基本风压的确定.docVIP

一、基本风压的确定 基本风压ω0 是根据全国各气象台站历年来的最大风速记录，按基本风压的标准要求，将不同风仪高度和时次时距的年最大风速，统一换算为离地10m 高，自记10min 平均年最大风速(m/s)。根据该风速数据，按附录D 的规定，经统计分析确定重现期为50 年的最大风速，作为当地的基本风速υ0。再按贝努利公式（1）确定基本风压。 （1） 鉴于通过风压板的观测，人为的观测误差较大，再加上时次时距换算中的误差，其结果就不太可靠，当前各气象台站已累积了较多的根据风杯式自记风速仪记录的10min 平均年最大风速数据，因此数据处理时，基本上是以自记的数据为依据。因此在确定风压时，必须考虑各台站观测当时的空气密度。可按下述公式确定空气密度： 式中：t—空气温度(℃)； p—气压(Pa)； e—水气压(Pa)。 规范将基本风压的重现期由以往的30 年统一改为50 年，这样，在标准上将与国外大部分国家取得一致。但经修改后，各地的基本风压并不是全在原有的基础上提高10%，而是根据新的风速观测数据，进行统计分析后重新确定的。为了能适应不同的设计条件，风荷载也可采用与基本风压不同的重现期，计算如下。 1.在确定风压时，观察场地应具有代表性。场地的代表性是指下述内容: 观测场地周围的地形为空旷平坦； 能反映本地区较大范围内的气象特点，避免局部地形和环境的影响。 2.风速观测数据资料应符合下述要求： (1)应全部取自自记式风速仪的记录资料，对于以往非自记的定时观测资料，均应通过适当修正后加以采用。 (2) 风速仪高度与标准高度10m 相差过大时，可按下式换算到标准高度的风速： 式中：z—风速仪实际高度(m)； υz—风仪观测风速(m/s)； α—空旷平坦地区地面粗糙指数，取0.16。 风速的年最大值x 均采用极值I 型的概率分布，其分布函数为 式中：u—分布的位置参数，即其分布的众值； α—分布的尺度参数。 分布的参数与均值μ和标准差σ的关系按下述确定： (公式1.1) 当由有限样本的均值和标准差s 作为μ和σ的近似估计时，取式中系数C1 和C2 见D.3.2。 当基准期分别为20,50和100年的时候，由于样本个数的不同，所以由数理统计的到的a和u的值也就不同，这样所得到的极值I型分布也就有所不同。在实际的工作中应该根据建筑物的重要程度来选着不同的设计基准期。 二、数理统计 数理统计知识分析公式（1.1）的得出 极值I型分布函数分别采用了3种参数估计方法:矩法、耿贝尔法和极大似然法,结合3种表征参数估计优良性的指标,对不同的参数估计方法进行了比较,结果表明:大多数情况下采用耿贝尔法时拟合效果最好,即使在矩法或极大似然法为优的情况下,其拟合优良性指标与耿贝尔法也较为接近。 的3种常用参数估计方法 1　矩估计法 矩估计法在数学计算上最为简单。参数a、u与矩的关系为: 一阶矩(数学期望): 式中为欧拉常数, ≈0.57722 二阶矩(方差): 由此得到: 在实际计算中一般用有限样本容量的均值和标准差作为理论值E(x)和σ的近似估 计。 2　耿贝尔法 耿贝尔法是一种直接与经验频率相结合的参数估计方法。假定最大风速有序序列: x1≤x2≤…≤xn,则经验分布函数为: 　　 　i=1,2,…,n 取如下序列: 　1n(-1n(F*(xi)))　i=1,2,…,n 可得: 在实际计算中可用有限样本容量的均值和标准差作为E(x)和σ(x)的估计值。 2·3　极大似然法 在统计学理论上,极大似然估计是一种较优的参数估计方法。极值I型分布函数的 概率密度函数为: 当观测资料x1,x2,…,xn给定时,作极大似然函数并取对数,得: 　　将a、u看作变量,将上式分别对a、u求导并令其为零,得: 　　参数a、u可用迭代法求解。