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利用西安市2009年11月15日至2019年3月14日供暖期燃气负荷及气象观测逐日资料,分析西安市供暖期、节假日、双休日燃气负荷的变化规律,采用相关分析方法,筛选相关性显著的因子作为燃气负荷影响因子。在此基础上,采用多元线性回归分析方法,构建供暖期日燃气负荷预测模型,并对模型进行检验评估。结果表明:近10 a西安市供暖期燃气用量逐年增加,且日燃气负荷呈单峰型波动变化,峰值出现在1月。供暖期燃气负荷具有双休日、节假日效应,其燃气负荷明显低于工作日,且节假日越长影响越明显。供暖期燃气负荷与前一日燃气负荷呈显著正相关,而与最高气温、最低气温、平均气温及人体舒适度等气象因子呈显著负相关,分离基础燃气负荷后的供暖燃气负荷与上述气象因子的相关性明显提高。基于上述5个影响因子构建的供暖期日燃气负荷动态预测模型,经检验,平均相对误差为3.4%,且用气高峰期模型预测更稳定,相对误差为2.77%,能够满足天然气公司供暖期燃气调度需求。 相似文献
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采用甘肃省CORS网和中国大陆构造环境监测网络中共48个台站的GPS观测数据,解算得到观测台站的垂直位移,并与GRACE时变重力场Mascon模型解CSR RL05M数据计算得到的垂直形变进行比较,分析区域地表垂直形变特征。结果表明,研究区内台站垂直形变存在局部特征,甘肃庆阳和平凉地区垂直形变与其他地区存在明显差异,相关系数、均方根减少量和周年信号减少量均高于其他地区;扣除趋势项后,观测台站GPS垂直位移与GRACE垂直形变时间序列相关系数均值为0.72,GPS和GRACE周年信号振幅均值分别为6.00 mm和3.70 mm,周年信号减少量和均方根误差减少量均值分别为0.51和0.29;研究区内GPS垂直位移和GRACE垂直形变时间序列一致性较强,GRACE垂直形变能有效解释50%以上的GPS垂直位移周年信号,GPS垂直位移时间序列包含的非构造形变中平均约29%来源于环境负载变化所引起的负荷形变。 相似文献
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75.
基于MATLAB GUI界面,采用天顶距直接法和负荷格林函数法编写一套重力固体潮与海洋潮汐负荷改正软件GTIDE,并将其与国际现有软件进行比较。结果表明,GTIDE软件易于操作、便于维护,能有效揭示重力固体潮与海洋潮汐负荷的变化特征,适用于高精度绝对重力与相对重力测量的潮汐改正。 相似文献
76.
长江干流主要营养盐含量的变化特征——1998~1999年日中合作调查结果分析 总被引:18,自引:0,他引:18
根据1998年和1999年秋季在长江干流从重庆至长江口进行的纵向采样和分析,对长江干流的各态氮、磷含量的沿江变化进行研究。从整体上了解长江干流的水质变化特性,特别是营养盐含量的分布状况。研究结果表明,长江干流的SS浓度很高,介于50~400 mg/l。TN、TP浓度分别在70~110 滋mol/L、2~25 滋mol/L之间,前者以NO3-N为主,后者以PTP为主,PO4-P含量仅占TP的10%~20%。DIN/PO4-P的比值在70~160之间,远高于浮游植物生长P限制值,表明长江口及临近海域中P可能是生物生命活动的主要限制因素。葛洲坝水库对SS、TP、TN、NH4-N、BOD、COD等水质有一定的净化作用。长江水体在通过各大城市以及两大湖泊时,BOD、NH4-N负荷的增加迅速,特别是通过重庆、武汉、南京、上海及洞庭湖和鄱阳湖之后尤为明显。N、P含量的上升与人口增长、生活污水排放量及流域内化肥施用量增加有关。洞庭湖和鄱阳湖水系以及周围的面源负荷,对长江流域的营养盐变动有很大的影响。 相似文献
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介绍了CSR3.0与CSR4.0 CS海潮模型,并对两模型进行了分析和实算比较,认为CSR4.0 CS比CSR3.0海潮模型精度更高,在计算中国测站海潮改正时,顾及中国近海海潮图是必要的。对我国第二期水准路线用CSR4.0 CS模型计算了海潮负荷改正,结果表明:海潮负荷对高精度水准测量的影响,主要取决于水准路线的近海位置,越是近海地区越明显;在近海区域,这项改正不能忽略。 相似文献
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79.
选取高纬地区的3个CORS站以及中纬地区的SHAO测站,利用PPP浮点解计算测站未经海潮负荷位移改正的坐标时间序列,采用傅里叶变换方法提取分潮的周期信息,进而反演其中8个主要分潮的海潮负荷位移参数,将其与5个全球海潮模型DTU10、EOT11a、GOT4.8、TPXO.7.2、FES2004计算得到的海洋负荷位移参数比较。结果表明,PPP反演得到的8个主要分潮的海潮负荷位移参数与海潮模型计算结果具有较好的一致性,两者均方根差异为mm级,说明利用PPP反演海潮负荷位移参数是可行的。 相似文献
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利用2010—2012年6—8月西安市逐日电力负荷资料及对应时段地面观测站数据,分析了高温天气过程中日最大电力负荷的变化特征。结果发现,3年间西安地区共发生晴热天气过程5次,闷热天气过程4次,其中晴热天气过程发生在6月,闷热天气过程发生在7、8月,且闷热天气过程的电力负荷增长更加明显;利用日最高气温变化跟踪气象负荷的变化发现,日最高气温33℃为西安市气象负荷初始气温敏感点,35℃为强气温敏感点,38℃为极强气温敏感点;引入积温累积效应,建立了多元回归的电力气象负荷预测模型,经2013年夏季模型应用检验表明,日最大电力负荷预测平均误差为6.0%,能较好的模拟电力负荷的实际变化,对西安市夏季电力气象服务工作有指导意义。 相似文献