简介:为了探索夏季(6~8月)日气象负荷的最佳分离方式和引起日最大电力负荷波动的主要因子,以及建立预报模型最佳个数,基于北京市2005~2010年逐日最大电力负荷和间期的气象资料,分析了北京地区日最大电力负荷的变化规律,采用不同方法将气象负荷从夏季日最大电力负荷中分离出来,分析北京夏季气象负荷与气温、相对湿度、降水及炎热指数、高温持续日数、炎热日数持续时间、前一日气象负荷等因子之间的关系,并基于2005--2009年夏季逐日气象负荷和其主要影响因子采用逐步回归方法建立日最大电力负荷的预报模型,将2010年夏季北京日最大电力负荷作为预报效果的独立样本检验。结果显示:2005~2010年,北京逐日最大电力负荷具有明显的线性增长趋坍,夏季日最大电力负荷具有显著的星期效应;与去掉逐年夏季日最大电力负荷趋势和夏季平均日最大电力负苘趋势相比,去掉全年逐日最大电力负荷变化趋势的夏季日气象负荷预报模型的拟合能力更优;北京夏季日气象负荷与当日气温的相关系数最高,与前一日气象负荷也关系密切;利用前一日相对气象负荷和当日气缘要素一周逐日分别建立预报模型的拟合和预测效果较好。
简介:支持向量机(SVM)方法是基于统计学理论的一种新的机器学习方法,对解决小样本条件下的非线性问题非常有效。利用2004~2007年南京站的逐日常规观测资料以及同期南京市环境质量监测点的逐日污染物浓度资料,使用SVM分类和回归方法分别建立了南京地区霾日分类预报模型和有霾日14时(北京时间,下同)能见度预报模型。预报试验结果表明:南京地区霾日的SVM分类预报结果,Ts(Threatscores)评分均在0.4以上;而有霾日14时能见度的SVM回归预报结果,按能见度误差范围为±3km算,准确率均达到了86%以上;加入当天08时新资料的订正预报模型,其预报结果优于起始预报模型。二者的预报结果较为满意,可以给实际业务预测提供参考。
简介:在开发利用农业资源中,高山蔬菜、山地瓜果的发展,已成为振兴山区经济、农民致富的一条路子。海岛具有特殊自然条件的农业资源,合理利用这一资源,开发“一优两高”的海岛农业,是一项兴岛、利民发展海岛经济的重要措施。海岛生产西瓜,经济效益远低于渔业,所以无人问津栽培,历来靠大陆供应。本试验就是在海岛资源调查的基础上,探索海岛农业资源开发利用的途径。海岛具有丰富的气候资源。引种西瓜,关键是气候是否适应,水土条件是否利于种植?而气候因素中尤以早期台风灾害是栽培的成败关键。西瓜试验旨在探索合理的栽培季节,趋利避害,争取早播、早熟、早市。本文对西瓜种植的适应性进行分析。
简介:以丹玉39为试验材料,采用盆栽实验方法,研究春玉米25%、35%、45%、55%、65%、75%、85%和95%共8种供水处理条件下的玉米出苗率及玉米根系和叶片对水分胁迫的响应,旨在探索辽宁春玉米播种和出苗期间水分胁迫对玉米出苗及生长发育的影响,分析不同水分胁迫对其影响程度。结果表明:玉米出苗率在中度到重度干旱条件下(〈45%),为不能播种指标;在轻度干旱条件下(55%),为非经济播种指标;在适宜土壤水分条件下(65%—75%),为适宜播种指标;在85%左右时也为适宜播种指标;在偏湿条件下(95%),为可播种指标。玉米出苗期间,水分胁迫对玉米植株和根系的生长发育有较大影响,对根系影响比对植株的影响更显著。