基于温湿效应的日用电量分段方法与预测效果初探

气象条件是影响电力消耗的主要因素之一,是用电量预测模型的基础要素。利用天津市2014—2018年日用电量数据和气象观测数据,分析二者之间关系。发现天津地区日用电量与气温和相对湿度呈"U"型的非线性关系,舒适区与冷却区之间的气温阈值随相对湿度增加向低温一侧明显偏移。基于此,在关系模型中引入相对湿度,利用用电量与温湿度之间的非线性拟合曲线斜率确定舒适区的气温阈值,提出基于温湿效应的日用电量分段新方法。对比发现,该方法对用电量的预测效果有明显提升,线性模型中,较"V"型方法,均方根误差(RMSE)和平均绝对百分误差(MAPE)分别减小1.562 GW·h和0.546%;针对舒适区与冷却区的过渡区域(21.1～26.2℃),较传统"U"型方法,RMSE和MAPE分别减小0.759 GW·h和0.215%,非线性模型中则分别减小0.647 GW· h和0.209%,不同模型中预测提升效果稳定。可见,综合温湿度的"U"型分段方法能够有效提升日用电需求预测精准度。     

武汉市周年逐日电力指标对气温的非线性响应

为了建立电力因子与气象要素的关系,利用2005-2007年武汉市电网日电量、日最大负荷、日最小负荷及相应的气温资料,分析气温对各电力指标的影响,建立了各电力指标与气温的非线性统计模型,并与线性模型进行比较.结果表明,非线性模型比线性模型能更好地反映电力指标与气温的关系,日最大负荷、日电量、日最小负荷最不敏感的平均温度临界点分别是15～16℃、14～15℃、13～14℃,低于该温度时气温下降或高于该温度时气温上升,电力指标均呈非线性增加,与最不敏感的平均气温偏离越大,电力指标增加越快.     

中国冬季气温对ENSO的非线性响应特征

运用一双排套装的非线性神经网络统计模型,讨论了中国冬季气温对ENSO事件的非线性响应特征。结果表明,响应具有较明显的非线性特征,且这种非线性主要表现在振荡强度的差异上,即气温对El Nino事件的响应程度强于对La Nina事件的响应。El Nino位相下,气温的正距平中心主要出现在东北、江淮、福建以及新疆南部;La Nina位相下,上述地区气温出现负距平中心,但振荡强度较弱。气温对ENSO的响应可分为线性响应部分和非线性响应部分,其中非线性响应解释的方差约占线性响应的2/5,因此非线性响应的作用不可忽视。     

贵州梵净山旅游气候舒适度分析

利用2011—2019年梵净山区逐日气温、降水、风速和相对湿度等资料,对影响旅游活动的主要气候要素进行分析,并结合旅游实际构建梵净山旅游气候舒适度指数和旅游气象指数预报模型。结果表明:(1)梵净山气温适宜,降雨丰沛、雨热同期,空气湿度大,平均风力为微风,近9 a平均气温、降水量、风速和相对湿度分别为8.4℃、2073.7 mm、3.8 m·s^(-1)和91%。(2)近9 a梵净山年平均较舒适及以上天数206.9 d,其中6—8月为旅游舒适期,4—5月和9—10月为较舒适期,3月和11月为较不舒适期,12月至次年2月为不舒适期。(3)梵净山旅游气象指数预报模型包括舒适度、降雨、云量和灾害性天气4个因子,综合考虑了旅游的安全性、舒适性和观赏性,计算方便合理,可适用于梵净山山岳型旅游气象预报与服务工作。     

基于人体舒适度的商洛市气候康养旅游评价

利用1980-2018年商洛7县(区)和西安地区逐日地面常规气象观测资料,分析商洛和西安的气温、降水量、日温差、相对湿度和风速等气象要素,并运用基于黄金分割法构建的人体舒适度计算方法对商洛7县(区)和西安市区进行舒适度等级划分,通过比较西安和商洛各地"舒适(0级)"日数时间分布特征给出商洛开展气候康养旅游的建议。结果表明:商洛市雨热同期,夏季降水量和相对湿度都较西安高,夏季平均气温为23.34℃,较西安低2~3℃,且商洛适宜的风速能舒缓炎热,气温日较差高利于夜间睡眠,具有优越的气候康养旅游资源;商洛7县(区)年均"舒适"日数均高于西安,可达60 d及以上,其中柞水和镇安县年均"舒适"日数最多,均为69 d,气温最高的7月洛南县的"舒适"日数最多,可达7 d;建议游客春季可前往"舒适"日数最多的镇安县进行康养旅游,夏季可选择"舒适"日数较多的洛南和柞水县,秋季则可选择"舒适"日数最多的丹凤县。     

中国富士苹果种植的气候适宜性研究

基于中国1981-2010年2084个气象台站资料和203个富士苹果种植区分布的地理数据,利用最大熵(MaxEnt)模型和ArcGIS平台,从物种分布机理与品质两方面研究了影响富士苹果在中国分布的主导气候因子及适宜范围,并对其气候适宜性进行区域划分和评价。结果表明,影响富士苹果在中国分布的主导气候因子有8个,富士苹果地理分布的气候适宜范围分别为年日照时数2000-2500 h、年平均气温7-14℃、≥10℃积温3000-4800℃·d、最冷月平均气温-7-0℃、夏季气温平均日较差8-12℃、年降水量400-800 mm、夏季平均气温20-26℃、夏季平均空气相对湿度60%-78%。中国富士苹果的气候适宜区主要分布在黄土高原、环渤海湾和黄河古道,其中,黄土高原区的陕西、山西和甘肃气候适宜度最高,而山东和河北两省富士苹果规模化种植还有较大发展空间。      

天津电力负荷特性及其与气象因子的关系

利用天津近30年来的逐年电力负荷数据以及2002-2005年逐时电力负荷资料,分析了天津电力负荷的变化特征,研究了电力负荷与气象因子的关系.结果表明:近30年来,天津电力负荷的长期趋势基本受当地GDP的影响,气温等气象因子的作用不明显;在季节和日尺度上,气温的影响十分显著,7、8月气温每上升1℃,气象负荷将增加120MW左右;除气温的影响外,夏季、初秋相对湿度对电力负荷的影响非常显著,此外,4月、6月、7月和12月还得考虑风的影响;一般来说,夏季最高气温在30℃以上,平均相对湿度大于65％时,才可能出现极端电力负荷.     

气象要素对中国大气能见度长期变化影响的定量研究

近30年中国大气能见度整体呈下降趋势,其中东部地区尤为明显,为揭示复杂气象因素对能见度长期变化的影响,利用1980~2012年中国521站地面气象观测资料,建立了气象要素与能见度之间的多元非线性回归关系。结果表明:相对湿度、风速和气温这3种气象要素对能见度的平均解释方差为22%;其中有68个站点通过了显著性检验(显著性水平α=0.05),平均解释方差达到55%。这些站点中,相对湿度影响显著的站点主要集中在东南沿海,风速影响显著的站点分布在除新疆以外的中国大部,而气温影响显著的站点主要位于中国中部的带状区域。3种气象要素对能见度的影响存在着时间尺度上的不同,相对湿度和气温对能见度的影响主要体现在线性趋势方面,而风速对能见度长期变化的影响主要体现在年代际变化方面。中国东部地区能见度长期下降趋势主要受70%以上相对湿度减少趋势和4 m/s以下风速年代际变化的影响。     

桂林城区大气能见度与颗粒物浓度和气象因子关系研究

利用2015年1月至2017年6月桂林国家基本气象站能见度、相对湿度、气温、气压、降水等气象要素和PM₁₀、PM_2.5、PM_1.0颗粒物质量浓度资料,分析桂林城区大气能见度与颗粒物浓度和气象因子之间关系。结果表明：桂林城区大气能见度和PM₁₀、PM_2.5、PM_1.0呈对数关系,相关系数分别为-0.341、-0.461、-0.509,颗粒物对大气能见度影响在相对湿度为60%—70%时最为显著。在各气象因子中,大气能见度与风速的相关性最好,其次为相对湿度,与风速呈二次函数关系,与相对湿度呈幂指数关系,与温度相关性较小,与气压在秋冬季节呈正相关,相关系数冬季可达0.301,但在春、夏季节相关性不显著;利用颗粒物浓度和气象要素建立8种大气能见度非线性统计回归模型,比较后发现利用PM_1.0、风速、相对湿度、气温等因子建立的不同季节大气能见度拟合公式在实际检验中效果最优,能较好地模拟桂林地区大气能见度的变化。     

滨海自动站与人工站相对湿度对比分析

利用2003年盐城市滨海县气象站自动站与人工站平行观测期间的对比资料,分析了两套观测系统相对湿度数据的差异,讨论了相对湿度、环境温度、天气状况和环境风速与2种方式观测的相对湿度差之间的关系。结果表明:滨海县自动观测与人工观测的相对湿度数据存在一定的差异,但在允许精度范围内,约93%的数据集中在-4%~4%之间,误差超过±2%的样本集中在相对湿度小于70%的区域内;随着月份的变化,相对湿度差的分布呈现"W"形波动趋势;随气温升高,呈"V"形变化趋势,尤其是高温下自动站偏干现象明显;湿度增大或有降水产生时,有偏正的趋势;环境风速增大时,有减小的趋势,自动站相对湿度观测值偏大。     

基于ENVI-met的福州大学校区冬季热环境模拟与热舒适度变化分析

选取福州大学校园教学区为研究区域,基于典型冬季日背景,运用三维非静力微气候模型ENVI-met,分析模拟校园热环境的差异变化及其热舒适度响应。结合实地勘测,对模型进行校准和验证。结果表明：ENVI-met模型能较好地表征室外热环境,准确预测温度和相对湿度的日变化趋势。混凝土路面、灰色地砖路面行人高度的日平均气温分别比草地高出0.1 ℃和0.3 ℃,逐时最大温差分别为0.68 ℃和0.65 ℃。建筑物阴影和树阴可降低行人高度的气温1.1—1.9 ℃;同一组团在有无遮阴的条件下,平均辐射温度（T_mrt）相差最大可达30 ℃;树木附近和建筑物组团内部生理等效温度（PET）值较小,比硬质路面低2—3个等级。无植被方案下,高温低湿区范围有所扩张,在垂直方向上的增温效应可伸展至10.5 m;风速最大增幅可达1.23 m·s^-1,平均辐射温度较高区域的面积增加了69.25%;热舒适区和热不适区面积分别增加了19.78%和2.03%。     

日光温室中加扣小拱棚的温湿度效应

利用2013年1-2月河北省清河县日光温室中加扣小拱棚后温湿度观测资料和气象站观测资料,采用数理统计法,对不同天气条件下小拱棚温湿度变化特征和温湿度效应进行分析。结果表明：在晴天、少云-多云天气条件下小拱棚内日最高气温分别达30.0 ℃和25.0 ℃以上,且分别比小拱棚外高1.3-6.6 ℃和1.0-4.5 ℃;在晴天、少云-多云天气条件下小拱棚内日最低气温分别为4.0-11.0 ℃和6.0-14.0 ℃,比小拱棚外高0.0-1.5 ℃。小拱棚内日最小空气相对湿度为50%左右,比小拱棚外高2%-11%,日最大空气相对湿度与小拱棚外持平或略高;小拱棚内0.0 m气温和空气相对湿度日变化幅度均小于小拱棚内0.5 m。连续寡照天气时,小拱棚内气温为5.0-15.0 ℃,空气相对湿度全天为85%以上,温度、湿度变化幅度小且与小拱棚外接近或略高。总体来讲,日光温室加扣小拱棚在晴天或少云-多云天气时具有较好的增温保湿效果,但在寡照天气时增温效果不明显。温室中小拱棚内和小拱棚外温度差、湿度差在白天尤其中午前后较大,而在夜间内外相差较小或无差异。在管理上,应注意预防晴天中午前后小拱棚内温度过高引起的灼伤和寡照天气时低温高湿引起的冻害和病害。     

北京市气温对电力负荷影响的计量经济分析

以温度派生变量度日指数为解释变量构建了气温与电力负荷的计量经济模型。模型证明了天气对电力负荷的季节性影响, 且影响显著。通过引入序列相关AR结构和解释变量的动态结构, 模型得到逐步优化, 调整的拟合优度达95%。为了检验模型的预测能力, 利用历史数据对其进行了评估, 评估结果表明模型有较好的中期电力负荷预测能力。该模型对电力企业电力调度、电力建设有较大的参考价值。     

ON THE DESIGN OF A NEW HUMAN COMFORT INDEX

1 INTRODUCTION Researches on human comfort index have been carried out over 75 years. In 1923, Houghten and Yaglou[1] first published their effective temperature (ET) scale, using dry and wet bulb temperatures along with wind speed in their model. Later o…     

河源市空气质量首要污染物特征及其与气象条件的关系

基于2017-2019年河源市空气质量数据,分析了河源市首要污染物的年际变化特征,同时利用2019年东埔国控站点的首要污染物与气象要素进行了相关性分析,并以典型污染日为案例,分析了气象条件对污染过程的影响。结果表明：2017-2019年细颗粒物（PM_2.5）污染日比重大幅度降低,以臭氧（O₃）为首要污染物的污染日逐年增加,污染形式逐渐从颗粒物污染向臭氧污染发生转变。O₃浓度与温度和湿度分别呈正负相关关系,高浓度O₃主要出现在（20-30℃,25%-55%）阈值之间,在吹西北偏北风时O₃浓度也较高。PM_2.5和PM₁₀与湿度也呈负相关关系,温度与湿度组合在（8-13℃,40%-55%）范围内时两者容易同时出现高值;在夏季PM_2.5和PM₁₀还与温度具有较强的正相关关系,这意味着高温情况下河源有出现颗粒物与O₃复合污染的可能。河源市典型污染日具有风速较小局部扩散不利的特征,低温低湿条件下容易出现PM_2.5污染,且主要受到区域的传输影响;而高温低湿条件下容易发生O₃污染,且较高的前体物浓度容易加剧O₃的本地污染。     

贵州省冬季人体舒适度对温湿环境的响应

在贵州冬季相对湿度大、风速小的气候背景下,综合考虑气温和相对湿度对人体舒适度的影响,计算并讨论了9个市州代表站人体舒适度指数IHC及其对温湿环境的响应,发现贵州省冬季低温、高湿对IHC指数具有负贡献,其中气温的高低对IHC指数影响尤为明显,并且在平均相对湿度越高的环境下,IHC指数对平均气温的变化就具有越高的敏感性,因此在贵州省西部和北部地区冬季由于平均气温较低、加之平均相对湿度较大,人体舒适感降低尤为明显。从回归方程出发,讨论贵州省冬季△IHC对△T=1σ或△RH=1σ变化的响应,发现平均气温是影响IHC指数变化的主要指标,而相对湿度作为辅助指标对IHC指数有着增大或减小的调节作用。通过分析IHC指数的稳定持续性,发现其能有效客观的表征出贵州省低温的持续性特征,并且能反映出在平均相对湿度较高的环境下,人体感觉的不舒适持续日数增加,即加大了人体的不舒适感。     

中国人皮肤相对湿度的地理分布

根据Ｂｅｒｇｌｕｎｄ等人（１９８３）公式：Ｗ＝（ｅｓｋ－ｅａ）／（ｅｓｓｋ－ｅａ），利用大气温度，大气水汽压和皮肤温度的月平均值，计算皮肤相对湿度，并按皮肤相对湿度划分舒适带。结果表明，决定我国皮肤相对湿度地理分布的基本因素是纬度，海陆分布，地形和大气环流，季节不同，则各因素所起作用有差异。作者以皮肤相对湿度２５％－４５％表示舒适带，计算表明，我国气候舒适带有明显的地区差异和季节变化。     

降水对地基微波辐射计反演误差的影响

利用武汉站高时间(3h)、高空间垂直(30m)分辨率探空资料和MP-3000A型地基微波辐射计资料,分析了降水对地基微波辐射计反演误差的影响,并对微波辐射计和探空的要素廓线进行了对比分析。结果表明,降水对两种设备的温度廓线和水汽密度廓线的相关性无明显影响,但对相对湿度廓线的相关性有较为明显的影响,其相关性在有降水时好于无降水时;整体上,微波辐射计的廓线误差在降水时大于无降水时,其温度、相对湿度和水汽密度廓线的平均偏差均值分别在1.0～2.5℃,6%～15%和0.08～1.75g.m-3之间,对应的均方差均值分别在1.3～1.6℃,14%～17%和1.28～1.85 g.m-3之间。另外,将不同高度上同时刻微波辐射计和探空的资料进行点对点对比发现,降水会严重破坏两种资料的正相关性,导致大部分高度上的廓线呈负相关,同时也明显增加了温度和水汽密度的平均偏差和均方差。     

1961—2020年乌鲁木齐市气候舒适度变化[*]

基于乌鲁木齐市及其周边9个气象站1961-2020年气候资料以及综合气候舒适度指数模型,采用统计学方法和ArcGIS的精细化空间插值技术对近60a气候舒适度时空变化进行分析。结果表明,乌鲁木齐市气候舒适度及其变化具有明显的区域性和季节性差异:（1）气候舒适度指数的年内变化,平原地带呈双峰双谷的“M”型,山区为单峰单谷的“∩”型。（2）受气温升高、相对湿度增大、风速减小、日照时数减少的综合影响,近60a平原地带春、秋、冬季气候舒适度指数显著（P=0.05）增大,夏季显著减小;山区夏、秋季气候舒适度指数显著增大,冬、春季变化不明显。（3）近30a（199l-2020年）较前30a(196l-1990年),春季和秋季平原地带气候较舒适区海拔上限升高了100-150m,山区气候较不舒适区和不舒适区向高海拔抬升了50-100m;夏季北部平原气候较舒适区海拔上限升高了100-150m,山前倾斜平原至中山带的气候舒适区向高海拔抬升了约100m,高山带气候较不舒适区和不舒适区也向高海拔抬升并压缩了50-100m;冬季虽气候舒适度指数有所增大,但全市属于气候不舒适区的状况未发生改变。     

京津冀地区人体舒适度的时空特征

利用1960-2005年京津冀地区66个地面气象站气候资料日值数据集,基于人体舒适度指数和风寒温度模型分析京津冀地区人体舒适度时空特征,计算了京津冀地区春、夏、秋、冬季各站逐日人体舒适度指数和冬季风寒温度。通过人体舒适度指数聚类分析得出人体舒适度指数分区,在此基础上探讨各分区具有代表性站点的各级舒适日数比例和冬季人体舒适度的时空特征及空间分布的主导因素。结果表明：京津冀地区人体舒适度空间分布大致可以分成3种类型,即热舒适平原山地区、冷舒适滨海区、冷不舒适高山区;依据风寒温度京津冀地区冬季人体舒适度分为冀北、冀南两区,整个地区风寒温度增大趋势显著;京津冀地区人体舒适度与高程、纬度变化均存在显著负相关,其空间分型的主导因素为高程、纬度的变化。