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第 18 卷 第 10 期
2021 年 10 月
铁道科学与工程学报
Journal of Railway Science and EngineeringVolume 18 Number 10
October 2021
京沪高铁沿线江苏段风况研究
李伟 1，张颖超 1, 2，熊雄 1，袁诗云 1，吕于荣 1，叶星瑜 1
(1. 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心，江苏 南京 210044；
2. 南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏 南京 210044)
摘 要：利用风资源评估软件Meteodyn WT分别模拟京沪高铁沿线江苏段大胜关 43个站点和阳澄湖 23个站点 2016～2018
年瞬时风速数据，分析 2地区风况特征，为京沪高铁安全行车、防风设计及优化站点布局提供依据。研究结果表明：2地区
大风发生频率峰值均在下半夜，并且午后大风波动显著，秋季尤为明显；受气候和地理环境等影响，春季、秋季分别是大
胜关和阳澄湖强横风高发季节，其中大胜关沿线在日出至正午时段易受强横风的影响，阳澄湖则需重点关注区域Ⅰ沿线运
行；大胜关沿线在站点 1～5和 12处增设监测站点，并在站点 1～5南北侧设置挡风墙，除站点 13～17和 32～36之外北侧亦
需挡风墙。阳澄湖沿线合理布设站点，并在北侧设置挡风墙；高铁沿线在沿江、湖泊等地区切变指数小，风速大，易受强
横风影响，而在平原、山地等粗糙地区则相反。
关键词：京沪高铁；Meteodyn WT；大风；强横风；风切变指数
中图分类号：P425.6+2 文献标志码：A 开放科学(资源服务)标识码(OSID)
文章编号：1672-7029（2021） 10-2506-11
Research on wind conditions of Jiangsu section alongBeijing-Shanghai high-speed railway
LI Wei1, ZHANG Yingchao1, 2, XIONG Xiong1, YUAN Shiyun1, LÜ Yurong1, YE Xingyu1
(1. Jiangsu Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology, Nanjing 210044, China;
2. Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters,
Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China)
Abstract: The wind resource assessment software Meteodyn WT was used to simulate the instantaneous wind
speed data of 43 stations at Dashengguan and 23 stations at Yangcheng Lake along the Jiangsu section of the
Beijing-Shanghai high-speed rail line from 2016 to 2018, analyzedthe characteristics of the wind conditions in the
two regions to provide a basis for the safe driving, wind-proof design and optimization of the station layout of the
Beijing-Shanghai high-speed rail. Research shows that the peak frequencies of strong winds in the two regionsare
in the second half of the night, and the high winds fluctuate significantly in the afternoon, especially in autumn.
Affected by climate and geographical environment, spring and autumn are the seasons of strong crosswinds at
Dashengguan and Yangcheng Lake respectively. Among them, the Dashengguan line is vulnerable to strong
收稿日期：2020-11-23
基金项目：中国铁路总公司科技研究开发重点课题资助项目(N2019T003)；中国铁路上海局公司重大科研项目(2019041)；江苏省高校自然科学研
究面上资助项目(19KJB170004)
通信作者：张颖超(1960−)，男，江苏徐州人，教授，从事自动化与信息技术、工业电气自动化研究；E−mail：[email protected]
DOI: 10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20201118
第 10 期 李伟，等：京沪高铁沿线江苏段风况研究
crosswinds from sunrise to noon, and Yangcheng Lake needs to focus on the operation along the area I.
Additional monitoring stations will be added at stations 1～5 and 12 along the Dashengguan Pass, and windbreak
walls will be installed on the north and south sides of stations 1～5. In addition to stations 13～17 and 32～36,
windbreak walls are also required on the north side. Reasonably arrange stations along the Yangcheng Lake, and
set up windbreak walls on the north side. Along the high-speed rail, the shear index is small and the wind speed
ishigh in areas such as rivers and lakes, which are susceptible to strong crosswinds, while the opposite is true in
rough areas such as plains and mountains.
Key words: Beijing-Shanghai high-speed railway; Meteodyn WT; gale; strong wind; wind shear index
京沪高铁是连接华北地区和华东地区的重要
连接线，然而，近年来京沪高速铁路大风灾害事
故时有发生，例如，2013年 7月苏州至无锡东因大
风(瞬时风速高达 36 m/s)发生故障；2017年 4月廊
坊至天津段因大风导致接触网悬挂异物；2019年 8
月 9日受台风“利奇马”影响，11日 14时前上海
至苏州段采取停运和停售措施。铁路沿线在发生
风致灾害后，不仅导致当前列车及后续列车停运，
而且对其他地区交通运输和经济等方面迅速造成
严重影响，因此深入展开对京沪高铁的大风灾害
研究，为高铁安全稳定运行、灾后快速应急等提
供强有力支撑具有重要作用[1−2]。21世纪以来，国
内学者对高铁沿线风致灾害研究十分重视，马韫
娟等[3]将我国铁路沿线大风类型主要分为台风大
风、寒潮大风和短时雷雨大风。代娟等[4]指出致灾
因子危险性、承灾体脆弱性和孕灾环境敏感性等
作为评价因子，建立了高铁大风灾害评价模型。
我国高速铁路针对风致灾害研究主要集中在西北
地区，以青藏铁路和兰新铁路最具有代表性。孟
祥连等[5]利用气候分析、天气诊断等方法划分兰新
高铁防风工程设计分区。白虎志等[6]研究青藏铁路
沿线大风、风向和风压特征，指出青藏铁路沿线
大风日数集中在五道梁至安多段，具有中间多、
两头少的分布特点。夏祎萌等[7]研究东疆兰新铁路
沿线大风特征，给出大风监测、预报和防风的重
点区域。蔡迪文等[8]研究青藏铁路格拉段风动力环
境特征，指出格拉段铁路沿线冬春季月均风速高，
多大风，导致沙尘暴频发。除此之外，孙玫玲等[9]
研究津秦高速铁路沿线风况特征，给出在高路堤、
桥梁和特殊暴露环境等风灾威胁严重区域布设自
动监测仪器建议。本文选取京沪高铁江苏段作为
研究对象，利用邻近气象站的瞬时风数据，应用
风资源评估软件 Meteodyn WT(简称 WT)建模计算
高铁沿线瞬时风数据，分析其风况特征，并探讨
地形环境、高铁沿线走向、气候特征和水系分布
等因素对高铁沿线强横风发生的影响。为高铁沿
线优化站点布局、挡风墙设置以及风险评估和大
风监测预警等提供科学的理论依据。
1 研究区域与研究方法
1.1 研究区域
本文利用国家气象中心提供的 1980～2018 年
地面气象站点数据，提取出京沪高铁沿线江苏段
90 km范围内 34个站点的日最大风速数据，通过对
京沪高铁沿线江苏段年均日最大风速和风速大于
等于 10.8 m/s 的日数进行空间插值分析，如图 1，
可以发现高铁沿线在大胜关和阳澄湖地区的年均
日最大风速和大于等于 10.8 m/s 的天数均明显较
大，因此，针对大胜关和阳澄湖地区高铁沿线风
况展开研究具有十分重要意义。
1.2 研究方法
1.2.1 获取研究区域各站点数据
为获得高铁沿线更加精确可靠的瞬时风数
据[10]，对研究区域进行站点划分，以 1 km为间隔，
将大胜关地区高铁沿线划分 43个模拟站点，阳澄
湖划分 23个模拟站点。通过 WT 模拟高铁沿线风
流场，对研究区域进行流体力学计算，得到各研
究区段模拟站点 2016～2018年的瞬时风数据，其
具体步骤如下：
1) 风数据及站点位置信息：利用距离大胜关
最近的浦口、南京气象站和阳澄湖最近的吴中和
昆山气象站 2016～2018年 5 min瞬时风数据，包括
5 min瞬时风速数据和风向，并获取各研究区域内
沿线模拟站点的地理位置信息(经纬度坐标)。
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铁 道 科 学 与 工 程 学 报 2021 年 10月
2) 相关数据文件：准备建模所需的等高线地
形图和粗糙度文件。WT建模采用的是欧洲航天局
的 ESA(2010)300 m分辨率粗糙度，本文研究区域
的粗糙度如图2所示。
3) 风速计算：通过WT软件输入已准备好的气
象站瞬时风数据文件、站点位置信息、等高线地
形图和粗糙度文件进行流体力学计算，输出各站
点2016～2018年瞬时风数据。
1.2.2 大风标准、横风范围和强横风标准确定
风向与铁路沿线走向的夹角不同，对铁路沿
线列车运行产生的影响也不同。马淑红等[11]在研究
瞬时风速对高速列车安全运行影响时，提出当大
风风向与沿线走向呈75°～95°时，在大风天气条件
下，瞬时风速和横风因素合力导致气动力增大，
列车脱轨、倾覆的可能性极大增加。由于高铁线
路走向不一致，需要确定各站点的横风范围，方
法如下：因为风向是以正北方向(0°或 360°)为基
准，以第 1个站点为原点，求出剩余站点与第 1个
站点的正北方向夹角，将夹角误差 10°以内站点归
为一个区域，大胜关和阳澄湖分别划分出 2 个区
域，每个区域夹角取范围中值。为充分考虑高铁
运行安全，消除误差，故本文将横风范围定义为：
风向与高铁沿线走向夹角为70°～95°范围。根据横
风范围定义，各区域范围及横风范围见表1。
根据《地面气象观测规范》规定：当瞬时风
速≥17.0 m/s的风记为大风。本文强横风定义：风
速满足上述大风条件且风向属于横风范围的风。
(a) ≥10.8 m/s天数；(b) 年均日最大风速
图1 京沪高铁沿线江苏段空间分布图
Fig. 1 Spatial distribution map of the Jiangsu section along the Beijing-Shanghai high-speed rail
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第 10 期 李伟，等：京沪高铁沿线江苏段风况研究
1.2.3 风切变指数
在近地层风切变指数变化中，主要受地面粗
糙度和大气稳定等因素影响，由于京沪高铁是
“八纵八横”高速铁路主通道之一，途径华东和华
北地区，不同地区地形环境、粗糙度、植被覆盖
率等千差万别，季节和环流趋势差异性显著，因
此风切变指数大小也不尽相同。WT模式下风切变
指数同风数据一样，均是基于地形和粗糙度数据
定向计算，其计算公式为
a =lg (v2 /v1 )
lg ( z2 /z1 )(1)
式中：a为切变指数；v1 和 v2 分别是 z1 和 z2 高度处
的风速。
2 结果与分析
2.1 大胜关和阳澄湖地区风况特征
2.1.1 平均瞬时风速空间分布特征
图 3 是利用研究区域邻近气象站 2016～2018
年瞬时风数据经过WT建模计算绘制得到的3 a 平
均瞬时风速空间分布图。从图 3(a)可以看出大胜关
铁路沿线西部地区平均瞬时风速较大，东部次之，
中部较小，这是因为西部站点靠近长江，沿江西
侧以植被为主，中部是平原，多矮型山体、植被
和城市，东部地势相对较高。由于图 3是均值化的
结果，大于17 m/s风速信息被隐含，高铁沿线在长
江段 1-5 站点是瞬时风速≥17 m/s 高频区域，总频
数高达 14 000 余次，约占大胜关地区大风总频数
(见表 1)的 42%，从图 3(a)中能够看出该区域平均
瞬时风速较大。沿线往中部平均瞬时风速逐渐减
小,然而在站点 12处平均瞬时风速较大，由于该站
点地势低，东西两侧环山，原始环境风速相对较
大，处于隧道口，横截面积小，气密性较低，形
成的气压差也较强。
从阳澄湖地区高铁沿线南北侧来看，沿线北
部东中西毗邻 3个大的湖泊，南部是平缓平原，地
势西高东低，河道贯穿，因此高铁沿线北部区域
平均瞬时风速较大，南部整体平均瞬时风速相对
较小。由于西部高铁沿线两侧均有较大湖泊，从
图2 研究区域大范围粗糙度
Fig. 2 Large-scale roughness of study area
表1 大胜关和阳澄湖各区域横风范围和大风频数
Table 1 Crosswind range and high wind frequency in Dashengguan and Yangcheng Lake regions
地区
大胜关
阳澄湖
站点
区域Ⅰ(1～13)
区域Ⅱ(14～43)
区域Ⅰ(1～12)
区域Ⅱ(13～23)
与正北方向夹角/(°)
130
55
115
85
横风范围
20°～60°，200°～240°
305°～345°，125°～165°
5°～45°，165°～205°
0°～15°，155°～195°，335°～360°
大风频数
21 044
11 978
18 134
15 954
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铁 道 科 学 与 工 程 学 报 2021 年 10月
图 3(b)看出 7和 8站点处周围平均瞬时风速≥9.5 m/s，
是阳澄湖沿线风速较大的地方。
整体来说，阳澄湖高铁沿线位于大面积湖泊，
而大胜关仅西部靠近长江，因此从表 1看出，站点
相对较少的阳澄湖大风总频数略多于大胜关，整
体平均瞬时风速比大胜关大。从局部来讲，在大
胜关 1～5和 12站点处增设测风站点，阳澄湖沿线
平均瞬时风速较大，超过 70% 站点大风频数均超
过 1 000，需合理布设站点，并着重关注 7和 8站点
风速。
2.1.2 大风日内变化特征
将 2016～2018 年 WT 瞬时风速模拟数据分季
节处理，按占总频数百分比得到 2地区四季大风日
变化曲线(见图 4)。江苏东部濒临黄海和东海，属
于温带向亚热带的过渡性气候，气候温和，白天
海洋与陆地的温度相差不多，而夜间陆地散热程
度远高于海洋，气温差使得近地面大气层产生密
度和气压差，形成的气压梯度使得陆风在夜间最
强。由于存在季节性差异，在下半夜不同时刻达
到最值，日出之后 9～10时温差逐渐减少，大气层
结逐渐稳定，大风发生频率呈下降趋势。午后是
江苏地区不稳定天气多发时段，常伴有短时强降
水、大风等强对流天气产生，因此午后大风天气
产生的过程也较多，秋季尤为明显。
图3 平均瞬时风速空间分布图
Fig. 3 Spatial distribution map of average instantaneous wind speed
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第 10 期 李伟，等：京沪高铁沿线江苏段风况研究
2.1.3 大风季节分布特征
统计 2 个地区各月大风日数的平均值时间序
列，分析月际和季节变化分布特征。从图 5可以看
出，冬末至春季是 2个地区大风高发的季节，大风
日数变化较为一致，均从 2月至 5月小幅减少，并
且可以看出大胜关在冬末至春季大风平均天数略
多于阳澄湖。初夏是 2地区全年大风日数最少的时
节，而夏末至秋初是大风频发季节，特别是 7月和
8月，是一年中大风日数出现较多的月份。本文所
研究的 2016～2018年间，每年 7月和 8月是江苏省
间接或直接受强热带气旋影响较多的月份。总体
来说，由于江淮气旋和强对流不稳定天气多出现
在春夏季，导致 2个地区在春夏 2季遭受大风危害
最大，发生频率最高。
2.2 区域强横风时空分布特征
由前述分析大胜关和阳澄湖风况特征可知，2
个地区经过桥梁、隧道、大面积湖泊等特殊环境
区域，并且沿线走向的不一致和各站点所处地理
位置差异性，导致强横风产生的气动载荷对列车
安全运行影响更加突出，因此，下文重点探讨分
析2地区强横风时空分布特征。
2.2.1 区域强横风时间变化特征
从图 6各区域强横风时间变化特征看出，大胜
关区域Ⅰ在下半夜 3～4时达到一天中峰值后呈下
降趋势，而阳澄湖区域Ⅰ日变化波动相比大胜关
十分显著，上午 8 时谷值之后快速上升，正午 12
时达到一天变化的峰值，其余时间段波动以振荡
形式表现。
2地区在沿线区域Ⅱ上受强横风影响比区域Ⅰ
要小，阳澄湖区域Ⅱ在上半夜至下半夜强横风幅
度有一定增强且峰值出现在日出时，而大胜关区
域Ⅱ在此期间几乎不受强横风影响，并且仅在正
午时受强横风影响比较突出。由于京沪高铁下半
夜 0～6时属于停运检修阶段，因此大胜关地区应
注意防范日出至正午运行受强横风的影响，阳澄
湖则需重点关注区域Ⅰ沿线运行。
2.2.2 区域强横风季节变化特征
通过分析大胜关和阳澄湖地区大风总样本的
风速风向玫瑰图(图 7～8)可知，大胜关大风盛行风
向为西西北和西北风，阳澄湖地区盛行风向为西
西北风和西风。春季是冬夏过渡性季节，仍受冬
季大气环流的影响，低压气团向我国东部移动，
蒙古冷空气同时南下导致气压梯度的产生，导致
春季是京沪高铁沿线江苏段大风天气多发季节。2
(a) 大胜关大风；(b) 阳澄湖大风
图4 大风日内变化特征
Fig. 4 Intraday variation characteristicsof gale
图5 大胜关和阳澄湖大风日数柱状图
Fig. 5 Histogram of gale days at Dashengguan pass and
Yangcheng Lake
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铁 道 科 学 与 工 程 学 报 2021 年 10月
地区在春季大风盛行风向发生明显变化，大胜关
和阳澄湖主风向西西北风分别减少约 15%，30%，
偏东北风分别增加约 20%，15%。从表 1知大胜关
和阳澄湖沿线区域Ⅰ大致走向为东南−西北，正是
由于冬季向春季转变过程中偏北−东北风的逐渐增
加，且与 2地区沿线区域Ⅰ走向呈直角，因此强横
风在冬春季发生频率较高，大胜关尤为明显，约
为40.7%(见表2)。
如图 7(b)和图 8(b)所示，夏季地面大风风力较
强，受欧亚大陆低压区影响较多，易发强对流等
天气，大胜关大风盛行方向为东东北-北风，夏季
是区域Ⅰ强横风多发季节，约 19%。而阳澄湖地
区大风盛行方向为东南风，与区域Ⅰ和区域Ⅱ沿
线走向夹角均较小，因此夏季是阳澄湖沿线受强
横风影响最少的季节。秋季是江苏省夏季风环流
向冬季风环流转变的过程，2地区大风盛行风向均
为偏北风，也是阳澄湖地区全年发生强横风频率
最高的季节，区域Ⅰ和Ⅱ强横风总频率约为
37.2%。
2.2.3 区域强横风空间分布特征
从图 9看出 2地区高铁沿线北侧比南侧易受强
横风的影响，大胜关区域Ⅰ沿线南北侧强横风发
生频率远高于区域Ⅱ，与前文分析结果一致。大
胜关区域Ⅰ中站点 1～5 受强横风影响最为显著，
自长江向陆地频率逐渐减少，而区域Ⅱ沿线站点
13～17 和 32～36 地势低，南北侧连绵低矮山体，
对气流运行有明显的削弱和阻碍作用，因此强横
风几乎没有，其余站点地势相对平坦，受地形因
素影响较小，有较少的强横风发生频率。
阳澄湖地区沿线北侧东中西湖泊，有较强的
局地环流，易发生强横风，站点 9～10 和 13～15
所处陆地，受地形影响明显，导致出现 3个峰值，
且沿线站点 18之后处于城市密集区域，强横风逐
渐减少。因此，大胜关沿江站点 1～5南北侧和阳
澄湖全线北侧须挡风墙设置，为充分考虑高铁沿
线运行安全，建议在大胜关地区除站点 13～17和
32～36处北侧设置挡风墙。
2.3 京沪沿线风切变指数空间分布特征
已有研究表明，风切变明显变化受大气层稳
定性、下垫面粗糙度和热容性、风速大小等方面
影响，常伴随雷暴、台风、寒潮等大风天气过
程[12]，因此本文利用WT换算不同高度风速数据模
拟出如图 10大胜关和阳澄湖风切变指数空间分布
特征。
(a) 大胜关；(b) 阳澄湖
图6 强横风日变化特征
Fig. 6 Diurnal variation of strong cross wind
表2 大胜关和阳澄湖各区域四季强横风频率
Table 2 Frequency of strong cross winds in each region of
Dashengguan and Yangcheng Lake in four seasons %
地区
大胜关
阳澄湖
区域
区域Ⅰ
区域Ⅱ
区域Ⅰ
区域Ⅱ
春
31.9
14
18.3
3.5
夏
19.1
1.6
15.3
5.5
秋
16.3
1.8
20.2
17
冬
8.8
6.4
17.3
2.9
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第 10 期 李伟，等：京沪高铁沿线江苏段风况研究
(a) 春季；(b) 夏季；(c) 秋季；(d) 冬季
图7 大胜关各季节大风盛行风向
Fig. 7 Prevailing wind direction in each season of Dashengguan
(a) 春季；(b) 夏季；(c) 秋季；(d) 冬季
图8 阳澄湖各季节大风盛行风向
Fig. 8 Strong wind prevails in every season in Yangcheng Lake
2513
铁 道 科 学 与 工 程 学 报 2021 年 10月
图10 风切变指数空间分布图
Fig. 10 Spatial distribution map of wind shear index
(a) 大胜关；(b) 阳澄湖
图9 强横风空间分布图
Fig. 9 Spatial distribution map of strong cross wind
2514
第 10 期 李伟，等：京沪高铁沿线江苏段风况研究
高铁沿线风切变指数在江流、湖泊、平原城
市和山地等分布具有明显的特征，沿江湖泊地区
风切变指数较小，在 0.05～0.1之间，根据前文分
析，风速较大且均大于 5 m/s，亦是强横风发生频
率较高的地方。平原陆地切变指数居中，山地切
变指数相对较大，能够达到 0.5以上，而高铁线在
山地、平原陆地风速明显较小，集中在 3～5 m/s，
强横风较少。一方面，因为山地、植被覆盖、城
市等此类地区粗糙，对近地层风速摩擦和摇拽扰
动较大，另一方面，江流、湖泊与陆地热容性差
异明显，陆地比热容小，受气温影响较大，无论
在升温或者降温阶段，江流湖泊的切变指数较小，
风速大，而在山地、城市、植被覆盖地区切变指
数较大，风速小。切变指数大小反映出高铁沿线
易受大风和强横风影响的区域，其指数越小的区
域应重点防范高铁列车的运行安全。
3 结论
1) 因季节差异，2地区在下半夜不同时刻大风
发生频率达到峰值，并且午后大风波动显著，秋
季尤为明显。
2) 受气候和地理环境等影响，春季、秋季分
别是大胜关和阳澄湖强横风高发季节，其中大胜
关沿线在日出至正午时段易受强横风的影响，阳
澄湖则需重点关注区域Ⅰ沿线运行。
3) 根据平均瞬时风速和强横风空间分布特征
分析，大胜关沿线在站点 1～5和 12处需增设监测
站点，并在站点 1～5南北侧设置挡风墙，除站点
13～17和 32～36之外北侧亦需挡风墙。阳澄湖沿
线合理布设站点，并在北侧需设置挡风墙。
4) 风切变指数较好的说明平原城市、山地等
粗糙地区切变指数大，风速偏小，集中在 3～5 m/
s，因此受强横风影响较小，而沿江、湖泊等地区
风切变指数小，风速大，高铁沿线易受强横风
影响。
参考文献：
[1] ZHAO J, LIU K, WANG M. Exposure analysis of
Chinese railways to multihazards based on datasets from
2000 to 2016[J]. Geomatics, Natural Hazards and Risk,
2020, 11(1): 272−287.
[2] YU M, JIANG R, ZHANG Q, et al. Crosswind stability
evaluation of high-speed train using different wind
models[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering,
2019, 32(1): 40.
[3] 马韫娟, 马淑红, 李振山, 等 . 我国客运专线高速列车安
全运行大风预警系统研究 [J]. 铁道工程学报 , 2009,
26(7): 43−47.
MA Yunjuan, MA Shuhong, LI Zhenshan, et al. Research
on gale warning system for safe operation of high-speed
trains on passenger dedicated lines in my country[J].
Journal of Railway Engineering Society, 2009, 26(7): 43
−47.
[4] 代娟, 崔新强, 刘文清, 等 . 高速铁路气象灾害风险分析
与区划方法探讨[J]. 灾害学, 2016, 31(4): 33−36.
DAI Juan, CUI Xinqiang, LIU Wenqing, et al. High-
speed railway meteorological disaster risk analysis and
zoning method discussion[J]. Catastrophe Science, 2016,
31(4): 33−36.
[5] 孟祥连, 李鲲, 谢胜波, 等 . 兰新高铁大风区风况特征及
防风工程设计分区[J]. 中国沙漠, 2018, 38(5): 972−977.
MENG Xianglian, LI Kun, XIE Shengbo, et al. The wind
conditions and design zoning of wind-breaking works in
the strong wind area of Lanxin High-speed Railway[J].
China Desert, 2018, 38(5): 972−977.
[6] 白虎志, 李栋梁, 董安祥, 等 . 青藏铁路沿线的大风特征
及风压研究[J]. 冰川冻土, 2005(1): 111−116.
BAI Huzhi, LI Dongliang, DONG Anxiang, et al. Study
on the characteristics of gale and wind pressure along the
Qinghai-Tibet Railway[J]. Journal of Glaciology and
Geocryology, 2005(1): 111−116.
[7] 夏祎萌, 何清, 李军, 等 . 东疆兰新铁路沿线大风特征及
风压研究[J]. 干旱区资源与环境, 2012, 26(10): 18−23.
XIA Yimeng, HE Qing, LI Jun, et al. Study on the
characteristics of gale and wind pressure along the
Lanxin Railway in East Xinjiang[J]. Arid Land Resources
and Environment, 2012, 26(10): 18−23.
[8] 蔡迪文, 张克存, 安志山, 等 . 青藏铁路格拉段风动力环
境及其对铁路沙害的影响[J]. 中国沙漠, 2017, 37(1): 40
−47.
CAI Diwen, ZHANG Kecun, AN Zhishan, et al. Wind
2515
铁 道 科 学 与 工 程 学 报 2021 年 10月
dynamic environment and its impact on railway sand
damage in Geermu-Lhasa section of Qinghai-Tibet
Railway[J]. China Desert, 2017, 37(1): 40−47.
[9] 孙玫玲, 张赛, 马京津 . 津秦高速铁路沿线风况特征[J].
生态学杂志, 2019, 38(11): 3487−3495.
SUN Meiling, ZHANG Sai, MA Jingjin. Characteristics
of wind conditions along the Tianjin-Qinhuangdao high-
speed railway[J]. Chinese Journal of Ecology, 2019,
38(11): 3487−3495.
[10] AYALA M, MALDONADO J, PACCHA E, et al. Wind
power resource assessment in complex terrain: Villonaco
case-study using computational fluid dynamics analysis
[J]. Energy Procedia, 2017, 107(September 2016): 41−48.
[11] 马淑红, 马韫娟 . 瞬时风速对高速列车安全运行的影响
及其控制[J]. 铁道工程学报, 2009(1): 11−16.
MA Shuhong, MA Yunjuan. The effect of instantaneous
wind speed on the safe operation of high-speed trains and
its control[J]. Journal of Railway Engineering Society,
2009(1): 11−16.
[12] 陈燕, 张宁, 许遐祯, 等 . 江苏沿海近地层强风风切变指
数特征研究[J]. 高原气象, 2019, 38(5): 1069−1081.
CHEN Yan, ZHANG Ning, XU Xiazhen, et al. Study on
the characteristics of strong wind shear index in the
surface layer along Jiangsu coast[J]. Plateau
Meteorology, 2019, 38(5): 1069−1081.
(编辑 阳丽霞)
2516
