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北京夏季日最大电力负荷预报模型建立方法探讨 总被引：2，自引：1，他引：1
为了探索夏季(6～8月)日气象负荷的最佳分离方式和引起日最大电力负荷波动的主要因子,以及建立预报模型最佳个数,基于北京市2005～2010年逐日最大电力负荷和同期的气象资料,分析了北京地区日最大电力负荷的变化规律,采用不同方法将气象负荷从夏季日最大电力负荷中分离出来,分析北京夏季气象负荷与气温、相对湿度、降水及炎热指数、高温持续日数、炎热日数持续时间、前一日气象负荷等因子之间的关系,并基于2005～2009年夏季逐日气象负荷和其主要影响因子采用逐步回归方法建立日最大电力负荷的预报模型,将2010年夏季北京日最大电力负荷作为预报效果的独立样本检验。结果显示:2005～2010年,北京逐日最大电力负荷具有明显的线性增长趋势,夏季日最大电力负荷具有显著的星期效应;与去掉逐年夏季日最大电力负荷趋势和夏季平均日最大电力负荷趋势相比,去掉全年逐日最大电力负荷变化趋势的夏季日气象负荷预报模型的拟合能力更优;北京夏季日气象负荷与当日气温的相关系数最高,与前一日气象负荷也关系密切;利用前一日相对气象负荷和当日气象要素一周逐日分别建立预报模型的拟合和预测效果较好。 相似文献
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利用武汉市1994～2006年共13年1464个中暑病例资料和同期逐日气象资料,分别统计逐日中暑人数、日平均中暑人数与气象因子的线性、非线性相关系数,筛选出关键气象因子,建立中暑与多气象因子的非线性模型,制订中暑气象等级标准.结果表明:气温是中暑发生的最关键影响因子,不利气象因子3天或3天以上的累积效应才能导致中暑群发,中暑人数与气象因子呈现非线性关系.建立了日平均中暑人数与前3日平均气温、前3 日平均最小相对湿度的指数模型.将日平均中暑人数划分为5级,并应用该等级标准进行历史样本同代检验和独立样本预报检验,效果较好. 相似文献
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改进的武汉中暑气象模型及中暑指数等级标准研究 总被引：3，自引：0，他引：3
为了更好开展高温中暑气象预报服务和气候评价工作,以武汉市2003-2005年高温期间逐日中暑人数与当天、前期共33个气象因子为基础资料,通过相关普查寻找关键气象因子,通过逐步回归方法建立了改进的中暑气象模型,修订了1990年代研制的中暑指数5级划分标准,新提出了中暑天数的推算方法,并进行了回代检验和2006-2007年试报检验.结果表明:中暑人数与当日各项气温、气压、日照时数为正相关,与总云量、相对湿度为负相关,其中气温最为关键,考虑前期气温累积效应后相关系数有所提高;日最高气温≥36℃的累积高温为首选因子,比1990年代的临界指标上升1℃;建立了3套预报(评估)模型,并推荐使用以日最高气温≥36℃的累积高温、日平均气温为因子的模型;回代试验、试验报检验表明,改进的模型、等级划分标准科学适用. 相似文献
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南京地区中暑天气条件指数研究预报 总被引：4，自引：1，他引：4
本文采用南京地区1988－1997年每年夏季逐日各项气象要素及全市各医院同期重症中暑人数进行统计筛选出热夏年：1988年、1994年、1995年，对这三年中暑期重症中暑病例资料与气象资料进行相关统计分析，找出相关性较好的气象因子，经过方程化筛选，得出气温、湿度、气压、对中暑影响较大。三日滑动平均值为主要预报因子。设计中暑指数数学模式。根据中暑病病理、程度将中暑天气条件分三个等级，给出三个不同的中暑天气条件指数临界值，经过1998年、1999年试报验证，准确率较高，社会效益较好。该指数预测模式基本可行。 相似文献
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应用盘锦市疾控中心2008年1月1日至2009年12月31日逐日脑血管病发病人数及同期逐日气象资料,采用相关分析、逐步回归等方法,分析了脑血管病与气象要素的关系,建立了逐日脑血管病发病趋势的气象预报模型。结果表明：各类气象要素与未来3 d脑血管病发病人数滑动平均具有较好的相关性;气象因子对脑血管病发病人数的影响存在着一种滞后效应和持续效应;脑血管病发病人数与当日最低气温、平均气温、最低气压、平均风速、湿度、最大气温日较差等气象要素相关显著;不同的季节影响脑血管病发病人数的敏感气象因子不同,且相关关系差异较大。逐日脑血管病发病趋势的气象预报模型预报检验效果较好。 相似文献
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北京市感染性腹泻疾病的医疗气象预报与应用研究 总被引：1，自引：1，他引：0
通过分析北京市海淀区感染性腹泻病发病情况与北京市观象台地面气象要素的相关关系,建立感染性腹泻病医疗气象分级预报及风险水平评估模式.收集海淀区2004-2006年逐日菌痢周发病数和同期气象因素资料,建立数据库,分析气象因素与肠道传染病发病率的关系,并采用多元回归概率分级技术,建立感染性腹泻病医疗气象分级预报(划分5个等级)及风险水平评估模式.结果表明,感染性腹泻病发病与水汽压的相关程度很好,单相关系数为0.8340.在所有候选预报因子中,它的方差贡献占70.5%.其他方差贡献较大的因子,还有平均风速、气温日较差等.在感染性腹泻病医疗气象分级预报及风险水平评估模式中,如果预报等级与实际等级相差≤±1级统计为正确,感染性腹泻病医疗气象分级预报模式组的平均预报正确率可达98.5%.其中,预报等级与实际等级完全吻合的正确率可到62.9%～66.4%(指6个预报时效).该模式预报结果可较好地为2008年奥运会提供肠道传染病预防服务,为北京各级疾病预防控制中心指导广大城乡居民卫生防疫提供科学依据. 相似文献
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福州市夏季电力气象等级预测模型初探 总被引：2，自引：1，他引：2
对福州市1999~2002年5~9月日电力负荷与日平均气温、日最高气温、日最低气温、日平均相对湿度和天气状况进行分析,发现气象要素的变化会直接影响到电力负荷的调整。从逐日电力负荷资料中提取气象要素引起电力负荷变化的部分即气象负荷,通过计算气象电力负荷与气象要素之间一系列相关指标,并利用回归分析方法建立福州市夏季气象电力负荷预测模型,利用气象要素预报,可实现对气象电力负荷的预测。预测结果通过检验、分析和判定,最后确定了气象电力负荷等级划分的标准。对2003~2005年福州市夏季逐日气象电力负荷等级进行回代检验,结果表明该预测模型有较好的预报能力。 相似文献
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为有效开展高温中暑气象预报,对河北省中暑病例资料与气象条件进行了分析,确定了河北省可能发生中暑的日最高气温临界最低指标,建立了基于温湿度组合的暑热指数计算公式,依据日最高气温、暑热指数及其持续时间将中暑气象等级划分为四级,并依据不同等级对人体的影响,确定了不同等级的防范提示建议用语。从多地气象条件、中暑病例、分级指标应用三个方面对指标划分的合理性进行检验。结果表明：等级预报指标划分与河北省夏季气候分布特征相一致;中暑病例97 %以上发生在极易中暑和易发生中暑级别;分级指标应用试报检验预报准确率达到81.2 %。该指标对河北省中暑气象等级预报服务业务开展及公众有效防范中暑具有较好的指导性。 相似文献
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在全球气候变化的大背景下, 高温热浪天气频繁出现, 由其引发的群发性中暑事件不断发生。为了有效预防极端高温天气对人体健康的影响, 利用全国358个重点城市1996-2005年逐日地面气象观测资料, 通过对气象要素与中暑的相关分析, 选择炎热指数为气象指标对引发中暑的气象条件进行了等级划分, 同时考虑不同程度高温天气的持续时间确定了高温中暑气象等级, 分别为可能发生中暑、较易发生中暑、易发生中暑和极易发生中暑4个等级。利用武汉市1994年和1995年7 -8月中暑人数与高温中暑气象等级进行对比分析, 结果表明:两者具有较好的对应关系。 相似文献
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基于北京市海淀区2004--2007年夏季（6—9月）疾病预防控制中心的逐日腹泻疾病发病资料和同期地面气象观测资料,首先采用经典方差贡献分析技术分析了逐日发病人数与气象要素的相关性,选取方差贡献较大的要素作为预报因子,然后根据概率积分方法将发病人数划分为5个级别,采用回归方法分别建立了不同预报时效的预测模型,并检验历史样本的拟合结果。研究结果表明：（1）腹泻疾病发病人数与湿度、风速、气温均呈显著的正相关,其中,水汽压对腹泻疾病的方差贡献最大。（2）1~4d的预报效果较好,其中1～2d预报结果的完全正确率在40％以上,预报误差≤±1级的准确率可达98％。 相似文献
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北京急性脑血管疾病与气象要素的关系及预测 总被引：1，自引：1，他引：0
基于2006年1月至2010年12月北京市120急救中心的逐日脑血管急症接诊病例数据资料,首先探讨北京市急性脑血管疾病与气象要素的关系,选取不同季节的影响因子,然后根据概率积分方法将发病人数划分为4个级别,并采用人工神经元网络方法(artificial neural network,ANN)分别建立了北京市不同季节的急性脑血管疾病预测模型。研究结果表明:(1)急性脑血管疾病发病人数存在明显的季节性变化和日变化特征,冬春季发病人数高于夏、秋季,发病主要集中在早晨到中午的09—14时;(2)发病人数相对于气象要素存在明显的滞后效应,夏和冬秋季发病分别与高温高湿、冷空气活动有关;(3)脑血管疾病预测模型通过对新样本进行预报,除夏季外,完全准确率高于30%,预报误差≤±1级的准确率高于60%,研究成果对于预防急性脑血管疾病发病和调度120急救车辆等应急措施具有较好的科学参考价值。 相似文献
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北京地区冠心病发病率的气象评估模型 总被引：2，自引：2，他引：2
基于1984～2000年北京地区自然人群的长期、持续、跟踪监测的旬冠心病发病资料和同期日气象资料，通过分析揭示了冠心病发病率的季节变化规律和年际变化特点；通过发病率和气象因子的相关分析，确定了全年及各季、月可能诱发冠心病发病率的主要气象因子。结果表明，气压、风速、气温和水汽压等因子与发病率关系显著，从各个季节来说，气象因子对发病率的影响又各有侧重并具有不同的表现形式。建立了各代表月冠心病发病率的气象评估模型，历史回代和预测结果表明，所建方程具有较高的评估能力。 相似文献
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SVM方法在热带气旋降水预报中的应用 总被引：3，自引：3，他引：0
应用国家气象中心下发的热带气旋报文资料（中心经纬度、中心气压、近中心最大风力）,设计了诸如热带气旋中心与嘉兴市的最近距离等因子,并任选3个因子组成三维坐标（x,y,z）,计算嘉兴市热带气旋降水的概率分布函数。利用SVM回归方法对选中的概率分布函数进行训练,建立嘉兴市热带气旋降水预报方法,并应用于业务试报。同时和多元回归方法进行历史回报和业务试验比较。结果表明,概率分布函数与热带气旋降水具有较好的相关性,SVM回归方法在嘉兴市热带气旋降水预报中的回归预报模型和业务化效果明显优于多元回归。 相似文献
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基于BP神经网络的单站总云量预报研究 总被引：1，自引：0，他引：1
云是能够对飞行活动产生影响、甚至危及飞行安全的气象要素之一。为了对北京单站总云量进行预报,利用人工神经网络的BP模型,针对不同时次进行关键因子的选取,尝试用多种预报因子的组合,建立了总云量预报模型。试验结果表明：所建立的模型具有较好的拟合、预报精度,并且没有出现＂过拟合＂现象,对新样本具有较好的泛化能力。 相似文献
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城市化所导致的下垫面的改变会直接影响局地气象。根据北京城市测绘院提供的北京市楼房建筑平均高度资料,利用中尺度数值模式(MM5V3)模拟了城市化进程引起的气象效应,并与奥林匹克公园站等6个地面观测资料进行了比较。结果表明:MM5V3可以很好地模拟下垫面类型改变导致的气象效应,城市升温效果获得了较好的体现,风速模拟值减小,风向的模拟得到较明显的改善,气压和风速的统计偏差也明显减小。分析结果还揭示了稳定天气条件下北京地区气象场的模拟及实时预报必须考虑精细化的地形及下垫面状况。 相似文献
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基于遗传优化BP神经网络的水稻气象产量预报模型 总被引：9，自引：4，他引：5
利用1951—2010年江苏省水稻产量及同期14个气象站点的逐日平均气温、降水资料,采用因子膨化及相关分析,研究了水稻气象产量的影响因子及影响时段。在此基础上建立了逐步回归、PCA-BP神经网络以及PCA-GA-BP神经网络3种产量预报模型。结果表明:(1)7—9月份是水稻产量形成的关键时期,对气温、降水的变化最为敏感,气温对气象产量的影响大于降水;(2)两种神经网络模型预报效果好于回归模型;(3)遗传优化的神经网络模型比未优化模型的训练速度提高了70%左右,预报精度也提高了4.3%。 相似文献
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逐步引进因子场作相似预报 总被引：12，自引：2，他引：10
首先通过数学模型计算出不同样本之间的气象因子场的相似系数和表征气象因子场与天气现象之间关系的相关特征量 ,然后用相似系数和相关特征量作参数 ,以预报拟合率为判据 ,逐个引进因子场 ,组建出最优相似预报方程 ,最终作出准确率较高的客观要素预报。 相似文献