具有时滞的可燃物的湿度模型

可燃物是森林燃烧的物质基础,可燃物的湿度变化一定程度上决定着火灾的形成,所以建立可燃物湿度模型对研究可燃物湿度变化有很大的帮助,笔者通过建立可燃物湿度模型来研究可燃物湿度的变化情况。在研究中充分考虑了气象因子对可燃物湿度的影响,并且加入了时滞情况,研究结果表明可燃物湿度受到气象因子的影响,并随着气象因子的变化而变化,在对气象因子进行相关性分析的基础上,得出结论：可燃物的湿度与气温风速呈负相关、与湿度气压呈正相关,建立的可燃物湿度模型在考虑气象因子的影响的情况下基本可以预测一小时后可燃物湿度的变化情况,希望对森林的防火有所帮助。     

可燃物湿度的相关性分析

森林可燃物湿度变化一定程度上决定着森林火灾的形成,所以对可燃物湿度的研究对预防火灾的形成有很大的帮助,通过研究影响可燃物湿度变化因素的相关性分析并充分考虑影响因素的时滞、拟合建立可燃物湿度变化模型,来对下一时刻的可燃物湿度进行预测.预测结果证实,模型是基本适用的,预测误差小于0.05%,所以可以用这个可燃物的湿度预测模型来对未来的可燃物湿度进行预测,从而为预防可燃物达到着火点,预防森林火灾的发生.     

羊草可燃物燃烧性的变化规律

通过研究松嫩草原羊草可燃物含水率的变化,揭示羊草可燃物燃烧性的变化规律.结果表明,在羊草枯死过程中,其燃烧性呈上升趋势,10月末达到最高值;在枯草期,其燃烧性变化不显著.雨后羊草可燃物燃烧性降低,经过7～8 h恢复到雨前水平.另外,可燃物燃烧性的变化规律与气象因子密切相关.     

基于时间序列的可燃物含水率指数模型的研究

为提高预防林火发生和火灾工作预测的准确性, 研究了森林可燃物含水率与气象因子的非线性关系, 以 分析森林可燃物含水率的变化。 以哈尔滨城市林业示范基地为研究基地, 选取 3 种典型的林分中地表死可燃 物含水率作为研究对象, 在 2014 年 9 ~11 月秋季防火期内, 每周选取固定的两天时间, 从 8 ~18 点时测量, 选 取枯叶、 1 hr 枯枝和 10 hr 枯枝分类进行研究, 得到的数据运用 EXCEL2013 和 SPSS19. 0 对数据进行后续的处 理和相关性分析, 研究了秋季防火期内蒙古栎、 胡桃楸和白桦 3 种林型中可燃物含水率与气象因子的相关性分 析, 建立了非线性的指数模型。 3 种林型的可燃物含水率范围在 14% ~67%, 在非线性模型中, 得知前 1 h 与 当前时间段的相关性最高, 达到 0. 89, 白桦和蒙古栎林型的模型精度均小于 15%, 精度较好。     

基于气象因子的森林可燃物含水率预测

在分析影响森林可燃物含水率关键气象因子的基础上，利用多元回归、分类与回归树（CART）等方法分别构建了云南松（阴坡）、云南松（阳坡）、华南松和侧柏4种不同林型的活、死可燃物含水率预测模型。结果表明：多元回归模型对不同林型森林活、死可燃物含水率预测的平均相对误差介于5.90%～6.60%、20.1%～36.9%;CART模型在基于气象因子的森林可燃物含水率预测中适用，其对活可燃物含水率预测的最优平均相对误差（5.38%～7.00%）明显低于死可燃物（22.88%～26.64%），这与多元回归模型一致且精度普遍更高，同时解决了多元回归模型无法预测云南松（阳坡）活可燃物含水率的问题。     

兰州市上呼吸道疾病与气象条件和空气质量的关联规则分析

使用Apriori算法,挖掘出兰州市2007年空气质量和气象因子与上呼吸道感染发病人数之间的关联规则,研究了气象因子和空气质量变化对上呼吸道感染发病人数的影响.结果表明:上呼吸道感染的发病与前1天的空气污染程度及低温,前3天的低温、高湿度和一定的空气污染及前5天的低温和高湿度等条件有很大程度的关联.     

西安市春季气象因子对空气中碳颗粒物浓度影响的分析

文章以探究大气中碳颗粒物浓度为目的,应用IMPROVE热光反射的实验方法,对影响碳颗粒物浓度的气象因子湿度展开研究.结果表明:西安市2005年TC浓度比2004年下降10%,主要原因是大气中碳颗粒物浓度与气象因子湿度呈负相关.     

羊草可燃物含水率变化规律的研究

研究了松嫩草原羊草可燃物含水率的变化规律,结果表明,在枯死过程中,植物含水率呈下降趋势,１０月末达到此期的最低值,在３０％;在枯草期,植物含水率变化不显著,在１０％波动,雨后羊草可燃物含水率升高,但经过７－８ｈ就恢复到雨前水平。另外,可燃物含水率的变化、雨后可燃物含水率的变化与气象因子之间具有一定的相关关系。     

大棚气候的BP神经网络预测模型研究

以大棚外气象因子中温度、湿度、辐射等为输入量,分别以大棚内气温、地温、湿度等气象因子为单项输出量,构建了基于神经网络预测预报原理的大棚小气候预测模型,模型预测结果好,该模型一方面能够解决大棚内气候资料缺乏的问题,另一方面能够提前模拟大棚内气候,对大棚的环境调控起指导作用.     

精细化气象因子对短期电力负荷预测的影响研究

为分析电力负荷变化特征与气象要素的关系,定量解析气象因子对电力负荷预测的主要贡献,该文以华中电网某地区为研究对象,预报因子选用电力负荷和精细化气象数据,依据逐步回归和BP神经网络模型建立滚动预报模型.通过研究发现：当日负荷除与历史负荷有较好的相关关系外,当日温度与前一日温度对负荷也有较大的影响.气象因子在逐步回归和神经网络预测方法中对负荷预测准确率的提升均有正的贡献,贡献率分别为0.28%～17.87%和0.97%～17.78%.尤其是转折天气条件下,精细化气象因子对短期负荷预测的准确率的提升尤为重要.     

平衡含水率法建模的研究

森林可燃物的含水率是森林火险天气预报的重要内容,可燃物含水率直接影响着火的难易程度,对可燃物含水率的研究有着重要的现实意义,通过对平衡含水率建模的研究,预测可燃物含水率的变化情况,这对于预测森林火灾有着重要的意义.     

基于路基湿度预估的综合湿度指数

不同土组的路基湿度对路基路面结构工作性状与使用寿命均有显著影响,合理选取表征指标是路基湿度预估的关键.将路基湿度影响因素归并为气候与地下水位,引入气候因素表征指标——综合湿度指数,给出综合湿度指数定义,其计算分为潜在蒸发蒸腾总量计算、湿度平衡计算、年度湿度指数值计算,并给出具体算例.对计算得到的全国400个气象站点综合湿度指数值按照公路自然区划进行归并,认为所提出的综合湿度指数可作为公路自然区域划分的新指标.     

小麦赤霉病神经网络和偏最小二乘预测模型

选取2004-2014年间发病期的气象因素为自变量,小麦赤霉病病穗率为因变量,借助神经网络的函数映射能力,采用Fletcher-Reeves算法的变梯度反向传播算法,建立了小麦赤霉病的气象预报模型.由于神经网络无法提供直观的函数来反映病穗率与气象因子之间的关系,为了进一步分析气象因子间的相关性,采用主成分分析法提取主成分,并利用回归分析得到线性函数关系,建立了偏最小二乘模型.神经网络预测模型平均预报精度达到99%,但只提供病穗率和气象因子之间的拓扑关系;偏最小二乘预测模型可以得到病穗率和气象因子之间直观的函数关系,模型平均预报精度达到97%.2种模型均具有较高的预报精度,对小麦赤霉病的预防工作具有一定的参考价值.     

基于体积稳定性的混凝土综合抗裂模型

基于非荷载作用下混凝土的开裂现象，系统分析了混凝土体积稳定性的控制参数及其影响因素，根据变形限制状态下混凝土因环境温湿度变化而产生的内应力具有粘弹性特征，推导了应力松弛系数的数学表达式．在综合考虑混凝土的抗拉强度、徐变特征以及环境温湿度变化引起的总应变的基础上，建立了混凝土的抗裂模型．提高混凝土的抗拉强度傅性模量比、降低混凝土的线膨胀系数和干燥收缩系数是保证混凝土体积稳定性、增强混凝土抗裂性能的有效途径．工程应用的结果验证了混凝土综合抗裂模型的可行性和合理性．     

土壤湿度与气象因子的关系分析

基于西昌旱地土壤湿度资料,以备选因子是否加入上一次实测值为前提,对土壤湿度和气象因子进行逐步回归分析,结果表明,在所提供的备选因子中,降水量、蒸发量、无雨日数与土壤湿度相关关系更密切;加入上一次实测值作为因子,所生成的回归方程拟合精度和预测精度均明显提高。     

蒸发条件下非饱和土水分迁移的数值模拟

大气的蒸发效应引起土体内部含水量及温度的重新分布,本文旨在研究蒸发条件下非饱和土中水分及热量的迁移规律.对于土体在蒸发条件下总吸力和温度的变化特征,采用非饱和土水-热迁移模型加以描述,该模型中液态水和气态水的迁移分别是基于Darcy定律和Fick定律而建立的.探究了利用土体基本物性指标和气象因素预测模型计算中相关参数及边界条件的方法,利用上述模型及预测方法只需获取土体基本物理性质便可获取任意时刻非饱和土中含水量及温度的分布情况.该理论被用来模拟Wilson土柱蒸发试验实测结果,其理论结果和试验实测结果是较一致的.     

论广义综合温度(GST)

多种气候要素如天然降水、风能、太阳辐射等，在城市或建筑的表面上产生自然调和效应，从而对表面有蒸发冷却贡献。对此给出广义综合温度的定义，建立热物理模型并进行模拟，研究广义综合温度受气候条件和表面性质影响的变化规律。