基于 WRF-CFD 的复杂山区峡谷大跨度悬索桥风温耦合效应研究

《Engineering Structures》：Study on wind–temperature coupling effects of a long-span suspension bridge in a complex mountainous canyon based on WRF–CFD

　　

摘要 为了表征复杂山区峡谷中桥址处空间不均匀且随时间强烈变化的风温环境，本研究将温度场边界传递和桥塔响应分析引入现有的 WRF–CFD 多尺度风场模拟框架，形成了一种桥梁风温耦合的降尺度数值模拟方法。选取一座大跨度悬索桥作为研究对象。利用块多项式插值（BPI）和 Cressman 插值，将 WRF 风速和温度输出转换为二维 CFD 入口边界函数。与现场监测数据对比表明，该方法合理再现了温度、平均风速和主导风向的主要变化趋势，平均相对误差分别为 7.66%、22.02% 和 10.94%。结果表明：(1) 桥址风速廓线呈现周期性“镜像 L → 镜像 S → S 形”演化，桥塔附近及地形变化显著区域存在局部风速放大；(2) 风温耦合使峡谷温度分布沿河谷方向更连续，与仅温度条件相比，最大温差增加约 2 °C；(3) 风温耦合导致桥塔响应产生显著的放大，塔顶到底部温差、主压应力和位移的最大放大系数分别为 17.86、12.60 和 2.27。本研究表明，基于线性叠加的简化可能低估复杂山区峡谷环境中的桥塔响应。

引言 随着桥梁工程向复杂山区和超大跨度发展，悬索桥因其重量轻和跨越能力强，已成为崎岖地形中的一种重要形式 [1]。在峡谷环境中，大跨度悬索桥承受多种环境荷载，其中风和温度是影响结构安全性和耐久性的关键因素 [2]。与平原相比，山区峡谷具有地形陡峭、显著的狭管效应和复杂的热过程 [3]，导致风温场在空间和时间上高度不均匀且具有局部性 [4]。附近气象站的单点测量往往无法准确表征这些分布 [5]，可能导致结构荷载评估和响应分析出现偏差。因此，有必要对桥址处风温场的时空特征及其耦合进行系统研究。

在复杂地形中，风场受地形和峡谷引导影响强烈，表现出显著的空间和时间变异性。许多基于现场观测的研究 [[6], [7], [8], [9], [10]] 分析了复杂地形中的风分布，并强调了峡谷的引导效应，为山区风研究提供了有价值的数据。风洞试验和数值模拟也被广泛使用。Shen 等人 [11] 对号角形山口进行了风洞试验，揭示了桥址处平均风和脉动风特征的跨向变化。Chen 等人 [12] 结合 CFD 和风洞试验评估了丘陵地形上的风特征，发现了显著的空间变异性。Song 等人 [13] 观察到桥梁结构上频繁出现不均匀的风特征。进一步研究 [[14], [15], [16]] 将中尺度气象模型与局部 CFD 耦合，实现了复杂地形风场的降尺度，提高了风环境描述的准确性。

温度是影响桥梁性能的另一个关键因素，特别是对于大体积混凝土桥塔，垂直温度梯度影响应力状态和耐久性。Zhu 等人 [17] 发现扁平钢箱梁的温度分布受环境因素影响。Zhou 等人 [18] 利用现场测量的风和辐射数据更新有限元模型中的热边界，以进行全桥温度预测。Zhang 等人 [19] 开发了一个结合环境测量和有限元方法的热分析框架，用于山区大跨度桥梁。Zhan 等人 [20] 提出了一种与有限元分析集成的高效阴影识别算法，以考虑地形遮挡效应导致的桥塔垂直温度梯度。

最近，风温耦合引起了关注。研究主要关注风速、风向和气温之间的统计相关性。利用 Copula 理论和长期测量，已开发出风和温度的联合概率模型，用于荷载组合分析和温度荷载设计 [[21], [22], [23], [24], [25]]，显示条件单变量和联合分布存在显著差异 [26]。Ding 等人 [27] 利用结构健康监测 (SHM) 和统计方法为嘉绍大桥建立了一个包括风和温度的环境数据库。一些研究者利用数值模拟考虑对流换热，推导平均风速与对流系数之间的关系，以考虑局部风对结构温度的影响 [[28], [29], [30], [31]]。然而，这些研究存在局限性：它们通常关注统计相关性或经验模型，忽略了复杂地形中的风温耦合；在结构分析中，风和温度荷载通常被独立处理并线性叠加，忽略了耦合的潜在非线性效应。

为了解决这些问题，本研究以复杂山区峡谷中的一座大跨度悬索桥为工程背景。基于现有的 WRF–CFD 多尺度风场模拟研究，将温度场信息引入到 CFD 入口边界构建过程中，同时将桥塔结构纳入 CFD 模型，形成了一种由风速和温度共同驱动的降尺度风温耦合数值模拟方法。在模拟结果的主要时间序列变化特征通过现场监测数据验证后，系统分析了风温耦合下桥址处风温场的时空分布。进一步比较了仅风、仅温度、风温耦合和线性叠加条件下塔面温度、主压应力和位移的相对差异，以检查风温耦合对桥塔响应的影响。

Section snippets

Weather research and forecasting (WRF)
WRF 模型是一种完全可压缩、非静力的中尺度数值天气预报模型，广泛用于区域气象模拟。它可以模拟真实地形、土地利用和大气物理过程下的风速、风向和温度等环境变量的时空分布 [32]。在本研究中，使用高级研究 WRF (ARW) 动力核心获取中尺度风温环境场。

Grid model
模拟域的中心对应于桥梁的实际位置。图 4 显示了 WRF 计算域的水平和嵌套网格，嵌套配置列于表 2。在本研究中，水平方向采用三层、双向嵌套网格方案，包含 50 个垂直层。最外层 d01 网格水平分辨率为 9 km，而最内层 d03 网格分辨率为 1 km。时间积分步长设置为 1 秒，以及。

Result validation
提取了监测点的温度、平均风速和风向时间序列数据，并与现场测量数据进行比较。为进一步定量评估模拟结果与现场监测数据之间的一致程度，采用百分比误差、平均绝对误差 (MAE)、均方根误差 (RMSE) 和平均相对误差 (MRE) 作为统计指标，由式 (5)~(8) 计算。
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Wind field simulation results and analysis under wind–temperature coupling
为了比较风速和温度 (WT) 条件与仅风 (W) 条件下桥址风速廓线的差异，并分析其逐时变化特征，绘制了 8 月 16 日 24 小时内桥中心的风速廓线，如图 13 所示。这里，0_WT 和 0_W 分别代表风温耦合和仅风条件下 0:00 时的廓线。其他时间点的标记遵循相同惯例。
图 13(a) 显示，从 0:00–6:00，相对较高风速

Conclusions
本研究调查了复杂山区峡谷中的一座大跨度悬索桥，并对桥址风温环境及其对桥塔响应影响进行了数值模拟和分析。主要结论如下：
(1) 基于现有的 WRF–CFD 多尺度风场模拟框架，进一步引入了温度场边界传递和桥塔结构响应分析，形成了一种适合的降尺度模拟方法

CRediT authorship contribution statement
罗磊：写作 – 原稿，软件，形式分析，概念化。李智家：可视化，验证，方法学。陆宝杰：可视化，软件。张震：写作 – 审查与编辑，概念化。刘燕灵：指导，数据整理。朱冰：写作 – 审查与编辑，资金支持获取。

Declaration of Competing Interest
作者声明以下可能被视作潜在竞争利益的财务利益/个人关系：朱冰报告设备、药物或用品由曙光（中国国家超级计算中心）提供。罗磊、朱冰、陆宝杰、白小祖、李智家、王晨拥有授予西南交通大学的专利 #No. ZL 2024 1 1317853.8。如果有其他作者，他们声明没有已知的竞争性财务利益或个人

Acknowledgements
作者感谢国家自然科学基金 (52438009, U2034202, 52278221)、国家重点研发计划 (2021YFC3100704)、四川省重点研发计划 (2023ZDZX0030) 的支持，以及曙光提供的计算资源和技术支持。

罗磊 |李智家 |陆宝杰 |张震 |刘燕灵 |朱冰
中国西南交通大学桥梁工程系，成都，610031。