基于WRF和SVM方法的风电场功率预报技术研究

利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式,对2006年河北省张北地区某风电场区域全年回报的风速和风向,以及与对应时间段70 m高度的测风塔实测资料进行了对比分析,发现模式预报效果较好.利用2008年全年风电场每台风机的实际功率与对应时刻轮毂高度风速、风向、气温、相对湿度和气压回报资料,使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)回归方法建立了每台风机10min一次的风电场功率预报模型,并利用该模型进行了2009年为期一年的预报试验,检验模型的预报性能.结果表明,集WRF模式和SVM方法建立的风电功率预报方法具有较好的预报效果.各月预报相关系数在0.71～0.82之间,归一化均方根误差在9.8％～16.5％之间,归一化平均绝对误差在5.4％～10.5％之间;全年预报相关系数为0.79,归一化均方根误差为13.3％,归一化平均绝对误差为8.3％.     

基于中尺度模式与神经网络的风电功率预测

将中尺度数值天气预报模式与BP神经网络模型相结合用于风电功率预测,以WRF模式回算了2008年6月至2009年6月试验风电场的气象要素,精度检验结果显示风速预报值与对应实测值之间的相关系数达到0.72,风向、气温、湿度、气压的预报也比较准确,满足建立BP神经网络预报模型的需要.逐一建立试验风电场40台风电机组输出功率的BP神经网络预报模型,分析了数据标准化方法、隐含层神经元数对预报精度的影响.进行了26天实效为24 h的逐10 min预报试验,并以独立样本进行预报精度检验,结果显示单台风电机组输出功率相对均方根误差在24.8％～32.6％之间,预报值与实测值之间的相关系数现在0.45～0.68之间;风电场整体相对均方根误差为19.5％,预报值与实测值之间的相关系数为0.74.研究结果表明该方法可以用于实际的风电功率预测.     

鄱阳湖区风电场风电功率预报研究

风力发电作为一种无污染可再生的能源,已逐渐成为许多国家能源战略可持续发展的重要组成部分。风电场风能预报是风力发电开发中的关键技术问题。为研究鄱阳湖区风力发电预报技术,采用中尺度模式WRF和微尺度模块CALMET对鄱阳湖区长岭风电场进行了200 m水平分辨率风能预报,并根据长岭机组理论功率曲线表和实测数据拟合出理论和实际发电机组功率曲线模型及平均有功功率与发电量模型。根据WRF+CALMET模式预报风速及建立的发电机组功率曲线模型和平均有功功率与发电量模型,预报了长岭风电场发电量。结果表明:长岭风电场23座风机逐小时风速预报值与观测值相关系数为0.42~0.61,均方根误差为2.59~3.68,相对误差为-13.7%~17.4%;对整个风场,预报风速与观测风速的相关系数为0.55,均方根误差为2.8,相对误差为-4.79%。实测发电量值高于预报值,平均偏大39.7 kW,相对误差为-12.6%,预报值与实测值相关性较好,相关系数达到0.52。总体来说,根据中尺度数值模式预报的风速结合风功率、发电量模型预测出的发电量与实测值较为接近,但各月差异性较大。     

基于ELM的风电场短期风速订正技术研究

风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确度严重影响着风电场的运行效率。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用了WRF中尺度数值模式,对我国东部沿海某风电场的风速进行预报。在此基础上,利用极限学习机算法(ELM)对WRF模式预报的风速进一步订正。实验结果表明,WRF模式对风速、风向等气象要素有着较好的回报效果,利用ELM算法对WRF模式预报风速进行订正后,预报风速的误差进一步减小,相对均方根误差和相对平均绝对误差降低了20%～30%。与其他的智能算法(BP神经网络、SVM算法)对比分析后得出,ELM算法对WRF模式预报风速具有较好的订正效果,能够有效提高风速预报准确率。     

基于PCA RBF的风电场短期风速订正方法研究

风电功率预测中最重要的因子是风速,准确的风速预测是风电功率预测的前提和基础。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用WRF模式,对我国上海崇明吕四风电场的风速进行预报。在此基础上,利用PCA-RBF算法结合WRF模式预报风向、气温、气压等气象要素对预报风速进一步订正。实验结果表明,利用PCA-RBF算法对WRF模式预报风速进行订正后,预报风速的误差进一步减小,相对均方根误差降低20%~30%,相对平均绝对误差降低15%~20%。与其他智能算法(BP算法、LSSVM算法)对比分析后得出,PCA-RBF算法对WRF模式预报风速具有较好的订正效果,能够有效提高风速预报准确率。     

风电场风电功率短期预报方法比较

通过开展湖北省九宫山风电场短期风电功率预报方法的研究,以不断提高预报准确率,为风电场提供更有价值的预报服务,该文利用MM5耦合CALMET模式模拟风电场风速资料,采用物理法和动力统计法探讨风电场各种情况下预报应用效果。结果表明:模拟风速释用订正能有效降低风速预报误差,但难以修正预报趋势;动力统计法更适用于九宫山风电场的复杂山区地形,可能由于该方法能自发适应风电场地理位置;采用实测数据建立的风电功率预报模型优于理论风电功率模型,这也与风机实际运行环境会影响风机输出功率有关。     

中尺度模式风电场风速短期预报能力研究

本文利用内蒙古乌兰察布风电场2009 年观测记录和WRF 数值模式预报,研究了中尺度数值天气模式对风电场风速的短期预报能力。研究表明:不同数值模式参数化方案的预报能力没有实质性的区别,对于不同时效的风场预报各种方案的预报能力不尽相同。在天气演变较为剧烈时,模式预报技巧相对较差。风电场周边主要天气系统对预报准确度有很大影响。就乌兰察布风电场而言,WRF 模式2009 年日平均预报相对误差仅为11.78%,且误差大于20%的日数占研究总天数不超过15%,具有较高的预报技巧。当蒙古气旋、东北气旋剧烈发展或风速迅速减小时风速的预报误差较大。     

"神舟六号"飞船着陆时段主着陆场区风场的数值模拟

本文通过分析"神舟六号"飞船着陆时期WRF模式对主着陆场区的风场及其影响系统的模拟结果, 发现WRF模式对主着陆场区的地面风速、风向的预报,WRF模式输出的850 hPa 模拟风场对100 m高度以下浅层风的最大风速及其风向的预报,结果均比较理想;WRF模式输出的300 hPa 高度风速、风向的模拟结果和急流轴的强度、位置模拟结果,与高空7～12 km最大风速及其风向的相关性较好,可作为预报指标;模式对风场的主要影响系统东北低压加深东移和蒙古高压的演变模拟基本准确.本模式能够作为未来客观预报主着陆场区地面和高空风场一种新的技术手段和工具.     

基于MOS的内蒙古风电场风机风速预报方法研究

采用基于T639数值预报产品的MOS预报,建立了内蒙古风电场风机风速预报模型,并与EC集合预报、本地MM5及上级WRF风机风速预报产品进行了对比,结果表明:平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差均表现为EC集合预报(集合平均)效果最好,MOS方法次之,均优于本地MM5和WRF指导。由于集合预报、MOS方法预报时效较长,因而具有显著的业务应用价值。MOS方法制作风机风速预报的优点在于:以形势场作为预报因子,发挥了形势预报更为准确的优势,同时能够有效消除模式的系统误差。     

大小兴安岭林区风场动力降尺度对比研究

对2017年春季黑龙江省大、小兴安岭林区的6个代表站点10 m风场进行降尺度分析,并结合观测数据对比分析了WRF模式和CALMET降尺度模式的10 m风速、风向预报结果。结果表明：两模式逐小时风速预报与观测的相关系数为0.5-0.7,且随着风速的增加,模式的预报准确率逐渐提高,夜间的风速预报偏差较大,进入白天后,偏差明显减小。WRF模式对风速变化趋势的预报效果优于CALMET模式,与观测的风速相关性更高,而CALMET模式对较大风速的预报效果优于WRF模式。在风向预报方面,WRF和CALMET的风向模拟与观测风向均有较好的一致性,模式预报准确率较高的两个风向也刚好对应各站的盛行风向。同时,本文用回归方法对日平均风速进行订正发现,订正后各站的日平均风速预报准确率平均提高了50%,具有较好的业务应用价值。     

Could the Recent Taal Volcano Eruption Trigger an El Ni?o and Lead to Eurasian Warming?

正The Taal Volcano in Luzon is one of the most active and dangerous volcanoes of the Philippines. A recent eruption occurred on 12 January 2020(Fig. 1a), and this volcano is still active with the occurrence of volcanic earthquakes. The eruption has become a deep concern worldwide, not only for its damage on local society, but also for potential hazardous consequences on the Earth's climate and environment.     

COMPARATIVE ANALYSIS OF VARIOUS DATA OF AIR–SEA TEMPERATURE DIFFERENCE AND ITS VARIATION ACROSS SOUTH CHINA SEA IN THE PAST 35 YEARS

Using the International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set(ICOADS) and ERA-Interim data, spatial distributions of air-sea temperature difference(ASTD) in the South China Sea(SCS) for the past 35 years are compared,and variations of spatial and temporal distributions of ASTD in this region are addressed using empirical orthogonal function decomposition and wavelet analysis methods. The results indicate that both ICOADS and ERA-Interim data can reflect actual distribution characteristics of ASTD in the SCS, but values of ASTD from the ERA-Interim data are smaller than those of the ICOADS data in the same region. In addition, the ASTD characteristics from the ERA-Interim data are not obvious inshore. A seesaw-type, north-south distribution of ASTD is dominant in the SCS; i.e., a positive peak in the south is associated with a negative peak in the north in November, and a negative peak in the south is accompanied by a positive peak in the north during April and May. Interannual ASTD variations in summer or autumn are decreasing. There is a seesaw-type distribution of ASTD between Beibu Bay and most of the SCS in summer, and the center of large values is in the Nansha Islands area in autumn. The ASTD in the SCS has a strong quasi-3a oscillation period in all seasons, and a quasi-11 a period in winter and spring. The ASTD is positively correlated with the Nio3.4 index in summer and autumn but negatively correlated in spring and winter.     

Analysis of Atmospheric Boundary Layer Height Characteristics over the Arctic Ocean Using the Aircraft and GPS Soundings

正ERRATUM to: Atmospheric and Oceanic Science Letters, 4(2011), 124-130 On page 126 of the printed edition (Issue 2, Volume 4), Fig. 2 was a wrong figure because the contact author made mistake giving the wrong one. The corrected edition has been updated on our website. The editorial office is sincerely sorry for any     

Index to Vol.31

正AN Junling;see LI Ying et al.;(5),1221—1232AN Junling;see QU Yu et al.;(4),787-800AN Junling;see WANG Feng et al.;(6),1331-1342Ania POLOMSKA-HARLICK;see Jieshun ZHU et al.;(4),743-754Baek-Min KIM;see Seong-Joong KIM et al.;(4),863-878BAI Tao;see LI Gang et al.;(1),66-84BAO Qing;see YANG Jing et al.;(5),1147—1156BEI Naifang;     

Information for Contributors

正Journal of Meteorological Research is an international academic journal in atmospheric sciences edited and published by Acta Meteorologica Sinica Press,sponsored by the Chinese Meteorological Society.It has been acting as a bridge of academic exchange between Chinese and foreign meteorologists and aiming at introduction of the current advancements in atmospheric sciences in China.The journal columns include Articles.Note and Correspondence,and research letters.Contributions from all over the world are welcome.     

前寒武纪气候演化中的三个重要科学问题

自地球形成至寒武纪将近40亿年（距今46亿～5.4亿年,通常称为前寒武纪）的气候演变是一个具有特殊难度和挑战性的研究领域,同时也是基础和前沿的研究领域。文章选择了前寒武纪气候演化中的三个重要科学问题进行综述：大气演化、两次全球性的冰川期以及暗弱太阳问题。关于大气演化,本文首先描述了大气成分的演化历史,然后简述了影响大气成分演化的三个基本过程：大气逃逸、两次大气氧含量突然增加、碳酸盐-硅酸盐循环及其对气候系统的负反馈作用。两次全球性的冰川期分别发生在古元古代（距今24亿～21亿年）和新元古代（距今8亿～5.8亿年）,文章简述了其成因以及相关的气候模拟结果。暗弱太阳问题是地球历史气候演化的一个经典问题,论文简要地综述了一些最新的研究成果和观点。     

淮河流域水文极值预测模型研究

为探索气候变化影响下水文极值的非平稳性和预测方法,建立了水文极值非平稳广义极值（GEV）分布的统计预测模型。利用1952-2010年淮河上游流域累计面雨量和流量年最大值资料、同期500 hPa环流特征量资料以及17个CMIP5模式对环流特征量的模拟结果,筛选出对水文极值影响显著的年平均北半球极涡强度指数作为GEV分布参数的预测因子。分析了在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下2006-2050年淮河上游流域水文极值对气候变化的响应。结果表明,10年以下与10年以上重现期的水文极值在非平稳过程中呈现前者下降而后者上升的相反变化趋势;多模型预测的集合平均在未来情景中均呈现上升趋势,情景排放量越大增幅越大,重现期越长增幅也越大。与极值的常态相比,极值的极端态更易受气候变化影响。     

IMPACT OF ATMOSPHERIC LOW-FREQUENCY OSCILLATION ON THE IMMIGRATION OF NILAPARVATA LUGENS(STL) IN HUNAN AND JIANGXI PROVINCES

Various features of the atmospheric environment affect the number of migratory insects, besides their initial population. However, little is known about the impact of atmospheric low-frequency oscillation(10 to 90 days) on insect migration. A case study was conducted to ascertain the influence of low-frequency atmospheric oscillation on the immigration of brown planthopper, Nilaparvata lugens(Stl), in Hunan and Jiangxi provinces. The results showed the following:(1) The number of immigrating N. lugens from April to June of 2007 through 2016 mainly exhibited a periodic oscillation of 10 to 20 days.(2) The 10-20 d low-frequency number of immigrating N. lugens was significantly correlated with a low-frequency wind field and a geopotential height field at 850 h Pa.(3) During the peak phase of immigration, southwest or south winds served as a driving force and carried N. lugens populations northward, and when in the back of the trough and the front of the ridge, the downward airflow created a favorable condition for N. lugens to land in the study area. In conclusion, the northward migration of N. lugens was influenced by a low-frequency atmospheric circulation based on the analysis of dynamics. This study was the first research connecting atmospheric low-frequency oscillation to insect migration.