测风塔资料在风电场风速预报中的应用研究

收稿日期：2024-02-15

作者简介：史磊（1998—），女，山西阳泉人，研究方向为气象探测技术。

摘 要：以2023年4月18日发生在甘肃省的一次大风天气过程为例，选取GFS（全球预报系统）0.25°×0.25°再分析资料，基于WRF模式及其三维变分同化系统（WRF-3DVAR），利用测风塔资料和常规观测资料进行数值同化试验，分析测风塔资料和常规观测资料同化对改进数值模式初始场的影响及其后续预报的机制。结果表明：同化试验能有效地改进初始场，使用常规观测资料和测风塔资料可有效地修正初始场的10 m风场、2 m温度场，改善预报效果；通过对单点的近地层风速进行检验，发现同化测风塔资料和常规观测资料对近地层风速的改进效果最佳，同化常规观测资料的改进效果次之，且同化观测资料对模式预报具有时效性，不同高度上的风速预报效果均在前36 h有明显的改善。

关键词：WRF-3DVAR；测风塔资料；近地层风速

中图分类号：P45 文献标志码：B 文章编号：2095–3305（2024）04–0-03

能源低碳转型是保障我国实现“双碳”目标的重要举措之一，可再生能源（风能）将逐步成为主力电

源[1]。精准的风速预测对于确保风电场系统稳定运行和提高风能利用率至关重要[2]。美国国家大气研究中心（NCAR）与其他多个部门合作研发的WRF中尺度数值模式已广泛应用于气象研究和业务预报，对风速预报研究产生了积极推动作用[3]。为了提高数值模式的准确度，需要获得更为精确的模式初始场，而精确的模式初始场的获得恰恰依赖资料同化[4-5]。Xu等[6]将WRF模式与三维变分数据同化系统相结合，卫星数据同化应用于广东沿海风电场的风资源评估任务，采用数据同化后，WRF模式能够更准确地模拟风速的分布。有学者认为通过将风电场涡轮机的风速计风速观测结果同化到数值天气预报系统，可以改善短期0～3 h的风场预报。还有学者收集了风电高塔风速等数据，使用三维变分数据同化方案将短期风电预报的均方根误差降低了6%。王平等[7]对地面观测资料进行敏感性数值试验，得到加密自动站气象资料同化对初始温度场、风场的影响最明显。许冬梅等[8]IASI资料同化对地表10 m风场的预报技巧有显著的改进作用，相比于控制试验，它可以更精准地预测大风天气的区域和强度。

上述研究指出资料同化有助于提高数值模式对风场的预报准确率。以前的研究主要关注单一数据类型的同化，分析其对模拟风场的影响，而测风塔资料相对于雷达、卫星等高空资料同化较少[9]。本文采用分层处理测风塔资料，验证了同化测风塔资料和常规观测资料对初始场和预报场的改进效果，着重评估其对风速预测的影响。

1 资料与大风个例

采用的数据包括常规气象观测资料、再分析资料和测风塔观测资料。同化所需的常规气象观测资料包含CIMISS提供的地面观测和探空资料，其时间分辨率分别为1 h和12 h。模式的背景场资料采用NCAR提

供的每6 h一次的GFS 0.25°×0.25°再分析资料。用于同化的测风塔观测资料有10、30、50和70 m处的风

速和风向，8.5 m处的气温、相对湿度及气压数据。2023年4月18日20：00—21日20：00，受西风带强冷空气东移影响，甘肃河西地区出现一次大风天气过程，局部地面风速gt;17 m/s。河西白银、兰州、庆阳、平凉、定西等市有5～6级偏北风，阵风可达8～9级。最大瞬时风速出现在麻黄滩（4月19日8：00），风力达10级（27.5 m/s）。大风过程特征明显，适合对比试验。

2 模式简介与试验设计

采用的是WRFV4.5中尺度数值预报模式。模拟时间从2023年4月17日22：00至4月21日20：00。模式

采用三层嵌套网格，模拟区域中心经纬度设置为97.0°E、41.0°N，第一层粗网格分辨率为27 km，格点数为160 160；第二层细网格分辨率为9 km，格点数为160 160；第三层细网格分辨率为3 km，格点数为160 160。在垂直方向上，模式网格分为49层，模式层顶设定在50 hPa。为了考虑风塔资料在近地层30 m和70 m高度的情况，在模式中对近地层的200 m以下区域进行了加密处理。为确保模拟效果准确，前10 h作为模式的预热时间。微物理过程采用WSM6类冰雹方案，长波辐射和短波辐射过程的处理分别采用RRTM方案和Dudhia方案，近地面层采用Monin-Obukhov的MM5相似方案，陆面过程采用Noah陆面参数化方案，行星边界层采用YSU方案，由于D03区域分辨率为3 km，因此未启动积云对流参数化方案，D01和D02模拟域启动的积云参数化方案为Kain-Fritsch对流参数化方案。模式最外层积分时间步长为90 s，模拟结果每15 min输出一次。

本文设计了以下3个数值试验：Test1，使用GFS资料生成初始场，进行为期72 h的预报试验；Test2，利用WRF-3DVAR循环同化常规观测资料，进行为期

72 h的预报；Test3，利用WRF-3DVAR循环同化常规观测资料和测风塔资料进行为期72 h的预报。

3 同化结果分析

3.1 增量分析

变分同化旨在优化模式的初始值，以更准确地反映真实大气状态，从而提高预报准确性[10]。图1a、图1b和图1c分别为同化常规观测资料分析时刻10 m风场的背景场、分析场和同化增量场。图1b相比于图1a在新疆维吾尔自治区哈密地区风速有所提高，风速增大值为3 m/s，风向呈更明显的反气旋式切变；在酒泉市西北地区，风速有所提高，风速增大值有4 m/s的大小，风向几乎无改进；在酒泉市西南地区风速有明显提高，风速增大值有15 m/s，风向有随着同化增量变化而变化，图1a中吹南风，在同化增量的风向由南风转为西南风，经过同化后，风向由南风转为西南风。通过同化常规观测资料和测风塔资料，同化增量对区域风场有所改进，使得风速提高、风向更接近同化增量。

3.2 单点近地层风速的预报效果检验

整体而言，模拟风速的波动情况与实测值较为接近，基本能模拟出风速的变化情况，但模拟的风速普遍大于实测值。由图2可知，Test3的模拟效果较Test2、Test1与实测更为接近，Test2的模拟效果次之，Test1的模拟效果最差。由图2c、图2d可知，同化后的12 h内，模式预报的风速有较大的误差，在12 h之后，同化后的模式预报误差迅速缩小，与实测值的误差在1～2 m/s浮动。Test3对于30 m和70 m的风速模拟的误差都是最小的，Test2的误差次之，说明加入可使用的观测资料越多，近地层风速的预报改进效果

越好。

在30 m高度上（图3），在0～12 h和12～24 h的预报时段，Test2和Test3相比Test1，MRE和RMSE均减小，

IA增加，其中Test3表现最佳，其次是Test2。在24～36 h

的时段，Test2和Test3相对于Test1的改进效果不太显著，Test3的预报效果略优于Test2，而Test1的预报效果最差。在36～48 h的预报时段，Test3的预报效果略好于Test2，但与Test1相比，改进效果不太显著。因此，在30 m高度处对近地层风速的改进主要集中在前

36 h，并且同化两种观测资料，即同化常规观测资料和测风塔资料，预报效果较好。在70 m高度上检验效果与之类似。同化常规观测资料和测风塔资料对近地层风速预报的改善主要体现在前36 h，而在后续时段，同化效果的不确定性较大，可能受到其他因素的

影响。

4 结论

本文采用WRF模式及其3DVAR同化系统，利用常规观测资料和测风塔资料，通过对2023年4月18日至4月21日甘肃酒泉某风电场区域进行的3种同化方案的模拟试验结果进行分析，得出以下结论：

（1）同化试验可有效地改进初始场，使用常规观测资料和测风塔资料可有效地修正初始场的10 m风场、2 m温度场，从而有效地改善预报效果。

（2）通过对比预报场发现，在大风过程同化试验中，模式模拟初期明显优于控制试验。然而，随着积分时间的增长，误差逐渐积累，导致预报质量下降。

（3）对于近地层风速，在10、30、50、70 m等不同高度上，同化常规观测资料和测风塔资料在前36 h内优于仅同化常规观测资料的预报效果。然而，在36 h后，

同化效果逐渐失去优势。

参考文献

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[7] 王平，王晓峰，张蕾，等.地面观测资料在快速更新同化系统中的敏感性试验[J].气象，2017，43（8）：901-911.

[8] 许冬梅，李玮，武芳，等.红外高光谱IASI卫星资料同化对一次大风过程的影响研究[J].沙漠与绿洲气象，2022，16 （1）：124-132.

[9] 万文龙，孙荣，郑丽娜，等.梯度风资料同化在山东沿海大风预报中的初步应用研究[C]//中国气象学会.第31届中国气象学会年会S2 灾害天气监测、分析与预报.2014.

[10] 杨光焰.应用于风功率预测中的风速预报方法的探讨[D].南京：南京信息工程大学，2014.