Research on China's wind energy development strategy
1
2011
... 自然界中的风是一种可再生、无污染且储量巨大的能源.随着能源危机和环境污染等问题的日益突出和风力发电技术的快速发展,风电在世界各国出现了飞跃式发展.20世纪90年代以来,风电装机规模大幅增长,根据世界风能协会(World Wind Energy Association,WWEA)统计,2018年全球新增53.9 GW的风电装机,中国占25.9 GW,成为全球风电规模最大的国家.在全球气候变暖的背景下,风能对缓解能源供应压力、改善能源结构、减少环境污染和温室气体排放等方面有重要作用[1],但是大规模风电场的建设和运行对气候和生态环境的影响也受到越来越多的关注. ...
中国风能发展战略研究
1
2011
... 自然界中的风是一种可再生、无污染且储量巨大的能源.随着能源危机和环境污染等问题的日益突出和风力发电技术的快速发展,风电在世界各国出现了飞跃式发展.20世纪90年代以来,风电装机规模大幅增长,根据世界风能协会(World Wind Energy Association,WWEA)统计,2018年全球新增53.9 GW的风电装机,中国占25.9 GW,成为全球风电规模最大的国家.在全球气候变暖的背景下,风能对缓解能源供应压力、改善能源结构、减少环境污染和温室气体排放等方面有重要作用[1],但是大规模风电场的建设和运行对气候和生态环境的影响也受到越来越多的关注. ...
Energy technologies and natural environments: The search for compatibility
0
1978
Wind power and planning: The environmental impact of wind farms in the UK
0
1993
Environmental impact of non-conventional energy sources
0
1995
Can large wind farms affect local meteorology?
4
2004
... 随着风电场的规模越来越大,目前已经有一些推测指出风电场可能引起气候变化.Roy等[5]和Keith等[6]首次提出大规模风电场的运行可能会影响局地和全球气候.在部署风电场的地区,当风力穿过风机叶片时,风的动能相当大一部分被涡轮机提取而转化为电能[7].这种能量之间的转换影响陆地表面和大气层之间的自然能量交换扰动和循环模式,改变风电场及其周边地区的天气和局地气候,从而影响全球气候. ...
... The research on the climate effect of wind farms
Table 1作者 | 年份 | 参考文献 | 研究地区 | 数据和模式 | 风机参数化方案 |
---|
Roy等 | 2004 | [5] | 北美大平原 | RAMS(Regional Atmospheric Modeling System) | 动量汇和湍流源 |
Keith等 | 2004 | [6] | 北美、欧洲和亚洲 | NCAR GCM(Global Climate Model developed by National Center for Atmospheric Research)和GFDL AM(Atmospheric Model developed by Geophysical ...
... Roy等[5]用动量汇和湍流动能源表示风电场,模拟了美国Oklahoma地区假想的大型风电场在天气尺度上对当地气候的可能影响.模拟结果表明,风机叶片产生涡流,增加近地表扰动,增强动量、热量的垂直混合,影响温度、湿度和地表感热潜热通量的垂直分布,导致表面空气变暖变干,降低地表感热通量.由于夜间的低空急流使得边界层处于层结稳定状态,轮毂高度水平的风速最强,动量、湿度和温度的垂直梯度大,垂直混合增强,因此近地面增温效应在清晨的时候最强烈.Roy等[19]对观测资料的分析结果表明,风电场在夜间和清晨的时候,下风向区域的近地表空气温度比上风向区域高,其他时间上风向区域的近地表空气温度高于下风向区域.风电场在夜间具有增温效应,白天具有降温效应.在夜间稳定大气中,风机尾流效应使得垂直混合增强,导致近地表变暖.在白天不稳定大气中,近地表变冷. ...
... 胡菊[35]使用A1B情境下的EH5OM数据,模拟表明甘肃省河西地区风电场及其下风向区域增温幅度最大仅约0.3 ℃;一天中最强增温出现在早晨和下午,而最弱增温出现在夜间,这与Roy等[5]的模拟结果不同.Cervarich等[22]在WRF模型中采用实际边界条件,模拟结果证实了Zhou等[33]的研究结果,夜间风电场下风向区域温度增加,白天地表温度变化信号比较弱,地表温度模式和风机位置之间没有明确的对应关系.模拟的地表温度变化比MODIS观测到的温度变化小得多.Geng等[24]利用真实初始和边界条件驱动WRF模型,也得到了相似的结果,此外他们还发现风电场尾流区域在下风方向上有明显的异常降温效应.下风向远距离的降温效应目前还未从卫星观测或者现场观测中发现,但是Fitch等[13]在理想化模拟中,也得到了夜间近地表降温效应.这可能与模式的能量约束有关. ...
The influence of large-scale wind power on global climate
3
2004
... 随着风电场的规模越来越大,目前已经有一些推测指出风电场可能引起气候变化.Roy等[5]和Keith等[6]首次提出大规模风电场的运行可能会影响局地和全球气候.在部署风电场的地区,当风力穿过风机叶片时,风的动能相当大一部分被涡轮机提取而转化为电能[7].这种能量之间的转换影响陆地表面和大气层之间的自然能量交换扰动和循环模式,改变风电场及其周边地区的天气和局地气候,从而影响全球气候. ...
... The research on the climate effect of wind farms Table 1作者 | 年份 | 参考文献 | 研究地区 | 数据和模式 | 风机参数化方案 |
---|
Roy等 | 2004 | [5] | 北美大平原 | RAMS(Regional Atmospheric Modeling System) | 动量汇和湍流源 | Keith等 | 2004 | [6] | 北美、欧洲和亚洲 | NCAR GCM(Global Climate Model developed by National Center for Atmospheric Research)和GFDL AM(Atmospheric Model developed by Geophysical ...
... Keith等[6]模拟了假想的大规模风电场对全球气候的影响.结果显示在风电场地区地表温度的变化可达1 ℃,地表风速的变化可以达到几米每秒,同时在扰动区域数千公里以外的非风电场区域也观察到同样大小的温度变化,因此推测风机对气候的主要影响机制具有非局部性.Kirk-Davidoff等[27]进一步证实了这种非局部效应,并指出粗糙度异常对应一个平均风的罗斯贝波响应,这种响应的大小与粗糙区域的水平长度尺度以及粗糙度异常的大小成比例. ...
Review of Impacts of High Wind Penetration in Electricity Networks
1
2005
... 随着风电场的规模越来越大,目前已经有一些推测指出风电场可能引起气候变化.Roy等[5]和Keith等[6]首次提出大规模风电场的运行可能会影响局地和全球气候.在部署风电场的地区,当风力穿过风机叶片时,风的动能相当大一部分被涡轮机提取而转化为电能[7].这种能量之间的转换影响陆地表面和大气层之间的自然能量交换扰动和循环模式,改变风电场及其周边地区的天气和局地气候,从而影响全球气候. ...
Advances in assessment on impacts of wind farms upon climate change
1
2011
... 总结风电场气候效应研究的相关文献,目前主要通过风电场现场观测数据、卫星遥感数据和数值模拟来研究风电场对全球和局地气候的潜在影响.风电场现场观测气象要素的变化直接反映了风电场对气候的影响,但是由于现场观测数据种类较少[8]、可用性有限、成本高,因此目前使用风电场现场观测实验来分析其气候效应的相关研究较少;卫星遥感观测数据成本较低,可以确定风电场在更大范围的时空尺度上对气候的影响;受观测数据的限制,数值模拟是目前研究风电场气候效应的主要工具,主要通过在大涡模拟(Large Eddy Simulation, LES)模型[9~14]、中尺度气候模型[15~26]和全球气候模式[27~32]3种不同尺度的模型中对风机进行参数化,研究风电场对局地(小于几百平方公里)天气、区域(约100×104 km2)乃至全球(大陆或洲尺度)气候的影响.LES模式分辨率高,用来模拟大规模风电场时,计算量大,成本昂贵.全球气候模式分辨率粗糙,对风机尾流中的湍流模拟可能不太准确[12,31].中尺度模式与大气环流模式相比,时空分辨率较高,适用于模拟大型风电场在中小尺度上的区域气候影响.模型中使用各种不同的参数化方法来研究风电场对气候的影响.在流体力学或者LES中,对单个风机施加在局部气流上的拖曳实现直接显式参数化;在区域或者中尺度模型中,通常通过对上升的拖曳和湍流混合进行显式处理,代表多个风机集合;在天气学或者全球尺度上,通过增大表面空气动力学粗糙度长度来表示风电场. ...
风电场对气候变化影响研究进展
1
2011
... 总结风电场气候效应研究的相关文献,目前主要通过风电场现场观测数据、卫星遥感数据和数值模拟来研究风电场对全球和局地气候的潜在影响.风电场现场观测气象要素的变化直接反映了风电场对气候的影响,但是由于现场观测数据种类较少[8]、可用性有限、成本高,因此目前使用风电场现场观测实验来分析其气候效应的相关研究较少;卫星遥感观测数据成本较低,可以确定风电场在更大范围的时空尺度上对气候的影响;受观测数据的限制,数值模拟是目前研究风电场气候效应的主要工具,主要通过在大涡模拟(Large Eddy Simulation, LES)模型[9~14]、中尺度气候模型[15~26]和全球气候模式[27~32]3种不同尺度的模型中对风机进行参数化,研究风电场对局地(小于几百平方公里)天气、区域(约100×104 km2)乃至全球(大陆或洲尺度)气候的影响.LES模式分辨率高,用来模拟大规模风电场时,计算量大,成本昂贵.全球气候模式分辨率粗糙,对风机尾流中的湍流模拟可能不太准确[12,31].中尺度模式与大气环流模式相比,时空分辨率较高,适用于模拟大型风电场在中小尺度上的区域气候影响.模型中使用各种不同的参数化方法来研究风电场对气候的影响.在流体力学或者LES中,对单个风机施加在局部气流上的拖曳实现直接显式参数化;在区域或者中尺度模型中,通常通过对上升的拖曳和湍流混合进行显式处理,代表多个风机集合;在天气学或者全球尺度上,通过增大表面空气动力学粗糙度长度来表示风电场. ...
Large Eddy Simulation study of a fully developed thermal wind-turbine array boundary layer
0
2010
Large eddy simulation study of scalar transport in fully developed wind-turbine array boundary layers
0
2011
Large-eddy simulation of a very large wind farm in a stable atmospheric boundary layer
1
2011
... Fitch等[12]在WRF模型中增加空气动力学粗糙度长度表示风电场,发现风电场地区近地面温度变化达1~2 ℃,但是在LES中用上升动量汇来表示风电场,发现温度变化通常小于0.5 ℃.由此可见,不同参数化方法模拟结果可相差2~4倍.增加粗糙度的方法通常夸大了感热通量,导致温度变化更大.但是两种方法模拟出来的尾流在白天和夜晚均呈现出几乎相反的结构,这与观测事实一致.他们在LES中发现风电场覆盖面积为10 km×10 km时,风电场对局地气流及其下风向区域(达60 km)有显著影响[13].Lu等[11,42]进一步发现在稳定大气层结条件下,风电场的存在可以改变大气边界层的稳定性,大气边界层厚度增加,地表热通量减少,近地表出现轻微的降温. ...
Parameterization of wind farms in climate models
3
2013
... 总结风电场气候效应研究的相关文献,目前主要通过风电场现场观测数据、卫星遥感数据和数值模拟来研究风电场对全球和局地气候的潜在影响.风电场现场观测气象要素的变化直接反映了风电场对气候的影响,但是由于现场观测数据种类较少[8]、可用性有限、成本高,因此目前使用风电场现场观测实验来分析其气候效应的相关研究较少;卫星遥感观测数据成本较低,可以确定风电场在更大范围的时空尺度上对气候的影响;受观测数据的限制,数值模拟是目前研究风电场气候效应的主要工具,主要通过在大涡模拟(Large Eddy Simulation, LES)模型[9~14]、中尺度气候模型[15~26]和全球气候模式[27~32]3种不同尺度的模型中对风机进行参数化,研究风电场对局地(小于几百平方公里)天气、区域(约100×104 km2)乃至全球(大陆或洲尺度)气候的影响.LES模式分辨率高,用来模拟大规模风电场时,计算量大,成本昂贵.全球气候模式分辨率粗糙,对风机尾流中的湍流模拟可能不太准确[12,31].中尺度模式与大气环流模式相比,时空分辨率较高,适用于模拟大型风电场在中小尺度上的区域气候影响.模型中使用各种不同的参数化方法来研究风电场对气候的影响.在流体力学或者LES中,对单个风机施加在局部气流上的拖曳实现直接显式参数化;在区域或者中尺度模型中,通常通过对上升的拖曳和湍流混合进行显式处理,代表多个风机集合;在天气学或者全球尺度上,通过增大表面空气动力学粗糙度长度来表示风电场. ...
... Fluid Dynamics Laboratory)2 | 改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 | Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 | Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 | Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 | Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 | Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) | Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 | Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 | Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — | Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — | Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 | 胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 | Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — | Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — | Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 | Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 | Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 | 徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — | Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 | Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — | Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 | Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 | Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 | Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Fitch等[12]在WRF模型中增加空气动力学粗糙度长度表示风电场,发现风电场地区近地面温度变化达1~2 ℃,但是在LES中用上升动量汇来表示风电场,发现温度变化通常小于0.5 ℃.由此可见,不同参数化方法模拟结果可相差2~4倍.增加粗糙度的方法通常夸大了感热通量,导致温度变化更大.但是两种方法模拟出来的尾流在白天和夜晚均呈现出几乎相反的结构,这与观测事实一致.他们在LES中发现风电场覆盖面积为10 km×10 km时,风电场对局地气流及其下风向区域(达60 km)有显著影响[13].Lu等[11,42]进一步发现在稳定大气层结条件下,风电场的存在可以改变大气边界层的稳定性,大气边界层厚度增加,地表热通量减少,近地表出现轻微的降温. ...
Mesoscale influences of wind farms throughout a diurnal cycle
2
2013
... Fitch等[12]在WRF模型中增加空气动力学粗糙度长度表示风电场,发现风电场地区近地面温度变化达1~2 ℃,但是在LES中用上升动量汇来表示风电场,发现温度变化通常小于0.5 ℃.由此可见,不同参数化方法模拟结果可相差2~4倍.增加粗糙度的方法通常夸大了感热通量,导致温度变化更大.但是两种方法模拟出来的尾流在白天和夜晚均呈现出几乎相反的结构,这与观测事实一致.他们在LES中发现风电场覆盖面积为10 km×10 km时,风电场对局地气流及其下风向区域(达60 km)有显著影响[13].Lu等[11,42]进一步发现在稳定大气层结条件下,风电场的存在可以改变大气边界层的稳定性,大气边界层厚度增加,地表热通量减少,近地表出现轻微的降温. ...
... 胡菊[35]使用A1B情境下的EH5OM数据,模拟表明甘肃省河西地区风电场及其下风向区域增温幅度最大仅约0.3 ℃;一天中最强增温出现在早晨和下午,而最弱增温出现在夜间,这与Roy等[5]的模拟结果不同.Cervarich等[22]在WRF模型中采用实际边界条件,模拟结果证实了Zhou等[33]的研究结果,夜间风电场下风向区域温度增加,白天地表温度变化信号比较弱,地表温度模式和风机位置之间没有明确的对应关系.模拟的地表温度变化比MODIS观测到的温度变化小得多.Geng等[24]利用真实初始和边界条件驱动WRF模型,也得到了相似的结果,此外他们还发现风电场尾流区域在下风方向上有明显的异常降温效应.下风向远距离的降温效应目前还未从卫星观测或者现场观测中发现,但是Fitch等[13]在理想化模拟中,也得到了夜间近地表降温效应.这可能与模式的能量约束有关. ...
Implementation of a generalized actuator disk wind turbine model into the weather research and forecasting model for large-eddy simulation applications
0
2014
Evaluation of a wind-farm parametrization in a regional climate model using large eddy simulations
0
2016
Wind energy and climate: Modeling the atmospheric impacts of wind energy turbines
1
2007
... Fluid Dynamics Laboratory)2 | 改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 |
Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
Understanding the impacts of wind farms on climate
0
2007
Simulating impacts of wind farms on local hydrometeorology
2
2011
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Roy[18]将商业涡轮机的真实数据集成到次网格尺度的风机参数化方案和初始条件中,研究了风电场对近地表温度、湿度和地表感热潜热通量的影响以及风电场下风向区域影响的空间分布,特别强调了风电场空间尺度的重要性.模拟结果表明,风电场对以上要素的影响依赖于大气相当位温的递减率和混合比,影响幅度不仅受轮毂高度风速的限制,而且在一定程度上取决于风电场的大小.风电场对其下风向18~23 km区域的水文气象有影响,风电场尾流的典型长度尺度约为20 km. ...
Impacts of wind farms on surface air temperatures
3
2010
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Roy等[5]用动量汇和湍流动能源表示风电场,模拟了美国Oklahoma地区假想的大型风电场在天气尺度上对当地气候的可能影响.模拟结果表明,风机叶片产生涡流,增加近地表扰动,增强动量、热量的垂直混合,影响温度、湿度和地表感热潜热通量的垂直分布,导致表面空气变暖变干,降低地表感热通量.由于夜间的低空急流使得边界层处于层结稳定状态,轮毂高度水平的风速最强,动量、湿度和温度的垂直梯度大,垂直混合增强,因此近地面增温效应在清晨的时候最强烈.Roy等[19]对观测资料的分析结果表明,风电场在夜间和清晨的时候,下风向区域的近地表空气温度比上风向区域高,其他时间上风向区域的近地表空气温度高于下风向区域.风电场在夜间具有增温效应,白天具有降温效应.在夜间稳定大气中,风机尾流效应使得垂直混合增强,导致近地表变暖.在白天不稳定大气中,近地表变冷. ...
... Zhou等[33]基于MODIS卫星数据,通过对德克萨斯中西部地区4个风电场和附近非风电场区域以及风机安装前和安装后的气温进行比较,发现相对于附近非风电场地区,风电场区域出现了高达0.72 ℃的增温,夜间这种增温效应尤为明显,与前述风电场观测结果[19]一致.Walsh-Thomas等[34]利用卫星遥感资料,研究了加利福尼亚南部地区的风电场区域温度变化,证实了Zhou等[33]的研究结果.Zhou等[36]进一步指出,风电场引起的夜间增温效应为0.31~0.70 ℃,夜间增温效应夏天比冬天更大,最大增温效应出现在夏季夜间.变暖效应的空间格局、幅度与风力发电机的地理分布耦合性夜间比白天强,夏季比冬季强.通常夜间大气边界层较白天更稳定更薄,风机使得垂直混合增强,产生更强的夜间效应.较强风速和最优发电范围内的风速频率夏季比冬季强,夜间比白天强,可能驱动风机产生更多的扰动,最终导致夏季夜间出现最强烈的增温效应.Harris等[40]在Zhou等[33,36]的研究基础上进一步证实了风电场可以导致夜间增温效应. ...
The effect of a giant wind farm on precipitation in a regional climate model
2
2011
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Fiedler等[20]在WRF中发现大型风电场会对季节天气和降雨量产生明显影响,62个暖季的平均降雨量中,风电场东南部和周围的多个州区域降雨量增加了1%.作者认为可能是由于风电场在一定程度上阻碍了来自西北部干燥空气的水平对流.Vautard等[23]基于欧盟能源和气候政策,在WRF模型中模拟了当前和2020年情景下风能发电的气候影响,发现冬季降水变化在0~5%. ...
Local and mesoscale impacts of wind farms as parameterized in a mesoscale NWP Model
4
2012
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Barrie等[28]模拟发现北美地区风电场引起的粗糙度扰动与北大西洋上的旋风轨迹和发展的重大变化有关.Wang等[29]指出,当2100年陆上风力发电满足全球能源的10%甚至更多时,可能导致风电场区域地面增温超过1 ℃,低层大气温度也显著升高.他们还使用改进的气候模型进一步研究了不同安装面积和空间密度的大型海上风电场的潜在影响[30].与陆上风电场相反,海上风机装置导致在其安装的近海区域出现地表冷却效应,这种冷却效应主要是由于风机引起的湍流混合增加不能被平均风动能的减少完全抵消,导致从海洋表面到低层大气的潜热通量增强.与陆上风电场相比,海上风机的大规模部署对全球气候的扰动相对较小.Sun等[26]利用实际风电场规模和分布信息,利用Fitch等[21]的风电场参数化模块,模拟了风电场对中国区域气候的影响,结果显示:对2 m气温的影响在±0.5 ℃以内,小于气温的年际变化幅度.Li等[32]在撒哈拉沙区设计了理想的风电场布局方案,模拟了风电场对北部非洲气候的影响,结果显示风电场的存在可以使该区域气温上升、降水增加2倍以上,同时由于植被和降水的正反馈,植被可以得到恢复,降水还会增加80%.结果虽然令人鼓舞,但由于是理想模拟实验,还有待验证. ...
... 综上所述,风力发电机将风能转化为电能,因此大规模风电场可以通过提取动能和改变近地层湍流输送能力,显著影响地表温度、大气环流和水文循环.模式模拟结果表明,大规模风电场可能导致区域气候变化,但是对全球平均影响很小,其影响远远小于温室气体排放引起的预期变化和自然气候的年际变化[23].但由于风电场的全球气候效应研究很难获取相关的现场观测资料,目前主要通过在全球气候模型和大气环流模式中增加地表粗糙度,使用理想化的边界条件和初始条件进行模拟评估,未考虑地形、环境、风电场设备及湍流和风切变的影响,具有较大的不确定性[21]. ...
... Christiansen等[43]利用SAR雷达数据,研究了丹麦地区两座大型海上风电场对风速的影响,发现通过风电场后的平均风速减小8%~9%,风电场下风向5~20 km的范围内,风速会逐渐恢复到经风电场前风速的98%以上;Frandsen等[44]发现对于海上风电场,在下风向6,8和11 km处的风速与进入风电场的风速比值分别为0.86,0.88和0.90,表明风电场对风速的影响可以延伸至其下风向的10 km外,风速的衰减距离最大可达到30~60 km.Fitch等[21]也发现从海上风电场延伸至其60 km下游区域的中性边界层厚度均有风速衰减现象,风电场区域内风速衰减最多可达16%.上面这种风速衰减效应与Rooijmans[45]在MM5中模拟北海地区大规模海上风电场的风速减小现象一致.徐荣会[38]利用现场观测数据,发现内蒙古地区风电场对风速的影响随着周围环境风速的增大而减小.胡菊[35]模拟发现,我国河西走廊地区的大型风电场建成后,风电场的平均风速减小0.3 m/s.刘磊等[46]的研究表明:由于风机的存在,风电厂内风速的损失随着环境风速的增大而减小,损失量与风机的推力系数有关.陈伯龙等[47]利用边界层理论和梯度输送原理,依据动量守恒定律,在大气中性层结条件下建立了风电场的动量吸收模型和风电场下游的动量补偿模型,计算出风电场尾流距离.该尾流距离是风机直径、风塔高度、风机行数、风机动能利用系数、地表粗糙度和风机列间距的函数. ...
Spatiotemporal structure of wind farm-atmospheric boundary layer interactions
2
2013
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... 胡菊[35]使用A1B情境下的EH5OM数据,模拟表明甘肃省河西地区风电场及其下风向区域增温幅度最大仅约0.3 ℃;一天中最强增温出现在早晨和下午,而最弱增温出现在夜间,这与Roy等[5]的模拟结果不同.Cervarich等[22]在WRF模型中采用实际边界条件,模拟结果证实了Zhou等[33]的研究结果,夜间风电场下风向区域温度增加,白天地表温度变化信号比较弱,地表温度模式和风机位置之间没有明确的对应关系.模拟的地表温度变化比MODIS观测到的温度变化小得多.Geng等[24]利用真实初始和边界条件驱动WRF模型,也得到了相似的结果,此外他们还发现风电场尾流区域在下风方向上有明显的异常降温效应.下风向远距离的降温效应目前还未从卫星观测或者现场观测中发现,但是Fitch等[13]在理想化模拟中,也得到了夜间近地表降温效应.这可能与模式的能量约束有关. ...
Regional climate model simulations indicate limited climatic impacts by operational and planned European wind farms
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2014
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... 综上所述,风力发电机将风能转化为电能,因此大规模风电场可以通过提取动能和改变近地层湍流输送能力,显著影响地表温度、大气环流和水文循环.模式模拟结果表明,大规模风电场可能导致区域气候变化,但是对全球平均影响很小,其影响远远小于温室气体排放引起的预期变化和自然气候的年际变化[23].但由于风电场的全球气候效应研究很难获取相关的现场观测资料,目前主要通过在全球气候模型和大气环流模式中增加地表粗糙度,使用理想化的边界条件和初始条件进行模拟评估,未考虑地形、环境、风电场设备及湍流和风切变的影响,具有较大的不确定性[21]. ...
... Fiedler等[20]在WRF中发现大型风电场会对季节天气和降雨量产生明显影响,62个暖季的平均降雨量中,风电场东南部和周围的多个州区域降雨量增加了1%.作者认为可能是由于风电场在一定程度上阻碍了来自西北部干燥空气的水平对流.Vautard等[23]基于欧盟能源和气候政策,在WRF模型中模拟了当前和2020年情景下风能发电的气候影响,发现冬季降水变化在0~5%. ...
Simulating impacts of real-world wind farms on land surface temperature using the WRF Model: Validation with observations
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2017
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... 胡菊[35]使用A1B情境下的EH5OM数据,模拟表明甘肃省河西地区风电场及其下风向区域增温幅度最大仅约0.3 ℃;一天中最强增温出现在早晨和下午,而最弱增温出现在夜间,这与Roy等[5]的模拟结果不同.Cervarich等[22]在WRF模型中采用实际边界条件,模拟结果证实了Zhou等[33]的研究结果,夜间风电场下风向区域温度增加,白天地表温度变化信号比较弱,地表温度模式和风机位置之间没有明确的对应关系.模拟的地表温度变化比MODIS观测到的温度变化小得多.Geng等[24]利用真实初始和边界条件驱动WRF模型,也得到了相似的结果,此外他们还发现风电场尾流区域在下风方向上有明显的异常降温效应.下风向远距离的降温效应目前还未从卫星观测或者现场观测中发现,但是Fitch等[13]在理想化模拟中,也得到了夜间近地表降温效应.这可能与模式的能量约束有关. ...
Impacts of a large array of offshore wind farms on precipitation during hurricane Harvey
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2017
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Pan等[25]的模拟研究表明,近海风电场对24小时累积降水的分布有很大影响,岸上、风电场下游明显减少,近海区域、风电场及其上游区域明显增加.在4个案例中,空间平均的24小时累积降水量分别下降了37%,28%,20%和25%.与无风机的控制案例对比,岸上降水减少区域的水平风散度增大,垂直速度降低.胡菊[35]利用RegCM对我国西北干旱区进行模拟,结果显示,大型陆上风电场增加了大气对流特性,对流降水日增加1~1.5 d/a,受水汽和地形的影响,降水量在部分地区没有相应增加,风电场区域降水量减少,对流降雨量变化范围为-5~+5 mm,占全年降雨量变化的主要部分. ...
The impacts of Chinese wind farms on climate
2
2018
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Barrie等[28]模拟发现北美地区风电场引起的粗糙度扰动与北大西洋上的旋风轨迹和发展的重大变化有关.Wang等[29]指出,当2100年陆上风力发电满足全球能源的10%甚至更多时,可能导致风电场区域地面增温超过1 ℃,低层大气温度也显著升高.他们还使用改进的气候模型进一步研究了不同安装面积和空间密度的大型海上风电场的潜在影响[30].与陆上风电场相反,海上风机装置导致在其安装的近海区域出现地表冷却效应,这种冷却效应主要是由于风机引起的湍流混合增加不能被平均风动能的减少完全抵消,导致从海洋表面到低层大气的潜热通量增强.与陆上风电场相比,海上风机的大规模部署对全球气候的扰动相对较小.Sun等[26]利用实际风电场规模和分布信息,利用Fitch等[21]的风电场参数化模块,模拟了风电场对中国区域气候的影响,结果显示:对2 m气温的影响在±0.5 ℃以内,小于气温的年际变化幅度.Li等[32]在撒哈拉沙区设计了理想的风电场布局方案,模拟了风电场对北部非洲气候的影响,结果显示风电场的存在可以使该区域气温上升、降水增加2倍以上,同时由于植被和降水的正反馈,植被可以得到恢复,降水还会增加80%.结果虽然令人鼓舞,但由于是理想模拟实验,还有待验证. ...
On the climate impact of surface roughness anomalies
2
2008
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Keith等[6]模拟了假想的大规模风电场对全球气候的影响.结果显示在风电场地区地表温度的变化可达1 ℃,地表风速的变化可以达到几米每秒,同时在扰动区域数千公里以外的非风电场区域也观察到同样大小的温度变化,因此推测风机对气候的主要影响机制具有非局部性.Kirk-Davidoff等[27]进一步证实了这种非局部效应,并指出粗糙度异常对应一个平均风的罗斯贝波响应,这种响应的大小与粗糙区域的水平长度尺度以及粗糙度异常的大小成比例. ...
Weather response to a large wind turbine array
2
2010
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Barrie等[28]模拟发现北美地区风电场引起的粗糙度扰动与北大西洋上的旋风轨迹和发展的重大变化有关.Wang等[29]指出,当2100年陆上风力发电满足全球能源的10%甚至更多时,可能导致风电场区域地面增温超过1 ℃,低层大气温度也显著升高.他们还使用改进的气候模型进一步研究了不同安装面积和空间密度的大型海上风电场的潜在影响[30].与陆上风电场相反,海上风机装置导致在其安装的近海区域出现地表冷却效应,这种冷却效应主要是由于风机引起的湍流混合增加不能被平均风动能的减少完全抵消,导致从海洋表面到低层大气的潜热通量增强.与陆上风电场相比,海上风机的大规模部署对全球气候的扰动相对较小.Sun等[26]利用实际风电场规模和分布信息,利用Fitch等[21]的风电场参数化模块,模拟了风电场对中国区域气候的影响,结果显示:对2 m气温的影响在±0.5 ℃以内,小于气温的年际变化幅度.Li等[32]在撒哈拉沙区设计了理想的风电场布局方案,模拟了风电场对北部非洲气候的影响,结果显示风电场的存在可以使该区域气温上升、降水增加2倍以上,同时由于植被和降水的正反馈,植被可以得到恢复,降水还会增加80%.结果虽然令人鼓舞,但由于是理想模拟实验,还有待验证. ...
Potential climatic impacts and reliability of very large-scale wind farms
2
2010
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Barrie等[28]模拟发现北美地区风电场引起的粗糙度扰动与北大西洋上的旋风轨迹和发展的重大变化有关.Wang等[29]指出,当2100年陆上风力发电满足全球能源的10%甚至更多时,可能导致风电场区域地面增温超过1 ℃,低层大气温度也显著升高.他们还使用改进的气候模型进一步研究了不同安装面积和空间密度的大型海上风电场的潜在影响[30].与陆上风电场相反,海上风机装置导致在其安装的近海区域出现地表冷却效应,这种冷却效应主要是由于风机引起的湍流混合增加不能被平均风动能的减少完全抵消,导致从海洋表面到低层大气的潜热通量增强.与陆上风电场相比,海上风机的大规模部署对全球气候的扰动相对较小.Sun等[26]利用实际风电场规模和分布信息,利用Fitch等[21]的风电场参数化模块,模拟了风电场对中国区域气候的影响,结果显示:对2 m气温的影响在±0.5 ℃以内,小于气温的年际变化幅度.Li等[32]在撒哈拉沙区设计了理想的风电场布局方案,模拟了风电场对北部非洲气候的影响,结果显示风电场的存在可以使该区域气温上升、降水增加2倍以上,同时由于植被和降水的正反馈,植被可以得到恢复,降水还会增加80%.结果虽然令人鼓舞,但由于是理想模拟实验,还有待验证. ...
Potential climatic impacts and reliability of large-scale offshore wind farms
2
2011
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Barrie等[28]模拟发现北美地区风电场引起的粗糙度扰动与北大西洋上的旋风轨迹和发展的重大变化有关.Wang等[29]指出,当2100年陆上风力发电满足全球能源的10%甚至更多时,可能导致风电场区域地面增温超过1 ℃,低层大气温度也显著升高.他们还使用改进的气候模型进一步研究了不同安装面积和空间密度的大型海上风电场的潜在影响[30].与陆上风电场相反,海上风机装置导致在其安装的近海区域出现地表冷却效应,这种冷却效应主要是由于风机引起的湍流混合增加不能被平均风动能的减少完全抵消,导致从海洋表面到低层大气的潜热通量增强.与陆上风电场相比,海上风机的大规模部署对全球气候的扰动相对较小.Sun等[26]利用实际风电场规模和分布信息,利用Fitch等[21]的风电场参数化模块,模拟了风电场对中国区域气候的影响,结果显示:对2 m气温的影响在±0.5 ℃以内,小于气温的年际变化幅度.Li等[32]在撒哈拉沙区设计了理想的风电场布局方案,模拟了风电场对北部非洲气候的影响,结果显示风电场的存在可以使该区域气温上升、降水增加2倍以上,同时由于植被和降水的正反馈,植被可以得到恢复,降水还会增加80%.结果虽然令人鼓舞,但由于是理想模拟实验,还有待验证. ...
Climate impacts of large-Scale wind farms as Parameterized in a global climate model
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2015
... 总结风电场气候效应研究的相关文献,目前主要通过风电场现场观测数据、卫星遥感数据和数值模拟来研究风电场对全球和局地气候的潜在影响.风电场现场观测气象要素的变化直接反映了风电场对气候的影响,但是由于现场观测数据种类较少[8]、可用性有限、成本高,因此目前使用风电场现场观测实验来分析其气候效应的相关研究较少;卫星遥感观测数据成本较低,可以确定风电场在更大范围的时空尺度上对气候的影响;受观测数据的限制,数值模拟是目前研究风电场气候效应的主要工具,主要通过在大涡模拟(Large Eddy Simulation, LES)模型[9~14]、中尺度气候模型[15~26]和全球气候模式[27~32]3种不同尺度的模型中对风机进行参数化,研究风电场对局地(小于几百平方公里)天气、区域(约100×104 km2)乃至全球(大陆或洲尺度)气候的影响.LES模式分辨率高,用来模拟大规模风电场时,计算量大,成本昂贵.全球气候模式分辨率粗糙,对风机尾流中的湍流模拟可能不太准确[12,31].中尺度模式与大气环流模式相比,时空分辨率较高,适用于模拟大型风电场在中小尺度上的区域气候影响.模型中使用各种不同的参数化方法来研究风电场对气候的影响.在流体力学或者LES中,对单个风机施加在局部气流上的拖曳实现直接显式参数化;在区域或者中尺度模型中,通常通过对上升的拖曳和湍流混合进行显式处理,代表多个风机集合;在天气学或者全球尺度上,通过增大表面空气动力学粗糙度长度来表示风电场. ...
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Fitch[31]在全球气候模型CAM5中,用上升的动量汇和增强的湍流源来表示风机涡轮叶片,模拟了不同装机容量(2.5,10和20 TW)的风电场对温度等的影响.结果表明,随着装机容量增加,风电场对区域和全球气候的影响增大,风电场区域的最大温度变化小于0.7 ℃,对风速和湍流的影响更显著. ...
Climate model shows large-scale wind and solar farms in the Sahara increase rain and vegetation
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2018
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Barrie等[28]模拟发现北美地区风电场引起的粗糙度扰动与北大西洋上的旋风轨迹和发展的重大变化有关.Wang等[29]指出,当2100年陆上风力发电满足全球能源的10%甚至更多时,可能导致风电场区域地面增温超过1 ℃,低层大气温度也显著升高.他们还使用改进的气候模型进一步研究了不同安装面积和空间密度的大型海上风电场的潜在影响[30].与陆上风电场相反,海上风机装置导致在其安装的近海区域出现地表冷却效应,这种冷却效应主要是由于风机引起的湍流混合增加不能被平均风动能的减少完全抵消,导致从海洋表面到低层大气的潜热通量增强.与陆上风电场相比,海上风机的大规模部署对全球气候的扰动相对较小.Sun等[26]利用实际风电场规模和分布信息,利用Fitch等[21]的风电场参数化模块,模拟了风电场对中国区域气候的影响,结果显示:对2 m气温的影响在±0.5 ℃以内,小于气温的年际变化幅度.Li等[32]在撒哈拉沙区设计了理想的风电场布局方案,模拟了风电场对北部非洲气候的影响,结果显示风电场的存在可以使该区域气温上升、降水增加2倍以上,同时由于植被和降水的正反馈,植被可以得到恢复,降水还会增加80%.结果虽然令人鼓舞,但由于是理想模拟实验,还有待验证. ...
Impacts of wind farms on land surface temperature
5
2012
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Zhou等[33]基于MODIS卫星数据,通过对德克萨斯中西部地区4个风电场和附近非风电场区域以及风机安装前和安装后的气温进行比较,发现相对于附近非风电场地区,风电场区域出现了高达0.72 ℃的增温,夜间这种增温效应尤为明显,与前述风电场观测结果[19]一致.Walsh-Thomas等[34]利用卫星遥感资料,研究了加利福尼亚南部地区的风电场区域温度变化,证实了Zhou等[33]的研究结果.Zhou等[36]进一步指出,风电场引起的夜间增温效应为0.31~0.70 ℃,夜间增温效应夏天比冬天更大,最大增温效应出现在夏季夜间.变暖效应的空间格局、幅度与风力发电机的地理分布耦合性夜间比白天强,夏季比冬季强.通常夜间大气边界层较白天更稳定更薄,风机使得垂直混合增强,产生更强的夜间效应.较强风速和最优发电范围内的风速频率夏季比冬季强,夜间比白天强,可能驱动风机产生更多的扰动,最终导致夏季夜间出现最强烈的增温效应.Harris等[40]在Zhou等[33,36]的研究基础上进一步证实了风电场可以导致夜间增温效应. ...
... [33]的研究结果.Zhou等[36]进一步指出,风电场引起的夜间增温效应为0.31~0.70 ℃,夜间增温效应夏天比冬天更大,最大增温效应出现在夏季夜间.变暖效应的空间格局、幅度与风力发电机的地理分布耦合性夜间比白天强,夏季比冬季强.通常夜间大气边界层较白天更稳定更薄,风机使得垂直混合增强,产生更强的夜间效应.较强风速和最优发电范围内的风速频率夏季比冬季强,夜间比白天强,可能驱动风机产生更多的扰动,最终导致夏季夜间出现最强烈的增温效应.Harris等[40]在Zhou等[33,36]的研究基础上进一步证实了风电场可以导致夜间增温效应. ...
... [33,36]的研究基础上进一步证实了风电场可以导致夜间增温效应. ...
... 胡菊[35]使用A1B情境下的EH5OM数据,模拟表明甘肃省河西地区风电场及其下风向区域增温幅度最大仅约0.3 ℃;一天中最强增温出现在早晨和下午,而最弱增温出现在夜间,这与Roy等[5]的模拟结果不同.Cervarich等[22]在WRF模型中采用实际边界条件,模拟结果证实了Zhou等[33]的研究结果,夜间风电场下风向区域温度增加,白天地表温度变化信号比较弱,地表温度模式和风机位置之间没有明确的对应关系.模拟的地表温度变化比MODIS观测到的温度变化小得多.Geng等[24]利用真实初始和边界条件驱动WRF模型,也得到了相似的结果,此外他们还发现风电场尾流区域在下风方向上有明显的异常降温效应.下风向远距离的降温效应目前还未从卫星观测或者现场观测中发现,但是Fitch等[13]在理想化模拟中,也得到了夜间近地表降温效应.这可能与模式的能量约束有关. ...
Further evidence of impacts of large-scale wind farms on land surface temperature
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2012
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Zhou等[33]基于MODIS卫星数据,通过对德克萨斯中西部地区4个风电场和附近非风电场区域以及风机安装前和安装后的气温进行比较,发现相对于附近非风电场地区,风电场区域出现了高达0.72 ℃的增温,夜间这种增温效应尤为明显,与前述风电场观测结果[19]一致.Walsh-Thomas等[34]利用卫星遥感资料,研究了加利福尼亚南部地区的风电场区域温度变化,证实了Zhou等[33]的研究结果.Zhou等[36]进一步指出,风电场引起的夜间增温效应为0.31~0.70 ℃,夜间增温效应夏天比冬天更大,最大增温效应出现在夏季夜间.变暖效应的空间格局、幅度与风力发电机的地理分布耦合性夜间比白天强,夏季比冬季强.通常夜间大气边界层较白天更稳定更薄,风机使得垂直混合增强,产生更强的夜间效应.较强风速和最优发电范围内的风速频率夏季比冬季强,夜间比白天强,可能驱动风机产生更多的扰动,最终导致夏季夜间出现最强烈的增温效应.Harris等[40]在Zhou等[33,36]的研究基础上进一步证实了风电场可以导致夜间增温效应. ...
Numerical Simulation Research on Impact of Large-scale Wind Farms on Regional Climate
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2012
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... 胡菊[35]使用A1B情境下的EH5OM数据,模拟表明甘肃省河西地区风电场及其下风向区域增温幅度最大仅约0.3 ℃;一天中最强增温出现在早晨和下午,而最弱增温出现在夜间,这与Roy等[5]的模拟结果不同.Cervarich等[22]在WRF模型中采用实际边界条件,模拟结果证实了Zhou等[33]的研究结果,夜间风电场下风向区域温度增加,白天地表温度变化信号比较弱,地表温度模式和风机位置之间没有明确的对应关系.模拟的地表温度变化比MODIS观测到的温度变化小得多.Geng等[24]利用真实初始和边界条件驱动WRF模型,也得到了相似的结果,此外他们还发现风电场尾流区域在下风方向上有明显的异常降温效应.下风向远距离的降温效应目前还未从卫星观测或者现场观测中发现,但是Fitch等[13]在理想化模拟中,也得到了夜间近地表降温效应.这可能与模式的能量约束有关. ...
... Pan等[25]的模拟研究表明,近海风电场对24小时累积降水的分布有很大影响,岸上、风电场下游明显减少,近海区域、风电场及其上游区域明显增加.在4个案例中,空间平均的24小时累积降水量分别下降了37%,28%,20%和25%.与无风机的控制案例对比,岸上降水减少区域的水平风散度增大,垂直速度降低.胡菊[35]利用RegCM对我国西北干旱区进行模拟,结果显示,大型陆上风电场增加了大气对流特性,对流降水日增加1~1.5 d/a,受水汽和地形的影响,降水量在部分地区没有相应增加,风电场区域降水量减少,对流降雨量变化范围为-5~+5 mm,占全年降雨量变化的主要部分. ...
... Christiansen等[43]利用SAR雷达数据,研究了丹麦地区两座大型海上风电场对风速的影响,发现通过风电场后的平均风速减小8%~9%,风电场下风向5~20 km的范围内,风速会逐渐恢复到经风电场前风速的98%以上;Frandsen等[44]发现对于海上风电场,在下风向6,8和11 km处的风速与进入风电场的风速比值分别为0.86,0.88和0.90,表明风电场对风速的影响可以延伸至其下风向的10 km外,风速的衰减距离最大可达到30~60 km.Fitch等[21]也发现从海上风电场延伸至其60 km下游区域的中性边界层厚度均有风速衰减现象,风电场区域内风速衰减最多可达16%.上面这种风速衰减效应与Rooijmans[45]在MM5中模拟北海地区大规模海上风电场的风速减小现象一致.徐荣会[38]利用现场观测数据,发现内蒙古地区风电场对风速的影响随着周围环境风速的增大而减小.胡菊[35]模拟发现,我国河西走廊地区的大型风电场建成后,风电场的平均风速减小0.3 m/s.刘磊等[46]的研究表明:由于风机的存在,风电厂内风速的损失随着环境风速的增大而减小,损失量与风机的推力系数有关.陈伯龙等[47]利用边界层理论和梯度输送原理,依据动量守恒定律,在大气中性层结条件下建立了风电场的动量吸收模型和风电场下游的动量补偿模型,计算出风电场尾流距离.该尾流距离是风机直径、风塔高度、风机行数、风机动能利用系数、地表粗糙度和风机列间距的函数. ...
大型风电场建设对区域气候影响的数值模拟研究
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2012
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... 胡菊[35]使用A1B情境下的EH5OM数据,模拟表明甘肃省河西地区风电场及其下风向区域增温幅度最大仅约0.3 ℃;一天中最强增温出现在早晨和下午,而最弱增温出现在夜间,这与Roy等[5]的模拟结果不同.Cervarich等[22]在WRF模型中采用实际边界条件,模拟结果证实了Zhou等[33]的研究结果,夜间风电场下风向区域温度增加,白天地表温度变化信号比较弱,地表温度模式和风机位置之间没有明确的对应关系.模拟的地表温度变化比MODIS观测到的温度变化小得多.Geng等[24]利用真实初始和边界条件驱动WRF模型,也得到了相似的结果,此外他们还发现风电场尾流区域在下风方向上有明显的异常降温效应.下风向远距离的降温效应目前还未从卫星观测或者现场观测中发现,但是Fitch等[13]在理想化模拟中,也得到了夜间近地表降温效应.这可能与模式的能量约束有关. ...
... Pan等[25]的模拟研究表明,近海风电场对24小时累积降水的分布有很大影响,岸上、风电场下游明显减少,近海区域、风电场及其上游区域明显增加.在4个案例中,空间平均的24小时累积降水量分别下降了37%,28%,20%和25%.与无风机的控制案例对比,岸上降水减少区域的水平风散度增大,垂直速度降低.胡菊[35]利用RegCM对我国西北干旱区进行模拟,结果显示,大型陆上风电场增加了大气对流特性,对流降水日增加1~1.5 d/a,受水汽和地形的影响,降水量在部分地区没有相应增加,风电场区域降水量减少,对流降雨量变化范围为-5~+5 mm,占全年降雨量变化的主要部分. ...
... Christiansen等[43]利用SAR雷达数据,研究了丹麦地区两座大型海上风电场对风速的影响,发现通过风电场后的平均风速减小8%~9%,风电场下风向5~20 km的范围内,风速会逐渐恢复到经风电场前风速的98%以上;Frandsen等[44]发现对于海上风电场,在下风向6,8和11 km处的风速与进入风电场的风速比值分别为0.86,0.88和0.90,表明风电场对风速的影响可以延伸至其下风向的10 km外,风速的衰减距离最大可达到30~60 km.Fitch等[21]也发现从海上风电场延伸至其60 km下游区域的中性边界层厚度均有风速衰减现象,风电场区域内风速衰减最多可达16%.上面这种风速衰减效应与Rooijmans[45]在MM5中模拟北海地区大规模海上风电场的风速减小现象一致.徐荣会[38]利用现场观测数据,发现内蒙古地区风电场对风速的影响随着周围环境风速的增大而减小.胡菊[35]模拟发现,我国河西走廊地区的大型风电场建成后,风电场的平均风速减小0.3 m/s.刘磊等[46]的研究表明:由于风机的存在,风电厂内风速的损失随着环境风速的增大而减小,损失量与风机的推力系数有关.陈伯龙等[47]利用边界层理论和梯度输送原理,依据动量守恒定律,在大气中性层结条件下建立了风电场的动量吸收模型和风电场下游的动量补偿模型,计算出风电场尾流距离.该尾流距离是风机直径、风塔高度、风机行数、风机动能利用系数、地表粗糙度和风机列间距的函数. ...
Diurnal and seasonal variations of wind farm impacts on land surface temperature over western Texas
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2013
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Zhou等[33]基于MODIS卫星数据,通过对德克萨斯中西部地区4个风电场和附近非风电场区域以及风机安装前和安装后的气温进行比较,发现相对于附近非风电场地区,风电场区域出现了高达0.72 ℃的增温,夜间这种增温效应尤为明显,与前述风电场观测结果[19]一致.Walsh-Thomas等[34]利用卫星遥感资料,研究了加利福尼亚南部地区的风电场区域温度变化,证实了Zhou等[33]的研究结果.Zhou等[36]进一步指出,风电场引起的夜间增温效应为0.31~0.70 ℃,夜间增温效应夏天比冬天更大,最大增温效应出现在夏季夜间.变暖效应的空间格局、幅度与风力发电机的地理分布耦合性夜间比白天强,夏季比冬季强.通常夜间大气边界层较白天更稳定更薄,风机使得垂直混合增强,产生更强的夜间效应.较强风速和最优发电范围内的风速频率夏季比冬季强,夜间比白天强,可能驱动风机产生更多的扰动,最终导致夏季夜间出现最强烈的增温效应.Harris等[40]在Zhou等[33,36]的研究基础上进一步证实了风电场可以导致夜间增温效应. ...
... ,36]的研究基础上进一步证实了风电场可以导致夜间增温效应. ...
In situ observations of the influence of a large onshore wind farm on near-surface temperature, turbulence intensity and wind speed profiles
2
2013
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Smith等[37]观测美国中西部地区风机尾流发现在下风向距离大于2 km时,风电场对白天的垂直位温梯度没有影响,而夜间位温梯度明显降低.在轮毂高度上,有尾流条件下温度比无尾流条件下高1.6 ℃,与Rajewski等[41]在美国爱荷华州中部地区风电场的观测结果一致.但Armstrong等[39]发现苏格兰地区风电场运行期间,夜间空气仅增温0.18 ℃,绝对湿度增加0.03 g/m3.徐荣会[38]研究结果显示内蒙古地区风电场对3 m以下近地表空气在夜间有增温减湿效应,白天有降温增湿效应. ...
The Impact of Wind Farm on Local Micro Meteorological Environment in Arid Region
3
2014
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Smith等[37]观测美国中西部地区风机尾流发现在下风向距离大于2 km时,风电场对白天的垂直位温梯度没有影响,而夜间位温梯度明显降低.在轮毂高度上,有尾流条件下温度比无尾流条件下高1.6 ℃,与Rajewski等[41]在美国爱荷华州中部地区风电场的观测结果一致.但Armstrong等[39]发现苏格兰地区风电场运行期间,夜间空气仅增温0.18 ℃,绝对湿度增加0.03 g/m3.徐荣会[38]研究结果显示内蒙古地区风电场对3 m以下近地表空气在夜间有增温减湿效应,白天有降温增湿效应. ...
... Christiansen等[43]利用SAR雷达数据,研究了丹麦地区两座大型海上风电场对风速的影响,发现通过风电场后的平均风速减小8%~9%,风电场下风向5~20 km的范围内,风速会逐渐恢复到经风电场前风速的98%以上;Frandsen等[44]发现对于海上风电场,在下风向6,8和11 km处的风速与进入风电场的风速比值分别为0.86,0.88和0.90,表明风电场对风速的影响可以延伸至其下风向的10 km外,风速的衰减距离最大可达到30~60 km.Fitch等[21]也发现从海上风电场延伸至其60 km下游区域的中性边界层厚度均有风速衰减现象,风电场区域内风速衰减最多可达16%.上面这种风速衰减效应与Rooijmans[45]在MM5中模拟北海地区大规模海上风电场的风速减小现象一致.徐荣会[38]利用现场观测数据,发现内蒙古地区风电场对风速的影响随着周围环境风速的增大而减小.胡菊[35]模拟发现,我国河西走廊地区的大型风电场建成后,风电场的平均风速减小0.3 m/s.刘磊等[46]的研究表明:由于风机的存在,风电厂内风速的损失随着环境风速的增大而减小,损失量与风机的推力系数有关.陈伯龙等[47]利用边界层理论和梯度输送原理,依据动量守恒定律,在大气中性层结条件下建立了风电场的动量吸收模型和风电场下游的动量补偿模型,计算出风电场尾流距离.该尾流距离是风机直径、风塔高度、风机行数、风机动能利用系数、地表粗糙度和风机列间距的函数. ...
干旱区风电场对局地微气象环境的影响研究
3
2014
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Smith等[37]观测美国中西部地区风机尾流发现在下风向距离大于2 km时,风电场对白天的垂直位温梯度没有影响,而夜间位温梯度明显降低.在轮毂高度上,有尾流条件下温度比无尾流条件下高1.6 ℃,与Rajewski等[41]在美国爱荷华州中部地区风电场的观测结果一致.但Armstrong等[39]发现苏格兰地区风电场运行期间,夜间空气仅增温0.18 ℃,绝对湿度增加0.03 g/m3.徐荣会[38]研究结果显示内蒙古地区风电场对3 m以下近地表空气在夜间有增温减湿效应,白天有降温增湿效应. ...
... Christiansen等[43]利用SAR雷达数据,研究了丹麦地区两座大型海上风电场对风速的影响,发现通过风电场后的平均风速减小8%~9%,风电场下风向5~20 km的范围内,风速会逐渐恢复到经风电场前风速的98%以上;Frandsen等[44]发现对于海上风电场,在下风向6,8和11 km处的风速与进入风电场的风速比值分别为0.86,0.88和0.90,表明风电场对风速的影响可以延伸至其下风向的10 km外,风速的衰减距离最大可达到30~60 km.Fitch等[21]也发现从海上风电场延伸至其60 km下游区域的中性边界层厚度均有风速衰减现象,风电场区域内风速衰减最多可达16%.上面这种风速衰减效应与Rooijmans[45]在MM5中模拟北海地区大规模海上风电场的风速减小现象一致.徐荣会[38]利用现场观测数据,发现内蒙古地区风电场对风速的影响随着周围环境风速的增大而减小.胡菊[35]模拟发现,我国河西走廊地区的大型风电场建成后,风电场的平均风速减小0.3 m/s.刘磊等[46]的研究表明:由于风机的存在,风电厂内风速的损失随着环境风速的增大而减小,损失量与风机的推力系数有关.陈伯龙等[47]利用边界层理论和梯度输送原理,依据动量守恒定律,在大气中性层结条件下建立了风电场的动量吸收模型和风电场下游的动量补偿模型,计算出风电场尾流距离.该尾流距离是风机直径、风塔高度、风机行数、风机动能利用系数、地表粗糙度和风机列间距的函数. ...
Ground-level climate at a peatland wind farm in Scotland is affected by wind turbine operation
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2016
... Fluid Dynamics Laboratory)2
改变地面粗糙度长度、显式拖曳方案 | Adams等 | 2007 | [16] | 加拿大南部 | WRF(Weather Research and Forecasting Model) | 对风施加上升的拖曳力 |
Kirk-Davidoff等 | 2008 | [27] | 北美、欧洲、亚洲 | NCAR CAM3.1 | 地表粗糙度元素 |
Roy等 | 2010 | [19] | 美国加利福尼亚 | 风电场观测数据、RAMS | 动量汇和湍流源 |
Barrie等 | 2010 | [28] | 北美地区 | GCM | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2010 | [29] | 全球 | CCM3 | 地表粗糙度元素 |
Wang等 | 2011 | [30] | 全球近海海域 | CAM(Community Atmospheric Model)3 | 地表粗糙度要素(改变表面拖曳系数) |
Roy | 2011 | [18] | 美国加利福尼亚 | RAMS | 商业涡轮机真实数据,次网格尺度参数化 |
Fiedler等 | 2011 | [20] | 美国东部地区 | WRF 3.0 | WRF2.0风机参数化 |
Zhou等 | 2012 | [33] | 美国德克萨斯中西部地区 | MODIS地表温度数据 | — |
Walsh-Thomas等 | 2012 | [34] | 美国加利福尼亚南部地区 | Landsat5卫星遥感观测温度资料 | — |
Fitch等 | 2012 | [21] | 美国 | WRF3.3 | 平均流上加一个动量汇,将动能转化成电流和湍流动能 |
胡菊 | 2012 | [35] | 中国河西走廊 | RegCM(Regional Climate Model)4.1 | 增加地表粗糙度 |
Zhou等 | 2013 | [36] | 德克萨斯州西部 | MODIS地表温度数据 | — |
Smith等 | 2013 | [37] | 美国中西部地区 | 风电场观测数据 | — |
Cervarich等 | 2013 | [22] | 美国德克萨斯中西部 | WRF | 动量汇和湍流源 |
Fitch等 | 2013 | [12] | 美国堪萨斯州 | WRF和LES | 增加地表粗糙度、动量汇和湍流源 |
Vautard等 | 2014 | [23] | 欧洲地区 | WRF | 提取动量和产生额外的湍流动能 |
徐荣会 | 2014 | [38] | 内蒙古自治区中部苏尼特右旗 | 风电场野外观测数据 | — |
Fitch | 2015 | [31] | 全球 | CAM5 | 动量汇和湍流源 |
Armstrong等 | 2016 | [39] | 苏格兰地区 | 风电场观测数据 | — |
Geng等 | 2017 | [24] | 德克萨斯中西部 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Pan等 | 2017 | [25] | 美国德克萨斯州沿岸 | WRF | 上升的阻力和湍流动能源 |
Sun等 | 2018 | [26] | 中国 | WRF | WRF2.0风机参数化 |
Li等 | 2018 | [32] | 撒哈拉 | WRF | 增加地表粗糙度 |
注:“—”表示无风机参数化方法 ...
... Smith等[37]观测美国中西部地区风机尾流发现在下风向距离大于2 km时,风电场对白天的垂直位温梯度没有影响,而夜间位温梯度明显降低.在轮毂高度上,有尾流条件下温度比无尾流条件下高1.6 ℃,与Rajewski等[41]在美国爱荷华州中部地区风电场的观测结果一致.但Armstrong等[39]发现苏格兰地区风电场运行期间,夜间空气仅增温0.18 ℃,绝对湿度增加0.03 g/m3.徐荣会[38]研究结果显示内蒙古地区风电场对3 m以下近地表空气在夜间有增温减湿效应,白天有降温增湿效应. ...
Satellite observations of wind farm impacts on nocturnal land surface temperature in Iowa
1
2014
... Zhou等[33]基于MODIS卫星数据,通过对德克萨斯中西部地区4个风电场和附近非风电场区域以及风机安装前和安装后的气温进行比较,发现相对于附近非风电场地区,风电场区域出现了高达0.72 ℃的增温,夜间这种增温效应尤为明显,与前述风电场观测结果[19]一致.Walsh-Thomas等[34]利用卫星遥感资料,研究了加利福尼亚南部地区的风电场区域温度变化,证实了Zhou等[33]的研究结果.Zhou等[36]进一步指出,风电场引起的夜间增温效应为0.31~0.70 ℃,夜间增温效应夏天比冬天更大,最大增温效应出现在夏季夜间.变暖效应的空间格局、幅度与风力发电机的地理分布耦合性夜间比白天强,夏季比冬季强.通常夜间大气边界层较白天更稳定更薄,风机使得垂直混合增强,产生更强的夜间效应.较强风速和最优发电范围内的风速频率夏季比冬季强,夜间比白天强,可能驱动风机产生更多的扰动,最终导致夏季夜间出现最强烈的增温效应.Harris等[40]在Zhou等[33,36]的研究基础上进一步证实了风电场可以导致夜间增温效应. ...
Crop Wind Energy Experiment (CWEX): Observations of surface-layer, boundary layer, and mesoscale interactions with a wind farm
1
2013
... Smith等[37]观测美国中西部地区风机尾流发现在下风向距离大于2 km时,风电场对白天的垂直位温梯度没有影响,而夜间位温梯度明显降低.在轮毂高度上,有尾流条件下温度比无尾流条件下高1.6 ℃,与Rajewski等[41]在美国爱荷华州中部地区风电场的观测结果一致.但Armstrong等[39]发现苏格兰地区风电场运行期间,夜间空气仅增温0.18 ℃,绝对湿度增加0.03 g/m3.徐荣会[38]研究结果显示内蒙古地区风电场对3 m以下近地表空气在夜间有增温减湿效应,白天有降温增湿效应. ...
On the impact of wind farms on a convective atmospheric boundary layer: A large-eddy simulation study
1
2013
... Fitch等[12]在WRF模型中增加空气动力学粗糙度长度表示风电场,发现风电场地区近地面温度变化达1~2 ℃,但是在LES中用上升动量汇来表示风电场,发现温度变化通常小于0.5 ℃.由此可见,不同参数化方法模拟结果可相差2~4倍.增加粗糙度的方法通常夸大了感热通量,导致温度变化更大.但是两种方法模拟出来的尾流在白天和夜晚均呈现出几乎相反的结构,这与观测事实一致.他们在LES中发现风电场覆盖面积为10 km×10 km时,风电场对局地气流及其下风向区域(达60 km)有显著影响[13].Lu等[11,42]进一步发现在稳定大气层结条件下,风电场的存在可以改变大气边界层的稳定性,大气边界层厚度增加,地表热通量减少,近地表出现轻微的降温. ...
Using airborne and satellite SAR for mapping offshore
1
2006
... Christiansen等[43]利用SAR雷达数据,研究了丹麦地区两座大型海上风电场对风速的影响,发现通过风电场后的平均风速减小8%~9%,风电场下风向5~20 km的范围内,风速会逐渐恢复到经风电场前风速的98%以上;Frandsen等[44]发现对于海上风电场,在下风向6,8和11 km处的风速与进入风电场的风速比值分别为0.86,0.88和0.90,表明风电场对风速的影响可以延伸至其下风向的10 km外,风速的衰减距离最大可达到30~60 km.Fitch等[21]也发现从海上风电场延伸至其60 km下游区域的中性边界层厚度均有风速衰减现象,风电场区域内风速衰减最多可达16%.上面这种风速衰减效应与Rooijmans[45]在MM5中模拟北海地区大规模海上风电场的风速减小现象一致.徐荣会[38]利用现场观测数据,发现内蒙古地区风电场对风速的影响随着周围环境风速的增大而减小.胡菊[35]模拟发现,我国河西走廊地区的大型风电场建成后,风电场的平均风速减小0.3 m/s.刘磊等[46]的研究表明:由于风机的存在,风电厂内风速的损失随着环境风速的增大而减小,损失量与风机的推力系数有关.陈伯龙等[47]利用边界层理论和梯度输送原理,依据动量守恒定律,在大气中性层结条件下建立了风电场的动量吸收模型和风电场下游的动量补偿模型,计算出风电场尾流距离.该尾流距离是风机直径、风塔高度、风机行数、风机动能利用系数、地表粗糙度和风机列间距的函数. ...
The making of a second‐generation wind farm efficiency model complex
1
2010
... Christiansen等[43]利用SAR雷达数据,研究了丹麦地区两座大型海上风电场对风速的影响,发现通过风电场后的平均风速减小8%~9%,风电场下风向5~20 km的范围内,风速会逐渐恢复到经风电场前风速的98%以上;Frandsen等[44]发现对于海上风电场,在下风向6,8和11 km处的风速与进入风电场的风速比值分别为0.86,0.88和0.90,表明风电场对风速的影响可以延伸至其下风向的10 km外,风速的衰减距离最大可达到30~60 km.Fitch等[21]也发现从海上风电场延伸至其60 km下游区域的中性边界层厚度均有风速衰减现象,风电场区域内风速衰减最多可达16%.上面这种风速衰减效应与Rooijmans[45]在MM5中模拟北海地区大规模海上风电场的风速减小现象一致.徐荣会[38]利用现场观测数据,发现内蒙古地区风电场对风速的影响随着周围环境风速的增大而减小.胡菊[35]模拟发现,我国河西走廊地区的大型风电场建成后,风电场的平均风速减小0.3 m/s.刘磊等[46]的研究表明:由于风机的存在,风电厂内风速的损失随着环境风速的增大而减小,损失量与风机的推力系数有关.陈伯龙等[47]利用边界层理论和梯度输送原理,依据动量守恒定律,在大气中性层结条件下建立了风电场的动量吸收模型和风电场下游的动量补偿模型,计算出风电场尾流距离.该尾流距离是风机直径、风塔高度、风机行数、风机动能利用系数、地表粗糙度和风机列间距的函数. ...
Impact of a Large-scale Offshore Wind Farm on Meteorology: Numerical Simulations with a Mesoscale Circulation Model
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2004
... Christiansen等[43]利用SAR雷达数据,研究了丹麦地区两座大型海上风电场对风速的影响,发现通过风电场后的平均风速减小8%~9%,风电场下风向5~20 km的范围内,风速会逐渐恢复到经风电场前风速的98%以上;Frandsen等[44]发现对于海上风电场,在下风向6,8和11 km处的风速与进入风电场的风速比值分别为0.86,0.88和0.90,表明风电场对风速的影响可以延伸至其下风向的10 km外,风速的衰减距离最大可达到30~60 km.Fitch等[21]也发现从海上风电场延伸至其60 km下游区域的中性边界层厚度均有风速衰减现象,风电场区域内风速衰减最多可达16%.上面这种风速衰减效应与Rooijmans[45]在MM5中模拟北海地区大规模海上风电场的风速减小现象一致.徐荣会[38]利用现场观测数据,发现内蒙古地区风电场对风速的影响随着周围环境风速的增大而减小.胡菊[35]模拟发现,我国河西走廊地区的大型风电场建成后,风电场的平均风速减小0.3 m/s.刘磊等[46]的研究表明:由于风机的存在,风电厂内风速的损失随着环境风速的增大而减小,损失量与风机的推力系数有关.陈伯龙等[47]利用边界层理论和梯度输送原理,依据动量守恒定律,在大气中性层结条件下建立了风电场的动量吸收模型和风电场下游的动量补偿模型,计算出风电场尾流距离.该尾流距离是风机直径、风塔高度、风机行数、风机动能利用系数、地表粗糙度和风机列间距的函数. ...
Preliminary estimates of wind energy resources deficit in large wind farm
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2012
... Christiansen等[43]利用SAR雷达数据,研究了丹麦地区两座大型海上风电场对风速的影响,发现通过风电场后的平均风速减小8%~9%,风电场下风向5~20 km的范围内,风速会逐渐恢复到经风电场前风速的98%以上;Frandsen等[44]发现对于海上风电场,在下风向6,8和11 km处的风速与进入风电场的风速比值分别为0.86,0.88和0.90,表明风电场对风速的影响可以延伸至其下风向的10 km外,风速的衰减距离最大可达到30~60 km.Fitch等[21]也发现从海上风电场延伸至其60 km下游区域的中性边界层厚度均有风速衰减现象,风电场区域内风速衰减最多可达16%.上面这种风速衰减效应与Rooijmans[45]在MM5中模拟北海地区大规模海上风电场的风速减小现象一致.徐荣会[38]利用现场观测数据,发现内蒙古地区风电场对风速的影响随着周围环境风速的增大而减小.胡菊[35]模拟发现,我国河西走廊地区的大型风电场建成后,风电场的平均风速减小0.3 m/s.刘磊等[46]的研究表明:由于风机的存在,风电厂内风速的损失随着环境风速的增大而减小,损失量与风机的推力系数有关.陈伯龙等[47]利用边界层理论和梯度输送原理,依据动量守恒定律,在大气中性层结条件下建立了风电场的动量吸收模型和风电场下游的动量补偿模型,计算出风电场尾流距离.该尾流距离是风机直径、风塔高度、风机行数、风机动能利用系数、地表粗糙度和风机列间距的函数. ...
大规模风电场建成后对风能资源影响的研究
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2012
... Christiansen等[43]利用SAR雷达数据,研究了丹麦地区两座大型海上风电场对风速的影响,发现通过风电场后的平均风速减小8%~9%,风电场下风向5~20 km的范围内,风速会逐渐恢复到经风电场前风速的98%以上;Frandsen等[44]发现对于海上风电场,在下风向6,8和11 km处的风速与进入风电场的风速比值分别为0.86,0.88和0.90,表明风电场对风速的影响可以延伸至其下风向的10 km外,风速的衰减距离最大可达到30~60 km.Fitch等[21]也发现从海上风电场延伸至其60 km下游区域的中性边界层厚度均有风速衰减现象,风电场区域内风速衰减最多可达16%.上面这种风速衰减效应与Rooijmans[45]在MM5中模拟北海地区大规模海上风电场的风速减小现象一致.徐荣会[38]利用现场观测数据,发现内蒙古地区风电场对风速的影响随着周围环境风速的增大而减小.胡菊[35]模拟发现,我国河西走廊地区的大型风电场建成后,风电场的平均风速减小0.3 m/s.刘磊等[46]的研究表明:由于风机的存在,风电厂内风速的损失随着环境风速的增大而减小,损失量与风机的推力系数有关.陈伯龙等[47]利用边界层理论和梯度输送原理,依据动量守恒定律,在大气中性层结条件下建立了风电场的动量吸收模型和风电场下游的动量补偿模型,计算出风电场尾流距离.该尾流距离是风机直径、风塔高度、风机行数、风机动能利用系数、地表粗糙度和风机列间距的函数. ...
Model study on the optimal interval distance among wind farms in large-scale wind farm
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2012
... Christiansen等[43]利用SAR雷达数据,研究了丹麦地区两座大型海上风电场对风速的影响,发现通过风电场后的平均风速减小8%~9%,风电场下风向5~20 km的范围内,风速会逐渐恢复到经风电场前风速的98%以上;Frandsen等[44]发现对于海上风电场,在下风向6,8和11 km处的风速与进入风电场的风速比值分别为0.86,0.88和0.90,表明风电场对风速的影响可以延伸至其下风向的10 km外,风速的衰减距离最大可达到30~60 km.Fitch等[21]也发现从海上风电场延伸至其60 km下游区域的中性边界层厚度均有风速衰减现象,风电场区域内风速衰减最多可达16%.上面这种风速衰减效应与Rooijmans[45]在MM5中模拟北海地区大规模海上风电场的风速减小现象一致.徐荣会[38]利用现场观测数据,发现内蒙古地区风电场对风速的影响随着周围环境风速的增大而减小.胡菊[35]模拟发现,我国河西走廊地区的大型风电场建成后,风电场的平均风速减小0.3 m/s.刘磊等[46]的研究表明:由于风机的存在,风电厂内风速的损失随着环境风速的增大而减小,损失量与风机的推力系数有关.陈伯龙等[47]利用边界层理论和梯度输送原理,依据动量守恒定律,在大气中性层结条件下建立了风电场的动量吸收模型和风电场下游的动量补偿模型,计算出风电场尾流距离.该尾流距离是风机直径、风塔高度、风机行数、风机动能利用系数、地表粗糙度和风机列间距的函数. ...
大型风电场群风电场布局间距的模型研究
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2012
... Christiansen等[43]利用SAR雷达数据,研究了丹麦地区两座大型海上风电场对风速的影响,发现通过风电场后的平均风速减小8%~9%,风电场下风向5~20 km的范围内,风速会逐渐恢复到经风电场前风速的98%以上;Frandsen等[44]发现对于海上风电场,在下风向6,8和11 km处的风速与进入风电场的风速比值分别为0.86,0.88和0.90,表明风电场对风速的影响可以延伸至其下风向的10 km外,风速的衰减距离最大可达到30~60 km.Fitch等[21]也发现从海上风电场延伸至其60 km下游区域的中性边界层厚度均有风速衰减现象,风电场区域内风速衰减最多可达16%.上面这种风速衰减效应与Rooijmans[45]在MM5中模拟北海地区大规模海上风电场的风速减小现象一致.徐荣会[38]利用现场观测数据,发现内蒙古地区风电场对风速的影响随着周围环境风速的增大而减小.胡菊[35]模拟发现,我国河西走廊地区的大型风电场建成后,风电场的平均风速减小0.3 m/s.刘磊等[46]的研究表明:由于风机的存在,风电厂内风速的损失随着环境风速的增大而减小,损失量与风机的推力系数有关.陈伯龙等[47]利用边界层理论和梯度输送原理,依据动量守恒定律,在大气中性层结条件下建立了风电场的动量吸收模型和风电场下游的动量补偿模型,计算出风电场尾流距离.该尾流距离是风机直径、风塔高度、风机行数、风机动能利用系数、地表粗糙度和风机列间距的函数. ...
Life cycle energy and greenhouse emissions analysis of wind turbines and the effect of size on energy yield
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2009
... 化石燃料排放的温室气体已被公认为是全球变暖的主要原因之一.与传统的化石燃料相比,风力发电是一项绿色无污染的技术,不产生二氧化碳、氮氧化物和二氧化硫等温室气体、微粒和其他形式的空气污染[48].从表2可以看出风能与其他形式的能源相比,环境影响较小.风力发电与常规能源相比,可以减少大气污染,2.5 kW系统可以减少1~2 t二氧化碳排放[50].风能不仅减少二氧化碳的排放,还减少发电对淡水资源的消耗[51].常规电源中的冷凝热力循环部分需要大量的水资源,表3列出了不同形式的发电厂所消耗的水资源,可以看出风电是消耗水资源最少的一种发电形式.此外据报道,马来西亚传统发电厂的平均耗水量约为1.48 L/ (kW·h),而2007年风能运行的消耗量仅为0.004 L/ (kW·h) [54].从环境友好和健康的角度来说,风能是最具有优势的能源[55].尽管风能与化石燃料等相比减少水资源的消耗和环境污染,但是自20世纪70年代开始,国外的一些研究者就开始关注大规模风电场对生态环境的负面影响,比如风机叶片产生的噪音、视觉冲击、鸟类撞击致死事件和电磁干扰等[56~59]. ...
2
... 风能与其他能源的环境影响比较[49] ...
... Comparison of environmental impacts of wind energy and other energy sources[49] ...
Trees.American Wind Energy Association
2
2009
... 风能与其他能源的环境影响比较[49] ...
... Comparison of environmental impacts of wind energy and other energy sources[49] ...
1
2009
... 化石燃料排放的温室气体已被公认为是全球变暖的主要原因之一.与传统的化石燃料相比,风力发电是一项绿色无污染的技术,不产生二氧化碳、氮氧化物和二氧化硫等温室气体、微粒和其他形式的空气污染[48].从表2可以看出风能与其他形式的能源相比,环境影响较小.风力发电与常规能源相比,可以减少大气污染,2.5 kW系统可以减少1~2 t二氧化碳排放[50].风能不仅减少二氧化碳的排放,还减少发电对淡水资源的消耗[51].常规电源中的冷凝热力循环部分需要大量的水资源,表3列出了不同形式的发电厂所消耗的水资源,可以看出风电是消耗水资源最少的一种发电形式.此外据报道,马来西亚传统发电厂的平均耗水量约为1.48 L/ (kW·h),而2007年风能运行的消耗量仅为0.004 L/ (kW·h) [54].从环境友好和健康的角度来说,风能是最具有优势的能源[55].尽管风能与化石燃料等相比减少水资源的消耗和环境污染,但是自20世纪70年代开始,国外的一些研究者就开始关注大规模风电场对生态环境的负面影响,比如风机叶片产生的噪音、视觉冲击、鸟类撞击致死事件和电磁干扰等[56~59]. ...
Environmental impact of wind energy
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2011
... 化石燃料排放的温室气体已被公认为是全球变暖的主要原因之一.与传统的化石燃料相比,风力发电是一项绿色无污染的技术,不产生二氧化碳、氮氧化物和二氧化硫等温室气体、微粒和其他形式的空气污染[48].从表2可以看出风能与其他形式的能源相比,环境影响较小.风力发电与常规能源相比,可以减少大气污染,2.5 kW系统可以减少1~2 t二氧化碳排放[50].风能不仅减少二氧化碳的排放,还减少发电对淡水资源的消耗[51].常规电源中的冷凝热力循环部分需要大量的水资源,表3列出了不同形式的发电厂所消耗的水资源,可以看出风电是消耗水资源最少的一种发电形式.此外据报道,马来西亚传统发电厂的平均耗水量约为1.48 L/ (kW·h),而2007年风能运行的消耗量仅为0.004 L/ (kW·h) [54].从环境友好和健康的角度来说,风能是最具有优势的能源[55].尽管风能与化石燃料等相比减少水资源的消耗和环境污染,但是自20世纪70年代开始,国外的一些研究者就开始关注大规模风电场对生态环境的负面影响,比如风机叶片产生的噪音、视觉冲击、鸟类撞击致死事件和电磁干扰等[56~59]. ...
Electricity Generation Using Small Wind Turbines at Your Home or Farm
2
... 风力发电与其他形式发电技术的水资源消耗比较[52,53] ...
... Comparison of water consumption between wind power and other forms of power technology[52,53] ...
Wind energy comes of age
2
1991
... 风力发电与其他形式发电技术的水资源消耗比较[52,53] ...
... Comparison of water consumption between wind power and other forms of power technology[52,53] ...
1
2009
... 化石燃料排放的温室气体已被公认为是全球变暖的主要原因之一.与传统的化石燃料相比,风力发电是一项绿色无污染的技术,不产生二氧化碳、氮氧化物和二氧化硫等温室气体、微粒和其他形式的空气污染[48].从表2可以看出风能与其他形式的能源相比,环境影响较小.风力发电与常规能源相比,可以减少大气污染,2.5 kW系统可以减少1~2 t二氧化碳排放[50].风能不仅减少二氧化碳的排放,还减少发电对淡水资源的消耗[51].常规电源中的冷凝热力循环部分需要大量的水资源,表3列出了不同形式的发电厂所消耗的水资源,可以看出风电是消耗水资源最少的一种发电形式.此外据报道,马来西亚传统发电厂的平均耗水量约为1.48 L/ (kW·h),而2007年风能运行的消耗量仅为0.004 L/ (kW·h) [54].从环境友好和健康的角度来说,风能是最具有优势的能源[55].尽管风能与化石燃料等相比减少水资源的消耗和环境污染,但是自20世纪70年代开始,国外的一些研究者就开始关注大规模风电场对生态环境的负面影响,比如风机叶片产生的噪音、视觉冲击、鸟类撞击致死事件和电磁干扰等[56~59]. ...
Environmental impact assessment of wind generators in the Czech Republic
1
2008
... 化石燃料排放的温室气体已被公认为是全球变暖的主要原因之一.与传统的化石燃料相比,风力发电是一项绿色无污染的技术,不产生二氧化碳、氮氧化物和二氧化硫等温室气体、微粒和其他形式的空气污染[48].从表2可以看出风能与其他形式的能源相比,环境影响较小.风力发电与常规能源相比,可以减少大气污染,2.5 kW系统可以减少1~2 t二氧化碳排放[50].风能不仅减少二氧化碳的排放,还减少发电对淡水资源的消耗[51].常规电源中的冷凝热力循环部分需要大量的水资源,表3列出了不同形式的发电厂所消耗的水资源,可以看出风电是消耗水资源最少的一种发电形式.此外据报道,马来西亚传统发电厂的平均耗水量约为1.48 L/ (kW·h),而2007年风能运行的消耗量仅为0.004 L/ (kW·h) [54].从环境友好和健康的角度来说,风能是最具有优势的能源[55].尽管风能与化石燃料等相比减少水资源的消耗和环境污染,但是自20世纪70年代开始,国外的一些研究者就开始关注大规模风电场对生态环境的负面影响,比如风机叶片产生的噪音、视觉冲击、鸟类撞击致死事件和电磁干扰等[56~59]. ...
Carbon Footprint of Electricity Generation
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Wind Energy Development Environmental Concerns
0
2010
Wind energy: Increasing deployment, rising environmental concerns
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2014
Environmental issues associated with wind energy—A review
0
2015
Patterns of bat fatalities at wind energy facilities in North America
1
2008
... Arnett等[60]综合美国和加拿大风电场建设后的蝙蝠死亡案例,总结出蝙蝠死亡具有高度变化性和阶段性,在夏末和秋季达到高峰,在低风速时易发生.Drewitt等[61]利用现有风电场研究资料,探讨了风能发展对鸟类的潜在影响,主要包括碰撞、由于干扰造成的位移、屏障效应和栖息地丧失,这些影响可能直接造成鸟类死亡或者改变生存条件及繁殖率,其中风机碰撞引起的鸟类死亡是被广泛关注的风电场生态环境影响之一,也被认为是风电场的主要生态缺陷.Krijgsveld等[62]发现在秋冬季节,荷兰风电场鸟类碰撞率为平均每台风机每天0.08只,而当地鸟类夜间飞行时,碰撞死亡率为0.16%.Kikuchi[63]的研究结果表明,由于风电场致死的鸟类在世界范围内每年达数百万只,特别是稀有猛禽死亡率高,在鸟类迁徙路线上的风电场对鸟类威胁很大;据估计每台风机每年导致的鸟类碰撞死亡数量为0~40只[64].不同地点的鸟类死亡数量有很大差异,有些地方潜在碰撞风险高,另外有些物种也更容易受伤[65]. ...
Assessing the impacts of wind farms on birds
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2006
... Arnett等[60]综合美国和加拿大风电场建设后的蝙蝠死亡案例,总结出蝙蝠死亡具有高度变化性和阶段性,在夏末和秋季达到高峰,在低风速时易发生.Drewitt等[61]利用现有风电场研究资料,探讨了风能发展对鸟类的潜在影响,主要包括碰撞、由于干扰造成的位移、屏障效应和栖息地丧失,这些影响可能直接造成鸟类死亡或者改变生存条件及繁殖率,其中风机碰撞引起的鸟类死亡是被广泛关注的风电场生态环境影响之一,也被认为是风电场的主要生态缺陷.Krijgsveld等[62]发现在秋冬季节,荷兰风电场鸟类碰撞率为平均每台风机每天0.08只,而当地鸟类夜间飞行时,碰撞死亡率为0.16%.Kikuchi[63]的研究结果表明,由于风电场致死的鸟类在世界范围内每年达数百万只,特别是稀有猛禽死亡率高,在鸟类迁徙路线上的风电场对鸟类威胁很大;据估计每台风机每年导致的鸟类碰撞死亡数量为0~40只[64].不同地点的鸟类死亡数量有很大差异,有些地方潜在碰撞风险高,另外有些物种也更容易受伤[65]. ...
Collision risk of birds with modern large wind turbines
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2009
... Arnett等[60]综合美国和加拿大风电场建设后的蝙蝠死亡案例,总结出蝙蝠死亡具有高度变化性和阶段性,在夏末和秋季达到高峰,在低风速时易发生.Drewitt等[61]利用现有风电场研究资料,探讨了风能发展对鸟类的潜在影响,主要包括碰撞、由于干扰造成的位移、屏障效应和栖息地丧失,这些影响可能直接造成鸟类死亡或者改变生存条件及繁殖率,其中风机碰撞引起的鸟类死亡是被广泛关注的风电场生态环境影响之一,也被认为是风电场的主要生态缺陷.Krijgsveld等[62]发现在秋冬季节,荷兰风电场鸟类碰撞率为平均每台风机每天0.08只,而当地鸟类夜间飞行时,碰撞死亡率为0.16%.Kikuchi[63]的研究结果表明,由于风电场致死的鸟类在世界范围内每年达数百万只,特别是稀有猛禽死亡率高,在鸟类迁徙路线上的风电场对鸟类威胁很大;据估计每台风机每年导致的鸟类碰撞死亡数量为0~40只[64].不同地点的鸟类死亡数量有很大差异,有些地方潜在碰撞风险高,另外有些物种也更容易受伤[65]. ...
Adverse impacts of wind power generation on collision behaviour of birds and anti-predator behaviour of squirrels
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2008
... Arnett等[60]综合美国和加拿大风电场建设后的蝙蝠死亡案例,总结出蝙蝠死亡具有高度变化性和阶段性,在夏末和秋季达到高峰,在低风速时易发生.Drewitt等[61]利用现有风电场研究资料,探讨了风能发展对鸟类的潜在影响,主要包括碰撞、由于干扰造成的位移、屏障效应和栖息地丧失,这些影响可能直接造成鸟类死亡或者改变生存条件及繁殖率,其中风机碰撞引起的鸟类死亡是被广泛关注的风电场生态环境影响之一,也被认为是风电场的主要生态缺陷.Krijgsveld等[62]发现在秋冬季节,荷兰风电场鸟类碰撞率为平均每台风机每天0.08只,而当地鸟类夜间飞行时,碰撞死亡率为0.16%.Kikuchi[63]的研究结果表明,由于风电场致死的鸟类在世界范围内每年达数百万只,特别是稀有猛禽死亡率高,在鸟类迁徙路线上的风电场对鸟类威胁很大;据估计每台风机每年导致的鸟类碰撞死亡数量为0~40只[64].不同地点的鸟类死亡数量有很大差异,有些地方潜在碰撞风险高,另外有些物种也更容易受伤[65]. ...
Contextualizing avian mortality: A preliminary appraisal of bird and bat fatalities from wind, fossil-fuel, and nuclear electricity
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2009
... Arnett等[60]综合美国和加拿大风电场建设后的蝙蝠死亡案例,总结出蝙蝠死亡具有高度变化性和阶段性,在夏末和秋季达到高峰,在低风速时易发生.Drewitt等[61]利用现有风电场研究资料,探讨了风能发展对鸟类的潜在影响,主要包括碰撞、由于干扰造成的位移、屏障效应和栖息地丧失,这些影响可能直接造成鸟类死亡或者改变生存条件及繁殖率,其中风机碰撞引起的鸟类死亡是被广泛关注的风电场生态环境影响之一,也被认为是风电场的主要生态缺陷.Krijgsveld等[62]发现在秋冬季节,荷兰风电场鸟类碰撞率为平均每台风机每天0.08只,而当地鸟类夜间飞行时,碰撞死亡率为0.16%.Kikuchi[63]的研究结果表明,由于风电场致死的鸟类在世界范围内每年达数百万只,特别是稀有猛禽死亡率高,在鸟类迁徙路线上的风电场对鸟类威胁很大;据估计每台风机每年导致的鸟类碰撞死亡数量为0~40只[64].不同地点的鸟类死亡数量有很大差异,有些地方潜在碰撞风险高,另外有些物种也更容易受伤[65]. ...
Avian collisions at two wind farms in Tasmania, Australia: Taxonomic and ecological characteristics of colliders versus non-colliders
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2013
... Arnett等[60]综合美国和加拿大风电场建设后的蝙蝠死亡案例,总结出蝙蝠死亡具有高度变化性和阶段性,在夏末和秋季达到高峰,在低风速时易发生.Drewitt等[61]利用现有风电场研究资料,探讨了风能发展对鸟类的潜在影响,主要包括碰撞、由于干扰造成的位移、屏障效应和栖息地丧失,这些影响可能直接造成鸟类死亡或者改变生存条件及繁殖率,其中风机碰撞引起的鸟类死亡是被广泛关注的风电场生态环境影响之一,也被认为是风电场的主要生态缺陷.Krijgsveld等[62]发现在秋冬季节,荷兰风电场鸟类碰撞率为平均每台风机每天0.08只,而当地鸟类夜间飞行时,碰撞死亡率为0.16%.Kikuchi[63]的研究结果表明,由于风电场致死的鸟类在世界范围内每年达数百万只,特别是稀有猛禽死亡率高,在鸟类迁徙路线上的风电场对鸟类威胁很大;据估计每台风机每年导致的鸟类碰撞死亡数量为0~40只[64].不同地点的鸟类死亡数量有很大差异,有些地方潜在碰撞风险高,另外有些物种也更容易受伤[65]. ...
Understanding bird collisions at wind farms: An updated review on the causes and possible mitigation strategies
1
2014
... Marques等[66]通过对大量文献进行回顾,总结了风力涡轮机与鸟类碰撞的相关因素和缓解策略.鸟类碰撞风险与物种特征(如形态、感觉知觉、物候、行为或丰度)、位置(如景观、飞行路线、食物供应和天气)以及风电场特性(涡轮机类型和配置,照明)等一系列因素有关,碰撞风险是由这些因素之间复杂的相互作用引起的.许遐祯等[67]利用鸟类监测数据,研究了风电场对盐城珍禽国家自然保护区鸟类的影响,发现风机转速较慢,鸟类飞行高度高于风机高度时,风机与鸟类的碰撞风险较低. ...
Influence of wind power field on birds in Yancheng national rare waterfowls nature reserve of Jiangsu
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2010
... Marques等[66]通过对大量文献进行回顾,总结了风力涡轮机与鸟类碰撞的相关因素和缓解策略.鸟类碰撞风险与物种特征(如形态、感觉知觉、物候、行为或丰度)、位置(如景观、飞行路线、食物供应和天气)以及风电场特性(涡轮机类型和配置,照明)等一系列因素有关,碰撞风险是由这些因素之间复杂的相互作用引起的.许遐祯等[67]利用鸟类监测数据,研究了风电场对盐城珍禽国家自然保护区鸟类的影响,发现风机转速较慢,鸟类飞行高度高于风机高度时,风机与鸟类的碰撞风险较低. ...
风电场对盐城珍禽国家自然保护区鸟类的影响
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2010
... Marques等[66]通过对大量文献进行回顾,总结了风力涡轮机与鸟类碰撞的相关因素和缓解策略.鸟类碰撞风险与物种特征(如形态、感觉知觉、物候、行为或丰度)、位置(如景观、飞行路线、食物供应和天气)以及风电场特性(涡轮机类型和配置,照明)等一系列因素有关,碰撞风险是由这些因素之间复杂的相互作用引起的.许遐祯等[67]利用鸟类监测数据,研究了风电场对盐城珍禽国家自然保护区鸟类的影响,发现风机转速较慢,鸟类飞行高度高于风机高度时,风机与鸟类的碰撞风险较低. ...
Greater impacts of wind farms on bird populations during construction than subsequent operation: Results of a multi‐site and multi‐species analysis
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2012
... Pearce‐Higgins等[68]使用英国风电场的监测数据,研究了风电场建设和运行期间对高地鸟类繁殖密度的影响,发现红松鸡等的密度在风电场建设期间呈下降趋势,云雀的密度有所增加,风电场建设后,不同鸟的密度恢复程度不同.Farfán等[69]通过研究西班牙南部地区风电场附近的鸟类种群恢复,发现干扰或者撞击对小鸟的影响较小,风电场建设6.5年之后的猛禽数量较刚建设完有所增加,非猛禽类丰度下降,这可能与风电厂内地面小型动物增加有关.Stewart等[70]综合了分布在全球的19个风电场的鸟类丰度数据,得出风电场对鸟类丰度有显著的负面影响,雁形目比其他类群丰度衰退更大,其次是鱼形目、集形目、鹰形目和雀形目;风电场运行时间越长,丰度下降越大;进一步指出风电场在较长的时间尺度上可能具有重大的生物影响,但由于许多研究时段较短,因此相关证据较少,因此,需要更多的长期影响评估. ...
Differential recovery of habitat use by birds after wind farm installation: A multi-year comparison
1
2017
... Pearce‐Higgins等[68]使用英国风电场的监测数据,研究了风电场建设和运行期间对高地鸟类繁殖密度的影响,发现红松鸡等的密度在风电场建设期间呈下降趋势,云雀的密度有所增加,风电场建设后,不同鸟的密度恢复程度不同.Farfán等[69]通过研究西班牙南部地区风电场附近的鸟类种群恢复,发现干扰或者撞击对小鸟的影响较小,风电场建设6.5年之后的猛禽数量较刚建设完有所增加,非猛禽类丰度下降,这可能与风电厂内地面小型动物增加有关.Stewart等[70]综合了分布在全球的19个风电场的鸟类丰度数据,得出风电场对鸟类丰度有显著的负面影响,雁形目比其他类群丰度衰退更大,其次是鱼形目、集形目、鹰形目和雀形目;风电场运行时间越长,丰度下降越大;进一步指出风电场在较长的时间尺度上可能具有重大的生物影响,但由于许多研究时段较短,因此相关证据较少,因此,需要更多的长期影响评估. ...
Poor evidence-base for assessment of wind farm impacts on birds
1
2007
... Pearce‐Higgins等[68]使用英国风电场的监测数据,研究了风电场建设和运行期间对高地鸟类繁殖密度的影响,发现红松鸡等的密度在风电场建设期间呈下降趋势,云雀的密度有所增加,风电场建设后,不同鸟的密度恢复程度不同.Farfán等[69]通过研究西班牙南部地区风电场附近的鸟类种群恢复,发现干扰或者撞击对小鸟的影响较小,风电场建设6.5年之后的猛禽数量较刚建设完有所增加,非猛禽类丰度下降,这可能与风电厂内地面小型动物增加有关.Stewart等[70]综合了分布在全球的19个风电场的鸟类丰度数据,得出风电场对鸟类丰度有显著的负面影响,雁形目比其他类群丰度衰退更大,其次是鱼形目、集形目、鹰形目和雀形目;风电场运行时间越长,丰度下降越大;进一步指出风电场在较长的时间尺度上可能具有重大的生物影响,但由于许多研究时段较短,因此相关证据较少,因此,需要更多的长期影响评估. ...
Influence of Dafeng wind power field on birds in Jiangsu
1
2007
... 孙靖等[71]研究指出,风机噪声使鸟类空间活动范围减小,甚至还影响到鸟类的种群数量.许燕华等[72]分析了东沙沙洲风电场的建设对鸟类的影响,认为风机噪声对东沙沙洲迁徙鸟类影响不大;少数低飞候鸟可能存在撞机风险,风电场建设将使东沙沙洲鸟类栖息地面积减少81.5 km2,约占总栖息地面积的13.9%.尽管如此,风电场对鸟类的影响仍比其他常规能源小得多,风力发电导致的鸟类死亡比化石燃料少20倍[73].即使风能在世界范围内广泛利用,因风电场致死的鸟类数量与其他人类活动,如森林砍伐、城市化等引起的鸟类死亡数量相比可以忽略不计[74].表4是由于人类活动导致的鸟类死亡数目[75],可以发现,风机致死的鸟类死亡数目与其他活动相比数量很少.许多明显的证据显示,风电场对鸟类的死亡率没有显著的影响.栖息在当地的鸟可以迅速适应风电场的存在,学会躲避障碍,因此风机对它们来说不是一个严重的问题[76].并且还可以通过采取一些措施来减少鸟类与风机碰撞,比如德克萨斯州地区的一个风电场,使用鸟类雷达来探测风机区域内的鸟,如果发现风机对鸟有潜在危险,系统将使风机停止工作[77]. ...
江苏大丰风电场对鸟类的影响
1
2007
... 孙靖等[71]研究指出,风机噪声使鸟类空间活动范围减小,甚至还影响到鸟类的种群数量.许燕华等[72]分析了东沙沙洲风电场的建设对鸟类的影响,认为风机噪声对东沙沙洲迁徙鸟类影响不大;少数低飞候鸟可能存在撞机风险,风电场建设将使东沙沙洲鸟类栖息地面积减少81.5 km2,约占总栖息地面积的13.9%.尽管如此,风电场对鸟类的影响仍比其他常规能源小得多,风力发电导致的鸟类死亡比化石燃料少20倍[73].即使风能在世界范围内广泛利用,因风电场致死的鸟类数量与其他人类活动,如森林砍伐、城市化等引起的鸟类死亡数量相比可以忽略不计[74].表4是由于人类活动导致的鸟类死亡数目[75],可以发现,风机致死的鸟类死亡数目与其他活动相比数量很少.许多明显的证据显示,风电场对鸟类的死亡率没有显著的影响.栖息在当地的鸟可以迅速适应风电场的存在,学会躲避障碍,因此风机对它们来说不是一个严重的问题[76].并且还可以通过采取一些措施来减少鸟类与风机碰撞,比如德克萨斯州地区的一个风电场,使用鸟类雷达来探测风机区域内的鸟,如果发现风机对鸟有潜在危险,系统将使风机停止工作[77]. ...
Effect of construction of offshore wind farm in intertidal zones on birds in Dongsha Sandbank
1
2010
... 孙靖等[71]研究指出,风机噪声使鸟类空间活动范围减小,甚至还影响到鸟类的种群数量.许燕华等[72]分析了东沙沙洲风电场的建设对鸟类的影响,认为风机噪声对东沙沙洲迁徙鸟类影响不大;少数低飞候鸟可能存在撞机风险,风电场建设将使东沙沙洲鸟类栖息地面积减少81.5 km2,约占总栖息地面积的13.9%.尽管如此,风电场对鸟类的影响仍比其他常规能源小得多,风力发电导致的鸟类死亡比化石燃料少20倍[73].即使风能在世界范围内广泛利用,因风电场致死的鸟类数量与其他人类活动,如森林砍伐、城市化等引起的鸟类死亡数量相比可以忽略不计[74].表4是由于人类活动导致的鸟类死亡数目[75],可以发现,风机致死的鸟类死亡数目与其他活动相比数量很少.许多明显的证据显示,风电场对鸟类的死亡率没有显著的影响.栖息在当地的鸟可以迅速适应风电场的存在,学会躲避障碍,因此风机对它们来说不是一个严重的问题[76].并且还可以通过采取一些措施来减少鸟类与风机碰撞,比如德克萨斯州地区的一个风电场,使用鸟类雷达来探测风机区域内的鸟,如果发现风机对鸟有潜在危险,系统将使风机停止工作[77]. ...
东沙沙洲离岸潮间带风电场建设对鸟类的影响
1
2010
... 孙靖等[71]研究指出,风机噪声使鸟类空间活动范围减小,甚至还影响到鸟类的种群数量.许燕华等[72]分析了东沙沙洲风电场的建设对鸟类的影响,认为风机噪声对东沙沙洲迁徙鸟类影响不大;少数低飞候鸟可能存在撞机风险,风电场建设将使东沙沙洲鸟类栖息地面积减少81.5 km2,约占总栖息地面积的13.9%.尽管如此,风电场对鸟类的影响仍比其他常规能源小得多,风力发电导致的鸟类死亡比化石燃料少20倍[73].即使风能在世界范围内广泛利用,因风电场致死的鸟类数量与其他人类活动,如森林砍伐、城市化等引起的鸟类死亡数量相比可以忽略不计[74].表4是由于人类活动导致的鸟类死亡数目[75],可以发现,风机致死的鸟类死亡数目与其他活动相比数量很少.许多明显的证据显示,风电场对鸟类的死亡率没有显著的影响.栖息在当地的鸟可以迅速适应风电场的存在,学会躲避障碍,因此风机对它们来说不是一个严重的问题[76].并且还可以通过采取一些措施来减少鸟类与风机碰撞,比如德克萨斯州地区的一个风电场,使用鸟类雷达来探测风机区域内的鸟,如果发现风机对鸟有潜在危险,系统将使风机停止工作[77]. ...
Quantifying the health and environmental benefits of wind power to natural gas
1
2013
... 孙靖等[71]研究指出,风机噪声使鸟类空间活动范围减小,甚至还影响到鸟类的种群数量.许燕华等[72]分析了东沙沙洲风电场的建设对鸟类的影响,认为风机噪声对东沙沙洲迁徙鸟类影响不大;少数低飞候鸟可能存在撞机风险,风电场建设将使东沙沙洲鸟类栖息地面积减少81.5 km2,约占总栖息地面积的13.9%.尽管如此,风电场对鸟类的影响仍比其他常规能源小得多,风力发电导致的鸟类死亡比化石燃料少20倍[73].即使风能在世界范围内广泛利用,因风电场致死的鸟类数量与其他人类活动,如森林砍伐、城市化等引起的鸟类死亡数量相比可以忽略不计[74].表4是由于人类活动导致的鸟类死亡数目[75],可以发现,风机致死的鸟类死亡数目与其他活动相比数量很少.许多明显的证据显示,风电场对鸟类的死亡率没有显著的影响.栖息在当地的鸟可以迅速适应风电场的存在,学会躲避障碍,因此风机对它们来说不是一个严重的问题[76].并且还可以通过采取一些措施来减少鸟类与风机碰撞,比如德克萨斯州地区的一个风电场,使用鸟类雷达来探测风机区域内的鸟,如果发现风机对鸟有潜在危险,系统将使风机停止工作[77]. ...
Environmental Impact of Wind Power
1
2010
... 孙靖等[71]研究指出,风机噪声使鸟类空间活动范围减小,甚至还影响到鸟类的种群数量.许燕华等[72]分析了东沙沙洲风电场的建设对鸟类的影响,认为风机噪声对东沙沙洲迁徙鸟类影响不大;少数低飞候鸟可能存在撞机风险,风电场建设将使东沙沙洲鸟类栖息地面积减少81.5 km2,约占总栖息地面积的13.9%.尽管如此,风电场对鸟类的影响仍比其他常规能源小得多,风力发电导致的鸟类死亡比化石燃料少20倍[73].即使风能在世界范围内广泛利用,因风电场致死的鸟类数量与其他人类活动,如森林砍伐、城市化等引起的鸟类死亡数量相比可以忽略不计[74].表4是由于人类活动导致的鸟类死亡数目[75],可以发现,风机致死的鸟类死亡数目与其他活动相比数量很少.许多明显的证据显示,风电场对鸟类的死亡率没有显著的影响.栖息在当地的鸟可以迅速适应风电场的存在,学会躲避障碍,因此风机对它们来说不是一个严重的问题[76].并且还可以通过采取一些措施来减少鸟类与风机碰撞,比如德克萨斯州地区的一个风电场,使用鸟类雷达来探测风机区域内的鸟,如果发现风机对鸟有潜在危险,系统将使风机停止工作[77]. ...
National Wind
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2009
... 孙靖等[71]研究指出,风机噪声使鸟类空间活动范围减小,甚至还影响到鸟类的种群数量.许燕华等[72]分析了东沙沙洲风电场的建设对鸟类的影响,认为风机噪声对东沙沙洲迁徙鸟类影响不大;少数低飞候鸟可能存在撞机风险,风电场建设将使东沙沙洲鸟类栖息地面积减少81.5 km2,约占总栖息地面积的13.9%.尽管如此,风电场对鸟类的影响仍比其他常规能源小得多,风力发电导致的鸟类死亡比化石燃料少20倍[73].即使风能在世界范围内广泛利用,因风电场致死的鸟类数量与其他人类活动,如森林砍伐、城市化等引起的鸟类死亡数量相比可以忽略不计[74].表4是由于人类活动导致的鸟类死亡数目[75],可以发现,风机致死的鸟类死亡数目与其他活动相比数量很少.许多明显的证据显示,风电场对鸟类的死亡率没有显著的影响.栖息在当地的鸟可以迅速适应风电场的存在,学会躲避障碍,因此风机对它们来说不是一个严重的问题[76].并且还可以通过采取一些措施来减少鸟类与风机碰撞,比如德克萨斯州地区的一个风电场,使用鸟类雷达来探测风机区域内的鸟,如果发现风机对鸟有潜在危险,系统将使风机停止工作[77]. ...
... 美国由于人类活动导致的鸟类死亡数目[75] ...
... Number of bird deaths due to human activities in the United States[75] ...
Wind Turbines
1
2000
... 孙靖等[71]研究指出,风机噪声使鸟类空间活动范围减小,甚至还影响到鸟类的种群数量.许燕华等[72]分析了东沙沙洲风电场的建设对鸟类的影响,认为风机噪声对东沙沙洲迁徙鸟类影响不大;少数低飞候鸟可能存在撞机风险,风电场建设将使东沙沙洲鸟类栖息地面积减少81.5 km2,约占总栖息地面积的13.9%.尽管如此,风电场对鸟类的影响仍比其他常规能源小得多,风力发电导致的鸟类死亡比化石燃料少20倍[73].即使风能在世界范围内广泛利用,因风电场致死的鸟类数量与其他人类活动,如森林砍伐、城市化等引起的鸟类死亡数量相比可以忽略不计[74].表4是由于人类活动导致的鸟类死亡数目[75],可以发现,风机致死的鸟类死亡数目与其他活动相比数量很少.许多明显的证据显示,风电场对鸟类的死亡率没有显著的影响.栖息在当地的鸟可以迅速适应风电场的存在,学会躲避障碍,因此风机对它们来说不是一个严重的问题[76].并且还可以通过采取一些措施来减少鸟类与风机碰撞,比如德克萨斯州地区的一个风电场,使用鸟类雷达来探测风机区域内的鸟,如果发现风机对鸟有潜在危险,系统将使风机停止工作[77]. ...
Texas Wind Farm Uses NASA Radar to Prevent Bird Deaths
1
2009
... 孙靖等[71]研究指出,风机噪声使鸟类空间活动范围减小,甚至还影响到鸟类的种群数量.许燕华等[72]分析了东沙沙洲风电场的建设对鸟类的影响,认为风机噪声对东沙沙洲迁徙鸟类影响不大;少数低飞候鸟可能存在撞机风险,风电场建设将使东沙沙洲鸟类栖息地面积减少81.5 km2,约占总栖息地面积的13.9%.尽管如此,风电场对鸟类的影响仍比其他常规能源小得多,风力发电导致的鸟类死亡比化石燃料少20倍[73].即使风能在世界范围内广泛利用,因风电场致死的鸟类数量与其他人类活动,如森林砍伐、城市化等引起的鸟类死亡数量相比可以忽略不计[74].表4是由于人类活动导致的鸟类死亡数目[75],可以发现,风机致死的鸟类死亡数目与其他活动相比数量很少.许多明显的证据显示,风电场对鸟类的死亡率没有显著的影响.栖息在当地的鸟可以迅速适应风电场的存在,学会躲避障碍,因此风机对它们来说不是一个严重的问题[76].并且还可以通过采取一些措施来减少鸟类与风机碰撞,比如德克萨斯州地区的一个风电场,使用鸟类雷达来探测风机区域内的鸟,如果发现风机对鸟有潜在危险,系统将使风机停止工作[77]. ...
Wind farms have cascading impacts on ecosystems across trophic levels
1
... 通常认为受到风电场影响最大的对象仅限于飞行物种.Maria Thaker等[78]的研究发现风电场对当地生态系统的影响范围比之前认为的更大,作者观察到在没有风电场的地区,捕食性鸟类的数量几乎是风电场周围的4倍.但是,风电场周围的蜥蜴较多,并认为这是由于风电场周围较少出现捕食性鸟类的攻击所致.作者认为,风电场类似于食物链顶端的又一营养级,会对周围动物产生级联效应.虽然风电场是可再生能源的一个关键来源,但在确定风电机的建造地点时,必须将风电场对当地生态系统的影响纳入考虑范围. ...
Effects of wind farms on grassland vegetation: A case study of Huitengliang wind farm, Inner Mongolia
1
... 李国庆等[79]以内蒙古灰腾梁风电场为例,开展了风电场对植被影响的研究.研究发现风电场运行对风电场区域内/外植被的影响机制是不同的,风电场区域内不利于植被的生长,而上/下风区域却有利于植被的生长;相对于风电场建成前,风电场建成后的2008—2014年缓冲区和风电场区域植被恢复比例分别上升了26.66%和13.14%,但上风区域却上升了51.83%,下风区域上升了41.07%.作者同时也指出了该研究的不确定性,主要是无法在结果中剔除气候变化及放牧对研究区植被的影响. ...
风电场对草地植被生长影响分析——以内蒙古灰腾梁风电场为例
1
2016
... 李国庆等[79]以内蒙古灰腾梁风电场为例,开展了风电场对植被影响的研究.研究发现风电场运行对风电场区域内/外植被的影响机制是不同的,风电场区域内不利于植被的生长,而上/下风区域却有利于植被的生长;相对于风电场建成前,风电场建成后的2008—2014年缓冲区和风电场区域植被恢复比例分别上升了26.66%和13.14%,但上风区域却上升了51.83%,下风区域上升了41.07%.作者同时也指出了该研究的不确定性,主要是无法在结果中剔除气候变化及放牧对研究区植被的影响. ...
Annoyance caused by amplitude modulation of wind turbine noise
1
2011
... 风机引起的噪声和视觉影响会给人们的生活带来烦恼[80].风机噪声可以分为机械和空气动力两种类型.机械噪声是由于风机部件如齿轮箱、发电机和轴承等运转产生的;空气动力性噪声是气流穿过风机叶片时产生的.风机转速增加,空气动力性噪声也增加.机械噪声主要是由风机齿轮、转轴等机械部件的活动造成的;空气动力学噪音主要包括风机叶片转动噪音和湍流噪音[81].机械噪声频率低于1 000 Hz,而且机械噪音可以在设计阶段通过增加隔音和防震支撑降低,因此空气动力学噪声是主要的噪声来源[82]. ...
Location and quantification of noise sources on a wind turbine
1
2007
... 风机引起的噪声和视觉影响会给人们的生活带来烦恼[80].风机噪声可以分为机械和空气动力两种类型.机械噪声是由于风机部件如齿轮箱、发电机和轴承等运转产生的;空气动力性噪声是气流穿过风机叶片时产生的.风机转速增加,空气动力性噪声也增加.机械噪声主要是由风机齿轮、转轴等机械部件的活动造成的;空气动力学噪音主要包括风机叶片转动噪音和湍流噪音[81].机械噪声频率低于1 000 Hz,而且机械噪音可以在设计阶段通过增加隔音和防震支撑降低,因此空气动力学噪声是主要的噪声来源[82]. ...
Perception and annoyance due to wind turbine noise—A dose-response relationship
1
2004
... 风机引起的噪声和视觉影响会给人们的生活带来烦恼[80].风机噪声可以分为机械和空气动力两种类型.机械噪声是由于风机部件如齿轮箱、发电机和轴承等运转产生的;空气动力性噪声是气流穿过风机叶片时产生的.风机转速增加,空气动力性噪声也增加.机械噪声主要是由风机齿轮、转轴等机械部件的活动造成的;空气动力学噪音主要包括风机叶片转动噪音和湍流噪音[81].机械噪声频率低于1 000 Hz,而且机械噪音可以在设计阶段通过增加隔音和防震支撑降低,因此空气动力学噪声是主要的噪声来源[82]. ...
Can road traffic mask sound from wind turbines?Response to wind turbine sound at different levels of road traffic sound
2
2010
... 当风速在8 m/s左右或者更大时,由于风本身的噪音可能完全掩盖了风机的噪声,很难测量风机的声压级别.风速较低但足以使风机叶片转动时,风机产生的噪音更加值得注意[83].Kaldellis等[84]指出10 m高度处的风速为5.1 m/s时,风机产生的噪声是(48.5±1.6)dB,比周围环境的声音多出大约9 dB.风速为8 m/s时,风机产生的噪音范围是98~104 dB,人在500 m远的地方感受到的噪音是33~40 dB.已有的研究指出风机产生的噪音声压级与其他社会噪音如公路交通、飞机等相比幅度很小[83,85,86,87,88,89]. ...
... [83,85,86,87,88,89]. ...
Noise impact assessment on the basis of onsite acoustic noise immission measurements for a representative wind farm
1
2014
... 当风速在8 m/s左右或者更大时,由于风本身的噪音可能完全掩盖了风机的噪声,很难测量风机的声压级别.风速较低但足以使风机叶片转动时,风机产生的噪音更加值得注意[83].Kaldellis等[84]指出10 m高度处的风速为5.1 m/s时,风机产生的噪声是(48.5±1.6)dB,比周围环境的声音多出大约9 dB.风速为8 m/s时,风机产生的噪音范围是98~104 dB,人在500 m远的地方感受到的噪音是33~40 dB.已有的研究指出风机产生的噪音声压级与其他社会噪音如公路交通、飞机等相比幅度很小[83,85,86,87,88,89]. ...
A comparison between exposure-response relationships for wind turbine annoyance and annoyance due to other noise sources
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2011
... 当风速在8 m/s左右或者更大时,由于风本身的噪音可能完全掩盖了风机的噪声,很难测量风机的声压级别.风速较低但足以使风机叶片转动时,风机产生的噪音更加值得注意[83].Kaldellis等[84]指出10 m高度处的风速为5.1 m/s时,风机产生的噪声是(48.5±1.6)dB,比周围环境的声音多出大约9 dB.风速为8 m/s时,风机产生的噪音范围是98~104 dB,人在500 m远的地方感受到的噪音是33~40 dB.已有的研究指出风机产生的噪音声压级与其他社会噪音如公路交通、飞机等相比幅度很小[83,85,86,87,88,89]. ...
Psycho-acoustic characters of relevance for annoyance of wind turbine noise
1
2002
... 当风速在8 m/s左右或者更大时,由于风本身的噪音可能完全掩盖了风机的噪声,很难测量风机的声压级别.风速较低但足以使风机叶片转动时,风机产生的噪音更加值得注意[83].Kaldellis等[84]指出10 m高度处的风速为5.1 m/s时,风机产生的噪声是(48.5±1.6)dB,比周围环境的声音多出大约9 dB.风速为8 m/s时,风机产生的噪音范围是98~104 dB,人在500 m远的地方感受到的噪音是33~40 dB.已有的研究指出风机产生的噪音声压级与其他社会噪音如公路交通、飞机等相比幅度很小[83,85,86,87,88,89]. ...
Exploring perception and annoyance due to wind turbine noise in dissimilar living environments
2
2006
... 当风速在8 m/s左右或者更大时,由于风本身的噪音可能完全掩盖了风机的噪声,很难测量风机的声压级别.风速较低但足以使风机叶片转动时,风机产生的噪音更加值得注意[83].Kaldellis等[84]指出10 m高度处的风速为5.1 m/s时,风机产生的噪声是(48.5±1.6)dB,比周围环境的声音多出大约9 dB.风速为8 m/s时,风机产生的噪音范围是98~104 dB,人在500 m远的地方感受到的噪音是33~40 dB.已有的研究指出风机产生的噪音声压级与其他社会噪音如公路交通、飞机等相比幅度很小[83,85,86,87,88,89]. ...
... 阳光下运动的风力发电机叶片产生的摇曳的阴影在多种因素(如与风力发电机距离、工作时间和太阳光)综合作用下,会对人产生视觉影响[87],现在风机的高度越来越高,风机对人的视觉冲击问题也愈发明显.但是这个影响是主观的,取决于人们对于风能的态度. ...
The impact of visual factors on noise annoyance among people living in the vicinity of wind turbines
1
2008
... 当风速在8 m/s左右或者更大时,由于风本身的噪音可能完全掩盖了风机的噪声,很难测量风机的声压级别.风速较低但足以使风机叶片转动时,风机产生的噪音更加值得注意[83].Kaldellis等[84]指出10 m高度处的风速为5.1 m/s时,风机产生的噪声是(48.5±1.6)dB,比周围环境的声音多出大约9 dB.风速为8 m/s时,风机产生的噪音范围是98~104 dB,人在500 m远的地方感受到的噪音是33~40 dB.已有的研究指出风机产生的噪音声压级与其他社会噪音如公路交通、飞机等相比幅度很小[83,85,86,87,88,89]. ...
Impact of wind turbine sound on annoyance, self-reported sleep disturbance and psychological distress
1
2012
... 当风速在8 m/s左右或者更大时,由于风本身的噪音可能完全掩盖了风机的噪声,很难测量风机的声压级别.风速较低但足以使风机叶片转动时,风机产生的噪音更加值得注意[83].Kaldellis等[84]指出10 m高度处的风速为5.1 m/s时,风机产生的噪声是(48.5±1.6)dB,比周围环境的声音多出大约9 dB.风速为8 m/s时,风机产生的噪音范围是98~104 dB,人在500 m远的地方感受到的噪音是33~40 dB.已有的研究指出风机产生的噪音声压级与其他社会噪音如公路交通、飞机等相比幅度很小[83,85,86,87,88,89]. ...
How wind turbines affect the performance of seismic monitoring stations and networks
1
2017
... 有意思的是,德国鲁尔大学的Neuffer等[90]在德国北部地震监测网络附近(小于5 km)的风电场噪声研究表明,与风速相关的监测点上,功率谱密度函数和4年时间段内的195个波形值表明,风机对地震噪声水平的影响在1~10 Hz的频率范围内.风速增大,所考虑的频段内的功率谱密度振幅以不同的频率增加,这与风机的高度、数量以及类型有关.增加站点与高风速相关的噪声水平,该站的记录质量变差,从而抑制了小地震事件的自动监测.地震监测网络的功能性和任务实现越来越受限于附近风机数量的不断增加.因此,对于噪声敏感区域风电场的建设,需要考虑风电场噪声对背景噪声的影响. ...
Progress in the energy closure of eddy covariance systems
2
2018
... 陆气之间的物质能量交换直接影响大气环流和气候变化[91].地表附近的湍流流动是边界层摩擦力、蒸散发和热量输送等共同强迫的结果,太阳辐射被地表吸收后,一方面发射长波辐射,另一方面边界层的湍流运动将热量和水汽向上输送给近地层大气.边界层湍流运动是大气运动的最基本特征,也是陆地表面和近地层大气之间的物质能量和水分交换的主要方式,与大气稳定度和粗糙度扰动等直接相关[91].地表粗糙度是影响陆气之间物质能量和水分交换的动力因子,影响陆气间物质能量交换过程的强弱.大规模风力发电机的架设一方面使得地表粗糙度增加、摩擦力增大,影响边界层湍流运动,改变原有陆地表面和近地层大气之间的物质能量和水分交换的强弱程度和模式,影响大气环流和气候;另一方面由于风力涡轮机将一部分风动能转化为电能,产生风机尾流效应,改变了边界层中大尺度运动动能的收支模式与时空分布,导致大气各种通量(热量通量和水汽通量等)的变化,对温度、降水和风速等产生影响. ...
... [91].地表粗糙度是影响陆气之间物质能量和水分交换的动力因子,影响陆气间物质能量交换过程的强弱.大规模风力发电机的架设一方面使得地表粗糙度增加、摩擦力增大,影响边界层湍流运动,改变原有陆地表面和近地层大气之间的物质能量和水分交换的强弱程度和模式,影响大气环流和气候;另一方面由于风力涡轮机将一部分风动能转化为电能,产生风机尾流效应,改变了边界层中大尺度运动动能的收支模式与时空分布,导致大气各种通量(热量通量和水汽通量等)的变化,对温度、降水和风速等产生影响. ...
涡动相关能量闭合问题的研究进展
2
2018
... 陆气之间的物质能量交换直接影响大气环流和气候变化[91].地表附近的湍流流动是边界层摩擦力、蒸散发和热量输送等共同强迫的结果,太阳辐射被地表吸收后,一方面发射长波辐射,另一方面边界层的湍流运动将热量和水汽向上输送给近地层大气.边界层湍流运动是大气运动的最基本特征,也是陆地表面和近地层大气之间的物质能量和水分交换的主要方式,与大气稳定度和粗糙度扰动等直接相关[91].地表粗糙度是影响陆气之间物质能量和水分交换的动力因子,影响陆气间物质能量交换过程的强弱.大规模风力发电机的架设一方面使得地表粗糙度增加、摩擦力增大,影响边界层湍流运动,改变原有陆地表面和近地层大气之间的物质能量和水分交换的强弱程度和模式,影响大气环流和气候;另一方面由于风力涡轮机将一部分风动能转化为电能,产生风机尾流效应,改变了边界层中大尺度运动动能的收支模式与时空分布,导致大气各种通量(热量通量和水汽通量等)的变化,对温度、降水和风速等产生影响. ...
... [91].地表粗糙度是影响陆气之间物质能量和水分交换的动力因子,影响陆气间物质能量交换过程的强弱.大规模风力发电机的架设一方面使得地表粗糙度增加、摩擦力增大,影响边界层湍流运动,改变原有陆地表面和近地层大气之间的物质能量和水分交换的强弱程度和模式,影响大气环流和气候;另一方面由于风力涡轮机将一部分风动能转化为电能,产生风机尾流效应,改变了边界层中大尺度运动动能的收支模式与时空分布,导致大气各种通量(热量通量和水汽通量等)的变化,对温度、降水和风速等产生影响. ...