基于GIS的风场模拟

摘要：提出了一种基于GIS的山地风速模拟的方法。该方法以实际气象台站的观测数据为基础，将其订正到海拔3300m处，并进行克里金插值，以此作为背景风速。参照DEM数据，考虑风速受不同地形的影响，最终得到不同山地地形条件下近地面风速场。结果表明该方法模拟得到的风速场具有较好的精度，能够满足生产应用要求。

关键词：风场模拟;GIS;克里金插值

中图分类号：P208

文献标识码：A文章编号：1674-9944（2015）04-0028-03

1引言

森林防火是我国的一项重要的工程。我国的西南地区有着丰富的森林资源和野生动物资源，其中含有大面积的原始森林。作为西南地区省份之一的云南有着丰富的动植物资源，也是每年森林火灾多发省份。目前我国的森林防火作业主要是通过气象遥感卫星影像对火点进行目视解译，对已经确认的火灾则通过人工、直升机洒水和建造隔离带的方式进行扑救作业。充分了解火势的蔓延能够充分发挥现有的资源利用效率。因此，对火灾蔓延趋势的预测对于火灾扑救工作具有重要的意义。火灾蔓延受地表覆盖物类型、地形和当地的气候条件影响，主要包括：风速、风向、气温、降水。其中风速和风向是影响火势蔓延发展的两个重要因素。本文将对风速这一重要因素进行研究，以根据现有气象台站的实时观测数据模拟出大范围山地地区的风速分布，为预测火势蔓延趋势提供依据，便于林火监测与扑救部门制定扑救策略与资源配给方案，达到有效利用现有资源和有效控制火势的目的。

2研究区与数据

普洱市地处云南省西南部，位于北纬22°02′～24°50′、东经99°09′～102°19′之间，东与红河、玉溪毗邻，南与西双版纳，西北与临沧相连，北面有大理、楚雄州。东南与越南和老挝接壤，西南有缅甸（图1）。普洱市境内地形起伏，境内山地面积占总面积的98.3%。普洱市地处北回归线附近，受地形、海拔的影响，境内垂直气候变化明显。普洱市海拔高度在376～3306m之间。

本文使用的数据有普洱市数字高程模型（空间分辨率90m），普洱市县级气象台站2011～2013年气象观测数据。

图1普洱市地理位置示意

3研究方法

3.1研究现状

风速的空间分布模拟目前没有一个公认的模型可以使用。风速受地形和气候环境的影响非常明显。不同地形、不同海拔高度的风速存在很大的差异，在高海拔的山地地区，同样海拔不同海拔高度的风速也存在较大差异。邓湘雯[1]等通过风洞试验的方法研究了迎风面防火林带的风速空间分布，该实验为相关风速分布研究提供了参考，但该方法不适于实际应用。史同广[2]等提出了一种使用GIS技术的季风风速空间分布模拟方法，该方法计算简单，能够应用于实际生产，但是其模拟精度有待于检验和提高，且其模拟方法对于我国西南地区多山地地形的适用性还有待于检验。此外，MACHRERY[3]，JACKSONPS[4]，YIAHAKF[5]等20世纪70年代提出了各自的基于不同地形上的气象模拟模型。傅抱璞[6]在南京方山的实地观测发现孤立小山上的近地面风速分布规律是山顶最大，迎风面的山坡中段次之，背风坡的底部风速最小。基于上述理论与规律并利用现有气象台站的观测数据，本文提出一种基于GIS技术的风速空间分布模拟方法。以普洱市为实验区，对该风速模拟结果进行验证与精度评价。充分考虑普洱市的实际地形与气候条件，对普洱市的风速空间分布进行模拟。

3.2模拟方法

3.2.1模拟环境设定

由于风速的影响因素众多，本文只讨论在大气主风向前提条件下，地表风速受地形的影响，而忽略其他众多次要因素。其次，普洱市受季风影响较明显，为了更好地验证本研究模拟方法的可靠性，本文以普洱市冬季（其大气结构稳定，突变情况较少）县级气象台站的实际观测风速数据为基础，对普洱市方位内的风速空间分布进行模拟。

3.2.2模拟思路

首先，对气象观测台站（县级站）的风速观测数据进行筛选，包括：剔除空值和异常值，对数据进行统计与求平局，最终生成冬季风速的平均值数据。由于普洱市的最高海拔为3313m，故本文将近地面的风速订正到海拔3300m处，作为本研究的背景风速，并利用ArcGIS软件将风速数据制作成散点矢量图。风速订正方法采用垂直风速廓线方程的指数公式[7]：

v=v1*（z/z1）m

式中：v、v1分别为海拔z、z1出的风速，m为风速随高度变化指数，与下垫面有关，其值在1/8～1/2之间。本文由于条件限制无法获得详尽的地表覆盖类型数据，故本文暂不考虑地表覆盖，仅探讨地形情况下的山地风速模拟，故将m取值为0.1[7]。

使用克里金插值对离散的点状数据进行插值，根据傅抱璞[6]的实验得出的各种地形条件下不同风速与开阔地风速条件下不同风速与开阔地风速的比值关系（表1）对风速进行计算。

最后，将风速从海拔m订正到地表。订正方法同样采用垂直风速廓线的指数方程。

本文采用IDL实现以上过程并进行编程，使风速计算过程实现自动批量计算。

4结果与分析

普洱市共有县级气象台站10个，以其中的9个（宁洱站除外）台站进行插值（图2），之后对插值结果按照表1进行订正，最后将风速订正到地表（图3）。

为验证风速的模拟精度，本文将普洱市10个气象台站中的宁洱站观测数据作为检验数据，用以评价（表2）。

由表2可知，宁洱站的模拟值与实际观察值的误差为10.9%。可见本文的风速模拟方法在多山、高海拔地区的普洱市具有较高的模拟精度。该方法可以为相关的风电场的建设评估、森林火灾蔓延预警与扑救策略制定提供依据。

从图2可以看出，克里金插值的结果显示破碎较明显，且风速值突变的情况较多，产生此现象的原因与插值算法和插值所使用的点数等参数设置有关，但是由于总的气象站点较少，故该状况尚无法避免。由图3可以看出，普洱市中部有一条明显的风速值突变的线，这与使用的插值算法有关。

5讨论

本文以普洱市为例研究了一种山地风速的模拟方法。由于普洱市现有的县级气象台站较少，只有10个，文中使用了9个站点的数据进行模拟，1个站点数据作为检验。虽然检验结果表明该站点的模拟值与实际值的误差为10.9%，但是在其他地区的误差尚无从得知，有待于更多的实测数据进行检验。此外，本文的插值过程，使用的气象台站在空间分布上存在不均匀，其影响到插值结果。本文未考虑地表覆盖情况，考虑地表覆盖类型情况下的风速模拟与精度评价有待于下一步的深入研究。

参考文献：

[1]邓湘雯，文定元，申初联.防火林带迎风面风速分布规律的风洞试验[J].林业科学，2005，41（6）：114～118.

[2]史同广，闫业超，王琳琳.基于DEM的大尺度季风风速空间分布模拟研究[J].地理与地理信息科学，2007，23（2）：26～29.

[3]MACHRERY，PIELKERA.Thenumericalsimulationoftheair-flowoverBarbados[J].MonthlyWeatherReview，1976.

[4]JACKSONPS，HUNTJCR.Turbulentwindflowoveralowhill[J].QuarterlyJournaloftheRoyalMeteorologicalSociety，1975.

[5]YIAHAKF，EHUDG，REUVENG.Optionalvectorinterpolationofwindfields[J].JournalofAppliedMeteorology，1996.

[6]傅抱璞.山地气候[M].北京：科学出版社，1983.

[7]植石群，钱光明，罗金铃.广东省沿海风随高度变化研究[J].热带地理，2001，21（2）：131～134.