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預報系統 (MDDS/CWB/WRF) 風能
本產品分為風速、風能密度、風能發電量。利用本局區域預報系統(CWB/WRF)所產製不同高度的氣象場資料,經過動力降尺度系統運算後,輸出100米高度的預報氣象資料[東西風(m/s)、南北風(m/s)、氣壓(hpa)、溫度(℃)、比溼(kg/kg)]。之後利用模式輸出的東西風及南北風計算出100米高度的風向及風速,再透過簡易運算式將風速轉換成風能密度及風能發電量。
風能密度 : \(P={C_P}×{ρ/2}×{A×V^3}\)
(\(C_p\)為風機功率係數,目前極限約為40%,ρ為密度,A為風機葉片掃掠面積,V為有效風速,3m/s~25m/s)
什麼是WRF?
WRF是中尺度數值天氣預報系統,本模式同時滿足大氣研究和天氣預報上的需求,並且廣泛應用在跨尺度的天氣現象。WRF模式設計的目標主要是應用在模式水平解析度1~10公里之間的數值模擬,這樣的解析度特別適合模擬地形所引發之局部天氣現象或劇烈中尺度天氣系統,例如山谷風、海陸風、鋒面、對流系統等等,颱風相關研究當然也是主要的應用目標之一。
WRF模式的兩個動力核心是依據不同目地所設計的,分別為ARW (Advanced Research WRF)及NMM (Non-hydrostatic Mesoscale Model)。兩者在WRF架構上是相同的,但所著重的地方不同。ARW是由NCAR的MMM( Mesoscale and Microscale Meteorology Division)所研發,注重在研究,可以調為靜力穩定模式,能夠應用於理想個案模擬、參數化研究、資料同化研究、即時數值天氣預報與分析、颱風模擬、區域氣候研究、偶合模式應用及教學等,WRF-ARW主要之物理過程可分為微物理、積雲參數化、行星邊界層、地表過程與輻射。而NMM則由NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)的NCEP所研發,著重於非靜力穩定與即時預報,可應用於即時數值天氣預報與分析、參數化研究、偶合模式應用及教學等。
WRF的作業方式
CWB/WRF模式每日進行4次預報(00Z、06Z、12Z、18Z),每次預報時間(tau)達120小時,模式輸出的時間間距為1小時,輸出的資料經內插至等壓面後再轉換網格點資料。為配合綠能計劃需求,利用模式輸出之100米高風場、溫度場、比濕、雲液態水混和比、以及離地表2 m高度之氣溫及地表太陽短波輻射量等氣象參數來做風能及太陽能資訊的監測及預報。
CWB/WRF為二層巢狀網格,解析度分別為15和3公里,積分範圍如圖1所示,垂直分層則為52層,模式頂設為20 hpa。模式網格設定資訊如表一,模式物理參數法組態設計列於表二。WRF模式使用模組設計標準化語言,具有完整的數值計算和資料同化技術、多重移動網格以及物理過程(尤其是對流和中尺度降水過程)。WRF的網格設計在水平面上是採用 Arakawa C 交錯網格方式,此種網格設計將速度場放交錯在質量場/熱力/化學的左右上下二分之一網格處,呈現交錯分佈網格架構,垂直方向eta(η )座標相當於MM5模式sigma(σ)的追隨地勢坐標,並可採用不一致的網隔間距。
圖1 , CWB WRF 積分範圍
Domain 1 | Domain 2 | |
巢狀網格設定 | ||
投影法 | Lambert | |
網格解析度(km) | 15 km | 3 km |
X方向格點數 | 662 | 1161 |
Y方向格點數 | 386 | 676 |
垂直層數 | 52層 | |
參考經度 | 120° | 120° |
參考緯度 | 10°、40° | 10°、40° |
中心經度 | 118.59 | 122.27 |
中心緯度 | 27.07 | 22.87 |
模式頂高度(Pa) | 2000 Pa | |
積分時間間隔 | 60 s | 15 s |
DMS 輸出X方向格點數 | 661 | 1158 |
DMS 輸出Y方向格點數 | 385 | 673 |
DMS 輸出左下端點座標 | -5.693677°N, 78.02554°E | 14.02224°N, 105.2500°E |
DMS 輸出右上端點座標 | 43.28705°N, -179.5461°E | 32.12021°N, 140.91388°E |
表一:模式網格設定資訊
Domain 1 | Domain 2 | |
物理參數化設定 | ||
積雲參數化法(mp_CuP) | Kain-Fritch with new trigger function | None |
微物理參數化法(mp_physics) | Goddard 5-class scheme | Goddard 5-class scheme |
邊界層參數化法(bl_pbl_physics) | Yonsei University scheme | Yonsei University scheme |
長波輻射參數化法(ra_lw_physics) | RRTMG scheme | RRTMG scheme |
短波輻射參數化法(ra_sw_physics) | RRTMG scheme | RRTMG scheme |
地表參數化法(sf_sfclay_physics) | Monin-Obukhov scheme | Monin-Obukhov scheme |
土壤模式(sf_surface_physics) | NOAH | NOAH |
土壤層數 | 4層 | |
動力參數設定選項 | ||
Dynamical core option(dyn_opt) | Eulerian mass core | |
時間積分方式(rk_ord) | Runge-Kutta 3rd order | |
(w_damping) | With vertical velocity damping. | |
紊流與混合方式(diff_opt) | evaluates 2nd order diffusion term on coordinate surface | |
渦流參數方式(km_opt) | horizontal Smagorinsky first order closure | |
Upper level damping | without damping | |
Basetemp | 290 | |
從模式頂damping深度(zdamp) | 5000 (m) | |
邊界條件控制選項 | ||
(spec_bdy_width) | 5 |
表二:CWB WRF 3個系集成員模式組態共同的部分
什麼是MDDS?
MDDS(Mesoscale Dynamic Downscaling System)為本局與美國國家海洋與大氣總署(NOAA)下之GSD (Global System Division)合作發展的複雜地形區的三維連續變分降尺度系統。降尺度是指利用統計法或動力法由尺度較大的模式結果得到較小尺度的現象。統計法是指利用統計的關係(通常為經驗關係),慎選較大尺度模式結果的參數(或稱之為預報因子),得到較小尺度的氣象特徵(如von Storch et al., 1993; Goodess and Palutikof, 1998; Wilby et al., 2004)。而動力法主要是利用較小尺度的模式,以較大尺度模式的結果為其邊界條件,而得到較小尺度的氣象特徵(如Zagar and Rakovec, 1999; Giorgi et al., 2001; Mearns et al., 2004),另外亦可廣義的利用物理關係為基礎,由尺度較大的模式結果得到較小尺度的現象。
在地形上的氣象場受地形的影響程度視地表的特性及所要解析的天氣系統尺度而決定。當地形越複雜且天氣系統尺度越小,氣象場受地形的影響越嚴重。在如此複雜的地形影響下,降尺度方法是否考慮地形的效應就決定了其結果的可信度。在複雜地形區的降尺度方法最簡便的即是利用區域數值模式的動力降尺度法,但此方法會面臨所有數值模式的極限,諸如初始場產生的模式調整問題(spin up problem)、模式動力及物理參數化問題等等。而在統計降尺度法中,Steincker et al. (2006) 利用其所謂的”fingerprint method”,將地形高度對氣象場的理想分布特性做為其方法的權重函數,可得到複雜地形區內較好的氣象場分佈。但此方法僅適用於單一的純量氣象變數,對向量氣象變數(風場)並不適用,且不同氣象變數間並無任何的物理關係存在。
本方法利用追隨地勢座標下的純控制方程三維變分法,試圖解出在靜態下因複雜地形產生的氣象場變化,且因為此方法利用較完整的中小尺度氣象物理方程式為變分法的控制方程,其所得結果在不同氣象變數間有相當大程度滿足其所使用的控制方程。考慮僅以動量方程、連續方程、熱力方程及水汽保守方程為控制方程的純三維變分,其價值函數可寫為
$$J={∭(α_1 P_1^2+α_2 P_2^2+α_3 P_3^2+α_4 P_4^2+α_5 P_5^2+α_6 P_6^2+α_7 P_7^2 )dΩ}$$
其中\(P_n\)為各項控制方程,包含三個方向的動量方程(\(P_1\)到\(P_3\))、連續方程(\(P_4\))、熱力方程(\(P_5\))、水汽保守方程(\(P_6\))及所有氣象變數的平滑懲罰項(\(P_7\)),\(α_n\)為各控制方程項的權重。
MDDS的作業方式
MDDS目標在於提供下游單位即時且不耗費大量計算資源的情況下,取得更高解析度的氣象場資訊,同時包含台灣複雜地形條件下氣象場更細微變化過程。由於接收到初始場為氣壓層場資料,為滿足MDDS之應用,會將其轉換成地勢追隨座標。
目前因應綠能計畫需求提供3種降尺度產品(MDDS-CWRF、MDDS-CGFS與MDDS-NCEP),水平與垂直解析度分別為2公里、250公尺,一共32層場資料且為追隨地勢座標下產品,降尺度範圍如圖一所示。即時作業流程每日4次(00、06、12、18 UTC),MDDS-CWRF初始條件使用目前本局區域預報模式系統之3公里水平解析度分析與預報場(CWBWRF-M04_WD02,DMS34key格式)進行動力降尺度,每次提供84小時逐時預報。MDDS-CGFS模式的初始條件使用目前本局全球預報模式系統之25公里水平解析度分析與預報場(CWBGFS-GH0G,DMS34key格式)進行動力降尺度,每次提供192小時逐6時預報。MDDS-NCEP模式的初始條件使用美國國家海洋和大氣管理局之全球預報模式之0.5度水平解析度分析與預報場(NCEP-GFS,grib2格式)進行動力降尺度,每次提供192小時逐6時預報。MDDS待上游分析與預報資料接收齊全之後立即啟動,平均計算時間花費約20~30分鐘,模式網格設定資訊及模式平均輸出時間列於附表一。本產品輸出格式為Bindary格式,提供給氣象資訊綠能營運中心使用,透過發電量評估模組介接系統將氣象資訊轉換風能發電量、風能密度等,為滿足離岸風機平均高度之需求,MDDS模式產品另外輸出高度100公尺層場資料。歷史備份資料為逐時(或逐六時)分析與預報場之100公尺高度之經緯度(deg)、東西風(m/s)、南北風(m/s)、氣壓(Pa)、相當位溫(K)、水氣含量(g/kg),預計儲存3年,規劃放置於氣象局綠能營運中心雲端資料庫。
表一、MDDS-CWRF模式網格設定資訊與輸出時間(LST)
CWBWRF(M04WD02) | MDDS/CWRF | |
投影法 | 藍伯特投影 | 藍伯特投影 |
座標系統 | 氣壓座標 | 追隨地勢座標 |
網格解析度 | 3公里 | 2 公里 |
X方向格點數 | 1158 | 257 |
Y方向格點數 | 673 | 257 |
垂直層數 | 24層 | 32層 |
參考經度 | 120° | 120.65° |
參考緯度 | 10°、40° | 30°、60° |
中心經度 | 122.27 | 120.63097 |
中心緯度 | 22.87 | 23.782600 |
模式頂高度 | 1000 Pa | 15500公尺 |
00Z(08LST) | 06Z(14LST) | 12Z(20LST) | 18Z(02LST) | |
CWBWRF(M04WD02) | 14:10 | 20:10 | 02:10 | 08:10 |
MDDS/CWRF | 14:40 | 20:40 | 02:40 | 08:40 |
表二、MDDS-CGFS模式網格設定資訊與輸出時間(LST)
CWBGFS(GH0G) | MDDS/CGFS | |
投影法 | 等經緯 | 藍伯特投影 |
座標系統 | 氣壓座標 | 追隨地勢座標 |
網格解析度 | 24公里(0.22度) | 2 公里 |
X方向格點數 | 1536 | 257 |
Y方向格點數 | 768 | 257 |
垂直層數 | 16層 | 32層 |
參考經度 | X | 120.65° |
參考緯度 | X | 30°、60° |
中心經度 | X | 120.63097 |
中心緯度 | X | 23.782600 |
模式頂高度 | 10000 Pa | 15500公尺 |
00Z(08LST) | 06Z(14LST) | 12Z(20LST) | 18Z(02LST) | |
CWBGFS(GH0G) | 13:40 | 19:40 | 01:40 | 07:40 |
MDDS/CGFS | 14:10 | 20:10 | 02:10 | 08:10 |
表三、MDDS-NCEP模式網格設定資訊與輸出時間(LST)
NCEPGFS | MDDS/NCEP | |
投影法 | 等經緯 | 藍伯特投影 |
座標系統 | 氣壓座標 | 追隨地勢座標 |
網格解析度 | 55公里(0.5度) | 2 公里 |
X方向格點數 | 720 | 257 |
Y方向格點數 | 361 | 257 |
垂直層數 | 26層 | 32層 |
參考經度 | X | 120.65° |
參考緯度 | X | 30°、60° |
中心經度 | X | 120.63097 |
中心緯度 | X | 23.782600 |
模式頂高度 | 1000Pa | 15500公尺 |
00Z(08LST) | 06Z(14LST) | 12Z(20LST) | 18Z(02LST) | |
NCEPGFS | 12:40 | 18:40 | 00:40 | 06:40 |
MDDS/NCEP | 13:10 | 19:10 | 00:10 | 07:10 |
圖一 、 MDDS降尺度範圍
風能計算方法
風能即為空氣流動所產生的動能,當空氣流動越快,其蘊含的動能越高。風力發電機的原理是利用風的動能轉動發電機來產生電力,而在目前發電機的有效利用風速範圍大約是3~25 m/s,因此在本計劃的風能計算方法,亦加入有效風速的限制條件,來計算有效風能密度。而根據貝茲極限理論,在物理上風力發電機是無法百分之百擷取風能,因此從風中取出的能量有一個極限值大約59%。
簡易的風能計算可由下式表示:
$$P={C_P×ρ/2×A×V^3}$$
(\(C_p\)為風機功率係數;本計劃目前設定為40% ;ρ為空氣密度;A為風機葉片掃掠面積,本計劃目前設定為1 \(m^2\);V為有效風速,3m/s~25m/s)
藉由上述方法取得風能密度,而風能發電量則從風力發電機的啟動風速至切出風速之功率曲線(圖1-1)去做計算。
圖1-1 理想功率曲線