北京夏季日最大电力负荷预报模型建立方法探讨

为了探索夏季(6～8月)日气象负荷的最佳分离方式和引起日最大电力负荷波动的主要因子,以及建立预报模型最佳个数,基于北京市2005～2010年逐日最大电力负荷和同期的气象资料,分析了北京地区日最大电力负荷的变化规律,采用不同方法将气象负荷从夏季日最大电力负荷中分离出来,分析北京夏季气象负荷与气温、相对湿度、降水及炎热指数、高温持续日数、炎热日数持续时间、前一日气象负荷等因子之间的关系,并基于2005～2009年夏季逐日气象负荷和其主要影响因子采用逐步回归方法建立日最大电力负荷的预报模型,将2010年夏季北京日最大电力负荷作为预报效果的独立样本检验。结果显示:2005～2010年,北京逐日最大电力负荷具有明显的线性增长趋势,夏季日最大电力负荷具有显著的星期效应;与去掉逐年夏季日最大电力负荷趋势和夏季平均日最大电力负荷趋势相比,去掉全年逐日最大电力负荷变化趋势的夏季日气象负荷预报模型的拟合能力更优;北京夏季日气象负荷与当日气温的相关系数最高,与前一日气象负荷也关系密切;利用前一日相对气象负荷和当日气象要素一周逐日分别建立预报模型的拟合和预测效果较好。     

河南省强对流天气诊断分析预报系统

强对流预报是天气预报的难点,为了提高预报强对流、特别是预报区域性强对流天气的预报能力,应用河南省1995—2004年的气象观测资料作分析样本,并计算多个大气动力和热力学参数。经过统计分析、诊断分析,选择预报能力强、指示性好的大气动力或热力学参数作为强对流天气的预报因子,采用加权集成建立预报方程。应用计算机技术自动实现从数据采集、物理参数计算、预报因子临界值判别、诊断预报方程运算,到以MICAPS图形方式输出预报结果,建立了河南省区域强对流天气预报系统。该系统为预报员提供了一种科学客观的参考依据,在近两年的业务运行中取得了比较理想的预报效果,提升了河南省强对流天气的预报能力。     

WRF模式对山谷城市边界层模拟能力的检验及地面气象特征分析

利用先进的WRF中尺度模式中3种边界层参数化方案(YSU、MYJ和ACM2),模拟了2005年1月25~28日兰州市冬季地面温度和风速的变化,并与同期系留探空和自动气象站的实测资料进行了对比分析。结果表明:对兰州冬季大气边界层地面温度日变化的模拟,局地闭合的MYJ方案优于非局地闭合的YSU和ACM2方案;3种方案模拟的夜间位温廓线较好,白天的较差;在边界层低层,考虑局地和非局地闭合的ACM2方案模拟的位温廓线与观测值比较一致;在边界层上部,局地闭合的MYJ方案则更适合于描述大气湍流对位温垂直分布的影响;3种边界层参数化方案模拟的兰州地区冬季温度场空间分布特征相似,但MYJ方案模拟的夜间温度低于YSU和ACM2方案,白天则高于YSU和ACM2方案。     

不确定时滞分布参数系统的振动性

研究了不确定时滞分布参数系统的振动性．采用反证法,结合Ｇｒｅｅｎ公式、不等式技术以及对不确定项的处理技巧,得到系统在Ｈｕｒｗｉｔｚ角域［０,ｋ］上振动的一些充分条件．给出了数值仿真例子,说明该方法有效．     

综合气象因素对广西电力负荷的影响

针对电网负荷易受多种气象因素影响的特点,为综合衡量气象因素对广西电力负荷的影响,引入了气象学指数--有效温度,分析了4-10月气温、相对湿度、风及有效气温对电力负荷的影响.结果表明:气温与电力负荷呈显著的正相关关系,气温是影响电力负荷的主要因子;夏季以气温和风速、气温和相对湿度组合的变化对负荷的影响较大,风速从静风到有风时,负荷明显地减少,但当超过一定的温度时,风速越大负荷反而增加;6-9月,负荷随着气温和有效温度的升高呈线性增加;在春夏、夏秋季过渡季节,负荷并不完全随着气温的升高而增加,在气温不是太高的阶段,相对湿度增大时,负荷有下降的趋势,当超过一定的温度时,负荷随气温和有效温度的升高而增加.     

两种反演地表净太阳辐射的参数化模式在北京地区的比较

地表净太阳辐射(NSSR)在地表辐射平衡、地-气能量交换、天气预报、气候变化和太阳能利用等研究方面具有重要的作用.利用卫星遥感技术能在广大的空间区域内快速地获取地表净太阳辐射的分布情况,特别是在无人观测的极地和海洋区域.本文基于CERES/SSF卫星数据,分别采用两种地表净太阳辐射(NSSR)的卫星反演参数化模式--Li模式与Masuda模式计算了北京市上甸子地区2005年1、4、7和10月的NSSR,并将反演结果与上甸子大气本底站的实测结果进行了对比分析,并对两种模式进行了修正以更好地反演北京地区的地表净太阳辐射.结果显示:Li模式和Masuda模式反演结果与实测结果间的平均绝对误差在晴空条件下分别为62.2和50.8W/m2,在云天条件下分别为82.1和71.8 W/m2;Li模式相对于Masuda模式具有偏大的趋势,在晴天和云天条件下两者的平均绝对偏差分别为11.5和10.2 W/m2;对Li模式和Masuda模式进行线性拟合回归后能有效减小反演过程中的系统性偏差,修改后的Li模式和Masuda模式在所有天空状况下反演的月平均NSSR值与观测值问的平均绝对误差分别为-1.8和-3.4 W/m2,均方根误差分别为19.6和26.0 W/m2.     

T213L31全球模式云和对流参数化方案改进试验

针对中国业务中期数值预报模式T213对中雨量级以上的降水预报空报比较明显的问题,文中对此模式预报的降水进行了诊断分析。发现T213模式预报的总降水分布主要是由可分辨尺度降水决定的,且在降水偏多最明显的地区,可分辨尺度的降水即超过或达到了观测的总降水,表明降水空报的主要原因在于可分辨尺度降水偏多。可分辨尺度降水偏多的可能原因有：土壤湿度初始化、云变量的初始化和直接产生降水的云与对流参数化方案存在一定的缺陷。鉴于前两者是目前国际上的难点,文中针对第3个方面的可能原因进行了分析和相应的改进。包括在对流方案之前增加一次云方案的调用;对流参数化方案的闭合由“动力型”改为对流有效位能调整闭合;更复杂的对流触发机制;改进冰沉降和降水通量计算。改进的主要目的是使对流参数化方案更活跃,从而减少格点尺度对流的发生。采用改进的方案,进行了敏感性试验和2005年夏季的连续滚动同化预报试验,并与中国区域400个标准站的降水观测和GPCP的全球降水观测进行了比较。结果表明,改进的方案无论是对中国区域还是全球夏季平均的降水分布预报都好于业务,但四川省和赤道东太平洋降水偏多的问题依然存在。中国区域的降水统计检验还表明,除小雨外,其他量级在大部分时效上降水的TS评分增加,预报偏差降低。     

湿热力平流参数在一次华北暴雨模拟诊断中的应用研究

对2011年7月24~25日发生在华北地区的一次暴雨过程进行了分析,并以NCEP资料为初值场对此次暴雨过程进行了数值模拟,结合实况对模拟结果进行对比分析。分析表明:模式对本次华北暴雨的模拟比较成功,基本反映出了本次暴雨过程的降水分布特点。利用湿热力平流参数对本次华北地区的降水落区进行了诊断分析。分析指出,湿热力平流参数纬向平均的垂直剖面图上,湿热力平流参数的高值区及大值中心与地面的强降水雨区对应得较好,其梯度大小及向上延伸高度均可以定性地指示降水的强弱;垂直积分的湿热力平流参数与地面6 h强降水落区具有较好的对应关系,而在示踪弱降水区时效果并不是很好,其大值中心并不与强降水中心完全重叠,而是其梯度大值区与降水中心相对应;垂直积分的湿热力平流参数与6 h累积地面降水的空间分布特征和时间演变趋势比较相似,并且其变化趋势能反映降水的发展和消弱。     

中尺度模式中不同对流参数化方案的比较试验

MM5模式中有多种积云参数化方案可供选择,粗细网格采用不同的积云参数化方案对降水预报有一定的影响。采用常用的四种积云参数化方案,粗细网格进行不同配置,对辽东半岛大暴雨过程进行试验发现：细网格信息可以通过嵌套边界向外层传递,影响外层预报结果。细网格选取GR方案比选取AK、BM、KF方案模拟效果好很多;细网格参数化方案不变,粗网格取不同的参数化方案,对细网格的模拟结果差别不大。但选取一个好的参数化方案对细网格的模拟结果会稍有改进。     

不同强风样本湍流特性参数的计算分析

在结构风工程中, 风湍流统计参数计算的正确与否直接影响到风荷载的计算精度。在实际风参数计算与分析中, 多选用风速较大的样本资料, 但过分强调大风可能产生不合理的计算结果。利用超声风速仪瞬时风速观测资料, 分别划分成相对强风和持续强风样本, 计算并比较其湍流统计特性参数, 发现湍流统计参数特性值 (湍流度、阵风因子、摩擦速度等) 与风速大小并不能很好匹配, 有时风速不大但其湍流特性值却很大, 反之也然。研究表明:选取的湍流风资料样本或统计方法不同, 都会影响风特性参数的计算结果, 进而影响到风荷载计算的精度。这一结果对于提高结构风工程中风参数计算与设计的科学性和合理性具有现实意义。