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Estudio de las características de la persistencia a largo plazo de la velocidad del viento horario en Xinjiang basado en el análisis de fluctuación detrendida

Autores: Wang, Xiuqin; Lu, Xinyu; Li, Qinglei; Zhou, Hongkui; Li, Cheng; Zou, Xiaohui

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 4

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La investigación profunda sobre las características de la persistencia a largo plazo del viento es de gran importancia para comprender las características de los mecanismos de velocidad del viento, así como para evitar desastres causados por el viento. En el estudio actual, seleccionamos la serie de velocidad del viento de 10 minutos a intervalos horarios entre 2017 y 2021 de 105 estaciones meteorológicas a nivel nacional en Xinjiang e investigamos las variaciones espaciotemporales en la persistencia a largo plazo de la velocidad del viento en diferentes regiones de Xinjiang y en diferentes estaciones utilizando el análisis de fluctuación detrendida. Los principales hallazgos son los siguientes: (1) La velocidad del viento en Xinjiang muestra variaciones anuales y estacionales notables, exhibiendo una sostenibilidad a largo plazo satisfactoria. El invierno tiene la mejor sostenibilidad a largo plazo, seguido secuencialmente por la primavera, el otoño y el verano debido a la estabilidad de la velocidad del viento. (2) La persistencia a largo plazo de la velocidad del viento horario en Xinjiang exhibe una notable regionalidad, con regiones con viento fuerte superiores a las restantes. (3) La persistencia a largo plazo de la velocidad del viento dentro de la misma estación está principalmente asociada con la magnitud de la velocidad del viento y el grado de dispersión entre el 90% y el 100% de los valores numéricos de la velocidad del viento. Una mayor velocidad del viento indica una mejor persistencia a largo plazo. A la misma velocidad, cuanto más discretos sean los valores numéricos en el rango de distribución del 90-100%, mejor será la persistencia.

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