大气电场数据误差的影响分析

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风电场缺失测风数据插补方法的分析

风电场缺失测风数据插补方法的分析

风电场缺失测风数据插补方法的分析随着人们对环保的重视和对可再生能源的需求增加,风能作为一种清洁、无污染的新能源,得到了广泛的应用和发展。

然而,风力发电的效率和稳定性直接受到风速的影响,而测风的设备和环境并不总是完备和理想的,因此风电场缺失测风数据的情况时有发生。

在这种情况下,如何利用其他数据或方法对缺失数据进行插补就变得尤为重要。

常用的测风设备包括机械式风速风向传感器、超声波风速风向传感器、激光风速风向传感器等,在风电场中被安装在不同的高度,用于采集不同高度处的风速和风向。

但是,这些设备因为各种原因可能会产生故障或误差,导致数据缺失。

插补方法是用其他可用数据估算缺失数据的一种有效的解决方法。

下面介绍几种常用的插补方法:1. 前向差值法。

前向差值法是指将相邻时间的风速风向数据作为插值数据使用。

该方法简单易行,但是在数据波动同时增加插值误差。

2. 外推插值法。

外推插值法是指利用测站之间相同时间内的风速风向数据,通过插值计算得到预测值。

该方法适用于缺失数据较小的情况,并且该方法对于环境变化较小的亚热带气候区域效果较好。

3. 时间序列插值法。

时间序列插值法是指通过分析数据的周期性规律,根据时间变化序列构建合适的模型,进行插值计算。

该方法适用于缺失数据较多时,但需要对数据进行分析和建模,因此对算法的复杂性和计算量的要求较高。

4. 空间插值法。

空间插值法是指利用已有的空间风速风向数据和待估值所在点的空间距离,采用插值算法进行计算。

该方法适用于缺失数据较多的情况,并且对于山区或沙漠等地形复杂的地区或风局性较强的区域效果较好。

综上所述,缺失测风数据在风电场中是一个常见的问题,对于如何对这些缺失数据进行插补,需要针对不同的情况选取不同的方法。

试各项插补方法的优缺点,我们可以更好地对未来风力发电技术和设备的进行改进,提高风电的可靠性和效益。

为了便于数据分析,假设我们有一个风电场,包含10个测风站,每个测风站每10分钟采集一次风速和风向的数据。

大气相对误差-概述说明以及解释

大气相对误差-概述说明以及解释

大气相对误差-概述说明以及解释1.引言1.1 概述引言部分是文章的开篇,用来引导读者对整个文章的内容和结构有一个整体性的了解。

在这一部分,我们将概括性地介绍大气相对误差的概念和意义。

大气相对误差是指实际大气环境与模拟或测量的大气环境之间的偏差大小,它是评估大气模型或测量方法准确性的重要指标。

在气象、气候研究以及气象预报等领域,大气相对误差的大小直接影响到相关数据和结果的准确性和可靠性。

通过对大气相对误差的深入研究,可以帮助我们更好地了解大气环境的真实状态,提高大气模型的精度和可靠性,为相关领域的研究和预测提供更为准确的数据支持。

在接下来的正文部分,我们将对大气相对误差的定义、影响因素以及测量方法进行详细的介绍和分析,希望通过本文的阐述能够让读者对大气相对误差有一个更为全面和深入的了解。

文章结构部分的内容如下:1.2 文章结构本文主要包括三个部分:引言、正文和结论。

- 引言部分将简要介绍本文的主题,包括大气相对误差的概念以及本文的研究目的。

- 正文部分将详细阐述大气相对误差的定义、影响因素和测量方法,帮助读者深入理解大气相对误差的概念。

- 结论部分将对全文进行总结,并展望未来可能的研究方向,最后给出结论。

通过这三个部分的分析,读者将对大气相对误差有一个清晰的认识,同时也能了解到相关的研究进展与展望。

1.3 目的本文旨在探讨大气相对误差这一重要概念,明确其定义和影响因素,介绍其测量方法,并进一步分析其在气象学、环境科学等领域的重要性和应用价值。

通过深入研究大气相对误差,可以帮助我们更好地理解大气环境中的各种现象和变化规律,为气象预测、环境监测等工作提供科学依据和技术支持。

同时,通过对大气相对误差的认识和探讨,也可以促进相关学科领域的发展和进步,为人类社会的可持续发展做出贡献。

通过本文的阐述和讨论,希望能够引起广大读者对大气相对误差的关注,并激发更多人对气象科学和环境科学的兴趣,推动相关研究和实践工作的深入发展。

风廓线雷达大气风场观测误差分析

风廓线雷达大气风场观测误差分析

风廓线雷达大气风场观测误差分析董德保;张统明;芮斌【摘要】依据风廓线雷达工作原理和风的计算公式,分析影响大气风场观测误差的主要因素,重点分析了雷达回波SNR对风的观测精度影响和GPS探空对比试验.结果表明:①风速观测精度主要取决于波束倾角、雷达技术参数和大气折射率结构常数C2的垂直分布;风速及风速观测精度越大,风向观测精度越大.②在同种观测模式下,波束倾角与Ci越大,风场观测精度越高.③同一观测模式的SNR越大,风速观测误差越小;不同模式间的大气风场观测精度相差较大.④对比试验的风速风向相关性较好,但相对偏差较大,尤其低空更为明显.【期刊名称】《气象科技》【年(卷),期】2014(042)001【总页数】6页(P48-53)【关键词】风廓线雷达;观测模式;大气风场;误差分析【作者】董德保;张统明;芮斌【作者单位】安徽省大气探测技术保障中心,合肥230031;安徽省大气探测技术保障中心,合肥230031;安徽省大气探测技术保障中心,合肥230031【正文语种】中文引言风廓线雷达是一种新型测风系统,具有观测频次多、连续获取资料、自动化程度高、业务运行成本低等优势;与探空仪、风能梯度塔等探测设备的工作原理、观测方法均存在差异,大气风场观测精度与误差也存在差异;而高精度高时空分辨率的大气风场资料对提高数值预报的准确性起到非常重要的作用。

因此,开展风廓线雷达大气风场观测误差评估分析,了解影响观测误差的主要因素,为今后雷达系统运行保障、参数标定和数据质量控制提供理论借鉴具有重要意义。

1 风廓线雷达工作原理风廓线雷达是由相控阵天线子系统、发射子系统、接收子系统、信号处理子系统、雷达监控子系统、自检子系统、通信子系统和数据处理及应用终端组成[1]。

雷达探测时,沿3或5个波束方向依次发射脉冲,接收雷达后向散射信号,并根据雷达后向散射信号的返回时间确定回波的位置。

由于雷达的回波信号极其微弱,信号处理器经过相干积分、谱变换(FFT)和谱平均等处理[2],可以获得沿不同波束方向、不同距离库上的基数据。

风电场测风数据插补方法研究及插补结果偏差分析

风电场测风数据插补方法研究及插补结果偏差分析
本文对数据插补的相关应用进行了探究,从 相关系数、测风时间、插补算法 3 个方面进行了分 析,目的是探究适合做插补的相关系数水平;研究 了不同测风时长及不同测风月份时的偏差水平及
偏差关系,在测风时长一定的前提下,推荐了最 优的测风月份,并针对不同测风数据的均方误差 (mean-square error,MSE) 值推荐了最优插补算法。
TLS 法是在 LLS 法的基础上对偏差的计算方法 进行了改进,使数据点到最佳拟合直线的正交距离 最小,以此来拟合斜率和截距,从而得到直线方程。
采用 TLS 法有 2 个可选的参数,即“扇区 数量”和“截取风速”。 1.2.3 方差比 (VR) 法 [8]
VR 法是一种利用同期数据平均值和方差比 来表示线性模型的斜率和截距的线性方程。简单 的线性回归模型预测的平均风速值与实测的平均 风速值十分接近,但其预测的风速序列的方差却 小于实测的风速序列的方差,如此可能导致风频 分布预测出现偏差。VR 法预测的风速序列与实 测的风速序列具有相同的平均值和方差,可以很 好地解决上述问题。
采用 VR 法有 2 个可选的参数,即“扇区数 量”和“截取风速”。 1.2.4 速度比 (BSR) 法
BSR 法是一种非常简单的将目标风速序列与 参考风速序列关联起来的算法,这种算法是假设目
标风速与参考风速之间的关系为 y=bx,其中,斜率 项 b 等于目标风速序列和参考风速序列的比值。
采用 BSR 法有 2 个可选的参数,即“扇区 数量”和“截取风速”。 1.2.5 威布尔分布拟合 (WBL) 法 [9]
按 照 既定目标对目标塔的数据进行剔除, 从而模拟真实数据缺失的案例;使用参照塔数 据,采用不同的测量 - 关联 - 预测 (MeasureCorrelate-Predict,MCP)[7] 方法对目标塔数据进 行插补;然后将插补结果与真实数据进行对比。 1.2 MCP 插补方法介绍

大气电场异常作为地震前兆信息效能的统计评估

大气电场异常作为地震前兆信息效能的统计评估

1 评估方法
为了进行有效的评估 ,参与评估的地震前兆信息必须符合一定的标准 ,才能使评估结果
具有使用和推广价值 。D. D. J ackson 在“应用于 VAN 方法的地震预报评估标准”(D. D.
J ackson ,1996) 中提出以下几条标准 , (1) 对引起报警的可观测量的定量描述 ; (2) 对所预报
5
12 96 05 24 06 20 314 115
25
13 96 06 24

4
月报表中上报的异常是经过人工筛选后上报的 ,实际上记录到的异常要更多一些 ,因为 当研究者认为出现的异常可能与近场的小震活动有关或在有些异常出现前已经上报过异 常 ,便没有将这些异常再上报 。为推进地震前兆观测研究的深入开展 ,地球物理研究所地震 预报推进组自 1996 年起组织有关人员对大气电场观测研究方法进行全面评估 ,在对 1994 年 1 月至 1996 年 6 月的原始记录资料重新进行异常判定后 ,共得出 67 次异常 (张天忠等 , 1997) ,也按上述异常分组原则将其分为 18 组 ,结果如表 4 所列 。
近场地震的关系 ,因此在使用 M G 方法
10
6
95 05 10 95 05 11
- 317
时 , (1) 式中的某些参数需要根据其基本
11
7
95 06 24 95 06 25
- 206
规则进行调整 ,如文中 N pred表示的不是 预报地震的数目 ,而是上报的异常组数 , N 不是成功预报的数目 ,而是有地震对 应的异常组数 ,Δt 在虚异常时取 38 ( 40 - 2) 天 ,在有地震对应时 , 取第一次异常 出现到地震发生的时间间隔再减去 2 天 (按照对异常定量描述 ④中的约定) , 故 (1) 式中 N predΔt 实际上不是预报地震数 与固定的时间常数的乘积 ,而是各异常组

风电场功率预测系统的误差分析与改进策略

风电场功率预测系统的误差分析与改进策略

风电场功率预测系统的误差分析与改进策略简介:随着全球对可再生能源需求的不断增长,风电场的建设规模和数量也在迅猛增长。

然而,在风电场的运营过程中,准确预测风电机组的功率输出仍然是一个具有挑战性的任务。

功率预测的准确性直接影响风电厂的运行效率和能源利用率,因此对风电场功率预测系统进行误差分析和改进成为一项重要工作。

一、风电场功率预测误差分析1. 数据质量和采集:误差分析的第一步是对采集的数据进行质量评估。

风电场功率预测系统通常依赖于风速、风向、温度等气象数据,高质量的气象数据对于提高预测精度至关重要。

因此,对于数据采集设备的正确配置和维护是非常重要的。

2. 预测模型选择:常用的风电场功率预测模型包括统计模型、物理模型和混合模型。

统计模型通常基于历史数据进行预测,而物理模型则基于物理原理建立模型。

误差分析的过程中需要对于不同模型的适用性进行评估,确定最合适的预测模型。

3. 模型参数调整:在选择了适当的预测模型后,模型参数的选择对于预测准确性起着重要作用。

通过对历史数据的分析和模型训练,可以对模型参数进行调整。

4. 跨时段误差分析:一般来说,功率预测系统的误差在短期(几小时内)内较小,但随着时间的增长,误差会积累并逐渐增大。

因此,进行跨时段的误差分析,找出误差叠加的原因,并针对性地进行改进是必要的。

二、改进策略1. 数据处理和质量控制:通过数据处理和质量控制,提高风速、风向、温度等气象数据的准确性。

对于漂移现象,可以使用滤波、插值等方法进行数据的修正和补充。

2. 模型融合:建立一个强大的预测模型需要综合多种模型的优点。

通过模型融合的方法,将不同模型的预测结果进行综合,提高预测的准确性。

3. 参数优化:根据历史数据和预测结果,对模型参数进行优化,使得模型能够更好地适应不同的工况和环境条件。

可以通过遗传算法、粒子群算法等优化方法来搜索最优参数。

4. 引入机器学习算法:近年来,机器学习算法在功率预测领域取得了显著的进展。

气压和风的观测实验误差

气压和风的观测实验误差介绍气压和风的观测是气象学中非常重要的实验,它们对于天气预报、气候研究以及环境保护都起着至关重要的作用。

然而,在进行气压和风的观测时常常会存在实验误差,这些误差可能会对观测数据的准确性和可靠性造成影响。

本文将详细探讨气压和风观测实验中可能出现的误差来源,并提供相应的解决方案。

气压观测实验误差与解决方案误差来源1.仪器误差:气压计仪器的精度与稳定性会对观测结果产生影响。

例如,压力传感器的灵敏度、刻度盘的准确性等。

2.温度影响:气压指标的测量往往受到温度的影响。

由于温度的变化导致气体的体积和压强发生改变,从而对气压观测结果产生误差。

3.高度差异:气压在不同海拔高度处会有不同的数值,观测过程中需要进行高度校正,否则会引入误差。

解决方案1.选择高质量的仪器:确保仪器具有较高的精度和稳定性,可以减小仪器误差对实验结果的影响。

2.温度校正:在进行气压观测时,需要将温度因素考虑进去,进行相应的温度校正以减小误差。

3.高度校正:在不同海拔高度观测时,需要进行高度校正,将观测结果换算到标准海平面上,以消除高度差异带来的误差。

风观测实验误差与解决方案误差来源1.仪器误差:风速仪器的精度和灵敏度会对观测结果产生影响。

例如,风速计的刻度盘准确性、传感器的灵敏度等。

2.方向误差:风向观测往往受到观测者视角的限制,存在一定的误差。

同时,风向仪器的准确性也会对观测结果产生误差。

3.气象条件:风速观测结果还可能受到气象条件的影响,例如,强风、气象逆温等都会对观测数据产生一定误差。

解决方案1.选用高精度的仪器:确保风速仪器具有较高的精度和灵敏度,减小仪器误差对实验结果的影响。

2.多次观测:进行多次风速和风向的观测,取平均值可以减小观测者视角造成的误差。

3.校准仪器:定期对风速和风向仪器进行校准,确保其准确性和稳定性。

4.注意气象条件:在观测过程中要注意气象条件,避免在气象极端条件下进行观测,影响观测结果的可靠性。

风电机组理论发电量测算误差的影响因素分析


电机组 实时数 n 勺 准确岌 风 电机 纰 E L , 数士 } } 数【 】
风 电机 仃数抛数 l {
( 其中J x L 电机组可川数据 为数据值 不为 一 9 0 2的
数据 .风电机组应有数据 数 『 1 为汁 时问 内应有 的
数据 数量 ,每 , j 、 时 应 有 6条 数 { 1 【 I )
所拟合 出的曲线有较 大差别 。完 整度较低 的数据不 能准确反 映风机实 际运行 工况 ,不能有效计算 出风 机实 际运行理论 发电量 。完整度 较高的数据可 以较
准确地反映 出风 电机组实 际运行工况。
如图 1 所示 , 坐标轴 横轴 为风速 , 纵轴 为功率 , 黑 色散 点代表风机一个月 内 l O m i n运行数据 ,曲线 是依托散点数据进行一系列优化算法拟合 得出的该 风机该 时段 内的平均 功率 拟合 曲线。 由图 1 看出,
目前 ,由于 风电场 多处 于山区 、隔壁 、海上等
偏远地 区 ,运行条件艰 苦 ,维护难度较大 ,实时数
据采集 系统存 在多种不确定 因素 Ⅲ; 同时 ,由于 网

l 0 2 U 源自30 a l l d a t a l [ , 2 ]
f b 1
络通信故 障、传输数据拥堵 等情 况 ,数据在 由风 电 场传输至数据 中心 时存 在通信 中断故障 。上述 问题

个月 内的 1 0 mi n数据是计算风机 的功率拟合曲线


的数据基础 ,拟合 曲线在一定 程度上体现了风机在
该时段 内的平均运行水平 。若 风机 数据不完整或存 在错误 ,对风机功率 曲线的准确性会有较大影响 。
1 " 5 50 0

大气电场仪(2013.9.1)


其中 为空气中的介电常数,一般取真空介电常 数 0 ,K是由于导体放入引起的电场畸变系数,如果金 属导体表面积为S,则导体上产生的感应电荷量 为:


KE
q S KES
感应器的组成
定片(感应片,又称定子) 动片(接地屏蔽片,又称转子) 直流电机 前置放大器 同步信号发生器等部分组成。
信号一起从感应器输出, 经长屏蔽电缆接到主机上。
主机把信号进一步放大, 相敏检波器在经过整形分相的同步脉冲
作用下鉴别出交变电场信号的正负极性, 通过低通滤波器得到相 应的直流信号输出。
采用 倒置结构 使电场仪 能在恶劣 天气条件 下工作
电场仪探头结构
2)标定
电场仪的标定一直是人们所研究的课题。 一般,以库仑定律为基础,用电荷量为已知的 带电体在已知的距离处产生的电场为一定来标 定。 这种带电体可用一个球体、一条悬空导线。 用得最多且标定精度最佳的是:两平行导电板 构成的平板电容式电场标定装置。
龙华基地大气电场仪三维优化图
图4 龙华基地大气电场仪周围电位分布图 (纵横坐标单位均为m,电位单位为V)
由此得出该大气电场仪的场地修订因子 0.5617 q由此得出,该基地所安装大气电场仪测量 0.5617 值比实际值大。原因是大气电场仪安装于屋 顶上,屋顶对于大气电场仪的探头的抬高使 得电场在此处产生尖端效应大于周围建筑物 对其产生的屏蔽效应,因此导致测量值较地 面实际电场值偏大。
建筑物形状引起顶部电场值的异常
• 1)当建筑物的长、宽不变时,影响屋顶中 心处垂直电场变化的主要因素是建筑物的 高度,而与雷暴云的位置基本无关(很重 要,为什么??)。 • 2)建筑物的高度越高,则其顶部的 垂直 电场值增加越明显。通过拟合可以得出在 此条件下建筑物高度与电场变化量的关系 式: •

风电场并网性能测试的测量误差分析与校准方法

风电场并网性能测试的测量误差分析与校准方法在风电场并网性能测试中,测量误差的分析与校准方法至关重要。

本文将探讨这些关键问题,以确保测试结果的准确性和可靠性。

一、测量误差分析风电场并网性能测试中的测量误差可由多个因素引起,包括但不限于风速测量误差、功率测量误差和温度测量误差等。

这些误差会直接影响到风电场的性能评估和发电量预测,因此需要进行深入分析和排查。

1. 风速测量误差:风速传感器的精度和响应速度是影响风速测量误差的重要因素。

此外,风速传感器的安装位置和周围环境也会对测量结果产生影响。

因此,在进行风速测量时,需要对传感器进行校准,并合理选择安装位置,以减小误差。

2. 功率测量误差:功率测量误差主要源于功率计的精度和电网波形的畸变。

在实际测试中,应选用精度高的功率计,并根据电网波形的特点进行校准和修正,以提高功率测量的准确性。

3. 温度测量误差:温度传感器的精度和稳定性对风电场的性能测试具有重要影响。

在测试过程中,应根据实际情况选择合适的温度传感器,并定期对其进行校准和检查,以确保测量结果的准确性。

二、校准方法针对上述测量误差,可以采取以下校准方法来提高测试的准确性和可靠性。

1. 风速传感器校准:利用标准风速测量设备对风速传感器进行校准,校准过程中应考虑传感器的响应特性和安装环境,以确保校准结果的准确性。

2. 功率计校准:通过与标准功率计进行比对,对测试中使用的功率计进行校准,校准过程中需考虑电网波形的畸变对测量结果的影响,以提高功率测量的准确性。

3. 温度传感器校准:利用标准温度测量设备对温度传感器进行校准,校准过程中应考虑传感器的响应时间和稳定性,以确保校准结果的准确性。

通过以上校准方法,可以有效降低风电场并网性能测试中的测量误差,提高测试结果的准确性和可靠性,为风电场的运行和管理提供可靠的数据支持。

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李国梁 等
软件,以不同尺寸的立方体代替地面上凸出的建筑物、高压线、金属杆、树木等,进行了仿真计算和分 析。分析表明:地物环境和电场仪安装高度对地面大气电场测量结果的影响较大,使得地面大气电场仪 各观测点数据间缺乏可比性。得出电场仪的安装要考虑环境因素,其离障碍物距离不得低于障碍物高度 的3倍、宽度的2倍,同时考虑障碍物高度c和宽深比a/b的影响。设备高度和环境的影响,可利用线性拟 合对照标准场所测量数据进行修正。


为研究大气电场数据误差影响,解决大气电场仪数据一致性问题,本文采用Ansoft Maxwell电磁场仿真
文章引用: 李国梁, 李俊, 李享, 邳莹, 李鑫. 大气电场数据误差的影响分析[J]. 地球科学前沿, 2017, 7(6): 772-777. DOI: 10.12677/ag.2017.76078
2 电场仪的测量原理
地面附近的大气电场由大气带电离子所决定,气溶胶浓度、大气中的水汽、周围环境和温度均会对 大气电场值产生影响。设某地面存在 n 个电荷区,该地点所产生的场强为[10]
E=∑
i =1 n
Qi ⋅ H i 2 πε 0 ⋅ H i2 + L2 i( Nhomakorabea)
32
(1)
其中:Qi 表示空中每个电荷区所带电荷量;Li 是电荷区与该点之间的水平距离;Hi 是每个电荷区距 离地面的高度。 地面大气电场测量的主要原理是:位于电场中的导体上会产生感应电荷,通过场磨式大气电场仪转 动会产生交变的电流信号,经过 I-V 转换以后得到一个交流电压信号,通过对该电压信号进行多级线性 放大,可以得到最终的输出直流电压信号 V 与实际电场强度 E 存在着线性关系:V = kE。k 为确定系数。 测量误差的主要来源有设备误差和环境误差。设备误差主要与设备性能有关,但设备出厂一般要进 行检验和校准,因此环境误差成为我们研究的重点,这里主要针对安装高度与安装环境对测量值的影响 进行分析。
4. 设备高度误差分析
在空旷的地表附近,大气电场是一组与地表面近乎平行的等势面组成,电场线是均匀分布的。晴天 条件下,由于大气离子携带的电荷量很少,电场值较小,周围微弱的电荷干扰也会对测量值产生影响。 在雷暴天气下,尤其是当雷暴云离电场仪距离较近时,主要受雷暴云中的带电荷区所控制,周围其他带 电粒子对地面电场值影响较小,雷暴云与大地之间可视作为平板电容,故可设近地表为均匀电场 E0,受 感应定片上的感应电荷为 Q,电场仪高度 h 上感应的电荷线密度为 ρ,则在平面高度 h 内任意一点的电 势为
Analysis of the Atmospheric Electric Field Data Error Impact
Guoliang Li1, Jun Li2, Xiang Li1, Ying Pi1, Xin Li1
1 2
Hubei Lightning Protection Center, Wuhan Hubei Hubei Meteorological Information and Technical Support Center, Wuhan Hubei
关键词
大气电场,地物环境
Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
− E0 y + φ=
平面内任一点电场为
1 4 πε 0

0
h
ρ dy
x2 + y 2
+
Q 1 2 2 4 πε 0 x + ( y − h)

(2)
Q ( y − h) 1 ρ Qx + E ( x, y ) = −∇Φ ( x, y ) = − i + E0 − j (3) 2 32 2 4 πε 0 x h 2 + x 2 x 2 + y − h 2 3 2 2 πε 0 x + ( y − h ) ( )
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1. 引言
大气电场仪是监测大气瞬态电场值的设备,常常应用于雷电预警业务中,但大气电场测量值受安装 环境的影响较大,建筑物、高压线、金属杆、树木等都会引起大气电场的准确性,使得雷电预警阈值缺 乏基准,各观测点数据间的可比性较差。国内外一些学者曾对导体影响与附近大气电场的情况做了一些 研究,李振亚[1]利用小波分析方法对大气电场波形去噪分析,郭秀峰[2]对建筑物尖端大气电场畸变进行 了研究,行鸿彦[3]对大气电场仪观测数据进行海拔校正,周璧华[4]研究了地物环境对地面大气电场测量 的影响,耿雪莹[5]对雷暴云大气电场影响的模拟研究,许强[6]研究了不同相对介电常数建筑物对大气电 场畸变,周苑[7]研究了大气电场仪本身对电场的影响和修正,柴健[8]研究了雷暴天气下建筑物对大气电 场测量的影响,杨超[9]研究了厦门沿海近地层大气电场垂直变化规律和近地面层不同高度大气电场变化 特征。但尚未见到关于设备安装高度、地物环境影响问题的研究。因此为解决大气电场仪数据一致性问 题,消除对大气电场测量值的影响,有必要将影响大气电场数据的因子进行分析,开展电场数据的基准 性校正,使得电场仪联网数据具有可比性。
DOI: 10.12677/ag.2017.76078 773 地球科学前沿
李国梁 等
3. 大气电场分布特征
大气电场与天气形势、地理环境及气溶胶的浓度关系较大,随着时间和空间而变。
3.1. 空间分布
海洋由于下垫面基本相似,晴天电场差异不大,一般在 50~250 V/m 之间,陆地由于地形及下垫面差 异很大,周围环境不同,一般在 19~310 V/m 之间,城市人口密集区、工业区大气电场大于农村和远离城 市的乡村,大气电场随着纬度的变化不十分明显,在 40˚N~60˚N 稍大一些。在近地面处,晴天大气电场 将受大地电极的影响, 由于大地带负电荷, 在近地面大气中积聚了大量正电荷, 该电荷密度分布不均匀, 随高度变化而变化,形成大气电场和电场梯度,通常晴天大气电场随高度呈指数衰减的分布特征。
Advances in Geosciences 地球科学前沿, 2017, 7(6), 772-777 Published Online December 2017 in Hans. /journal/ag https:///10.12677/ag.2017.76078
Keywords
Atmospheric Electric Field, Terrain Environment
大气电场数据误差的影响分析
李国梁1,李
1 2
俊2,李
享1,邳
莹1,李 鑫1
湖北省防雷中心,湖北 武汉 湖北省气象信息与技术保障中心,湖北 武汉
收稿日期:2017年11月20日;录用日期:2017年12月4日;发布日期:2017年12月11日
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Received: Nov. 20 , 2017; accepted: Dec. 4 , 2017; published: Dec. 11 , 2017
Abstract
For the study of atmospheric electric field data error, solving the problem of atmospheric electric field instrument data consistency, this paper simulated different size of the cube instead of the real buildings, high voltage wire, metal rods, trees and so on with Ansoft Maxwell electromagnetic field simulation software. Analysis shows that the terrain environment and instrument installation height on the ground have a great influence on the ground atmospheric electric field measurement results, which makes the atmospheric electric field instrument data lack of comparability between each observation point. It is concluded that the installation of the electric field instrument must consider environmental factors, it away from the obstacle distance shall not be less than 3 times of the barrier height and 2 times of the width, considering the influence of the barrier height c and width depth ratio a/b at the same time. The influence of the height and environmental equipment can use linear fitting to correct with reference to the standard measurement data.
电场仪测量的是地表的大气电场强度,理想探测环境是周边没有遮挡的平坦安装场地,当周边有遮 挡或者安装在突出于地表的地方时测到的电场强度与实际电场强度会有较大差别,如图 1 所示: k 为电场仪安装的地形参数,当地形参数较小时(一般 1 < k < 3),可通过配置设备的地形参数进行纠 正而不影响探测精度;当 k > 3 时,通过调整电场仪的地形参数来校准就会损失探测精度,因此要求电场 仪尽量安装在空旷、 平坦、 周边没有高大物体遮挡的地面, 一般要求探头所在位置对天仰角需要大于 120o。 为方便研究,将地面上凸出的建筑物、高压线、金属杆、树木等简化为立方体,通过对立方体周围的大 气电场进行了仿真分析,得出不同立方体的大小、距离、高度对大气电场影响。设研究空间只有一个外 加的垂直向下的均匀电场 E0,地面及凸出物的表面电位均为 0,立方体的宽为 a、高为 c、深为 b。目前 场磨式大气电场仪只对垂直方向的电场进行监测,故只考虑垂直方向上大气电场测量值,设环境修正系 数 k = E/E0。其中:E 为大气电场测量值,E0 为实际大气电场值。用电磁场仿真软件 Ansoft Maxwell 进行 仿真计算和分析发现:1)随着与立方体距离加大,立方体对近地表面电场产生的影响减小得很快,当离 立方体的距离增加至立方体宽度和高度(a + c)时,电场受到该立方体的影响才会变得很小;2)若立方体的 高度 c 大于宽度 a,即立方体高度作为主要影响因子,地面电场的影响范围主要取决于高度 c,即在与立 方体距离大于 3 倍立方体高度区域,地表面电场几乎不再受立方体的影响。3)若立方体的高度 c 小于宽 度 a,此时地面电场的影响范围主要取决于 a。即在与立方体距离大于 2 倍宽度 a 的区域,地表面大气电 场几乎不再受立方体的影响;4)对于 a ≤ c ≤ 3a 的立方体模型,在计算其影响范围和不同位置处的修正系 数时则需同时考虑高度 c 和宽深比 a/b 的影响,不同尺寸关系的模型其结果可能相差较大[11] [12]。
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