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2008年推广施行的新国标GB/T 21714.2已广泛应用于各地雷击风险评估业务中。但在实际应用过程中人们也发现用其建立评估模型时,标准的一些简约化约定,使得其计算结果不够精准,特别是描述和处理也显得越来越困难,影响和制约了它的应用范围和前景。为此,本文针对带有多种电气和电子系统的复杂结构建筑,提出按其进线分布特点,对Lo损失因子取值方法进行改进(下文均称"Lo优化取值法"),为多线路进线建筑物的雷击风险管理提供更细化的依据和算法,并举例证实。结果表明:细化考虑不同线路的Lo对于建筑物雷击风险评估更为切近真实。 相似文献
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江苏省专业气象服务终端及其产品的设计 总被引:5,自引:4,他引:1
本文介绍了江苏省气象台专业气象服务终端及其产品的设计,用较 为直观、丰富的气象图文信息产品取代以往公众服务中以口传服务为主的落后形 式,为各行各业提供更具针对性的专业气象服务。 相似文献
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根据南京气象观测站1951—2007年57 a雷暴日及降雨记录资料,分析了干雷、湿雷和雨中有雷比率的变化特征,得出:57 a来湿雷明显多于干雷,干、湿雷日气候倾向率都为负值,趋势减少,但湿雷减少更为明显;干、湿雷都是夏季最多,冬季最少;南京市从历年某天发生湿雷的概率得:历史上任意一天湿雷发生概率超过0.2的日期都集中在7、8月,其中南京发生湿雷最高概率在7月20日,与本省苏南和苏中各市基本一致,比苏北发生湿雷概率最高日期早5~6 d。南京雨中有雷比率主要分布在0.12~0.25之间,平均为0.19;雨中有雷的比率呈逐年缓慢下降趋势,但近几年出现雷暴的比率略有增多;各月雨中有雷比率呈单峰型,夏季比率较其他季节大。结合1961—2007年梅雨期资料,统计得出历年梅雨期有雷比率分布区间广,为0~0.9,梅雨期有雷平均比率为0.26,虽比全年雨中有雷的平均比率(0.19)还高些,但比梅雨所在的6—7月雨中有雷平均比率(0.39)低得多。分析还发现雷与不同级别降水关系有差异,与小雨呈负相关,而与中雨、大雨和暴雨呈正相关,与暴雨的相关性最好,6—8月大雨和暴雨中有雷的比率高达0.62~0.74。 相似文献
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基于对流参数的洋口港地区雷暴预报方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
文章分析了洋口港地区2001-2009年4-9月1645个样本22种对流参数与雷暴事件的相关性以及这些参数的统计特征。结果表明,各对流参数月际分布差异较大,各参数与雷暴事件相关系数也不同。因而选择沙氏指数SI、全总指数TT、杰弗逊指数JI、抬升凝结高度温度tcl_t、上下层温差dt_58、大气可降水量Pw、风暴强度指数SSI等7个对于雷暴活动具有较好相关性的因子,并考虑到4-9月月际分布差异,使用不同月份Pw、SI、TT、JI的不同阈值作为排空因子,不’同月份SSI、tcl_t、dt_58的不同阈值作为预报因子,使用二级逻辑回归法建立排空方程和预报方程,同时对所建立各月预报方程进行了检验和拟合结果分析,并对2010年4-9月样本进行试报,预报效果较好。 相似文献
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