CN108776745A - 一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法及装置，本发明通过WRF模式模拟所述CFD三维复杂地形模型的粗分辨率风场数据，并建立WRF风场网格模型，并在处理WRF风场网格模型计算的风场数据，通过使用距离倒数加权法或三点共面线性插值法进行插值，得到CFD三维复杂地形模型的5个边界面风场数据，相比曲线拟合的计算方式更加简单和直接，避免曲线拟合在风速波动较大时出现较大偏差的情况，解决了现有的复杂地形风场模拟方法精确度低的技术问题。

Description

一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法及装置

技术领域

本发明涉及风场模拟领域，尤其涉及一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法及装置。

背景技术

自20世纪80年代以来，中尺度大气数值模式已经有了很大发展。目前常用的中尺度模式有WRF模式(Weather Research and Forecasting Model，气象预报模式)。中尺度气象预报模式的空间分辨率通常在1km量级以上，在一定程度上能满足较大区域风场的模拟研究；但其受其网格精度的限制，不能捕捉到较小尺度的气候环境变化与场地地形变化，特别是在复杂的地形区域不能精细地模拟出复杂地形、建筑等状况，因而得不到精确可靠的近地面风场特征。

现有技术通过CFD模式与WRF模式结合起来，充分发挥各自优点，实现风场的降尺度模拟，从而提高WRF在复杂地形下的风场模拟效果，然而，现有的复杂地形风场模拟方法的拟合函数u(z)、v(z)、w(z)通过曲线拟合函数计算，当风速波动较大时容易出现较大偏差，导致了现有的复杂地形风场模拟方法精确度低的技术问题。

发明内容

本发明提供了一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法及装置，用于解决现有的复杂地形风场模拟方法精确度低的技术问题。

本发明提供了一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法，包括：

S1：根据GIS高程数据，建立CFD三维复杂地形模型；

S2：通过WRF模式模拟所述CFD三维复杂地形模型的粗分辨率风场数据，并建立WRF风场网格模型；

S3：根据所述WRF风场网格模型，通过距离加权法或三点共面线性插值法计算所述CFD三维复杂地形模型的边界面中预置坐标点的风速分布数据，其中，所述风速分布数据包括：x方向风速U，y方向风速V，z方向风速W；

S4：判断已计算的边界面数量是否为5，若是，则执行步骤S5，若否返回步骤S3，得到未计算的非底面边界面的所述风速分布数据；

S5：驱动Fluent对边界面的各个所述风速分布数据进行计算，得到复杂地形风场湍流模型。

优选地，所述步骤S3具体包括：

S31：获取CFD三维复杂地形模型的边界面中的预置坐标点的坐标值；

S32：将所述坐标值与WRF风场网格模型中各个采样点的坐标进行匹配，确定包含有所述预置坐标点且由相邻的同类型采样点构成的风速计算域，其中，所述风速计算域包括：U风速计算域、V风速计算域以及W风速计算域；

S33：判断所述预置坐标点是否位于所述风速计算域的边界线上，若是，则提取出所述边界线的两个采样点的数据，若否，则提取出构成所述风速计算域的四个采样点的数据；

S34：根据提取出的采样点数据以及采样点类型，通过距离加权法或三点共面线性插值法分别计算出所述预置坐标点的x方向的风速U，y方向的风速V，z方向的风速W。

优选地，所述步骤S34之后还包括：

S35：根据所述x方向风速U，所述y方向风速V，所述z方向风速W计算出所述CFD三维复杂地形模型的风场总通量，并根据通量守恒理论，对所述风速W以及所述风场总通量与所述单元网格的顶面面积的比值进行求和运算，得到第二z方向风速W₂。

优选地，所述复杂地形风场湍流模型为LES湍流模型、k-ω湍流模型或k-ε湍流模型中的其中一种。

本发明还提供了一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟装置，包括：

CFD建模单元，用于根据GIS高程数据，建立CFD三维复杂地形模型；

WRF网格建模单元，用于通过WRF模式模拟所述CFD三维复杂地形模型的粗分辨率风场数据，并建立WRF风场网格模型；

风速分布计算单元，用于根据所述WRF风场网格模型，通过距离加权法或三点共面线性插值法计算所述CFD三维复杂地形模型的边界面中预置坐标点的风速分布数据，其中，所述风速分布数据包括：x方向风速U，y方向风速V，z方向风速W；

风速计算进度判定单元，用于判断已计算的边界面数量是否为5，若是，则执行流体计算驱动单元，若否返回风速分布计算单元，得到未计算的非底面边界面的所述风速分布数据；

流体计算驱动单元，用于驱动Fluent对所述风速分布数据进行计算，得到复杂地形风场湍流模型。

优选地，所述风速分布计算单元具体包括：

测量点定位子单元，用于获取CFD三维复杂地形模型的边界面中的预置坐标点的坐标值；

计算域确定子单元，用于将所述坐标值与WRF风场网格模型中各个采样点的坐标进行匹配，确定包含有所述预置坐标点且由相邻的同类型采样点构成的风速计算域，其中，所述风速计算域包括：U风速计算域、V风速计算域以及W风速计算域；

采样点确定子单元，用于判断所述预置坐标点是否位于所述风速计算域的边界线上，若是，则提取出所述边界线的两个采样点的数据，若否，则提取出构成所述风速计算域的四个采样点的数据；

风速分布计算子单元，用于根据提取出的采样点数据以及采样点类型，通过距离加权法或三点共面线性插值法分别计算出所述预置坐标点的x方向的风速U，y方向的风速V，z方向的风速W。

优选地，所述风速分布计算单元还包括：

通量守恒调节子单元，用于根据所述x方向风速U，所述y方向风速V，所述z方向风速W计算出所述CFD三维复杂地形模型的风场总通量，并根据通量守恒理论，对所述风速W以及所述风场总通量与所述单元网格的顶面面积的比值进行求和运算，得到第二z方向风速W₂。

优选地，所述复杂地形风场湍流模型为LES湍流模型、k-ω湍流模型或k-ε湍流模型中的其中一种。

从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：

本发明通过WRF模式模拟所述CFD三维复杂地形模型的粗分辨率风场数据，并建立WRF风场网格模型，并在处理WRF风场网格模型计算的风场数据，通过使用距离倒数加权法或三点共面线性插值法进行插值，得到CFD三维复杂地形模型的5个边界面风场数据，相比曲线拟合的计算方式更加简单和直接，避免曲线拟合在风速波动较大时出现较大偏差的情况，解决了现有的复杂地形风场模拟方法精确度低的技术问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明提供的一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法的一个实施例的流程示意图；

图2为本发明提供的一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法的第二个实施例的流程示意图；

图3为本发明提供的一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟装置的结构示意图；

图4为本发明基于GIS数据建立的CFD三维复杂地形模型的立体结构示意图；

图5为本发明基于GIS数据建立的CFD三维复杂地形模型的近地表附近网格结构示意图；

图6为本发明WRF模式计算结果中单元网格的风速数据存储的示意图；

图7为本发明CFD三维复杂地形模型的前侧面在WRF风场中的网格节点上的风场数据点分布的俯视图；

图8为本发明CFD三维复杂地形模型的前侧面在WRF风场中的网格节点上的风场数据点分布的侧视图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法及装置，用于解决现有的复杂地形风场模拟方法精确度低的技术问题。

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1和图4，本发明实施例提供了一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法，包括：

101、根据GIS高程数据，建立CFD三维复杂地形模型；

需要说明的是，在建立CFD三维复杂地形模型时，首先，确定计算域的中心经纬度，在地理空间数据云下载得到ASTER GDEM 30m分辨率数字高程数据。数据格式为栅格影像格式，采用UTM投影(Universal Transverse Mercator Projection，通用横轴墨卡托投影)。用ArcMap软件导出格式为WGS_1984_UTM坐标系下三维直角坐标地形数据；

然后输入模型特征参数，定义计算域关键要素并参数化控制网格疏密分布，生成由三棱柱网格单元组成的三维平坦地形模型；

最后，根据每一个模型底面网格数据节点的水平坐标，找到其在地形数据中的定位，然后使用其周围的4个地形数据点的高程通过距离倒数加权方法进行插值得到模型底面网格数结点的高程，即将底面网格结点抬升至实际地形高度。由于模型在竖向采用相邻网格尺寸比值为一定值的σ网格，所以除底面外其余网格节点的高程也会成比例变化，最终建立CFD三维复杂地形模型。

102、通过WRF模式模拟CFD三维复杂地形模型的粗分辨率风场数据，并建立WRF风场网格模型；

需要说明的是，如图4所示，WRF风场网格模型的水平方向采用Arakawa-C型网格划分计算域，垂直方向则采用地形跟随质量坐标。Arakawa-C型网格点能同时表示标量与矢量，但是它们在C型网格上的位置不相同，风速的分量分别定义在四边形单元格点区域的正交边界上，并各自垂直于横向与纵向单元边界。即对于某一个单元，x方向速度U，y方向速度V，z方向速度W存储的方式。

103、根据WRF风场网格模型，通过距离加权法或三点共面线性插值法计算CFD三维复杂地形模型的边界面中预置坐标点的风速分布数据，其中，风速分布数据包括：x方向风速U，y方向风速V，z方向风速W；

需要说明的是，以得到CFD模型前侧面上的风场数据为例，前侧面与WRF风场中的部分单元相交，这些单元的质心坐标投影在CFD模型前侧面上，质心坐标即为自定义的预置坐标点，得到其三维直角坐标。然后根据每个预置坐标点的坐标，利用该点周围的WRF单元网格存储的风速使用距离倒数加权法或三点共面线性插值法得到该自定义数据点的风速u、v和w；这样可以得到前侧边界面上随空间变化的一系列网格节点上的风场数据。

另外，通过设置数据处理周期，周期性计算网格节点上的风场数据，还可以得到前侧边界面上随时间变化的一系列网格节点上的风场数据。

104、判断已计算的边界面数量是否为5，若是，则执行步骤S5，若否返回步骤S3，得到未计算的非底面边界面的风速分布数据；

需要说明的是，由于CFD三维复杂地形模型的底面为模拟地面，因此需要计算的边界面具体为CFD三维复杂地形模型的四个侧面以及顶面。

105、驱动Fluent对边界面的各个风速分布数据进行计算，得到复杂地形风场湍流模型。

需要说明的是，湍流模型可以根据需要选择LES、k-ω或k-ε中的任意一种。

本发明通过WRF模式模拟CFD三维复杂地形模型的粗分辨率风场数据，并建立WRF风场网格模型，并在处理WRF风场网格模型计算的风场数据，通过使用距离倒数加权法或三点共面线性插值法进行插值，得到CFD三维复杂地形模型的5个边界面风场数据，相比曲线拟合的计算方式更加简单和直接，避免曲线拟合在风速波动较大时出现较大偏差的情况，解决了现有的复杂地形风场模拟方法精确度低的技术问题。

以上为本发明提供的一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法的第一个实施例的详细描述，下面为本发明提供的一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法的第二个实施例的详细描述。

请参阅图2和图4，本发明实施例提供了一种本发明提供的一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法，包括：

201、根据GIS高程数据，建立CFD三维复杂地形模型；

需要说明的是，建立CFD三维复杂地形模型时，首先确定计算域的中心经纬度，在地理空间数据云下载得到ASTER GDEM 30m分辨率数字高程数据，采用UTM投影，数据格式为栅格影像格式，用ArcMap软件读取栅格影像格式数据，通过ArcMap工具箱ArcToolbox导出格式为WGS_1984_UTM坐标系下三维直角坐标地形数据。

本实施例，中心经纬度坐标为：经度113.328778°，纬度22.055561°；ASTER GDEM30米分辨率大地坐标下的高程数据标识为ASTGTM_N21E113和ASTGTM_N22E113。

然后输入的特征参数，定义计算域关键要素并参数化控制网格疏密分布，生成由三棱柱网格单元组成的三维平坦地形模型。综合考虑地形的几何复杂性、网格生成的难易程度以及计算的准确性，本发明采用非结构化三棱柱网格，以充分拟合复杂几何边界。非结构化网格是指网格区域内的内部点不具有相同的毗邻单元。为适应计算数据的分布特点，在结构不同区域采用大小不同的网格；控制网格的疏密分布，既可以保持合适的计算精度，又可使减少网格数目。具体控制方法如下：在计算数据变化梯度较大的区域，为了较好地反映数据变化规律，需要采用比较密集的网格；在计算数据变化梯度较小的区域，为减小模型规模，则应划分相对稀疏的网格。

本实施例中，根据实际的地形地貌找到对关心区域有影响的复杂地形，计算区域需要包含最外围的复杂地形。为了忽略计算域高度对流场的影响，计算域高度应至少是10倍以上山的高度。故计算域长宽高分别为100km、100km和20km，采用非结构化三棱柱网格。在关心区域采用细密网格，远离关心区域网格较为粗糙，关心区域内网格最为细密，其水平分辨率为20m，竖向网格底面最小网格尺寸为1m，计算域内网格最大生长率为1.2，以减少由于网格尺寸急剧变化而带来的数值误差。

由于研究区域内的地形数据网格尺寸与计算模型底面的网格尺寸不一样，节点无法完全重合。在程序中根据每一个模型底面网格数据节点的水平坐标，找到其在地形数据中的定位，然后使用其周围的4个地形数据点的高程通过距离倒数加权方法进行插值得到模型底面网格数结点的高程，即将底面网格结点抬升至实际地形高度。由于模型在竖向采用相邻网格尺寸比值为一定值的σ网格，所以除底面外其余网格节点的高程也会成比例变化，最终建立CFD三维复杂地形模型，具体CFD三维复杂地形模型如图4和图5所示。。

按Fluent可以读取的文件格式输出模型网格文件，导入Fluent查看模型网格质量。

202、通过WRF模式模拟CFD三维复杂地形模型的粗分辨率风场数据，并建立WRF风场网格模型；

需要说明的是，使用WRF模拟目标区域的粗分辨率风场。根据模拟对象地区的地形和土地类型资料，利用WRF接收格点资料，通过适当调整参数、改进物理过程参数化和多层网格嵌套动力降尺度获得该地区1～6km水平分辨率的3个方向风速分量U、V和W。使用多层网格嵌套时，RF风场网格模型的细网格(内层子区域)的尺寸与粗网格(外层母区域)的尺寸成偶数比或奇数比关系。

本实施例中，WRF风场网格模型计算采用三重双向嵌套，最内层网格覆盖了本实施例的CFD三维复杂地形模型；由外向内水平网尺寸分别为9、3、1km，对应网格数分别为154×154、181×181、142×142个；模式在垂直方向上取50层，采用上疏下密的划分方法，风场能量交换过程主要发生在离地面1km左右的大气边界层中，为了中小尺度模型之间有更多的数据传递，使WRF与CFD计算的连接性更好，所以在1000m以下加密了垂直分层12层，在近地层能提供更高的垂直分辨率；模式顶气压为50hPa，高度约20km。背景场初始资料为的NCEP再分析格点资料，积分步长为20S，积分6h。使用NCEP的再分析资料作为模式的初始条件和边界条件，每6h更新一次边界条件，每1h输出1次WRF模拟结果。

203、获取CFD三维复杂地形模型的边界面中的预置坐标点的坐标值；

204、将坐标值与WRF风场网格模型中各个采样点的坐标进行匹配，确定包含有预置坐标点且由相邻的同类型采样点构成的风速计算域，其中，风速计算域包括：U风速计算域、V风速计算域以及W风速计算域；

205、判断预置坐标点是否位于风速计算域的边界线上，若是，则提取出边界线的两个采样点的数据，若否，则提取出构成风速计算域的四个采样点的数据；

206、根据提取出的采样点数据以及采样点类型，通过距离加权法或三点共面线性插值法分别计算出预置坐标点的x方向的风速U，y方向的风速V，z方向的风速W。

需要说明的是，自编程序处理WRF模式不同时间的风场数据，分别得到CFD模型5个边界面(包括周围4个侧面和顶面)在WRF风场中的随时间和空间变化的一系列网格节点上的风场数据。

WRF模式水平方向采用Arakawa-C型网格划分计算域，垂直方向则采用地形跟随质量坐标。Arakawa-C型网格点能同时表示标量与矢量，但是它们在C型网格上的位置不相同，风速的分量分别定义在四边形单元格点区域的正交边界上，并各自垂直于竖向与纵向单元边界。即对于某一个单元，x方向速度U，y方向速度V，z方向速度W存储的方式如图6所示，其中本实施例的x方向可以是东、南、西、北中的任意一边。

以得到CFD模型前侧面上的风场数据为例，前侧面与WRF风场中的部分单元相交，这些单元的质心坐标投影在CFD模型前侧面上，投影点即为自定义的数据点，得到其三维直角坐标。然后根据每个自定义数据点的坐标，利用该点周围的WRF单元存储的风速使用距离倒数加权法或三点共面线性插值法得到该自定义数据点的风速u、v和w；这样可以得到前侧边界面上随时间和空间变化的一系列网格节点上的风场数据。同理可以得到其他3个侧面和顶面在WRF风场中不同时间的一系列网格节点上的风场数据。

请参阅图7和图8，得到CFD模型的前后侧面在WRF风场中的一系列网格节点上的风场数据示意图。图中，背景网格为WRF模式网格，CFD模型前侧面在俯视图和侧视图中为粗线，空心点为某一个相交的WRF单元的质心坐标投影在CFD模型前侧面上的投影点，利用该点周围的WRF单元存储的风速，使用距离倒数加权法，通过u1，u2，u3，u4插值得到投影点风速u，通过v1，v2插值得到投影点风速v，通过w1，w2，w3和w4插值得到投影点风速w。

207、根据x方向风速U，y方向风速V，z方向风速W计算出CFD三维复杂地形模型的风场总通量，并根据通量守恒理论，对风速W以及风场总通量与单元网格的顶面面积的比值进行求和运算，得到第二z方向风速W₂。

需要说明的是，通过CFD模型总通量除以顶面的面积，将结果附加在顶面的风速w中，得到最终的顶面风速，以保证计算域内通量守恒，更真实地模拟实际的风场流动，进一步提高复杂地形风场模拟的准确性。

为了在Fluent中更新边界条件时的边界风速过渡得更加自然，可以根据更改边界的时间间隔对步骤203至207得到的相邻时间风场数据进行线性插值。得到的不同时间边界上的风场数据，按照Fluent可以读取的profile文件格式输出。

本实施例中，设置每5分钟更新1次边界条件，那么6h可以得到73次风速分布文件profile，即除底面外的其他5个边界面，每个面都有73个不同时间的风速分布文件profile。

208、判断已计算的边界面数量是否为5，若是，则执行步骤209，若否返回步骤203，得到未计算的非底面边界面的风速分布数据；

209、驱动Fluent对边界面的各个风速分布数据进行计算，得到复杂地形风场湍流模型。

需要说明的是，读取5个边界面的初始风速分布文件profile，设置参数后驱动Fluent进行计算直至稳定，其中，profile文件格式为：先写数据节点数和文件名，然后依次罗列所有数据节点数的x坐标，y坐标，z坐标，x方向速度u，y方向速度v，z方向速度w。

在本实施例中，每次读取对应的5个边界面风速分布文件profile，更新CFD模型的边界条件，同时删除前一次导入的5个边界面文件profile，然后驱动Fluent进行计算。湍流模型可以根据需要选择LES、k-ω或k-ε。

本发明通过WRF模式模拟CFD三维复杂地形模型的粗分辨率风场数据，并建立WRF风场网格模型，并在处理WRF风场网格模型计算的风场数据，通过使用距离倒数加权法或三点共面线性插值法进行插值，得到CFD三维复杂地形模型的5个边界面风场数据，相比曲线拟合的计算方式更加简单和直接，避免曲线拟合在风速波动较大时出现较大偏差的情况，解决了现有的复杂地形风场模拟方法精确度低的技术问题。同时，本实施例引入了通量守恒条件，更真实地模拟实际的风场流动，进一步提高复杂地形风场模拟的准确性。

以上为本发明提供的一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法的第二个实施例的详细描述，下面为本发明提供的一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟装置的详细描述。

请参阅图3，本发明实施例提供了一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟装置，包括：

CFD建模单元301，用于根据GIS高程数据，建立CFD三维复杂地形模型；

WRF网格建模单元302，用于通过WRF模式模拟CFD三维复杂地形模型的粗分辨率风场数据，并建立WRF风场网格模型；

风速分布计算单元303，用于根据WRF风场网格模型，通过距离加权法或三点共面线性插值法计算CFD三维复杂地形模型的边界面中预置坐标点的风速分布数据，其中，风速分布数据包括：x方向风速U，y方向风速V，z方向风速W；

风速计算进度判定单元304，用于判断已计算的边界面数量是否为5，若是，则执行流体计算驱动单元，若否返回风速分布计算单元，得到未计算的非底面边界面的风速分布数据；

流体计算驱动单元305，用于驱动Fluent对风速分布数据进行计算，得到复杂地形风场湍流模型。

进一步地，风速分布计算单元303具体包括：

测量点定位子单元3031，用于获取CFD三维复杂地形模型的边界面中的预置坐标点的坐标值；

计算域确定子单元3032，用于将坐标值与WRF风场网格模型中各个采样点的坐标进行匹配，确定包含有预置坐标点且由相邻的同类型采样点构成的风速计算域，其中，风速计算域包括：U风速计算域、V风速计算域以及W风速计算域；

采样点确定子单元3033，用于判断预置坐标点是否位于风速计算域的边界线上，若是，则提取出边界线的两个采样点的数据，若否，则提取出构成风速计算域的四个采样点的数据；

风速分布计算子单元3044，用于根据提取出的采样点数据以及采样点类型，通过距离加权法或三点共面线性插值法分别计算出预置坐标点的x方向的风速U，y方向的风速V，z方向的风速W。

进一步地，风速分布计算单元303还包括：

通量守恒调节子单元3035，用于根据x方向风速U，y方向风速V，z方向风速W计算出CFD三维复杂地形模型的风场总通量，并根据通量守恒理论，对风速W以及风场总通量与单元网格的顶面面积的比值进行求和运算，得到第二z方向风速W₂。

进一步地，复杂地形风场湍流模型为LES湍流模型、k-ω湍流模型或k-ε湍流模型中的其中一种。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法，其特征在于，包括：

S1：根据GIS高程数据，建立CFD三维复杂地形模型；

S2：通过WRF模式模拟所述CFD三维复杂地形模型的粗分辨率风场数据，并建立WRF风场网格模型；

S3：根据所述WRF风场网格模型，通过距离加权法或三点共面线性插值法计算所述CFD三维复杂地形模型的边界面中预置坐标点的风速分布数据，其中，所述风速分布数据包括：x方向风速U，y方向风速V，z方向风速W；

S4：判断已计算的边界面数量是否为5，若是，则执行步骤S5，若否返回步骤S3，得到未计算的非底面边界面的所述风速分布数据；

S5：驱动Fluent对所述风速分布数据进行计算，得到复杂地形风场湍流模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

S31：获取CFD三维复杂地形模型的边界面中的预置坐标点的坐标值；

S32：将所述坐标值与WRF风场网格模型中各个采样点的坐标进行匹配，确定包含有所述预置坐标点且由相邻的同类型采样点构成的风速计算域，其中，所述风速计算域包括：U风速计算域、V风速计算域以及W风速计算域；

S33：判断所述预置坐标点是否位于所述风速计算域的边界线上，若是，则提取出所述边界线的两个采样点的数据，若否，则提取出构成所述风速计算域的四个采样点的数据；

S34：根据提取出的采样点数据以及采样点类型，通过距离加权法或三点共面线性插值法分别计算出所述预置坐标点的x方向的风速U，y方向的风速V，z方向的风速W。

3.根据权利要求2所述的一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法，其特征在于，所述步骤S34之后还包括：

S35：根据所述x方向风速U，所述y方向风速V，所述z方向风速W计算出所述CFD三维复杂地形模型的风场总通量，并根据通量守恒理论，对所述风速W以及所述风场总通量与所述单元网格的顶面面积的比值进行求和运算，得到第二z方向风速W₂。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟方法，其特征在于，所述复杂地形风场湍流模型为LES湍流模型、k-ω湍流模型或k-ε湍流模型中的其中一种。

5.一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟装置，其特征在于，包括：

CFD建模单元，用于根据GIS高程数据，建立CFD三维复杂地形模型；

WRF网格建模单元，用于通过WRF模式模拟所述CFD三维复杂地形模型的粗分辨率风场数据，并建立WRF风场网格模型；

风速分布计算单元，用于根据所述WRF风场网格模型，通过距离加权法或三点共面线性插值法计算所述CFD三维复杂地形模型的边界面中预置坐标点的风速分布数据，其中，所述风速分布数据包括：x方向风速U，y方向风速V，z方向风速W；

风速计算进度判定单元，用于判断已计算的边界面数量是否为5，若是，则执行流体计算驱动单元，若否返回风速分布计算单元，得到未计算的非底面边界面的所述风速分布数据；

流体计算驱动单元，用于驱动Fluent对所述风速分布数据进行计算，得到复杂地形风场湍流模型。

6.根据权利要求1所述的一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟装置，其特征在于，所述风速分布计算单元具体包括：

测量点定位子单元，用于获取CFD三维复杂地形模型的边界面中的预置坐标点的坐标值；

计算域确定子单元，用于将所述坐标值与WRF风场网格模型中各个采样点的坐标进行匹配，确定包含有所述预置坐标点且由相邻的同类型采样点构成的风速计算域，其中，所述风速计算域包括：U风速计算域、V风速计算域以及W风速计算域；

采样点确定子单元，用于判断所述预置坐标点是否位于所述风速计算域的边界线上，若是，则提取出所述边界线的两个采样点的数据，若否，则提取出构成所述风速计算域的四个采样点的数据；

风速分布计算子单元，用于根据提取出的采样点数据以及采样点类型，通过距离加权法或三点共面线性插值法分别计算出所述预置坐标点的x方向的风速U，y方向的风速V，z方向的风速W。

7.根据权利要求6所述的一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟装置，其特征在于，所述风速分布计算单元还包括：

通量守恒调节子单元，用于根据所述x方向风速U，所述y方向风速V，所述z方向风速W计算出所述CFD三维复杂地形模型的风场总通量，并根据通量守恒理论，对所述风速W以及所述风场总通量与所述单元网格的顶面面积的比值进行求和运算，得到第二z方向风速W₂。

8.根据权利要求5至7任意一项所述的一种基于WRF和Fluent耦合的复杂地形风场模拟装置，其特征在于，所述复杂地形风场湍流模型为LES湍流模型、k-ω湍流模型或k-ε湍流模型中的其中一种。