基于KZ滤波法的南京市不同站点类型地面O_(3)变化特征与气象因子的关系

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作者 王爱平 高冬冬 《环境污染与防治》 北大核心 2025年第5期78-83,I0005,共7页

利用2020—2022年南京市13个国控站的地面O_(3)浓度数据,结合气象因子,用KZ滤波法进行分解,分析O_(3)浓度变化特征及其与气象因子的关系。结果表明:(1)2020—2022年南京市13个国控站的O_(3)浓度整体呈先下降后上升的趋势,年均值郊区站... 利用2020—2022年南京市13个国控站的地面O_(3)浓度数据,结合气象因子,用KZ滤波法进行分解,分析O_(3)浓度变化特征及其与气象因子的关系。结果表明:(1)2020—2022年南京市13个国控站的O_(3)浓度整体呈先下降后上升的趋势,年均值郊区站点高于城区站点,建筑站点高于植被站点;(2)从长期来看,2021年8月之前气象因子加重O_(3)污染,2021年8月之后气象因子改善O_(3)污染;(3)2020—2022年南京市O_(3)变化趋势受短期分量和季节分量的影响更大,主要的气象影响因子是太阳辐射量、温度、气压和纬向风速等。 展开更多

关键词 KZ滤波法 多元线性回归 O_(3) 气象因子

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基于信息量法的地质灾害气象风险预警:以青海省湟水流域为例

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作者 杨成龙 赵健赟 +2 位作者 许长军 陈风 侯月迪 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第21期8805-8813,共9页

研究降雨与区域地质灾害风险的关系,构建湟水流域地质灾害气象预警模型,为该流域地质灾害预警工作提供参考。以青海省湟水流域为例,利用信息量法进行地质灾害易发性评价,采用皮尔逊相关系数对各因子进行独立性检验并利用受试者特征曲线(... 研究降雨与区域地质灾害风险的关系,构建湟水流域地质灾害气象预警模型,为该流域地质灾害预警工作提供参考。以青海省湟水流域为例,利用信息量法进行地质灾害易发性评价,采用皮尔逊相关系数对各因子进行独立性检验并利用受试者特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)与曲线下的面积(area under curve,AUC)对评价结果进行精度评定;结合降雨资料,利用逻辑回归方法建立地质-降雨耦合模型开展地质灾害气象风险预警,并进行验证。结果表明:湟水流域地质灾害的极高易发区与高易发区主要分布在河谷平原地带及其各级支流中下游两侧,该区域是地质灾害多发区;对易发性评价结果进行精度评定,AUC为0.785;地质-降雨耦合预警模型中的易发性值、当日降雨量、前1 d降雨量、前2 d降雨量及前3 d降雨量对灾害的影响均为正值,模型对地质灾害发生的预测准确率为84.2%,AUC为0.864;基于2020年8月29日湟水流域发生的5起典型地质灾害,对建立的地质-降雨耦合模型进行验证,发现以地质-降雨耦合模型预警,4起地质灾害达到一级预警等级,另外1起达到二级预警等级;结合预警雨量阈值,利用该模型实现对2024年9月5日红崖沟村山体滑坡的预警。可见所构建的湟水流域地质灾害气象预警模型预警效果良好,预测准确率较高,能为相关部门提供防灾减灾参考。 展开更多

关键词 地质灾害 风险预警 气象 信息量法 逻辑回归 湟水流域

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基于物理统计方法的丹江口水库月入库径流预报 被引量：14

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作者 冯小冲 王银堂 +1 位作者 刘勇 胡庆芳 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期242-247,共6页

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... 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. 展开更多

关键词 月径流量 径流预报 气象因子 逐步回归法 丹江口水库

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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 被引量：28

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作者 张玮 郭胜利 +1 位作者 申付振 罗琦 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第4期124-129,共6页

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_... 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。 展开更多

关键词 颗粒物 污染特征 气象因子 逐步回归法 拟合

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基于贝叶斯模型平均法的森林火灾预测模型构建研究--以云南省大理州为例 被引量：10

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作者 白海峰 刘晓东 +1 位作者 牛树奎 何亚东 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期44-52,共9页

【目的】本文基于贝叶斯模型平均法,结合二项逻辑斯蒂回归模型,构建云南省大理州森林火灾发生预测模型,以期提高林火预测精度,为研究地区林火管理提供技术支持。【方法】利用2000-2013年大理州林火数据及对应的气象数据,分别运用二项逻... 【目的】本文基于贝叶斯模型平均法,结合二项逻辑斯蒂回归模型,构建云南省大理州森林火灾发生预测模型,以期提高林火预测精度,为研究地区林火管理提供技术支持。【方法】利用2000-2013年大理州林火数据及对应的气象数据,分别运用二项逻辑斯蒂回归模型和贝叶斯模型平均法,对该地区森林火灾对气象因子的响应进行实证分析。二项逻辑斯蒂回归模型为单一模型,建模前通过对各解释变量进行多重共线性检验,剔除有显著共线性的解释变量,然后通过逐步回归法,筛选最终变量并进行参数拟合。贝叶斯平均模型为组合模型,基于贝叶斯模型平均法建模时,采用奥卡姆窗的方法来适当调整模型空间,并以5个最优模型的后验概率作为权重进行加权建模。将全样本数据随机分成80%的训练样本和20%的测试样本,基于训练样本建立模型,对测试样本进行预测,通过对比观测值和预测值计算模型的准确率。【结果】通过二项逻辑斯蒂模型拟合,优度为0.783,预测精度为0.718。通过贝叶斯平均模型拟合,优度为0.868,预测精度为0.807。2个模型预测结果对比显示,在训练集中,贝叶斯平均模型的预测准确率比二项逻辑斯蒂回归模型高9.3%;在测试集中,贝叶斯平均模型的预测准确率比二项逻辑斯蒂回归模型高8.9%。【结论】在基于气象因子的大理州林火发生预测模型构建研究中,贝叶斯平均模型的拟合优度和预测精度均高于二项逻辑斯蒂模型,表明贝叶斯模型平均法具有一定的现实应用意义,可用于提高研究地区林火预测精度,有利于森林火灾的决策管理。 展开更多

关键词 大理州 森林火灾 气象因子 贝叶斯模型平均法 逻辑斯蒂回归

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三种方法对森林地表可燃物含水率的预测评价 被引量：17

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作者 刘昕 邸雪颖 《森林工程》 2013年第2期8-13,20,共7页

森林地表可燃物的含水率是判定林火是否能够发生以及火势蔓延速度的最基本指标,如何准确地预测含水率对预测林火的发生以及火灾的扑救防范工作有着重大意义。本文着重从3个主要研究方法阐述可燃物含水率预测的研究进展:遥感估测法;平衡... 森林地表可燃物的含水率是判定林火是否能够发生以及火势蔓延速度的最基本指标,如何准确地预测含水率对预测林火的发生以及火灾的扑救防范工作有着重大意义。本文着重从3个主要研究方法阐述可燃物含水率预测的研究进展:遥感估测法;平衡含水率法;气象要素回归法。分析表明:遥感估测法较适用于大尺度、高植被覆盖率的区域,预测精度尚达不到平衡含水率法以及气象回归法估算的水准;平衡含水率的预测模型理论可行,实际应用中能达到很好效果,但对平衡含水率以及时滞的研究仍处于发展阶段;气象要素回归法针对特定区域可燃物含水率预测准确,但不能应用到大尺度上;结合平衡含水率法和气象要素回归法的半物理半经验模型能够较好的预测可燃物含水率。 展开更多

关键词 可燃物含水率 遥感估测法 平衡含水率法 气象要素回归法

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基于温湿效应的日用电量分段方法与预测效果初探 被引量：8

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作者 兰辉 于佳卉 +4 位作者 曹经福 刘玉坤 孙玫玲 郭玲 熊明明 《气象》 CSCD 北大核心 2021年第7期872-879,共8页

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... 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。 展开更多

关键词 用电量 气象因子 门限回归模型 “U”型分段 “V”型分段

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滹沱河流域汛期气温、降雨及径流变化特征分析 被引量：7

8

作者 陈雪晴 梁忠民 王军 《水电能源科学》 北大核心 2014年第2期7-10,30,共5页

分析汛期水文气象等要素的变化特征对认识流域水资源演变规律非常重要。选取滹沱河流域1958~2004年的水文气象数据，采用线性趋势回归检验法、滑动秩和法及Morlet小波分析法分别对汛期水文气象要素序列的趋势、突变及周期性进行分析，... 分析汛期水文气象等要素的变化特征对认识流域水资源演变规律非常重要。选取滹沱河流域1958~2004年的水文气象数据，采用线性趋势回归检验法、滑动秩和法及Morlet小波分析法分别对汛期水文气象要素序列的趋势、突变及周期性进行分析，并基于Surfer 9软件分析了降雨变异前后空间分布的变化情况。结果表明，滹沱河流域汛期月平均气温呈升高趋势，而降雨及洪量则呈下降趋势；气温、降雨和洪量序列均存在突变现象，变异点大致出现在1980年前后；变异后流域平均降雨量明显减少，且变异前后降雨空间分布也存在明显差异，变异前降雨在流域空间上更为集中，更易形成洪水过程，变异后滹沱河流域洪涝灾害发生可能性有所降低。 展开更多

关键词 滹沱河流域 线性趋势回归检验法 秩和法 MORLET小波分析 水文气象要素

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基于典型气象周的GRNN光伏发电量预测模型 被引量：26

9

作者 卞海红 孙健硕 《电力工程技术》 北大核心 2021年第5期94-99,共6页

由于光伏发电量具有波动性,且现有的光伏发电量预测技术存在气象因素考虑不全面、特征提取不充分等问题,为提高光伏发电量预测精度,文中提出一种改进的典型气象年方法(TMY Method)生成典型气象年数据,并结合广义回归神经网络(GRNN)进行... 由于光伏发电量具有波动性,且现有的光伏发电量预测技术存在气象因素考虑不全面、特征提取不充分等问题,为提高光伏发电量预测精度,文中提出一种改进的典型气象年方法(TMY Method)生成典型气象年数据,并结合广义回归神经网络(GRNN)进行光伏发电量预测。首先,选择6种历史气象指标,利用Finkelstein-Schafer统计方法选择典型气象周,并生成典型气象年数据;然后,使用因子分析法对会影响光伏发电量的气象指标进行筛选,对筛选出的气象指标和日光伏发电量进行标准化处理后,将其作为GRNN模型的初始输入量,得到预测日的光伏发电量;最后,利用江苏省南京市的历史气象数据及日发电量数据对所设计的模型进行训练和预测。结果表明,与标准TMY Method-GRNN预测方法相比,文中所提预测方法有较好的预测性能。 展开更多

关键词 典型气象年 广义回归神经网络(GRNN) 改进的典型气象年方法(TMY method) 因子分析法 光伏发电量预测 气象指标

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直接估计法预测不同层凋落物含水率的适用性分析 被引量：5

10

作者 张运林 向敏 丁波 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期9-19,共11页

【目的】森林不同层凋落物的含水率决定了林火垂直蔓延和地下火发生的可能性,建立不同层凋落物含水率预测模型具有重要意义。直接估计法作为目前应用最广的枯落物含水率预测方法,使用该方法预测不同层凋落物的含水率,并对其适用性进行分... 【目的】森林不同层凋落物的含水率决定了林火垂直蔓延和地下火发生的可能性,建立不同层凋落物含水率预测模型具有重要意义。直接估计法作为目前应用最广的枯落物含水率预测方法,使用该方法预测不同层凋落物的含水率,并对其适用性进行分析,对凋落物含水率研究具有重要意义。【方法】以蒙古栎-红松混交林和白桦林下4层凋落物为研究对象,在春季防火期内以日为步长监测其水分动态变化情况,并使用直接估计法建立预测模型,分析该方法的适用性。【结果】1)蒙古栎-红松混交林和白桦林的OLn层和OLv层凋落物含水率并没有显著差异,而白桦林内OF层和OH层的凋落物含水率显著高于蒙古栎-红松混交林;2)两个林分内OLn层凋落物含水率动态变化与Olv层、OF层的含水率变化具有相关性,而与OH层不相关。OLn层和OLv层凋落物含水率动态变化与空气温度都不相关,与相对湿度、风速和降雨具有相关性,且随着距离采样时间的越长,相关性逐渐减弱;3)对于蒙古栎-红松混交林,4层凋落物不同含水率预测模型误差没有显著差异,但表层凋落物使用Nelson模型效果较好,而下层凋落物使用气象要素回归模型较好,Simard模型对于各层凋落物含水率预测均不适用。对于白桦林,气象要素回归模型预测效果优于直接估计法,但与Nelson模型都没有显著差异,随着距离表面越远,直接估计法预测凋落物含水率越不适用。【结论】在今后的研究中,应该对直接估计法中关键参数:平衡含水率和时滞等进行校正,提高直接估计法进行不同层凋落物含水率的预测精度,对凋落物含水率研究和森林火险预报具有重要意义。 展开更多

关键词 凋落物 含水率 直接估计法 气象要素回归法

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步长对白栎和马尾松凋落物含水率预测精度的影响 被引量：1

11

作者 武广源 田玲玲 +1 位作者 张运林 刘璐 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期84-92,99,共10页

【目的】凋落物含水率的高低,决定林火发生的可能性和火行为指标,对预测森林火险具有十分重要的意义。缩短预测步长是提高含水率预测精度的重要途径,但步长过小,则会耗费大量人力物力。因此,选择合适的步长来预测凋落物的含水率,对于研... 【目的】凋落物含水率的高低,决定林火发生的可能性和火行为指标,对预测森林火险具有十分重要的意义。缩短预测步长是提高含水率预测精度的重要途径,但步长过小,则会耗费大量人力物力。因此,选择合适的步长来预测凋落物的含水率,对于研究步长对预测凋落物含水率的准确度是必不可少的。【方法】本研究以西南林区常见的阔叶树白栎和针叶树马尾松为研究对象,在森林防火期以1 h为间隔监测凋落物含水率,得到不同的步长含水率变化情况,对变化情况的影响因子进行分析,选择气象要素回归法和直接估计法建立预测模型,确定最适宜的步长预测含水率。【结果】1)监测步长低于4 h时,基本能够反映凋落物含水率日动态变化情况。2)随着采样时间延长,空气温度和相对湿度与凋落物含水率的相关性先增加后下降。白栎凋落物含水率动态变化主要受空气温湿度的影响,而马尾松凋落物含水率的变化则主要受风速的影响。3)对于气象要素回归法,两种不同类型的凋落物选择不同步长时的含水率预测精度都没有显著差异;对于直接估计法,白栎凋落物含水率以1 h为步长时预测精度显著高于其他步长,而不同步长对马尾松凋落物则没有显著影响。【结论】本研究得到的步长适用于西南林区典型凋落物含水率预测,有利于理解凋落物含水率动态变化,对构建凋落物含水率预测模型和火险预测具有重要的现实意义。 展开更多

关键词 凋落物 含水率 步长 直接估计法 气象要素回归法

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基于逐步回归法和BP神经网络模型的苹果产量预测 被引量：6

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作者 田东霞 曹久才 《现代农业科技》 2022年第14期131-133,142,共4页

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... 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。 展开更多

关键词 逐步回归法 BP神经网络 气象因子 苹果产量预测

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