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PMFT方法对我国年平均风速的均一性检验 总被引：4，自引：0，他引：4
利用惩罚最大F检验(PMFT)方法并结合详尽的台站历史沿革信息对我国701个气象观测台站年平均风速资料进行了均一性检验,结果表明该检验方法能够应用于对年平均风速资料进行均一性检验,我国年平均风速资料的不连续点主要集中在1～2个,已检验的701个台站中有61.3%的台站年平均风速序列是均一的,表明我国大部分台站风速资料均一性情况良好。仪器变化和台站迁移是引起年平均风速序列非均一性的主要原因,而仪器变化中的仪器换型是造成年平均风速序列非均一性的最重要原因。 相似文献
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利用惩罚最大F检验(The Penized Maximal F Test,PMFT),对新疆地区105个国家级气象站点建站至2014年逐年平均风速资料进行了均一性检验,并通过订正得出新疆地区年平均风速均一化数据集合;通过对订正后数据与原始数据进行对比评估,讨论数据非均一性对新疆风速的影响,研究结论得出:(1)在95%的显著性水平下,检验出所有待检站点均出现非均一间断点,共计151个;(2)元数据中记录的人为影响因素,超过1/3对年平均风速序列产生了非均一影响,其中仪器换型对年平均风速序列影响最为显著,其次为环境变化;(3)仪器换型和站址迁移对年平均风速的非均一影响与台站风力大小成正比,其它人为因素对年平均风速的影响与台站风力大小成反比;(4)订正后,数据时间序列的均一性得到改善,数据序列明显的趋势拐点趋于缓和,下降趋势普遍增强,数据可用性进一步改善。 相似文献
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针对安徽省天长和宿松气象站建站至2010年逐年平均风速资料,分别利用直接检验方法和3种间接检验方法：标准正态均一检验（the standard normalhomogeneity test,SNHT）、惩罚最大t检验（the penalized maximal t test,PMTT）和惩罚最大F检验（the penalized maximal Ftest,PMFT）,对这两个气象站逐年平均风速序列进行了均一性检验,并对不同检验方法的效果进行了对比分析。研究结果表明：1）站址迁移、观测场环境变化、仪器变更以及测风手段变化等均能对年平均风速序列的均一性产生影响,其中测风手段变化的影响最为明显。2）由于以气象台站观测记录为依据,直接检验得到的结果最为真实可信;此外SNHT、PMTT和PMFF方法对年平均风速序列的间断点均有一定的检验能力,但遗漏间断点的情况也比较明显。因而在年平均风速序列的均一性检验中,若气象台站观测记录相对较齐全,首先考虑采用直接检验,然后再考虑补充采用其他间接检验手段。 相似文献
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浙江省近34年年平均风速序列均一性检验研究 总被引：2，自引：0，他引：2
采用标准正态检验(SNHT:Standard Normal Homogeneity Test)方法.对浙江省36个代表站1971～2004年的年平均风速资料序列进行均一性检验.结果表明:36站中有23个测站出现间断,其中因迁站原因造成非均一性的测站有13个,占非均一性总数的57%,环境变化原因有5个,占非均一性总数的22%;原因不明有3个,占非均一性总数的13%;测风仪高度变化、规定变更各为1个,占非均一性总数的4%.迁站是导致风速序列非均一性的主要原因. 相似文献
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新疆气象站年均风速均一化订正与基本风压估算初探 总被引：1，自引：1，他引：0
为了较好地开展风能资源的详查与综合评价工作,根据新疆各风区挑选的参照站历史风况资料序列特点,在参考测站历史"元数据"直接进行非均一性检验与一致性订正基础上,对其中4个长期无自记风记录参照站采用标准正态均一性检验、Potter检验、平行累计和等客观方法对1970～2009年的年平均风速序列进行了非均一性检验与均一化订正,同时对测站无自记风时期年最大风速序列的时距换算进行了初步探索。结果表明:1)布尔津、淖毛湖、红柳河站的年平均风速存在因测站环境改变或其它不明原因而使序列间断的现象。从年平均风速序列SNHT非均一性订正结果以及测站四周建筑群体的发展规模看,布尔津测站受测站环境变化等不明原因的影响程度最大,三度间断,累积订正量平均达0.9m.s-1左右。淖毛湖站两度间断,其中1次与近距迁站而又未进行迁站订正有关,订正量约为0.1～0.2m.s-1。红柳河站的1次间断,也与未进行迁站订正有关,订正量约为0.1～0.2m.s-1。2)在构建测站无自记风时期历年最大风速序列的时距时次经验公式中,十三间房站适于西北统一经验公式,其余3站适于在一定阈值风速条件下,根据有自记风时期2min时距平均风速与10min时距最大风速的相关比值系数进行订正。 相似文献
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利用2016年1—12月镇巴国家基本气象站新站(以下简称新站)与旧站(以下简称旧站)平行观测资料,进行逐月对比分析并利用双样本等方差检验方法进行检验,结果表明:新站年平均气温比旧站低0.9℃,新站年平均气压比旧站低21.7 hPa,新站年平均相对湿度比旧站偏小1.8%,新站年平均风速比旧站大0.7 m/s;海拔高度差是造成新旧站温度、气压、风速差异的主要原因,下垫面性质的不同是造成相对湿度差异的主要原因;在使用新、旧站气温、气压、相对湿度数据时需要做好两站数据的均一性处理;新、旧站的风向、风速未显示出明显的相关性,资料均一性较差。 相似文献
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通过对安徽省内23个代表台站1961—2006年平均气压序列均一性检验的研究,提出了一种基于Γ分布气压序列非均一性检验方法——Γ检验法。以桐城市数据为例,给出了检验和分析的具体过程,最后将该方法检验结果与常见的基于正态分布的SNHT法检验结果进行了对比分析,结果表明:该方法具有更广泛的使用范围和较高的准确性,可以检验大部分年平均气压的非均一性。检验结果表明:气压计高度的调整、台站迁址是安徽省内气压序列非均一性的主要原因。 相似文献
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以安徽省56个国家级气象站1980—2018年年最大风速序列为研究对象,采用基于三参数Weibull分布的变点检验方法对年最大风速序列均一性进行检验,以郎溪站数据为例,给出了检验和分析的具体过程,最后将该方法检验结果与PMFT法、SNHT法检验结果进行了对比分析。结果表明：56个站点的年最大风速序列均通过Weibull分布检验,而通过正态分布检验的年最大风速序列只有45个,表明年最大风速序列更符合Weibull分布;Weibull法检测出的18个非均一点中有15个得到印证,检验准确率为83.3%,PMFT法检测出的4个非均一点均由迁站造成,检验准确率为100%,SNHT检测出的20个非均一点中有15个得到印证,检验准确率为75%。造成序列非均一的主要原因是台站迁移、仪器换型、仪器高度调整和探测环境变化等;综合比较发现,PMFT法对年最大风速序列非均一点的敏感程度不如Weibull和SNHT,而SNHT法对待检序列要求较高,且检验准确率不及Weibull法,表明Weibull方法在年最大风速序列的均一性检验中更具有优势。 相似文献
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采用二相回归方法并结合台站历史沿革信息,在对中国中部典型高山站南岳和庐山1960-2017年平均风速资料进行均一性检验和订正的基础上,分析其变化特征及其与周边低海拔台站的差异,并利用NCEP/NCAR再分析风速资料对其差异进行验证。结果表明：南岳站平均风速序列存在一个由测风仪器变更而导致的非均一点,而庐山站不存在非均一点;南岳和庐山年及四季平均风速均显著高于周边台站,且高山站以春季和夏季风速最大,而低海拔台站各季节风速差异较小;近58 a高山站及周边低海拔台站的年及四季平均风速均呈显著的减小趋势,但高山站的减小速率显著高于低海拔台站;同区域NCEP/NCAR的1000 hPa和850 hPa平均风速变化的差异与高山站和低海拔台站的差异基本一致,说明中低空和地面风速的这种差异在中国中部地区具有一定的普遍性。 相似文献
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采用SNHT方法．结合台站历史沿革信息,对塔城地区气象（候）站1960--2006年的年平均温度、年平均最低温度序列进行均一性检验。结果表明,年平均温度资料质量基本可靠,站址迁移是引起年最低温度非均一性的主要原因： 相似文献
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山东省45年年平均气温均一性检验 总被引：1，自引：0，他引：1
采用回归检验法对山东省120个台站1961~2005年的年平均气温序列进行了显著非均一性检验。通过与台站历史沿革信息的比较分析,表明在显著性水平α=0.01时回归检验法能有效地检验出年平均气温序列的非均一性。分析结果显示,气象台站的位置、环境、观测方法和时制、仪器类型和高度等变动,对年平均气温序列的非均一性均有不同程度的影响,其中台站迁移对温度序列的均一性影响最大。 相似文献
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王金风 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2014,8(5):58-62
选取昌吉站旧址1981—2013年（其中1981—2008年为迁站前昌吉站资料,2009—2013年为旧址作为区域站Y5522所采集资料）、新址2009—2013年资料进行对比分析,并对新旧站址资料进行T检验,结果表明：迁站前后,新址与旧址气温、相对湿度、风速变化趋势基本一致,但变化幅度新址较旧址略大。两站气温差冬季变化最为明显,夏季变化最小;平均相对湿度新址较旧址偏高,各季差值在冬季最小;平均风速较旧址偏大0.9 m/s,最多风向新址为西风及西南风,旧址为西风;从年平均值的连续性看,年平均气温、年平均最低气温、年平均相对湿度连续性较差,年平均最高气温与年平均风速连续性相对较好。 相似文献
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随着风电事业的发展,复杂地形下的风资源模拟成为一项重要的课题。利用广东沿海某海岛南部9个测风塔共22个测风高度的完整一年的测风资料及该海岛高分辨率的数字地形资料,采用地理空间因子的多元回归法进行风资源的微尺度模拟并与WASP软件的计算结果进行了比较。结果表明：（1）年平均风速与地理空间因子存在显著的相关关系;（2）模拟的年平均风速平均相对误差为3.2%,年平均风功率密度的平均相对误差为3.5%;（3）经假设检验,对无测站的地点的年平均风速模拟效果良好;（4）该方法和WASP软件计算的风资源大值区分布基本一致。 相似文献