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。     

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.     

贵州境内高铁沿线气象灾害特征及关键服务期探讨

该文应用层次分析法和专家咨询法,建立贵州境内高铁沿线风险评价指标体系,确定影响贵州境内高铁的主要气象灾害为暴雨,其次为雷暴、大风、凝冻、积雪等。利用贵州境内高铁沿线23个气象站1961—2015年55 a气象观测资料,分析贵州境内高铁沿线主要气象灾害的气候特征,表明暴雨日数呈上升趋势,年平均暴雨日数为2~4.9 d,沪昆高铁西段是暴雨中心;雷暴日数呈下降趋势,年平均雷暴日数为43.6~71.1 d,沪昆高铁西段是雷暴频发区;大风日数呈显著下降趋势,沪昆高铁西段出现大风的频率最高,年平均大风日数大于20 d,其余路段不足5 d;凝冻日数总体呈下降趋势,沪昆高铁和贵广高铁均不在重凝冻区,但沪昆高铁普安到晴隆段和麻江段年平均凝冻日数较多为10~15 d;积雪日数总体呈现波动趋势,其线性增长率变化不大,沪昆高铁麻江段及三穗到铜仁南段积雪日数在5~7 d,其余路段不足5 d。确定高铁沿线主要气象灾害的关键服务期,利用月平均气象灾害日数,分析各路段气象灾害对高铁影响的关键服务期及重点路段,对高铁气象服务具有参考意义。     

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。     

《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.     

气象条件对供电量的影响

统计了1984～1994年6～8月和9～11月驻马店地区农村供电量和降水、温度等气象资料发观:上述两个阶段用电量和温度、降水等气象因子关系密切.温度高、干旱时,用电量大;反之,用电量相对减少.这一关系在6～8月的夏季更明显.气象部门应根据这一关系,建立气象与供电量的预报模式,发布供电量预报,为电业部门提供决策依据.     

长江三角洲城市发展与人体舒适度的关系

为研究城市人体舒适度变化和城市化进程的关系,明确影响人体舒适度的主要城市因子,该文首先利用1981—2010年长江三角洲地区上海、南京、杭州、合肥的气象数据,研究气候舒适度及其变化趋势,并研究了影响人体舒适度的主要城市因子。研究结果表明:上海、南京、杭州、合肥冷不舒适日数均呈减少趋势,热不舒适日数均呈增加趋势,舒适日数变化不大。城市化综合水平与冷不舒适日数倾向率之间达到显著相关水平,与热不舒适日数倾向率之间相关不显著。影响长江三角洲地区人体舒适度的最主要城市因子为总人口数量,其次为建成区面积、总用电量、公共交通实有车辆、人均绿地面积等。     

气象因子对西安城市用电量的影响研究及中长期系统化预测

城市用电量预测是电力及相关经济部门开展电力供需形势分析的重要依据。本文选取2004—2014年西安市用电量月度数据和气象数据,建立用电量预测的计量经济模型,在此基础上建立西安市用电量业务化系统,初步应用于西安市未来用电量预测。结果表明,气温与西安市用电量之间表现为稳健的正U型非线性关系;西安市用电量需求高峰主要在冬季,但由于春节等因素,工业用电量在2月大幅减少,居民用电量却显著增加;模型对全社会用电量拟合准确,对未来用电量预测准确率高,具有开展中长期预测的适用能力;通过建立西安城市用电量气象业务系统,将未来天气预报或气候预测结果带入业务系统中,可滚动预测未来12个月可能耗电量,可为调节电力分配提供科学参考,提升电力供应的调度管理水平。     

基于DI指数的佛山市气象干旱变化趋势分析

该文根据逐日气象干旱指数DI指数统计佛山1959—2017年气象干旱日数,采用"二项式系数加权平均法"进行趋势分析,结合M-K检验和小波分析等方法分析气候突变和周期变化,对佛山市59 a的气象干旱日数变化趋势进行分析研究。结果表明:近59 a佛山年气象干旱日数总体呈减少的趋势,2015年以后年气象干旱日数呈显著减少的趋势,2010—2011年是气象干旱日数突变减少的开始时段;年气象干旱日数存在着3 a、7 a及20 a的周期时间尺度,准3 a的短周期存在于1980年前,准7 a的周期出现在1980年后,20 a的周期有着最强的振荡,是年气象干旱日数变化的首要主周期。     

夏季武汉市电网气象敏感负荷预测模型

利用2009—2010年武汉市日用电负荷资料和气象资料,提出了基于电网负荷的分解算法,将电网日最大负荷分解为基础负荷与气象敏感负荷2个主要分量,其中,气象敏感负荷与包含了气温、相对湿度及风速的综合气象敏感负荷条件指数相关。利用相关比法,分析了气象敏感负荷与气象敏感负荷条件指数的非线性关系,分析了气象敏感负荷条件指数变化与负荷变化关系。基于均方偏差最小原理和非线性最小二乘法,建立了夏季武汉电网气象敏感负荷与气象敏感负荷条件指数的多项式预测关系模型。2011—2012年夏季模型应用检验表明,预测平均误差接近6%。该模型可用于夏季电力气象服务工作。     

北京夏季用电量与气象条件的关系及预报

利用1998年和1999年北京市夏季逐日用电量和气象要素资料进行逐步回归建立统计关系，分别给出了北京市夏季逐日用电量（最高、最低和平均耗电量）与气象条件的统计回归方程和预报方程。统计结果和回归曲线表明：每天的实际用电量与天气条件有密切的关系，尤其是对温度的变化最为敏感，与相对湿度、风和日照射数、降水也有一定的相关性。     

天空辐射计观测反演北京城区气溶胶光学特性

利用2018年10月—2019年9月天空辐射计观测数据反演北京城区气溶胶光学特性参数,重点分析污染过程中气溶胶光学特性与气象条件的相关性。结果表明:500 nm气溶胶光学厚度在2—7月较大,最高值出现在6月,为0.71。单次散射反照率最高值出现在8月,为0.96;最低值出现在5月,为0.89。440~870 nm ?ngstr?m波长指数最高值出现在夏季,为1.11;最低值出现在春季,为0.89。统计发现污染日数仅占总日数的17%,其中62%为轻度污染;污染和清洁天气条件下PM_2.5浓度分别为107.22 μg·m-3和47.16 μg·m-3,500 nm气溶胶光学厚度分别为0.85和0.49,单次散射反照率分别为0.96和0.92;冬季?ngstr?m波长指数在污染天气条件下（1.02）大于清洁天气（0.91）,春季相反。结合天空辐射计、激光雷达和气象数据分析2019年1月一次污染事件,可知低风速与高湿度等不利气象条件、气溶胶粒子的吸湿增长和二次转化、污染物局地排放及区域输送共同导致污染事件发生。     

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。     

Construction and Application of a Climate Risk Index for China

In the context of global warming, China is facing with increasing climate risks. It is imperative to develop quantitative indices to reflect the climate risks caused by extreme weather/climate events and adverse climatic conditions in association with different industries. Based on the observations at 2288 meteorological stations in China and the meteorological disasters data, a set of indices are developed to measure climate risks due to water-logging, drought, high temperature, cryogenic freezing, and typhoon. A statistical method is then used to construct an overall climate risk index (CRI) for China from these individual indices. There is a good correspondence between these indices and historical climatic conditions. The CRI, the index of water-logging by rain, and the high temperature index increase at a rate of 0.28, 0.37, and 0.65 per decade, respectively, from 1961 to 2016. The cryogenic freezing index is closely related to changes in the consumer price index for food. The high temperature index is correlated with the consumption of energy and electricity. The correlation between the yearly growth in claims on household property insurance and the sum of the water-logging index and the typhoon index in the same year is as high as 0.70. Both the growth rate of claims on agricultural insurance and the annual growth rate of hospital inpatients are positively correlated with the CRI. The year-on-year growth in the number of domestic tourists is significantly negatively correlated with the CRI in the same year. More efforts are needed to develop regional CRIs.     

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.     

2006-2010年福建沿海城市群低能见度天气特征及影响因素

利用2006年1月至2010年12月各城市能见度、相对湿度、降水、天气形势和PM10的浓度资料分析福建沿海城市群低能见度天气的特征及其影响因素,并将福建沿海主要城市分成北部、中部和南部3个城市群。结果表明：北部城市群每年霾日只有8-26 d,低能见度主要是由（轻）雾引起的,而中、南部城市群低能见度主要是由霾引起的;各城市群（轻）雾和霾天气主要出现在12月至翌年6月,7-11月出现率极低,而平均能见度夏秋季节高于冬春季节;各城市群的低能见度、（轻）雾和霾均以“短暂”为主,其次是“半天”,“全天”最少;低涡切变下（轻）雾的日数最多,其次是高空槽和暖区辐合,再其次是变性冷高压;霾出现频率较高的是暖区辐合、高空槽和变性冷高压3种天气形势;PM₁₀浓度在霾、非低能见度天气下和（轻）雾天气条件下分别为0.068-0.109 mg·m^-3、0.041-0.072 mg·m^-3和0.044-0.064 mg·m^-3。     

南充交通事故与天气关系的研究

天气变化与交通事故之间存在较为密切的关系,利用2010～2018年南充市交通事故数据及相关气象数据等资料,探讨了不同气象条件对驾驶员、车辆、道路环境等的具体影响,统计分析了南充市所辖区域内交通事故年和月际、逐日变化和事故发生地当时气象要素特征,以及两者的相关性。结果表明:近年来交通事故呈现出逐年减少的趋势,主汛期(5～8月)和冬季是南充市交通事故的高发时期,而春季(3～4月)及秋季(9～11月)交通事故发生相对较少。同时,交通事故发生存在明显的日变化特征,每日07～08时、11～12时、14～15时、18～19时为高发时段;交通事故多发与天气条件具有一定的相关性,尤其是高温、降雨、大雾等天气现象;另外,在不同的天气条件下,有针对性的采取一些措施,可以有效避免交通事故的发生。      

Selecting the best performing fire weather indices for Austrian ecoregions

The interpretation and communication of fire danger warning levels based on fire weather index values are critical for fire management activities. A number of different indices have been developed for various environmental conditions, and many of them are currently applied in operational warning systems. To select an appropriate combination of such indices to work in different ecoregions in mountainous, hilly and flat terrain is challenging. This study analyses the performance of a total of 22 fire weather indices and two raw meteorological variables to predict wildfire occurrence for different ecological regions of Austria with respect to the different characteristics in climate and fire regimes. A median-based linear model was built based on percentile results on fire days and non-fire days to get quantifiable measures of index performance using slope and intercept of an index on fire days. We highlight the finding that one single index is not optimal for all Austrian regions in both summer and winter fire seasons. The summer season (May–November) shows that the Canadian build-up index, the Keetch Byram Drought Index and the mean daily temperature have the best performance; in the winter season (December–April), the M68dwd is the best performing index. It is shown that the index performance on fire days where larger fires appeared is better and that the uncertainties related to the location of the meteorological station can influence the overall results. A proposal for the selection of the best performing fire weather indices for each Austrian ecoregion is made.     

Differences in Meteorological Conditions between Days with Persistent and Non-Persistent Pollution in Beijing,China

We compared the regional synoptic patterns and local meteorological conditions during persistent and non-persistent pollution events in Beijing using US NCEP–Department of Energy reanalysis outputs and observations from meteorological stations. The analysis focused on the impacts of high-frequency (period < 90 days) variations in meteorological conditions on persistent pollution events (those lasting for at least 3 days). Persistent pollution events tended to occur in association with slow-moving weather systems producing stagnant weather conditions, whereas rapidly moving weather systems caused a dramatic change in the local weather conditions so that the pollution event was short-lived. Although Beijing was under the influence of anomalous southerly winds in all four seasons during pollution events, notable differences were identified in the regional patterns of sea-level pressure and local anomalies in relative humidity among persistent pollution events in different seasons. A region of lower pressure was present to the north of Beijing in spring, fall, and winter, whereas regions of lower and higher pressures were observed northwest and southeast of Beijing, respectively, in summer. The relative humidity near Beijing was higher in fall and winter, but lower in spring and summer. These differences may explain the seasonal dependence of the relationship between air pollution and the local meteorological variables. Our analysis showed that the temperature inversion in the lower troposphere played an important part in the occurrence of air pollution under stagnant weather conditions. Some results from this study are based on a limited number of events and thus require validation using more data.     

2004年春季中国沙尘天气特征分析

利用全国681个站的沙尘天气观测资料分析得出,2004年春季中国北方的沙尘天气明显偏少、偏弱,主要表现在：（1）2004年春季681个站累计的沙尘天气日数2 080 d,相当于历史平均值的46.9%,是近四十余年中第三个偏少年份。沙尘暴的总面积约190万km2,仅为历史平均值的37.3%。（2）危害性较大的沙尘暴和强沙尘暴过程6次,不足2001年的一半。（3）4月和5月沙尘天气明显偏少导致整个春季显著偏少。沙尘天气出现时,PM10浓度相对增加,空气质量恶化,但与历史上较典型的强沙尘暴个例相比,PM10浓度增加的幅度不大。进一步分析表明,2004年春季沙尘天气偏少、偏弱的主要原因是大气动力条件不足,是比较特殊的一个年份。