一种基于IRPM-GP联合算法的全风场双变量偏差校正方法及其在海洋工程中的应用

本研究针对海洋工程中风速风向联合分布校正难题，提出基于迭代随机投影法(IRPM)和高斯过程(GP)回归的全双变量偏差校正方法(BC-03)。通过对比传统条件单变量校正(BC-01)和边缘双变量校正(BC-02)，证明该方法能精确修正联合概率分布，PDF技能评分达0.93，为海上风电和港口设计提供更可靠的风场数据基础。

　　

在海洋工程和气候建模领域，风场数据的准确性直接影响海上风电开发、港口设计等关键决策。然而现有偏差校正(BC)方法多聚焦单变量校正，对风速(v)和风向(θ)的联合分布处理存在局限。传统方法如条件单变量校正(BC-01)仅修正风速分布，边缘双变量校正(BC-02)虽能处理双变量但无法保证联合分布匹配。这种缺陷可能导致工程设计中风险误判，特别是在风向敏感的沿海区域。

针对这一挑战，研究人员提出创新性的全双变量偏差校正方法(BC-03)。该方法融合迭代随机投影法(IRPM)和高斯过程(GP)回归，通过随机旋转投影和边缘分布匹配实现联合概率分布重构。研究以拉普拉塔河口为案例，对比ERA5再分析数据与现场实测数据，系统评估了三种BC方法的性能。

关键技术包括：(1)采用IRPM算法构建风速风向的二维最优传输映射；(2)基于平方指数核的GP回归平滑校正场；(3)使用PDF技能评分(S_score)和误差指标定量评估；(4)结合SWAN波浪模型分析风场校正对波浪模拟的影响。实验设计涵盖全年数据训练、年度交叉验证和季节性验证三类场景。

3.1 风场偏差校正结果

IRPM-GP联合算法展现出卓越的双变量校正能力。在边际分布修正方面，BC-03使风速和风向的PDF技能评分均达0.99，显著优于BC-02的0.95（风向）和BC-01的0.92（未修正风向）。联合分布修正中，BC-03的S_score达0.93，较未校正数据提升12%。值得注意的是，GP模型在数据稀疏区域呈现适度外推特性，而傅里叶参数化的BC-01在短期数据训练中表现更稳定。

3.2 波浪模型性能

令人意外的是，风场校正的显著改进未转化为波浪模拟的全面提升。虽然BC-03使H_m0的PDF技能评分从0.91提升至0.93，但T_m和θ_m的改善有限。研究者认为这可能源于：(1)短期波浪数据(仅2个月)的统计不稳定性；(2)局部地形和未建模海流的影响；(3)季节性校正因子的缺失。

讨论与展望

该研究在方法论层面取得重要突破，首次实现风场双变量联合分布的精确校正。IRPM-GP框架可扩展至其他海洋变量（如波高-周期）的多元校正。实际应用方面，建议在风能评估中优先采用BC-03，而在短期数据场景可考虑鲁棒性更强的BC-01。未来研究应探索：(1)替代GP的外推算法；(2)融合季节校正因子；(3)延长波浪观测周期验证长期效应。这项发表于《Applied Ocean Research》的成果，为高精度海洋环境建模设立了新基准。