范文一：风功率密度等级表

风功率密度等级表

风功10m高度 30m高度 50m高度 应用于 率密并网 风功率密度/ 年平均风速参风功率密度/ 年平均风速参风功率密度/ 年平均风速参度 222风力发电 (w/m) 考值/(m/s) (w/m) 考值/(m/s) (w/m) 考值/(m/s) 等级

1 <100 4.4=""><160 5.1=""><200 5.6="" 2="" 100~150="" 5.1="" 160~240="" 5.9="" 200~300="" 6.4="" 3="" 150~200="" 5.6="" 240~320="" 6.5="" 300~400="" 7.0="" 较好="" 4="" 200~250="" 6.0="" 320~400="" 7.0="" 400~500="" 7.5="" 好="" 5="" 250~300="" 6.4="" 400~480="" 7.4="" 500~600="" 8.0="" 很好="" 6="" 300~400="" 7.0="" 480~640="" 8.2="" 600~800="" 8.8="" 很好="" 7="" 400~1000="" 9.4="" 640~1600="" 11.0="" 800~2000="" 11.9="" 很好="" 注="">

1 不同高度的年平均风速参考值是按风切变指数为1/7推算的。

2 与风功率密度上限值对应的年平均风速参考值，按海平面标准大气压及风速频率符合瑞利分布的情况推算

地形粗糙度等级划分

粗糙度等粗糙度 能量指数 地貌类型 级 长度 m (百分比)

0 0.0002 100 水面

0.5 0.0024 73 完全开放的光滑地表，如机场跑道，修剪过的草坪等

没有围墙和篱笆的非封闭式的农业领域，非常分散的建筑1 0.03 52 物，只有环绕的小山丘

1.5 0.055 45 1250米左右内具有一些农舍和高约8米篱笆的农场 2 0.1 39 500米左右内具有一些农舍和高约8米篱笆的农场

250米左右内具有很多农舍，灌木，植被或高约8米篱笆的2.5 0.2 31 农场

具有很多大型灌木，森林和非常粗糙，不平坦地形的村庄，3 0.4 24 小镇和农场

3.5 0.8 18 具有高大建筑物的中型城市

4 1.6 13 具有高大建筑物和摩天大楼的大型城市

范文二：有效风功率密度和有效风能密度

雅居木业10级被浏览90次2013.09.06

检举

请教各位大侠有效风功率密度和有效风能密度两者能否认为是同一值吗?在具体物理含义和实际计算结果上有什么区别吗?请各位大侠一定赐教，我急用呀!

cmiy8312

采纳率：56%10级2013.09.06

风功率密度 /wind power density 与风向垂直的单位面积中风所具有的功率。风能密度 /wind energy density 在设定时段与风向垂直的单位面积中风所具有的能量。

00

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检举

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范文三：风速及平均风功率密度-贵州气象在线

风速及平均风功率密度

各详查区观测年度风能参数表

黔南详查区

六盘水详查区

毕节详查区

各详查区70m高度风速和风功率密度年变化曲线图

黔南详查区

六盘水详查区

毕节详查区

各详查区70m风速和风功率密度日变化曲线图

各等级风速及其风能频率分布

各详查区测风塔观测年度各风速等级小时数(h)

黔南详查区

六盘水详查区

毕节详查区

各详查区观测年度风速和风能频率分布直方图

风向和风能密度分布

各详查区测风塔观测年度各高度各风向频率（％）

黔南详查区

六盘水详查区

毕节详查区

各详查区测风塔全年各高度风向及风能玫瑰图

风速垂直切变

各详查区测风塔观测年度风切变指数

黔南详查区

六盘水详查区

毕节详查区

各详查区观测年度平均风速廓线

湍流强度

各详查区测风塔各高度全风速段和风速15m/s的大气湍流强度

黔南详查区

六盘水详查区

毕节详查区

图6.8 各详查区各测风塔湍流强度年变化曲线

黔南详查区

六盘水详查区

毕节详查区

各详查区各测风塔湍流强度日变化曲线

风频曲线及威布尔分布参数

各详查区测风塔70m高度风速威布尔分布参数

黔南详查区

六盘水详查区

毕节详查区

各详查区测风塔70m高度风速威布尔分布曲线图

范文四：(资源科学)中国未来风功率密度变化预估

ResourcesScience

第32卷第4期2010年4月

2010，32（4）：640-649

Vol.32，No.4Apr.，2010

文章编号：1007-7588（2010）04-0640-10

中国未来风功率密度变化预估

2，32，32，3

江滢1，，罗勇1，，赵宗慈1，

（1.国家气候中心,北京100081；2.中国气象局风能太阳能资源评估中心,北京100081；

3.中国气象局气候研究开放实验室,北京100081）

摘要：利用模拟20世纪近地层风速变化效果较好的3个全球气候模式和3个区域气候模式预估了21世纪

中国区域近地层风功率密度变化。得到如下结论：①区域气候模式CMM5预估21世纪初期中国夏季平均风功率密度比20世纪小；②全球气候模式预估21世纪中期中国年和冬半年平均风功率密度略小于20世纪；夏半年风功率密度变化趋势难以分辨；③区域气候模式（RegCM3和PRECIS）和全球气候模式一致预估21世纪后期中国年和冬半年平均风功率密度比20世纪小，且可信度较大；对于夏半年，全球气候模式预估结论与区域气候模式预估结论不一致，不确定性较大。由于当前科学水平的限制，无论是全球气候模式还是区域气候模式，对区域尺度未来气候变化的预估都存在着较大的不确定性，尤其是在风速和风功率密度的预估方面，才刚刚开始，还需要做大量和长时间的研究试验，才能得到更可靠的结论。

关键词：中国；风功率密度；变化；预估

1引言

测风仪器的变更等对中国年（季）平均风速的长期变化会产生一定影响，但季风和大气环流的变化才是造成中国年平均风速呈显著减小趋势的最可能原因。李艳等[6]进一步指出1960年—2000年中国各季和全年的年风能密度呈显著减弱趋势变化；风能资源的分布特点和变化趋势与影响我国的冬、夏季风系统的气候变化关系密切，人为影响也可能是导致我国近地层风能密度减弱的原因之一[7]。近年来，随着数值模拟技术快速发展，气候模式不仅在模拟预估温度和降水变化研究方面取得了丰硕的成果[8-17]，而且也开始用于模拟和预估近地层风速和风能变化[18-21]。例如Pryor，S.C.etal.[18]、Rockel，B.andK.Woth[20]、ReneD.G.andMarkFalvey[21]和A.Bloom，etal.[22]利用区域气候模式分别预估了21世

倍增长。风能是一种清洁的可再生能源，因其安全、清洁、丰富的特性在全世界得到广泛应用和快速发展。中国风能储量大、分布广，近年来发展迅速，预计在2030年或2040年前后，中国的风力发电装机容量可望超过1亿kW，成为继火电和水电之后的第三大发电能源[1]。随着中国风电产业的发展，气候变暖背景下风能资源的可持续利用问题倍受关注。

到目前为止，有关近地层风速或风能变化方面的研究主要分为两个方面：一是观测事实及归因分析方面研究；二是数值模拟及预估方面研究。在风速或风能观测事实及归因分析研究方面，我国学者进行了一些研究，任国玉等[2]、王遵娅等[3]、Xuetal.

[4]

20世纪以来，世界经济迅猛发展，能源需求成

50年来中国年平均风速存在逐年减小的变化趋势。Jiangetal.[5]的研究在进一步计算分析各种可能的影响因子后提出，城市化发展、气象台站迁址及

收稿日期：2009-06-26；修订日期：2009-11-23

、Jiangetal.[5]等通过分析气象台站观测资料认为近

纪北欧、欧洲、南美西海岸和地中海地区近地层风速或风功率密度变化。又如，江滢等[23]在检验评估了全球（20个）和区域（3个）气候模式模拟20世纪后期中国近地层风速及其变化的模拟能力基础上，

基金项目：公益性行业（气象）科研专项（编号：GYHY200806009）；发改委和财政部项目：“风能详查和评价工作”；欧盟－中国能源和环境项目（编号：EuropeAid/123310/D/SER/CN）。

作者简介：江滢，女，吉林通化市人，博士，高级工程师，主要从事风能资源变化、风能资源评估、气候变化监测等研究。E-mail：jiangy@cma.gov.cn

2010年4月

江滢等：中国未来风功率密度变化预估

预估21世纪中后期中国年平均和冬季平均风速减小，而夏季平均风速变化不确定性较大。

上述这些研究表明，气候模式已经基本具有模拟和预估近地层风速或风能变化的能力，但是到目前为止，未见预估中国未来风能变化的相关研究。而在全球变暖的背景下，合理预估中国风能变化特征和趋势，对我国未来风能利用规划具有重要意义。本文在介绍资料处理和计算方法以及气候模式对20世纪风功率密度的模拟效果检验基础上，利用模拟近地层风速效果较好的CCCMA_CGCM3、MRI_CGCM、GFDL_CM2_03个全球气候模式[23]和中国21世纪近地层风功率密度变化特征，以加深对RegCM3、PRECIS和CMM53个区域气候模式[23]预估全球持续变暖背景下中国区域气候变化的认识，为气候变化的影响评估提供依据，为合理开发利用风能资源提供参考。

地层气温输出资料，计算风功率密度。选取1981年—2000年代表20世纪、2046年—2065年和2080年—2099年分别代表21世纪中期和后期，预估21世纪风功率密度相对于20世纪的变化。

2.1.2区域气候模式资料对于区域气候模式，考虑到获取模式输出资料的限制，另外一些研究表明[23]区域气候模式RegCM3（意大利国际理论物理中心创建，中国气象局国家气候中心高学杰等使用并提供实验结果）、PRECIS（英国气象局创建，中国农业科学研究院许吟隆等使用并提供实验结果）和CMM5（美国伊利诺伊斯大学朱锦红等提供实验结力，因此以区域气候模式RegCM3和PRECIS模式对1971年—1990年和2081年—2100年的模拟和预估结果为主，分别代表20世纪和21世纪后期气候状况，用CMM5模式模拟2020年—2029年结果代表21世纪前期夏季气候状况（对比20世纪的时间段为密度变化（表1）。

1990年—1999年）来预估21世纪中国区域风功率2.1.3观测资料在检验全球和区域气候模式模拟20世纪风功率密度时，利用743个国家基本和基准气象台站1981年—2000年逐日观测风速、温度计算观测风功率密度（见表1最下行）。2.2研究方法

2.2.1风功率密度计算方法风功率密度是气流在单位时间内垂直通过单位截面积的风能。考虑到观测和模拟输出的风速值都是离散形式的，据参考文献[24]近似地给出设定时段的平均风功率密度计算方法：

（1）

式中表示平均风功率密度（W/m2）；n表示在设定时段内的记录数；vi3表示第i记录的风速（m/s）值的

果）具有一定的模拟中国区域近地层风速变化的能

2资料来源与研究方法

2.1资料来源与处理2.1.1全球气候模式资料

CMIP3提供的参加IPCCAR4的19个气候模式和CM2_0、IAP_FGOALS1、IPSL_CM4、MIROC3_H和与观测值相关比较好；BCC_CSM1.0.1、CCC?

据参考文献[23]，WCRP/

国家气候中心气候模式（BCC_CSM1.0.1）中，BCC_CSM1.0.1、CNRM_CM3、CSIRO_MK3、GFDL_MIROC3_M8个模式模拟中国多年年平均风速分布MA_CGCM3、CNRM_CM3、MIUB_ECHO_G、MRI_CGCM2和UKMO_HADGEM6个模式模拟的全国平均风速变化特征与观测值相似。考虑到计算量，本文选取MRI_CGCM2（日本）、CCCMA_CGCM3（加拿大）、GFDL_CM2_0（美国）3个全球气候模式作为分

析基础。利用这3个全球气候模式20C3M（20世纪考虑自然和人类强迫的模拟试验）和IPCCSRESA2（高排放情景）试验输出的逐日离地10m风速和近

表1各种资料时间段及预估情景说明

Table1Briefdescriptionofdatatimesandprojectionscenariosofmodels

资料类型

CCCMA_CGCM3、MRI_CGCM2和GFDL_CM2_0全球气候模式RegCM3区域气候模式PRECIS区域气候模式CMM5区域气候模式观测

1971—19901971—19901990—1999夏季1981—2000

--2020—2029夏季-----2081—21002081—2100--A2A2和B2B1-20世纪1981—2000

-21世纪初期

21世纪中期2046—2065

21世纪后期2081—2100

A2

(年)

预估情景

立方；ρ表示空气密度（kg/m3）。

空气密度的值取决于温度和海拔高度，即：

资源科学

第32卷第4期

特征外，还进一步分析了气候模式对区域近地层风功率密度的预估结果，参照文献[23]，将中国分为北部、西南部和东南－南部3个区域，分别加以讨论。2.3气候模式对20世纪近50年风功率密度模拟检验

从图1可知，全球气候模式和区域气候模式都能较好的模拟出中国区域近地层风功率密度北大南小、沿海大内陆小、高原大平原小的分布特征。整体上来说，区域气候模式模拟效果要好于全球气候模式模拟效果，与江滢等[23]检验全球和区域气候模式模拟中国区域近地层风速情况一致，都表现为区域气候模式模拟效果略优于全球气候模式。由于风速的立方是风功率密度主要组成部分，因此数值模式模拟风速和风功率密度能力具有一定的一致性是合理的。

（2）

式中T为年平均空气开氏温标绝对温度（℃+273）；z为风场的海拔高度（m）。

2.2.2预估方法考虑到各个模式的分辨率不同，为了便于比较，参照参考文献[23]做法，分别将全球气候模式和区域气候模式输出结果插值为1°×1°和0.5°×0.5°。

未来风功率密度预估方法主要采用每个模式

预估结果与模拟20世纪结果进行对比，计算其平均值、差值等。用1月和4月平均风功率密度、7月和功率密度状况。

10月平均风功率密度分别表示冬半年和夏半年风

本文除了着重预估全国整体风功率密度变化

图1全球气候模式（A—D），区域气候模式（E—H）和观测（Ⅰ）20世纪中国区域年平均风功率密度分布

Fig.1Distributionsofannualmeanwindpowerdensityforglobalclimatemodels(A-D),

regionalclimatemodels(E-H)andobservation(I)in20thcentury

2010年4月

江滢等：中国未来风功率密度变化预估

3全球气候模式预估未来风功率密

度变化

3.1

21世纪中期风功率密度预估

与20世纪末期（1981年—2000年）中国区域风功率密度相比，全球气候模式CMMA_CGCM3、GFDL_CM2和MRI_CGCM2及3个模式集成都一致预估21世纪中期（2046年—2065年）全国年平均风功率密度小于20世纪末期年平均风功率密度（表度变化分布（图2）来看，3个全球气候模式分别预估

从季节来看（表3），CCMA_CGCM3预估21世纪中期中国冬半年和夏半年风功率密度都比20世纪末期小；GFDL_CM2预估冬半年比20世纪末期大，夏半年比20世纪末期小；而MRI_CGCM2的预估结论与GFDL_CM2相反。总之全球气候模式预估21

表2全球气候模式预估A2情景下21世纪中期（2046年—2065年）年平均风功率密度变化（相对于1981年—2000年

年平均值）

Table2AnnualmeanwindpowerdensitychangesforSRESA2asprojectedbyglobalmodels(2046-2065minus1981-2000)

（W/m2）

模式名称CCCMA_CGCM3GFDL_CM2_0MRI_CGCM2集成

北部-4.32-0.18-0.96-1.82

西南部-6.940.37-1.78-2.78

东南-南部-6.20-0.130.07-2.09

全国-5.50-0.01-0.98-2.16

2）。从气候模式预估21世纪中国年平均风功率密21世纪中期风功率密度比20世纪偏大或偏小的区域不尽相同。从分区域平均来看，3个全球气候模式均预估21世纪中期北部地区风功率密度比20世纪末期小。模式集成预估21世纪中期中国各分区（北部、西南部和东南-南部地区）风功率密度都比20世纪末期小（表2）。

注：负值表示该区域21世纪风功率密度比20世纪小。

图2全球气候模式预估A2情景下21世纪中期（2046年—2065年）中国区域年平均风功率密度变化

（相对于1980年—1990年年平均值）

Fig.2AnnualmeanwindpowerdensitychangesforSRESA2asprojectionbyglobalmodels

(2046-2065minus1981-2000)

资源科学

表3全球气候模式预估A2情景下21世纪中期（2046年—2065年）冬半年和夏半年平均

风功率密度变化（相对于1981年—2000年年平均值）

Table3Winterandsummerhalfyears’meanwindpowerdensitychangesforSRESA2as

projectedbyglobalmodels(2046-2065minus1981-2000)

模式名称CCCMA_CGCM3GFDL_CM2_0MRI_CGCM2集成

-0.271.59-7.00-1.89

-7.151.62-7.43-4.32

-9.801.90-1.85-3.25

-4.351.67-6.02-2.90

-9.42-0.805.50-1.57

-3.09-1.411.89-0.87

-11.272.463.01-1.93

第32卷第4期

（W/m2）-7.95-0.283.90-1.44

注：负值表示该区域21世纪风功率密度比20世纪小。

世纪中期中国冬半年和夏半年风功率密度变化不尽相同。模式集成预估21世纪中期中国冬半年和夏半年风功率密度都比20世纪末期小。3.221世纪后期风功率密度预估

全球气候模式预估21世纪后期年平均风功率密度与预估21世纪中期的相似，3个模式及其集成都预估21世纪后期全国年平均风功率密度比20世纪末期小（表4）。全球气候模式预估21世纪后期风功率密度特征与预估21世纪中期特征的不同主要表现在风功率密度减小范围上。模式预估21世纪中期，GFDL_CM2_0预估西南部和MRI_CGCM2预估东南-南部地区风功率密度比20世纪大，其余地区风功率密度比20世纪小；而模式预估21世纪后期，仅GFDL_CM2_0预估西南部地区风功率密度比20世纪大，仅大0.05W/m，其余地区风功率密度比20世纪小。也就是说，模式预估21世纪后期风功率密度比20世纪小的范围有所增大，可靠性也有所增加。

全球气候模式预估21世纪后期冬半年平均风功率密度变化与预估21世纪中期情况类似，表现为

2

表4全球气候模式预估A2情景下21世纪后期（2081年—2100年）年平均风功率密度变化（相对于1981年—2000年年平均值）

Table4AnnualmeanwindpowerdensitychangesforSRESA2asprojectedbyglobalmodels(2081-2100minus1981-2000)

（W/m2）

模式名称CCCMA_CGCM3GFDL_CM2_0MRI_CGCM2集成

北部-0.45-0.28-3.51-1.41

西南部-7.970.05-3.25-3.27

东南-南部

0.61-1.13-0.16-0.23

全国-2.44-0.36-2.71-1.84

注：负值表示为该区域21世纪风功率密度比20世纪小。

CCCMA_CGCM3、MRI_CGCM2和模式集成预估21

世纪中国冬季风功率密度比20世纪小，且3个分区平均风功率密度均比20世纪小；但是GFDL_CM2的预估结论不一致。值得注意的是，全球气候模式预估21世纪后期中国冬半年平均风功率密度减小幅度比预估21世纪中期减小幅度要大（表5）。

3个全球气候模式和模式集成一致预估21世

纪后期中国夏半年平均风功率密度比20世纪大，且

都一致预估中国北部和东南-南部地区夏半年平均

表5全球气候模式预估A2情景下21世纪后期（2081年—2100年）冬半年和夏半年

平均风功率密度变化（相对于1981年—2000年年平均值）

Table5Winterandsummerhalfyears’meanwindpowerdensitychangesforSRESA2as

projectedbyglobalmodels(2081-2100minus1981-2000)

模式名称CCCMA_CGCM3GFDL_CM2_0MRI_CGCM2集成

-0.730.61-15.52-5.21

-12.392.09-9.81-6.70

-10.200.02-1.12-3.77

-6.210.92-10.73-5.34

7.940.107.485.17

-1.50-1.170.77-0.63

2.861.564.202.87

4.060.044.802.97（W/m2）

注：负值表示该区域21世纪风功率密度比20世纪小。

2010年4月

江滢等：中国未来风功率密度变化预估

风功率密度比20世纪大。注意到，全球模式和模式集成预估21世纪后期中国夏半年风功率密度与预估21世纪中期的结论存在较大差异（表5）。

4.221世纪后期中国风功率密度预估

4）相比，区域气候模式RegCM3预估21世纪后期中国区域绝大部分地区风功率密度比20世纪小，其中北部和西南部地区偏小比较明显；区域气候模式比20世纪小。RegCM3与PRECIS模式集成来看，21世纪小。

详细分析A2和B2情景下，21世纪后期中国区域风功率密度变化的不同，发现：①不同人类排放情景对21世纪后期中国区域风功率密度变化的影响不大；②A2情景下，中国风能资源比较丰富的北部和东南-南部地区风功率密度减小比B2情景下该地区风功率密度减小略显著，全国平均来看，A2情景下21世纪后期风功率密度比20世纪小3.49W/m2，而B2情景下21世纪后期风功率密度比20世纪小2.40W/m2，A2情景下风功率密度减小略比B2情景下明显，但两者差别很小。

与区域模式模拟20世纪功率密度相比，区域气候模式RegCM3、PRECIS及其集成都预估21世纪后期中国冬半年和夏半年平均风速均偏小（表7）。对于分区来说，RegCM3、PRECIS集成预估21世纪后期夏半年所有分区（北部、西南部、东南-南部）风功率密度均比20世纪小；冬半年北部和西南部区域平均风功率密度比20世纪小，东南-南部地区比20世纪大（表7）。

PRECIS预估21世纪后期东北地区风功率密度明显世纪后期中国北部和西南部地区风功率密度比20

与区域气候模式模拟20世纪风功率密度（图

4区域气候模式预估未来风功率密度

4.121世纪初期中国风功率密度预估

与20世纪（1990年—1999年）相比，21世纪初期（2020年—2029年）夏季中国大部地区风功率密度略减小（图3）。其中中国北方、江南和华南等地大部地区风功率密度比20世纪风功率密度小；新疆西部至西藏西部、云南西部等地部分地区风功率密度比20世纪风功率密度大。分区域平均来看，中国各分区（北部、西南部和东南-南部地区）21世纪初期风功率密度均比20世纪小，减小最显著的地区是北部地区，减小11.79W/m2。21世纪初期全国平均夏季平均风功率密度比20世纪（1990年—1999年）

2

小8.42W/m（表6）。

5结论与讨论

图3CMM5区域模式预估B1情景下21世纪初期（2020年

—2029年）夏季平均风功率密度分布（相对于1990年—1999年夏季平均值）

Fig.3DistributionsofmeanwindpowerdensitychangesforsummerhalfyearsasprojectedbyCMM5regionalmodelforSRESB1

(2020-2029minus1990-1999)

（1）全球气候模式预估21世纪中期和后期中国年平均风功率密度略小于20世纪，其中冬半年风功率密度减小，夏半年风功率密度变化趋势难以分辨，但21世纪后期夏半年风功率密度增大可能性较大。

（2）区域气候模式CMM5预估21世纪初期中国夏季平均风功率密度比20世纪小。

（3）区域气候模式预估21世纪后期中国区域年平均风功率密度比20世纪小，其中夏半年和冬半年平均风功率密度都比20世纪小。

（4）总体上来说，全球气候模式和区域气候模式都预估21世纪后期中国区域风功率密度比20世纪小，也相对一致的预估21世纪后期中国区域冬半年平均风功率密度比20世纪小，但对于夏半年，全

表6区域气候模式CMM5预估B1情景下21世纪初期

（2020年—2029年）夏季平均风功率密度变化

（相对于1990年—1999年年平均值）

Table6Meanwindpowerdensitychangesforsummerhalfyears

asprojectedforSRESB1byCMM5regionalmodel

(2020-2029minus1990-1999)

模式名称CMM5

北部-11.79

西南部-2.18

东南-南部-9.30

（W/m2）全国-8.42

注：负值表示为该区域21世纪风功率密度比20世纪小。

资源科学

第32卷第4期

图4区域模式预估21世纪后期（2081年—2100年）中国区域年平均风功率密度变化分布

（相对于1971年—2000年年平均值）

Fig.4Distributionofannualmeanwindpowerdensitychangesasprojectedbyregionalmodels(2081-2100minus1971-2000)

表7区域模式预估21世纪后期（2081年—2100年）中国区域冬半年和夏半年平均风功率密度变化

（相对于1971年—2000年冬半年和夏半年平均值）

Table7Windpowerdensitychangesforbothsummerandwinterhalfyearsasprojectedbyregionalmodels

(2081-2100minus1971-2000)

模式名称RegCM3—A2PRECIS—A2PRECIS—B2

RegCM3与PRECIS集成—A2

-17.25-6.66-4.30-3.62

-37.604.57-3.58-7.41

-8.586.20-1.483.88

-21.33-0.55-3.47-3.09

-29.62-6.02-0.74-14.05

-22.12-5.46-3.68-10.87

-10.17-8.710.53-5.68

-23.15-6.44-1.33-11.29（W/m2）

注：负值表示该区域21世纪风功率密度比20世纪小。

球气候模式预估结论与区域气候模式预估结论不一致（表8）。也就是说，21世纪后期中国区域年和冬半年平均风功率密度比20世纪小的可能性比较大，而21世纪后期夏半年平均风功率密度将如何变化，不确定性较大，还有待于进一步研究。

（5）冬季风速和风能的变化与冬季季风强弱有密切联系。有研究指出，由于人类排放增加，造成全球变暖，相应冬季大陆明显变暖，且比海洋增暖要更明显，从而海陆温差对比明显减小，因而冬季风减弱[25]。值得注意的是，有些气候模式预估，21世纪由于人类排放增加造成全球变暖，相应亚洲冬季风指数将可能明显减弱，同时冬季西伯利亚高压强度将可能减弱，东亚大槽可能减弱，亚洲经向环流指数减弱，影响中国的寒潮次数和强度都将可能

2010年4月

江滢等：中国未来风功率密度变化预估

表8全球和区域气候模式在A2情景下预估中国21世纪后

期（2081年—2100年）平均风功率密度变化

（相对于模拟20世纪风功率密度）

Table8Meanwindpowerdensitychangesasprojectedfor

SRESA2byglobalandregionalclimatemodels

(late21stcenturyminus20thcentury)

模式名称RegCM3PRECIS

RegCM3与PRECIS集成MRI_CGCM2CCCMA_CGCM3GFDL_CM2_0

MRI_CGCM2，CCCMA_CGCM3，GFDL_CM20集成

注：①表中与全球气候模式有关的预估结果：2080年—2099年代表21世纪后期，1980年—1999年代表20世纪；表中与区域气候模式有关的结论的预估结果：2081—2100年代表21世纪后期，1971年—1990年代表20世纪；②负值表示风功率密度减小。

年-22.20-3.49-7.17-2.71-2.44-0.36-1.84

冬-21.33-0.55-3.09-10.73-6.210.92-5.34

（W/m2）夏-23.15-6.44-11.294.804.060.042.97

时，近地层风速变化与东亚冬夏季风变化以及全球和亚洲温度变化的关系较为复杂，也需作进一步的分析。

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说，21世纪随着全球和亚洲温度的持续增暖，亚洲冬季风可能持续减弱，中国冬季的风功率密度有可能减小。

（6）夏季风速和风能的变化与夏季季风有一定联系。根据已有研究分析，考虑全球变暖，夏季陆地比海洋增暖更迅速，因此大陆尺度的海陆热力学对比在夏季变得更大，因此，应该是夏季风增强，但是实际情况却比这个设想要复杂得多[25]。近些年用气候模式考虑人类排放增加，模拟近几十年东亚夏季风的变化，有的模式模拟东亚夏季风变强，有些模拟变弱，有些模拟没有明显趋势，因此，难以说明近几十年东亚夏季风的减弱一定是人类排放增加

30]

造成的[29，。一些气候模式考虑人类排放情景全球

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in20thcenturyclimatesimulations:Theutilityofmulti-models

变暖，对于21世纪的预估研究表明，东亚夏季风将可能增强，因而在东亚季风区产生更多的降水，但是不同模式和不同的排放情景，预估的结果差异较

30,32，33]大，存在明显的不确定性[29，。因此，预估21世

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纪中国夏季的风功率密度可能变强，但是存在不确定性。

由于当前科学水平的限制，无论是全球气候模式还是区域气候模式，对未来区域尺度的风速的预估都存在着较大的不确定性，因而带来在风功率密度预估方面的较大不确定性。今后还需要做大量和长时间的研究试验，才能得到更可靠的结果。同

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2010年4月

江滢等：中国未来风功率密度变化预估

ProjectionofWindPowerDensityinChinain

the21stCenturybyClimateModels

2，32，32，3

JIANGYing1，，LUOYong1，，ZHAOZongci1，

2.CenterforWindandSolarEnergyResourcesAssessment,CMA,Beijing100081,China;

3.LaboratoryforClimateStudies,CMA,Beijing100081,China)

(1.NationalClimateCenter,Beijing100081,China;

Abstract:Sincethe20thcentury,withtherapidgrowthoftheworldeconomy,energydemandhas

multipliedandenergyindustrieshavebeenintheprocessofmassivedevelopmentofwindresources.Windenergy,withthecharacteristicsofbeingclean,renewableandabundant,canofferpollution-freeelectricitythatcouldbewidelyutilized.WindpowerprojectsinChina,particularlythewindpowergenerationnetworkarerecentlyexperiencingarapiddevelopment.Itisexpectedthatthewindpowercapacitywillincreasetoover100,000MWinstalledcapacityby2030or2040,andbecomethethirdlargestsourceofenergyinthecountryafterthermalpowerandhydropower.AsChina’swindpowerindustriesaredevelopingunprecedentedly,theissueonsustainableuseofwindenergyresourceshasbeenamajorfocusinthecontextofglobalandAsiawarming.TherehavebeenaseriesofstudiesonfuturecharacteristicsofthesurfacewindandwindresourcesovertheoceanandsomeothercountriesbutlittleworkhasbeendoneinChinasofar.Therefore,thereisanurgentneedtoinvestigatecharacteristicsoffuturewindenergyinChina.Inthepresentwork,threeglobalclimatemodelsandthreeregionalclimatemodelswhichhavecertaincapabilitiestosimulatechangesinwindspeedduringthe20thcentury,wereusedtoprojectchangesinwindpowerdensityinChinaforthe21stcentury.Thefollowingconclusionsaregiven.First,thesummermeanwindpowerdensityinChinafortheearly21stcenturydecreasesslightly,whichwasprojectedbytheregionalclimatemodelCMM5.Second,changesinannualandwintermeanwindpowerdensityinChinaforthemid-21stcenturywereprojectedtobedecreasingslightlythanthatforthe20thcentury.Itwasalsofoundthattrendsinsummermeanwindpowerdensityforthemid-21stcenturywasdifficulttobedetectedbythemodels.Third,regionalclimatemodels(RegCM3andPRECIS)andglobalclimatemodelsgeneratedsimilarresults,showingthattheannualandwintermeanwindpowerdensityinChinaforthelate21stcenturywoulddecreaseslightlyandtheresultsweremorereliablethanthatforsummer.Itisworthwhiletonotethatduetocurrentlimitationsinprojectioncapability,boththeglobalclimatemodelsandtheregionalclimatemodelswouldresultinlargeuncertaintiesinprojectionsofregionalclimatechanges,particularlyintheprojectionofwindpowerdensity.Thestudyonvariationtrendsinwindvelocityforthe21stcenturyinChinaprovidesmeaningfulinformationandreferenceforfurtherstudies.Keyword:China;Windpowerdensity;Change;Projection

范文五：风功率密度及风能区域等级

风功率密度及风能区域等级

风功率密度蕴含着风速、风速频率分布和空气密度的影响，是衡量风电场风能资源的综合指标。风功率密度等级在国标“风电场风能资源评估方法”中给出了7个级别，

风功率密度等级表

由上表可以看出，10m高处当风功率密度大于150W/m2、年平均风速大于5m/s的区域被认为是风能资源可利用区；当年平均风速在6.0m/s，风功率密度为200～250 W/m2为较好风电场；在7.0 m/s时为300～400 W/m2为很好风电场。一般说平均风速较大，风功率密度也大，风能可利用小时数就越多。我国风能区域等级划分的标准如下：

（1）风能资源丰富区：年有效风功率密度大于200W/m2，3～20m/s风速的年累积小时数大于5000h，年平均风速大于6 m/s；

（2）风能资源次丰富区：年有效风功率密度为200～150 W/m2，3～20m/s风速的年累积小时数为5000h～4000h，年平均风速在5.5m/s左右；

（3）风能资源可利用区：年有效风功率密度为150～100 W/m2，3～20m/s风速的年累积小时数为4000h～2000h，年平均风速在5m/s左右；

（4）风能资源贫乏区：年有效风功率密度小于100 W/m2，3～20m/s风速的年累积小时数小于2000h，年平均风速在4.5m/s。

风能资源丰富区和较丰富区，其具有较好的风能资源，为理想的风电场建设区；风能资源可利用区，有效风功率密度较低，这对电能紧缺地区还是有相当的利用价值。实际上，较低的年有效风功率密度也只是对宏观的大区域而言，而在

大区域内，由于特殊地形有可能存在局部的小区域大风区，因此，应具体问题具体分析，通过对这种地区进行精确的风能资源测量，详细了解分析实际情况，选出最佳区域建设风电场。

风能资源贫乏区，风功率密度很低，对大型并网型风力发电机组一般无利用价值。

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