利用高斯混合模型探索风速与风向的联合分布

项目简介

该项目是一个基于Python的程序，旨在建立一个风速和风向联合分布的概率模型。这个模型采用了高斯混合模型（GMM），以更精确地模拟真实的气象数据，尤其适用于长期的风资源评估、风力发电优化以及结构风荷载分析等。

技术分析

该模型借鉴了Harris和Cook的研究成果，通过将单一的风特征视为服从正态分布的风矢量，然后将特定地点的风速方向分布看作这些正态分布的组合，形成高斯混合模型。这种简洁的建模方式，相对于传统的Weibull分布组合，提供了更为灵活且准确的数据拟合。

项目中使用了scikit-learn库来实现GMM的训练和评估，并提供了一个交互式的演示界面，可直观比较模型预测与实际观测结果。

应用场景

1. 风能评估：对于风电场规划，高精度的风速分布预测有助于优化风力发电机布局。
2. 风荷载分析：在建筑设计领域，理解风速和风向的动态变化对于高楼或其他建筑物的疲劳分析至关重要。
3. 行人级风环境评估：城市规划中，评估街道风环境对行人的影响也需要准确的风速风向数据。

项目特点

• 准确拟合：使用GMM方法，模型可以更准确地匹配复杂多变的实际风速和风向数据。
• 简单易用：提供Jupyter Notebook进行数据处理和模型训练，方便科研工作者或工程师快速上手。
• 多样化展示：包括PDF对比、速度分布、方向分布等多种可视化图表，直观呈现模型效果。
• 全球适用性：已有多个不同地区（如上海、明尼阿波利斯、塔雷、巴黎等地）的应用案例，表明模型的普适性和有效性。

如何使用

1. 安装Anaconda并确保使用Python 3环境。
2. 下载项目代码。
3. 安装额外的依赖包：pip install -r requirements.txt。
4. 运行barebone_fitter.ipynb进行基础拟合，或者运行GMM.ipynb获取完整的数据分析和模型验证过程。
5. 数据来源于NOAA和ECMWF，也可自定义数据源进行模型训练。

这个开源项目为气象学和相关工程领域的研究者提供了一种强大的工具，以更深入地理解和利用风速风向数据。无论是学术研究还是工程实践，它都值得你尝试并应用。立即加入，感受GMM带来的科学魅力吧！