摘要：該文開展了風(fēng)速風(fēng)向聯(lián)合概率分布的研究,以大理地區(qū)1971年~2017年47年間的風(fēng)速日值數(shù)據(jù)資料為例,選用乘法定理和AL模型兩種方法建立該地區(qū)風(fēng)速風(fēng)向聯(lián)合概率分布。首先,對(duì)各風(fēng)向以及全風(fēng)向風(fēng)速數(shù)據(jù)的最優(yōu)概率分布進(jìn)行研究;其次,分別基于諧波函數(shù)和混合von Mises分布對(duì)風(fēng)向的概率密度進(jìn)行擬合,并進(jìn)一步基于乘法定理和Angular-Linear(AL)模型推導(dǎo)得出了風(fēng)速風(fēng)向聯(lián)合概率密度函數(shù);最后,對(duì)大理地區(qū)50年重現(xiàn)期內(nèi)的極值風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究結(jié)果表明:Gumbel分布能更好地描述大理地區(qū)的風(fēng)速分布規(guī)律,通過AL模型獲得的風(fēng)速風(fēng)向聯(lián)合概率密度函數(shù)明顯優(yōu)于基于乘法定理得到的聯(lián)合概率密度函數(shù);而忽略風(fēng)向的影響將明顯高估大理地區(qū)的極值風(fēng)速。