[发明专利]用于台风混合气候地区极值风速估算的分析方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种用于台风混合气候地区极值风速估算的分析方法及装置，本发明实施例首先区分不同类型的极值风速数据，再构建混合气候极值风速的概率密度函数，然后基于加权最小二乘法求解并优化参数，最终精确计算极值风速。无论是对良态风气候还是对混合气候均具有很好的适用性，相对于传统的分析方法而言，本发明实施例使用范围更广、精度更好，且本发明实施例无需专门收集台风关键参数和进行复杂的模拟运算，更适于工程应用，相较于目前已有的混合气候分析方法，本发明无需将各种类型的风数据分离分析，计算过程大大简化，且减少了人为因素的影响。

技术领域

本发明涉及台风混合气候地区极值风速估算领域，尤其涉及一种用于台风混合气候地区极值风速估算的分析方法及装置。

背景技术

极值风速分析在建筑结构设计、桥梁建设、风灾防控等工程应用中起着十分重要的作用，极值风速分析准确与否将影响着风荷载的最终评估结果。沿海台风混合气候与内陆良态风气候，在极值风速大小、方向和分布特性都有着明显的不同，目前尚无一种有效的工程分析方法对此两种气候均适用。

良态风极值风速的分析方法研究已发展地较为充分。常用的分析方法有极值I型分析方法和Harris分析方法等，前者采用极值I型分布函数对极值样本进行拟合，通过求解一定保证率对风速来作为极值风速；后者基于次序统计理论给每个统计量分配权重，并采用加权最小二乘方法进行参数拟合。二者的共同特点就是采用单一概率分布形式来描述极值风速的分布特性。

混合风气候极值风速研究方面。实测风速数据可能是各种类型风速的混合，如台风，雷暴和龙卷风等等，目前求解混合气候极值风速的基本思路是，首先分离出各类型的风速数据再分别分析其极值风速特点，最后合并得到混合概率分布。常用的分析方法有Gomes方法，Cook改进方法和蒙特卡洛模拟方法。Gomes方法基于各种气候类型风速的概率分布特点，给出雷暴、飓风和龙卷风等混合气候的复合极值风速分析方法，并进行极值风速估计；Cook方法对该方法进行了改进，并分析了混合风气候极值风速的置信区间，但是由于台风数据不易获取，因而暂未出现考虑风向的混合风气候极值风速的分析方法；蒙特卡洛方法则是通过数值模拟的方式得到各气候类型在一定时期内的风速序列，再合并得到混合气候。总之，目前对混合气候极值风速进行分析的一般思路是分别分析不同类型风气候极值风速的概率特性，再联立得到混合气候的概率分布规律，最后再计算给定重现期极值风速。

传统的极值I型分析方法仅对内陆良态风气候区极值风速样本单一、尾部分布未出现明显偏离的情况使用，而台风混合气候，不同的极值风速概率分布不同，如果仍然采用该方法容易造成误差。对于混合气候极值风速分析方法，其缺点是甄别各种类型的风气候数据计较困难，工作量大，且受人为因素影响明显；另外，基于蒙特卡洛的台风模拟过程较为复杂，受各种参数概率分布非常敏感，且这些参数的概率分布难以准确给出。

因此，提供一种具有普遍适用性、计算精度较高、使用过程方便的台风混合气候地区极值风速估算分析方法是本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种用于台风混合气候地区极值风速估算的分析方法及装置，具有普遍适用性、计算精度较高、使用过程方便等优点。

本发明实施例提供了一种用于台风混合气候地区极值风速估算的分析方法，包括：

获取到极值风速样本，对极值风速样本进行计算得到折减变量和极值风速与折减变量之间的关系，并通过预置第一公式、预置第二公式对极值风速与折减变量之间的关系进行最小二乘拟合得到上部台风主导范围概率分布函数、下部良态风主导范围概率分布函数；

构建权重函数，根据权重函数、上部台风主导范围概率分布函数、下部良态风主导范围概率分布函数构建归一化函数，并根据权重函数、归一化函数、上部台风主导范围概率分布函数、下部良态风主导范围概率分布函数构建混合气候区极值风速概率密度函数，对混合气候区极值风速概率密度函数进行积分得到混合气候区极值风速概率分布函数；