Baltijos jūros priekrantės ties Klaipėda bangų aukščių ir vėjo greičių tikimybinių skirstinių analizė
| Date |
|---|
2012 |
Straipsnyje tirtas Baltijos jūros bangavimas vertinant jį kaip energetikos šaltinį. Nors pasaulyje jūrinės (hidrokinetinės) energetikos išteklių tyrimai vykdomi jau gana seniai, Lietuvoje jie tik pradedami. Esamų priekrantinių hidrometeorologinių matavimų stočių vizualinių matavimų daugiamečių duomenų statistinė analizė neatlikta. Bangų jėgainės elektros gamybos pajėgumams apskaičiuoti reikia žinoti įvairių tikimybių vidutinius ir maksimalius bangų aukščius. Vidutinius - energetiniams skaičiavimais, o maksimalius tam, kad būtų galima suprojektuoti atšiauriomis jūrinėmis sąlygomis saugiai sugebėsiančius dirbti bangų jėgainės įrenginius. Kadangi didžioji dalis Baltijos jūros priekrantę ties Lietuva pasiekiančių bangų yra susidariusios dėl vėjo, pravartu žinoti ir vidutinius bei maksimalius daugiamečius vėjo greičius. Šiame straipsnyje pateikiama Baltijos jūros priekrantės ties Klaipėda bangų aukščių ir vėjo greičių tikimybinių skirstinių analizė. Nustatomi tinkamiausi tikimybiniai skirstiniai, kuriuos panaudojant galima apskaičiuoti bangų aukščių ir vėjo greičių reikšmes priklausomai nuo tikimybės ir pasikartojimo. Nustatyta, kad bangų aukščių analizei atlikti geriausiai tinka logaritminis normalusis ir Reilėjaus tikimybinis skirstinys, vėjo greičiams - gama skirstinys.
This article looks at the Baltic Sea waves from energetic point of view. Though studies of marine (hydrokinetic) energy resources in the world are not new, in Lithuania they are taking the first steps. Statistical analysis of multi-year visual observations data from the Lithuanian coast is carried out for the first time. To calculate the electricity production capacity of wave energy plant, average and maximum wave heights of various probabilities are needed. Average wave heights are also necessary for energetic calculations, whereas maximum ones - for design of resistant wave energy converters that could withstand severe marine conditions. The majority of the waves that reach Klaipeda coast are generated by wind, therefore, knowledge of multi-year average and maximum wind speeds is advisable. The objective of this article is to test the probability distributions of wave heights and wind speeds and to obtain best fitting in the Lithuanian seashore conditions. The most suitable probability distributions are used to calculate wave heights and wind speeds depending on probability and return period. Logarithmic and Rayleigh probability distributions are the best for the analysis of average and maximum wave heights, gama probability distribution - for average and maximum wind speeds.