考虑不同天气类型样本的光伏功率日内预测模型

太阳能具有清洁、安全、可再生的优点,光伏发电可减轻资源消耗,助力可持续发展,然而光伏功率易受天气影响,针对不同天气类型下光伏功率的预测也是一个研究难点。该研究着手于在不同天气类型下应用人工少数类过采样法(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)和机器学习进行光伏功率预测。首先,通过皮尔逊相关系数法选择出对光伏功率影响最大的气象因子;然后,根据重要程度较大的气象因子计算日照时数,通过给日照时数设定阈值进行划分,将天气分类为晴天、多云或阴天、覆雪,再通过SMOTE技术对各种天气类型下的样本进行扩充;最后,通过多种机器学习算法分别针对不同天气场景以及数据扩充前后构建光伏功率预测模型。通过案例分析可知,所提算法能对不同天气类型进行划分,并为不同天气类型下光伏功率预测存在的样本不平衡问题提供了一种解决方案,提升了不同天气场景下光伏功率的预测精度。

北京市空气重污染天气类型分析及预报方法简介

利用2013年北京市PM2.5监测数据及气象资料,系统分析了北京市重污染日逐月分布及其对应的地面天气类型、气象要素特征。数据显示2013年北京市重污染日累计有58 d,占到全年天数的15.9%;北京市重污染日地面天气形势场可分为高压类、低压类、均压类3种类型,各占38%、41%、21%,重污染日PM2.524 h平均浓度为218μg/m3,均压类PM2.524 h平均浓度233.12μg/m3,高压类PM2.524 h平均浓度215.06μg/m3,低压类PM2.524 h平均浓度212.61μg/m3;重污染日地面气象要素主要表现为小风（1.69 m/s）,湿度较大（68.6%）,变压小（-2.86~0.85 h Pa）,逆温（1.59~4.17℃/100 m）;数值预报模式与统计模式相结合是北京市重污染日空气质量预警预报的方法体系。

天气类型对天津大气PM_(10)污染的影响分析

对天津地区出现的天气系统进行分类,利用后向轨迹模型对到达天津地区的气团轨迹进行模拟,并按照不同天气类型进行聚类,分析不同天气类型下到达天津地区的气团传输路径.结果表明,到达天津地区的气团主要来自西北和东南方向.对采暖期和非采暖期不同天气类型的出现频率及其对大气中ρ(PM10)的影响进行了研究.结果表明,天气类型是影响天津地区ρ(PM10)变化的重要因素.2008年采暖期的有利天气类型出现频率为84.2%,比非采暖期(66.9%)多17.3%;同期不利天气类型出现频率为15.8%,比非采暖期(32.2%)低16.4%.虽然采暖期颗粒物排放源强有所增加,但是有利天气类型出现频率明显高于非采暖期,而不利天气类型出现频率较低,这是2008年采暖期ρ(PM10)比非采暖期略低的重要原因.

珠江三角洲地区天气类型与污染潜势及污染浓度的关系

利用１９８６—１９９３年珠江三角洲地区主要城市的污染浓度资料和天气资料，计算了不同月份各种天气类型下大气污染物浓度超过二级标准的频率，得出珠江三角洲地区天气类型和地面空气污染浓度之间的定性关系。发现大气中的污染物浓度（如ＳＯ２、ＮＯｘ、ＴＳＰ、ＣＯ）不仅与当天的天气类型有着密切联系，而且与前几天的天气类型的持续时间、地面气压场和高空气压场的配置、锋面移动的快慢、热带气旋的影响等天气因素均有关系。

计及天气类型指数的光伏发电短期出力预测

随着光伏发电系统的大量应用,光伏出力的有效预测可以缓解该类电源对电力系统的影响。文章分析了天气类型对光伏发电出力的影响,基于BP神经网络,建立了计及天气类型指数的光伏发电短期出力预测模型。采用欧式距离法对天气类型进行处理,将不同天气类型的平均发电功率之间的倍率关系映射为一个天气类型指数,利用光伏电站的历史出力数据和天气类型指数对所建立的BP神经网络预测模型进行训练,训练后的模型用以预测光伏电站的短期出力,将预测结果与实测值和按天气类型划分子模型的预测值进行比较,结果显示文中建立的预测模型可以预测不同天气类型下一天各时段的出力,表明该模型在各种天气类型下有较准确的预测能力和较强的适用性。

天气类型与地下水位对胡杨和灰胡杨PSII光化学效率的影响

胡杨与灰胡杨是干旱荒漠生态系统的关键种,其存在与发展决定着塔里木荒漠生态系统的结构、功能与可持续发展。利用PAM-2100(WALZ,Germany)研究并分析了天气类型与地下水位对胡杨、灰胡杨PSII光化学效率和激发能耗散及光系统健康状况的影响。结果表明:胡杨与灰胡杨的Fm、Fv/Fo、Fm/Fo、Fv/Fm、qP、ΦPSII及P值均随天气由阴天至晴天而降低,并随地下水位下降而降低,而NPQ、D与E值则随阴天至晴天及地下水位下降而显著升高。不同生境2树种最大光化学量子产量(Fv/Fm)总体处于相对适宜状态(0.80左右)。天气类型×地下水位互作极显著影响2树种叶绿素荧光参数。晴天强光与地下水位互作增强了2树种光合机构光损伤机会,显著抑制了PSII光化学活性,降低了PSII光能捕获效率与光化学反应份额而导致光合活性与光合能力降低。但2树种可通过迅速增强非辐射热耗散来缓解水分胁迫与强光、高温对光合机构的伤害,以此保护光合机构正常运转,这是其光合性能较高的生理原因之一。天气类型×地下水位互作显著影响2树种光能吸收分配策略。不同天气类型下胡杨均能保持较高的P,且合理分配吸收光能以增加D来抵御强光对其的伤害,反映了胡杨对强光辐射适应能力强于灰胡杨。随地下水位下降2树种P值降低,D、E值升高。相同地下水位灰胡杨E值略高胡杨,而D、P值则低于胡杨,表明胡杨在干旱胁迫下仍能合理分配吸收光能,保持较高的PSII光化学效率和光合活性。胡杨对多种胁迫因子共存的极端荒漠环境具有较强的自我调节能力,其适应荒漠生境的生理生态策略优于灰胡杨,这是其在极端干旱荒漠区长期生存与广泛分布的原因之一。

基于关键气象因子和天气类型的广州空气污染预报方法应用

以广州市环境监测站2007年1月—2009年12月监测的空气污染指数(API)以及SO2、NO2、PM10等污染物为研究对象,探讨了广州市空气污染的变化规律;并分析它们与常规观测的地面气象资料之间的关系;建立了API指数以及SO2、NO2、PM10等污染物的预报方程;为了弥补单纯基于数学模型预报的不足,分析和确定了造成广州严重空气污染的典型天气类型和相关指标,以便在具体的业务预报中可以根据天气形势和相关指标做进一步的订正;该预报方法于2010年10月起应用于广州市环境监测中心站,作为2010年16届亚运会广州空气质量预报预警服务的重要工具之一,运行服务效果良好.

基于ArcGIS的中温带不同天气类型点太阳辐射分析——以佳木斯市辖区为例

考虑天气情况对入射太阳辐射的影响,研究和分析日照时数、天气类型和辐射参数的关系,并将散射模型、透射率和散射比例与4种常用天气类型相对应。以佳木斯市辖区为例,采用ArcGIS的点太阳辐射分析批处理工具,对佳木斯辐射台站进行日入射太阳辐射分析。通过将默认情况和天气类型两种模拟结果与辐射台站的实测值进行分析和验证,获得两者的相关性R2分别为0.573 4和0.899 5。研究结果表明按不同天气类型进行中温带地区点太阳辐射分析的方法切实可行,并获得更好的点日太阳辐射模拟效果,其有利于研究不同天气类型下物理和生物过程模型所受到的太阳辐射影响。

宁夏鱼塘浮头的天气类型与环流背景分析

利用NCEP/NCAR逐日再分析资料,对宁夏贺兰县15次31个鱼塘浮头日过程进行了分析、分型.结果发现:鱼塘浮头多发生在每年6-9月的夜间,有连续2日或以上出现的特点.易出现大面积鱼塘浮头的天气类型多为:高温闷热、阴雨、晴转雨或雨转晴的天气.有利于发生鱼浮头的环流背景有4种:副高控制型、副高后部西南气流型、蒙新冷涡槽型、混合型.每年6-9月,当已出现或将要出现高温闷热、阴雨、晴转雨或雨转晴等天气时,要及时向有关部门及用户进行服务,公众注意收听天气预报,及时采取有效措施,减少鱼塘浮头的出现.

城市天气类型及其对污染物质量浓度的影响

根据长沙市2005—2009年每天24 h气象数据和天平均污染物(SO2与NO2)浓度,运用主成分(PCA)与聚类(CA)统计分析方法对影响城市大气污染物扩散的地面天气进行分类,得出影响污染物浓度的主要天气类型,分析不同天气类型下的污染物浓度变化特征。研究结果表明:高压反气旋控制之下容易形成高浓度污染,而在低压气旋或槽等天气类型控制时污染物浓度相对较低;同一种天气类型对不同污染物的影响程度也有所不同。研究结果能为大气环境质量预报与空气污染总量控制等措施提供科学依据。

南昌市呼吸道和脑血管疾病与天气类型关系的初步分析

使用南昌市4家大医院(江西医学院第二附属医院、江西省肺科医院、南昌市第一医院、南昌市中西医结合医院)1999年呼吸道和脑血管两大类常见疾病的住院病例数,挑选出发病高峰期,对照相应日期的天气图进行分析,发现夏季的低气压和其它季节的冷空气是诱发或加重呼吸道和脑血管疾病的主要因素,气温或气压的变化对疾病的诱发或加重具有一定的滞后性。

台湾海峡地区雾形成的天气类型分析

利用 1 980— 1 997年东亚逐日 0 8时地面天气图资料 ,归纳并分析了台湾海峡地区(2 0°— 2 7°N ,1 1 5°— 1 2 5°E)形成雾的 4种天气类型 ,它们分别是冷平流主导型、暖平流主导型、均压场型和台风外围型 ,为台湾海峡地区雾的预报提供天气学参考。

热带气旋影响广西造成大范围暴雨的天气类型及预报

利用EC数值预报资料,对影响广西热带气旋进行了分析,归纳整理出影响大范围暴雨的天气类型,并寻找其相关的气象要素和预报因子,通过建立各型的预报规则并进行预报应用,效果较为理想,为防台工作有一定的参考价值。

天气类型对逐时太阳总辐射模型适应性的影响

将分解模型(decomposition model)按照输入参数、构造方法及特性分为3类,选择拉萨、西安、上海2016年辐射观测值作为实验数据,引入精确度分值(accuracy score,AS)作为模型适应性评判标准,研究晴、多云、阴3种天气类型下分解模型适应性规律以及针对不同天气类型适应模型形式。结果表明天气类型对模型的适应性有显著影响,即由晴到阴模型整体适应性呈下降趋势;当天气特别晴朗时第Ⅱ类模型适应性明显优于其他两类模型,而对于其他天气类型第Ⅰ类的C.P.R模型适应性最好。利用天气类型适应模型,3个地区全年逐时总辐射误差平均可减小3%,平均绝对误差百分率(PMAE)在20%~25%之间,均方根误差百分率(PRMSE)在26%~32%之间。可见利用天气适应模型能够有效减小估算误差,逐时总辐射数据精度能够满足建筑节能设计需求。

2017—2019年中天山北坡城市群大气污染及污染天气类型特征

利用2017—2019年中天山北坡城市群(乌鲁木齐市、昌吉市、石河子市、五家渠市)逐时大气污染物监测数据及气象数据,分析了大气污染物年内变化和污染天气类型特征。结果表明:(1)中天山北坡4座城市6类大气污染物中PM_(2.5)超标日数最多(年均94~104 d),年均浓度介于64~73μg·m^(-3),且五家渠市>乌鲁木齐市>石河子市>昌吉市。采暖期PM_(2.5)浓度在100~118μg·m^(-3)之间,是非采暖期的4.00~5.00倍,靠近山前地带的城市PM_(2.5)浓度日变化大体呈现“双峰双谷型”。(2)4座城市污染天气类型主要分为静稳型、沙尘型和特殊型,其中静稳型占86.2%~93.6%、沙尘型占5.8%~13.2%。静稳型污染天气多出现在冬季,沙尘型主要出现在春、秋季节。静稳型污染天气中Ⅴ-Ⅵ级污染级别占比45.8%~56.6%,沙尘型污染天气中Ⅴ-Ⅵ级污染级别占比14.9%~29.4%。(3)静稳型和沙尘型污染天气下PM_(2.5)和PM_(10)浓度都存在显著的线性相关,前者PM_(10)浓度是PM_(2.5)的1.26倍,而后者达3.16倍,此倍数可以作为区分静稳型和沙尘型污染天气的判据。

影响上海市空气质量的地面天气类型及气象要素分析

地面天气形势及气象要素的变化在空气污染潜势预报中具有很好的指示作用。利用天气学原理将地面天气系统进行分型,探索研究不同地面天气类型对上海空气质量变化的影响。整理、分析2003—2005年地面天气类型和气象要素与空气质量的关系,发现:(1)上海秋冬季以大陆冷性高压系统移动为主,而夏季主要以副热带高压和台风影响为主,春季是冬季与夏季之间的过渡,天气系统转换较为频繁。(2)春、秋、冬季易引起上海市空气污染的天气类型有L型高压、高压、高压前和均压场4种地面天气类型,与空气质量优等级相对应的天气类型是低压槽、高压底和高压后。夏季空气质量优等级对应的天气类型主要有台风、高压(副高)和低压槽。(3)秋冬季节典型天气过程一般经历高压前(或冷空气)→L型高压→高压→高压后(或高压底)→低压槽的转换,PM10浓度变化也表现为先升后降。(4)气象要素的变化也与空气污染存在密切联系,气压与空气污染物的关系为正相关,而气温、相对湿度和风速与空气污染物浓度呈负相关。

关中地区重污染发生和减弱天气类型及气象要素定量特征

基于2014-2017年陕西关中五市逐时地面气象、空气质量观测数据和重污染期间探空、微波辐射计观测资料等,采用统计方法分析了关中重污染发生、减弱的天气类型及其气象要素定量特征。结果表明,重度污染产生的天气类型主要有:弱冷高压后部型出现重污染频次最多,低压倒槽和均压(鞍型)场型出现严重污染频次多,冷高压前部型出现重污染范围广,冷高压底部型关中盆地一般均出现重度污染。在静稳天气形势下,气温在-2~15℃之间、降水强度小于0.2 mm/h、风速在4 m/s以下且风向为偏南,易产生重度以上空气污染。重度污染减弱的天气类型有:中高纬度高空纬向型环流,地面上为均压场(鞍型场)或低压倒槽结构的稳定天气形势,气温迅速升高到16℃以上,重度污染缓慢减弱;在干冷空气作用下,风速增大、湿度降低,重度污染迅速减弱;高空槽配合低层偏南气流,产生明显降雨,湿沉降作用下,重度污染迅速减弱;在扩散回流东北路弱冷空气作用下,绝对湿度陡降,形成下干上湿大气状态,垂直扩散增强,重污染天气迅速转好。

诱发南京地区呼吸系统疾病的气象条件与天气类型分析

利用南京地区2005-2008年冬半年(10月-次年3月)逐日气象资料和同期呼吸系统疾病死亡人数资料,采用"黄金分割法"计算体感温度,划分舒适度指数的方法,分析冬半年呼吸系统疾病死亡人数与舒适度(体感温度)之间的关系,归纳总结了诱发冬半年呼吸系统疾病患者死亡的天气类型.结果表明,呼吸系统疾病死亡人数随着平均体感温度的降低而升高,当冬半年体感温度达12℃和2℃C时,为南京地区呼吸系统疾病的警戒温度,呼吸系统疾病患者需注意防范.极端低温的天气条件是呼吸系统疾病患者死亡的高发期,尤其是舒适度等级为微冷时,微冷日数约占死亡高峰日总数的61.1%;诱发冬半年呼吸系统疾病患者死亡的天气类型可以分为6种,冷空气活动引起的气温低和气温日较差大是导致冬半年呼吸系统疾病患者发病、病情加重或死亡的主要原因.

影响碧螺春茶叶采摘的天气类型分析

不同天气类型对碧螺春茶的采摘、品质有明显影响。本文利用苏州市吴中区1999-2008年的2-4月气候资料和相应时段内的洞庭碧螺春茶生产调查资料,采用统计分析方法,确定了影响碧螺春茶开采日期、品质的主要气象因子是温度和降水,并对影响碧螺春茶开采期及品质的天气类型进行分析,得出不利的天气类型概括为温度先低后高型和温度偏高、倒春寒严重型;有利天气类型概括为春温平稳晴雨相间型。研究结果可为今后进一步开展茶叶生产的专业气象服务提供科学依据。

考虑天气类型和相似日的IWPA-LSSVM光伏发电功率预测

为了提高光伏发电功率预测精度,根据不同天气类型下光伏输出功率特点,确定光伏发电功率预测模型的输入量。针对狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)缺陷,对狼群游走位置和奔袭步长进行改进,得到改进狼群算法(improved wolf pack algorithm,IWPA),并通过IWPA对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,lSSVM)进行优化,建立了考虑天气类型和相似日的IWPA-LSSVM光伏发电功率预测模型。采用不同天气类型下的光伏发电功率数据进行仿真,结果表明:无论是晴天、多云还是阴雨天气,所提方法预测精度更高,回归拟合时的误差波动更小。