基于卷积神经网络算法的金华地区高山气象观测站逐时气温预报订正

受地貌和气候条件影响,智能网格气温预报产品的预报结果,在复杂地形山区易出现误差。通过人工订正关键点降低误差,存在较大主观性,预报精度有限,难以满足精细化气象服务需求。神经网络算法能够大幅提升预报精度,然而这种方法在气温逐时波动小的平原地区应用较多,在气温波动大的山区鲜有应用。本文以浙江金华山区为研究区域,基于浙江省智能网格温度预报产品以及同时段高山气象观测站逐时气温观测数据,采用卷积神经网络算法,实现关键点气温逐时预报订正。研究结果表明:(1)小时尺度上,订正后各站点的气温均方根误差均显著减小,由订正前3℃~7℃减小至订正后2℃~3℃,订正后的预测结果更加准确,订正效果符合预期。(2)月尺度上,相较智能网格原始气温预报数据,该模型预报结果准确率也明显提升,订正后月平均气温准确率提高了33.18%~46.86%,其中准确率6月最高。(3)相较人工订正的方式,该模型对山地气温预报的订正能力更稳定,模型的两项关键指标(平均绝对误差和2℃预报准确率)均接近或超过同时段浙江省天气预报质量检验平台气温业务指标。该研究结果满足金华地区高山气象观测站对于气温预报产品的业务可用性需求,可为精细化山区气象服务提供数据支撑。

基于WRF和随机森林的臭氧短期预报模型研究——以青岛为例

本研究以青岛市为例,基于WRF模式预报与随机森林方法,利用2022年9月9个站点的预报与实况数据进行了气象要素预报的订正,回代气象要素订正数据并加入静态数据建立了O_(3)浓度的短期预报模型,实现了每个站点预报时效为7 d、时间分辨率为1 h的预报,对气象要素订正与O_(3)预报效果进行评估与分析。结果表明,气象要素2 m气温、地面气压、2 m相对湿度、10 m风速均有不同程度的订正,尤其是地面气压与10 m风速订正效果明显;O_(3)浓度预报模型有良好的预报效果,RMSE较WRF预报减少了22.1%,站点预报误差均有改善且大部分效果明显。

基于改进SLIQ算法的用户侧短期负荷时间序列预测模型

配电网净负荷需求较大,环境敏感度高,短期负荷预测可靠性较差,由此,研究基于改进SLIQ算法的用户侧短期负荷时间序列预测模型。采用SLIQ算法,分类处理包含气候变化的海量负荷数据,分析用户侧需求响应的不确定性,将分类后的数据和用户需求响应率输入基于时间序列的组合预测模型,初步预测用户侧短期负荷结果;利用S型函数的神经网络模型,改进SLIQ算法求解过程,采用梯度搜索学习的方式,修正S型激发函数计算误差,调整用户侧需求响应的不确定性,输出用户侧短期负荷预测结果。测试结果显示,该模型结合气象条件因素后,完成历史负荷数据分类的可行性较高,日负荷预测准确率和拟合系数结果分别在0.95和0.94以上,能够可靠完成用户侧负荷预测。

基于温控负荷参与的多虚拟电厂联合调度研究

空调等温控负荷在虚拟电厂(VPP)的优化调度中起着至关重要的作用。针对VPP中新能源功率输出不稳定问题,提出了基于温控负荷参与的多VPP联合调度策略。首先,研究了温控负荷聚合模型,构建了多VPP分布式能源协调互补的联合调度框架,在日前阶段根据预测数据制定联合调度计划,多VPP管理中心对各VPP进行多能互补。其次,在日前阶段引入考虑用户意愿度的温控负荷模型,在日内阶段根据短期预测数据对调度计划进行滚动修正,减少新能源功率输出波动带来的供需偏差。最后,通过MATLAB调用Cplex仿真分析,验证了多VPP联合优化调度策略不仅保证了供电可靠性,还有效减少了预测偏差带来的补偿费用。

基于误差权重的乡镇温度订正预报研究

使用2018-01-01-2022-05-22修水县共15个代表站点逐日日最高气温、日最低气温实况,以及江西省智能网格预报系统、CMA-GFS、CMA-SH9、ECMWF、JMA等模式高低温预报数据,在分析各模式预报误差的基础上,使用基于平均绝对误差权重的多模式集成订正方法对24 h和48 h高低温预报作出订正。结果表明:基于误差权重的订正方法适用于绝大多数站点,对最低气温的订正效果较好;有13个站点24 h最低气温的订正效果优于其他模式,其中溪口站预报准确率优于CMA-SH9模式的比例达5.9%;有10个站点48 h最低气温的订正效果优于其他模式,其中溪口站预报准确率优于CMA-SH9模式的比例达10.19%;最高气温订正效果优于最低气温,有14个站点24 h最高气温的订正效果优于其他模式,其中黄港站预报准确率优于江西省智能网格预报系统的比例达21.45%;所有站点48 h最高气温的订正效果均优于其他模式,其中余塅站预报准确率优于江西省智能网格预报系统的比例达23.05%。

基于改进U-Net模型的次季节降水预报订正

针对现有次季节降水预报误差较大的问题,提出基于改进的U-Net模型的次季节降水预报订正方法.首先,通过指数变换,将非正态分布的降水预报数据变换到正态分布;其次,结合残差连接和通道注意力改进U-Net模型,用于订正模式预报结果,生成订正后的降水概率预报;最后,通过损失函数加权提高强降水预报性能.实验结果表明,订正结果相较于原始预报误差明显降低,CRPS降低了14%,概率预报的采样均值在10 mm日降水量阈值的TS评分提升48%.

跨国经营企业披露了更多业绩预告修正公告吗?

基于中国企业跨国经营的风险效应理论,文章以2007—2018年中国A股上市公司为样本,探讨跨国经营企业的业绩预告修正行为、动机及经济后果。研究发现,跨国经营企业对外披露业绩预告修正公告的概率与频率会显著增加。跨国经营企业披露业绩预告修正公告的目的在于提高业绩预告准确度,排除了跨国经营企业基于信息操纵与股价操纵动机、政策监管刚性与外部监督压力披露业绩预告修正公告的替代性假说。机制检验表明,跨国经营引发的产品市场风险、股价波动风险与海外诉讼风险,是促使上市公司增加业绩预告修正进而实现风险防范的重要原因。经济后果分析发现:(1)跨国经营企业增加业绩预告修正提高了分析师盈利预测准确度;(2)审计师确实因为跨国经营企业披露业绩预告修正公告投入了更多审计工作时长,但却并没有因此发表更多非标准无保留审计意见;(3)跨国经营企业增加业绩预告修正能够抑制投资者噪音交易,增加股价信息含量。文章研究结论对于引导资本市场正确、客观、理性认识跨国经营企业业绩预告修正行为具有实践意义。

新《证券法》的信息效应——基于业绩预告的证据

《证券法》是上市公司提供高质量信息的制度性保障。利用2018—2021年中国A股上市公司季度数据,以新《证券法》修订为契机,研究法律基础建设对信息披露的影响。结果发现:新《证券法》的适用显著增强了资本市场对业绩预告的反应,提高了上市公司业绩预告的信息质量,经过多重稳健性检验后该结论依然不变;新《证券法》的信息效应受业绩预告性质和执法力度的影响,且通过影响投资者法律意识来实现威慑效应;新《证券法》适用后,管理层业绩预告信息质量显著高于分析师预测,定量业绩预告信息质量显著高于定性业绩预告。研究结论从法律角度为资本市场全面深化改革提供了启示。

2022年南宁市“龙舟水”暴雨期间模式对比及订正技巧

2022年广西出现1960年以来最强“龙舟水”,但同期南宁市降雨分布不均,暴雨预报空漏报较多。因此,有必要对2022年“龙舟水”期间南宁市暴雨过程的数值模式与实况降水进行对比分析,总结各模式对“龙舟水”暴雨的预报能力;并通过分析雷达回波、物理量等资料以提高预报员订正技巧。结果表明,中尺度模式对暖区或沿海地形的暴雨有一定预报能力,但需注意消空;南宁暴雨漏报的原因主要是忽视了触发机制、高低层系统相互作用和降雨发生机制,空报的原因主要与数值预报的影响系统预报偏差有关;“龙舟水”期间南宁暴雨的雷达回波路径主要有四种,预判回波源地和移动路径对暴雨落区的短期预报有一定的帮助;“龙舟水”期间南宁市上空不稳定能量及水汽条件较好,应加强触发机制的分析。

冬季黔北境内云贵准静止锋影响下最高气温预报订正方法研究

为探索静止锋位于遵义上空不同位置时,各城镇精细化预报考核站点当日高温的规律,通过普查2009—2020年12月—次年2月的14时、17时地面天气图,并结合探空资料、卫星云图等资料,筛选出云贵准静止锋(以下简称静止锋)位于遵义境内时的所有个例,分型统计不同类型个例对应的白天最高温、EC 2 m温度预报数据,EC细网格850 hPa温度,计算不同温度预报方法下的准确率,并分析是否可继续订正。结果表明:(1)离锋面越远,温度的预报准确率越高,基于客观预报方法的可订正性越强,实际业务中可以参考文中分析得到的各站点数据。(2)当静止锋呈Ⅰ_(1)型时,遵义市西部站点用EC预报当日20时的850 hPa温度(以下简称850 hPa温度预报方法)准确率较高,北部、东部站点可用EC 2 m最高温度进行订正(以下简称2 m温度订正方法)。(3)当静止锋呈Ⅰ_(2)型时,可以同时参考850 hPa温度预报方法和2 m温度订正方法,订正后准确率高。(4)当静止锋为Ⅱ2型时,对于离锋面较远的东部、南部可着重使用2 m温度订正方法。

基于最优训练期的风力预报小时级订正释用方法

基于2012—2021年浙江省自动气象站逐日10 min测风资料和2020-2021年浙江省气象局Fruit细网格产品,对比了线性回归、加权误差、平均误差3种最优训练期模型,分析了指标站点最大风速与极大风速关系。结果表明:加权误差法和平均误差法的订正效果明显优于线性回归法,平均误差法的业务应用效果最好,2h、4h、10h分别为11~12h、13h、14~72h预报时效的大概率最优训练期;最大风速与极大风速以一元线性关系为主,且阵性系数与地形、下垫面、天气系统等有关;基于最优训练期的风力预报小时级订正释用方法能有效提高客观风力预报的准确度、精细度,与实际业务中惯用的人工经验方法相比,各站点的修正率为9%~34%,订正释用方法优于人工经验,因此实际业务应用价值更好。

基于BP神经网络的南通机场风速预报模型

本文利用2016—2021年南通兴东机场整点报文数据,采用BP人工神经网络建立南通机场风速预报模型,将南通机场风速进行分级,并进行6 h和24 h模拟预报,以期对南通机场风速分级预报数值进行修订并讨论风速分级预报的准确率。结果如下:当风为1级、2级风时,风速无须修订;3级风时,6 h预报风速可修订增加0.6 m/s,24 h可修订增加3.8 m/s;而4级风时,6 h预报风速和24 h预报风速则分别修订增加1.0 m/s和4.8 m/s。利用2020年样本资料进行检验,在预报风速数值分级修订后,准确率结果如下:对民航安全运行有影响的4级风6 h准确率为66%,24 h为64%。再利用模型对2021年12月进行试预报可得:4级风6 h准确率为75%,24 h为73%。上述结果表明,该神经网络模型可以为南通机场风速预报提供一定的依据。

信息源、信息搜寻与市场吸收效率——基于证券分析师盈利预测修正的经验证据

文章研究了证券分析师盈利预测修正的信息源和信息含量以及市场对盈利预测修正所含信息的吸收效率。研究发现,证券分析师在进行盈利预测修正时不仅考虑了两次预测之间已为投资者所知的公开信息,而且能够为市场提供公司层面的增量信息,提高市场的定价效率。进一步的研究还发现,投资者对分析师盈利预测修正的反应与其调整的幅度呈正相关,同时他们还关注分析师作出盈利预测修正时的信息来源,当分析师在年报公布期间进行修正时,市场的反应要更为强烈。此外,研究结果也表明,投资者并没有及时地吸收分析师盈利预测修正所含的信息,即市场对盈利预测修正的反应存在着漂移的现象。

各态遍历假说及其在可持续发展研究中的应用

可持续发展作为一门新兴的交叉学科 ,在其理论体系和方法体系的构建过程中 ,综合应用、借鉴了其它诸多自然学科与社会学科的概念、思想、原理和方法 ,它构成可持续发展这门学科在当前研究阶段的特色。本文以“各态遍历假说”为例 ,表述了该假说在可持续发展学科领域的内涵。依据“各态遍历假说” ,提出可持续发展公理存在理论“破缺” ,并对其进行修正。对环境库兹涅茨倒“U”型曲线 (EKC)予以综合表述 ,应用该假说提出了对发展中国家生态环境质量根本好转“临界点”进行理论预测的方法 ,并对中国生态环境质量实现根本好转的“临界点”进行初步估算。

基于气象数值模式的风电功率预测系统

基于高分辨率中尺度气象模式,利用卡尔曼滤波订正技术和经验统计规律订正技术,通过动态加入实时观测资料对数值模式预报风速进行滚动订正,建立基于气象数值模式的风电功率预测系统,开展风电场未来72h风速及风电功率预测。利用该系统在上海崇明风电场进行为期两个月的预报试验,结果表明:数值模式预报风速与观测值之间的误差随着预报时效增长逐渐加大,并在不同时段模式的系统误差分布规律也有所差别,模式预报风速与误差之间有一定的统计关系。经过滚动订正预报模型订正后,预报发电量误差比模式本身预报发电量误差明显减小,风速及发电功率预报质量明显提高。

珠江口近海海域海浪预报方法研究

根据珠江口近海海域的风区和水深等特点,将该海域划分为4个区域,结合港口规范方法、SMB方法、适用于深浅水的风浪要素计算方法、原苏联预报模式以及莆田海堤试验站方法等5种风浪经验预报模式,对该海域2004～2005年的风浪进行后报、检验和订正,总结出对应不同区域最适合的风浪预报方法。

业绩预告修正信息质量的实证研究——基于上市公司2007～2009年业绩预告修正的分析

本文利用2007～2009年沪深两市A股上市公司业绩预告修正数据,实证检验了业绩预告修正信息的可靠性。研究发现,预告修正过程中存在盈余管理,原预告坏消息的公司会在预告之后主动修正预告,盈余管理与业绩修正方向相同,而原预告好消息的公司进行的预告修正是被动的,盈余管理的方向与预告修正的方向相反。另外,资产重组和债务重组是业绩预告修正公司常用的调高盈余的手段。

多情景下的电能替代潜力分析

国家电网公司于2013年提出实施"电能替代"战略,力求在终端能源消费环节实现用电能替代散烧煤、直燃油等化石燃料,最终实现能源发展方式的根本转变。为了对未来中长期电能替代发展趋势及潜力进行预测分析,定义电能替代量来量化电能替代潜力,建立了关于电能替代的环境负荷模型。将基于小波神经网络的智能修正预测模型嵌套在分析模型中,并通过脱钩理论模型确定多情景下的多种模型参数,实现对不同情景下终端电能替代量的有效预测。最后,对多种情景下未来中长期终端电能替代潜力进行了预测分析。

管理层会使报告盈余满足自己发布的盈余预测吗?——基于闭区间预测的实证分析

本文以2010~2014年度在沪深两市针对年度净利润发布了闭区间盈余预测的A股上市公司为研究样本,实证考察了管理层使报告盈余满足自己发布的盈余预测的行为。研究发现:管理层会尽力使报告盈余处于闭区间预测的下限与上限之间,即管理层会使报告盈余满足自己发布的盈余预测;当预计本期报告盈余可能低于闭区间预测的下限或高于上限时,管理层会采用应计盈余管理或预测修正,使报告盈余满足自己发布的盈余预测。本文研究结论为考察报告盈余满足管理层盈余预测行为的存在性提供了直接证据,也为监管机构与投资者加深对管理层预测修正和盈余管理行为的理解提供了实证支持。

其他综合收益、管理防御与分析师预测

以2009—2013年A股非金融上市公司为研究对象,基于管理防御视角,研究了其他综合收益(OCI)对分析师预测的有用性。研究发现,分析师盈余预测时更充分反映了正值其他综合收益,对负值其他综合收益反映不足;其他综合收益为负值时,分析师会向下修正预测值,且会造成预测误差;而其他综合收益为正值时,却没有向上修正预测值,也没有导致预测误差。进一步研究发现,相对于管理防御程度高的情况,仅在管理防御程度低时,其他综合收益才对分析师预测有用。