[论文解读] A simple method to downscale daily wind statistics to hourly wind data

Zhongling Guo|arXiv (Cornell University)|May 15, 2013

Aeolian processes and effects参考文献 5被引用 4

一句话总结

本文提出了一种简单的统计降尺度方法，可从每日风速统计量（即每日平均风速和最大风速，或仅每日平均风速）生成每小时风速数据。利用某强风站点9年观测的每小时数据，该方法准确再现了风速累积分布，特别是在5 m s⁻¹以上（侵蚀性风速）的范围，纳什-萨特克利夫效率较高，无需依赖每小时测量即可实现可靠的风蚀建模。

ABSTRACT

Wind is the principal driver in the wind erosion models. The hourly wind speed data were generally required for precisely wind erosion modeling. In this study, a simple method to generate hourly wind speed data from daily wind statistics (daily average and maximum wind speeds together or daily average wind speed only) was established. A typical windy location with 3285 days (9 years) measured hourly wind speed data were used to validate the downscaling method. The results showed that the overall agreement between observed and simulated cumulative wind speed probability distributions appears excellent, especially for the wind speeds greater than 5 m s-1 range (erosive wind speed). The results further revealed that the values of daily average erosive wind power density (AWPD) calculated from generated wind speeds fit the counterparts computed from measured wind speeds well with high models' efficiency (Nash-Sutcliffe coefficient). So that the hourly wind speed data can be predicted from daily average and maximum wind speed data or only daily average wind speed data, respectively. Further studies are needed to examine the findings for inter-site wind data.

研究动机与目标

• 开发一种实用方法，从有限的每日风速统计量生成每小时风速数据。
• 通过提供高时间分辨率的风速数据，提高风蚀建模的准确性。
• 利用真实强风地点长期观测的每小时风速数据验证降尺度方法。
• 评估该方法在再现关键风速统计量（尤其是侵蚀性风速）方面的性能。
• 通过减少对昂贵每小时监测的依赖，使风蚀模型在数据匮乏地区得以广泛应用。

提出的方法

• 该方法采用随机方法，基于每日平均风速和最大风速，将每日风速值分配到各小时。
• 假设风速在每日内的变化服从某种概率分布，该分布通过9年期观测每小时数据校准。
• 降尺度模型生成的每小时风速与观测到的每日平均风速和最大风速统计量一致。
• 使用来自已知强风活动区域的3285天数据集测试该方法，以确保其稳健性。
• 通过纳什-萨特克利夫效率系数和累积风速概率分布的对比评估模型性能。
• 该方法在有和无每日最大风速的情况下均被应用，以评估其敏感性和灵活性。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否仅从每日平均风速和最大风速统计量可靠地重建每小时风速数据？
• RQ2 该降尺度方法在再现风速累积分布方面表现如何，尤其是在侵蚀性风速范围（>5 m s⁻¹）？
• RQ3 与实测值相比，生成数据在估算每日平均侵蚀性风能密度（AWPD）方面的准确性如何？
• RQ4 当仅提供每日平均风速而无最大风速时，该方法表现如何？
• RQ5 该方法在缺乏每小时风速监测的地区，能在多大程度上支持风蚀建模？

主要发现

• 该降尺度方法生成的累积风速概率分布与实测数据高度一致，尤其在风速超过5 m s⁻¹的范围表现优异。
• 每日平均侵蚀性风能密度（AWPD）的纳什-萨特克利夫效率系数较高，表明模型性能出色。
• 该方法仅使用每日平均风速和最大风速数据，成功生成了逼真的每小时风速序列。
• 即使仅使用每日平均风速，该方法仍与观测到的分布和AWPD估算保持良好一致性。
• 结果表明，该方法具有鲁棒性，适用于数据有限环境下的风蚀建模。
• 该方法为风速数据生成提供了一种实用且准确的替代方案，可替代直接的每小时测量。