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。     

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。     

西安世园会客流影响及预测的气象计量经济分析

以2011年西安世界园艺博览会(简称世园会)的入园客流数量和逐日气象资料为基础,以最高温度、平均风速和平均相对湿度为定量解释变量,以降水、节假日、每一天和月份为虚拟解释变量,引入随机误差项的AR(2)结构,通过逐步优化的建模思想,构建了2011年西安世园会入园客流的气象计量经济模型。以该模型为核心,以网络技术和数据库技术为基础,构建世园会入园客流数量预测的气象服务业务化系统。2011年8月底至10月22日,气象部门和世园会管理层同时开展了基于网络的业务化应用,运用逐日温度和降水等天气预报信息,结合入园票务政策变化、优惠措施出台、指定日特别活动等信息,联合开展对逐日、未来一段时间和整个运营期的可能入园客流数量的定量预测,为世园执委会部署和控制客流数量、确保世园会安全运营提供重要参考依据。结论表明,气象计量经济学模型能很好地解释气象因素、节假日、每一天以及不同月份变化对入园客流的影响,准确模拟入园客流数量的逐日与逐月变化特征,能较好地预测未来两周的入园客流人数。在8月提前两个月准确预测出西安世园会可能入园客流总人数逾1600万人,与实际人数约1573万很接近。     

决策树技术分析气象因子对电力负荷预测的影响

基于决策树技术,对气象因子和日电力负荷的最高、最低值、平均值进行联合建模,量化气象因子对电力负荷的影响,从而确立一种有效的基于气象因子的短期电力负荷预测方法,用以生成日特征负荷决策树预测模型.通过该模型,结合预测日的气象、属性(日期、节日等)等信息,可进行日特征负荷的预测.预测结果表明,该模型具有自动化程度高、预测结果准确率高的特性.以河北省保定市气象数据和电力负荷数据为例进行了训练和预测,研究结果证明这种方法能较大地提高日电力负荷预测的精度.     

气象因子对稻瘟病的影响及预报

通过对水稻稻瘟病的观测,找出温度、湿度、光照和风对稻瘟病流行的影响,和水稻返青期、抽穗前期稻瘟病的预测方法,建立了稻瘟病年发生的预报方程。     

基于气象因子的赣南脐橙采摘期预测

利用赣州南部龙南县2011—2017年和北部宁都县2008—2017年的脐橙生育期观测资料与气象资料,采用相关普查的方法筛选影响脐橙采摘的关键气象因子,利用逐步回归方法构建模型,对赣南脐橙采摘期进行预测。结果表明:积温、降水量、最低气温和日照是影响脐橙采摘期的主要气象因素,其中积温的影响最大;开花盛期至9月底的积温、7—9月日照时数和开花盛期至9月底的积温、7月平均最低气温,分别是影响赣州南部、北部脐橙采摘期的主要气象因子。南部和北部的模型预测的平均绝对误差分别为2.8 d和4.4 d,试报误差为0—1 d。     

气象因子对杭州市区酸雨的影响

利用1996-2010年杭州市区酸雨及环境气象因子观测资料,分析了近15年来气象因子对杭州市区酸雨的影响.结果表明:强降水下的酸雨出现频率较低,而pH低值多出现在连续阴雨的天气;北风及偏北风下的降水pH均值较低,西偏南风下降水pH均值较高;在高压底部型天气下降水pH均值最低(4.51),同时酸雨出现频率高达85.3％;而雷雨天气下pH均值最高(5.11),酸雨出现频率最低(66.5％).由此可知在不同的天气类型下,污染物扩散、稀释和湿沉降情况不同,可能是导致酸雨污染程度不同的主要原因之一.     

气象因子对油菜生长及产量的影响

在油菜生长期内，平均温度高有利于生长发育，对提高产量有积极作用；初花前期的平均温度越高。越有利于油菜生长和增产；终花到成熟期，平均温度过高，降水量过大，油菜产量就降低；在成熟期遇30℃以上高温，会使油菜高温逼熟；昼夜温差越大，油菜产量越高；降水时间和生长期总降水量在本试验中对产量没有很大影响，日照时数越多产量越高；冬季冰冻使菌核病发病基数降低，间接影响油菜产量，开花期的霜冻导致油菜分段结实。     

重庆中心城区气象因子对大气污染影响的研究

基于多元线性回归模型,采用主成分分析和通径分析方法,量化研究了2014~2020年重庆市中心城区北碚区空气质量情况以及气象因子对大气污染的影响。结果表明：北碚区空气质量以优良天数为主,且优良天数呈逐年增加趋势,中度和重度污染天数不明显,环境空气质量指数（AQI）、PM_2.5浓度呈逐年下降趋势,8 h臭氧（O₃-8h）浓度呈上升趋势。最高气温和相对湿度对AQI的贡献率最大,均为16%;风速贡献最小,占11%。最低气温和最高气温是影响PM_2.5浓度日变化的主要因子,贡献率分别为31.6%、−12.6%。平均气温和最低气温是影响O₃浓度日变化的主要因子,贡献率分别为63.6%、−36.8%。可见,气温对重庆中心城区大气污染的影响最为显著。     

气象因子对太原地区空气质量的影响研究

利用2017—2019年太原小店区气象与空气质量指数逐时数据,分析了气象因子对空气质量指数的影响,对易污染月份空气质量进行了深入分析,利用神经网络方法构建了气象因子与空气质量指数的关系模型,并与逐步回归模型进行了对比。结果表明:(1)2017—2019年太原地区空气质量6个等级均出现过,其中,良占比最大,为51.9%;严重污染等级最少,为1.9%。每年8月空气质量最好,1月空气质量最差,11月—次年2月为易污染月份。(2)气温、风速、气压对空气质量指数的影响主要表现为负相关,9月—次年2月呈显著负相关;降水主要表现为负相关;相对湿度对空气质量指数影响较大,8月—次年3月呈显著正相关,6—7月呈显著负相关。(3)易污染月份,太原地区空气质量以良为主,占40.7%;其次为轻度污染,占24.8%;严重污染占4.6%。相对湿度、风速对空气质量影响较大,表现为强相关。(4)神经网络构建的气象因子与空气质量指数的关系模型,与逐步回归分析模型相比,准确率由91%提高到94%。神经网络模型模拟效果更佳,为太原地区治理大气污染提供重要的参考价值。     

气候舒适度对珠海市社会用电量的影响

根据珠海市2010—2014年气象、社会用电量资料,采用综合气候舒适度指数、回归分析、距平分析等方法,研究了气候舒适度对珠海市社会用电量的影响,结果表明:气候舒适度每升高或降低1个单位,珠海社会用电量月指数平均就减少或增多0.686 75%。不管是较舒适的季节还是较不舒适季节,随着舒适度的提高,社会用电量逐渐减少,但较舒适的月份主要是最大用电量的减少,而较不舒适的月份主要表现为最小用电量的减少。     

气象因子对金花梨生长发育的影响

通过试验研究,探讨主要气象因子在唐河县的变化规律和对金花梨生长发育的影响,研究金花梨在遭受灾害性天气影响时,采取相应的技术措施,确保金花梨的高产、稳产.     

气象因子对金花梨生长发育的影响

通过试验研究,探讨主要气象因子在唐河县的变化规律和对金花梨生长发育的影响,研究金花梨在遭受灾害性天气影响时,采取相应的技术措施,确保金花梨的高产、稳产。     

气象因子对白城地区玉米产量的影响

本文是利用玉米的气候产量与玉米生育期间的积温、土壤重量含水率，建立了玉米气候产量和气象因子之间的回归模式，通过此模式可以计算出玉米产量的预报值。其结果与生产实践基本相符，具有比较好的实用性，可用于生产服务。     

广西森林火险等级气象预测预报业务系统

本文介绍了广西森林火险等级气象预测预报业务系统的特点,功能及其进行规则和业务使用效果。表明该系统适用于我区、华南以及东南亚地区使用的前景。这对我区各有关部门开展或改善森林火险等级预测预报业务工作有较大的参考作用。     

气象因子对近地面臭氧污染影响的研究

本文通过对１９９３年春季和春夏之交的O3浓度逐日变化、日变化和气象因子关系的分析，提出了影响O3浓度的主导气象因子和不同情况下形成高浓度O3的主要因子，提出了大风速对逐日变化中O3浓度特高及浓度日变化峰值的重要作用，并指出高温、低湿、小风并不是在所有情况都是促成高浓度O3的因子。另外，雾也可以成为近地面O3浓度增值的因素，主要原因是雾内湍流发展将高浓度O3大量输向下方。     

气象因子对大豆产量的影响

对 8 5 0试验区 1971～ 1990年的气象因子及大豆产量资料进行了降水、积温的限制因子分析 ,得到降水是影响大豆产量主要限制因子 ;并利用逐步回归分析方法 ,建立大豆产量的预测模型 ,找出影响大豆产量的主要气象因子     

影响我国水稻产量的主要气象因子的研究

通过收集前人所作的全国各地区水稻产量气象预报模型,将所得到的资料按双季早稻、双季晚稻、单季稻进行分析,并提取预报因子。通过定量化处理,使用系统聚类分析方法,以预报方程中的影响因子为指标,讨论了各水稻分区（双季早稻分为４个区,双季晚稻分为２个区,单季稻分为９个区）水稻产量的主、次要影响因子和影响时期,为大范围水稻产量预报提供了科学依据。     

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.     

气象因子对棉花纤维品质的影响

以邯棉333和鲁棉研27号为材料,进行了气象因子与棉纤维品质相关性研究。结果表明：纤维指标受气象因子影响大小顺序：比强度大于伸长率大于麦克隆值大于2.5%跨长。从棉纤维整个发育期分析,影响2.5%跨长、比强度和伸长率的主要因子分别为日平均最低温度、平均相对湿度和日较差。影响麦克隆值的主要因子为日平均气温、大于15 ℃有效积温和平均日照时数;从棉纤维发育各阶段分析,整齐度主要受发育初期日平均最低气温影响,麦克隆值和伸长率主要受伸长期气象因子影响;各品质指标与次生壁增厚期气象因子均具有显著相关性,为影响棉纤维品质的关键期;麦克隆值还受成熟期平均相对湿度的影响。研究结果可为棉纤维品质生态区划和品质生态模型定量化提供依据。