气象因子对夏季最大电力负荷的敏感性分析     

任永建  熊守权  洪国平  程定芳 《气象》2020,46(9)

利用2016—2018年武汉夏季(6—9月)逐15 min电力负荷以及同期逐日气象数据,分析最大电力负荷变化特征及与气象因子的相关关系。利用逐步回归和双隐含层BP神经网络算法,建立了武汉夏季最大电力负荷的预测模型。结果表明:平均温度、平均最高温度、平均最低温度与气象电力负荷存在显著的正相关,其次是日照时数。前1 d最大电力负荷与当日最大电力负荷的相关性最好,当日电力负荷对前1 d温度的平均和舒适度指数的变化最为敏感。以历史电力负荷和气象数据为联合预报因子,逐步回归和BP神经网络算法对武汉夏季最大电力负荷具有较好的模拟效果,尤其是对持续高温造成高位运行的最大负荷模拟。当敏感性在10%以内时,逐步回归算法中气象因子正的贡献要小于负的贡献,BP神经网络算法中气象因子正的贡献要高于负的贡献;当敏感性高于10%时,两种算法中气象因子均为正的贡献。  相似文献   

1981-2008年中国陆地植被NPP对气候变化响应的敏感性试验   总被引：1，自引：1，他引：0       下载免费PDF全文

黄珏  陈海山  俞淼 《大气科学学报》2013,36(3):316-322

在验证CENTURY模型对中国陆地植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)模拟能力的基础上,利用该模型探讨了1981-2008年中国陆地植被NPP的年际变异和变化趋势对CO₂浓度、温度和降水变化的响应。结果表明,中国陆地植被NPP对不同气候因子的响应程度存在明显不同。其中,CO₂浓度变化对植被NPP年际变异的影响不显著,但能够引起中国大部分地区植被NPP趋势系数增大;温度对中国中高纬度地区植被NPP的年际变化影响显著,但就全国范围而言,植被NPP年际变异对温度变化的响应程度总体低于对降水变化的响应程度;降水变化是对中国植被NPP变化趋势起主导作用的气候因子。此外,综合考虑温度和降水变化的影响发现,植被NPP变化趋势的响应特征类似于降水单独变化时植被NPP变化趋势的响应特征。  相似文献   

大尺度土地利用变化对东亚地表能量、水分循环及气候影响的敏感性试验   总被引：2，自引：1，他引：1       下载免费PDF全文

李婧华  陈海山  华文剑 《大气科学学报》2013,36(2):184-191

利用NCAR大气环流模式CAM4.0,针对潜在植被和当代植被的分布情形进行了两组25 a的积分试验,探讨了土地利用变化对东亚地区地表能量平衡、水分循环和气候的可能影响.结果表明:以森林退化、农田迅速增加为主的当代土地利用变化,显著改变地表属性,使得东亚地区不同季节的地表反照率均明显增加,并显著改变东亚地区的冬、春季节的地表能量和水分循环.此外,当代大尺度土地利用变化对东亚地区大气环流也有一定影响,可引起东亚冬季风环流显著加强和东亚夏季较弱的偏南风异常.当代土地利用变化未能引起东亚地区近地面气温的显著变化,但可引起东亚北(南)部地区春季降水的显著增加(减小).  相似文献   

大气物理过程方案对PM_2.5预报的敏感性试验     

李毅  张立凤  臧增亮 《气象科学》2020,40(4):449-457

利用WRF-Chem大气化学模式,选择2015年12月中旬发生在我国的大范围空气污染过程,在采用同样化学方案条件下,针对模式中不同物理过程及其参数化方案开展了地面PM_(2.5)预报的敏感性试验。结果表明:该模式能较好展示此次PM_(2.5)污染的演变过程,与实况也较接近,但对青海经宁夏至内蒙的PM_(2.5)高值区出现了漏报现象,这可能是模式外边界未对污染物做更新所致。对地面PM_(2.5)的预报,各物理过程的敏感度不同,边界层(含近地面层)过程的影响要明显大于积云对流及微物理过程的影响,不同的参数化方案会造成不同的预报误差。边界层过程QNSE和与其配套的近地面层方案的组合是预报的较佳组合;而TEMF和与其配套的组合以及ACM2和Pleim-X的组合则不佳。合理的物理过程参数化方案有助于提高PM_(2.5)预报质量。模式预报对排放源也有适应过程,其Spin-up时间较气象要素长。  相似文献   

基于灰区间真值的群体决策方法及应用     

巩在武  郭崇兰  周显信 《南京气象学院学报》2013,5(2):171-177

研究了灰区间偏好的群体决策问题.在专家灰区间偏好群体意见集结过程中,常规的灰区间运算会产生决策信息的失真.为了避免这一缺陷,首先引入了灰区间调节参数的概念,通过建立求解调节参数的二次规划模型,确定专家灰区间判断的真值.建立了专家客观权重求解的二次规划模型,并给出了专家客观权重的最优解.此外,从另外一个角度同时考虑调节参数与客观权重,建立求解灰区间真值与专家客观权重的群体最优决策模型.气象敏感性行业专家群体评估决策的算例表明,决策策略是有效的.  相似文献   

非洲地形对印度夏季风影响的数值试验   总被引：1，自引：0，他引：1  

余沛龙  王丽琼  张立凤  左瑞亭 《干旱气象》2013,(1):10-17

利用IAP9L AGCM模式对印度夏季风风场进行了数值模拟,基本上模拟出了印度夏季风系统中各风系分布;在此基础上,通过改变模式中非洲大陆的地形高度,设计了一组地形敏感性试验,对比了敏感性试验和控制试验的结果,分析非洲地形高度对印度夏季风的影响。结果表明,非洲地形高度升高使得阿拉伯海热带区域、南印度洋副热带区域和非洲大陆东南部在低层分别出现异常反气旋、气旋和反气旋环流,这些异常环流使非洲大陆东岸的越赤道气流增强,阿拉伯海热带地区的西风气流增强;地形升高也会使印度半岛区域低层水汽通量辐合增强,整层垂直上升速度加强,降水增加,故非洲地形升高最终导致了印度夏季风增强;而非洲地形高度降低,则情况相反,这充分说明了非洲大陆地形是印度夏季风形成的关键因子。  相似文献   

台风“麦莎”的强度对台风前部飑线发展过程影响的研究   总被引：7，自引：4，他引：3  

刘佳  沈新勇  张大林  许映龙  毕明玉 《大气科学》2013,37(5):1025-1037

对2005年8月5日16时(UTC,下同)至6日00时发生的一次台风前部飑线过程进行了数值模拟,分析表明:台前飑线在母体台风和副高之间的湿区生成。台风为这次台前飑线过程提供了有利的条件,包括强的低空急流输送充沛的水汽,强的不稳定环境产生大的对流有效位能以及强的地表辐合,使得初始的离散的对流单体组织发展形成台前飑线。成熟时期的台前飑线虽然比中纬度和热带飑线的变压强度小,但是具有更强的低层暖湿空气入流,中层的入流范围也更加宽广。敏感性试验结果表明:台风强度越强,其台前飑线的回波强度越强,移动速度更快,生命史也更长。强台风使得低空垂直风切变更大,有利于台前飑线的生成和发展,在台前飑线发展成熟后,低空垂直风切变强度减小,不利于台前飑线的维持,加之低空水汽输送的减少,使其逐渐趋向衰亡。  相似文献   

台儿庄生态敏感性GIS评价   总被引：2，自引：0，他引：2  

王大鹏  王满堂  陈伟 《测绘科学》2012,(1):64-66

生态敏感性评价是进行生态规划的重要依据,本文以遥感影像和生态环境调查数据为基础,选取具有代表性的8类生态因子并确定其对生态环境影响的分级标准和权重,使用GIS技术,运用加权叠加的方法,对枣庄市台儿庄区生态敏感性进行评价。通过模糊聚类和小面积图斑自动归类合并处理,将区域土地生态敏感性划分5类。研究结果表明:台儿庄区生态极度敏感区占全区面积的7.04%,高度敏感地区占全区面积的8.5%,中度敏感区占全区面积的21.63%,轻度敏感区占全区面积的51.02%,不敏感区占全区面积的11.82,生态敏感性总体较低。  相似文献   

RegCM4中陆面过程参数化方案对东亚区域气候模拟的影响   总被引：7，自引：0，他引：7  

邹靖  谢正辉 《气象学报》2012,70(6):1312-1326

利用区域气候模式RegCM4.0分别选取其陆面参数化方案CLM3.5与BATS1e,针对东亚地区进行约44 a(1957-2001年)的模拟试验(分别取名为R-CLM与R-BATS),以研究陆面过程参数化方案对区域气候模拟的影响.结果表明,R-CLM地表气温比R-BATS平均高3.6℃,均方根误差比R-BATS约减少44％,其中,以中国华南、西北等地区的偏高改进最为明显;降水平均减少0.17 mm/d,均方根误差约减少6.9％,其中,在中国华南、东北等东部地区误差减少最多;表层10 cm土壤湿度平均增加0.008 m3/m3,并在中国东北等中高纬度地区偏大最为明显.分析表明,R-CLM模拟的土壤湿度在中高纬度地区比R-BATS偏高是由于其蒸散与地表径流较少使得陆地水储量相对较高所致,因而该地区的产流机制仍需改进以改善其土壤湿度模拟;R-CLM的地表气温模拟普遍较高主要是由于其陆表吸收辐射量模拟较高潜热通量模拟较弱所致;另外,R-CLM中较弱的蒸散与较高的地表气温引起了大气环流场的改变,导致R-CLM在模拟区尤其是中国东部地区模拟的垂向及水平水汽输送较弱,大气可降水量较少,因而在中国华南、东北等大部分地区降水相对偏少,并在一定程度上增加了到达地表的辐射量,进而影响其地表气温模拟.  相似文献   

The Mesoscale Predictability of a Heavy Precipitation Event          下载免费PDF全文

ZHAI Danhu  LIN Yonghui 《Acta Meteorologica Sinica》2009,23(4):403-412

Using the mesoscale model MM5, the development of initial condition uncertainties at different scales and amplitudes and their influences on the mesoscale predictability of the ＂0185＂ Shanghai heavy precipitation event are investigated. It is found that different initial conditions obtained from different globe model analyses lead to large variations in the simulated location and strength of the heavy precipitation, and the scales and amplitudes of the initial condition perturbations significantly influence the model error growth. The power spectrum evolution of the difference total energy （DTE） between a control simulation and a sensitivity experiment indicates that the error growth saturates after 12 h, which is the predictable time limit of the heavy precipitation event. The power spectrum evolution of the accumulated precipitation difference between the control and sensitivity simulations suggests a loss of the mesoscale predictability for precipitation systems of scales smaller than 300 kin, i.e., the predictable space for the heavy precipitation event is beyond 300 km. The results also show that the initial uncertainties at larger scales and amplitudes generally result in larger forecast divergence than the uncertainties at smaller scales and amplitudes. The predictable forecasting time and space can be expanded （e.g., from 12 to 15 h, and from beyond 300 kin to beyond 200 km） under properly prescribed initial perturbations at smaller scales and amplitudes.  相似文献