哈尔滨地区太阳能资源评估及开发利用前景分析
这是一篇关于太阳能开发利用,前景,资源评估,相关分析,影响因子的论文, 主要内容为能源是人类活动和经济发展的物质基础,对经济、社会发展起着不可缺少的推动作用。但是随着世界经济的发展,传统常规能源的大规模开发利用迅速消耗着人类星球上有限的资源,能源消耗大幅增加的同时也带来了严重的环境恶化和气候变化问题,这些已经给人类的可持续发展敲响了警钟。新能源与可再生能源作为清洁、可持续利用的能源,为解决当前日益严重的能源和环境问题提供了重要的途径和手段。其中太阳能资源以储量巨大、分布广泛、无污染等优点,被国际公认为未来最具有竞争力的新能源之一。 本文论述了太阳能资源开发利用的意义、国内外现状及存在的问题和发展趋势。总结了当前哈尔滨太阳资源开发概况及现实中存在的问题,分析了哈尔滨太阳能开发利用的潜力,认为哈尔滨开发利用太阳能资源前景广阔,建议政府重视太阳能资源的开发,加快步伐,制定优惠政策,提高公众意识,并注意引导新技术的开发和应用,多种方式综合开发太阳能资源,促进太阳能产业发展。 本文还运用相关分析和回归分析等数学统计方法,研究了哈尔滨市1961-2010年50年间的太阳辐射资料和气象资料,评估了太阳能资源情况。结果表明,哈尔滨太阳辐射资源丰富稳定,平均年太阳总辐射为4718.7MJ/m2,历年值在4200-6100MJ/m2之间,总体呈下降趋势；月季差别大,由多到少的季节为夏、春、秋、冬,夏季总辐射量是冬季的2倍以上,夏季辐射丰富,冬季偏少,月平均总辐射6月最多(601.8MJ/m2),12月最少(150.7MJ/m2)。 同时还分析了哈尔滨1961-2010年气象资料和太阳辐射资料,对影响哈尔滨总辐射量的气象因子进行了分析比较,研究表明,云量变化(总、低)是影响哈尔滨的太阳辐射的重要因子,尤其是在夏季,具有很好的负相关性；相对湿度也是影响太阳辐射的一个因子,但相关性较弱；气温、气压对太阳辐射的影响不明显。
空冷气象参数分析系统的设计与开发
这是一篇关于空冷,气象,相关分析,设计的论文, 主要内容为工业用水的短缺,已是全球范围内关注的问题。淡水作为一种资源越来越被重视,随着工业用水耗量的增长,导致一些地方的水位下降到危险程度。富煤缺水地区开发能源,采用空冷技术建设火力发电厂,既可节省当地水资源,又可充分利用当地丰富的煤炭资源,符合可持续发展战略。空冷作为电厂的一种冷却方式,是电厂实现节约用水的一种重要途径。建立一个空冷气象参数系统对提高空冷气象参数确定的各环节的工作效率,增强参数选择的合理性和可靠性,提高设计产品的质量具有重要的意义和作用。基于此,针对我院(电力设计院)的工作特点和实际情况,利用程序和数据库开发适合我院的空冷气象参数分析系统,实现空冷气象参数设计的程序化。 空冷气象参数分析系统其主要的工作目标就是合理的提出空冷气象参数分析结果,该系统利用计算机信息技术和网络平台相结合,把设计过程中可实现标准化的设计过程由传统的手工计算转化为软件计算,达到了缩短工作时间,提高工作效率,保证设计计算结果的正确性。 本文以空冷气象参数统计分析方法为依据,结合软件工程相关知识,设计开发了空冷气象参数分析系统。系统主要采用C/S架构,基于Visual Basic语言和Microsoft Access数据库进行开发。本系统以气象数据作为基础数据,首先从基础数据中选择出所需数据,然后通过气象参数模型进行统计分析计算,得出最终分析结果并以表格或图形的形式表达出来。 本文以鲁能准东发电厂工程为例,来验证空冷气象参数分析系统的可行性。首先描述了工程所在地区的自然环境、气候特征、工程区概况、工程所在的气象观测站及资料情况;然后相关分析计算分析了厂址与气象站风、温的相关关系,包括观测期风向、风速、气温的相关性和累年、典型年的相关性。最后通过回归分析将气象站的风、温转化到厂址处的风温,从而为冷空气象分析提供科学依据。 通过数据采集及建库、数据处理及有效性检验、数据转换、相关分析计算、累积频率计算、风玫瑰图的绘制,完成厂址空冷气象参数的系统设计成果,经工程实例检验,该系统的设计与实现,提高了空冷分析的工作效率,可用于今后的空冷气象参数分析,具有一定实用价值。
吉林省连阴雨天气的分析与预报
这是一篇关于连阴雨特征,连阴雨预报,方差分布,极值变化趋势,天气分析,相关分析的论文, 主要内容为本文利用1964-2012年吉林省47个气象观测站的日总云量、日降水量的实况资料,美国NCEP\NCAR资料,国家气候中心74项环流指数资料,结合日数、降水量、云量特征给出了吉林省连阴雨新的定义方法,并与1984年的定义方法做了比较,新定义不仅日数增加至5天,而且多了云量的参考内容,并且降水量以日降水量为参考而不是参考多年同期值,这样定义更加客观直接,与目前的流行定义方法相近。本文按照新的连阴雨定义方法统计了吉林省连阴雨时空分布特征,包括各站1964-2012年连阴雨4-10月的日数和发生次数年、季、月空间分布和方程分布情况,吉林省逐年连阴雨过程的过程日数、过程次数、过程站次、过程日降水量、过程单站降水量的年际变化特征。本文又分析了连阴雨日数与海温的相关性,并分析了典型多连阴雨年份与典型少连阴雨年份的500hPa环流的差异,分析了不同天气形势下连阴雨个例,最后分析了连阴雨与74项环流指数的相关性,又利用相关因子对连阴雨做了长期预报,对年过程日数、年过程日降水量、年过程站次做了多元回归方程,并对预报方程进行了检验。分析出：吉林省的东南部是连阴雨的多发地,夏季尤其是7月份是连阴雨的多发期,通过对逐年最大日数和最大次数发生的探讨揭示了春季和4-7月份最大连阴雨有增强增多的趋势。通过探讨连阴雨日数和次数年、季、月的方差分布指出了波动变化情况,平均日数和平均次数较大的地区方差相对较大,最大方差不一定会出现在平均日数或平均次数的最大值中心,总的来看次数较日数波动变化小而相对稳定,秋季发生连阴雨的日数和次数最少并最稳定,夏季尤其是7、8月份的方差是最大的最不稳定的。另外本文选取了三个个例进行了连阴雨的天气学分析,分析了每次过程的大气环流背景,主要影响系统的环流演变特征以及与降水的关系,及850hPa温度场变化及与系统生消和大降水的发生的关系。
武汉市区黑碳气溶胶分布规律及潜在源区分析
这是一篇关于黑碳气溶胶,时空分布规律,轨迹聚类,武汉市,相关分析,潜在源区的论文, 主要内容为气溶胶是大气的重要组成部分,作为空气中的细小颗粒对人体健康造成重大威胁,同时它直接或间接对大气降水、空气中的化学反应、以及区域气候、全球变暖产生影响,因此在大气化学、云和降水物理学、气候学中受到广泛关注。而黑碳气溶胶(BC)作为大气气溶胶中重要的物质组成,在其中占有较大的比重,能够吸收太阳辐射,对降水、气候和区域环境空气质量产生影响。由于它在大气中的独特性质,因此成为大气科学研究领域中重点关注的内容。通过对城市黑碳气溶胶的研究,能够了解浓度变化的时空分布规律,揭示与气象要素的关系,帮助分析武汉市大气环境质量状况,明确黑碳气溶胶的来源,输送路径、特点,同时对地球辐射平衡、局部气候和空气环境质量变化以及人体健康具有重要作用。本文选取武汉市区10个采样点,利用AE-51型黑碳仪采集2015年7月至2016年6月期间的黑碳气溶胶浓度数据,并搜集同期气象资料和污染物数据,运用相关分析、线性回归等数理统计方法和HYSPLIT-4轨迹模型,进行时空分析、建模分析、轨迹模拟以及来源分析,以全面了解武汉市区黑碳气溶胶的浓度分布特征,讨论与主要污染物的同源性,总结它的主要来源、输送特点和方式,并提出相应的环境治理措施和建议。本文的主要研究结论包括:(1)2015年7月～2016年6月武汉市区黑碳气溶胶质量浓度日均值为(3911±2095)ng.m-3,范围在 1135～10742ng.m-3,81%分布在 2000～6000 ng·m-3区间;武汉市一年中黑碳气溶胶质量浓度月均值具有明显规律,呈单峰状分布,对各月黑碳平均质量浓度进行排序,大小关系依次为:1月>12月>2月>10月>3月>5月>11月>4月>9月>8月>6月>7月,其中黑碳气溶胶质量浓度在1月份最高,为(7403±2462)ng.m-3,7月最低,为(2354±768)ng·m-3;季节分布上,武汉市区黑碳气溶胶质量浓度最高值出现在冬季、最低值在夏季,而秋季和春季位于两者之间。同时与国内外城市相比,武汉市区黑碳气溶胶本底浓度处于中等偏下水平。(2)黑碳与PM2.5、PM10、CO、S02、N02呈正相关,与03呈负相关,相关系数分别为 0.863、0.657、0.647、0.518、0.466、-0.366,与 PM2.5、PM10、CO、SO2 等污染物较高的相关性说明武汉市区黑碳气溶胶主要来源是燃料燃烧源和以汽车尾气排放为代表的流动源;同时对黑碳和PM2.5、PM10、CO进行单个建模分析,发现采用三次曲线函数能够较好模拟黑碳与三者之间的数学关系,即拟合度最好;利用多元线性回归分析,可建立黑碳与 PM2.5、PM10、SO2 的回归方程:Y=1493.322+43.623X1-24.505X2+40.12X3。(3)在0.01的水平上,黑碳与温度、能见度、气压显著相关,其相关系数分别为:-0.626、-0.529、0.523。黑碳与温度、能见度、风速线性回归方程为:Y=7744.17-143.87X1-330.38X2+546.613X3。当温度较高、气压较低时,空气对流运动显著,容易形成降水,对黑碳的湿沉降作用增大,导致空气中的黑碳质量浓度较低。(4)武汉市典型黑碳污染事件主要受来自北方空气气团轨迹的影响,经过河南省、河北省等地区,污染物在其控制下易被输送至武汉市;轨迹聚类和浓度计算结果表明冬季轨迹上黑碳平均质量浓度在一年中最高,夏季最低,并且在春秋季受周边源的影响较大,而冬季和夏季污染源主要来自本地。PSCF分析结果显示武汉市PSCF值高于0.6的区域主要集中在湖南省东部与江西省西部交界处、河南省中部以及安徽省等地,即这些区域是武汉市黑碳气溶胶的潜在源区。针对武汉市黑碳气溶胶时空分布规律、污染特征以及来源分析结果,本文提出相应大气环境治理建议:实施区域与本地污染分区管理制度,加强中部地区联防联控协作;减少区域污染物排放量,加强PM10、CO、SO2等污染物监测能力,完善配套治理措施;深入贯彻落实武汉蓝天行动计划,积极开展大气督查和重点行业排污调查工作,落实各项大气治理举措;严格控制市区人口数量,积极开展各类环保教育活动,降低或减少人为活动导致的黑碳排放。
环渤海地区云量的时空分布特征及预报研究
这是一篇关于环渤海,云量,时空分布,相关分析,逐步回归的论文, 主要内容为云是大气中常见的天气现象,在天气和气候变化中扮演重要角色,对飞行和军事活动有直接影响。环渤海地区是我国重要的经济发展区域,因此,研究该地区云量变化特征和精细化预报方法,对于深入了解区域内气候变化的机制、服务居民日常生活以及保证飞行和军事活动的正常开展具有重要意义。本文利用云观测资料、ERA-Interim再分析资料和T639数值产品,研究了环渤海地区包括总云量、低云量、对流云量、非对流云量在内的云量时空分布特征及其与物理量的关系,分析了云量与影响云生成的主要气象因子之间的相关性,应用多元逐步回归思想建立了该地区云量的时间精细化定量预报模型。主要结果如下:(1)环渤海地区年平均和秋冬两季总云量空间分布呈南多北少、西多东少的分布特征,春季分布相对比较均匀,夏季从东南向西北递减。低云量年平均和各季节的空间分布大体相同,呈南多北少、东多西少的分布特征。对流云量北部山区多于南部平原地区,非对流云量从东南向西北递减,北部低云以对流云为主,南部以非对流云为主。总云量的空间分布与上升运动和水汽的空间分布正相关;对流云量的空间分布与大尺度下沉运动正相关;非对流云量的空间分布在秋冬只与水汽正相关,在春夏只与大范围上升运动正相关。两个代表站围场站和莒县站的总云量、围场站的对流云量以及莒县站的非对流云量年变化均比较显著,夏季最多,春秋次之,冬季最少,这主要是由垂直上升运动和水汽的年变化引起的。两站总云量全年各季日变化均不明显,对流云量和非对流云量在夏季表现出明显的日变化特征,对流云量在08时最少,午后对流活动发展,云量增加,至14时达到峰值;非对流云量夏季峰值出现在05时,谷值出现在午后。(2)各类预报因子对环渤海地区总云量、低云量和非对流云量的影响比较类似。水汽、大气不稳定度、大气垂直速度几乎全年与总云量、低云量和非对流云量显著相关,其中相关性显著的因子,水汽类因子包括整层相对湿度、整层湿度、大气可降水量,大气不稳定度类因子包括K指数和位势不稳定指标,大气垂直速度类因子包括850400 hPa五层平均垂直速度;天气系统强度类因子的相关性不如其他类因子显著。预报因子与对流云量的相关程度没有总云量和非对流云量显著,水汽和大气不稳定度主要在春夏秋季节、大气垂直上升运动主要在夏秋季节、天气系统强度类因子主要在春冬季节的午后与对流云量显著相关。T639数值模式直接输出的低云量产品与总云量、低云量、对流云量和非对流云量均显著相关,特别是在冬半年。(3)通过多元逐步回归,建立了环渤海地区总云量、低云量、对流云量和非对流云量的时间精细化预报模型。总云量、低云量和非对流云量预报方程的复相关系数大多在0.5以上,对流云量预报方程的复相关系数大多在0.2以上。回代检验结果表明:总云量、低云量、非对流云量的回代平均绝对误差分别为2.2成、1.8成、2.1成,相对误差分别为54.6%、62.6%、67.6%。总云量试预报检验结果表明:模型试预报的平均绝对误差为2.3成,相对误差为48.1%。个例分析结果表明:新民站和沂源站两个代表站的预报效果比较理想,大部分时段总云量的预报值及变化趋势与实际观测接近,模型预报性能较好,具有一定的实际应用价值。本文的研究结果可为环渤海地区气候研究和当地实际业务预报提供参考。
基于卫星产品的重点海域云环境参数气候特征研究
这是一篇关于云,ISCCP/CloudSat,水平特征,垂直特征,相关分析的论文, 主要内容为随着卫星遥感技术的发展,卫星资料逐步成为有效弥补常规云观测匮乏的主要手段,不仅已越来越多地在云特征研究中发挥出重要作用,而且也为特定地区的云分布演变客观定量化研究以及精细化预报提供了可行。本文利用1999-2009年的ISCCP-D2月平均卫星资料,及2008—2010年的高垂直分辨率的CloudSat 2B-GEOPROF、2B-GEOPROF-LIDAR、 2B-CLDCLASS-LIDAR数据产品资料,对各类云型的水平分布特征及垂直结构参数(云高、云厚、云层数等)在我国近海海域的分布情况作了系统性分析,在此基础上以层积云为例分析了与其形成密切相关的气象要素特征分布,并对CloudSat卫星的实际应用作了初步探讨。得到以下结论：基于ISCCP和CloudSat两种卫星观测所得出的相对多云云量中心与少云中心基本一致。东海海域低云云量高值区边缘沿海岸线分布,春、秋、冬季低云和中云在总云中占主体,夏季高云是总云的重要组成部分,随着系统中云层数目的增加,云层间距逐渐缩小,深对流云和雨层云几乎整个云层都有分布,而其它云类型主要分布在特定高度上。南海夏季高云量占到总云量的一半左右,1—4月份低云在总云中占主体,4—12月份高云特别是卷云远高于中、低云,是总云必不可少的组成部分。从3月份起至次年2月份,总云云量垂直梯度在南海海域上空呈∞型,对称中心出现在8月份,这与卷云、高层云和高积云在高空随月份的垂直变化有关。尽管两海域各季节占主导地位的云类型不同,但总云量的全年平均基本相当。东海和南海两海域层积云与水汽通量散度、海表面温度均呈负相关,说明低层水汽的汇聚和较小的海表面温度有利于层积云的发展。无云概率因观测的视角和高度而存在很大差异,且有明显的季节变化,沿垂直轴线对称的不同视角方向具有一致的无云概率分布。
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