表面风速：从1980到2014期间巴西的风速变化趋势及气候学研究外文翻译资料

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表面风速：从1980到2014期间巴西的风速变化趋势及气候学研究

乔舒亚.M.吉里兰^[1]及巴里.D.凯姆

摘要：这个研究通过使用了两个原位及三种气候的分析性资料组来调查了1980至2014年间巴西时间上以及空间上风速变化趋势的特点。非参数回归被用来了解整个风速的平均季节性变化和年变化的趋势。总体上按时间变化风速呈线性趋势变化说明此气象站和分析资料呈现出不同的风俗的季节性变化和年变化的趋势。一份地理学研究报告表明巴西赤道（东南部和中部）的统计显着（Plt;0.05）正（负）平均风速趋势。执行分位数回归以解释风速如何在不同百分位数上变化。结果表明，百分位数（75％和95％）出现了最大的正负空间风速趋势。所描述的空间和时间趋势和相关性可以与在研究区域内热带辐合区和南大西洋反气旋的位置可能发生的变化相互关联。结果对优化巴西的可再生风能生产和发展具有重要意义。

关键词：巴西；地理信息系统；Mann-Kendall测试；分位数回归；风速趋势

2016年11月28日收到；2017年6月1日修订；2017年7月16日接受

1.简介

北美的区域风力气候学（Klink，1999；Klink，2002；Tuller，2004；Pryor等，2007；Hundecha等，2008；Pryor等，2009；Abhishek等，2010；Griffin等，2010；Li等，2010；PryorandLedolter，2010；Wan等，2010；HoltandWang，2012；Romanic等，2016），欧洲（PirazzoliandTomasin，2003；PryorandBarthelmie，2003；Braacute;zdil等，2009；Wever，2012；Azorin-Molina等，2014；Romanic等，2015；Liuzzo等，2016），亚洲（Xu等，2006；Jiang等，2010；Fu等，2011；Guo等，2011；Yang等，2012；Chen等，2013；Lin等，2013；You等，2014；Kim和Palk，2015）和澳大利亚（McVicar等，2008；Troccoli等，2012）已经检验和确定了20世纪地面风的地理和时间趋势的变化。但是，McVicar等人 （2012）发现中美洲和南美洲的综合风趋势研究仍然缺乏，特别是对于巴西，其中一项研究（即Silva等，2010）被纳入其分析的一部分（表1）。

自席尔瓦等人（2010）以来，大部分巴西研究都在专注于评估地面风对当前和未来风能生产的变化（Lucena等，2010; Pereira等，2013; Santos和Silva，2013; Pes等，2017）。 Lucena的研究（2010年）表明，根据政府间气候变化专门委员会（IPCC）的排放情景（悲观的高排放和乐观的低排放）以及哈德利目前的使用土地覆盖，到21世纪末巴西沿海和北部的未来风能生产将会增加中心耦合模型，版本3（HadCM3; Gordon等，2000）通用循环模型。佩雷拉等人（2013）使用HadCM3模型研究了未来的风能，并得出结论，到21世纪末，东北巴西的能源产量也将增加。而且，他们的分析进一步探索了15个巴西 - 伊恩气象站的过去风力记录，并确定大多数（11个）站点在1960年至2007年期间正在经历减少或不显着的线性风速趋势。Santos和Silva（2013）根据使用聚类分析得出47个巴西东北部分站分为五组，在1986年至2011年间呈现了一个可比较的负风趋势图。该研究表明，五组中有三组观察到季节性和年度近地面风速的显着（P lt;0.01）负线性趋势。

总体而言，普遍的共识是全球地面风速正在下降（Vautard等，2010；Bichet等，2012；McVicar等，2012）。McVicar等人（2012）显示，所有分析的研究中有82％（121）发现年度趋势下降（表1）。最近欧洲（Azorin-Molina等，2014；Romanic等，2015）和亚洲（Yang等，2012；Chen等，2013；Lin等，2013；You等，2014；KimandPalk，2015）的研究都支持这种减少的模式。然而，对北美进行的某些研究表明风速增加（Holt和Wang，2012；Romanic等，2016）。在这些区域性研究之间发现的这种差异可归因于测量高度差异。Holt和Wang（2012）和Romanic等（2016）使用80米和西格玛0.995水平（~41米）的再分析资料来计算美国和大湖地区（即多伦多）的风速，而在欧洲和亚洲进行的研究使用了10米风测量。

表1.基于McVicar等人对每个地区进行的年度地面风速趋势（即正面和负面）研究的总数。（2012年）。

尽管存在这个问题，但目前科学家之间的辩论主要集中在确定哪些表面和大气变量可以解释近地面风的变化。许多研究将时间趋势减少归因于城市化（Xu等，2006；Guo等，2011；Li等，2011；Yang等，2012；Jaswal和Koppar，2013；Azorin-Molina等，2014）和土地覆盖变化（Vautard等，2010；Bichet等，2012；Wever，2012）。利用位于北京的12个站点的年平均风速，Li等人（2011）发现，城市化占1960年至2008年间区域风力下降的20％。Vautard等（2010）估计北半球地表风速下降的25-60％可能与植被表面粗糙度的增加有关。虽然这两个因素可以影响地面风，但其他分析表明大尺度大气环流的变化（Jiang等，2010；Guo等，2011；Li等，2011；Troccoli等，2012；Yang等，2012；Jaswal和Koppar，2013；Lin等，2013；Dadaser-Celik和Cengiz，2014；You等，2014；Romanic等，2015）和远程会议（Pirazzoli和Tomasin，2003；Pryor和Barthelmie，2003；Tuller，2004；St.George和Wolfe，2009；Abhishek等，2010；Li等，2010；Pryor和Ledolter，2010；Fu等，2011；Hewston和Dorling，2011；Chen等，2013；Lin等，2013；Azorin-Molina等，2014；You等，2014）负责全球记录的下降趋势。

地面风气候学已经评估了风速变化的其他潜在原因，包括海拔的空间作用（Griffin等，2010；Yang等，2012；You等，2014），表面温度（Xu等，2006；Jiang等，2010；Yang等，2012；Dadaser-Celik和Cengiz，2014；You等，2014），太阳辐射（Yang等，2012），太阳活动（Romanic等，2016）和蒸发蒸腾（Zuo等，2005；Gao等，2006；Burn和Hesch，2007；Zheng等，2009；Liu等，2010；Yin等，2010a；Yin等，2010b；Liu等人，2011；Tang等人，2011；McVicar等人，2012）。研究还检查了风记录的数据质量和异质性（例如风速计重新定位和高度调整，仪器更换和观察偏差）以解释空间，时间和模型（DeGaetano，1998；Klink，1999；Pryor等，2007；Pryor等，2009；Jakob，2010；Jiang等，2010；Wan等，2010；Dadaser-CelikandCengiz，2014）。

之前的工作表明，巴西东北部的风速正在减缓（Silva等，2010；Pereira等，2013；Santos和Silva，2013）。然而，根据IPCC排放计划实施的条件并刺激为一般气候模型，已经预测巴西沿海和东北部的地面风将增加（Lucena等，2010；Pereira等，2013）。可再生能源正在成为巴西能源生产部门的重要组成部分。目前，风能占巴西产生的总电力容量的6.9％（10.4GW）（ANEEL，2017）。表面或大气条件的任何改变都可能影响整个巴西的地面风。因此，研究空间和时间风模式的变化如何影响全国潜在的风能生产是非常重要的。

本研究的目的是：（1）了解平均风速的地理分布，（2）确定巴西任何平均季节性或年度地面风速趋势，（3）研究季节性和年度风速变化趋势如何变化百分位数（即5,25,50,75和95％），以及（4）评估表面风速和趋势如何在表面测量和基于线性和分位数回归的再分析数据集之间变化。为了实现这些目标，通过对研究区域的总体和个体原位和网格化观测的统计分析，确定近地面风速的地理和时间特征。

2.数据和方法

2.1原地风

本研究利用两个历史风测量数据集来分析巴西1980-2014年的风速趋势特征。第一个基于地表的测量来源由国家气象研究所（InstitutoNacionaldeMeteorolo-gia-INMET）提供。INMET从其巴西293个地面气象站的手动网络收集各种气象变量（即干湿球温度，相对湿度，风速和风向，云层覆盖率和大气压力）的三次每日观测（0000,1200和1800UTC）。Santos和Silva（2013）描述了从INMET收集的风速观测结果符合并符合世界气象组织（WMO）设定的风速计高度标准（10米）。然而，使用INMET观测的挫折是所有给定地点缺乏连续的记录时期。INMET从1961年开始提供每日气象观测，但经过进一步检查，确定许多电台直到20世纪80年代初期才开始保持一致的日常记录。因此，INMET提供的许多台站不适合分析，论文的范围仅限于1980年至2014年。

必须包括来自国家环境信息综合表面数据库（NCEI-ISD）的第二个数据集，以补充原始INMET数据集中存在的缺失日常记录。NCEI-ISD是一个质量控制的全球资料库，收集世界各地政府和气象组织的气象地表观测资料（手动和自动）（Lott等，2008）。NCEI-ISD数据库中包括的陆基站包括来自巴西两个来源的气象观测：INMET和天气预报和气候研究中心以及巴西国家空间研究所（CPTEC/INPE）。为了本研究的目的，对于未包含在NCEI-ISD主要数据集中的台站，获得CPTEC/INPE风力观测。为了最大限度地减少额外的错误或复制偏差，本研究中包含的所有NCEI-ISD观察结果都源自与INMET相同的来源和观察时间。这是通过检查INMET和NCEI-ISD的唯一标识符（即WMO编号分配）来实现的，这些标识符按照WMO制定的规则分配给每个气象站。

另一个值得关注的问题是数据集的稳健性或质量。INMET在巴西各地气象站网络中的每个站点收集三次每日观测（0000,1200和1800UTC）。Santos和Silva（2013）利用INMET的单日观测时间（1200UTC）来构建和分析1986年至2011年巴西东北部的地面风速趋势。该研究认识到，每日观测频率的增加将改善其风向分析。该声明得到雅各布（2010）的支持，他发现用于计算每日平均风速的观测数量（8对2报告）影响了三个澳大利亚气象站的季节和年平均值。记录每个站的物理环境（例如土地覆盖，城市化等）也很重要。对INMET站点的航空影像进行目视检查表明，许多风速计位于城市或植被环境中。

基于这些关注点，咨询了补充资源，以确定在感兴趣的研究期内包含足够数量的报告并位于更理想的环境（即开放地形）的台站，以构成调查空间和时间的标准基线或代理。巴西的风速趋势。更具体地说，NCEI-ISD从巴西的军事和机场站（即巴西空域控制局-DECEA）收集风力记录，作为其全球存储的一部分。位于这些地点的气象站倾向于报告更高频率的风观测并定位于

符合WMO规范的开阔地形环境。基于NCEI-ISD在1980年至2014年期间来自巴西军事和机场站的记录构建了第二个风数据集。该数据集（NCEI-ISD）用作了解巴西风速趋势特征的代理。尽管本研究中包含的地理位置有限，但从NCEI-ISD获得的每日观测结果改善了巴西风速变化的特征。

最近的文献进一步显示了用于区域识别和选择站点的广泛技术（Pryor等，2007；Pryor等，2009；St.George和Wolfe，2009；Griffin等，2010；雅各布），2010；Fu等，2011；Troccoli等，2012；Chen等，2013；Lin等，2013；SantosandSilva，2013；Azorin-Molina等，2014）andglobal（Vautard）等人，2010）基于观察数量的研究。根据Pryor等人的指导原则，选择巴西每年记录500多个观测资料的遗址，每个季节包含超过50个有效记录，分别在1980年至2014年期间进行分析。（2007）用于INMET和NCEI-ISD数据集。该方法最大限度地提高了巴西的研究地点数量，同时保持了数据质量。根据这一标准，选择了56个INMET和35个NCEI-ISD台站来描述巴西的地面风向（图1）。

2.2重新分析风

使用来自三个气候模型的地面纬向（u；西-东）和经向（v；南-北）风成分（10m）来推断巴西1980-2014年的风速趋势特征。使用的第一个数据集该研究来自国家环境预测中心/国家大气研究中心（NCEP/NCAR）再分析数据集（即称为再分析1），这是一个全球气候模型，可以在空间上同化地表和大气变量分辨率为2.5∘times;2.5∘（T62模型），每6小时对大气层进行28次垂直（0000,0600,1200和1800UTC；Kalnay等，1996）。Reanalysis1指定具有B级区别的地面风记录，其指定表面风被整合到再分析中，但该模型对每个风观测的网格场值具有更大的影响。重新分析1的近地面风观测是通过使用Monin-Obukhov相似理论（Obukhov，1971）在西格玛0.995水平上

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