【摘 要】
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基于向家坝蓄水后非泄洪时段的气象观测数据,使用Scikit-learn机器学习算法(K近邻回归、线性回归、决策树回归、线性SVR回归和人工神经网络),通过样本训练和交叉验证,建立向家坝水电站坝区各气象站气温预测模型,应用该模型从时空变化和影响程度等方面定量分析泄洪雾化对坝后区域气温的影响.结果 表明:坝后区域的气温受向家坝水电站泄洪影响较小,且影响程度随着与泄洪孔口的距离增加而迅速减小;距离泄洪孔口最近的江边气象站在每日12～18时受泄洪雾化的影响程度最大,且在13时达到顶峰,气温影响值主要在-2.0℃以
【机 构】
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四川省宜宾市气象局,宜宾644000;三峡水利枢纽梯级调度通信中心,成都610000
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基于向家坝蓄水后非泄洪时段的气象观测数据,使用Scikit-learn机器学习算法(K近邻回归、线性回归、决策树回归、线性SVR回归和人工神经网络),通过样本训练和交叉验证,建立向家坝水电站坝区各气象站气温预测模型,应用该模型从时空变化和影响程度等方面定量分析泄洪雾化对坝后区域气温的影响.结果 表明:坝后区域的气温受向家坝水电站泄洪影响较小,且影响程度随着与泄洪孔口的距离增加而迅速减小;距离泄洪孔口最近的江边气象站在每日12～18时受泄洪雾化的影响程度最大,且在13时达到顶峰,气温影响值主要在-2.0℃以内.
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