利用山西省18个积冰站电线积冰观测资料和91个气象站常规观测资料,采用逐步回归分析方法,针对不同气候区分别构建电线覆冰设计冰厚的气象估算模型,推算各站30 a、50 a、100 a重现期下的设计冰厚。在此基础上,结合DEM数据和电网运行覆冰观测资料,对设计冰厚进行地形订正和易冰区微地形运行经验修正,最终得到山西省电网电线覆冰厚度空间分布及区划结果。结果表明:(1)山西省电线覆冰的设计冰厚整体与气温、相对湿度、风速、水汽压等密切相关,其中高山区的设计冰厚还与降水量、日照时数关系密切,且受连续3 d的气象条件影响,而丘陵和平原区则与当日和前一日或前二日的气象条件密切相关;(2)构建的分区设计冰厚气象估算模型对各气候区的覆冰厚度模拟效果较好,估算偏差五台山前约2 mm,其余地区小于1.2 mm;(3)地形订正后的结果更为合理地反映山西省各重现期下电线覆冰厚度的空间特征,即覆冰厚度随纬度降低而减小,中、重冰区主要分布在恒山、五台山、管涔山、吕梁山、太岳山和太行山等高海拔地区,而沿黄河一带和盆地为轻冰区,且盆地覆冰最轻;(4)易覆冰区经运行经验修正后,其覆冰厚度能够更加精确表达局部微地形区覆冰真实情况,这对电力部门具有实际参考价值。
基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的精细化数值预报产品、中国气象局下发的降水指导产品(TP_CMA)及甘肃省340个气象站点降水实况数据,利用泰森多边形与K-means空间聚类方法(spatial cluster and Tyson polygon,SCTP),对2017—2019年4—9月甘肃省340站降水资料进行客观分区。在此基础上,采用随机森林算法(random forest,RF),筛选出与降水相关的物理量因子构建模型,开展甘肃省短期定量降水客观预报订正试验,并进行预报效果检验。结果表明:(1)甘肃省4—9月降水客观分区依次为7、6、14、13、14和11个。(2)就晴雨预报而言,SCTP-RF订正产品对甘肃省汛期的晴雨预报能力较TP_CMA指导产品和ECMWF模式产品有一定提升,提升幅度分别为6.1%、4.2%;在空间上,SCTP-RF算法对甘肃省340站的晴雨预报均具有一定的订正能力,大部分站点晴雨预报准确率提升了5%,特别是河东地区。(3)在分级降水预报中,SCTP-RF订正产品对中雨和大雨的预报能力均优于TP_CMA指导产品和ECMWF模式产品,且全省大部的订正效果较好,特别是河东中部及陇东南地区,但在强降水过程中对小雨和暴雨的预报订正不稳定,尤其是陇东南地区的小雨。
基于ECWMF模式预报数据对2018年3—11月降水和2 m温度进行统计降尺度,利用先频率匹配法、再阈值法对插值后的降水订正,利用Kalman滤波型的递减平均统计降尺度法对插值后的温度订正,最终获得逐小时降水量和温度的预报。结果表明:(1)对于晴雨预报准确率,绝大多数预报时效频率匹配法和阈值法均对其有明显提高,前者最大改进幅度可达20%以上。对于相对误差,阈值法对空报现象有较显著改进。对于1 h降雨量大于等于20 mm的短时强降水,频率匹配法订正后的TS评分有明显提高。对2018年“安比”台风事件,除具有以上改进效果外,频率匹配法提高了降水主体形态和量级的预报水平,阈值法对空报站订正正确。(2)对于温度的ECWMF模式预报检验,几乎在任何预报时效内都是3月的绝对误差最大。通过Kalman滤波型的递减平均统计降尺度法后,各月的绝对误差都有不同程度减小。总体上,订正后的绝对误差曲线仍具有订正前的周期性波动,波峰、波谷位置也与订正前基本一致,且绝对误差越大,订正幅度越大。个例分析也表明订正后保留了温度预报空间分布的准确性,且绝对误差有明显下降。
基于数值模式的太阳辐射预报往往存在一定的系统性偏差,AVT订正方法能够有效降低预报偏差,本文利用该方法对甘肃河西地区两个光伏电站的太阳辐射预报结果进行订正。结果表明:(1)订正前预报偏差呈现明显的“先增加、后减小”日变化特征,订正后日变化特征不明显,并且订正前预报偏差与观测值线性关系显著,订正后线性关系减弱(相关系数降低、拟合优度降低);(2)太阳辐射存在明显的年变化特征,其预报偏差春季最高,其次为夏季,冬季最小,订正后不同季节的预报偏差均降低,春季和夏季降低较为明显。