基于贝叶斯推断的有限海洋气象数据环境等值线修正方法及其在海上风电结构设计中的应用

本文针对韩国海域同步观测数据短缺的挑战，创新性地提出基于贝叶斯推断的海洋气象数据分布修正方法。通过将长期波浪浮标数据作为先验分布，结合风速-波高相关性分析，有效提升了IFORM环境等值线构建的可靠性，为短观测周期区域的海上风电结构极端荷载评估提供了更稳健的设计工具。

　　

重点内容

目标区域海洋气象数据与Weibull分布应用

韩国海洋气象数据主要通过海洋气象浮标和波浪浮标获取，分别由韩国海洋科学技术院（KIOST）和气象厅（KMA）管理。波浪浮标可长期（超过15年）稳定记录有效波高和周期数据，而气象浮标还需同步监测风速。由于气象浮标观测历史较短（多数不足10年），其数据分布参数估计存在较大不确定性。本研究采用两参数Weibull分布对波高和风速数据进行拟合，其概率密度函数为：f(x|λ,k) = (k/λ)(x/λ)^k-1exp[-(x/λ)^k]，其中λ为尺度参数，k为形状参数。

基于IFORM的环境等值线构建

IFORM（逆一阶可靠性方法）环境等值线法广泛应用于船舶与海洋结构物设计，基于结构失效概率的FORM策略评估海洋环境变量影响。双变量联合分布表示为：f_X1,X2(x1,x2) = f_X1(x1)f_X2|X1(x2|x1)，其中X1和X2分别代表风速和有效波高，f_X2|X1(x2|x1)为条件概率密度函数。通过Rosenblatt变换将相关变量转换为独立标准正态变量，进而推导出对应特定回归周期（如50年）的环境等值线。

基于马尔可夫链蒙特卡洛的贝叶斯推断模型

贝叶斯推断通过结合先验知识与新观测数据更新后验概率，其核心公式为：P(θ|D) = [P(D|θ)P(θ)]/P(D)。其中P(θ)为先验分布（源自统计数据或既往研究），P(D|θ)为似然函数（表征给定先验分布时观测数据的概率），P(D)为数据出现概率（归一化常数）。本研究采用MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）算法实施参数估计，通过Metropolis-Hastings采样生成参数后验分布，确保估计结果的统计稳健性。

基于修正结果的海洋环境等值线验证与评述

利用表4修正后的风速参数和表1的依赖函数参数，推导出海洋环境等值线并与修正前结果对比。图8显示，红色圆点代表经过预处理后与25年完整观测数据集偏离的数据点。图8a、c、e分别展示基于3年、5年和7年观测数据构建的环境等值线，而图8b、d、f对应经贝叶斯修正后的等值线。结果表明：短期观测数据构建的等值线存在显著波动性，而经先验分布修正后的等值线展现出更高稳定性，更接近基于长期数据构建的参考等值线。

结论

本研究开发的贝叶斯推断修正方法有效解决了韩国短期气象浮标数据局限性问题。通过对比不同观测周期构建的环境等值线，发现短期数据存在明显差异。利用观测周期更长的波浪浮标数据作为先验分布，通过MCMC算法修正目标区域波高分布参数，并结合风速-波高相关性优化风速分布。最终基于IFORM方法构建的环境等值线证实：数据分布得到显著改善，能推导出比传统方法更可靠的极端环境荷载。该方法为观测周期受限区域构建合理可靠的环境等值线提供了有效解决方案。