一种基于流体力学的台风风场计算方法及装置

1.本发明涉及风速的计算和模拟技术领域，特别是指一种基于流体力学的台风风场计算方法及装置。


背景技术：

2.目前的台风损失评估方法多是针对于行政单元尺度，以行政单元为统计单元，以整场台风的最大过程风速或其他台风相关指标作为强度指标，并没有针对实际受到大风或暴雨影响的区域，基于栅格尺度的实际暴露、实际强度做出损失评估。也因此在一定程度上存在损失估计与实际损失差别过大的情况。
3.考虑到实际灾害发生过程是一个动态变化的事件，而事后的评估结果在预警、救灾中难以得到实际应用。例如当台风在影响时，虽然强度已降为热带风暴级别，然而该强度在一些地区历史上仍是超过30年一遇的罕发性事件，也因此有些地区所遭受的经济损失仍十分巨大。
4.在以往台风灾害的应急救灾案例中，部分台风灾害造成重大损失的区域并不是靠近登陆点处、致灾因子强度最大的区域，而是某些强度相对于整场台风事件强度偏低，同时该强度相对于当地比较少见的区域。在以往的气象预报中，常以登陆点仅中心最大风速作为台风强度指标进行预报，这样的预报方式将导致台风过程中，登陆后的风速影响被忽略。因此，仅计算台风峰值强度出现概率是具有局限性的。


技术实现要素：

5.本发明要解决的技术问题是提供一种基于流体力学的台风风场计算方法及装置，基于典型山体的流体力学特征，形成了不同风向典型山体的流体力学特征参数的空间分布数据集，从而作为精细化台风风场模型的地形修正因子模型输入，得到大尺度的台风降尺度精细化风场，大大提高模拟速度和效率，可以快速评估台风大风危险性空间分布，并从灾害预防角度和应急管理角度分别进行台风灾害损失预评估，起到了效率提高、节能减排的作用。
6.为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
7.第一方面，一种基于流体力学的台风风场计算方法，所述方法包括：
8.获取山体数据，并根据山体数据构建典型山体模型和流体力学计算模型；
9.根据所述山体模型和流体力学计算模型，模拟典型山体下各风向流体力学风速分布，以得到风速模拟结果；
10.对所述风速模拟结果进行定量分析，并提取风速变化特征；
11.根据所述风速变化特征构建适用于台风灾害的大尺度地形修正因子计算模型；
12.根据山体模型、流体力学计算模型以及大尺度地形修正因子计算模型，结合梯度风场模拟、边界层模型，模拟台风的精细化风场。
13.进一步的，获取山体数据，并根据山体数据构建典型山体模型，包括：
14.根据所述山体数据，并通过设定山体横截面控制曲线方程控制山体形状，以及设定控制曲线参数来控制山体坡度，将平面曲线进行旋转，以得到三维山体；
15.将所述三维山体进行处理，以得到封闭的几何实体。
16.进一步的，将所述三维山体进行处理，以得到封闭的几何实体，包括：
17.将所述三维山体的空间曲面转为不规则三角网，并提取每个山体的边缘轮廓线；
18.将轮廓线投影至水平面作为底面，将水平面与轮廓线连接，形成垂直方向上的侧立面；
19.将底面、侧立面与山体自身形成的顶面相连接，取并集后形成完整的几何实体模型。
20.进一步的，获取山体数据，并根据山体数据构建流体力学计算模型，包括：
21.将山体模型转化为格网模型；
22.根据所述格网模型建立风洞；
23.在风洞所形成的长方体范围内生成规则格网，将整体影响空间划分为n个小型长方体；
24.将n个小型长方体生成六边形的细分格网，在山体表面细化格网，使格网贴合山体形状，在远离山体处生成大颗粒的粗糙格网；
25.根据风洞和细分格网进行流体力学的计算。
26.进一步的，对所述风速模拟结果进行定量分析，并提取风速变化特征，包括：
27.对山体形状的相关变量以及模拟风速的测试点位置与风速进行分析，以确定山体形状的相关变量以及模拟风速的测试点位置是否与风速变化相关；
28.选取三个区域内所对应的三组测试点数据与山体高度、山体坡度和距山脚点距离，对测试点高度与地形修正系数η进行相关分析。
29.进一步的，根据山体模型、流体力学计算模型以及大尺度地形修正因子计算模型，结合梯度风场模拟、边界层模型，模拟台风的精细化风场，包括：
30.基于插值处理获取最佳路径数据集中所提供的台风历史数据；
31.提取所述台风历史数据中的台风中心气压、台风中心经度、台风中心纬度；
32.根据所述台风中心气压、台风中心经度、台风中心纬度，计算每一个时刻的台风中心数据。
33.进一步的，根据山体模型、流体力学计算模型以及大尺度地形修正因子计算模型，结合梯度风场模拟、边界层模型，模拟台风的精细化风场，还包括：
34.基于插值处理后的台风中心记录，对于每一个时刻的台风中心记录，带入到梯度风场模型中进行计算，得到瞬时的风速空间分布；
35.计算整场台风事件中所有时次的每一栅格出现的风速的最大值并保留，以得到台风梯度过程风场；
36.提取对实际生产生活产生影响的风圈范围作为台风梯度风场的模拟结果。
37.第二方面，一种基于流体力学的台风风场计算装置，包括：
38.获取模块，用于获取山体数据，并根据山体数据构建典型山体模型和流体力学计算模型；根据所述典型山体模型和流体力学计算模型，模拟典型山体下各风向流体力学风速分布，以得到风速模拟结果；对所述风速模拟结果进行定量分析，并提取风速变化特征；
39.处理模块，用于根据所述风速变化特征构建适用于台风灾害的大尺度地形修正因子计算模型；根据山体模型、流体力学计算模型以及大尺度地形修正因子计算模型，结合梯度风场模拟、边界层模型，模拟台风的精细化风场。
40.第三方面，一种计算机，包括：
41.一个或多个处理器；
42.存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现所述的方法。
43.第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述的方法。
44.本发明的上述方案至少包括以下有益效果：
45.本发明的上述方案，基于典型山体的流体力学特征，形成了不同风向典型山体的流体力学特征参数的空间分布数据集，从而作为精细化台风风场模型的地形修正因子模型输入，得到大尺度的台风降尺度精细化风场，大大提高模拟速度和效率，可以快速评估台风大风危险性空间分布，并从灾害预防角度和应急管理角度分别进行台风灾害损失预评估，起到了效率提高、节能减排的作用。
附图说明
46.图1是本发明的实施例提供的基于流体力学的台风风场计算方法的流程示意图。
47.图2是本发明的实施例提供的基于流体力学的台风风场计算装置示意图。
具体实施方式
48.下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
49.如图1所示，本发明的实施例提出一种基于流体力学的台风风场计算方法，所述方法包括以下步骤：
50.步骤11，获取山体数据，并根据山体数据构建典型山体模型和流体力学计算模型；
51.步骤12，根据所述典型山体模型和流体力学计算模型，模拟典型山体下各风向流体力学风速分布，以得到风速模拟结果；
52.步骤13，对所述风速模拟结果进行定量分析，并提取风速变化特征；
53.步骤14，根据所述风速变化特征构建适用于台风灾害的大尺度地形修正因子计算模型；
54.步骤15，根据山体模型、流体力学计算模型以及大尺度地形修正因子计算模型，结合梯度风场模拟、边界层模型，模拟台风的精细化风场。
55.在本发明实施例中，通过基于典型山体的流体力学特征，形成了不同风向典型山体的流体力学特征参数的空间分布数据集，从而作为精细化台风风场模型的地形修正因子模型输入，得到大尺度的台风降尺度精细化风场，大大提高模拟速度和效率，可以快速评估台风大风危险性空间分布，并从灾害预防角度和应急管理角度分别进行台风灾害损失预评
估，起到了效率提高、节能减排的作用。
56.在本发明一优选的实施例中，上述步骤11，可以包括：
57.步骤111，根据所述山体数据，并通过设定山体横截面控制曲线方程控制山体形状，以及设定控制曲线参数来控制山体坡度，将平面曲线进行旋转，以得到三维山体；
58.步骤112，将所述三维山体进行处理，以得到封闭的几何实体。
59.在本发明实施例中，在山体模型构建上，共构建12个用于cfd(流体力学)仿真的假定理想化山体模型，通过设定山体横截面控制曲线方程的形式(抛物线型、余弦型和高斯型)来控制山体形状，设定控制曲线参数来控制山体坡度(tanα＝0.17～1，角度10
°
～45
°
)，而后将平面曲线旋转得到三维山体。相对于直接构建三维山体模型，以横截面曲线方程控制山体形状更加简便，山体高度与山体坡度可直接调整，且风速沿山坡的变化规律可与切面曲线直接对应。最终得到的三类山体模型的三维空间方程。其中h为某点处山体高度，h为山顶处高度，l为山顶点至任意一侧山脚点的水平距离，坡度定义为
60.在本发明一优选的实施例中，上述步骤112，可以包括：
61.步骤1121，将所述三维山体的空间曲面转为不规则三角网，并提取每个山体的边缘轮廓线；
62.步骤1122，将轮廓线投影至水平面作为底面，将水平面与轮廓线连接，形成垂直方向上的侧立面；
63.步骤1123，将底面、侧立面与山体自身形成的顶面相连接，取并集后形成完整的几何实体模型。
64.在本发明实施例中，由于cfd解算要求遮挡物为封闭实体的限制，上述三维山体的空间曲面并不是可计算实体，需要进一步转换为封闭的几何实体。
65.在本发明一优选的实施例中，上述步骤112，可以包括：
66.步骤1124，将山体模型转化为格网模型；
67.步骤1125，根据所述格网模型建立风洞；
68.步骤1126，在风洞所形成的长方体范围内生成规则格网，将整体影响空间划分为n个小型长方体；
69.步骤1127，将n个小型长方体生成六边形的细分格网，在山体表面细化格网，使格网贴合山体形状，在远离山体处生成大颗粒的粗糙格网；
70.步骤1128，根据风洞和细分格网进行流体力学的计算。
71.在本发明实施例中，在得到山体模型后，需要将其进一步转化为butterfly可解析的格网模型，通常由地理实体直接生成蝴蝶实体。过程中需要设定山体表面的格网附加层级、格网质量。建立并设置风洞，与风洞试验过程相似，首先需要建立风洞来提供不受地形条件影响下的自由初始风速。在grasshopper中，风洞被认为是一个长方体，其体积需要完全囊括待计算的几何实体。对于风洞自身，需要设置其距离几何体前后左右的距离，从而划定该风洞的风力所能影响的范围，还需设置风洞影响范围内，包括几何体自身对应的梯度风参照高度、表面粗糙度从而模拟真实情况中的风速受摩擦力造成的衰减。此外，还需设置风速与风向。本发明将风速设定为15m/s和30m/s，风向为y轴方向水平吹入。初始多块格网生成，在风洞的所形成的长方体范围内生成规则格网，将整体影响空间划分为n个小型长方体。贴合表面的细化格网生成，我们更关心山体表面的风速分布，风洞范围内远离山体的位
置的风速可以粗略表达，因此，对于全局的精细化解算是冗余的，所以进一步生成六边形的细分格网，在山体表面细化格网，使其贴合山体形状，在远离山体处生成大颗粒的粗糙格网，减少计算量。在建立风洞和细分格网后将进行流体力学的微分方程解算，常用的微分方程组有两类，对应不同的解算器，其一是温度传导解算器，用于环境温度解算；另一种是稳态不可压缩模型，适用于气流解算。
72.对于稳态不可压缩模型解算器，仍需进一步设置其控制微分方程，考虑到山体的湍流现象，选取雷诺平均模拟的湍流模型作为输入。此外，由于高阶微分方程存在多个解的问题，模型会不断迭代以寻找最优解，因此规定在求解过程中误差小于0.0001时认为寻得最优解，停止迭代。设置测试点与采样量，由于探究的是山体的风速变化规律，将测试面规定为山体表面上10米位置。由于台风灾害的大尺度特性，且台风风向在时刻发生变化，仅在正对上风向与下风向的迎风坡、背风坡以及背风坡下风向的山体遮挡区域设置测试点。以实际气流流经速度推算，为保证气流有足够时间完全流经山体，采样总量设置为每五个时间步步长进行一次采样，采样300次。数据输出与可视化表达，cfd结算结果为每个测试点位置处的矢量线(u,v)，表示了该点的风向和该点风速大小，为了进一步统计分析，需要对矢量数据进一步处理，将风速大小进行提取。同时可以进行可视化表达，包括对细分格网按风速速度大小着色，将气流线进行绘制等。
73.在本发明一优选的实施例中，上述步骤13，可以包括：
74.步骤131，对山体形状的相关变量以及模拟风速的测试点位置与风速进行分析，以确定山体形状的相关变量以及模拟风速的测试点位置是否与风速变化相关；
75.步骤132，选取三个区域内所对应的三组测试点数据与山体高度、山体坡度和距山脚点距离，对测试点高度与地形修正系数η进行相关分析。
76.在本发明实施例中，以15m/s和30m/s作为初始风速输入，对坡度分别为10
°
、20
°
、30
°
、45
°
的余弦型、抛物线型、高斯型山体进行风速仿真模拟，共得到24组cfd仿真模拟结果，共约七万余条测试点数据。选取纵坐标落于y轴上(正风向)及y轴左右50m范围内非异常值的有效数据进行进一步统计处理，并绘制散点图，其中左侧列为12个山体模型的横截面形状，右侧二列为测试面风速仿真结果。
77.因此，通过仿真结果可以发现，在两种输入风速条件下，随着山体高度爬升和下降，风速均有明显变化，在爬升到达山顶点附近时，三类山体对应的风速均有显著增加，且当山体全长相同时，山体高度越高(山体坡度越大)，山顶点风速增速效应越明显。在迎风坡、背风坡山脚处，风速均有减速变化，且减速幅度与坡度有关，坡度越大，减速越明显。当山体坡度超过《建筑结构荷载规范》所划分的16
°
时，风速随山体变化的趋势并未改变，与坡度较缓的山体整体风速呈现的规律相似，说明坡度并未改变风速变化趋势，更多的是影响了风速增加的程度。
78.在坡面上，风速分布在靠近山顶点的位置较为接近，迎风坡和背风坡呈现对称的形态。在其范围外，二者风速分布有所不同：风速自迎风坡山脚至山顶整体呈现增加趋势，仅高斯型山体在坡度较大的情况下出现先减后增趋势。在背风坡尾部风速则多呈现回升趋势,即背风坡坡面风速呈现先减后增的变化，但大部分情况下其变化幅度较小，仅在坡度超过30
°
时变化较为明显。
79.整体来看，风速的分布形态与山体本身的形状极为相似，即地形修正因子并非简
单的随山顶点距离呈连续的线性变化，而是随山体形状变化而变化。综上所述，风速收到山体起伏影响的一般变化趋势为迎风坡坡脚减速，随后至山顶点风速增至最大，由山顶点至背风坡坡脚附近风速减缓。
80.对于山体后方起伏度较小的平坦区域，收到山体遮挡作用的影响，往往会出现减速现象。本发明在检测坡面风速变化的同时也对山体后的平坦区与风速变化进行测算，结果显示在风向去流方向上，随山体坡度的增加，山体背风坡后减速范围也称增加趋势。但是受侧风坡的挤压和湍流影响，减速范围的横向距离与山体宽度有关，而山体宽度和测风坡挤压范围与山体形状相关。在下风向方向上，减速效应自山脚点开始并向外延伸，在靠近背风坡山脚的一定范围内继续减速，而后缓慢恢复，平均范围为7倍山体高度处脱离山体影响，即回归初始条件下的自由风速。
81.对基于cfd进行的24组风速模拟结果进行定量分析，从统计角度提取风速变化特征。分别选取迎风坡坡脚、背风坡坡脚、山顶区域的模拟风速，对每个区域计算与初始自由风速的比值(即地形修正系数η)。
82.首先对决定山体形状的相关变量以及模拟风速的测试点位置与风速进行相关分析，以确定这些变量是否适与风速变化具有相关性，即确定哪些地形相关指标影响了山地风速变化。首选选取三个区域内所对应的三组(各128个)测试点数据与山体高度、山体坡度、距山脚点距离，测试点高度与地形修正系数η进行相关分析。考虑到实际山体对风速的影响并不取决于绝对高度，因此将测试点高度与山体全高相比，以测试点的相对高度作为因变量之一。
83.各变量间的相关分析结果如表1所示：
[0084][0085]
所有相关系数分析结果均在0.01水平上具有显著性。由相关系数分析结果可知，测试点相对高度可以表示山体高度与测试点高度两项指标，而测试点至山体边缘距离与测试点相对高度之间的相关系数为1，这是由于山体形状与坡度确定的情况下，对于山体横截面所处的二维坐标系中，距边缘距离即点的x轴坐标，而测试点高度对应的y轴坐标与其为一一对应的函数关系。同理，山体高度与坡度间的相关系数同样为1，因此山体坡度与测试点相对高度可等效替代其他相关指标，所以最终确定用于地形修正因子拟合的相关指标为山体坡度与测试点相对高度。
[0086]
首先对于山顶点区域进行分析，由于《建筑结构荷载规范》中详细规定了山顶点地形修正因子的计算公式，因此由cfd模拟结果与该模型拟合结果进行对比，可以得出在坡度小于0.6的区间内，模型计算结果偏小，各组测试数据的平均值为模拟值的1.2倍，因此在这一坡度区间内，需要对原有计算模型增加修正系数。而随着坡度进一步增加，cfd模拟结果显示风速增加趋势放缓，并未随坡度而呈线性关系增加，在山体坡度达到1时，现有拟合公式能够较为准确的反映出山顶点风速变化趋势。
[0087]
进一步对迎风坡、背风坡山脚区域模拟所得地形修正因子系数分别与山体坡度、测试点相对高度进行曲线拟合，尝试使用线性模型、二次多项式、对数模型、指数模型、幂函数模型等进行回归分析，从而得出拟合公式。其结果如表2所示，其中以线性模型拟合效果最佳，在迎风坡山脚处为0.702，在背风坡山脚处为0.721。
[0088]
表2地形修正因子公式拟合结果
[0089][0090]
针对于目前《建筑结构荷载规范》在台风风场构建应用上的局限性，基于cfd仿真结果的地形修正因子模型，对于山体范围内主要变化有：
[0091]
1.对于山顶点：山顶点的风速变化特征能够被现有修正方法在其适用范围内所反映，但是整体数值偏小。因此对于山顶点，增加放大比例系数。
[0092]
2.对于山脚点：迎风坡底部由于未考虑湍流和阻挡效应，整体数值偏大，背风坡由于减速效应的忽略，地形修正因子同样偏大。因此在迎风坡、背风坡山脚点不再同一将地形修正因子取值为1，而是拟合与山体相关的计算模型，使加速现象的出现位置更符合实际，减速效应得以体现。
[0093]
3.对坡度大于16
°
的山体提供更为详细的修正方案，由于风速变化趋势是相似的，台风覆盖范围内不乏坡度较大山体，因此将坡度作为影响地形修正因子的变量之一，参与到计算中，使在国标范围外的山体也有相应的参数计算模型。
[0094]
4.对于坡面上风速变化趋势并非线性，风速的差异受不同山体形状影响，将坡面上地形修正因子的计算方法改为竖向插值，突出不同山形对风速影响的差异，进而更加贴近真实风速分布。
[0095]
对于与山体后方区域：规范中并未对山体后方的区域规定地形修正系数，地形影响的范围仅与山体宽度相关，即仅在隆起地形上提供了修正方案。而实际中和仿真模拟结果表示，在山体背风坡后的平坦地形，考虑山体遮挡作用和局部湍流，风速保持一定距离的
减速趋势。考虑到侧风坡能够影响的横向距离相对于山体整体较小，且在大尺度范围中，山体间的相互影响往往大于侧风坡影响，因此仅考虑顺风向的风速变化，减速趋势保持至3倍山体高度处，而后在5-7倍山体高度范围内继续受山体遮挡作用影响而相较于初始风速呈减速趋势，但随水平距离增加缓慢恢复至无影响。
[0096]
基于上述分析和横向对比，为了将cfd模拟结果所的规律与大尺度地形修正因子模型相匹配，结合《建筑结构荷载标准》中地形修正因子模型，补充完善的地形修正因子具体计算模型如表3：
[0097]
表3基于cfd的大尺度复杂地形修正因子(η)计算方法
[0098][0099][0100]
除表3所述的山地地形外，其他峡谷、盆地等起伏地形参照《建筑结构荷载规范》建议值，但是考虑到多山体间相互影响和cfd体现的湍流特点，在不同地形间设置过渡区域。至此，构建出更加细化且适用于台风风场的地形修正因子计算模型。
[0101]
本发明对12个理想化典型山体模型的建模方法与cfd风速结算流程的构建进行说明。在搭建好所需模型后，以15m/s和30m/s作为初始风速输入，模拟12种山体的风速变化，得出理想条件下单山体风速变化值。在山顶区域风速值有明显增加，在迎风坡山脚、背风坡
山脚区域风速值有明显减弱。对全部山体的4万余个测试点和384个特殊区域测试点结果进行统计分析，影响风速变化的地形因子与山体坡度和所在高度有较好相关性，且因子变化可被线性模型较好描述。以山体形状参数与地形修正因子进行曲线拟合，构建山体各关键位置的地形因子计算模型，并在山体坡面上采用竖向插值方法，补充山体后平原的风速分布受山体遮挡作用而产生的减速效应的计算模型，从而构建适用于台风灾害的大尺度地形修正因子计算模型。
[0102]
在本发明一优选的实施例中，上述步骤15，可以包括：
[0103]
步骤151，基于插值处理获取最佳路径数据集中所提供的台风历史数据；
[0104]
步骤152，提取所述台风历史数据中的台风中心气压、台风中心经度、台风中心纬度；
[0105]
步骤153，根据所述台风中心气压、台风中心经度、台风中心纬度，计算每一个时刻的台风中心数据。
[0106]
在本发明实施例中，本发明结合参数化台风风场模型、边界层模型，以及基于cfd模拟结果的监测区域地形修正因子构建精细化化台风风场模型。基于cma最佳路径数据集的台风中心记录模拟历史台风的精细化风场。利用气象站点实测数据进行风速模拟结果的空间精度验证，并与其他台风风场模型进行横向对比检验精细化台风风场模型的模拟效果。在台风灾害影响全范围内，分区域对模拟结果进行统计，对精细化风场模型在面对台风不同阶段、面对不同区域特征的模拟效果进行分析。
[0107]
需要说明的是，由于山体(包括迎风坡、背风坡等)、峡谷、盆地等各类地貌单元所对应的地形因子计算方式不同，因为每一个dem栅格，首先判读其所属地貌单元。由于监测区域内起伏度较大，西南部为连片高山，该区域与西北部山地间存在河谷，而监测区域东南部为连绵丘陵，东北部则为大片平原、兼有少量丘陵，因此以常规的地貌划分，如绝对海拔、坡度等，容易出现误判或出现遗漏。因此本发明通过计算相对高程值，先进行山体及山体线的提取，进而细分其它地貌。具体步骤为：逐栅格计算以该栅格为中心的相邻栅格平均高程值，计算该栅格高程值与邻域平均高程的差值作为判断标准1；在周围3邻域的范围内计算平均高程值作为判断标准2；在周围5邻域的范围内，计算以该栅格点为中心的上下、左右邻域平均高程差值作为判断标准3和4。综合所有判断标准的阈值得到山地区域及山体轮廓线，其中山体轮廓线作为划分山体与其它地貌的边界。在确定山体范围后，在山体范围内部继续区分山坡、山间盆地、山口等，需要说明，针对不同风向，峡谷、山口走向是否与风向一致，决定峡谷内风速变化规律。
[0108]
在此基础上，以正东方向为，正西方向为，每间隔设定一个主风向，共8方向。将主风向两侧(即主风向)范围视为该主风向的影响范围。在确定风向后，根据每个栅格所处的地貌类型选择该地形对应的地形因子计算模型。上风向方向其他地形与山体相交处，即山体轮廓线处为迎风坡山脚，迎风坡山脚至该列栅格所对应的山顶点区间内为迎风坡，下风向其他地形与山体相交处为背风坡山脚，其与山顶点间为背风坡，下风向山脚外7倍山体高度范围内为影响区域。并筛选每个走向与下风向一致的峡谷、山口作为该风向下特殊修正区域，以此计算出监测区域的8方向地形修正因子。
[0109]
监测区域地形修正因子最大值出现在监测区域西南部的山地，该区域地形起伏度大，山体高度和坡度在省内均为高值。西北部地区为丘陵地带，山体整体海拔高度不高，但
河谷、峡谷较为集中，峡谷与河谷的加速作用和盆地等闭塞地形的减速作用同时存在。东部地区为沿海平原的与丘陵的混合地区，地形修正因子整体值不高，但变化区间范围较大。北部地区为冲积平原，少有丘陵和山地，地形修正因子最为平均，同时也是监测区域内地形对风速变化影响最小的区域，加速、减速作用均不明显。
[0110]
在本发明一优选的实施例中，上述步骤15，可以包括：
[0111]
步骤154，基于插值处理后的台风中心记录，对于每一个时刻的台风中心记录，带入到梯度风场模型中进行计算，得到瞬时的风速空间分布；
[0112]
步骤155，计算整场台风事件中所有时次的每一栅格出现的风速的最大值并保留，以得到台风梯度过程风场；
[0113]
步骤156，提取对实际生产生活产生影响的风圈范围作为台风梯度风场的模拟结果。
[0114]
在本发明实施例中，为模拟历史台风风场，首先基于cma最佳路径数据集中所提供的1949-2019年监测区域内的台风记录并筛选。根据holland风场模型所需，提取记录中的台风中心气压、台风中心经度、台风中心纬度。由于梯度风场模型是根据每一个时刻的台风中心数据进行计算，所以当台风中心移动速度较快时，会出现风场计算模型计算范围遗漏情况，所以需要先对6小时事件间隔的初始台风记录进行插值处理。
[0115]
通过对cma最佳路径数据集记录的分析，可知台风中心在t时刻的位置与t-1时刻存在的关系可以通过线性拟合可以较好地拟合出这种关系，拟合后的趋势线误差较小。台风中心气压的变化在时间序列上总体呈现先减后增的趋势，符合台风的生成发展过程，即初生成时较弱，而后发展增强，最终减弱消失。但是从时间序列上难以量化这种趋势，因此仍对前后时刻的数量关系进行分析，经过尝试发现通过多项式拟合可以较好反映台风中心气压的变化规律。多场台风拟合后的平均值均接近1。
[0116]
基于插值处理后的台风中心记录，对于每一个时刻的台风中心记录，带入到holland梯度风场模型中进行计算，得到瞬时的风速空间分布，计算公式如式为：
[0117]
rmw＝-18.04lnδp+110.22；
[0118]
b＝1.38-0.00184δp+0.00309rmw；
[0119]
计算整场台风事件中所有时次的每一栅格出现的风速的最大值并保留，即可得到台风梯度过程风场。在台风外围，由于低压中心的影响较弱，因此由台风中心所引起的风力并不能达到致灾等级，因此以六级风(强风)所对应风速(10.8m/s)为阈值，提取能够对实际生产生活产生影响的风圈范围作为台风梯度风场的模拟结果，对台风外围区域停止计算避免数据冗余。
[0120]
在逐时次计算风速的同时，根据台风中心与该栅格所在位置的空间角度关系，计算最大风速出现时，该风速所对应的瞬时风向角度。由于台风风向在时刻变化，风向取一定范围值即可反映相应时段内的风向特征。为与近地表风速修正相适应，将风向终分类为8风向。
[0121]
为验证长时间序列下台风风场模拟效果并对比不同数据源下危险性空间分布结果，以期更加全面的对监测台风大风危险性进行分析，本发明采用相同极值算法基于气象站数据进行台风风速年遇型计算，具体步骤如下：
[0122]
(1)将台风梯度风场外围风速设定为13.8m/s(7级风)，利用梯度风场模拟结果，将
风圈半径对应范围视作台风影响范围，并将范围上限截取至1000km。
[0123]
(2)对于每个气象站点，统计每场台风对其有影响的起止时间，提取该时间段内站点每日的极大风速，计算起止时间期间内日最大风速的最大值。
[0124]
(3)利用克里金法对站点风速进行空间插值，基于插值后的风速，以年为单位提取每个栅格点的日最大风速作为台风灾害大风致灾因子强度年极值，并使用gumbel模型计算典型重现期下的站点风速。
[0125]
如图2所示，本发明的实施例还提供一种基于流体力学的台风风场计算装置20，包括：
[0126]
获取模块21，用于获取山体数据，并根据山体数据构建山体模型和流体力学计算模型；根据所述典型山体模型和流体力学计算模型，模拟典型山体下各风向流体力学风速分布，以得到风速模拟结果；对所述风速模拟结果进行定量分析，并提取风速变化特征；
[0127]
处理模块22，用于根据所述风速变化特征构建适用于台风灾害的大尺度地形修正因子计算模型；根据山体模型、流体力学计算模型以及大尺度地形修正因子计算模型，结合梯度风场模拟、边界层模型，模拟台风的精细化风场。
[0128]
可选的，获取山体数据，并根据山体数据构建典型山体模型，包括：
[0129]
根据所述山体数据，并通过设定山体横截面控制曲线方程控制山体形状，以及设定控制曲线参数来控制山体坡度，将平面曲线进行旋转，以得到三维山体；
[0130]
将所述三维山体进行处理，以得到封闭的几何实体。
[0131]
可选的，将所述三维山体进行处理，以得到封闭的几何实体，包括：
[0132]
将所述三维山体的空间曲面转为不规则三角网，并提取每个山体的边缘轮廓线；
[0133]
将轮廓线投影至水平面作为底面，将水平面与轮廓线连接，形成垂直方向上的侧立面；
[0134]
将底面、侧立面与山体自身形成的顶面相连接，取并集后形成完整的几何实体模型。
[0135]
可选的，获取山体数据，并根据山体数据构建流体力学计算模型，包括：
[0136]
将山体模型转化为格网模型；
[0137]
根据所述格网模型建立风洞；
[0138]
在风洞所形成的长方体范围内生成规则格网，将整体影响空间划分为n个小型长方体；
[0139]
将n个小型长方体生成六边形的细分格网，在山体表面细化格网，使格网贴合山体形状，在远离山体处生成大颗粒的粗糙格网；
[0140]
根据风洞和细分格网进行流体力学的计算。
[0141]
可选的，对所述风速模拟结果进行定量分析，并提取风速变化特征，包括：
[0142]
对山体形状的相关变量以及模拟风速的测试点位置与风速进行分析，以确定山体形状的相关变量以及模拟风速的测试点位置是否与风速变化相关；
[0143]
选取三个区域内所对应的三组测试点数据与山体高度、山体坡度和距山脚点距离，对测试点高度与地形修正系数η进行相关分析。
[0144]
可选的，根据山体模型、流体力学计算模型以及大尺度地形修正因子计算模型，结合梯度风场模拟、边界层模型，模拟台风的精细化风场，包括：
[0145]
基于插值处理获取最佳路径数据集中所提供的台风历史数据；
[0146]
提取所述台风历史数据中的台风中心气压、台风中心经度、台风中心纬度；
[0147]
根据所述台风中心气压、台风中心经度、台风中心纬度，计算每一个时刻的台风中心数据。
[0148]
可选的，根据山体模型、流体力学计算模型以及大尺度地形修正因子计算模型，结合梯度风场模拟、边界层模型，模拟台风的精细化风场，还包括：
[0149]
基于插值处理后的台风中心记录，对于每一个时刻的台风中心记录，带入到梯度风场模型中进行计算，得到瞬时的风速空间分布；
[0150]
计算整场台风事件中所有时次的每一栅格出现的风速的最大值并保留，以得到台风梯度过程风场；
[0151]
提取对实际生产生活产生影响的风圈范围作为台风梯度风场的模拟结果。
[0152]
需要说明的是，该装置是与上述方法相对应的装置，上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该实施例中，也能达到相同的技术效果。
[0153]
本发明的实施例还提供一种计算机，包括：处理器、存储有计算机程序的存储器，所述计算机程序被处理器运行时，执行如上所述的方法。上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该实施例中，也能达到相同的技术效果。
[0154]
本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上所述的方法。上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该实施例中，也能达到相同的技术效果。
[0155]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本发明中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0156]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0157]
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0158]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0159]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
[0160]
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以
存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0161]
此外，需要指出的是，在本发明的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行，某些步骤可以并行或彼此独立地执行。对本领域的普通技术人员而言，能够理解本发明的方法和装置的全部或者任何步骤或者部件，可以在任何计算装置(包括处理器、存储介质等)或者计算装置的网络中，以硬件、固件、软件或者它们的组合加以实现，这是本领域普通技术人员在阅读了本发明的说明的情况下运用他们的基本编程技能就能实现的。
[0162]
因此，本发明的目的还可以通过在任何计算装置上运行一个程序或者一组程序来实现。所述计算装置可以是公知的通用装置。因此，本发明的目的也可以仅仅通过提供包含实现所述方法或者装置的程序代码的程序产品来实现。也就是说，这样的程序产品也构成本发明，并且存储有这样的程序产品的存储介质也构成本发明。显然，所述存储介质可以是任何公知的存储介质或者将来所开发出来的任何存储介质。还需要指出的是，在本发明的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行。某些步骤可以并行或彼此独立地执行。
[0163]
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
[0164]
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种基于流体力学的台风风场计算方法，其特征在于，所述方法包括：获取山体数据，并根据山体数据构建典型山体模型和流体力学计算模型；根据所述山体模型和流体力学计算模型，模拟典型山体下各风向流体力学风速，以得到风速模拟结果；对所述风速模拟结果进行定量分析，并提取风速变化特征；根据所述风速变化特征构建适用于台风灾害的大尺度地形修正因子计算模型；根据山体模型、流体力学计算模型以及大尺度地形修正因子计算模型，结合梯度风场模拟、边界层模型，模拟台风的精细化风场。2.根据权利要求1所述的基于流体力学的台风风场计算方法，其特征在于，获取山体数据，并根据山体数据构建典型山体模型，包括：根据所述山体数据，并通过设定山体横截面控制曲线方程控制山体形状，以及设定控制曲线参数来控制山体坡度，将平面曲线进行旋转，以得到三维山体；将所述三维山体进行处理，以得到封闭的几何实体。3.根据权利要求2所述的基于流体力学的台风风场计算方法，其特征在于，将所述三维山体进行处理，以得到封闭的几何实体，包括：将所述三维山体的空间曲面转为不规则三角网，并提取每个山体的边缘轮廓线；将轮廓线投影至水平面作为底面，将水平面与轮廓线连接，形成垂直方向上的侧立面；将底面、侧立面与山体自身形成的顶面相连接，取并集后形成完整的几何实体模型。4.根据权利要求3所述的基于流体力学的台风风场计算方法，其特征在于，获取山体数据，并根据山体数据构建流体力学计算模型，包括：将山体模型转化为格网模型；根据所述格网模型建立风洞；在风洞所形成的长方体范围内生成规则格网，将整体影响空间划分为n个小型长方体；将n个小型长方体生成六边形的细分格网，在山体表面细化格网，使格网贴合山体形状，在远离山体处生成大颗粒的粗糙格网；根据风洞和细分格网进行流体力学的计算。5.根据权利要求4所述的基于流体力学的台风风场计算方法，其特征在于，对所述风速模拟结果进行定量分析，并提取风速变化特征，包括：对山体形状的相关变量以及模拟风速的测试点位置与风速进行分析，以确定山体形状的相关变量以及模拟风速的测试点位置是否与风速变化相关；选取三个区域内所对应的三组测试点数据与山体高度、山体坡度和距山脚点距离，对测试点高度与地形修正系数η进行相关分析。6.根据权利要求5所述的基于流体力学的台风风场计算方法，其特征在于，根据山体模型、流体力学计算模型以及大尺度地形修正因子计算模型，结合梯度风场模拟、边界层模型，模拟台风的精细化风场，包括：基于插值处理获取最佳路径数据集中所提供的台风历史数据；提取所述台风历史数据中的台风中心气压、台风中心经度、台风中心纬度；根据所述台风中心气压、台风中心经度、台风中心纬度，计算每一个时刻的台风中心数据。
7.根据权利要求6所述的基于流体力学的台风风场计算方法，其特征在于，根据山体模型、流体力学计算模型以及大尺度地形修正因子计算模型，结合梯度风场模拟、边界层模型，模拟台风的精细化风场，还包括：基于插值处理后的台风中心记录，对于每一个时刻的台风中心记录，带入到梯度风场模型中进行计算，得到瞬时的风速空间分布；计算整场台风事件中所有时次的每一栅格出现的风速的最大值并保留，以得到台风梯度过程风场；提取对实际生产生活产生影响的风圈范围作为台风梯度风场的模拟结果。8.一种基于流体力学的台风风场计算装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取山体数据，并根据山体数据构建典型山体模型和流体力学计算模型；根据所述山体模型和流体力学计算模型，模拟典型山体下各风向流体力学风速分布，以得到风速模拟结果；对所述风速模拟结果进行定量分析，并提取风速变化特征；处理模块，用于根据所述风速变化特征构建适用于台风灾害的大尺度地形修正因子计算模型；根据山体模型、流体力学计算模型以及大尺度地形修正因子计算模型，结合梯度风场模拟、边界层模型，模拟台风的精细化风场。9.一种计算机，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

技术总结
本发明提供一种基于流体力学的台风风场计算方法及装置，所述方法包括：获取山体数据，并根据山体数据构建山体模型和流体力学计算模型；根据所述山体模型和流体力学计算模型，模拟典型山体各方向流体力学分布模型，进而得到风速模拟结果；对所述风速模拟结果进行定量分析，并提取典型山体风速变化特征；根据所述典型山体风速变化特征构建适用于台风灾害的大尺度地形修正因子计算模型；根据山体模型、流体力学计算模型以及大尺度地形修正因子计算模型，精细化模拟台风风场。本发明得到大尺度的精细化台风风场，大大提高模拟速度和空间精度，可以快速评估大范围复杂地形的台风巨灾地表大风危险性。地表大风危险性。地表大风危险性。


技术研发人员：张化 逯敬一 杨有田 许映军 王晨璐 高治国
受保护的技术使用者：北京师范大学
技术研发日：2023.06.04
技术公布日：2023/10/15