文明演进社会变迁经济速度簇拥下的二元化重庆政区地名

重庆市幅员面积8．24万平方千米。2009年底,重庆户籍人口总量3275．6万。共辖40个区、县（自治县）,其中,19个区、17个县、4个自治县。共设街道156个、镇574个、乡278个。乡（镇）级以上政区总共1048个。至2009年底,重庆市共有1048个政区地名。     

基于气象因子及机器学习回归算法的夏季空调负荷预测

气温、气压、相对湿度等气象因子对夏季用电负荷的影响非常显著。为了定量研究气象因子导致用电负荷的变化,本文将夏季用电负荷与当年4月及9月用电平均值之差定义为夏季空调负荷,并利用2014年1月到2016年12月南京市逐时气温、气压、相对湿度、水汽压、降雨量、风速、露点温度等气象资料,以及逐日逐时用电负荷数据资料,采用多元线性、K近邻法,决策树,bagging回归、随机森林等5种机器学习回归算法进行建模,并对其分别进行参数调优工作,进而得到空调负荷预测结果。结果表明:多元线性回归方法是5种回归算法里效果最差的一种,但通过增加特征量的种类和样本数,可以提高预测精度;随机森林回归算法是5种回归算法里效果最好的一种,较多元线性回归算法减小误差达44%,并且较好描述了空调负荷高值区的极端情况并减少了对于训练数据的过拟合现象。     

微波辐射计探测降雨前水汽和云液水

1997年8～11月在陕西西安使用双通道地基微波辐射计对降水云系进行探测，除得到云中水汽含量(Q)和垂直路径积分云液水含量(L)的一般统计特征量外，还发现在降雨开始前，Q和L的数值均有跃增现象。提出在降水云系前方（周围）存在丰水区的假设，这里可能是云滴向雨滴转化的孕育区、人工增雨最佳作业区。     

对加强土地开发整理工程后期管护工作的几点思考

土地开发整理是指运用财政专项资金,对农村宜农未利用土地、废弃地等进行开垦,对田、水、路、林、村等实行综合整治,以增加有效耕地面积、提高耕地质量的行为;是解决我国人多地少、建设用地需求与保护粮食生产安全矛盾的重要举措;是确保耕地总量动态平衡,保证经济社会可持续发展,实施土地资源可持续利用的重要手段。     

MEEMD-ARMA残差修正电离层TEC预测模型

提出一种改进的集总平均经验模态分解与自回归移动平均模型组合的残差修正模型,并利用2015年不同经纬度同一时段以及相同经纬度不同时段IGS提供的电离层电子总量数据,用3种模型对5 d内的数据进行预测。结果表明,改进模型5 d 内的平均相对精度为96%,而EMD-ARMA模型及ARMA模型分别为94.5%、93%。     

大气负荷响应计算误差估计模型

用数理统计技术,建立格林函数方法计算大气变化引起重力和形变等效应的精度评定模型,并利用中国及其邻区的大气观测记录,得到大气误差常数和一个计算方案的精度估计。其结果与固体潮汐检测在不同气候条件下的响应情况相一致。该系统也可应用于格林函数积分形式的其他物理模型的误差估计。     

大气水汽总量的垂直分解

利用1986-2001年探空资料, 分析了我国5个不同地区的水汽垂直分布规律, 建立了大气边界层以上比湿随气压为幂函数分布, 边界层内比湿随气压线性分布的模型, 并用2004年11月-2005年10月的探空资料、 NCEP再分析资料作了对比检验和误差分析, 最后将模型应用于微波辐射计反演水汽总量的垂直分解.结果表明, 模型分解产生的误差越接近地面则越大, 对于1 mm总量的水汽, 分解得到的比湿最大误差为0.1 g·kg-1.     

南极中山与昭和站重力海潮负荷效应及背景噪声研究

利用南极中山站LCR-ET21重力仪器与昭和站GWR058仪器获得的重力潮汐观测资料,采用最新的三个全球海潮模型（Dtu10,Eot11A和HAM11A）研究了南极地区的海潮负荷效应和背景噪声.结果表明,由三个海潮模型计算的重力负荷均值改正后,中山站O1和M2振幅观测残差分别由13.83%和20.55%下降到5.32%和5.95%,昭和站O1和M2振幅观测残差分别由10.84%和21.52%下降到1.91%和3.40%,说明海潮负荷改正的有效性.利用加汉宁窗的FFT变换,获得了地震频段的地震噪声等级（SNM）,其值分别为1.574（中山站）和1.289（昭和站）.而在潮汐频段,中山站的背景噪声比昭和站高一个数量级,主要由不同观测仪器和台站局部环境所致.本文结果可为进一步利用南极重力资料研究局部环境和全球动力学问题提供有效参考.     

Connections between surface sensible heat net flux and regional summer precipitation over China

Using the observed monthly precipitation and NCEP (National Centers for Environmental Prediction)reanalysis surface flux data from 1951-2000, the connections between the seasonal SSHNF (Surface Sensible Heat Net Flux) over the Asian continent and the regional summer precipitation of China were examined.The patterns of collective and individual correlations were identified. The results indicate that the responseof the regional summer precipitation of China to the seasonal SSHNF over the study area varies according to region and season. The interannual variability of summer precipitation anomalies over Xinjiang, the northernmost Northeast China, and the North China Plain are most sensitive to the anomaly of the seasonal SSHNF. There are significant collective correlations between the interannual anomalies of the seasonal SSHNF and summer precipitation over these regions. In contrast, the Southeast Tibetan Plateau,Huaihe River Valley, and surrounding areas exhibit the least significant correlation. Significant individual correlations exist between the summer precipitation over the southernmost Northeast China, East Inner Mongolia, South of the Yangtze River and South China and the seasonal SSHNF in certain seasons over the following areas: near Lake Baikal and Lake Balkhash, near Da Hinggan Mountains and Xiao Hinggan Mountains, as well as the Tibetan Plateau.     

宜昌市电力负荷对气象因子的响应及气象预报模型的建立

利用2015—2017年宜昌市逐小时电力负荷资料及对应时段地面气象观测站数据,分析宜昌电力负荷的变化特征,研究气象敏感负荷与气象因子的关系,基于主要气象敏感因子通过逐步回归法建立宜昌电力负荷预报方法。结果表明：宜昌电力负荷呈逐年增长的趋势,夏季和冬季是一年中电力负荷高峰期,年最大电力负荷出现在夏季,年均增幅达11.8%,年最小电力负荷出现在春节期间;气温对气象敏感负荷影响最大,随着日平均气温T升高逐日气象负荷率先减小后增加,当T为17℃时,气象负荷率最小,从而划分了4个变化阶段：17℃≤T<26℃、T≥26℃、7℃≤T<17℃、T<7℃,基于各阶级主要气象敏感因子分别建立电力负荷回归预报方程,经检验,在实际应用中预报相对误差绝对值为3.8%,基本能够满足电力部门负荷预测的精度要求。后期可结合人工智能算法,进一步提高宜昌电力气象负荷预测的稳定性和准确性。