风场反演vad算法 源代码

这里是一个简单的风场反演VAD算法的Python代码示例：

import numpy as np

def vad(WD, m, n, z0, ustar, h, L, sigma_v):
    """
    风场反演VAD算法
    :param WD: 风向
    :param m: 采样点数
    :param n: 频率点数
    :param z0: 地表粗糙度
    :param ustar: 摩擦速度
    :param h: 测站高度
    :param L: 龙格库塔常数
    :param sigma_v: 垂直速度标准差
    :return: 反演后的风速和风向
    """
    # 计算水平风速标准差
    sigma_u = sigma_v / 0.4

    # 初始化反演结果
    u = np.zeros(n)
    v = np.zeros(n)

    # 计算角度矩阵
    WD_matrix = np.array([WD] * m).T
    theta_matrix = 2 * np.pi / 360 * (WD_matrix - WD_matrix.T)

    # 计算速度和方向的协方差矩阵
    cov_uv = sigma_u ** 2 * np.exp(-2 * h / L) * (1 - np.exp(-h / 1000)) ** 2 * np.cos(theta_matrix)
    cov_uu = sigma_u ** 2 * np.exp(-2 * h / L) * (1 - np.exp(-h / 1000)) ** 2 * np.sin(theta_matrix) ** 2 + \
            sigma_v ** 2 * (1 - np.exp(-2 * h / 1000))
    cov_vv = sigma_u ** 2 * np.exp(-2 * h / L) * (1 - np.exp(-h / 1000)) ** 2 * np.cos(theta_matrix) ** 2 + \
            sigma_v ** 2 * np.exp(-2 * h / 1000)

    # 计算特征值和特征向量
    eigen_val, eigen_vec = np.linalg.eig(cov_uv)
    eigen_val_sqrt = np.sqrt(eigen_val)
    eigen_val_sqrt_matrix = np.array([eigen_val_sqrt] * n)

    # 计算反演结果
    for i in range(n):
        u[i] = ustar / 0.4 * np.sqrt(eigen_val_sqrt[i]) * eigen_vec[:, i].dot(
            np.exp(-z0 / (L * eigen_val_sqrt_matrix[:, i])) * np.sqrt(cov_uu[:, i]) / eigen_val_sqrt_matrix[:, i])
        v[i] = ustar / 0.4 * np.sqrt(eigen_val_sqrt[i]) * eigen_vec[:, i].dot(
            np.exp(-z0 / (L * eigen_val_sqrt_matrix[:, i])) * np.sqrt(cov_vv[:, i]) / eigen_val_sqrt_matrix[:, i])

    # 计算反演后的风向
    WD_inv = np.arctan2(np.mean(v), np.mean(u)) * 360 / (2 * np.pi)

    # 将风向调整到0-360度范围内
    if WD_inv < 0:
        WD_inv += 360
    elif WD_inv >= 360:
        WD_inv -= 360

    return np.mean(np.sqrt(u ** 2 + v ** 2)), WD_inv

注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用中需要根据具体的数据和参数进行适当调整。同时，在实际应用中，还需要考虑一些其他因素，如数据质量、测量误差等等。