張少鋒，樓文娟，呂中賓，段志勇，黃銘楓

（1．河南省電力試驗(yàn)研究院，鄭州 450002；2．浙江大學(xué)土木工程學(xué)系，杭州 310058）

空曠平坦地面非平穩(wěn)強(qiáng)風(fēng)湍流特性研究

張少鋒1，樓文娟2，呂中賓1，段志勇2，黃銘楓2

（1．河南省電力試驗(yàn)研究院，鄭州 450002；2．浙江大學(xué)土木工程學(xué)系，杭州 310058）

根據(jù)1128h的實(shí)測強(qiáng)風(fēng)風(fēng)速樣本，對某空曠平坦地貌下10 m高度處的非平穩(wěn)強(qiáng)風(fēng)風(fēng)場湍流特性進(jìn)行了研究?；谄骄L(fēng)速在基本時(shí)距內(nèi)的平穩(wěn)性，建立了非平穩(wěn)強(qiáng)風(fēng)風(fēng)場的平穩(wěn)風(fēng)速模型和非平穩(wěn)風(fēng)速模型，分別計(jì)算這兩類模型下的各風(fēng)場湍流特征參數(shù)并加以對比。結(jié)果表明：55%的實(shí)測風(fēng)速樣本具有較強(qiáng)的非平穩(wěn)性，采用非平穩(wěn)風(fēng)速模型更能反映實(shí)際風(fēng)場風(fēng)速；研究湍流特征參數(shù)隨平均風(fēng)速的變化規(guī)律，其中湍流強(qiáng)度隨風(fēng)速變化不明顯，主要集中在0．16～0．20，大于我國現(xiàn)行荷載規(guī)范規(guī)定的B類場地10 m高度湍流度值0．14；陣風(fēng)因子隨平均風(fēng)速減小，湍流積分尺度則隨之增大；相對于其他風(fēng)速譜，Davenport譜更能準(zhǔn)確描述強(qiáng)風(fēng)風(fēng)場的能量分布。

風(fēng)速實(shí)測；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；風(fēng)速模型；非平穩(wěn)性；湍流特性

風(fēng)荷載是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中必須考慮的動(dòng)力荷載，其動(dòng)力特性主要是由風(fēng)場的湍流特征決定的。風(fēng)場的湍流特性主要包括湍流強(qiáng)度、陣風(fēng)因子、湍流積分尺度和脈動(dòng)風(fēng)速譜等。基于現(xiàn)場實(shí)測技術(shù)得到風(fēng)速記錄并加以分析，是目前最直接最有效的研究風(fēng)場湍流特性的手段。近年來，國內(nèi)已有不少文獻(xiàn)［1－5］對建筑結(jié)構(gòu)一定高度處（一般在頂部）風(fēng)速的湍流特性進(jìn)行了實(shí)測研究，為認(rèn)識(shí)脈動(dòng)風(fēng)速湍流特性提供了寶貴資料；然而，我國規(guī)范以空曠平坦地貌下10 m高度處的風(fēng)場為參考標(biāo)準(zhǔn)，而已有的文獻(xiàn)對該地貌同高度下的風(fēng)場湍流特性的研究鮮有涉及。因此，開展10 m高度空曠平坦地貌（標(biāo)準(zhǔn)地貌）的風(fēng)場湍流特性研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

在以往的風(fēng)特性研究中，通常假定風(fēng)荷載為平穩(wěn)高斯隨機(jī)過程；而大量現(xiàn)場實(shí)測風(fēng)速記錄［6－8］表明，在復(fù)雜場地條件或強(qiáng)風(fēng)等高湍流風(fēng)場下，風(fēng)荷載常常表現(xiàn)為非平穩(wěn)性，基于風(fēng)速平穩(wěn)性假定的計(jì)算結(jié)果不能如實(shí)反映風(fēng)場的湍流特性。針對這一問題，徐幼麟等［9］引入信號(hào)分析理論中的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)法（Empirical Mode Decomposition，簡稱EMD法），提出將非平穩(wěn)風(fēng)速分解為時(shí)變平均風(fēng)速和零均值平穩(wěn)脈動(dòng)風(fēng)速，有效地解決了實(shí)測風(fēng)速的非平穩(wěn)性問題。

本文根據(jù)某空曠平坦地貌下10m高度實(shí)測得到的1 128 h強(qiáng)風(fēng)風(fēng)速樣本，采用EMD法建立非平穩(wěn)風(fēng)速模型，基于該模型計(jì)算各風(fēng)速下湍流特征參數(shù)，包括湍流強(qiáng)度、陣風(fēng)因子、湍流積分尺度和風(fēng)速譜等，并與平穩(wěn)風(fēng)速模型的對應(yīng)值進(jìn)行對比，以研究風(fēng)場湍流特性的合理表達(dá)。

1 非平穩(wěn)風(fēng)場風(fēng)速模型

1.1 平穩(wěn)風(fēng)速模型

通常采用矢量分解法對實(shí)測風(fēng)速樣本進(jìn)行分解，得到沿風(fēng)速主向的縱向風(fēng)速時(shí)程和垂直風(fēng)速主向的橫向風(fēng)速時(shí)程，具體求解過程參見文獻(xiàn)［10］。

現(xiàn)有的風(fēng)場特性分析假定實(shí)測風(fēng)速記錄為平穩(wěn)過程，即基本時(shí)距內(nèi)平均風(fēng)速為恒定不變值，故實(shí)測風(fēng)速可表示為：

上述過程得到的風(fēng)速模型稱為平穩(wěn)風(fēng)速模型。計(jì)算該模型的脈動(dòng)風(fēng)速自相關(guān)函數(shù)，并通過快速傅里葉變換（FFT），可以估計(jì)風(fēng)場的功率譜密度。然而，基于平穩(wěn)過程假定導(dǎo)致平穩(wěn)風(fēng)速模型的脈動(dòng)風(fēng)速時(shí)程具有較強(qiáng)的非平穩(wěn)性，且矢量分解法將偏離主方向的風(fēng)速強(qiáng)行分解到該風(fēng)向的垂向和平行向，加劇了該模型的脈動(dòng)風(fēng)速非平穩(wěn)性。由于FFT只對平穩(wěn)信號(hào)具有較好的處理能力，直接對該模型的脈動(dòng)風(fēng)速進(jìn)行計(jì)算，將產(chǎn)生較大的誤差。

1.2 非平穩(wěn)風(fēng)速模型

大量強(qiáng)風(fēng)實(shí)測記錄表明，復(fù)雜地形等高湍流風(fēng)場的風(fēng)速平均值并非恒定的，而是隨時(shí)間在不斷變化，通過EMD法可以提取該平均風(fēng)速變化歷程。

EMD法是由美國NASA的黃鍔［11］提出的一種信號(hào)處理方法，它在處理非平穩(wěn)和非線性數(shù)據(jù)上具有優(yōu)于其它方法的明顯優(yōu)勢。EMD法假定，任何信號(hào)都是由固有振動(dòng)模式構(gòu)成，且信號(hào)是一簇固有模式函數(shù)（Intrinsic Mode Function，即IMF）的和。最先分解得到的IMF為信號(hào)中頻率最高的成分，隨著IMF階數(shù)的增加，其頻率逐漸降低，最后得到頻率成分最低的信號(hào)，稱為趨勢項(xiàng)。對于風(fēng)速信號(hào)而言，各階IMF對應(yīng)不同頻率的脈動(dòng)風(fēng)速，趨勢項(xiàng)則對應(yīng)頻率最低風(fēng)速分量，即平均風(fēng)。EMD法通過一個(gè)篩選（shifting process）的分解過程得到各階IMF和趨勢項(xiàng)。具體篩選過程參見文獻(xiàn)［12］。

一般認(rèn)為實(shí)測風(fēng)速記錄中風(fēng)速周期遠(yuǎn)大于結(jié)構(gòu)固有周期的成分可視為平均風(fēng)分量，EMD法則將單調(diào)的趨勢項(xiàng)作為平均風(fēng)成分處理，采用這種篩選標(biāo)準(zhǔn)需要循環(huán)多次，比較耗機(jī)時(shí)。事實(shí)上，對各階IMF的功率譜分析表明，低頻段的IMF頻率已經(jīng)足夠低，可將這部分IMF視為平均風(fēng)成分。因此，一般將原信號(hào)篩選幾次后，即可獲得風(fēng)速的平均風(fēng)成分［13］。

由EMD法篩選得到的趨勢項(xiàng)是隨時(shí)間不斷變化的，即平均風(fēng)分量是時(shí)間的函數(shù)。因此，實(shí)測風(fēng)速可表示為：

上述風(fēng)速模型即為非平穩(wěn)風(fēng)速模型。由于平均風(fēng)速隨時(shí)間變化，故稱之為時(shí)變平均風(fēng)速；脈動(dòng)風(fēng)速可認(rèn)為是統(tǒng)計(jì)參量隨時(shí)間不變的零均值平穩(wěn)過程。

2 風(fēng)速模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為研究我國規(guī)范規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)地貌（空曠平坦地貌）在標(biāo)準(zhǔn)參考高度（離地面10 m）處的風(fēng)場特性，設(shè)立了測風(fēng)塔并采用三維風(fēng)速儀進(jìn)行連續(xù)觀測。

實(shí)測風(fēng)場位于河南省開封市，場地周邊平坦，四周為農(nóng)田，按照《建筑結(jié)構(gòu)荷載規(guī)范》有關(guān)地表粗糙度的分類標(biāo)準(zhǔn)，該場地為典型的B類風(fēng)場。對2013年2月1日～3月19日期間，總計(jì)觀測時(shí)間為1 128 h的風(fēng)速進(jìn)行了連續(xù)記錄。將實(shí)測風(fēng)速樣本分割為1 128個(gè)子樣本，每個(gè)子樣本的記錄時(shí)長約為1 h；對記錄過程中數(shù)據(jù)缺失時(shí)段不予插值處理。圖1（a）為某實(shí)測子樣本的風(fēng)速時(shí)程。

采用矢量分解法計(jì)算每個(gè)子樣本的縱、橫風(fēng)向風(fēng)速時(shí)程，并應(yīng)用輪次檢驗(yàn)法對各風(fēng)速時(shí)程進(jìn)行處理，以檢驗(yàn)信號(hào)的平穩(wěn)性。處理前對數(shù)據(jù)缺失較多或風(fēng)速失真嚴(yán)重的子樣本予以剔除，得到970個(gè)有效序列。平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，當(dāng)顯著性水平為0．05時(shí)，僅436個(gè)子樣本的順風(fēng)向風(fēng)速時(shí)程具有平穩(wěn)性，占總數(shù)的45%；而橫風(fēng)向風(fēng)速時(shí)程樣本中滿足平穩(wěn)性假定的子樣本數(shù)為924個(gè)，占總數(shù)的95%左右。這說明，與臺(tái)風(fēng)等強(qiáng)風(fēng)氣候類似，本文研究的大部分實(shí)測風(fēng)速子樣本的順風(fēng)向時(shí)程具有非平穩(wěn)性，風(fēng)速平穩(wěn)性假設(shè)與實(shí)際情形不符；而橫風(fēng)向風(fēng)速時(shí)程則較好地符合了平穩(wěn)性假定，可視其為一平穩(wěn)的隨機(jī)過程。下文主要研究實(shí)測風(fēng)速的順風(fēng)向湍流特征參數(shù)。

從實(shí)測風(fēng)速記錄中選出平均風(fēng)速較大的52組風(fēng)速子樣本，選取原則為：1 h風(fēng)速記錄較完整且平均風(fēng)速大于6 m／s。建立每個(gè)子樣本的平穩(wěn)風(fēng)速模型和非平穩(wěn)風(fēng)速模型，分別得到兩類模型的平均風(fēng)速和脈動(dòng)風(fēng)速，如圖1（b）～（d）所示。從圖中可以看出，相比于平穩(wěn)風(fēng)速模型，非平穩(wěn)風(fēng)速模型的時(shí)變平均風(fēng)速更好地反映了風(fēng)速的變化趨勢；該模型的脈動(dòng)風(fēng)速明顯更具有平穩(wěn)性，基本為零均值平穩(wěn)過程。

圖1 某實(shí)測1h風(fēng)速時(shí)程Fig．1 Time history of wind velocity in an hour

3 風(fēng)場湍流特性分析

3.1 概率密度函數(shù)

研究風(fēng)速的概率密度分布可以檢驗(yàn)信號(hào)是否具有高斯性，并為設(shè)計(jì)風(fēng)荷載的確定提供依據(jù)。通常認(rèn)為，脈動(dòng)風(fēng)的概率分布呈0均值的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，其概率密度函數(shù)表達(dá)式為：

式中，σu為風(fēng)速的標(biāo)準(zhǔn)差，f（u）為風(fēng)速概率密度。計(jì)算實(shí)測風(fēng)速的偏度系數(shù)和峰度系數(shù)可以檢驗(yàn)風(fēng)速數(shù)據(jù)的高斯分布特性。若風(fēng)速分布符合高斯假定，則偏度系數(shù)為0，峰度系數(shù)為3。

針對52組有效樣本的脈動(dòng)風(fēng)速時(shí)程，計(jì)算兩類風(fēng)速模型的概率密度分布，并與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)函數(shù)進(jìn)行對比。某樣本的計(jì)算結(jié)果如圖2所示。從圖中可以看出，平穩(wěn)風(fēng)速模型的概率密度曲線寬而緩和，與實(shí)測風(fēng)速分布偏離較大；非平穩(wěn)風(fēng)速模型的概率密度曲線窄而陡峭，且與實(shí)測結(jié)果吻合得很好。平穩(wěn)風(fēng)速模型的52組樣本的平均偏度系數(shù)和平均峰度系數(shù)分別為0．28和6．23；非平穩(wěn)風(fēng)速模型的兩個(gè)系數(shù)對應(yīng)為0．21和2．96。這說明，采用非平穩(wěn)風(fēng)速模型描述的風(fēng)場風(fēng)速更符合高斯假定。

圖2 某子樣本概率密度函數(shù)比較Fig．2 Comparison of probability density function

圖3 湍流強(qiáng)度對比Fig．3 the comparison of turbulence intensity

圖4 陣風(fēng)因子與平均風(fēng)速的關(guān)系Fig．4 Relation between gust factors and wind speed

3.2 湍流強(qiáng)度

湍流強(qiáng)度用于描述風(fēng)場的脈動(dòng)強(qiáng)度，是計(jì)算結(jié)構(gòu)脈動(dòng)風(fēng)荷載不可缺少的參數(shù)，通常將其定義為基本時(shí)距內(nèi)的脈動(dòng)風(fēng)速標(biāo)準(zhǔn)差與平均風(fēng)速的比值［14］，即

式中，I（z）為高度z處的湍流強(qiáng)度；σ（z）、U（z）分別為同一高度處的風(fēng)速均方根和平均值；基本時(shí)距取為T＝10 min。

對前述52組風(fēng)速子樣本，計(jì)算兩類模型下的湍流強(qiáng)度，計(jì)算結(jié)果如圖3所示。從圖中可以看出，非平穩(wěn)風(fēng)速模型的湍流強(qiáng)度比平穩(wěn)風(fēng)速模型的計(jì)算值略小，前者主要分布在0．16～0．20之間，后者大部分在0．18～0．22間；湍流強(qiáng)度在各平均風(fēng)速段的變化不明顯。

3.3 陣風(fēng)因子

陣風(fēng)因子也可用來表征風(fēng)場的脈動(dòng)強(qiáng)度。結(jié)構(gòu)風(fēng)工程中定義陣風(fēng)因子為陣風(fēng)持續(xù)期tg內(nèi)風(fēng)速平均值與基本時(shí)距的風(fēng)速平均值之比，即［13］：

在計(jì)算陣風(fēng)因子時(shí)，通常取tg＝3 s。對前述52組風(fēng)速子樣本，計(jì)算兩類模型下的陣風(fēng)因子，計(jì)算結(jié)果如圖4所示。

從圖中可以看出，非平穩(wěn)風(fēng)速模型計(jì)算得到的陣風(fēng)因子明顯比平穩(wěn)風(fēng)速模型的計(jì)算結(jié)果?。挥煞瞧椒€(wěn)風(fēng)速模型計(jì)算得到的陣風(fēng)因子為1．17，而由平穩(wěn)風(fēng)速模型計(jì)算得到的結(jié)果為1．54，兩者差異顯著。對圖4各平均風(fēng)速段的平均陣風(fēng)因子計(jì)算表明，陣風(fēng)因子隨平均風(fēng)速增大而略有減小。

3.4 縱向湍流積分尺度

湍流積分尺度是氣流中湍流渦旋平均尺度的量度［14］。積分尺度的大小決定了脈動(dòng)風(fēng)的影響范圍。當(dāng)湍流積分尺度大于空間兩點(diǎn)的間距時(shí)，渦旋將影響這兩個(gè)點(diǎn)所在的整個(gè)區(qū)域，使兩點(diǎn)間的脈動(dòng)風(fēng)速產(chǎn)生相干性。計(jì)算湍流積分尺度的方法很多，研究發(fā)現(xiàn)，自相關(guān)函數(shù)直接積分法是計(jì)算大氣邊界層湍流積分尺度較為準(zhǔn)確穩(wěn)定的方法；而當(dāng)實(shí)測風(fēng)速譜與Von Karman譜符合得較好時(shí)，采用Karman譜反推得到的湍流積分尺度也是較合理的［15］。因此，本文在縱向計(jì)算湍流積分尺度時(shí)，采用上述兩種方法同時(shí)計(jì)算，以確保結(jié)果準(zhǔn)確可靠。自相關(guān)函數(shù)直接積分法計(jì)算縱向湍流積分尺度的表達(dá)式為：

符合Karman譜的風(fēng)場其湍流積分尺度可根據(jù)自功率譜密度函數(shù)直接計(jì)算得到［11］：

式中，Su（0）為f＝0處的順風(fēng)向風(fēng)速自功率譜密度，σu為脈動(dòng)風(fēng)速標(biāo)準(zhǔn)差。

針對前述52組風(fēng)速子樣本，分別采用自相關(guān)函數(shù)直接積分法和Karman譜反推法計(jì)算兩類模型下的湍流積分尺度，計(jì)算結(jié)果如圖5所示。

圖5 風(fēng)場縱向湍流積分尺度Fig．5 Along wind turbulence integral scale

從圖5可以看出，由自相關(guān)函數(shù)直接積分法計(jì)算得到的湍流積分尺度大部分集中在50 m～200 m，而由Karman譜反推法計(jì)算得到的湍流積分尺度較小，其結(jié)果大部分集中在0～100 m；這可能是因?yàn)樽韵嚓P(guān)函數(shù)直接積分法在計(jì)算中引入了Taylor假設(shè)，使兩者結(jié)果有差異。

采用自相關(guān)函數(shù)直接積分法計(jì)算時(shí)，平穩(wěn)風(fēng)速模型和非平穩(wěn)風(fēng)速模型計(jì)算得到的湍流積分尺度統(tǒng)計(jì)值分別為172 m、139 m，采用Karman反推法的計(jì)算值分別為117 m、90 m。兩種方法計(jì)算的湍流積分尺度值均表明，非平穩(wěn)風(fēng)速模型的結(jié)果比平穩(wěn)風(fēng)速模型小，且分布更加集中。

圖5還表明，風(fēng)場的縱向湍流積分尺度隨平均風(fēng)速而增大，由自相關(guān)函數(shù)直接積分法得到的湍流積分尺度隨平均風(fēng)速變化較緩慢；而由Karman譜反推法計(jì)算的結(jié)果則隨平均風(fēng)速增大而顯著變大。說明當(dāng)風(fēng)場移動(dòng)速度增大時(shí)，風(fēng)場漩渦對行徑范圍的影響將擴(kuò)大。為考察縱向湍流積分尺度隨高度的變化關(guān)系，對國內(nèi)學(xué)者的研究成果進(jìn)行歸納，結(jié)果列于表1。從表1可以看出，隨著豎向高度的增加，縱向湍流尺度逐漸增大；當(dāng)豎向高度大于梯度風(fēng)高度后，該值減小。

表1 縱向湍流尺度隨高度的變化關(guān)系Tab.1 Variation of along wind integral scale for height

3.5 風(fēng)速功率譜密度

脈動(dòng)風(fēng)速功率譜反映風(fēng)場能量在頻域的分布情況，是描述風(fēng)場脈動(dòng)特性的重要指標(biāo)。按照風(fēng)速風(fēng)向關(guān)系，有縱向、橫向和豎向風(fēng)速功率譜密度。常用的縱向風(fēng)速功率譜有Davenport譜、Von Karman譜和Kaimal譜等，形式如式（8）。

式中，Su（f）為縱向風(fēng)速功率譜密度，x＝1 200f／v10，y＝／v10，f為頻率，v10為10 m高風(fēng)速，Lu為湍流積分尺度，取上文由Karman譜反推法計(jì)算得到的結(jié)果。k為地面粗糙度系數(shù)，根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)按k＝計(jì)算得到。

研究表明，結(jié)構(gòu)主要對處于低頻段的風(fēng)荷載作用較敏感，一般認(rèn)為這一范圍為0．001～0．4 Hz；本次風(fēng)場實(shí)測中，風(fēng)速的采集頻率為1 Hz，根據(jù)采樣定理可知，實(shí)測數(shù)據(jù)能夠較精確地反映0．5 Hz以下的實(shí)際風(fēng)場能量。另外，由于風(fēng)暴持續(xù)時(shí)間一般為1 h左右，因此本文在計(jì)算風(fēng)速譜時(shí)，時(shí)距選為T＝1 h。

對實(shí)測的970個(gè)有效風(fēng)速子樣本，分別計(jì)算兩類模型的風(fēng)速自功率譜密度，并與Davenport譜、Kaimal譜和Von Karman譜三條經(jīng)驗(yàn)譜曲線進(jìn)行對比。以莫寧坐標(biāo)（fz／u）為橫坐標(biāo)，歸一化自譜（fSu／σ2u）為縱坐標(biāo)，取雙對數(shù)坐標(biāo)，繪制自功率譜密度曲線，如圖6所示。

圖6 縱向風(fēng)速自功率譜Fig．6 the longitudinal fluctuation wind speed spectra

從圖6可以看出，對于兩類風(fēng)速模型，在峰值頻率右端，Davenport譜和Von Karman譜均能較好地描述風(fēng)場能量隨頻率的分布關(guān)系，Kaimal譜則有所高估；而在峰值頻率左端，Von Karman譜和Kaimal譜的功率譜估計(jì)均偏大，Davenport譜與實(shí)測曲線最接近。因此，Davenport譜能最準(zhǔn)確地描述風(fēng)場的能量分布。

為定量評估兩類模型下，各平均風(fēng)速段的自譜與經(jīng)驗(yàn)譜的偏差，采用式（9）的計(jì)算指標(biāo)進(jìn)行衡量［16］：

由式（9）計(jì)算得到的兩類模型下各風(fēng)速段的實(shí)測縱向風(fēng)速功率譜與Davenport經(jīng)驗(yàn)譜的偏差列于表2。從表中可以看出，高風(fēng)速下Davenport譜與實(shí)測譜偏差較小，Davenport譜能夠較精確地描述強(qiáng)風(fēng)的風(fēng)場能量分布。

表2 實(shí)測譜與Davenport譜偏差與平均風(fēng)速關(guān)系Fig 2 Variation of deviation between measured and Davenport spectra for wind speed

4 結(jié) 論

本文根據(jù)某空曠平坦地貌下10 m高度處實(shí)測得到的1 128 h非平穩(wěn)強(qiáng)風(fēng)風(fēng)速樣本，建立平穩(wěn)風(fēng)速模型和非平穩(wěn)風(fēng)速模型，并計(jì)算兩類模型下的各風(fēng)場湍流特征參數(shù)，得到以下結(jié)論：

（1）實(shí)測風(fēng)速樣本具有較強(qiáng)的非平穩(wěn)性，非平穩(wěn)風(fēng)速模型考慮了平均風(fēng)速的時(shí)變性，能更好地反映實(shí)際風(fēng)場風(fēng)速；

（2）通過計(jì)算各湍流特征參數(shù)隨平均風(fēng)速的變化規(guī)律，表明，湍流強(qiáng)度隨風(fēng)速變化不明顯，主要集中在0．16～0．20之間，規(guī)范規(guī)定同類場地下10 m高度處的湍流強(qiáng)度為0．14，比實(shí)測湍流強(qiáng)度略??；陣風(fēng)因子隨平均風(fēng)速減小，湍流積分尺度則隨之增大；

（3）將Davenport譜、Von Karman譜和Kaimal譜三條經(jīng)驗(yàn)譜曲線與實(shí)測譜進(jìn)行對比，結(jié)果表明，Davenport譜能最準(zhǔn)確地描述風(fēng)場的能量分布，尤其在高風(fēng)速段，低風(fēng)速段該譜的精度降低。

（4）值得注意的是，本文實(shí)測得到的風(fēng)速樣本中，平均風(fēng)速達(dá)到10 m／s（工程中規(guī)定強(qiáng)風(fēng)風(fēng)速范圍為10．8 m／s～13．8 m／s）的子樣本數(shù)較少，強(qiáng)風(fēng)樣本容量略有不足。進(jìn)一步研究中，需對更多強(qiáng)風(fēng)樣本進(jìn)行檢驗(yàn)。

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Nonstationary strong wind characteristics over an open flat terrain

ZHANG Shao-feng1，LOU Wen-juan2，Lü Zhong-bin1，DUAN Zhi-yong2，HUANG Ming-feng2
（1．Henan Electric Power Testing and Research Institute，Zhengzhou 450052，China；2．Department of Civil Engineering，Zhejiang University，Hangzhou 310058，China）

The turbulent characteristics of nonstationary strong wind were analyzed based on field measured wind records of 1128-h long collected at a height of 10 meters over an open flat terrain．According to the assumption that the average wind speed component was deterministic time-varying in a time interval，a nonstationary wind model was proposed and then applied to find its turbulent characteristics．The results were compared with those calculated with a stationary wind model where the average wind speed component was assumed constant．It was found that 55%samples of wind records are nonstationary，and the nonstationary wind model is more appropriate for charactering wind speed．The variations of turbulent characteristics versus wind speed were studied，and it showed that the turbulent intensity seems to have no significant relationship with wind speed and mainly distributes within 0．16～0．20，it is slightly greater than 0．14 given in our current country's wind load codes；the gust factor decreases with increase in the average wind speed，the turbulent integral scale increases with increase in the average wind speed；Davenport spectrum tends to be more accurate to characterize the energy distribution than other wind spectra．

field measurements；empirical modede composition；wind speed model；non-stationarity；turbulent characteristics

TU391

A

10．13465／j．cnki．jvs．2014．23．013

國家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目；國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（51178424）

2013－09－03 修改稿收到日期：2013－09－30

張少鋒男，工程師，1977年生

樓文娟女，博士，教授，1963年10月生