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101.
基于南昌市1951~2015年逐月降水和平均气温数据,借助不均匀系数、集中度分析降水年内分配特征,采用5年滑动均值法、Mann-Kendall分析法、Morlet小波变换法及R/S分析法等探讨了降水量和气温的趋势性、突变性和周期性,并预测了序列未来的演变趋势。结果表明,南昌市年降水量年内呈单峰分布,最大降水量出现在5月30日,总体呈不显著增加变化,1955、1992、2000年发生突变,存在22年的主周期及4年的次周期,降水未来将持续增加;南昌市年内温差大,月平均气温极值比为5.57,年平均气温总体呈显著上升变化,在1997年发生突变,存在23年的主周期及17、4年的次周期,年平均气温未来将呈继续显著上升变化趋势。 相似文献
102.
Characteristics of day‐ahead wind power forecast errors in Nordic countries and benefits of aggregation 下载免费PDF全文
The growing proportion of wind power in the Nordic power system increases day‐ahead forecasting errors, which have a link to the rising need for balancing power. However, having a large interconnected synchronous power system has its benefits, because it enables to aggregate imbalances from large geographical areas. In this paper, day‐ahead forecast errors from four Nordic countries and the impacts of wind power plant dispersion on forecast errors in areas of different sizes are studied. The forecast accuracy in different regions depends on the amount of the total wind power capacity in the region, how dispersed the capacity is and the forecast model applied. Further, there is a saturation effect involved, after which the reduction in the relative forecast error is not very large anymore. The correlations of day‐ahead forecast errors between areas decline rapidly when the distance increases. All error statistics show a strong decreasing trend up to the area sizes of 50,000 km2. The average mean absolute error (MAE) in different regions is 5.7% of installed capacity. However, MAE of a smaller area can be over 8% of the capacity, but when all the Nordic regions are aggregated together, the capacity‐normalized MAE decreases to 2.5%. The average of the largest errors for different regions is 39.8% and when looking at the largest forecast errors for smaller areas, the largest errors can exceed 80% of the installed capacity, whereas at the Nordic level, the maximum forecast error is only 13.5% of the installed capacity. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
103.
基于AHP和GIS的吕梁地区小流域山洪灾害风险区划 总被引:1,自引:0,他引:1
为准确评价山西省吕梁地区石楼县的山洪灾害风险,从山洪灾害的形成条件和流域基本情况出发,选取降雨、地形、河流水系和历史洪水四个因子为危险性评价指标;选取人口密度、耕地面积百分比和单位面积生产总值三个因子为易损性评价指标。利用层次分析法(AHP)确定各指标权重,并依托ArcGIS空间分析叠加功能得到石楼县山洪灾害危险性分布图、石楼县山洪灾害易损性分布图以及石楼县山洪灾害风险分布图。结果表明,石楼县山洪灾害风险系数最小值为0.002,最大值为0.568。低风险、中低风险、中等风险和高风险等级面积占全县面积比例分别为18.21%、26.33%、26.08%、29.38%。分析结果可为同类小流域的山洪灾害风险区划提供参考,也可为有关部门防洪减灾提供依据。 相似文献
104.
随着经济的发展以及社会的进步,水电站在我国正逐渐得到越来越广泛的应用,在水电站的施工过程中,常常会遇到各种难以预料的情形,这就需要在设计方案的时候根据实际工作中的经验以及通过科学分析等方式得出的可能出现的状况进行种种提前的处理及解决方案。水电站的施工质量之所以需要得到严格把控,因为其质量对于水电站的功能能不能得到最大程度的发挥起着决定性的作用。正是因为上述原因,对于水电站施工必须层层把关,严格按照相关标准来进行,这样才能使得水电站工程的质量以及功能得到有效的保障与实施。本文对水电站施工过程中可能出现的与度汛有关的情形做了相关的总结,并结合实际经验根据度汛方案进行了一定的分析与探讨,希望能对实践起到一定的作用。 相似文献
105.
选择最小二乘支持向量机对混凝土测量中存在的大样本数据进行回归分析以及预测。研究表明:利用LS-SVM模型进行混凝土测量当中存在的大样本数据回归分析具有精度高,速度快等优点。模型不需建立方程式,修改容易,可处理被干扰的数据,具有较强的概括性。利用LS-SVM对冻融作用下的混凝土的断裂韧度进行回归分析以及断裂预测,模型较好的反映了断裂韧度的下降趋势。 相似文献
106.
随着城镇化进程不断加快以及气候变暖带来的极端气候变化,部分城市接连遭受大型洪涝灾害。暴雨洪涝在引起媒体与公众普遍关注的同时,也给城市管理部门的防御和对策研究带来了新的难题。GIS技术在空间信息分析上的广泛应用为城市应对汛期洪涝灾害提供了新方法和新思路。 相似文献
107.
108.
109.
空气预热器是加热炉的重要设备,在炼油厂主要起到节能减排的作用,随着国家能源政策和环保政策的日益加强,其重要性愈发突出。通过对现有炼油加热炉空气预热器的种类、性能进行分类、对比,指出其优缺点及发展方向,并结合实际对将来的空气预热器进行展望。 相似文献
110.
Numerical weather forecasts, such as meteorological forecasts of precipitation, are inherently uncertain. These uncertainties depend on model physics as well as initial and boundary conditions. Since precipitation forecasts form the input into hydrological models, the uncertainties of the precipitation forecasts result in uncertainties of flood forecasts. In order to consider these uncertainties, ensemble prediction systems are applied. These systems consist of several members simulated by different models or using a single model under varying initial and boundary conditions. However, a too wide uncertainty range obtained as a result of taking into account members with poor prediction skills may lead to underestimation or exaggeration of the risk of hazardous events. Therefore, the uncertainty range of model-based flood forecasts derived from the meteorological ensembles has to be restricted.In this paper, a methodology towards improving flood forecasts by weighting ensemble members according to their skills is presented. The skill of each ensemble member is evaluated by comparing the results of forecasts corresponding to this member with observed values in the past. Since numerous forecasts are required in order to reliably evaluate the skill, the evaluation procedure is time-consuming and tedious. Moreover, the evaluation is highly subjective, because an expert who performs it makes his decision based on his implicit knowledge.Therefore, approaches for the automated evaluation of such forecasts are required. Here, we present a semi-automated approach for the assessment of precipitation forecast ensemble members. The approach is based on supervised machine learning and was tested on ensemble precipitation forecasts for the area of the Mulde river basin in Germany. Based on the evaluation results of the specific ensemble members, weights corresponding to their forecast skill were calculated. These weights were then successfully used to reduce the uncertainties within rainfall-runoff simulations and flood risk predictions. 相似文献