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    • 北京风能太阳能资源监测与评估(精)/双碳目标下清洁能源气象服务丛书
      • 作者:轩春怡//杜吴鹏//杨若子|责编:黄红丽|总主编:丁一汇
      • 出版社:气象
      • ISBN:9787502984212
      • 出版日期:2025/01/01
      • 页数:210
    • 售价:56
  • 内容大纲

        随着传统石化资源的日益枯竭以及使用石化资源所带来的环境污染问题日益突出,光伏、风能、生物质能等可再生能源以其可再生、低碳环保等特点在全球范围内得到了广泛应用,在能源结构中占有重要地位。《北京风能太阳能资源监测与评估》依托“北京市太阳能资源评估”“北京市风能资源普查”“北京市风能资源详查和评价”“北京市风能建设项目规划储备研究”等项目的研究结果,介绍了北京市风能、太阳能资源监测布局,详细探讨了风能资源、太阳能资源气候评估方法以及太阳能资源的遥感反演方法,着重介绍了北京太阳能和风能资源主要参数的时空分布特征,给出了北京市风能、太阳能资源储量及分区情况,提出了合理开发利用建议。
        本书可为未来分布式太阳能、风能利用项目的规划、设计及实施提供参考依据,同时也可为节能减排,实现碳达峰、碳中和目标做出积极的贡献。
  • 作者介绍

  • 目录

    丛书前言
    本书前言
    上篇  北京市风能资源评估与服务
      第1章  北京市风能资源概况
        1.1  北京市自然地理概况
        1.2  北京市气候概况
        1.3  北京市风的气候特征
      第2章  北京市风能资源监测和评估方法
        2.1  常规气象观测和风能资源专业观测
        2.2  观测管理和数据采集
        2.3  风能资源评估基础资料介绍
        2.4  风能资源评估方法介绍
      第3章  北京市风能资源评估
        3.1  风能资源普查结果
        3.2  风能资源详查结果
      第4章  北京市风能资源数值模拟
        4.1  风能资源短期数值模拟
        4.2  风能资源长期数值模拟
        4.3  风能资源空间分布分析
        4.4  风能资源数值模拟评估技术不确定性分析
      第5章  北京市风能资源利用对策
        5.1  北京市风能资源利用潜力分析
        5.2  气候变化对风能资源的可能影响
        5.3  适于北京的风能资源开发利用对策
      第6章  北京市风电功率预报技术
        6.1  北京风能太阳能专业数值预报系统介绍
        6.2  关键技术介绍
    下篇  北京市太阳能资源评估
      第7章  北京市太阳能资源气候特征
        7.1  太阳能资源气候特征概述
        7.2  总辐射特征
        7.3  日照时数与日照百分率特征
        7.4  日照、日照百分率等要素时空变化分析
      第8章  北京市太阳能资源评估数据资料及评估方法
        8.1  数据资料说明
        8.2  资料均一性检验
        8.3  太阳能资源评估方法介绍
      第9章  北京市太阳能资源评估
        9.1  太阳总辐射推算模型
        9.2  太阳总辐射时空分布特征
        9.3  太阳能资源稳定度评价
        9.4  北京市太阳能资源区划
      第10章  地表净太阳辐射卫星遥感反演方法探讨
        10.1  反演模式背景介绍
        10.2  Li(1993)模式介绍
        10.3  Masuda(1995)模式介绍
        10.4  资料处理方法
        10.5  两种参数化模式反演结果与地面观测结果的对比分析
        10.6  北京地区地表净太阳辐射参数化反演模式的修订与检验
        10.7  北京市地表净太阳辐射的时空分布特征

      第11章  北京市太阳能资源利用规划和对策
        11.1  北京市太阳能资源利用现状
        11.2  气候变化对太阳能资源的可能影响
        11.3  适于北京的太阳能资源开发利用对策
      第12章  人工智能在新能源气象服务中的应用
        12.1  新能源气象服务业务场景介绍
        12.2  新能源气象服务中人工智能方法介绍
        12.3  人工智能气象大模型的发展及在新能源气象服务中的应用趋势
        12.4  人工智能在新能源气象服务中的挑战
    参考文献

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