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传感器与微系统(Transducer and Microsystem Technologies）
2016年第35卷第11期
DOI:10.13873/J.10009787(2016 )11-003003
三维高频风速时间序列波动特性研究
曾明，李静海，张小内
（天津大学电气与自动化工程学院，天津300072）
摘要：三维高频风速波动特性的研究对于全面、深入地揭示复杂风场流动及演化规律具有重要价值。采用多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)对高性能超声波风速传感器采集的三维风速时间序列进行波动特性分析。研究表明：水平风速和竖直风速均具有多重分形特性，但有着不同的波动结构，在竖直方向上的波动结构要更为复杂；水平方向风速信号的多重分形特性由长程相关性造成，与概率分布关系不大，而竖直方向上风速信号的多重分形特性与长程相关性和概率分布均存在一定的关联。
关键词：三维超声波风速传感器；高频风速时间序列；多重分形消除趋势波动分析；多重分形谱
中图分类号：TP212.9
文献标识码：A
文章编号：1000-9787(2016)11-0030-03
Study on fluctuation characteristics of 3D high-frequency
wind speed time sequence ZENG Ming, LI Jing-hai, ZHANG Xiao-nei
( School of Electrical Engineering and Automation,Tianjin University,Tianjin 300072,China
Abstract : Study on fluctuation characteristics of 3D high-frequency wind speed time sequence has an important value for revealing the laws of complex wind field flow and evolution. Multifractal detrended fluctuation analysis( MFDFA )is applied to analyze fluctuation characteristics of 3D wind speed time sequence measured by high-property ultrasonic anemometer. Research shows that both horizontal and vertical wind signals exhibit multifractal features,but have different fluctuation structures. Vertical fluctuation structures are much more complex than the horizontal ones. The multifractality in horizontal wind signals is due to the long-range correlations rather than the probability density. While long-range correlations and the probability density both affect on multifractality in vertical wind signal.
Key words: 3D ultrasonic anemometer; high frequency wind speed time sequence; multifractal detrended fluctuation analysis( MFDFA ); multifractal spectrum
0引言
风场的流动及演化规律的研究成果在气象、农业、能
源、环保等多不领域均蕴藏巨大的潜在应用价值，因此，该主题的研究受到了各国科研人员的广泛关注。柳亦兵等人1利用对数功率谱和频率之间的拟合关系确定了近地面风速具有非平稳特性。曾明等人2|通过替代数据和饱和关联维数相结合的方法证明了近地面风场具有混沌特性。ChangT等人得出风速时间序列的分形维数与风速平均值成负相关。DeOliveiraSantosM等人证明了时间尺度为小时的风速时间序列是长程幂律相关的。孙斌等人[3 证明了采用多重分形谱可在一定程度上对时间尺度为小时的风电场风速变化趋势进行预测。虽然已有了一些关于风场的分形分析结果，但研究的时间尺度较大，多为小时或
收稿日期：2016-01-08
*基金项目：国家自然科学基金资助项目（61271321,61573253）
天，同时分析对象大多仅限于二维风场数据。深入细致地解读近地面高频三维风场时间序列的波动特性，将有助于更好地掌握近地面风场的流动及演化规律，对于风场的精确建模及短时风场预测具有重要意义。
本文以高性能超声波风速传感器所测三维高频风速数据为对象，采用多重分形消除趋势波动分析（multifractal detrended fluctuation analysis，MF-DFA）方法从多重分形角度分析了时间尺度为秒级的三维高频风速竖直分量、水平分量与合成分量的波动特性。最后采用替代数据法对波动
特性产生的机理进行了解读。 1MF-DFA方法
KantelhardtJW等人4最早提出的MF-DFA方法主要用于非线性非平稳时间序列分析。MF-DFA方法包括5个