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为研究长江流域夏季旱涝特征及其与海温异常之间的关联性,基于中国326个气象站降水量、NCEP/NCAR再分析资料等,采用合成分析、EOF分解等方法,分析了长江流域夏季典型旱涝年的降水分布、同期大气环流及前期海温特征,并以2018年为例,初步揭示了2018年前期海温异常对大气环流的可能影响。结果表明:(1)长江流域夏季典型旱年,仅嘉陵江和岷沱江会表现出局部偏涝,全国为典型的Ⅰ类雨型,多雨区位于黄河流域及以北地区。前期冬季赤道太平洋表现出类拉尼娜的东冷西暖分布,同时黑潮区海温偏低,西风漂流区海温偏暖。受多海域协同作用,同期欧亚环流场上自西北向东南呈现出“+-+”三极型分布,东亚地区为自北向南“-+-”的EAP负位相。长江流域典型涝年,全国多为典型的Ⅱ类和Ⅲ类雨型,环流及海温呈现出相反特征。(2) 2018年为典型的长江中下游偏旱年,仅在岷沱江降水偏多近3成,为历史第4多,与长江流域夏季降水的主模态正位相类似,解释方差达24%。(3) 2018年前冬出现弱拉尼娜、春末夏初西风漂流区异常偏暖、NAT异常正位相,三者共同作用,使得东亚副热带西风急流偏北,东亚沿岸出现EAP负位相,大陆热低压明显偏... 相似文献
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针对梯级水电站群调节水库长期调度缺乏成熟方法,难以指导水电站水位有效控制的问题,提出一种新的水库调度决策方法,该方法应用知识推理技术,以调度函数建立知识库指导水库调度决策。通过模拟对比分析,结果表明,按此方法进行水库调度决策是合理可行的,同时克服了传统方法的缺点,能够应用于指导水库调度决策。 相似文献
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人工神经网络能够充分挖掘已知样本中的规律,从而对未观测数据进行预测,可应用于降雨量空间插值计算中。在BP神经网络进行降雨空间插值的基础上,引入遗传、粒子群和蚁群3种仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,将优化后的BP神经网络应用于三峡区间流域年、月和日3个时间尺度的降雨空间插值中。结果表明:仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值优化求解后,降低了BP神经网络陷入局部最小以及过拟合的风险,在插值过程中表现出较好的稳定性,取得了理想的插值结果。 相似文献
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为提高三峡梯级水库调度水平,分析了三峡梯级水库调度云平台的虚拟存储技术、存储双活技术、集群技术等关键技术,介绍了云平台的总体设计和方案,详细阐述了云平台计算资源池、网络方案、存储资源池、云计算管理平台的具体实现方法。结果表明:采用云技术构建的三峡梯级水库调度自动化系统,形成了宜昌区域为主用功能、成都区域为备用功能、昆明区域为应急调度功能的系统结构,实现了宜昌、成都及昆明3地的业务功能整合。从运行效果来看,该云平台稳定性、可靠性、安全性均较好,能实现系统资源的集中管理、动态调整、快速分配的目标。 相似文献
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为了给大坝施工建设、上游流域防洪调度、电力生产、长江航运等业务提供优质的气象服务,针对三峡梯调气象业务系统体系架构、基础环境、系统功能进行升级改造:(1)新业务系统构建了以云平台为支撑,多信息渠道为保障,本地数据库共享同步的专用气象信息网络;(2)气象信息综合分析处理系统升级为第四代,逐渐向智能化、云化发展;(3)使用气象先进方法技术,提供从实况、短时、短期到中期无缝隙的长江流域降水监测和网格预报产品,以及长江流域月、季、年、关键期尺度气候预测产品;(4)针对生产业务提供专业、丰富、个性定制的专业气象服务产品。三峡梯调气象业务系统升级后,气象预报预测服务的时效性、精细化、准确度得到了全面提升。 相似文献
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金沙江下游梯级和三峡梯级水电站群联合调度补偿效益分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为探索金沙江下游梯级和三峡梯级水电站群联合发电调度补偿效益及补偿规律,分别建立以发电量最大为目标的单库优化调度模型和梯级联合优化调度模型,采用经典动态规划法和笔者提出的多精英向导粒子群算法(Elite-guide particle swarm optimization,EGPSO)算法对两模型进行求解,以计算梯级电站群联合调度电力电量补偿效益。选择1999、1983、1992作为丰、平、枯典型代表年径流数据进行计算,分析结果表明:金沙江下游梯级和三峡梯级水电站群联合调度能显著提高梯级整体发电量,减少弃水,补偿效益显著。梯级联合调度中,金沙江梯级对三峡梯级进行电量补偿,在提高枯期出力和季节性发电量的同时,缓解了汛期集中消落带来的调度风险。 相似文献
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三峡区间地形起伏,降雨多,强度大,具有发生水土流失的潜在条件。因此,区间产沙量成为三峡入库泥沙不可忽视的一部分。然而,由于区间来沙难以定量计算,自三峡水库初步设计以来,入库泥沙量均未考虑区间来沙。本文利用GIS空间分析技术和基于统计方法的RUSLE模型,分别选取三个不同降水典型年(2000、2007和2010年)计算得到三峡区间水土流失空间分布图。模型计算结果显示,三峡库区土壤侵蚀模数平均值,大小顺序依次为2000年、2007年、2010年,分别为2474.26t/(km2·a)、2126.02t/(km2·a)、1844.24t/(km2·a),从而可以估算这3个年份三峡库区的土壤流失量分别为1.45×108t、1.24×108t、1.08×108t。 相似文献