基于组合权重的多模式融合风机气温预测方法

在寒潮天气下山区风机覆冰期预测困难,造成风电功率预测偏差大,而精确的风机气温预测是提升覆冰期预测准确率的关键。由于气温的异质性和波动性,单个模型较难适应不同风电场的气温预测需求,提出一种多模式融合的风机气温预测方法(multi-mode fusion fan temperature prediction method,MMTP),通过AHP-独立性权法-熵值法的组合权重法,集成多种人工智能算法,不仅提高了预测的普适性,还能实现不同模式优势互补。仿真结果表明:该方法能有效地提升气温预测准确率,48 h预报时效内比单一模式预报误差平均降低约8%;采用该方法进行气温订正后,风机覆冰期预报准确率显著提高,覆冰期预报误差减小了3~6 h。

1996-2008年期间活动区与耀斑活动的特征分析

在1996—2008年期间,可见日面共出现3067个活动区,其中活动区面积S满足10μh≤S≤90μh(μh为太阳半球面积的百万分之一)的活动区数量占活动区总数的58.52%,100μh≤S≤490μh的活动区数量占活动区总数的31.43%,而S≥500μh的活动区数量仅约占活动区总数的6%,S≥1000μh的活动区数量仅约占活动区总数的1%,面积为0的活动区约占活动区总数的4%.1996—2008年期间,除面积低于50μh的活动区外,不同面积活动区的数量占该年活动区总数比例的最大值通常都在太阳活动峰年之后,即相对太阳黑子数平滑月均值都有一定的延迟.在1997—2008年期间,至少能够产生一个A级耀斑的活动区数量为1408个,而在此期间,共产生了7706个C级耀斑、1141个M级耀斑和110个X级耀斑.C级耀斑在1~8A波段流量的积分值为22.711 J·m^(-2),M级耀斑在1~8 A波段流量的积分值为29.443 J·m^(-2),X级耀斑在1~8 A波段流量的积分值为36.178 J·m^(-2).第23太阳活动周期间,南半球的耀斑活动比北半球强.

太阳高能粒子事件强度与相关双CME事件关系的两个事例

太阳高能粒子事件常伴随太阳耀斑和日冕物质抛射事件(Coronal Mass Ejections,CME)出现,由于太阳高能粒子事件的关键因素是双CME的相互作用,利用SOHO卫星观测的高能粒子强度、耀斑强度以及CME的相对高度与时间,通过高度与时间拟合得到的速度,分析了2001年4月15日和2005年1月20日的太阳高能粒子事件强度与相关双CME事件的关系,发现这两个太阳高能粒子事件中E≥10 MeV质子的强度与双CME事件无关.因此在这两次太阳高能粒子事件早期,E≥10 MeV质子的强度只与相关太阳耀斑和CME有关.

基于RBF人工神经网络的X级以上太阳耀斑预报研究

采用第23太阳活动周X级以上耀斑的数据,通过回归分析、Gauss拟合和RBF人工神经网络等方法对X级以上耀斑进行预报研究.结果表明,将黑子群的位置、卡灵顿经度、耀斑爆发时间与黑子群达到最大面积的时间关系、每7d黑子群的最大面积、太阳耀斑流量的积分值、CME速度和F10.7射电流量7个预报因子作为参量对RBF人工神经网络预报模型进行训练,训练后建立的RBF模型的输出结果和训练数据的相关系数高达98%,对耀斑强度的预报结果与观测结果的误差在0.5以内,预报模型符合耀斑短期预报的要求.

第23太阳活动周行星际磁场扇形结构对中低纬地磁场的影响

用特征向量分析法对第23太阳活动周天津静海磁场强度水平分量H的时均值进行研究,分析行星际磁场扇形结构的地磁效应(简称扇形效应)对中低纬地磁场H分量日变化的贡献.研究结果表明,中低纬扇形效应为3~11 nT,在太阳活动高年扇形效应达到最大值(约11 nT),低年达到最小值(约3 nT).太阳活动高年扇形效应引起的地磁H分量值变化与太阳活动低年的情况相反,但是扇形效应在夏季对地磁H分量的影响较小.太阳活动高年扇形效应日均值的增减与上升年的相反,与下降年相同,夏季扇形效应平均增量最小且无规律.春、夏和秋三个季节的扇形效应最大值都出现在太阳活动高年,冬季的扇形效应在太阳活动峰年一年后才出现最大值(约11 nT).在太阳活动低年(或高年),当扇形磁场背离(或指向)太阳时,夏季扇形效应白天引起地磁H分量增大(或减小),夜间导致地磁H分量减小(或增大),其他季节全天都会导致地磁H分量减小(或增大).用特征向量推断行星际磁场扇形极性的符合率在春夏秋三个季节高达60%,在冬季为55%.

基于Makkonen结冰增长模型的风力机覆冰预报

基于Makkonen结冰增长模型,优化相对风速计算方法,引入融冰影响因子,并进行气象因子敏感性测试,建立广西风力机覆冰预报模型。利用欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)模式预报资料和风力机参数驱动该模型,对2019年冬季桂北风电场进行逐日预报。预报结果表明:该模型对气温、降水、风速敏感,在适宜的风速下,温度越低,降水越大,覆冰厚度增长越快;48 h时效内对覆冰过程报出率为100%,覆冰起、止时间预报误差分别为3~5 h、6~12 h;72 h时效内覆冰起始时间预报效果稳定、准确率高,对冬季风电调度和防灾减灾有较好的指导意义。实际应用中,风力机停机时间应适当延迟,覆冰结束时间的预报则需进一步优化融冰条件。

变焦距手机镜头的光学设计

手机功能日渐朝着多样化趋势发展,拍照功能作为其中一部分,良好的拍照效果成为人们选择手机的重要因素。本文将利用手机镜头近轴光学理论计算方法确定摄像物镜,分析手机镜头系统结构,最后阐述两种不同镜头设计方法。

智能网格产品在西江流域面雨量预报中的应用检验

为了解基于智能网格降水产品的西江流域面雨量短期预报效果,采用TS评分、漏报率、空报率指标对2019年前汛期(4-6月)和后汛期(7-9月)西江流域20-20时的日面雨量预报进行检验评估。结果表明,汛期各流域TS评分随着面雨量等级增大呈现下降趋势,然而72h内随着预报时效延长,预报效果较为稳定;前汛期东部流域TS评分较西部流域普遍高,而后汛期西部流域的TS评分有所上升;前汛期各级面雨量空报率大于漏报率,而后汛期各级面雨量漏报率较前汛期普遍上升,空报率普遍下降。72h内预报效果受到降水量级因素影响较大,而受到时效延长影响较小;流域预报效果变化可能与西江流域汛期雨带逐渐推进变化有关。

近45 a西江流域汛期暴雨面雨量时空分布特征

利用西江流域122个气象台站1971—2015年汛期逐日降雨量资料,采用泰森多边形法计算西江22个子流域逐日面雨量,然后应用趋势分析、M-K突变检验、合成分析等方法,对西江全流域和子流域汛期年、旬平均暴雨面雨量、日数和强度时空分布特征及趋势变化和突变前后空间分布特征进行分析。结果表明:(1)常年平均暴雨面雨量、日数和强度呈东多(前)西(弱)少的分布,极大值在东部子流域,极小值在西部子流域;暴雨面雨量和日数前汛期多、后汛期少,强度汛初弱、汛中后期强,暴雨日东北部最早开始,西部最早结束,强暴雨区东部最早出现,西南部最迟结束。(2)旬平均暴雨面雨量和日数呈单峰型分布,峰值和次峰值出现在6月上中旬,强度呈波动增减分布,4月上旬最弱,6月中旬最强。(3)近45 a来西江流域暴雨面雨量、日数和强度呈上升趋势,其中强度上升趋势显著;暴雨面雨量、暴雨日数和强度在1992年出现一次明显的突变,突变后,中东部子流域为增加(或增强),西部、南部和北部的部分子流域为减少(或减弱)。

西江流域台风暴雨面雨量分布特征及天气概念模型

通过对1971-2015年登陆华南的台风与西江流域暴雨落区的关联分析,将造成西江流域暴雨的台风按路径分为四类,对每类路径的台风暴雨时空分布特征进行分析研究;通过对台风暴雨典型个例合成分析,建立各类路径台风暴雨天气概念模型。结果表明:(1)西江流域台风暴雨出现在每年6-11月,8月最多,11月最少,6月、9月以Ⅱ类路径为主,7月Ⅱ类、Ⅲ类和Ⅳ类路径较多,8月以Ⅳ类路径为主,10月、11月以Ⅰ类路径为主;(2)Ⅰ类路径台风暴雨集中出现在郁江干流,Ⅱ类路径在黔浔江河段和郁江干流,Ⅲ类路径在红水河河段、黔浔江河段和郁江干流、桂江干流,Ⅳ类路径在红水河河段;(3)Ⅰ、Ⅱ类路径台风暴雨强度最强,范围较大,Ⅲ类路径台风暴雨范围最大,强度较Ⅰ、Ⅱ类稍弱,Ⅳ类路径台风暴雨范围和强度都比其他类型要小(弱)。

激光焊接的等离子体负透镜效应

激光焊接的等离子体负透镜效应，主要是指负透镜效应对激光传输的影响，在实际工作过程中，控制激光焊接的等离子体负透镜效应，找出负透镜效应的影响因素，对于促进焊接工艺手段提升来说，具有重要的意义。本文对激光焊接等离子体负透镜效应的研究，阐述了激光焊接过程的物理本质。