检索结果-南通市图书馆

各层北半球环形模态异常与地面大气温度的关系研究

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气象学报 2007年第5期65卷 718-724页

作者：谭本馗所玲玲黄嘉佑北京大学物理学院大气科学系北京100871

文中研究了不同气压层的北半球环形模态异常时,与之相应的北半球地面大气温度的变化及其月际变率特征。为衡量温度变化的程度,使用偏最小二乘回归方法定义了一个新的耦合指数。该指数定义为对地面气温距平场和北半球环形模态指数做偏最... 详细信息

文中研究了不同气压层的北半球环形模态异常时,与之相应的北半球地面大气温度的变化及其月际变率特征。为衡量温度变化的程度,使用偏最小二乘回归方法定义了一个新的耦合指数。该指数定义为对地面气温距平场和北半球环形模态指数做偏最小二乘回归分析的第1主分量。分析表明,该指数可以较准确地表现出北半球环形模态异常时相应的整个温度场变化程度。通过该指数序列分析和环形模态异常时地面气温合成分析,比较了处于不同气压层面的北半球环形模态异常与地面大气温度异常的不同关系。(1)不同层面的北半球环形模态异常与同时期的地面温度关系比较:1月对流层中高层的北半球环形模态异常与1月地面温度异常关系最密切,密切程度超过其他气压层的北半球环形模态异常,与2月地面温度关系较显著的是1月平流层低层的北半球环形模态异常;(2)环形模态异常与地面气温耦合关系的月际变率分析结果:1月位于对流层中高层的北半球环形模态异常与1月地面气温耦合关系最强烈,与其他各月地面气温的耦合逐月递减,4月之后变得不明显;1月平流层低层的北半球环形模态异常除了与1月气温关系密切外,还与2、3月地面气温关系密切,4月之后不明显。

关键词：北半球环形模态地面气温偏最小二乘回归分析

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基于风电机组状态的超短期海上风电功率预测

太阳能学报 2022年第8期43卷 391-398页

作者：黄玲玲李锁符杨王振帅上海电力大学电气工程学院上海200090

提出一种基于风电机组状态的超短期海上风电功率预测模型。首先,综合考虑海上环境因素以及风电机组部件间的相互作用建立指标的预测模型,以长短期记忆神经网络的预测误差作为监测指标的动态劣化度;然后采用模糊综合评价法对风电机组的... 详细信息

提出一种基于风电机组状态的超短期海上风电功率预测模型。首先,综合考虑海上环境因素以及风电机组部件间的相互作用建立指标的预测模型,以长短期记忆神经网络的预测误差作为监测指标的动态劣化度;然后采用模糊综合评价法对风电机组的运行状态进行评估,依据评估结果对风电机组历史运行数据进行划分;最后根据分类后历史运行数据建立基于机组状态的超短期风电功率预测模型。结合国内某海上风电场实例数据进行分析,算例结果表明所提方法可有效提高风电功率预测精度。

关键词：海上风电机组长短期记忆神经网络风电功率预测模型状态评估

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基于风电机组状态信息的海上风电场维护策略

现代电力 2022年第1期39卷 26-35页

作者：李锁黄玲玲刘阳苗育植上海电力大学电气工程学院上海市200090 上海大学机电工程与自动化学院上海市200444

针对海上风电场运维过程中风电机组的状态信息利用不足,提出了一种基于风电机组状态信息的海上风电场维护策略。首先,考虑环境因素以及部件之间的相互作用对状态信息的影响,定义动态劣化度用于描述风电机组各部件的劣化程度,采用模糊综... 详细信息

针对海上风电场运维过程中风电机组的状态信息利用不足,提出了一种基于风电机组状态信息的海上风电场维护策略。首先,考虑环境因素以及部件之间的相互作用对状态信息的影响,定义动态劣化度用于描述风电机组各部件的劣化程度,采用模糊综合评价法建立了风电机组的状态评估模型。其次,依据各风电机组的实测运行数据,确定风电场待维护机组。再次,针对选定的待维护机组,结合后续维护周期内风速预测结果,构建了以单个维护周期内维护成本最小为目标、以海上有限维护时间与可及性为约束的海上风电场短期预防性维护决策模型,对风电场的风电机组的维护时间以及路径进行优化。最后,结合国内某海上风电场实例数据进行算例研究,验证所提方法的有效性。

关键词：海上风电状态信息劣化度模糊综合评价维护策略

Net ecosystem CO_2 exchange and controlling factors in a steppe——Kobresia meadow on the Tibetan Plateau

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Science China Earth Sciences 2006年第S2期49卷 207-218页

作者： SHI Peili, SUN Xiaomin, XU lingling, ZHANG Xianzhou, HE Yongtao, ZHANG Dongqiu & YU Guirui Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China

Knowledge of seasonal variation of net ecosystem CO2 exchange (NEE) and its biotic and abiotic controllers will further our understanding of carbon cycling process, mechanism and large-scale modelling. Eddy covariance technique was used to measure NEE, biotic and abiotic factors for nearly 3 years in the hinterland alpine steppe--Korbresia meadow grassland on the Tibetan Plateau, the present highest fluxnet station in the world. The main objectives are to investigate dynamics of NEE and its components and to determine the major controlling factors. Maximum carbon assimilation took place in August and maximum carbon loss occurred in November. In June, rainfall amount due to monsoon climate played a great role in grass greening and consequently influenced interannual variation of ecosystem carbon gain. From July through September, monthly NEE presented net carbon assimilation. In other months, ecosystem exhibited carbon loss. In growing season, daytime NEE was mainly controlled by photosynthetically active radiation (PAR). In addition, leaf area index (LAI) interacted with PAR and together modulated NEE rates. Ecosystem respiration was controlled mainly by soil temperature and simultaneously by soil moisture. Q10 was negatively correlated with soil temperature but positively correlated with soil moisture. Large daily range of air temperature is not necessary to enhance carbon gain. Standard respiration rate at referenced 10℃(R10) was positively correlated with soil moisture, soil temperature, LAI and aboveground biomass. Rainfall patterns in growing season markedly influenced soil moisture and therefore soil moisture controlled seasonal change of ecosystem respiration. Pulse rainfall in the beginning and at the end of growing season induced great ecosystem respiration and consequently a great amount of carbon was lost. Short growing season and relative low temperature restrained alpine grass vegetation development. The results suggested that LAI be usually in a low le

关键词： Tibetan Plateau alpine steppe--Kobresia meadow NEE ecosystem respiration PAR soil moisture temperature response LAI eddy covariance.