基于M-K和小波分析法的汾阳市风向风速特征分析

李旋

doi:10.16377/j.cnki.issn1007-7731.2025.06.026

安徽农学通报 >

2025 , Vol. 31 >Issue 6: 106 - 109

DOI: https://doi.org/10.16377/j.cnki.issn1007-7731.2025.06.026

农业信息·农业气象

基于M-K和小波分析法的汾阳市风向风速特征分析

李旋

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山西省汾阳市气象局，山西汾阳 032200

李旋（1989—），男，山西汾阳人，硕士，工程师，从事农业气象研究。

Copy editor: 胡立萍

收稿日期: 2024-10-30

网络出版日期: 2025-03-28

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Analysis of wind direction and speed characteristics in Fenyang City based on M-K method and wavelet analysis

LI Xuan

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Meteorological Bureau of Fenyang City, Fenyang 032200, China

Received date: 2024-10-30

Online published: 2025-03-28

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摘要

以山西汾阳市1974—2023年的气象数据为材料，利用小波分析和M-K突变检验方法，分析了该地区近50年的风向风速变化特征。结果表明，1974—2023年，研究区出现频率最高的风向是西北风（NW），频率为9.8%，其次是西北偏西风（WNW），频率为8.6%，NW为年主导风向；年平均风速最高的风向为WNW，风速为3.4 m/s,；月平均风速最高的是4月（2.7 m/s），最低的是8月和9月（1.3 m/s）；春、秋和冬季以NW和WNW为主，夏季以东北偏东风（ENE）为主。年风速变化趋向率为-0.06（m/s）/10 a，NW年平均风速的变化趋向率为-0.30（m/s）/10 a，均呈下降趋势，NW年平均风速与气温呈明显的负相关性。风速的周期特征表明，年平均风速的变化周期为25 a，NW年平均风速的周期性不明显。对风速的突变检验发现，年平均风速在1974—2023年未发生突变，NW年平均风速突变点为1984年。研究结果为相关地区空气污染治理和城市规划提供参考。

关键词： 风向; 风速; 突变检验; 小波分析

本文引用格式

李旋 . 基于M-K和小波分析法的汾阳市风向风速特征分析[J]. 安徽农学通报, 2025 , 31(6) : 106 -109 . DOI: 10.16377/j.cnki.issn1007-7731.2025.06.026

Abstract

Based on the meteorological data from 1974 to 2023 in Fenyang City, Shanxi Province, the variation characteristics of wind direction and speed in recent 50 years were analyzed by means of wavelet analysis and M-K mutation test. The results showed that from 1974 to 2023, the wind direction with the highest frequency was northwest wind (NW), with a frequency of 9.8%, followed by west-northwest wind (WNW), with a frequency of 8.6%，the dominant wind direction was NW. The wind direction with the highest wind speed was WNW with a wind speed of 3.4 m/s. The highest monthly wind speed was in April (2.7 m/s), and the lowest was in August and September (1.3 m/s). NW and WNW dominate in spring, fall and winter, and east-northeast wind (ENE) dominate in summer. The trend rate of annual wind speed was -0.06 (m/s)/10 a, and the trend rate of NW average wind speed -0.30 (m/s)/10 a, both of which showed a decreasing trend.The NW annual average wind speed showed a significant negative correlation with temperature.The periodic characteristics of wind speed show that the annual mean wind speed has a change period of 25 a, and the periodicity of NW annual average wind speed was not obviou. The abrupt change of wind speed showed that there is no abrupt change in annual mean wind speed between 1974 and 2023, and the abrupt change point of NW mean wind speed was 1984. The results can provide references for air pollution control and urban planning in relevant areas.

Key words： wind direction; wind speed; mutation test; wavelet analysis

风向和风速是农业气象的重要参数，与促进授粉和防范风灾等现代农业管理密切相关^[1-2]，其也是影响大气污染物扩散的重要因素之一^[3]。近年来，对风的变化特征已有较多研究，如何毅等^[4]研究表明，气候变暖是风速减小的主要原因。李菊香等^[5]研究了邯郸市的风向风速变化特征，指出年平均风速和4个季节的平均风速均呈减小趋势。王遵娅等^[6]研究表明，大部分地区的风速呈现出减小的趋势，冬、春季的减小趋势较明显。阎访等^[7]分析了河北石家庄地区春季大风变化特征和天气分型，发现大风日数存在5～6 a和14 a的周期振荡。已有研究成果大多是对全年和四季平均风速的研究^[8-9]，暂未对年最多风向的风速特征进行研究。为此，本文统计了近50年山西汾阳市年、月风向频率和风速，对年平均风速和年主导风向平均风速的变化趋势及原因进行分析，并探究了年平均风速和年主导风向平均风速的周期特征和突变特征，为空气污染治理和城市规划提供参考。

1 资料与方法

1.1 采用资料

研究资料均来自山西省汾阳市气象局，站点海拔高度747.7 m，111°46′56″ E，37°14′38″ N。1974—2003年为人工观测资料，2004—2023年为自动观测资料。

1.2 研究内容及方法

1.2.1 风向风速特征

利用Excel软件对气象资料的1974—2023年每年不同风向的出现频率和各个风向的平均风速进行统计，并利用Origin软件绘制风速和风向频率玫瑰图；同时分析其月风向频率和风速特征。

1.2.2 年平均和年主导风向的风速变化趋势

根据风向风速特征，利用最小二乘法对年风速变化趋势进行线性拟合，利用Origin软件绘制风速趋势图,利用SPSS软件分析风速与气温的相关性。

1.2.3 年平均和年主导风向的风速周期特征

利用Matlab软件，对近50年平均风速和主导风向平均风速数据进行小波分析，绘制小波系数实部等值线图。小波变换主要是将无限长的三角函数基换成了有限长会衰减的小波基。小波变换如式（1）。

W T (a, τ) = 1 a ∫ - ∞ ∞ f (t) × ψ (t - τ a) d t

（1）

式（1）中，a为尺度，τ为时间。

1.2.4 年平均和年主导风向的风速突变检验

风速的突变检验采用曼—肯德尔（M-K）法，假设n个样本量的时间序列为X ₁，X ₂，...，X_n，构造一个秩序列，累积数S_K 计算如式（2）。

S k = ∑ 1 k R i, k = 2, 3, . . ., n

（2）

式（2）中：R_i 表示X_i 大于X_j （1≤i≤j）的累加数。假设时间序列是随机独立的，计算统计量序列UF_K。当时间序列X ₁，X ₂，...，X_n 相互独立，且具有相同连续分布时，计算E _（

S k

_），Var（S_k ）。

U F k = S k - E (S k) V a r (S k), k = 2,3, . . ., n

（3）

E (S k) = n (n + 1) 4

（4）

V a r (S k) = n (n - 1) (2 n + 5) 72

（5）

式（3）中，当k=1时，UF₁=0。E _（

S k

_），Var（S_k ）是累积数S_k 的均值和方差。

UF_k 是按照时间序列X ₁，X ₂，...，X_n 计算出来的统计量序列，取α=0.05，对应置信区间为±1.96。若UF_k曲线超出了置信区间，则表明序列存在显著的变化趋势。再按时间序列X的逆序X_n，X_n-1，...，X ₁，重复上述过程得到UF _k 2，得出UB_k。

U B K = - U F k 2, k = n, n - 1, . . ., 1

（6）

在M-K检验中，当UF _k >0或UB _k >0时，表明序列呈增加趋势，反之呈减小趋势。给定显著水平α＝0.01，即U_0.01＝2.58，在正序列曲线超过置信线的前提下，若正序列和反序列2个统计量序列仅有一个明显的交叉点，且位于置信线之间，则表明该交叉点为突变点，且具有统计学意义；若交叉点位于置信线之外，或者是存在多个明显的交叉点，则不确定是否为突变点。

2 结果与分析

2.1 风向风速特征

2.1.1 年风向频率和风速特征

由图1可知，研究区1974—2023年风向出现频率最大的是NW（西北风），频率9.8%，其次是WNW（西北偏西风）频率8.6%，SW（西南风）频率8.5%，W（西风）频率8.1%。由图2可知，研究区1974—2023年年平均风速最高的风向WNW（西北偏西风），平均风速3.4 m/s；其次是W（西风），平均风速3.1 m/s；然后是NW（西北风）和ENE（东北偏东风），平均风速均2.8 m/s。故研究区年主导风向为NW，主导风向的风速也较高。

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图1 1974—2023年风向频率玫瑰图

N北风，NNE东北偏北风，NE东北风，ENE东北偏东风，E东风，ESE东南偏东风，SE东南风，SSE东南偏南风，S南风，SSW西南偏南风，SW西南风，WSW西南偏西风，W西风，WNW西北偏西风，NW西北风，NNW西北偏北风。

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图2 1974—2023年平均风速玫瑰图

2.1.2 月风向频率和风速特征

由表1可知，研究区1974—2023年的月平均风速4月最高，为2.7 m/s；5月次之，为2.5 m/s；8月和9月最低，均为1.3 m/s。从季节看，春季平均风速最高，夏季最低。春季、秋季和冬季以WNW和NW为主，夏季以ENE为主。主导风向风速均大于其他风向风速。

表1 1974—2023年月平均风速及月最多、次多风向的频率和平均风速

月份	月平均风速/（m/s）	月最多风向			月次多风向
月份	月平均风速/（m/s）	风向	频率/%	平均风速/（m/s）	风向	频率/%	平均风速/（m/s）
1	2.1	NW	18.1	2.7	WNW	16.0	2.2
2	2.2	WNW	16.3	2.6	NW	14.0	2.3
3	2.4	WNW	15.4	3.5	NW	13.7	2.9
4	2.7	WNW	12.6	3.8	NW	10.8	3.1
5	2.5	WNW	12.8	3.4	SW	11.2	2.8
6	2.0	SSW	12.6	2.2	ENE	10.4	2.0
7	1.6	ENE	12.5	2.1	SW	9.5	1.9
8	1.3	ENE	11.4	2.4	E	10.3	2.0
9	1.3	WNW	11.6	1.8	ENE	8.1	1.7
10	1.6	WNW	13.4	2.3	NW	12.3	2.1
11	2.1	NW	16.8	3.0	WNW	14.5	2.6
12	2.2	NW	17.8	3.2	WNW	12.8	2.7

2.2 年平均和年主导风向NW的风速变化趋势

由图3可知，年平均风速最大值为2.6 m/s，出现在1974年；最小值为1.5 m/s，出现在2014年。年平均风速变化倾向率为-0.06（m/s）/10 a，NW年平均风速变化趋向率为-0.30（m/s）/10 a，均呈下降趋势。其中NW年平均风速与年平均气温、春季、夏季、秋季和冬季平均气温的相关性分别为-0.539、-0.488、-0.466、-0.386和-0.407，且相关性具有统计学意义（P<0.01）。因此，风速下降可能与研究区近50年气温上升^[10]有关。

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图3 1974—2023年研究区年平均和年主导风向的风速变化

2.3 年平均和年主导风向NW的风速周期特征

由图4可知，年平均风速在1974年值较大，1986年值较小，2000年值较大，呈现出25 a的变化周期；NW年平均风速的计算周期为35 a，由于样本只有50年数据，故计算结果可靠性不大。

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图4 1974—2023年年平均和主导风向风速的小波系数实部等值线

2.4 年平均和年主导风向NW风速的突变检验

由图5可知，1974—1977年，年平均风速UF曲线值小于0，表示风速总体呈下降趋势，但下降过程存在小范围的上升波动。1978年以后，曲线超过置信线，表示总体下降趋势明显，但UB曲线大于0，说明小范围内有上升波动。初始位置两条曲线有交叉点，表示初始有波动，并不是突变点。在1974—1983年，NW风速的UF曲线值小于0，表示风速呈下降趋势，但小范围内有上升波动；1984年之后，UF曲线超过置信线，下降趋势明显。2013年以后，UB曲线值大于0，说明在2013—2023年有上升波动。1984年为主导风向NW平均风速的突变点，突变以后，下降趋势更明显。由此可见，突变检验分析的结果与图3中二者的变化趋势基本吻合。

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图5 1974—2023年年平均和主导风向风速的M-K曲线

（A）年平均风速的突变检验；（B）年主导风向风速的突变检验。

3 结论

本文统计了1974—2023年研究区年、月风向频率和风速，分析了年平均风速和年主导风向平均风速的变化趋势及原因，并探究了年平均风速和年主导风向平均风速的周期特征和突变特征，结论如下。

（1）近50年，研究区出现频率较高的风向是NW和WNW；风速较高的风向是WNW。月风速4月最高，8月和9月最低。春、秋和冬季以NW和WNW为主，夏季以ENE为主。故研究区相关工厂应该建在东南方或东南偏东的郊区，夏季时还要预防东北偏东风的影响，以防工厂造成的空气污染影响到市区。

（2）年平均风速和年主导风向平均风速均呈下降趋势；年主导风向平均风速的下降趋势更为明显，且与年平均气温呈现出明显的负相关性。随着研究区年平均气温的不断升高，年平均风速正在不断下降，这可能会影响到相关行业。

（3）年平均风速的变化周期为25 a，NW年平均风速的周期性不明显；年平均风速在1974—2023年未发生突变，NW平均风速突变点为1984年，突变检验的分析结果与风速变化趋势基本吻合。可以推测2025年的年平均风速可能会达到一个较大值，相关行业可以对此采取相应的防范措施。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序

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4	何毅，杨太保，陈杰，等. 1960—2013年南北疆风速变化特征分析[J]. 干旱区地理，2015，38（2）：249-259.

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6	王遵娅，丁一汇，何金海，等. 近50年来中国气候变化特征的再分析[J]. 气象学报，2004，62（2）：228-236.

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8	王传辉，周建平，周顺武，等. 近32 a安徽省风速、风向分布特征[J]. 干旱气象，2015，33（2）：236-243.

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10	李旋. 汾阳市近50年气候变化与主要气象灾害研究[J]. 安徽农业科学，2023，51（8）：203-205.

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Abstract

1 资料与方法

1.1 采用资料

1.2 研究内容及方法

1.2.1 风向风速特征

1.2.2 年平均和年主导风向的风速变化趋势

1.2.3 年平均和年主导风向的风速周期特征

1.2.4 年平均和年主导风向的风速突变检验

2 结果与分析

2.1 风向风速特征

2.1.1 年风向频率和风速特征

图1 1974—2023年风向频率玫瑰图

图2 1974—2023年平均风速玫瑰图

2.1.2 月风向频率和风速特征

表1 1974—2023年月平均风速及月最多、次多风向的频率和平均风速

2.2 年平均和年主导风向NW的风速变化趋势

图3 1974—2023年研究区年平均和年主导风向的风速变化

2.3 年平均和年主导风向NW的风速周期特征

图4 1974—2023年年平均和主导风向风速的小波系数实部等值线

2.4 年平均和年主导风向NW风速的突变检验

图5 1974—2023年年平均和主导风向风速的M-K曲线

3 结论

参考文献