，工作顺利！。

上海海陆风分类特征、环流背景及对O3的影响上海海陆风分类特征、环流背景及对O3的影响1. 引言上海位于中国东部沿海地区，其气候受到海陆风系统的影响较大。

研究上海的海陆风分类特征、环流背景以及对臭氧（O3）的影响，对于了解该地区的气候变化和空气质量状况具有重要意义。

本文旨在探讨上海海陆风的分类特征、环流背景以及其对O3的影响。

2. 上海海陆风分类特征海陆风的分类是根据风向、风速等参数来划分的。

根据上海地区的气象观测数据，可以将海陆风划分为以下几类：东北季风、西南季风、暖锋、冷锋以及台风影响等。

2.1 东北季风东北季风是指从东北方向吹来的季风气流，通常在秋冬季节较为明显。

这种季风会带来较低的温度和相对较高的湿度，且多为阵雨或小雨。

这种海陆风为上海地区带来了较多的降水，但空气质量一般较好。

2.2 西南季风西南季风是指从西南方向吹来的季风气流，通常在夏季较为明显。

这种季风会带来较高的温度和湿度，且多为雷阵雨或大雨。

这种海陆风在夏季会造成上海地区的高温和湿热天气，空气湿度较大，对O3的生成和传输有一定影响。

2.3 暖锋和冷锋暖锋和冷锋是由于冷暖气团相遇形成的锋区，并伴随着风的变化和天气的转变。

当暖锋或冷锋穿过上海地区时，空气中的温度、湿度和风向都会发生明显变化，这些因素会对O3的浓度和分布产生一定影响。

2.4 台风影响上海地区常常受到台风的影响。

台风带来强风、暴雨和厚重的云层，对上海的气候和空气质量产生巨大影响。

台风过境期间，雨水冲刷大气中的污染物，有助于改善空气质量。

然而，强风和降雨可能会对O3的浓度和分布产生短期影响。

3. 环流背景上海地区的海陆风系统受到大气环流的影响。

常见的大气环流模式包括副热带高压、冷空气锋面、东亚夏季风和西太平洋副高等。

3.1 副热带高压副热带高压是夏季上海地区的主导大气环流。

副热带高压带来了西南季风，导致夏季的高温、湿热天气。

此时，O3的生成和传输相对较多，导致城市空气质量下降。

2023年上海7月份雷雨统计表格序号日期雷暴次数雨量(mm) 雷暴强度(级)1 7月1日 3 15 42 7月2日 2 10 33 7月3日 5 20 54 7月4日 15 25 7月5日 4 18 46 7月6日 3 12 37 7月7日 6 25 58 7月8日 2 8 39 7月9日 4 20 410 7月10日 3 12 311 7月11日 5 22 512 7月12日 2 10 313 7月13日 4 18 414 7月14日 3 15 415 7月15日 5 22 516 7月16日 1 5 217 7月17日 3 15 418 7月18日 2 10 319 7月19日 4 18 420 7月20日 6 25 521 7月21日 3 12 322 7月22日 5 22 523 7月23日 2 10 324 7月24日 4 20 425 7月25日 3 15 426 7月26日 5 22 527 7月27日 1 5 228 7月28日 4 18 429 7月29日 3 15 430 7月30日 6 25 531 7月31日 3 12 3在2023年的7月份，上海经历了31天的雷雨天气。

根据上述统计表格，可以看出不同日期里雷暴次数、雨量和雷暴强度的变化情况。

通过分析这些数据，我们可以对上海7月份的雷雨天气有一个更清晰的了解。

根据表格数据，我们可以得出以下结论：1. 雷暴次数：在7月份的31天中，雷暴次数的变化比较频繁，最高的一天出现了6次雷暴，最低的一天只有1次雷暴。

整体上来看，雷暴次数呈现出一定的波动性，但整体处于一个比较活跃的状态。

2. 雨量：雨量的变化也比较大，从最低的5mm到最高的25mm不等。

整体来看，雨量的变化和雷暴次数有一定的关联，多数情况下雷暴次数较多的日期雨量也较大。

3. 雷暴强度：通过对雷暴强度的统计可以发现，整体上雷暴强度和雷暴次数、雨量有一定的正相关关系。

雷暴次数多的日期往往也是雷暴强度较高的日期。

50年来上海市台风灾害分析及预评估孟菲;康建成;李卫江;吴涛;王甜甜;安琰【期刊名称】《灾害学》【年(卷),期】2007(22)4【摘要】依据1949～2005年中国气象局上海台风研究所的实测数据和前人的研究成果,筛选出对上海地区造成严重影响的84个台风,对这84个成灾台风的最大风速、过程雨量以及吴淞口、黄埔公园潮位站数据分析,结合收集到的其中57个台风的完整灾情数据计算灾情指数.综合研究得出:近50年来,成灾台风生成频数的年际变化比较明显;台风造成的人员伤亡、农田受淹面积和房屋倒损3个灾情参数在这50年里有一定的起伏变化,但综合灾情指数变化的幅度不大,从1980年代开始灾情指数有上升趋势.成灾台风灾情指数与上海市郊吕泗站最大风速和过程雨量成正相关.吴淞口、黄埔公园的潮位站数据与成灾台风直接经济损失对应性较好.【总页数】6页(P71-76)【作者】孟菲;康建成;李卫江;吴涛;王甜甜;安琰【作者单位】上海师范大学,城市生态与环境研究中心,上海,200234;上海师范大学,城市生态与环境研究中心,上海,200234;上海师范大学,城市生态与环境研究中心,上海,200234;上海师范大学,城市生态与环境研究中心,上海,200234;上海师范大学,城市生态与环境研究中心,上海,200234;上海师范大学,城市生态与环境研究中心,上海,200234【正文语种】中文【中图分类】P444【相关文献】1.50年来世界溶解浆产销量分析及我国溶解浆的发展前景预测 [J], 沈葵忠;别士霞;刘雯雯;房桂干2.四川50年来气候变化分析及未来趋势预测 [J], 李国平;贺文彬3.关于上海市奉贤区近年来声环境质量的数据分析及声污染防治建议 [J], 钱勖渊;陆培虹4.基于GIS的上海市区近50年来河流演化规律研究 [J], 陈德超;陈中原;李香萍;杨吉山5.近50年来黄河源区水文要素周期性分析及模拟 [J], 王军德;胡想全;李玉龙;肖栋;程玉菲因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

热点微专题05 风（建议用时30分钟）（2024·安徽安庆·三模）由于台风周围气压分布的疏密程度不均匀，其强风区的分布也是不均匀的。

在西北太平洋，一台风自东向西（或西北）移动时，通常在台风的右半圆内风较强，而在左半圆内风力较弱。

所以台风的右半圆称“危险半圆”(Ⅰ、Ⅳ),左半圆称“可航半圆”(Ⅱ、Ⅲ)。

下图为台风区内“危险象限”示意图，据此完成1-3题。

1．航行在台风外围风圈的海轮上，海员在甲板上背风而立，台风眼最可能位于其（）A．左前方B．右前方C．左后方D．右后方2．Ⅰ区域因风速大、海浪高、航行风险最大，称为台风危险象限。

原因是Ⅰ区域（）①海洋宽阔面广，摩擦力很小，风浪会加大②风向与台风移向一致，两者叠加风速增大③与副热带高压相邻，气压梯度大，风力大④因风向右转，船只易被吹进中心，难驶离A．①②④B．①③④C．②③④D．①②③3．为制作台风可能登陆地区的灾害风险强度评估图，可借助（）A．RS和GPSB B．RS和GISC C．RS和电子地图D．GIS和数字地球（2024·广东高考真题）下图为珠穆朗玛峰南坡某冰川区暖季上、下气流运动状况示意图。

据此完成4-5题。

4．若暖季上、下行气流常在图中P地附近交汇，则该地（）A．大气下沉气流增强B．冰面的流水作用减弱C．局地降水概率增加D．下行风焚风效应减弱5．近30年来，该地区暖季午间下行气流势力呈现增强趋势，由此可引起P地附近（）A．年均气温趋于降低B．冰川消融加快C．年降水量趋于增加D．湖泊效应增强（2024·湖南高考真题）2019年9月17—18日西藏林芝地区出现了两次强降雨。

研究表明，深入谷地的季风为该地降雨提供了充足的水汽，山谷风影响了降雨的时空变化，使降雨呈现明显的时段特征。

如图示意两次强降雨时距地面10米处的风向与风速。

据此完成6-7题。

6．第一次和第二次强降雨可能出现的时段分别为（）A．17日00：00—01：0018日12：00—13：00B．17日07：00—08：0018日12：00—13：00C．17日22：00—23：0018日01：00—02：00D．17日13：00—14：0018日00：00—01：007．两次强降雨时谷地风速差异显著，主要原因是（）A．地形阻挡B．东南风影响C．气温变化 D．摩擦力作用湖陆风是在较大水域和陆地之间形成的以24小时为周期的地方性天气现象。

上海台风和预防情况分析目录上海台风和预防情况分析 (1)一、上海台风产生的原因和灾害情况 (1)（一）产生原因 (1)（二）自然灾害 (1)（三）台风预警信号 (2)二、台风的命名和区别 (2)（一）命名由来 (2)（二）台风和飓风区别 (2)（三）台风的优点 (3)三、预防上海台风措施的完善建议 (3)四、结束语 (3)亚洲的许多人口中心都发展在易受热带气旋、风暴潮和强降水影响的沿海地区。

自2000年以来，生活在遭受风暴潮事件影响的低海拔沿海地区的人数在全球范围内每年增长约1.3%，比总人口增长快0.8%。

中国是全球气候变化的敏感区和影响显著区，随着全球极端天气灾害增多增强，我国气候风险水平明显提高，自然灾害损失中超70%来自于气象灾害，1961年-2020年极端强降水事件逐渐增多，极端高温事件自90年代中期以来明显增多，登陆我国的台风平均强度自90年代后期以来波动增强。

上海台风作为我国常见的区域极端天气事件之一，需要多加分析加以预防。

一、上海台风产生的原因和灾害情况（一）产生原因台风是热带海洋中出现的一种强天气系统，就像是流动江河里向前流动的涡旋，一面围绕着自身中心飞速转动，一面随着四周大气的推进，有人有时还将其与“空气陀螺”相提并论。

当热带气旋发展到一定强度时就会引起风暴潮和风暴海啸等灾害，甚至导致人类生命财产安全受到威胁。

台风因其强大的能量对所到之处造成的冲击也很大，常常是突发性的、破坏力强等特征，是全球范围内危害最大的一种自然灾害。

（二）自然灾害台风是生发于热带洋面上的强烈气旋性涡旋，是一种典型的致灾天气。

据相关数据统计，台风具有突发性强，破坏力大的特点，给受影响的国家和地区造成巨大的经济损失和人员伤亡，因此被认为是世界上最严重的自然灾害之一。

海上货物运输中船舶航行的大多数时间是在广阔的洋面上，台风多发生在海洋中，受热带气流的推动作用，往近海沿岸推移，我国海运所涉及的西北太平洋海域更是台风多发地带。

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【摘要】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．%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 min followsFrechet Distribution, while V30 min/V10 min and V1 h/V10 min follow 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.【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》【年(卷),期】2016(048)012【总页数】7页(P158-164)【关键词】强台风;转换系数;不同时距;广义极值分布;影响因素【作者】潘晶晶;赵林;梁旭东;朱乐东;葛耀君【作者单位】土木工程防灾国家重点实验室同济大学，上海200092;土木工程防灾国家重点实验室同济大学，上海200092;中国气象局北京城市气象研究所，北京100089;土木工程防灾国家重点实验室同济大学，上海200092;土木工程防灾国家重点实验室同济大学，上海200092【正文语种】中文【中图分类】TU375.4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.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.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.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. 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.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V3s/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.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.当改变形状参数ε的值时，可获得不同的极值分布类型.当为位置参数等于μ-σ/ε、尺度参数等于σ/ε的极值Ⅱ型分布(Frechet分布)；当为位置参数等于μ、尺度参数等于σ的极值Ⅰ型分布(Gumbel分布)；当为位置参数等于μ-σ/ε、尺度参数等于-σ/ε的极值Ⅲ型分布(Weibull分布).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V3s/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.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.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.【相关文献】[1] 中国气象局.热带气旋年鉴[M].北京：气象出版社，2005:30-100. China Meteorological Administration. Yearbook of tropical cyclone[M]. Beijing: China Meteorological Press, 2005: 30-100.[2] CHOI E C C. Characteristics of typhoons over the South China Sea[J]. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 1978, 3(4): 353-365.[3] TAMURA Y, SHIMADA K, HIBI K. Wind response of a tower (Typhoon observation at the Nagasaki Huis Ten Bosch Domtoren)[J]. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 1993, 50: 309-318.[4] CAO Shuyang, TAMURA Y, KIKUCHI N, et al. Wind characteristics of a strong typhoon[J]. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 2009, 97(1): 11-21.[5] 蔡凝昊, 宋金杰, 赵坤, 等. “黄蜂”边界层风速分析—台风平均风速的时距选取与强度估计[J]. 气象科学, 2009, 29(4): 461-466. CAI Ninghao, SONG Jinjie, ZHAO Kun, et al. Typhoon mean wind speed of different time-distance and its intensity estimate based on wind speed data of boundary layer of typhoon ‘Vongfong’[J].Scientia meteorologica sinica, 2009, 29(4): 461-466.[6] SHARMA R N, RICHARDS P J. 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上海地区近地台风实测分析王旭;黄鹏;顾明【摘要】基于10m、20m、30m和40m高度处台风“梅花”影响下的上海浦东地区近地风实测数据,对平均风速与风向、阵风因子随阵风持续时距的变化、脉动风速分量的概率分布及其之间相关性进行了分析。

研究结果表明：10m高度处,12m/s以上时段纵向阵风因子随阵风持续时距变化的曲线与 Durst曲线较为符合,而12m/s以下时段实测曲线与Krayer-Marshall曲线基本符合；当阵风持续时距小于某一临界值时,10m高度处横向和竖向阵风因子较20m和40m处的结果明显偏大,而大于此临界值后,三者较为接近,横向和竖向对应的临界值分别约为100s 和10s；不同时段及高度处各向脉动风速分量均服从高斯分布；纵向与横向脉动风速自相关系数的衰减速率随实测高度的增大而减小,并通过拟合给出了相应的经验表达式；脉动风速分量之间互相关系数随平均风速的变化趋势不明显。

【期刊名称】《振动与冲击》【年(卷),期】2012(000)020【总页数】6页(P84-89)【关键词】台风“梅花”;现场实测;阵风因子;高斯分布;相关性【作者】王旭;黄鹏;顾明【作者单位】同济大学土木工程防灾国家重点实验室,上海 200092;同济大学土木工程防灾国家重点实验室,上海 200092;同济大学土木工程防灾国家重点实验室,上海 200092【正文语种】中文【中图分类】TU317.2;TU312.1调查表明，全球每年风灾损失超过百亿美元，其中绝大部分损失是由于低矮房屋损毁造成的[1]。

我国东南沿海村镇多以低矮建筑为主，而且又是台风高发的地区，每年由于台风袭击造成巨大的人员伤亡及财产损失。

发达国家开展风特性实测研究起步较早，积累了大量数据资料，并且针对极端风气候制定了相应的规范及标准，用以指导结构设计[2]。

虽然近些年我国在风特性研究领域取得了一些研究成果[3－4]，但在台风作用下东南沿海地区近地强风特性的研究仍相对缺乏[5－6]。