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基于BJ-RUC模式预报产品的北京冬半年道面温度预报模型 总被引：1，自引：1，他引：0
选用2012年11月1日至2013年3月30日3 km分辨率BJ-RUC模式输出的气象要素与5个道面站数据(A1027,A1325,A1412,A1414,A1512)温度进行统计分析,按不同起报时次(08、14和05时)分别建立三类逐步回归统计模型预报未来24 h逐时道面温度,选出最优模型预报2013年11月至2014年3月道面温度。结果表明:道面温度与RUC输出的2 m温度、短波辐射显著相关,与长波辐射、湿度次相关;有显著气象因子参与的回归模型预报的道面温度好于仅加入前一天对应时刻道面温度的回归模型,预报准确度可提高25%以上,误差减少1℃以上;滚动筛选不同起报时次预报时段可将模型预报误差控制在±3℃以内,且预报早高峰温度好于晚高峰,白天好于夜间,晴天好于其他天气类型。 相似文献
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基于2002—2018年北京市采暖季天然气消耗量和地面常规气象观测资料以及社会统计年度资料,采用经验模态分解、相关分析等方法分析北京地区采暖季天然气消耗量的年际变化特征及影响要素。在此基础上,利用BP神经网络方法构建采暖季天然气消耗量预测模型,并对模型进行评估检验。结果表明:(1)近17 a北京市采暖季天然气消耗量呈现持续增加趋势,经验模态分解方法能够较好地分离出天然气的社会消耗量和气象消耗量,分别反映了天然气消耗量的长期变化趋势和短期波动特征。(2)采暖季天然气的社会消耗量与GDP、集中供热面积和常住人口数量呈显著正相关;气象消耗量与气温和负积温呈显著负相关,而与降水量和持续低温日数呈显著正相关,当采暖季气温明显偏低或出现较强降雪、持续低温等天气过程时,天然气的气象消耗量将大幅增加。(3)北京市采暖季天然气消耗量EMD_BP预测模型具有较好的预测效果,平均相对误差为5.6%,能够准确预测天然气气象消耗量的峰谷变化。 相似文献
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利用44个自动站的小时观测资料,详细分析了北京地区近15年来气温、风速、相对湿度和有效温度的分布和变化情况,结果表明:1）北京地区年平均气温、风速和有效温度都显著地受到了地形分布的影响,相对湿度没有表现出明显的地形差异。研究时段内,北京整体呈变干变暖。区域上,气温与有效温度增幅最大的区域集中在平原中心城区,西北和东北部的远郊山区增幅最小,相对湿度降低的程度在区域上较为平均;2）按有效温度的热感受等级划分,北京地区冬季平均热感受属于“寒冷”,年、春季和秋季平均热感受属于“冷”,夏季平均热感受属于“温暖”。春季、夏季和冬季变干变暖明显,秋季则存在明显的区域差异;3）北京地区年平均气候适宜日数在全年中占比41.3%。气候适宜日数变化在区域间差异较大,超过半数站点表现出“气候适宜日数”的减少。由于整体上的变干变暖趋势,导致春季“气候适宜日数”整体在增加,夏季“气候适宜日数”整体在减少。秋季的“气候适宜日数”没有表现出统一的趋势。冬季的热感受主要集中于寒冷日和冷日,“气候适宜日数”很少。 相似文献