许昌市供电量与气象要素相关分析

利用20052006年许昌市逐日供电量和气温、降水、相对湿度等气象要素资料,分析了供电量和这些气象要素之间的相关关系,结果表明,温度为影响本地用电量的主要气象因子,特别是夏季用电量对气温变化的反应更加敏感.     

《气象与环境科学》征订、征稿启事

利用20052006年许昌市逐日供电量和气温、降水、相对湿度等气象要素资料,分析了供电量和这些气象要素之间的相关关系,结果表明,温度为影响本地用电量的主要气象因子,特别是夏季用电量对气温变化的反应更加敏感.     

许昌市供电量与气象要素相关分析

利用2005 2006年许昌市逐日供电量和气温、降水、相对湿度等气象要素资料,分析了供电量和这些气象要素之间的相关关系,结果表明,温度为影响本地用电量的主要气象因子,特别是夏季用电量对气温变化的反应更加敏感。     

贵阳市供电量与气象要素的关系及其预测

通过对2000—2003年贵阳市供电量与温度、相对湿度、降水、风速、体感温度、日照时数等气象因子的相关分析研究，发现电量与气象因子的变化有明显的季节性差异，其中温度对供电量的影响最直接，湿度、降水、日照等因子的影响是间接性的，而平均风速对供电量无显著影响。     

石家庄夏季用电量对天气的响应及其预测模型

从石家庄市2005～2007年每年6～8月的逐日用电量资料中分离出随气象因子变化的气象电量,分有、无降水日分别计算了气象电量与同期气象资料中关键气象要素的相关系数,着重分析了气象电量随气温、湿度、降水的变化规律.结果表明:石家庄夏季气象电量与气温呈显著性正相关,而与相对湿度仅在有降水日为显著负相关;计算了用电量逐日变化值与气象要素日变化值之间的相关系数,发现要素差值之间存在着很好的相关性.在统计分析的基础上,借助Origin7.5软件,分有、无降水日建立了综合气象因子影响下气象电量及用电量逐日变化的多元回归预测模型,回归统计及方差分析表明:预测方程均通过了α=0.0005的F检验,复相关高于单相关,拟合率较高,能为电力部门合理调度提供参考.     

欧洲数值预报产品在夏季明显降水预报中的释用

利用1971～2000年6～8月份96～192小时欧洲数值预报产品的500hPa高度与吉林省6～8月份的明显降水天气进行了分析，找出了欧洲数值预报产品的500hPa高度与吉林省6～8月份明显降水天气的对应关系，建立了4种预报模型，分别是副高后部、高空槽、冷涡、台风等明显降水预报模型，对提高吉林省6～8月明显降水天气预报水平有一定的指导作用。     

气象因子对用电量的影响分析及预警研究

利用江苏省如皋市电网2004-2005年逐日用电量与同期如皋市气象站逐日平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、平均风速等气象资料,统计分析了用电量与同期气象要素的相关关系,得出平均气温是影响用电量最主要的因子。进一步研究发现:用电量和平均气温之间的相关关系存在显著的季节差异,6-8月用电量与气温相关最为显著。在此基础上建立了夏季的用电量预报方程,通过系数订正可用于日常用电量的预测,并建立了用电量敏感等级预警系统。     

辽阳地区6～8月耗电量与气象条件关系及预报

根据2002～2004年辽阳地区逐日耗电量和气象资料,分析了6～8月耗电量与气象条件的关系。结果表明:耗电量对气温的变化最敏感,与日照、降水、相对湿度等气象要素也有一定的相关性。在此基础上建立多元回归预报模型,对每月的逐日平均、最大、最小耗电量进行预报,对建设节能型社会、提高用电效率具有应用价值。     

海口市供电量与气象条件关系分析及预测

通过对海口市2000～2004年供电量与常规气象要素的相关性分析,得出供电量与气象条件显著相关的要素及时段,采用多元回归方法建立各时段日、周、月供电量的预报方程,进而根据短时或短期气候预测建立了日、周、月供电量的预报系统,为供电部门提供专业化气象服务产品.     

城市供电量与气象条件的关系

通过对沈阳市１９８８、１９９８年供电量与气象要素的相关性分析,得出供电量与气象条件显著相关的时段。在提取气象电量的基础上采用非线性风线拟合法得出各时段月供电量与月气温距平、月降水距平百分率的定量关系以及日供电量与气温、降水等定量关系,进而根据日常天气预报建立了月、日供电量的预测系统,为电力部门提供专业化的服务产品。     

利用地面气象资料进行福州市空气质量日预报

空气污染预报是建筑在空气污染与气象条件关系的基础之上的。利用福州市1995－1997年地面气象预测资料，运用统计学方法，探讨污染物浓度与气象因子（温度、气压、风、湿度、大气稳定度、降水等）分布规律，建立气象预报指标及统计预报方程，在1999年2－8月进行福州市空气污染物浓度等级试预报。结果表明运用统计模式开展城市空气污染浓度等级预报是切合实际并且可行的。     

"天气在线"网上气象站对郑州单点要素预报能力的检验

对"天气在线"网上气象站所预报的郑州市2004和2005年的汛期(6～8月)降水、最低气温、最高气温3项气象要素的准确率进行了检验与分析,结果表明"天气在线"对郑州市一般降水的预报准确率具有参考价值,对中雨及以上量级的降水预报能力比较差,尤其是对单站暴雨预报能力更弱;对郑州单点的温度预报能力很强,特别是晴天的情况下,不论是最高温度、最低温度还是高温天气都有很高的预报准确率.     

基于气象因子的南京市冬季和夏季用电量预测研究

基于2014—2016年南京市常规气象逐时观测数据、逐日用电量和逐时用电负荷数据, 分析南京市用电量变化及其与气象因子的关系。结果表明: 南京市用电量7—8月、12月至翌年1月为两个峰值, 4月和10月为两个谷值, 年变化明显。四季均呈现显著“周末效应”。用电负荷一天内有两个峰值, 分别出现在10时和20时; 两个谷值, 一个谷值冬夏季在04时, 另一谷值冬季在14时, 夏季在18时。南京市用电量与气象条件的变化密切相关, 气象因子与用电量的关系在不同月份有所不同, 如夏(秋、冬)季气温日较差越大(小), 用电量越大; 7月、8月(10月至翌年3月)气温越高(低), 用电量越大; 冬季用电量受气象要素的影响程度总体低于夏季。冬季用电量主要受气温制约; 夏季用电量受气象要素的影响更为复杂, 除了气温, 还需综合考虑水汽、日照等因子。利用逐步回归法, 建立冬、夏季逐月日用电量气象预测方程, 方程中入选气象因子的存在明显的月际差异。不同月份分别针对性地考量入选气象因子的预报值, 做出用电量预估, 可为电力调度提供参考。     

萍乡市供电量与气象因子的关系分析

首先对萍乡市1998～2000年3a来的供电量与气象资料进行相关性分析,找出了各季节的相关气象因子;然后采用逐步回归方法对因子进行筛选,建立了不同季节的供电量预报方程,并对预报效果进行了检验。     

信阳市地质灾害预报预警

利用1985～2003年信阳气象资料和地质灾害资料,分析了地质灾害与降水之间的关系,建立了预报模式.该预报模式成功地预报出2004年汛期的两起地质灾害.     

GRAPES与MM5产品业务应用质量对比

分别以GRAPES和MM5为核心建立中尺度数值预报业务系统,并对2006年6～8月温度和降水预报产品业务应用效果进行严格的检验。结果表明:GRAPES和MM5对黑龙江省都具有较强的预报能力,温度预报两者相当,24h降水预报GRAPES总体好于MM5,48h降水预报MM5总体好于GRAPES。两个中尺度数值预报业务系统的产品,对实现精细化预报有重要的作用,可以作为加工预报产品的基础。     

北京夏季日最大电力负荷预报模型建立方法探讨

为了探索夏季(6～8月)日气象负荷的最佳分离方式和引起日最大电力负荷波动的主要因子,以及建立预报模型最佳个数,基于北京市2005～2010年逐日最大电力负荷和同期的气象资料,分析了北京地区日最大电力负荷的变化规律,采用不同方法将气象负荷从夏季日最大电力负荷中分离出来,分析北京夏季气象负荷与气温、相对湿度、降水及炎热指数、高温持续日数、炎热日数持续时间、前一日气象负荷等因子之间的关系,并基于2005～2009年夏季逐日气象负荷和其主要影响因子采用逐步回归方法建立日最大电力负荷的预报模型,将2010年夏季北京日最大电力负荷作为预报效果的独立样本检验。结果显示:2005～2010年,北京逐日最大电力负荷具有明显的线性增长趋势,夏季日最大电力负荷具有显著的星期效应;与去掉逐年夏季日最大电力负荷趋势和夏季平均日最大电力负荷趋势相比,去掉全年逐日最大电力负荷变化趋势的夏季日气象负荷预报模型的拟合能力更优;北京夏季日气象负荷与当日气温的相关系数最高,与前一日气象负荷也关系密切;利用前一日相对气象负荷和当日气象要素一周逐日分别建立预报模型的拟合和预测效果较好。     

湖州市用电需求特性及其与气象条件的关系

通过计算日用电量气象变化率lml、日最大用电负荷气象变化率lmh,分析了湖州市2006—2008年用电量及最大用电负荷的变化特征及其与气象要素的关系,着重研究了平均气温、最高气温、最低气温对用电量及最大用电负荷的影响,建立了日最大用电负荷、日用电量的预测模型。结果表明：用电量及最大用电负荷表现出年周期变化,且稳步递增,但月差异明显;不同月份不同气象因子对用电量及最大用电负荷的影响各有不同,lmh、lml与气象因子相关性显著的月份集中在6—10月;在不同温度范围,气温对用电量及最大用电负荷的影响程度也不同,随着气温变化,用电量和最大用电负荷的变化率最大可达20%;在7月、8月,气温升高1℃时,lmh、lml的变化最大,可达2%～5%。     

郑州市5～8月逐日最高气温预报

利用郑州市 1 996～ 1 998年 5～ 8月的历史气象资料 ,选取低云日际变化量、降水日际变化和风向日际变化为预报因子 ,建立了 5～ 8月最高气温日变化量多元回归预报方程。根据预报日前 1天实况和预报日的预报量 ,利用方程可求出最高气温日变化量     

德国天气在线对三穗县要素预报的检验分析

对德国天气在线预报的三穗县2008年和2009年6-8月短期降水、最高气温、最低气温等产品质量进行检验,并将其预报产品与黔东南州气象台的同类预报产品进行分析比较。结果表明:德国天气在线对三穗县一般性降水的预报准确率具有参考价值,对中雨及以上量级的降水预报能力比较差;对温度预报能力很强,特别是晴天的情况下,最高温度、最低温度都有很高的预报准确率。