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利用西安市2009年11月15日至2019年3月14日供暖期燃气负荷及气象观测逐日资料,分析西安市供暖期、节假日、双休日燃气负荷的变化规律,采用相关分析方法,筛选相关性显著的因子作为燃气负荷影响因子。在此基础上,采用多元线性回归分析方法,构建供暖期日燃气负荷预测模型,并对模型进行检验评估。结果表明:近10 a西安市供暖期燃气用量逐年增加,且日燃气负荷呈单峰型波动变化,峰值出现在1月。供暖期燃气负荷具有双休日、节假日效应,其燃气负荷明显低于工作日,且节假日越长影响越明显。供暖期燃气负荷与前一日燃气负荷呈显著正相关,而与最高气温、最低气温、平均气温及人体舒适度等气象因子呈显著负相关,分离基础燃气负荷后的供暖燃气负荷与上述气象因子的相关性明显提高。基于上述5个影响因子构建的供暖期日燃气负荷动态预测模型,经检验,平均相对误差为3.4%,且用气高峰期模型预测更稳定,相对误差为2.77%,能够满足天然气公司供暖期燃气调度需求。 相似文献
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从缺测、错误和可疑三个方面对2013年7月2日—2015年4月17日陕西省西汉和机场高速公路6个交通气象站的风向、风速、降水、气温、地表温度、相对湿度和能见度的逐小时资料进行质量评估。结果表明:该套资料的完整性较好,没有超过1个月以上的重度连续型缺测,各气象要素(不包括降水)资料的最高缺测率约为17%,最低缺测率约为2%;1h降水量的缺测率约为0.2%,明显低于其它气象要素。该套资料的错误和可疑数据少,具有一定的准确性和可靠性,比较而言,相对湿度的错误和可疑数据最多,地表温度次之,风向、风速没有错误和可疑数据。 相似文献
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利用华山1953-2008年逐日平均气温、最高气温和最低气温资料,运用M-K突变检验、Morlet小波分析等方法对华山气温变化特征进行了分析,结果表明:年平均气温、年平均最高气温和年平均最低气温均具有明显的冷期和暖期交替的特点,持续时间冷期比暖期长;四季气温均呈上升趋势,但增幅不同,冬季最大,夏季最小;年极端最低气温呈强烈的上升趋势;年平均气温、年平均最高气温和年平均最低气温突变分别出现在1995年、1997年和1993年,并且均存在准4 a、9 a的小尺度周期振荡和30 a左右大尺度周期振荡. 相似文献
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西安城市化对气温变化趋势的影响 总被引：16，自引：0，他引：16
利用1951-2006年西安及周围3站点的气象数据分析了城市气温变化和周围台站温度变化的差异，给出了4个测站不同阶段、不同季节城市化影响气温变化的趋势系数及线性变化趋势。结果表明：城市化对气温的影响具有明显的阶段性和季节性。1980年以前，无论平均气温还是月最低气温和最高气温，西安与其周围站点的线性趋势系数及线性变化趋势相差不大；但在1980年以后，城市站的线性趋势系数明显大于周围站点的趋势系数，特别是在1993年以后，西安站的平均气温、最高和最低气温线性趋势系数远大于其周围站点的趋势系数，是周围站点的1.6~3.5倍，说明城市的热岛效应不但提高了城市的温度同时也改变城市的增温率，使得城市气温增温率加大。西安及其周围站的线性增暖趋势在春季最大，其中西安达到2.20 oC/10a，是其它季节的2~4倍；秋季的线性增暖幅度次之，夏季最小。热岛效应对最高气温的最大贡献在春季，对最低气温的最大贡献在冬季。 相似文献
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降水精细化数值预报模式的发展是开展精细化降水预报业务的理想途径,而模式本地化中的误差评估是当前开展业务应用的重要环节。基于此,运用误差分析、晴雨预报准确率、降水TS评分方法评估陕西精细化数值预报攻关团队提供的2016年5月1日~9月30日安康水电站降水预报。结果表明：随着降水时效的增长,降水的预报准确率呈减小趋势;大雨以上的降水过程预报较好且未出现漏报,但量值与实况有差异,预报值小于实况值;20时起报的预报准确率大于08时起报的准确率且夜间的高于白天;降水日数多的月份TS评分预报准确率高于降水日数少的月份。比较安康和石泉的结果发现,安康的预报准确率明显优于石泉,主要原因是安康降水日数比石泉多,且大的降水过程比石泉少。逐1 h、3 h的72 h以内的降水预报可以为安康水电厂水利调度提供参考。 相似文献
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利用常规气象观测资料、NCEP/NCAR(1°×1°)再分析资料,对2011年9月16—19日渭河流域致洪暴雨天气过程诊断分析,结果发现:巴湖横槽、乌拉尔山阻塞高压、低涡切变和副热带高压为连续暴雨的产生提供有利的环流天气背景条件。低涡切变的维持为大降水的产生提供了充分的动力抬升条件。低层辐合和高层辐散的有利配置加上旺盛深厚的垂直上升运动,将低层高温高湿的水汽抽吸到雨区上空。雨区位置随200hPa急流南压而南移,暴雨区与850hPa偏东急流位置对应较好。巴湖横槽转竖,引导冷空气大举南下,预示着持续阴雨天气结束。 相似文献
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利用陕西省某一风电场区域内的观测资料，分析了该风电场的风速规律，并引入最优训练 期方案，研究利用线性回归方法建立风电功率预报模型的可行性。结果表明：该风电场区域，不同 高度的风速及其高度间的风速差异均表现出最大值出现在夜间，最小值出现在白天，从低层到高 层的风速日变化趋势一致的特征。一日中，风速与风电功率在 09:00 ~ 17:00 时段的相关系数明显
小于其它时段。按照风速是否大于 5 m·s-1 将训练期观测样本分为 2 组，可以明显改善风速与风电 功率的回归关系。以风机轮毂高度处的风速作为预报因子，并引入风电功率与风速之间相关系数 的日变化规律、以及不同风速量级下风速与风电功率之间回归关系的差异性，采用最优训练期方 案和一元线性回归方法建立的风电功率预报方程，具有预报误差小和最优训练期短的特点，满足 实际业务需求。 相似文献