江蘇地區(qū)Tm-Ts相關(guān)性分析及其線性模型的建立

朱明晨，胡伍生

(1.東南大學(xué) 交通學(xué)院，江蘇 南京 210096；2.銅陵學(xué)院 建筑工程學(xué)院，安徽 銅陵 244061)

1 加權(quán)平均溫度的計算原理及其季節(jié)性變化特征

對流層加權(quán)平均溫度可由測站上空的水汽壓(e)和絕對溫度(T)沿天頂方向的積分值算得到，其定義如式(1)所示[9]：

(1)

由于大氣水汽基本分布在地面上空12 km以內(nèi)，無線電探空氣球可以提供地面至20多km大氣的溫度、濕度等氣象要素的探空輪廓線，因此可以將式(1)簡化為式(2)[9]：

(2)

其中Z2和Z1分別為探空數(shù)據(jù)上下層的高度值。

利用式(2)及所收集的江蘇區(qū)域5個氣象探空站的11年的氣象探空數(shù)據(jù)，計算其加權(quán)平均溫度，得到該區(qū)域的Tm與Ts的變化，如圖1所示。

圖1 Tm與Ts變化圖

由圖1可以看出，Tm與Ts隨時間變化趨勢整體上較為一致，說明在江蘇地區(qū)適合建立局部的Tm-Ts計算模型。同時無論是Tm還是Ts都具有明顯的年周期性，但各城市的周期并不完全同步，且圖形的峰頂所對應(yīng)時段Tm與Ts的變化趨勢與谷底處并不十分一致。因此在所有時間段僅使用相同的線性公式，必然會影響Tm的計算精度。

2 江蘇地區(qū)Tm-Ts線性相關(guān)性分析

為分析江蘇地區(qū)Tm與Ts的線性關(guān)系，利用所收集的11年的探空數(shù)據(jù)分別繪出Tm與Ts之間的散點圖如圖2所示。

該說認為，農(nóng)村集體經(jīng)濟組織應(yīng)屬于民事法律關(guān)系上“其他組織”范疇。因為如果把農(nóng)村集體經(jīng)濟組織定位為法人組織，只要該村集體組織一直存在，就不會發(fā)生破產(chǎn)情形，這與法人的性質(zhì)是相違背的。而且一些當(dāng)代新型的農(nóng)村經(jīng)濟組織并不一定要有法人身份才可以開展自主活動。很多情況下，農(nóng)村集體經(jīng)濟組織不一定依法人資格才能成為市場主體，作為非法人組織一樣可以釋放市場活力，可以享受權(quán)利和承擔(dān)責(zé)任。因此，該理論主張其為非法人組織。

由圖2可以看出，江蘇附近地區(qū)的5個城市Tm與Ts之間整體上呈線性變化的規(guī)律，將5個城市的數(shù)據(jù)按照公式Tm=aTs+b分別進行整體的線性回歸擬合,得到各個城市的回歸系數(shù)如表1所示。

表1 不同城市數(shù)據(jù)整體線性回歸系數(shù)表

一般而言，相關(guān)系數(shù)在0.7～1之間就屬于強線性相關(guān)[10]，江蘇附近地區(qū)的5個城市的相關(guān)系數(shù)均大于0.94，且各個城市11年數(shù)據(jù)整體擬合得到的系數(shù)a最大相差不足0.05，因此在試驗地區(qū)內(nèi)，可以忽略緯度因素對Tm與Ts相關(guān)性的影響，同時由相關(guān)系數(shù)可以看出，沿海城市的相關(guān)系數(shù)較之內(nèi)陸的要小。

為分析江蘇附近地區(qū)Tm與Ts之間的線性關(guān)系隨季節(jié)的變化，將11年的數(shù)據(jù)按年積日歸類并進行回歸分析，每天得到一個擬合模型，得到系數(shù)a和b隨年積日變化的曲線圖,如圖3所示。

圖2 Tm與Ts散點圖

圖3 系數(shù)a、系數(shù)b對應(yīng)年積日散點圖

由圖3可以看出，系數(shù)a和系數(shù)b的變化趨勢相反，但并無明顯的年周期性，春季與夏季兩個季度總體上系數(shù)a逐漸減小，但是秋冬兩季該系數(shù)變化更為復(fù)雜。利用所選5個測站2016年的氣象探空數(shù)據(jù)作為檢驗樣本，利用實測的地表溫度Ts以及對應(yīng)的年積日擬合得到的系數(shù)a、b計算Tm，得到檢驗Rms為2.61 k，與Bevis公式及李建國模型的精度對比如表2所示。

表2 3種模型精度對比表

由表2可知，單日擬合的模型精度較之Bevis模型及李建國模型分別提高了15%和12%。因此，顧及到年積日變化的分段線性模型能取得更高的精度。

3 江蘇地區(qū)Tm分段線性模型的建立及其精度分析

由于單日的數(shù)據(jù)量有限，擬合得到的模型預(yù)測穩(wěn)定性尚需進一步驗證，因此本文設(shè)計了幾個試驗，分別采用3 d,8 d,15 d,30 d以及分季度擬合等5種擬合方案，并將之與Bevis以及李建國模型進行對比，得出結(jié)論如表3所示：

表3 幾種擬合方案之比較

由表3可以看出，隨著分段擬合每一段所選取的數(shù)據(jù)量的增加，回歸模型的平均偏差有減小的趨勢，但這一規(guī)律在Rms上并未得到體現(xiàn)，且按照每8 d的數(shù)據(jù)進行分組線性回歸，得到的模型Rms最小，為2.49 K，比Bevis提高了19%，比李建國模型提高了16%。繪出8 d擬合分段線性模型的系數(shù)折線圖如圖4所示。

圖4 8 d擬合模型的系數(shù)變化圖

由圖4可以看出，系數(shù)a和b的整體變化趨勢與單日擬合的結(jié)果相似，春季和夏季兩個季節(jié)系數(shù)a逐漸減小，到184 d左右降低到最小，同時秋冬兩季系數(shù)a的變化波動較大，無明顯規(guī)律。繪出8 d擬合模型計算得到的Tm值以及探空數(shù)據(jù)計算得到的Tm值的散點圖，如圖5所示。

由圖4可知，采用8 d的數(shù)據(jù)進行分段線性擬合得到回歸模型計算的Tm值與探空數(shù)據(jù)計算得到的精確Tm符合較好，且變化趨勢也趨于一致。

圖5 Tm散點圖

4 結(jié) 論

本文利用2005—2015年共11年的數(shù)據(jù)分析了江蘇地區(qū)Tm與Ts的變化趨勢，說明Tm與Ts之間線性關(guān)系隨年積日存在的變化，同時分析對比了不同分段擬合的方案，建立了適合江蘇地區(qū)計算加權(quán)平均溫度的分段線性模型，具體結(jié)論如下：

1)局部大氣Tm及Ts存在明顯的年周期變化規(guī)律，同時在江蘇地區(qū)Tm與Ts的變化整體上趨于一致，但是夏季與冬季線性相關(guān)性有所不同；

2)按年積日每日擬合得到一個回歸模型，分析得到Tm與Ts線性相關(guān)特性隨著年積日的變化有著明顯的變化，但其整體的規(guī)律性不明顯；

3)文章對比了幾種分段線性回歸方案，分段線性擬合模型外符合精度高于Bevis模型和李建國模型以及整體擬合線性模型，其中按照8 d一組進行擬合得到的分段線性模型外符合精度最好為2.49 K。

本文并未考慮Tm與Ts相關(guān)性與緯度等因素的影響，也并未對系數(shù)a和b做詳細的時間序列分析，每8 d一個時段擬合，模型形式較為復(fù)雜，建模方法普適性尚待進一步提高。

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