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安徽省太阳总辐射参数化模型的适用性研究 总被引:4,自引:0,他引:4
为了获得适用于安徽省的最优太阳辐射参数化估算模型,利用安徽省及其周边10个辐射台站1961—2012年长时间序列的太阳辐射资料和日照时数资料,对比分析多种太阳辐射估算模型在安徽省的计算精度。结果表明:基于安徽及其周边地区辐射实测资料修正的太阳辐射模型相较于其他6种参数化方法,误差最小,估算效果最好,在安徽最为适用。合肥站和屯溪站基于安徽修正模型的逐月平均太阳辐射估计值与对应时段的实测平均值吻合程度较好,2站的平均绝对相对误差分别不超过2.0%和3.5%,精度较高。研究结果为安徽省开展太阳能资源评估提供了科学基础。 相似文献
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安徽省寒露风初日的时空分布特征及气候趋势预测 总被引:3,自引:2,他引:1
利用安徽省沿江江南日平均气温资料,统计分析了安徽省寒露风初日的时空分布特征及其与9月气温的联系,在此基础上,利用逐步回归法构建基于前期物理因子的区域寒露风初日趋势预测模型。结果表明:气候平均态下,寒露风初日江南早于沿江,沿江东部早于西部,1981—2010 年相对1961—1990 年寒露风初日平均值明显推迟2~3 天;在气候变暖背景下,1961—2013 年沿江江南大部地区寒露风初日呈现推迟趋势,其中沿江东部最为显著,其次是江南东部和南部,再次是江南北部。寒露风初日与9 月平均气温不论是气候平均态和多年变化趋势的空间分布型,还是两者在1961—2013 年的时间演变特征均十分一致,为利用9 月平均气温趋势预测寒露风初日趋势提供科学依据。1961—2013 年区域寒露风初日虽然趋于推迟,但仍会出现异常偏早的情况。构建了基于前期物理因子的区域寒露风初日趋势预测模型,该预测模型不论在1981—2010 年交叉检验时段,还是在2011—2013 年独立检验时段,对于寒露风初日趋势的预测正确率明显优于目前业务上直接利用9 月平均气温距平符号的趋势预测方法。 相似文献