湖北省春季降水低频特征及其与海温的联系

利用1961—2018年湖北省68站逐日降水资料和美国国家海洋和大气管理局(NCEP/NCAR)环流、海温资料,分析了湖北省春季降水低频特征,并讨论了其年际变化与海温的联系。结果表明:(1)湖北省春季降水存在显著的准双周低频周期。春季涝(旱)年,准双周活动活跃(不活跃)。(2)春季印度洋和黑潮海温分别通过影响中低纬、日本海附近不同区域上空的环流,进而影响湖北省春季降水的低频活动。(3)2018年受黑潮海温异常偏暖的影响,日本海附近500 hPa高度场呈正距平,具有明显的低频振荡特征,其后部东南气流和华南上空的西南气流构成了暖切,从而给湖北省带来低频降水,造成当年春季降水准双周活动指数异常。

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。