摘要
本研究评估了采样间隔和平均周期对极端天气现象平均风速评估的影响，这些风速数据用于结构设计，同时排除了飓风和中尺度天气事件。研究重点是对全球超过35,000个气象观测站的标准气象观测数据进行修正。通过文献综述，揭示了以往研究中的见解和缺陷，这些发现对研究的设计产生了影响。第一阶段使用美国本土642个观测站20年内的2分钟平均风速数据（每隔1分钟采集一次记录），并将这些数据转换为世界气象组织规定的10分钟和每小时平均风速。基于第一阶段的结果（这些结果证实威布尔分布（Weibull distribution）及冯·卡门自相关性（von Karman autocorrelation）能够很好地描述风速变化），第二阶段利用模拟的1000年风速时间序列来研究影响风速评估的参数，这些参数包括：采样间隔、平均周期、自相关的积分时间尺度以及极端天气事件的重现周期。通过将这四个参数的任意组合效应整合到一个包含经验校准系数的解析方程中，当使用适当的积分时间尺度时，该方程与第一阶段的实证分析结果非常吻合。
