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申请/专利权人：华东交通大学

摘要：本发明公开了一种基于WRF和CFD数据耦合的中期风速预测方法，考虑中尺度气象效应，一方面利用WRF模拟开展中期预报，识别得到关键网格节点的WRF模拟高空预报风数据；另一方面，针对目标位置建立微尺度CFD模型，开展16个风向的CFD数值模拟，以考虑局部地形效应，得到关键网格节点和目标位置的CFD模拟高空预报风数据；基于距离反比例加权法得到目标位置的高空预报风速；最后，利用目标位置近期观测数据推算得到指数律系数，得到目标位置的低空中期预测风速，以避免WRF模式对于近地面风场模拟精度差的问题；综合以上，本发明同时考虑中尺度气象效应和微尺度地形效应，能够有效避免WRF模式对于近地面风场模拟精度差的问题，大大提高风速预测的准确性和可靠性。

主权项：1.一种基于WRF和CFD数据耦合的中期风速预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：采集数据：收集NWP中期预测数据，时长为14天，时间分辨率为6h；收集GIS地形数据，分辨率为30m；收集目标位置风速风向序列实测数据；步骤二：获取WRF高空数据和CFD高空数据：WRF高空数据获取方法为：WRF模拟：针对目标位置，建立WRF预报模式，以NWP中期预测数据作为输入源，得到考虑中尺度气象效应的未来一段时间目标位置附近的气象信息，即得到WRF中期模拟数据；WRF高空数据：针对WRF中期模拟数据，以目标位置为中心，识别附近的关键网格节点位置，提取关键网格节点位置处WRF模拟的高空风速数据，记为UWRFi,θ,t，其中U表示风速，i表示第i个关键网格节点，t表示时刻，θ表示t时刻的风向；CFD高空数据获取方法为：CFD模拟：针对目标位置，建立微尺度CFD地形模型，并开展16个风向角的风场数值模拟，得到CFD全风向风场模拟数据库；CFD高空数据：从CFD全风向风场模拟数据库内提取每个关键网格节点以及目标位置在16个风向上的CFD高空数据，计算目标位置相对于关键网格节节点位置的风速比，记为RCFDi,θ；步骤三：获取订正后的低空数据：采用距离反比例加权法，结合WRF高空数据和CFD高空数据，得到目标位置的高空数据UCFDθ,t，利用指数律变换得到订正后的目标位置低空数据Uθ,t，即得到了中期风速预测结果；采用距离反比例加权法计算目标位置的高空数据UCFDθ,t的方法为： 其中，Uiθ,t表示第i个节点在时刻t的风速U，其风向角为θ；wi表示距离权重系数；m表示关键网格节点数；xi、yi表示第i个关键网格节点的水平坐标；x、y表示目标位置的水平坐标；di表示目标位置与第i个关键网格节点之间的水平距离；利用指数律变换得到订正后的目标位置低空数据Uθ,t的方法为：Uθ,t＝UCFDθ,t×hHα其中，h表示目标位置的低空离地高度；α为指数律变换系数，根据目标位置风速风向实测数据推算得到；H表示高空数据离地高度。

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