英山茗茶生长发育及产量要素的气象影响分析

利用2013—2021年英山国家气象站的气象数据,以英山茶叶为研究对象,选取长冲茶厂为观测区域,重点分析英山茗茶不同轮次茶生育期及产量因素指标变化特征,运用相关分析及显著性检验探讨不同生育期气象要素与产量的相关性。结果表明,不同轮次茶的生育期持续时间为首轮茶>三轮茶>二轮茶。芽密度、平均百芽重和理论鲜叶产量均是三轮茶>二轮茶>首轮茶,实际鲜叶产量则是二轮茶>三轮茶>首轮茶。英山不同轮次茶关键生育期的平均气温和相对湿度均为三轮茶>二轮茶>首轮茶,降水量为三轮茶>首轮茶>二轮茶,日照时数为二轮茶>首轮茶>三轮茶,雾日日数达到50%,满足茶树生长的适生条件。首轮茶的降水量、相对湿度、气温、日照时数随年际变化均呈下降趋势;二轮茶的降水量、相对湿度、日照时数随年际变化均呈下降趋势,而平均气温呈上升趋势;三轮茶的降水量和气温随年际变化均呈上升趋势,而相对湿度和日照时数均呈下降趋势。通过相关分析发现,气温是影响茶叶生长发育产量和品质的首要气象因子,其次是降水量和相对湿度,而日照则起相反作用。

精细化气象因子对短期电力负荷预测的影响研究

为分析电力负荷变化特征与气象要素的关系,定量解析气象因子对电力负荷预测的主要贡献,该文以华中电网某地区为研究对象,预报因子选用电力负荷和精细化气象数据,依据逐步回归和BP神经网络模型建立滚动预报模型.通过研究发现:当日负荷除与历史负荷有较好的相关关系外,当日温度与前一日温度对负荷也有较大的影响.气象因子在逐步回归和神经网络预测方法中对负荷预测准确率的提升均有正的贡献,贡献率分别为0.28%~17.87%和0.97%~17.78%.尤其是转折天气条件下,精细化气象因子对短期负荷预测的准确率的提升尤为重要.

气象因子对夏季最大电力负荷的敏感性分析

利用2016-2018年武汉夏季(6-9月)逐15 min电力负荷以及同期逐日气象数据,分析最大电力负荷变化特征及与气象因子的相关关系。利用逐步回归和双隐含层BP神经网络算法,建立了武汉夏季最大电力负荷的预测模型。结果表明:平均温度、平均最高温度、平均最低温度与气象电力负荷存在显著的正相关,其次是日照时数。前1 d最大电力负荷与当日最大电力负荷的相关性最好,当日电力负荷对前1 d温度的平均和舒适度指数的变化最为敏感。以历史电力负荷和气象数据为联合预报因子,逐步回归和BP神经网络算法对武汉夏季最大电力负荷具有较好的模拟效果,尤其是对持续高温造成高位运行的最大负荷模拟。当敏感性在10%以内时,逐步回归算法中气象因子正的贡献要小于负的贡献,BP神经网络算法中气象因子正的贡献要高于负的贡献;当敏感性高于10%时,两种算法中气象因子均为正的贡献。

英山茗茶生长发育最佳气象条件分析

基于2013—2020年英山县茶树观测记录年报表、英山国家气象站和自动气象站数据,分析英山茶叶生育期气候特征,并探讨了茶叶产量与相关气象因子的关系。通过研究发现,2013—2020年,当地首轮茶芽膨大期始期最早出现在3月10日(2015年、2016年),最晚出现在3月28日(2020年),平均百芽重9.9~11.9 g,实际鲜叶产量1 155.6~1 502 kg/hm~2;首轮茶芽膨大期平均温度最低为9.2℃,最高为14.4℃;降水量最少为0.4 mm,最多为62.1 mm;日照时数最少为6.3 h,最多为33.8 h;稳定通过10℃的日期基本上出现在3月上旬(2013年、2015年、2017年、2019年、2020年)、中旬(2014年、2016年、2018年)。茶叶生育期内各阶段的平均温度、地面温度、日照时数与产量均呈正相关关系,温度和热量条件对茶叶的影响较大;风速、相对湿度对茶树产量也有一定影响。