一种用于估算西北太平洋不同重现期极端风速的方法与流程

本发明属于气象数据分析与处理，涉及一种估算西北太平洋不同重现期极端风速的方法，尤其涉及一种基于台风风场重建、船舶海面风、卫星海面风资料在内的西北太平洋年最大风速序列样本的创建方法。

背景技术：

1、在海洋工程设计领域，不同重现期极端风速是关键的极端环境参数之一。由于西北太平洋处于独特的地理位置，该地区每年发生的台风从全球范围来看数量最多且强度最强。台风引发的风、浪、风暴潮等极端灾害频繁发生，为建设海洋工程、开展海洋活动带来了巨大的风险挑战。因此，准确估算西北太平洋不同重现期极端风速至关重要，能够确保海洋工程结构设计安全有效，节约投资估算成本。

2、估算西北太平洋不同重现期极端风速的重点环节是样本选取、模型建立和参数估计。风速样本是前提，受限于海面风观测资料的极其匮乏，已有研究选取某个区域内历年台风中心最大风速作为风速样本，但只有当台风中心经过某个网格时才能获得风速数据，因此该方法所得样本无法反映整个区域的空间差异性。尽管采用台风数值模拟技术可以补充风速样本，但目前台风风场模拟仅局限于个例或小范围区域，面向整个西北太平洋海域的台风风场模拟相对较少。同时，当有些网格没有台风经过时，依靠台风风场模型无法得到这些网格模拟风速，进而无法获得这些网格的年最大风速序列，现有研究多采用经验性取值进行补充，但难以反映这些网格的年最大风速特征。另外，采用monte-carlo方法进行抽样得到虚拟台风并带入台风风场模型也可以补充风速样本，可以在一定程度上增强数据的空间连续性。但该方法对计算技能要求较高，过程较复杂，限制了其在实际工程中的广泛应用。此外，不同的极值分布模型和不同的参数估计方法估算的重现期极端风速不同，且这些模型和方法在不同区域的表现不同，其在西北太平洋海域的适用性还需要结合拟合优度检验等方法进一步探讨。拟合优度检验等方法可以用来评估模型和方法的适用性，但这一过程需要大量的数据支持和复杂的统计分析。

3、综上所述，西北太平洋地区极端风速的准确估算面临诸多技术挑战，包括但不限于数据采集的困难、模型选择的多样性以及参数估计的不确定性。如何准确估算西北太平洋不同重现期极端风速，特别是在数据样本不足、台风路径不确定性大的情况下，如何提高估算方法的准确性和可靠性，从而为海洋工程抗风参数设计提供基础依据，提高海洋工程运行的可靠性和安全性，仍然是亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、(一)发明目的

2、针对现有重现期风速估算方法中所存在的数据样本不足、模型局限性和参数估计不确定性等技术问题，为解决现有技术中的上述以及其他方面的至少一种技术问题，本发明提出了一种用于估算西北太平洋不同重现期极端风速的方法，包括历史台风数据预处理；利用台风风场模型重建西北太平洋历史台风风场并提取年最大风速序列；利用船舶海面风资料计算西北太平洋各网格年最大风速序列；利用卫星海面风资料计算西北太平洋各网格年最大风速序列；利用基于台风风场重建、船舶海面风、卫星海面风的年最大风速序列，确定西北太平洋各网格年最大风速序列样本；利用不同极值分布模型和参数估计方法，估算西北太平洋不同重现期极端风速。本发明的西北太平洋不同重现期极端风速估算方法解决了西北太平洋年最大风速序列样本不足的问题，能够简单快速地提供西北太平洋海域的重现期风速空间分布，且该方法具有较强的普适性。采用该方法，可以对海洋工程抗风参数设计提供基础依据，提高海洋工程运行的可靠性和安全性。

3、(二)技术方案

4、为实现该发明目的，解决其技术问题，本发明为解决重现期风速估算方法问题所采用的技术方案为：

5、一种用于估算西北太平洋不同重现期极端风速的方法，旨在提高海洋工程设计中极端风速估算的准确性和可靠性，其中，所述方法在实施时至少包括如下步骤：

6、ss1.对历史台风数据进行预处理，至少包括收集西北太平洋区域预设时间范围内的历史逐个台风数据、筛选登陆前台风样本、将台风路径数据统一插值处理为逐小时数据以及对不同平均时距的中心最大风速进行统一换算；

7、ss2.基于预处理后的历史台风数据并利用台风风场模型重建西北太平洋每一年每一历史台风事件的每小时风场，从同一年所有台风的每小时风场分布中提取得到对应每一网格的年度最大风速值，形成基于台风风场重建的西北太平洋各网格年最大风速序列；

8、ss3.基于船舶海面风观测资料，统计西北太平洋各网格每年最大风速，形成基于船舶海面风的西北太平洋各网格年最大风速序列；

9、ss4.基于卫星海面风资料，统计西北太平洋各网格每年最大风速，形成基于卫星海面风的西北太平洋各网格年最大风速序列；

10、ss5.基于步骤ss2～ss4分别形成的西北太平洋各网格年最大风速序列，从每一网格的基于台风风场重建、船舶海面风、卫星海面风的某年最大风速中取最大值作为该网格该年的最大风速，并最终形成西北太平洋各网格的综合年最大风速序列样本；

11、ss6.在步骤ss5得到的西北太平洋各网格年最大风速序列样本的基础上，对每一个网格的年最大风速序列分别基于不同的极值分布模型并结合不同的参数估计方法进行拟合，通过比较各模型和参数估计方法与样本间的拟合优度，选取拟合优度最佳的极值分布模型和参数估计方法作为该网格的标准模型以估算该网格不同重现期的极端风速，并据此得到西北太平洋不同重现期极端风速的空间分布。

12、优选地，上述步骤ss1中，在进行历史台风数据的预处理操作时，至少应包括如下子步骤：

13、ss11.收集整理预设时间范围内西北太平洋区域历史逐个台风数据，每一历史台风数据至少应包括台风发生时间、台风编号、中心经纬度、中心最大风速和中心气压数据；

14、ss12.筛选登陆前台风样本，逐一判断每一历史台风是否为登陆台风，登陆台风定义为台风中心经过陆地时的状态，若属于登陆台风，则仅保留其登陆前数据并剔除其登陆后数据，若属于非登陆台风，则完整保留其数据；

15、ss13.对台风路径数据进行插值处理，将记录间隔时间大于1小时的台风路径数据通过插值处理调整为每小时更新一次的数据序列；

16、ss14.进行不同时距平均风速的换算统一，将不同平均时距得到的中心最大风速数据统一转换为10min平均时距的中心最大风速。

17、进一步地，上述子步骤ss13中，所述插值处理采用线性插值法或样条插值法，将记录间隔时间大于1小时的台风路径数据通过插值处理调整为每小时更新一次的数据序列，以增加台风风圈经过网格的几率。

18、优选地，上述步骤ss2中，所述台风风场模型采用yan meng台风风场模型，将预处理后的西北太平洋逐年逐个历史台风的逐小时路径数据转换为逐小时的风场数据，对于西北太平洋任一网格g，从预设时间范围中任一年i内所有台风的每小时风场分布h1,h2,h3…hm中提取得到对应该网格g的第i年度的最大风速值tig＝max(h1,h2,h3…hm)，m为第i年度台风逐小时风场样本总数，进而得到预设时间范围内该网格g的年最大风速序列tg＝{t1g,t2g,t3g,tig…tng}，n为预设时间范围的总年份，继而基于同样的方式得到基于台风风场重建的西北太平洋各网格的年最大风速序列。

19、优选地，上述步骤ss3中，所述船舶海面风观测资料为icoads，基于该船舶海面风观测资料，统计西北太平洋任一网格g预设时间范围内任一年i的最大风速pig，进而得到预设时间范围内该网格g的年最大风速序列pg＝{p1g,p2g,p3g,pig…png}，n为预设时间范围的总年份，继而基于同样的方式形成基于船舶海面风的西北太平洋各网格的年最大风速序列。

20、优选地，上述步骤ss4中，基于卫星海面风资料，统计西北太平洋任一网格g预设时间范围内任一年i的最大风速sig，进而得到预设时间范围内该网格g的年最大风速序列sg＝{s1g,s2g,s3g,sig…sng}，n为预设时间范围的总年份，继而基于同样的方式形成基于卫星海面风的西北太平洋各网格的年最大风速序列。

21、优选地，上述步骤ss5中，基于步骤ss2～ss4分别形成的各网格年最大风速序列，从基于台风风场重建、船舶海面风、卫星海面风的任一网格g在第i年的最大风速中取最大值yig＝max(tig,pig,sig)作为网格g在第i年的最大风速，进而形成该网格g的年最大风速序列样本yg＝{y1g,y2g,y3g,yig…yng}，并最终创建西北太平洋各网格的年最大风速序列样本。

22、进一步地，上述步骤ss5中，在确定任一网格g在第i年的最大风速yig时，若tig,pig,sig三者中的任一项为空时，则从剩余各值中取最大值作为该网格该年的最大风速。

23、优选地，上述步骤ss6中，对每一个网格的年最大风速序列分别使用4种不同的极值分布进行拟合，包括gumbel分布、三参数weibull分布、两参数weibull分布以及广义极值(gev)分布，每一种极值分布使用矩法和概率加权矩法2种参数估计方法进行参数的估计，并使用kolmogorov-smirnov(ks)检验来评估每种组合的拟合优度，从中选取ks检验结果中dn值最小对应的组合作为该网格的最优极值分布和参数估计方法，并利用该最优极值分布和参数估计方法估算出该网格的不同重现期极端风速，进而得到西北太平洋不同重现期极端风速的空间分布。

24、进一步地，上述步骤ss6中，dn值为ks检验的统计结果，其数学表达式为dn＝max{di}，di为理论分布与经验分布的累积频数之差的绝对值，当dn值小于ks检验的临界值dα时，则认为原假设的理论分布函数与样本序列的经验分布拟合较好，若存在多个组合方法都满足显著性检验结果，则根据最小dn值选择最优极值分布及其参数估计方法。

25、(三)技术效果

26、同现有技术相比，本发明提出的用于估算西北太平洋不同重现期极端风速的方法所具有的有益效果为：

27、(1)本发明的用于估算西北太平洋不同重现期极端风速的方法，解决了西北太平洋年最大风速序列样本极其匮乏的问题，且年最大风速序列由基于台风风场重建、船舶海面风、卫星海面风的年最大风速序列比较构成，避免了某些区域没有台风经过时无法使用台风风场模拟获得风速样本的问题。本发明的方法通过多源数据的综合利用，显著增加了样本的数量和覆盖范围，提高了数据的代表性和估算精度。

28、(2)本发明通过拟合优度检验选取了每个网格最优的极值分布和参数估计方法，进而估算每个网格不同重现期极端风速，确保了极端风速估算在不同区域的适用性和准确性。这种方法能够对各类数据进行有效整合和分析，即使在数据稀疏的区域也能准确估算极端风速，具有较强的普适性。

29、(3)采用本发明的不同重现期极端风速估算方法，可估算整个西北太平洋海域不同重现期极端风速，有助于设计更为稳固和安全的海洋工程结构，对于提高海洋工程运行的可靠性，加强海洋防灾减灾，降低自然灾害带来的风险和损失具有重要意义。