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《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2021,15(3)
利用北疆8个气象站1986—2015年电线积冰观测资料对北疆电线积冰的时空分布及区划作了初步分析。分别采用极值I型和皮尔逊III型概率分布函数,推算了不同重现期的积冰厚度并进行了检验对比,根据最大积冰厚度重现水平,对北疆积冰进行了区划。结果表明:电线积冰大多发生在冬半年,1和12月出现频率最高;电线积冰出现最多的地区是福海,最少的是塔城;平均标准冰厚最厚地区为昭苏;精河30 a、50 a一遇的设计冰厚在中冰区,其他各站点30、50 a一遇的设计冰厚都在重冰区,100 a一遇所有站点都在重冰区。 相似文献
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基于逐步多元线性回归和人工神经网络两种方法,利用安徽省有电线积冰观测的15个气象台站建站至2008年的观测资料,建立了安徽省3个不同区域电线积冰标准冰厚的气象估算模型。结果表明:相比人工神经网络模型,逐步多元线性回归模型预测效果较好;在覆冰机理认识上,印证了影响标准冰厚主要是气温、湿度和风速3个因子的配置,其中气温是影响覆冰的最重要因子;平原和丘陵地区的标准冰厚受当日气象条件影响更多,而高山地区与前几日及当日的气象条件均密切相关,且26个气象因子 (1987—2008年资料) 构建的模型的预测效果好于24个气象因子长序列 (建站—2008年资料) 效果。最后利用最优模型推算各区域非观冰站电线积冰标准冰厚,为冰冻灾害的评估以及风险区划的开展提供了基础。 相似文献
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利用安徽省82个气象观测站自建站至2018年2月雨凇、雾凇、混合淞日数,15个观冰站覆冰厚度和海拔高度数据,通过建立覆冰厚度与凇日数之间的关系,推算安徽省82个测站30 a、50 a和100 a一遇的标准冰厚,最后利用地形对标准冰厚进行订正。结果表明:安徽省各重现期下的标准冰厚与雨凇、雾凇和混合凇总日数具有显著的正相关关系;海拔高度与各重现期下标准冰厚呈指数关系;对海拔高于100 m的地区利用海拔高度对标准冰厚进行订正,可得到更为合理的安徽省各重现期下标准冰厚空间分布。 相似文献
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在综合考虑雨凇和雾凇积冰增长以及热力融冰和升华脱冰的基础上,建立了一个基于常规气象资料的小时标准冰厚模型。模拟2008年和2013年浙江省两次严重电网覆冰灾害期间的标准冰厚,并用事故线路调查资料、电线积冰观测站和模拟导线拉力监测点的观测资料进行验证分析。结果显示:事故线路的最大标准冰厚观测值与模拟值相关关系达到0.01显著性水平,电线积冰观测站的日标准冰厚观测值与模拟值的平均绝对偏差小于0.6 mm,模拟导线拉力监测点的小时标准冰厚模拟值与观测值的决定系数为0.8093,均方根误差为0.8 mm。说明模型比较准确地描述了天气过程对电线积冰的影响,能够较好地反映标准冰厚的空间分布规律和时间变化特征。 相似文献
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用江西境内85个国家气象站近30年雨凇、雾凇观测记录分析了江西省积冰日的年际、年代际变化及分布特点。结果表明江西地区的积冰天气事件近30年来总体呈现发生频次减少,强度增强的特征;高山气象站的积冰事件的发生频率显著高于平原、丘陵气象站。积冰高发区主要分布在西、北山区及中部环鄱阳湖及抚河流域以南。另外,充分考虑2011年前后气象部门观测导线线径的变化,利用建站至今16个观冰站电线积冰数据对全省范围的最大电线积冰最大标准厚度进行了推算,结果更符合电力行业对电线积冰工程气象数据的需求。结果表明,除赣北山区外,全省大部分地区2 m高度电线积冰最大标准冰厚度小于20 mm,“轻冰区”范围较多。应重点关注高海拔山区的电线积冰的致灾状况并加以预防。针对该区域架空输电线路电线积冰设计的实际需要,采用极值I型概率分布函数结合高山站-庐山站的观测数据进行了推算,20 m高度百年一遇的最大标准冰厚达到71.1 mm,在计算不同走向的导线设计冰厚时迎风向与非迎风向的比例系数推荐设定为1.2,该结果可为现阶段江西“重冰区”电力工程项目规划设计中预防冰灾提供有力支持,为有效节省项目建设成本和科学预防气象灾害之间寻求平衡点提供气象保障。 相似文献
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采用华山气象站1980—2007年的电线积冰观测资料和陕西省95个气象观测站资料,分析了电线积冰厚度与常规气象资料的相关性,并据此推算出各地距地面10m高度上历年标准的电线积冰厚度,用极值Ⅰ型推断30和50年一遇的最大积冰厚度。结合陕西省电力设计院设计经验、陕西省电网运行现状及历史电网冰灾事故调查情况,对陕西省电网冰区进行了初步划分。结果表明:最大积冰厚度与年雾凇日数、年雨凇日数有较好相关性;将全省分为6个积冰区,并分别绘制出全省不同区域30和50年一遇的1:500000积冰分布图。该结果已作为陕西省电力建设中电线积冰厚度设计的重要依据。 相似文献
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贵州冬季电线积冰及其天气成因分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用气象部门长期电线积冰观测和电力部门线路覆冰调查资料,对贵州冬季电线积冰的分布、类型特征与气象条件进行了综合分析,着重探讨了贵州电线积冰的形成机理和天气成因,主要结论:(1)贵州电线积冰的类型复杂多样,除具有雨凇、雾凇、雪凇(湿雪)三种基本类型外,还有雨雾混合凇、雨雪混合凇(雪凝)两种混合冻结类型;贵州电线积冰以危售最大的雨凇冰为主,混合冻结在贵州省分布十分普遍,这也是造成2008年贵州电网严重冰害的重要原因;(2)持续低温阴雨的凝冻大气是贵州电线积冰总的天气成因,其表现形式主要是冻雨但不局限于冻雨,此外还包括冻毛雨、雨夹雪、湿雪和过冷雾等多种天气现象,持续的凝冻天气过程往往有多种天气现象同时或交替出现,从而导致严重的覆冰灾害;(3)贵州电线积冰总体上属于较高环境温度下的低风速湿物理过程积冰,当地面气温持续降到0℃以下,出现降雨或浓雾是电线积冰开始与增长的关键气象条件,而最高温度上升到0℃以上是判断积冰转入消融的临界气象指标。 相似文献
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《湖北气象》2015,(3)
利利用1960—2011年湖北省81个气象站气象观测资料和湖北省2004—2012年220~500 k V高压输电线路覆冰事故资料以及海拔高度、坡度、坡向等9类地形数据信息资料,给出风口、突出山体、迎风坡和背风坡4种特殊地形的判断指标,分析特殊地形因子对电线覆冰的影响,并对湖北省冰区分布图进行地形订正。结果表明:风口判断指标为冬季(当年12月至翌年2月)日均风速大于8 m·s-1的日数超过1.56 d·a-1,迎风坡判断指标为坡向0°~45°或315°~360°且坡度大于10°,背风坡判断指标为坡向135°~225°且坡度大于10°,突出山体判断指标为起伏度大于200 m且海拔高度大于起伏度;4种特殊地形下冰厚订正系数分别为1.75、1.62、0.68和1.82;风口处影响覆冰的主导气象因子为风速,迎风坡处影响覆冰的主导气象因子为降水量,突出山体处影响覆冰的主导气象因子为液水含量,气温对3种特殊地形下的冰厚变化均有显著影响;经过地形订正后的冰区图,能更好地反映鄂西南山区、鄂北中部和西部等地受特殊地形影响而出现的较严重覆冰区。 相似文献
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湖南电线覆冰厚度估算模型研究 总被引：5，自引：0，他引：5
基于湖南省97个地面气象观测站（其中28个站有电线积冰观测业务）自建站至2008年的日气象观测资料,雪峰山、东山峰高山站的部分电线积冰观测资料,NCEP/NCAR再分析资料及地理信息资料,开展了气象要素、温度垂直结构、地理信息等环境因子对电线覆冰厚度的影响分析;利用逐步回归方法建立了电线覆冰厚度与环境因子的回归模型;在对回归模型进行统计检验的基础上,开展了自建模型与其他两种相关模型的比对分析。检验及比对结果表明,自建模型具有可用性。 相似文献
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利用2011年1月—2013年3月在贵州开展导线覆冰自动观测试验获取的观测资料,分析了覆冰过程演变及其气象条件变化特征,提出一次完整的导线覆冰过程包括覆冰开始、增长、维持、减弱、消融5个阶段,并得到覆冰过程的气象条件判别指标;基于导线覆冰理论模型的改进并结合气象条件判别,建立了基于过程判别的雨雾凇导线覆冰气象模式,应用该模式对观测获取的多个导线覆冰过程进行数值模拟检验。结果表明:模式能够模拟自然环境下覆冰的增长,并能够正确模拟出覆冰的减弱、消融,模拟过程覆冰质量变化的最大相对误差小于20%。该模式具有较完整的理论基础和计算方案,主要以常规气象观测要素为输入,能够计算输出覆冰全过程逐小时覆冰质量、覆冰厚度及覆冰密度变化,具有较大的应用前景。 相似文献
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利用广东省乐昌高山气象站1972—1978年观冰资料和气候资料,分析了粤北地区导线覆冰的气象特征,建立了导线覆冰标准冰厚的气象推算模型。根据乐昌国家气象站的历史资料,对乐昌高山气象站的气候资料进行订正延长,构建了乐昌高山气象站覆冰年极值长年代序列,并推算出离地不同高度各重现期的标准冰厚值。结果表明,粤北地区导线覆冰主要发生在1月,其次为2月和12月,平均覆冰期在90天左右,最长覆冰期可达131天以上。主导风向、日最低气温、日降水量是影响导线覆冰厚度的主要气象因素。标准冰厚的年极值序列服从极值I型概率分布,历史上的最大导线覆冰值出现在2008年1月26日,2m高度标准冰厚达64.4mm,15m高度标准冰厚达92.7mm,与2008年冰灾实况调查的覆冰厚度(标准冰厚)115mm较为接近。 相似文献
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湖北省电线积冰微地形因子影响识别研究 总被引：2，自引：0，他引：2
电线积冰是影响电网正常运行的重要因素,研究电线积冰与微地形因子的关系对于电线积冰风险区划、电网建设可行性论证等具有重要指导意义。本文利用湖北省1：5万基础比例尺地形图数据和湖北省电网线路冰害故障调查统计数据,对电线积冰厚度与其对应的微地形因子进行相关性分析,识别对电线积冰有显著影响的微地形因子,分析电线积冰厚度与对其影响显著的微地形因子的定量关系,解析微地形因子对电线积冰敏感性等级。结果表明：地形起伏度、海拔高度、离水体远近程度、下垫面类型等是影响积冰厚度最显著的微地形因子;地形起伏度与积冰厚度呈乘幂函数关系,海拔高度与积冰厚度呈对数函数关系,离水体远近程度与积冰厚度呈分段函数关系,下垫面类型与积冰厚度无显式的函数关系,但积冰灾害发生点具有明显的随下垫面类型分布的特征;积冰厚度随地形起伏度、海拔高度的增加而增加,而其变化率和敏感性则逐渐减小;地形起伏度小于40 m时,其对积冰风险最敏感;海拔高度在25～100 m时,其对积冰风险最敏感;积冰厚度随离水体距离的增加呈先增后减的变化趋势,其变化率绝对值和敏感性也呈先增后减的变化趋势,当离开水体距离在2～2.7 km时,其对积冰风险最敏感;电线积冰灾害多发区域的下垫面主要为水体、林地,其次为农田和草地,水体对积冰风险的敏感性等级分别是林地、农田、草地的1.5、3.6和16.7倍。 相似文献