[发明专利]一种大跨度拱桥施工期大风预警方法及系统

说明书

本发明公开了一种大跨度拱桥施工期大风预警方法及系统，包括提取预设时间的历史风速序列，对所述历史风速序列进行质量控制，包括插值处理与异常值剔除，同时进行平均化处理得到相应的预测风速序列；采用改进的VMD方法对预测风速序列进行多尺度分解、特征选取、重新组合，形成包含虚假成分的预测序列和可预测序列；基于ARIMA‑GARCH模型进行建模，得到确定性风速预测值和风速残差序列；对所述风速残差序列进行纯随机性检验迭代自相关性评估，得到风速概率预测区间。本发明的预测结果表明本方法具有精度高、区间带宽窄等优点，具有95％置信度的上包络值可为桥梁施工期风灾辅助决策、防灾减灾提供更为可靠的参考依据。

技术领域

本发明涉及大跨度拱桥施工技术领域，特别涉及一种大跨度拱桥施工期大风预警方法及系统。

背景技术

近年来，随着铁路建设向中西部地区快速发展，越来越多的艰险山区高铁亟待修建。与沿海及平原地区不同，山区地形山高谷深、层峦叠嶂，风场环境更受局部地形地貌的控制，导致气候多变，大气边界层内的空气流动异常复杂。在我国南疆、青藏、贵州等地区大风袭击铁路、公路引发灾害的报道屡见不鲜。尤其是峡谷垭口区域，具有风速大、阵风强烈、紊流度高、突发性强等特点，将严重威胁铁路施工和运营的安全。例如，2016年5月19日飓风突袭贵州坝陵河大桥，最大瞬时风速值达到32.7m/s，导致桥下线缆被强风吹至桥面，桥上灯杆倒塌，交通中断。

山区雷暴风、近海台风等非良态风荷载具有风速高、阵风强烈、突发性强等显著特点，易对桥梁结构产生灾害性破坏。由于大跨桥梁在施工期间尚未形成最终的结构体系，结构刚度较小，对风荷载的作用非常敏感。尽管目前大跨径桥梁修建期常采用抗风缆、抗风支座等措施，并规定六级强风及以上恶劣天气不准施工作业。然而，日常天气预报无法考虑山区桥址局地效应的影响，不能给提供桥位处准确的风速信息，更无法给工程建设提供未来风速的变化趋势，因此，拱桥、斜拉桥、悬索桥等大跨径桥梁仍将面临严峻的风致灾害风险。为实现“提前预警，提前判断”的目的，风速超前预测方法研究将为施工期风灾辅助决策、防灾减灾提供依据。

为了实现大风灾害天气的监测预警从定性到定量的转变，从主观到客观的转变，发展一种适用于大跨度拱桥施工期大风监测预警方法及系统具有重要的工程价值。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中所存在的缺少对大风进行监测预警、无法预测风致灾害风险的缺陷，提供一种大跨度拱桥施工期大风预警方法及系统。

为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

一种大跨度拱桥施工期大风预警方法，包括：

步骤1：由安装在所述大跨度拱桥预定位置处的风速监测设备实时监测风速序列；步骤2：在监测到的实时风速序列中提取不少于十天的历史风速序列，对所提取的历史风速序列进行插值处理与异常值剔除，对所述历史风速序列进行平均化处理，得到平均时距为10min的超短时风速预测序列和平均时距为1h的短时风速预测序列；

步骤3：对步骤2所得的平均时距为10min的超短时风速预测序列进行多尺度分解、特征选取、重新组合，形成干扰预测精度的风速序列c₁(t)与可预测风速序列c₂(t)；

步骤4：基于ARIMA-GARCH模型分别对所述干扰预测精度的风速序列c₁(t)与可预测风速序列c₂(t)进行建模，通过递归计算得到所述短时风速预测序列对应的确定性风速预测值和预测残差序列；

步骤5：基于纯随机性检验对所述预测残差序列进行自相关性迭代运算，挖掘所述风速残差值中蕴含的不确定信息，采用非参数自适应核密度估计方法根据所述不确定信息计算风速概率预测区间，并输出与所述超短时风速预测序列对应的超短时预测结果，所述预测结果包括：确定性风速预测值以及所述风速概率预测区间；