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        MATLAB在蚌埠市極端風(fēng)速中的應(yīng)用

        2014-07-02 21:01:29魏正民
        科技視界 2014年10期

        魏正民

        【摘 要】借助MATLAB的分析處理能力,本文對(duì)蚌埠市的極端風(fēng)速做出了預(yù)測。分析極端風(fēng)速時(shí),文中比較了“耿貝爾分組法”和“耿貝爾法”兩種方法,指出耿貝爾分組法的局限性。

        【關(guān)鍵詞】MATLAB;極端風(fēng)速;耿貝爾分布

        MATLAB[1]是一種建立在C語言基礎(chǔ)上的程序語言系統(tǒng),采用矩陣作為基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),因而MATLAB也被稱為“矩陣實(shí)驗(yàn)室”。20世紀(jì)80年代初MATLAB被推向市場以來,其功能不斷地被改進(jìn)和完善,目前已經(jīng)成為國內(nèi)外教學(xué)、科研和工程方面最重要的應(yīng)用工具。

        MATLAB自身的優(yōu)勢非常明顯,利用其矩陣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn),我們可以并行處理多個(gè)對(duì)象而互不干擾。其他的主要特點(diǎn)包括:全面的數(shù)值計(jì)算能力,強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)可視化功能,友好的程序編譯環(huán)境以及豐富的應(yīng)用工具箱。這些功能非常適合氣象學(xué)上數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)處理和分析工作。

        極端風(fēng)速是氣象學(xué)上的典型地極端事件,其引起的暴雨、洪水、颶風(fēng)的破壞力巨大,防洪設(shè)施、城市排水系統(tǒng)、核電站等工程在設(shè)計(jì)時(shí)都要考慮到這些因素,因此極端事件的預(yù)測就顯得攸關(guān)重要。下面就以蚌埠市為例,借助MATLAB對(duì)其極端風(fēng)速做出預(yù)測。

        1 數(shù)據(jù)處理

        本文所用數(shù)據(jù)來自中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng),原始數(shù)據(jù)包為:《中國地面國際交換站氣候資料日值數(shù)據(jù)集》和《中國地面國際交換站氣候資料月值數(shù)據(jù)集》。交換站:蚌埠,58221。從數(shù)據(jù)集中提取了1951-2012年每年20-20時(shí)日最大風(fēng)速的資料。在分析數(shù)據(jù)時(shí),為了縮小預(yù)測結(jié)果的誤差,基本上每個(gè)數(shù)據(jù)都取自一個(gè)完整的“氣象年”(極個(gè)別月份數(shù)據(jù)丟失除外),且時(shí)間跨度都超過了30年。

        借助MATLAB分析可知,近年來蚌埠的最大風(fēng)速整體呈現(xiàn)逐漸下降的趨勢,每年大多出現(xiàn)在3-7月,其中4月出現(xiàn)的次數(shù)最多。最大降水量從1987年開始波動(dòng)較大,且基本上集中于6-9月。

        2 極端風(fēng)速的統(tǒng)計(jì)分析

        極值風(fēng)速問題是氣象學(xué)上一個(gè)重要問題,在定量上看是不穩(wěn)定的,但是可以從概率的角度來分析。根據(jù)國內(nèi)外的多年實(shí)踐,耿貝爾分布函數(shù)用于極端氣象參數(shù)事件的分析[2],取得了非常好的效果,已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。

        下面就從兩個(gè)角度對(duì)蚌埠市的最大風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測。

        2.1 耿貝爾分組的方法

        核電廠相對(duì)于其他設(shè)施,其對(duì)安全性的要求比較高,在對(duì)周圍環(huán)境的分析比較全面。所要我們采用核電廠安全導(dǎo)則——《核電廠廠址選擇的極端氣象事件》(HAD101/10)附錄推薦的極值統(tǒng)計(jì)理論分析蚌埠氣象站的最大風(fēng)速年序列,實(shí)際的可操作性比較強(qiáng)。

        借助于MATLAB強(qiáng)大的編程功能,我們對(duì)蚌埠氣象站20-20時(shí)最大風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行了模擬。

        與已知數(shù)據(jù)點(diǎn)比較發(fā)現(xiàn),這種方法具有一定的局限性,得出的結(jié)果與預(yù)期的目標(biāo)有很大的誤差,進(jìn)而需要采取其他的方法解決問題。

        2.2 耿貝爾法

        分析耿貝爾分布函數(shù)式,對(duì)其連續(xù)兩次取對(duì)數(shù),該式就轉(zhuǎn)換成為關(guān)于變量xi的線性形式。該方法的理論研究已經(jīng)比較成熟[2],通過MATLAB中plot命令做出蚌埠站20-20時(shí)最大風(fēng)速耿貝爾分布圖。

        通過仿真預(yù)測,蚌埠地區(qū)若干年一遇的最大風(fēng)速及其對(duì)應(yīng)的置信上限一目了然,比如10年一遇的最大風(fēng)速約為16.43 m/s ,置信上限為18.75 m/s 。這給蚌埠地區(qū)各種工程建設(shè)的安全性和投資造價(jià)提供了參考依據(jù)。

        3 結(jié)束語

        依據(jù)科技工作者的以往經(jīng)驗(yàn),中國大部分地區(qū)的極端風(fēng)速和極端降水都可以用耿貝爾和皮爾遜-III分布來擬合,只要給程序一個(gè)該地區(qū)的歷史數(shù)據(jù),計(jì)算機(jī)會(huì)自動(dòng)計(jì)算出需要的結(jié)果,程序的持續(xù)應(yīng)用性比較強(qiáng)。

        【參考文獻(xiàn)】

        [1]求是.MATLAB 7.0從入門到精通[M].北京:人民郵電出版社,2006.

        [2]黃浩輝,宋麗莉,植石群,劉愛君.廣東省風(fēng)速極值I型分布參數(shù)估計(jì)方法的比較[J].氣象.2007,33(3):101-106.

        [3]國家核安全局.核電廠廠址選擇的極端氣象事件(HAD101/10)[Z].北京,1989:750-752.

        [責(zé)任編輯:龐修平]

        【摘 要】借助MATLAB的分析處理能力,本文對(duì)蚌埠市的極端風(fēng)速做出了預(yù)測。分析極端風(fēng)速時(shí),文中比較了“耿貝爾分組法”和“耿貝爾法”兩種方法,指出耿貝爾分組法的局限性。

        【關(guān)鍵詞】MATLAB;極端風(fēng)速;耿貝爾分布

        MATLAB[1]是一種建立在C語言基礎(chǔ)上的程序語言系統(tǒng),采用矩陣作為基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),因而MATLAB也被稱為“矩陣實(shí)驗(yàn)室”。20世紀(jì)80年代初MATLAB被推向市場以來,其功能不斷地被改進(jìn)和完善,目前已經(jīng)成為國內(nèi)外教學(xué)、科研和工程方面最重要的應(yīng)用工具。

        MATLAB自身的優(yōu)勢非常明顯,利用其矩陣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn),我們可以并行處理多個(gè)對(duì)象而互不干擾。其他的主要特點(diǎn)包括:全面的數(shù)值計(jì)算能力,強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)可視化功能,友好的程序編譯環(huán)境以及豐富的應(yīng)用工具箱。這些功能非常適合氣象學(xué)上數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)處理和分析工作。

        極端風(fēng)速是氣象學(xué)上的典型地極端事件,其引起的暴雨、洪水、颶風(fēng)的破壞力巨大,防洪設(shè)施、城市排水系統(tǒng)、核電站等工程在設(shè)計(jì)時(shí)都要考慮到這些因素,因此極端事件的預(yù)測就顯得攸關(guān)重要。下面就以蚌埠市為例,借助MATLAB對(duì)其極端風(fēng)速做出預(yù)測。

        1 數(shù)據(jù)處理

        本文所用數(shù)據(jù)來自中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng),原始數(shù)據(jù)包為:《中國地面國際交換站氣候資料日值數(shù)據(jù)集》和《中國地面國際交換站氣候資料月值數(shù)據(jù)集》。交換站:蚌埠,58221。從數(shù)據(jù)集中提取了1951-2012年每年20-20時(shí)日最大風(fēng)速的資料。在分析數(shù)據(jù)時(shí),為了縮小預(yù)測結(jié)果的誤差,基本上每個(gè)數(shù)據(jù)都取自一個(gè)完整的“氣象年”(極個(gè)別月份數(shù)據(jù)丟失除外),且時(shí)間跨度都超過了30年。

        借助MATLAB分析可知,近年來蚌埠的最大風(fēng)速整體呈現(xiàn)逐漸下降的趨勢,每年大多出現(xiàn)在3-7月,其中4月出現(xiàn)的次數(shù)最多。最大降水量從1987年開始波動(dòng)較大,且基本上集中于6-9月。

        2 極端風(fēng)速的統(tǒng)計(jì)分析

        極值風(fēng)速問題是氣象學(xué)上一個(gè)重要問題,在定量上看是不穩(wěn)定的,但是可以從概率的角度來分析。根據(jù)國內(nèi)外的多年實(shí)踐,耿貝爾分布函數(shù)用于極端氣象參數(shù)事件的分析[2],取得了非常好的效果,已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。

        下面就從兩個(gè)角度對(duì)蚌埠市的最大風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測。

        2.1 耿貝爾分組的方法

        核電廠相對(duì)于其他設(shè)施,其對(duì)安全性的要求比較高,在對(duì)周圍環(huán)境的分析比較全面。所要我們采用核電廠安全導(dǎo)則——《核電廠廠址選擇的極端氣象事件》(HAD101/10)附錄推薦的極值統(tǒng)計(jì)理論分析蚌埠氣象站的最大風(fēng)速年序列,實(shí)際的可操作性比較強(qiáng)。

        借助于MATLAB強(qiáng)大的編程功能,我們對(duì)蚌埠氣象站20-20時(shí)最大風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行了模擬。

        與已知數(shù)據(jù)點(diǎn)比較發(fā)現(xiàn),這種方法具有一定的局限性,得出的結(jié)果與預(yù)期的目標(biāo)有很大的誤差,進(jìn)而需要采取其他的方法解決問題。

        2.2 耿貝爾法

        分析耿貝爾分布函數(shù)式,對(duì)其連續(xù)兩次取對(duì)數(shù),該式就轉(zhuǎn)換成為關(guān)于變量xi的線性形式。該方法的理論研究已經(jīng)比較成熟[2],通過MATLAB中plot命令做出蚌埠站20-20時(shí)最大風(fēng)速耿貝爾分布圖。

        通過仿真預(yù)測,蚌埠地區(qū)若干年一遇的最大風(fēng)速及其對(duì)應(yīng)的置信上限一目了然,比如10年一遇的最大風(fēng)速約為16.43 m/s ,置信上限為18.75 m/s 。這給蚌埠地區(qū)各種工程建設(shè)的安全性和投資造價(jià)提供了參考依據(jù)。

        3 結(jié)束語

        依據(jù)科技工作者的以往經(jīng)驗(yàn),中國大部分地區(qū)的極端風(fēng)速和極端降水都可以用耿貝爾和皮爾遜-III分布來擬合,只要給程序一個(gè)該地區(qū)的歷史數(shù)據(jù),計(jì)算機(jī)會(huì)自動(dòng)計(jì)算出需要的結(jié)果,程序的持續(xù)應(yīng)用性比較強(qiáng)。

        【參考文獻(xiàn)】

        [1]求是.MATLAB 7.0從入門到精通[M].北京:人民郵電出版社,2006.

        [2]黃浩輝,宋麗莉,植石群,劉愛君.廣東省風(fēng)速極值I型分布參數(shù)估計(jì)方法的比較[J].氣象.2007,33(3):101-106.

        [3]國家核安全局.核電廠廠址選擇的極端氣象事件(HAD101/10)[Z].北京,1989:750-752.

        [責(zé)任編輯:龐修平]

        【摘 要】借助MATLAB的分析處理能力,本文對(duì)蚌埠市的極端風(fēng)速做出了預(yù)測。分析極端風(fēng)速時(shí),文中比較了“耿貝爾分組法”和“耿貝爾法”兩種方法,指出耿貝爾分組法的局限性。

        【關(guān)鍵詞】MATLAB;極端風(fēng)速;耿貝爾分布

        MATLAB[1]是一種建立在C語言基礎(chǔ)上的程序語言系統(tǒng),采用矩陣作為基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),因而MATLAB也被稱為“矩陣實(shí)驗(yàn)室”。20世紀(jì)80年代初MATLAB被推向市場以來,其功能不斷地被改進(jìn)和完善,目前已經(jīng)成為國內(nèi)外教學(xué)、科研和工程方面最重要的應(yīng)用工具。

        MATLAB自身的優(yōu)勢非常明顯,利用其矩陣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn),我們可以并行處理多個(gè)對(duì)象而互不干擾。其他的主要特點(diǎn)包括:全面的數(shù)值計(jì)算能力,強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)可視化功能,友好的程序編譯環(huán)境以及豐富的應(yīng)用工具箱。這些功能非常適合氣象學(xué)上數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)處理和分析工作。

        極端風(fēng)速是氣象學(xué)上的典型地極端事件,其引起的暴雨、洪水、颶風(fēng)的破壞力巨大,防洪設(shè)施、城市排水系統(tǒng)、核電站等工程在設(shè)計(jì)時(shí)都要考慮到這些因素,因此極端事件的預(yù)測就顯得攸關(guān)重要。下面就以蚌埠市為例,借助MATLAB對(duì)其極端風(fēng)速做出預(yù)測。

        1 數(shù)據(jù)處理

        本文所用數(shù)據(jù)來自中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng),原始數(shù)據(jù)包為:《中國地面國際交換站氣候資料日值數(shù)據(jù)集》和《中國地面國際交換站氣候資料月值數(shù)據(jù)集》。交換站:蚌埠,58221。從數(shù)據(jù)集中提取了1951-2012年每年20-20時(shí)日最大風(fēng)速的資料。在分析數(shù)據(jù)時(shí),為了縮小預(yù)測結(jié)果的誤差,基本上每個(gè)數(shù)據(jù)都取自一個(gè)完整的“氣象年”(極個(gè)別月份數(shù)據(jù)丟失除外),且時(shí)間跨度都超過了30年。

        借助MATLAB分析可知,近年來蚌埠的最大風(fēng)速整體呈現(xiàn)逐漸下降的趨勢,每年大多出現(xiàn)在3-7月,其中4月出現(xiàn)的次數(shù)最多。最大降水量從1987年開始波動(dòng)較大,且基本上集中于6-9月。

        2 極端風(fēng)速的統(tǒng)計(jì)分析

        極值風(fēng)速問題是氣象學(xué)上一個(gè)重要問題,在定量上看是不穩(wěn)定的,但是可以從概率的角度來分析。根據(jù)國內(nèi)外的多年實(shí)踐,耿貝爾分布函數(shù)用于極端氣象參數(shù)事件的分析[2],取得了非常好的效果,已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。

        下面就從兩個(gè)角度對(duì)蚌埠市的最大風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測。

        2.1 耿貝爾分組的方法

        核電廠相對(duì)于其他設(shè)施,其對(duì)安全性的要求比較高,在對(duì)周圍環(huán)境的分析比較全面。所要我們采用核電廠安全導(dǎo)則——《核電廠廠址選擇的極端氣象事件》(HAD101/10)附錄推薦的極值統(tǒng)計(jì)理論分析蚌埠氣象站的最大風(fēng)速年序列,實(shí)際的可操作性比較強(qiáng)。

        借助于MATLAB強(qiáng)大的編程功能,我們對(duì)蚌埠氣象站20-20時(shí)最大風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行了模擬。

        與已知數(shù)據(jù)點(diǎn)比較發(fā)現(xiàn),這種方法具有一定的局限性,得出的結(jié)果與預(yù)期的目標(biāo)有很大的誤差,進(jìn)而需要采取其他的方法解決問題。

        2.2 耿貝爾法

        分析耿貝爾分布函數(shù)式,對(duì)其連續(xù)兩次取對(duì)數(shù),該式就轉(zhuǎn)換成為關(guān)于變量xi的線性形式。該方法的理論研究已經(jīng)比較成熟[2],通過MATLAB中plot命令做出蚌埠站20-20時(shí)最大風(fēng)速耿貝爾分布圖。

        通過仿真預(yù)測,蚌埠地區(qū)若干年一遇的最大風(fēng)速及其對(duì)應(yīng)的置信上限一目了然,比如10年一遇的最大風(fēng)速約為16.43 m/s ,置信上限為18.75 m/s 。這給蚌埠地區(qū)各種工程建設(shè)的安全性和投資造價(jià)提供了參考依據(jù)。

        3 結(jié)束語

        依據(jù)科技工作者的以往經(jīng)驗(yàn),中國大部分地區(qū)的極端風(fēng)速和極端降水都可以用耿貝爾和皮爾遜-III分布來擬合,只要給程序一個(gè)該地區(qū)的歷史數(shù)據(jù),計(jì)算機(jī)會(huì)自動(dòng)計(jì)算出需要的結(jié)果,程序的持續(xù)應(yīng)用性比較強(qiáng)。

        【參考文獻(xiàn)】

        [1]求是.MATLAB 7.0從入門到精通[M].北京:人民郵電出版社,2006.

        [2]黃浩輝,宋麗莉,植石群,劉愛君.廣東省風(fēng)速極值I型分布參數(shù)估計(jì)方法的比較[J].氣象.2007,33(3):101-106.

        [3]國家核安全局.核電廠廠址選擇的極端氣象事件(HAD101/10)[Z].北京,1989:750-752.

        [責(zé)任編輯:龐修平]

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