4_自然风场特性之实场量测与风洞模拟

图3
60 公尺处光 Lidar 与超音波风速计之十分
图4
60 公尺处光 Lidar 与超音波风速计之十分
钟平均风速比对
钟平均风向比对
在 11 月-2 月东北季风与台风季节进行实场量测发现，十分钟平均所得之风速剖面依然过于离散， 不易估算边界层特性， 因此本文以一小时为单位评估实场风速剖面特性。 首先将在各个监测地址每一次 为时约 24-48 小时的季风或台风风场监测定义为一个监测事件，计算各个监测事件之十分钟平均风速。 所有十分钟平均风速以下列三个条件进行初步筛选：(i)监测有效高度 大于 150 米，(ii)60 米以上高度 平均风速大于设定值，(iii)高度 150 米范围内，小于三个连续风速出现逆向梯度。一般而言 Lidar 的输 出风速在 120-180 米之间讯噪比(S/N)较佳，因此通过初步筛选之数据分别针对 U120m、U150m、U180m 进 行无因次化。 计算每一监测事件各个高度风速之标准偏差后， 剔除离散超过 2σ 者。 检视数据显示， Lidar 在 30 米高度的第一个输出风速通常偏低，与风速剖面模式离异较大。究其原因应当是 Lidar 的每个输 出值代表着 30 米高度范围内风速的平均值，30 米高度的输出风速较易受到邻近建物的遮蔽干扰。因此
图1
VAD 示意图
图 2 Lidar 数据验证示意图
速度；R 为 Lidar 距离观测点的直线距离、r 为 Lidar 距观测点的水平距离。 由于 Lidar 利用单一仰角、单一波束之雷射光进行观测，因此每笔数据等同于每笔雷射光波束 的 观测结果。每笔波束依其仪器设定，可按距离远近细分为数十个间距，间距的大小即为距离分辨率，也 就是最小的量测单位。每个量测单位均能获得径向风速度与讯噪比 (SNR, Signal-Noise Ratio) 等。Li3.7.成都
自然风场特性之实场量测与风洞模拟
郑启明 1 罗元隆 1 王军翰 2 1 淡江大学土木工程系 2 淡江大学风工程研究中心
摘 要 本文使用都卜勒光波雷达监测系统(Lidar)进行自然风场风速剖面之遥测。 首先藉由高塔上设置之超音波风
向风速计与 Lidar 进行验证工作，发现光达与超音波风速计在十分钟平均风向有良好的一致性，当风速接近或大于 8m/s 时，二者误差可大约保持在 10%，低风速的相对误差较大。本文在都会区、乡镇区以及农村等三个不同地况 选择测点，分别在季风与台风时进行实场监测，并评估风速剖面特性。其次，在风洞实验室根据各测点之实际地形 地物所制作之缩尺模型，仿真紊流边界层。经过缩尺仿真与实场监测之平均风速剖面数据比较之后，便可得到三个 不同地况的紊流特性，并与现行规范进行比较。 关键词 Lidar 自然风场 风速剖面 风洞试验 风力规范
2 Lidar 之性能与数据分析
Lidar 使用大气中的气胶做为标的物，藉由测量空气中气胶的移动获得所需之风场数据。为了获得 风场数据，光达一般采用 VAD 法 (Velocity-Azimuth Display) 来进行风速量测与计算，意即每笔观测 Lidar 将会沿着固定角度进行一次 360 度之扫描。 图 1 为 VAD 法的示意图 (Browning and Wexler, 1968)。地面中心点为 Lidar 的所在位置。东西方向 为 X 轴、南北向为 Y 轴、垂直轴为 Z 轴；α 为发射雷射光时，与地面间的仰角；β 为雷射光方向与东 方间的方位角；Vr 为观测时所测得之径向风速、Vh 为观测点的平均水平风向、Vf 为观测点的垂直方向
3 Lidar 风速量测结果与超音波风速计之比对
为了验证 Lidar 量测结果经由 VAD 方法分析所得之风速与风向，本文以淡水中央电台微波接收塔 上离地 20、40、60、80、100 公尺处所设二维超音波风速计的风速风向量测为基准，进行比对验证。超 音波风速计在安装之前经过淡江大学风洞实验室之率定。验证流程如图 2 所示，以 80 度的仰角向天空 发射雷射光，透过空气中随风移动的气胶散射，取得中央电台地址 30、60、90 公尺之风速剖面，与中 央电台铁塔二相近区间的风向风速计数据进行比对。 图 3 为 Lidar 与超音波风速计的 10 分钟平均风速比较，Lidar 数据变异性较大，但两者拥有良好的 一致性，误差值低于每秒 1 公尺。图 4 为 Lidar 与超音波风速计 10 分钟平均风向逐时的比对图，Lidar 与超音波风速计之误差约在 10 度以内，风向变化之趋势相当一致。经过与中央电台五个高度层的超音 波风速计比对结果，可知 Lidar 在十分钟平均风向上的误差约为 10 度左右，虽然短时间之数值变动较 为敏感，但二者在风向变化的趋势上有着良好的一致性。风速方面，在环境风速接近 8m/s 或更大时， Lidar 与超音波风向风速计的差异约为 10%，然而在风速在 5m/s 以下时，Lidar 的风速量测误差就会过 大。
计算各个监测事件之十分钟平均风速（事件历 时约 24-48 小时） 在各个量测高度，排除 超越” 2-sigma bound” 之数据
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气边界层而言，很难取得具有工程可信度的统计数据。声波雷达是一种低空遥测风速、风向和紊流的量 测仪器。利用向大气发射短促的声脉冲，由于大气温度的非均一性，该声波会发生发散，天线接收反发 散回的信号，由于温度的非均一性，声波随平均风的移动就会产生都卜勒频移，从而得到风速。脉冲的 发射和接收时差可定出测量高度； 通过向不同方向发射多个声束可以推导出风速剖面和紊流结构。 应用 声波雷达时的缺点有二： 首先是观测时发出的声波极可能被视为恼人的噪音而无法在附近有居民的环境 中进行长期进行观测； 其次是强风挟带的雨滴对于声波雷达的讯号会造成严重的干扰， 换言之并不适用 于台湾地区常见的台风气象。 Lidar 是一种低空遥测风速、风向和紊流的量测仪器。Lidar 将雷射光往天空投射之后，透过接收被 大气中的气胶 (aerosol) 散射回来的能量，经由都卜勒频移效应计算上方各高度层的风场信息。Lidar 的优点包括： 量测范围适用于建筑耐风设计所需之近地表边界层、 量测时对于周边居民的影响以及受到 外围环境的干扰较小、以及具有最佳的可移动性。可能的缺点为：量测所使用对人体无害之低能量雷射 光容易在大气含有深厚水气时的观测效果较差。本研究采用 Lidar 作为监测的主要设备，进行自然风场 中近地表边界层特性之风速剖面量测。 本文说明所引进之 Lidar 基本性能，数据分析方法，进行 Lidar 风速风向量测与超音波风速计之比 对。 本文在都会区、 乡镇区以及农村等三个不同地况选择合宜的测点， 使用 Lidar 在季风与台风条件下， 进行自然风场实场监测。其次依据实场监测结果为依据，在淡江大学风洞实验室，根据所选定之实场量 测区域之实际地形地物所制作之缩尺模型， 仿真紊流边界层。 经过风洞实验数据与实场监测之平均风速 剖面数据比较之后，可得到三个不同地况的紊流特性，进而与现行规范比较其差异。
1 前言
风力规范对于建筑物设计风力有重要影响的参数可分为三大类：设计风速及风场特性，风压系数， 阵风反应因子。其中影响最为重要，且具有本土特性的是设计风速及风场特性。所谓风场特性则是包括 了在不同地况条件下，平均风速在高度上的分布以及紊流特性。由于台湾缺乏相关资料，风力规范中所 描述的的风场特性是依据 ASCE-7 的相关规定修订而成。台湾的设计风速主要受到台风的影响，加以地 狭人稠的社会发展型态，直接采用美国的风场特性，未必能够正确的反应本土的风场特性。 由于自然风场特性研究需要对高空的风场进行实场监测，设备需求较高，数据采集不易，因此相关 的实场数据在国际间都并不多见。若回顾过去国内外实场监测案例，1960 年代 A.G. Davenport 根据在 澳洲所做的实场量测数据构建紊流频谱 Davenport Spectrum (Davenport, 1965)。该频谱可说是对于近代 风工程有最大影响的风速频谱模式，在 1990 年代之前曾被多数国家风力规范所引用。近年来美、日、 香港等地均有多位学者从事大规模的自然风场与大型结构受风反应的实场监测计划。 Kowk (Kwok, 2004) 与 Xu (Xu and Chen, 2004) 的研究团队分别在香港进行自然风场与高楼反应之实场监测；Kijewsk 等人 (Kijewsk, et al., 2003) 则对美国芝加哥地区的多栋高楼进行风场与受风反应之实场监测；在日本则有多 组研究团队 (Kato, et al., 1992；Amano, et al., 1999；Miyata, et al., 2002) 采用不同的监测仪器量测自然 风场特性，特别是台风数据，其结果深具参考价值。台湾则是曾有张景钟(Jang and Lee, 1999)、萧葆羲 (Shiau, 2000)、郑启明等人(Cheng, et al., 2007；郑，2009；郑与罗，2009)曾进行定点之风速剖面与紊流 特性的量测。 常见之可携式风速遥测仪器包含气象雷达、无线电探空仪(radiosonde)、声波雷达 (SODAR, Sonic Detection And Ranging measurement system) 与可 携 式 之都卜勒光波雷达监测系统，一 般简称 Lidar ( Light Detection And Ranging measurement system) 等三类。上述三者之中，气象雷达拥有最深厚的观测 范围与观测弹性，其数据质量常不随天气变化而有大幅变动。然而，建筑耐风设计所需的风场特性以近 地表的风场为主，气象雷达并非特别擅长此范围之观测。 无线电探空仪是将含有量测压力、湿度、风速、风向传感器的无线电探空仪发射器装设于装设于气 象专用的气球之下。随着气球向上运动，探空仪发射之电波传回地面的计算机存取风速及风向数据。若 是由飞行器直接在大气层中投放，使用降落伞搭载的无线电探空仪称为投落送 (dropsonde)。无线电探 空仪在随气球上升或随降落伞下降的过程中， 会随着风速作水平向的移动， 无法提供同一位置的风速剖 面特性。此外，每一次投送无线电探空仪只能量测高度上的单笔数据，对于具有高度随机特性的紊流大
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本研究将位于都市（测点 A）及乡镇地况（测点 B）的 30 米高度风速剔除在后续数据分析之外。完成 上述数据整理工作后， 选用每小时监测数据中至少有三笔合格之十分钟平均风速剖面， 评估其边界层高 度。风速剖面指数律(power law)之 α 值，则三笔无因次风速剖面中，选取拟合度最佳者，最后根据 120 米以下风速分布计算粗糙长度， z0。 本文在评估 z0 值时， 都市与乡镇地况均以测站邻近平均楼高的 70% 作为零平面高度(zero-plane displacement height)图 5 为实场监测数据分析流程。
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观测之原始数据为观测之径向风场信息，利用 VAD 法将径向风场转换为水平风场。 本文使用日本三菱公司生产的 LR-08FSⅢ型 Lidar，其波长为 1.5 至 1.6 微米(μm)；脉冲宽度为 200 奈秒 (ns)；观测风场之高度从 30 至 600 公尺，距离分辨率 30 公尺，故每次径向观测值将被分为 19 个 观测区间。最短 18 秒能完成一次圆锥形扫描策略；每 1 秒能输出一笔观测数据；可观测之最大径向风 为 30m/s；理论最大可测水平风速为 173m/s。由于 VAD 方法是以雷射光源能完成一次圆锥形扫描所得 的数据为分析基础，换言之，风速的采样间隔为 18 秒。因此，本文所得的风速数据仅可用于自然风场 的平均风速特性，无法探讨大气紊流特性。