近几年来,我国高铁取得了巨大发展,高铁里程不断创新高;迅速发展的同时也面对着很多压力,其中保障高铁的安全运行显得尤为重要。大风是危及高铁安全运行的主要气象灾害之一,特别是近年极端大风天气发生频次增多,开展高铁沿线风速时空分布特征研究至关重要。一方面,通过对高铁沿线风速时空分布特征的分析可以实现对高铁沿线的大风易发区域、空间相关性等精准感知,对高铁沿线的气象（大风）监测点的设置及优化具有指导作用;另一方面,通过对高铁沿线风速时空分布特征的分析有利于对不同地理环境下的风速风向变化进行特征捕捉,为高铁沿线大风的预测预警研究提供理论基础。而现有的高铁沿线风速研究时空尺度较大,缺乏对高铁沿线易发生大风的复杂环境下小尺度区域进行精细化研究。鉴于此,本文在国铁集团重点项目及国铁上海局集团重大项目的支持下,以京沪高铁沿线阳澄湖段为例;针对特定的下垫面环境,开展了优化流体力学WT模式粗糙度模型的研究,实现对京沪高铁沿线阳澄湖区域的风速时空分布特征的数字模拟;在此基础上开展京沪高铁沿线阳澄湖段大风监测站点布局方法研究,并对相关研究内容进行了可视化模块的设计与实现。具体内容如下:（1）传统WT模式中原有的粗糙度模型是根据地表覆盖物类型对各地区粗糙度进行经验赋值,且仅有一个代表年均粗糙度的值,模拟精度达不到小尺度区域要求。为得到研究区域更精确的粗糙度模型,本文将研究区域覆盖物分为城镇、水体、农田三类,并以唯亭镇、阳澄东湖以及西浜村作为代表点,以江苏省气象局提供的风速风向数据为基础,利用最小二乘法拟合对数风廓线,分别得到三种覆盖物类型不同季节的粗糙度值,实现对原有的粗糙度模型进行优化。进一步,以京沪高铁沿线阳澄湖段三个测风站点为参考站,利用粗糙度模型优化前后的WT模式对参考站观测风速分别进行模拟,将两次模拟风速与实际观测风速进行对比分析,得到相应RMSE、MAE、R三种评价指标,对比结果验证了优化后粗糙度模型的有效性和精确性。（2）为研究京沪高铁沿线阳澄湖区域的风速时空分布特征,对京沪高铁沿线阳澄湖段以1公里为间隔划分23个模拟站点,结合粗糙度模型优化后的WT模式对研究区段23个站点的风速进行模拟计算,利用数理统计、经验正交分解等方法对模拟数据进行分析,以获得京沪高铁沿线阳澄湖段的风况特征及最大风速时空分布特征;在此基础上,结合京沪高铁沿线阳澄湖段风速时空分布特征析取出23个模拟站点的大风频次及站点间的相关系数,提出一种基于K-means聚类算法的沿线测风站点布局方法,通过实例分析验证了方法的有效性,为高铁沿线大风监测站点的优化布局提供技术支持。（3）最后,在依托课题开发的大系统基础上,根据本文研究内容,开发了相应的功能模块;主要包括气象（风速）数据统计分析功能模块、气象（风速）数据质量控制功能模块、气象要素（风速）时空分布特征可视化功能模块等。通过相应功能模块的开发,可实现高铁沿线风速时空分布特征的图形化、直观化展示,有利于相关研究人员及高铁工作者对高铁沿线风速时空分布特征的快速感知。