基于气象因子对水位、流量的研究

为研究2020年、2022年高温干旱极端气候条件下,永嘉楠溪江夏、秋两季出现的严重水文干旱现象,利用2001—2020年NECP再分析资料(分辨率2.5°×2.5°)整理分析副热带高压近20 a变化情况;分析(2000—2022年)西太平洋夏季副热带高压形态参数同平均水位的相关性;整理统计分析永嘉石柱水文站水位、流量资料(2000—2022年)及永嘉气象站的气象历史资料(2000—2022年);利用逐步回归分析,发现气候拐点月份(5月、8月)的部分气象要素气候统计值和副热带高压参数对夏、秋两季石柱水文站平均水位预测具有指示意义,可建立回归模型应用与季节平均水位的预测。水位预测模型对今后温州北部地区水资源合理利用与管理提供一定的决策依据。

山东省疟疾高发地区发病率与气象因子的多元逐步回归分析

目的建立气象因子与疟疾发病率之间的回归方程,探索山东省疟疾高发地区气象因子与疟疾流行之间的关系,为控制山东高疟区疫情,实现消除疟疾目标,提供科学依据。方法收集2006-2009年山东高疟区菏泽市月疟疾发病率资料和月平均气温、月降水量、月雨日数和月平均相对湿度气象资料,应用Spearman等级相关分析气象因子与疟疾发病率之间的相关关系,用多元逐步回归建立气象因子与发病率回归方程。结果月雨日数、月降雨量和月平均气温与疟疾发病率有较高的正相关。应用多元逐步回归分析得到的回归方程为:Y'=1.252 6+0.284 4D01+0.018 75P01,R2=0.614 6(D01,P01分别表示当前月及之前1月的平均雨日数和平均降雨量)。结论气象因素能够影响疟疾的流行,尤其雨日数和降雨量,可以依据拟合方程预测山东高疟区疟疾流行趋势。

基于物理统计方法的丹江口水库月入库径流预报

根据丹江口水库逐月入库径流与前一年逐月平均北太平洋海温场、100 hPa和500 hPa高度场以及74项环流特征量的相关关系,从中挑选出若干相关性较高的稳定气象因子作为关键影响因子,利用逐步回归方法建立逐月入库径流预报模型.基于所建立的模型,对丹江口水库1957—2000年逐月入库径流量进行模拟,并对2001—2006年逐月入库径流量进行预报.结果表明,分析得到的关键预报因子具有较好的稳定性,径流预报精度较高,平均预报合格率达到84.7%,可为丹江口水库水资源调度提供依据.

南京地区PM2.5和PM10浓度分布特征及与相关气象条件的关系

利用2014年12月至2015年5月南京市PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度以及天气观测数据,研究南京市颗粒物浓度空间、时间分布特征及其与相关气象因子的关系。研究表明PM_(2.5)和PM_(10)同季节内高度线性相关,时间分布具有明显的季节性差异;PM_(2.5)与风速呈负相关关系,与降雨清除量呈正相关关系;相对湿度达到75%左右时污染最严重。研究首次将其他污染气体和相关气象因子结合起来,用逐步回归法建立PM_(2.5)预测模型,能较好地拟合冬春两季PM_(2.5)变化趋势,较准确地反映南京市PM_(2.5)的污染特征,具有一定的理论和实用价值。

南沙地区软土物理力学性质指标与微结构参数的统计分析

通过土工试验获取了土的物性参数指标,通过电镜扫描测试技术和计算机图像处理技术获取了微结构参数.利用概率论数理统计方法对南沙地区软土宏观物理力学性质指标和微结构参数进行了分析,得出了土性参数经验公式;建立了软土的压缩系数、压缩模量、黏聚力、内摩擦角与微结构参数的4个多元回归方程式,给出了一些有益结论,可为软土工程可靠性分析和软基处理设计提供依据,为南沙软土区的工程建设提供一定参考.

基于逐步回归分析的既有铁路钢桁桥有限元模型修正

提出一种基于逐步回归分析的有限元模型修正方法,根据显著性分析,逐步将显著性高的展开项引入,同时剔除不显著的展开项,保证各展开项都是显著的,然后用回归得到的响应面模型代替初始有限元模型进行迭代修正,达到有限元模型修正的目的。采用该方法对一既有铁路钢桁桥的有限元模型进行修正,并与基于灵敏度的模型修正方法进行比较。修正后有限元模型的频率计算值与实测值吻合,修正后的有限元模型能更准确地反映实际结构的力学性能。该方法可以大幅度减少展开式中的待定系数,具有较高的计算精度和效率。

桂花林场南酸枣全林分直径生长模型的研究

为了给湖北省国营桂花林场南酸枣林分的结构调整和经营管理提供科学、合理的参考依据,利用SPSS中的逐步回归法对湖北省国营桂花林场南酸枣的全林分直径生长过程进行了分析与探讨,结果表明:不论是混交林还是纯林,以林分平均年龄和形状参数为自变量建立的直径生长模型来拟合南酸枣的全林分直径生长过程效果都比较理想,显著性水平均为0.00,检验结果极显著;在林分的整个生长过程中,林分平均年龄整体上表现为正贡献分别为1.26和0.25,但贡献能力有限,形状参数则整体上表现为负贡献分别为-34.74和-19.97,而且贡献能力较强。

广东省冬季逐日最低气温的预报方法

为了能结合数值预报产品做好广东省逐日最低气温的预报,利用1998~2007年冬季（11月~次年2月）美国NCEP/NCAR再分析资料和常规气象观测资料,选取20°~27.5°N,107.5°~117.5°E区域内的海平面气压、850 hPa温度、850 hPa相对湿度、850 hPa纬向风（u）、850 hPa经向风分量（v）和500hPa位势高度等6个要素作为预报因子,以韶关、梅州、广州、阳江、汕头等5个站分别作为广东5个部分的代表站,采用能选取＂最优＂因子的逐步回归方法建立5个代表站的11月~次年2月逐日的最低气温预报方程,并对预报方程进行检验。结果表明：采用逐步回归预报方法建立的广东省5个代表站的逐日最低气温预报方程具有一定的预报能力,但也存在预报结果比实况偏低的不足。

基于温湿效应的日用电量分段方法与预测效果初探

气象条件是影响电力消耗的主要因素之一,是用电量预测模型的基础要素。利用天津市2014—2018年日用电量数据和气象观测数据,分析二者之间关系。发现天津地区日用电量与气温和相对湿度呈“U”型的非线性关系,舒适区与冷却区之间的气温阈值随相对湿度增加向低温一侧明显偏移。基于此,在关系模型中引入相对湿度,利用用电量与温湿度之间的非线性拟合曲线斜率确定舒适区的气温阈值,提出基于温湿效应的日用电量分段新方法。对比发现,该方法对用电量的预测效果有明显提升,线性模型中,较“V”型方法,均方根误差(RMSE)和平均绝对百分误差(MAPE)分别减小1.562 GW·h和0.546%;针对舒适区与冷却区的过渡区域(21.1~26.2℃),较传统“U”型方法,RMSE和MAPE分别减小0.759 GW·h和0.215%,非线性模型中则分别减小0.647 GW·h和0.209%,不同模型中预测提升效果稳定。可见,综合温湿度的“U”型分段方法能够有效提升日用电需求预测精准度。

黄河流域Budyko方程参数n演变规律及其归因研究

基于移动窗口法、多元逐步回归模型、敏感性系数法和贡献评估法,定量分析黄河流域Budyko水热耦合平衡方程中的参数n在黄河流域的变化规律及其与气候变化和人类活动的相关关系。结果表明,参数n在1956—2000年间呈现上升趋势,其变化与降水(P)、人口状况(Pop)、生产总值(GGDP)和有效灌溉面积(Airr)最为相关。其中,参数n的变化对P最为敏感,敏感系数达到1.169,且P的变化抑制了参数n的增加(贡献率为-20.2%);参数n对Pop、GGDP和Airr的敏感性系数分别为0.795、0.038和-0.152,并随人类活动的加剧而上升,其中Pop的增加对参数n增加的贡献最大(128.7%)。

安徽省地质灾害气象风险预警系统方法研究

地质灾害气象风险预警是地质灾害防范的关键环节,对增强灾害防御能力,变被动救灾为主动防灾避灾具有重要意义。本研究采用确定性系数法和基于CF的权重确定方法,计算了各评价单元的潜势度。通过建立多元回归预测模型,将基于潜势度、预报雨量、有效雨量的气象风险预警系统方法应用于安徽省地质灾害气象风险预警工作中,并建立了一套完整的从数据准备、会商分析、预警制作、签批发布,到预警预报结果反馈信息收集的预警预报工作流程,取得了较好的效果。

北京市空气污染与气象条件的关系及其预报

利用北京市2015-2017年逐日、逐小时w(PM2.5)、w(SO2)和w(O3)资料,及同期NCEP/NCAR的高分辨率全球预报系统数值预报产品,计算了相关空气污染气象参数,研究了北京市空气污染物质量浓度与气象条件的关系.采用逐步回归方法,建立了北京市空气污染物w(PM2.5)、w(SO2)和w(O3)的预报方程,并对预报结果进行了检验.结果表明,稳定能量和涡度与w(PM2.5)、w(SO2)以正相关为主,与w(O3)以负相关为主.低层平均风速和边界层厚度与w(PM2.5)、w(SO2)以负相关为主,与w(O3)以正相关为主.地面露点温度与w(PM2.5)、w(SO2)和w(O3)以正相关为主;在优选空气污染气象参数的基础上,利用逐小时空气污染物质量浓度资料和逐步回归方法,筛选了最佳预报因子,建立了北京市逐3 h的0~72 h短期精细化空气污染物质量浓度预报模型,能够拟合w(PM2.5)、w(SO2)和w(O3)随边界层气象条件的变化趋势.

最优钻进组合参数及其计算程序

为地质勘探工作提供一种找到使钻探成本最低的组合参数的计算方法和程序,是促进钻探技术从凭经验打钴走向科学钻进的一种新途径。用试验取得数据,用多项式逐步回归算法建立最优方程,用黄金务割法、复合型法或单纯形法优化组合参数。程序在PC-1500和IBM-PC/XT机上计算。

基于逐步回归法和BP神经网络模型的苹果产量预测

本文通过逐步回归法挑选出4个影响苹果产量的关键气象因子,并运用逐步回归法和BP神经网络建立苹果产量预测模型。通过检验,2种预测模型拟合效果均较好,均能够较好地预测今后苹果的产量趋势。其中BP神经网络模型预测有较高精度,但存在局限性。

The effect of environmental variables on atmospheric corrosion of carbon steel in Shenyang

A study was carried out in order to investigate the effect of contaminants and meteorological variables on the rust layer of carbon steel exposed in Shenyang urban atmosphere. Seven kinds of contaminants and twelve kinds of meteorological parameters were also registered in order to correlate the data with respect to corrosion rate and the stepwise multiple regression analysis was carried out in order to obtain the best regression model. The sum of rainfall time as well as sunshine time and the concentration of H2S could stimulate initial atmospheric corrosion of carbon steel. The initial atmospheric corrosion kinetics of carbon steel was observed to follow the cubic equation. The corrosion products were analyzed by XRD and the transformation of phases in different periods was discussed.

电网冰区分级方法研究

电网冰区等级划分是电网建设的重要环节之一。电网冰区等级划分过低,有可能导致输电线路无法抵御覆冰危害,造成断线甚至倒塔等现象;冰区等级划分过高,会造成线路建设、运维及改造成本升高,导致资源的浪费。为了科学合理地划分电网冰区等级,讨论了5种电网冰区分级方法,包括经验调查法、覆冰数据法、CRREL模型法、气象参量回归法、局地地形-气象影响覆冰等级模型法,以及各种方法的分级步骤和使用特点。