青藏高原对亚洲和太平洋地区天气气候的影响

在大气运动的过程中,经常受到地球表面特性的影响,除海洋以外。高原是影响大气运动和气候变化的重要因素之一。我国的青藏高原.平均海拔在四千米以上,是我国、也是世界上又高又大地形复杂的高原,天气变化剧烈,具有独特的天气气候特征。影响我国天气气候的天气系统,不少产生于青藏高原。东亚和世界各地的天气气候,也要受到青藏高原的制约。国内外气象科学工作者对青藏高原的研究已在多方面取得可喜的成果。本文的目的是把     

气象预报史话:从占卜到科学

正有人曾调侃说,世界上最不靠谱的就是天气预报。头一天的预报说"明天有雨"。结果,第二天你带着伞出门,却发现艳阳高照。实际上,天气不仅受到各种气团的影响,而且受到当地地形、水域状况等众多因素的影响,任何随机的因素变化都可能引起意想不到的天气变化,因此,天气预报是一个历史性难题。那么,从古到今人们都是怎样解决这一历史性难题的呢?甲骨文卜辞里的最早天气预报商代后期(公元前13~前11世     

2010年第8期本刊学术论文扫描

传染病的大范围流行往往受到气候环境的制约,传染病疫情的短期波动则受天气变化的显著影响。目前已有大量研究从气象因子入手来分析天气变化对流感传播流行的影响。甲型H1N1传播流行同样表现出明显的季节性特征。     

7月份大—暴雨短期预报模式

我县地处小兴安岭北部,地靠黑龙江,境内沟河流较多,地形复杂,大致呈南局北低形势。大一暴雨天气易引起江河泛滥,对农作物的生长有不同程度的影响。一、思路天气变化是复杂的,是多种因素影响的结果,因此在研究短期予天气变化时,必须全面考虑各个因素进行综合分析,抓住主要因素,通过分析我们选择了如下因子：1．受局地天气影响小的气压。2．反映大气中水汽含量的水汽压。实践证明这两个要素的变化,在一定程度上反映了天气系统的变化。因此为我们做好此模式提供了依据,通过对历史资料普查,取得了一定的效果。二、建立模式选用本站…     

GPS RTK在数字地形图测绘中的应用

采用GPS RTK技术进行数字地形图的测绘,具有花费低、精度高、速度快等特点,但其测量精度会受到稳定性、天气变化、卫星状况等因素的影响。讨论了GPS RTK在数字地形图测绘中图根点测量方面的应用,同时进—步探讨GPS RTK测量精度的影响因素及提高测量精度的方法,对工程实践具有一定参考价值。     

塔中石油基地沙尘天气的变化趋势及影响因素

通过对塔中石油基地1997-2005年浮尘、扬沙和沙尘暴的季节变化和年际变化分析,表明;塔中沙尘天气多出现在春、夏两个季节。塔中沙尘天气近9a总的趋势是整体平稳,变化幅度不大,沙尘暴的日数减少,浮尘和扬沙日数有所增加。沙尘天气与气温、降水、蒸发量、季风等气象要索有一定的关系,同时也受到人类活动的影响。     

雷雨情况下的空中管制指挥探析

空中管制受到雷雨天气的巨大影响.天气如何变化,我们无法改变,但是作为我们可以积极去面对,加强空中管制指挥,各部门紧密配合、紧密联系,增加合作与沟通,民航部门就能够更好地去应对恶劣雷雨天气.本文首先分析了雷雨天气对空中管制的影响,其次,就如何加强雷雨情况下的空中管制指挥进行了较为深入的探讨,具有一定的参考价值.     

旅游气候资源价值的模糊综合评价——以辽宁省大连市长山群岛为例

以大连市长山群岛为例,采取模糊综合评价的方法从气候舒适度、阻碍性天气、空气清洁度三方面因素衡量对旅游气候资源价值进行评价.结果表明,整体上旅游气候资源具有较高的价值,夏季人体舒适度较高,空气质量优良.但冬季寒冷,旅游活动质量会受到影响,且受到大雾、大风天气条件的影响,海岛的通达性受到制约.     

塔中石油基地沙尘天气的变化趋势及影响因素

通过对塔中1997～2005年浮尘、扬沙和沙尘暴的季节变化和年际变化分析,表明:①塔中沙尘天气多出现在春(3～5月)、夏(6～8月)两个季节。秋(9～11月)、冬(12～2月)较少。②塔中沙尘天气近9a总的趋势是:整体平稳,变化幅度不大,沙尘暴的日数减少,浮尘和扬沙日数有所增加。③沙尘天气与气温、降水、蒸发量、风等气象要素有一定的关系,同时也受到人类活动的影响。     

基于TDIC的上海市奉贤区大气能见度变化特征分析

利用2008～2017年上海市奉贤区气象监测数据以及2015～2017年空气质量监测数据,通过经验模态分解、Hilbert谱分析方法和时间内在关联分析方法(TDIC),重点探讨了相对湿度、浓度与大气能见度的相关关系。结果表明,奉贤区大气能见度具有明显的日变化和季节变化特征,能见度与相对湿度、和浓度变化呈现负相关性,在不同的相对湿度下,颗粒物浓度对大气能见度的影响不同。通过TDIC分析,在局部时间范围内,能见度与颗粒物浓度呈现正相关性,这种相关性变化会受到降水、风速、气压、温度等气象因素和极端天气的影响。通过上述分析,可以较好的探究大气能见度的变化特征。     

基于人工蜂群算法改进BP神经网络的光伏发电量预测

新能源产业发展对电网电能消纳提出新的要求和挑战,准确的发电量预测对电力调度部门合理转供、优化分配负荷起着重要作用.光伏发电量受到天气、云层遮挡、温湿度的影响较大,发电量变化快、数据量大,针对传统BP神经网络负荷预测方法的不足,提出了基于人工蜂群改进的ABC-BP神经网络算法,融合两种算法在全局迭代、局部搜索能力以及泛化能力方面的优势,整合训练样本天气、温度等影响因素,对光伏出力进行预测.仿真结果表明,改进型的人工蜂群BP神经网络较传统BP神经网络算法具有准确性高、均方误差小的优点,同时收敛速度加快,具有更好的稳定性和鲁棒性,可以有效预测发电量的变化,为电力调度提供更为准确的参考,有较强的实践应用价值.     

以大气温压场连续演变表征下垫面热状况的长期天气数值预报方法

一、前言 长期天气过程最根本的物理特征是非绝热性,即外部对大气的热作用是长期天气变化的根本原因,而热作用过程本身的复杂性带来了长期天气变化物理机制的复杂性。影响热作用过程的主要因素之一是全球的云量,云量分布不均匀使大陆和海洋增温不均匀,而陆地和海洋的不均匀增温区域就形成对大气的不均匀的加热场,这样就在时间和     

船舶在港口水域安全航行的影响因素

船舶航行于港口水域,受到内部与外在众多因素影响.内部因素有船舶操纵性能,甲板视线以及人员的知识与能力,精神状态与团队合作;外部因素有风浪潮流,天气与能见度,以及港口导航标志与船舶交通服务等.操船者为确保船舶安全航行,面对诸多因素影响,何为重要考虑因素是值得探讨的课题.运用层次分析法对各个影响指标的重要性程度进行比较分析,得到了各影响因素在操船者所占权重,作为今后相关研究的参考.     

架空输电线路风偏计算浅析

架空输电线路基本上都在露天场所架设和运行,所以经常受到自然界气候条件变化的影响,大风天气经常引起导线对地或者杆塔替身放电,从而发生风偏闪络。架空输电线路风偏闲络是输电绒路运行维护中经常遇到的问题,所以风偏角的计算在输电线路设计与运行维护中起到很重要的作用,本文详细介绍了悬垂绝缘子串风偏摇摆角的计算和风速反算过程,分析了风偏角与挡距变化,绝缘子串长度之间的关系,并探讨了影响导线风偏的相关因素。     

临沧机场主要天气气候特征分析

气象条件是影响飞行的重要因素，本文利用临沧机场的气象观测资料，进行系统的分析，以期找出一些临沧机场天气气候变化特征，为飞机的起降提供参考，减少由天气变化引起的航班延迟，确保飞行安全，提高航空效益。     

基于BP神经网络的双模型光伏发电量预测

光伏系统的发电量受到太阳辐照强度、温度、湿度和压强等多种天气变量的影响,变化复杂,具有间歇性和波动性.传统预测模型中需要以天气预报数据作为输入,但其与实际的天气变量存在一定偏差,这给预测结果带来了不可避免的误差.为了进一步提高预测精度,本文提出了天气变量预测数据到天气变量实际数据和天气变量实际数据到光伏系统发电量的双模型预测系统,并对训练好的模型进行了测试和分析,预测结果表明,此模型能够达到较高的预测精度,具有一定的可行性和有效性.     

非晶硅薄膜太阳能电池热模型的模拟与实验研究

为了研究柔性非晶硅薄膜太阳能电池(a-Si PV)在晴和多云天气下的温度值,基于能量守恒法建立了a-Si PV的光热模型,考察了各部分参数取值,编写了微分方程的求解程序,并设计研制了一套实验模型进行验证.实验结果表明:a-Si PV电池的温度受日照辐射强度的影响最为显著;安装角度和环境温度也在一定程度上影响a-Si PV的温度值;晴天时的温差大于多云天气下的温差.实测值与模拟值对比表明:该模型可以准确模拟PV温度在晴和多云天气下的变化;数值结果与实验结果最大差值为3.9°C,主要原因是多云天气日照辐射强度的波动性和PV材料热容引起的热响应时滞.建立的a-Si PV热模型考虑了主要的影响因素,可较为准确地得到在晴和多云天气下的温度变化.     

浅谈如何做好林业有害生物预测预报工作

最近几年我国林业生态建设发展速度较快,造林面积也有了大幅增加,但是天气变化以及森林质量的不断下降等因素,使林业受到有害生物的严重影响。因此如何做好林业有害生物预测预报工作就尤为重要,本文针对目前林业有害生物预测预报工作现状,提出几点提高预测预报工作质量及水平的建议和措施。     

稳态工况法尾气检测结果影响因素的探讨

近年来,雾霾天气越来越频繁出现在各大城市,已经严重影响到人们生活和工作,环境问题受到高度重视。根据可持续发展战略的要求,严格检查汽车尾气的排放,从专门的检测人员、检测仪器、被检查车辆、检测技术、环境影响因素来进行对稳态工况法尾气检测结果影响因素的探讨,并作进一步技术改进。     

基于数据挖掘的天气因素研究——以吉安县为例

影响天气的因素有降雨量、气压、气温、风速及风向等,研究天气影响因素对人们的生产生活有一定的指导作用。本研究提出使用数据挖掘技术探究天气因素之间的相关性。使用K-S检验方法对数据进行正态性检验,使用Pearson相关系数,对天气逐日数据降雨量、气压、气温、风速进行相关性检验,使用Eta相关系数对天气逐日数据降雨量、气压、气温、风速与风向进行相关性检验,使用一元线性回归对天气因素气压和气温进行分析。在中国气象网站的吉安县1980-2019年天气数据上进行实验,实验结果表明：数据集中各数据项不服从正态性分布,天气当中的气压与气温具有强负关联线性关系,风向类型与气压、气温有强关联关系。