【摘 要】
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基于2019年10月至2020年3月北京市延庆小海陀山区高海拔站点二海坨站和低海拔站点长虫沟站逐时气象观测数据,分析小海陀山区雪面温度演变特征及其与气象因子的相关性。采用BP神经网络及逐步回归方法建立该地区两站的雪温预报模型并进行效果检验。结果表明:(1)小海陀山区积雪时段雪温逐小时变化幅度较气温更显著,雪温与气温及总辐射呈明显正相关,气温及总辐射是影响雪温变化的主要因子;(2)基于神经网络方法建立的雪温预报模型效果优于逐步回归方法建立的雪温预报模型,模型效果低海拔站点优于高海拔站点,夜间优于白天;(3)
【机 构】
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北京市气象服务中心,京津冀环境气象预报预警中心
【基金项目】
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国家重点研发计划科技冬奥专项“冬奥会气象条件预测保障关键技术”第五课题“冬奥气象专项影响预报及智能化气象服务技术研究与应用”(2018YFF0300105)资助。
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基于2019年10月至2020年3月北京市延庆小海陀山区高海拔站点二海坨站和低海拔站点长虫沟站逐时气象观测数据,分析小海陀山区雪面温度演变特征及其与气象因子的相关性。采用BP神经网络及逐步回归方法建立该地区两站的雪温预报模型并进行效果检验。结果表明:(1)小海陀山区积雪时段雪温逐小时变化幅度较气温更显著,雪温与气温及总辐射呈明显正相关,气温及总辐射是影响雪温变化的主要因子;(2)基于神经网络方法建立的雪温预报模型效果优于逐步回归方法建立的雪温预报模型,模型效果低海拔站点优于高海拔站点,夜间优于白天;(3)
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根据单站雾霾日数和区域雾霾过程的确定方法,挑选2014年12月16日至2015年1月27日四川盆地典型雾霾过程,结合空气质量指数(AQI)、污染物质量浓度、气象要素特征和大气环流背景,研究此次持续雾霾天气的产生、演变及转化特征。结果表明:(1)此次雾霾过程表现出强度强、持续时间长、发生范围广的显著特点。(2)AQI和污染物质量浓度的变化与雾霾天气过程高度一致,本次雾霾过程的主要污染物为PM 2.5,其次是PM 10。(3)此次过程出现了不同强度的污染物积累、到达峰值及急速减弱阶段,雾霾天气过程的强弱与天气
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基于石家庄2017—2019年逐日最大电力负荷和同期气象资料,分析日最大电力负荷的变化规律,在分析日最大电力负荷变幅与气象因子及空气质量指数(AQI)的相关性基础上,采用逐步回归、多元线性回归和广义相加模型(GAM)分冬季和夏季建立日最大电力负荷变幅预报模型,将2019年冬季和夏季月资料作为预报效果独立检验样本。结果表明:2017—2019年石家庄日最大电力负荷存在明显增长趋势,电力负荷变幅和气象因子及AQI的相关性具有明显的季节性,冬季与日最大电力负荷变幅呈负相关的因子在夏季与日最大电力负荷变幅呈正相关
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