地表反照率和植被覆盖度对矿区热环境的影响

为分析由于矿产资源的高强度开采导致地表原有植被遭到破坏,使得地表反照率发生改变进而对矿区地表热环境造成的影响。以河北省迁安市马兰庄铁矿为例,利用Landsat遥感影像可见光波段基于统计模型法反演地表反照率,基于NDVI-DFI的像元三分模型反演植被覆盖度,对热红外波段基于辐射传输方程法反演地表温度,借助叠加分析法、相关分析法和回归分析法,定量化和可视化探究了地表热环境时空异质性对光合植被覆盖度和地表反照率变化的响应规律。结果表明:研究区地表热环境空间分布呈现明显的异质性和规律性,高温区主要分布于北部沙河山采场、中部柳河峪排土场和南部未复垦的白马山排土场,中温区主要位于高温区边缘以及其他裸露地表,低温区主要位于北部已复垦尾矿库和已复垦排土场以及境内绿地和水体;光合植被覆盖度和地表反照率的时空变化,导致研究区夏季午间地表热环境异质性较大,3期影像下垫面地表温度均值排序为:矿区采场裸岩>排土场矿渣>复垦植被>水体;光合植被覆盖度和地表温度的回归分析结果表明二者在0.01水平（双侧）呈线性负相关关系（p<0.01）,说明光合植被覆盖度的增加对地表热环境具有降温效应,决定系数R²分别为0.63、0.55、0.65,由回归系数可知,2000年、2008年和2018年,光合植被覆盖度每增加10%,会使地表温度相应下降0.66、0.74、1.09 ℃;地表反照率和地表温度的回归分析结果表明二者在0.01水平（双侧）呈线性正相关关系（p<0.01）,说明地表反照率的增加对地表热环境具有增温效应,决定系数R²分别为0.35、0.40、0.48,由回归系数可知,2000年、2008年和2018年,地表反照率每增加10%,会使地表温度相应上升1.09、1.36、1.76 ℃。研究结果将对矿区地表热环境异质性的评估和优化提供定量参考依据。     

基于LightGBM算法的能见度预测模型

为了提高能见度预报的准确率,尤其是低能见度预报的准确率,提出一种基于集成学习随机森林和LightGBM的能见度预测模型。首先,以数值模式系统的气象预报数据为基础,结合地面气象观测数据、PM_2.5浓度观测数据,利用随机森林算法构建特征向量;其次,针对不同时间跨度的缺失数据,设计了3种缺失值处理方法对缺失值进行替代,生成用于训练和测试的连续性较好的数据样本集;最后,建立基于LightGBM的能见度预测模型,并用网络搜索法对其进行参数优化。把所提模型与支持向量机（SVM）、多元线性回归（MLR）、人工神经网络（ANN）在性能上进行对比。实验结果表明,对于不同的等级的能见度,应用LightGBM的能见度预测模型获得预兆得分（TS）均较高,而对于<2 km的低能见度,该模型对各观测站点的能见度预测值与各观测站点的能见度实况值的平均相关系数为0.75,平均均方误差为6.49。可见基于LightGBM的预测模型能有效提高能见度预测精度。     

多普勒测风激光雷达与 L 波段探空对比分析

利用北京国家基本气象站内多普勒测风激光雷达和 L 波段探空系统在 2020 年 1 月 1 日至 5 月 31 日期间进 行了同步观测试验, 在经过观测数据时间和空间匹配的基础上, 以后者测风数据为参照标准, 从探测风廓线的高度、 风向和风速三个方面的一致性分析了激光雷达的测风数据质量。结果显示: 在观测试验期间, 激光雷达 56.5% 的观测 时间里最大探测高度不低于 2000 m, 2.9% 的观测时间最大探测高度不足 1000 m; 激光雷达探测获取的水平风向、风 速与 L 波段探空系统具有较好的一致性, 针对匹配得到的 8491 组对比观测数据, 其风向和风速数据拟合总相关系数 分别为 0.965 和 0.986; 总体风向、风速的平均偏差和均方根误差分别为 −1.3◦ 和 16.1◦、0.21 m·s −1 和 1.06 m·s −1 ; 在 2000 m 以上高度, 由于激光雷达观测数据的信噪比偏弱, 获得可信的观测数据量减少, 会对风向、风速一致性比对造 成不利影响。     

风向偏差角对风机功率预测的影响

提高风电功率预测准确率对风电场和电力系统的稳定运行都具有重要意义。风机偏航系统理论上可使得风机叶片自动适应环境风向的变化,但风向偏差角仍普遍存在。应用国电集团江西省某风电场的实测数据,分析了风向偏差角的分布特征及其对风机输出功率的影响。结果表明：风向偏差角具有显著的正态分布特征及日变化规律,当风速一定时,风向偏差角越大,则风机输出功率越小。进一步将风向偏差角引入预测模型,发现可有效提升风电功率预测的准确性,预测相关系数提升0.9%,均方根误差降低7.9%、平均绝对误差降低8.6%,表明在风电功率预测模型中,考虑风向偏差角的影响具有积极意义。     

风向偏差角对风机功率预测的影响

提高风电功率预测准确率对风电场和电力系统的稳定运行都具有重要意义。风机偏航系统理论上可使得风机叶片自动适应环境风向的变化,但风向偏差角仍普遍存在。应用国电集团江西省某风电场的实测数据,分析了风向偏差角的分布特征及其对风机输出功率的影响。结果表明：风向偏差角具有显著的正态分布特征及日变化规律,当风速一定时,风向偏差角越大,则风机输出功率越小。进一步将风向偏差角引入预测模型,发现可有效提升风电功率预测的准确性,预测相关系数提升0.9%,均方根误差降低7.9%、平均绝对误差降低8.6%,表明在风电功率预测模型中,考虑风向偏差角的影响具有积极意义。     

基于非球形冰晶的星载94/220GHz双频云雷达云微物理参数反演研究

利用94/220GHz双频云雷达的探测优势,结合短柱、三瓣子弹花和星状雪花三种非球形冰晶粒子的散射特性,对双频云雷达云微物理参数反演算法进行了研究。通过建立双频比和中值直径的关系,再通过后向迭代的双频反演算法计算出谱参数的最优解,进而反演云微物理参数并分析反演误差。最后,通过数值试验,对考虑系统噪声和随机噪声后的反演误差进行了比较分析,并提出了仪器信噪比的指标需求。结果表明:双频联合可以较好地反演非球形冰晶的云微物理参数,为了保证0.2 g/m~3以下冰水含量的反演误差小于30%,仪器的信噪比不能低于11.39dB,为国内开展星载云雷达指标设计和云微物理参数反演研究提供参考。