基于DEM的广东山地高分辨率太阳辐射模拟研究

对已有太阳总辐射模型进行改进,并利用MODIS产品取代地表反照率经验公式,在更小积分步长内进行计算,开发了复杂地形下太阳总辐射高分辨率模拟模型。应用1 km分辨率的数字高程模型(DEM)数据以及常规气象资料,对广东2个辐射站的太阳总辐射进行验证。结果表明:(1) 所建立的分布式太阳辐射模拟模型能准确模拟广东省太阳总辐射分布状况,模拟值与实测值吻合较好;(2) 研究区域四季辐射中的夏季辐射最高,秋季次之,冬季最低,年均太阳总辐射为2 893～4 655 J/(m2?s),平均值为4 167 J/(m2?s);(3) 大范围区域而言,广东夏、秋、冬季太阳总辐射的纬向分布十分显著,但从局地区域看,地形是影响太阳总辐射的主导因子。太阳总辐射是各种作物最基本也是最重要的能量来源,在小网格尺度上进行的精细化太阳总辐射计算可为多种作物的布局和种植规划提供重要的基础数据。      

基于卫星遥感的新疆地表太阳总辐射估算

为了实现地表太阳总辐射合理的精细化模拟,本文尝试将天文辐射分布式理论模型和总辐射气候学经验模型相结合,引入重采样后的FY-2G卫星遥感总云量资料,建立了基于卫星遥感数据的地表太阳总辐射估算模型,并以气象站点稀疏的新疆为例,完成年、季地表太阳总辐射的精细化空间模拟,同时对模拟结果进行分析和检验。结果表明:(1)新疆区域年天文辐射量由南向北递减,大致以天山为界,天山以南区域的年天文辐射量高于10 000 MJ·m^-2,天山以北低于9750 MJ·m^-2,三大山脉对天文辐射的影响非常明显;(2)基于条带状重采样后的FY-2G总云量建立的日照百分率模型,其模拟的新疆区域平均绝对误差14.4%,且空间分布更加客观;(3)新疆"单站单月式"地表太阳总辐射气候学估算模型中,相关系数在夏半年较高,冬半年略有下降,且a、b系数的互补关系较为稳定;(4)从地表太阳总辐射检验结果来看,全区地表太阳总辐射的均方根误差年平均3.08 MJ·m^-2,模拟结果夏半年好于冬半年,南疆好于北疆,其中乌鲁木齐误差最大;(5)新疆年地表太阳总辐射整体表现为由西北向东南逐渐增加的空间分布,南疆盆地的总辐射量高于北疆盆地,天山山区西部为低值中心,而春、夏季总辐射由西向东呈经向分布,秋、冬季则呈纬向分布。     

中国地表太阳总辐射空间化模拟及其时空特征分析

以1960—2019年全国99个气象台站太阳辐射观测数据和839个气象台站的气温日较差为基础数据,利用Bristow-Campbell太阳总辐射估算模型,对中国地表太阳总辐射进行空间化模拟,分析了太阳总辐射的时空变化特征。结果表明,中国地表太阳总辐射南多北少,西多东少,受地形海拔因素影响很大;青藏高原一带的地表太阳总辐射最大,四川盆地及新疆部分盆地区域的太阳总辐射最小;对研究区整体而言,分析期的地表太阳总辐射呈减小趋势,为-0.0074MJ·m-2yr-1。     

中国不同时间尺度地表太阳总辐射估算研究

利用全国95个气象站点逐日地表太阳总辐射和日照时数资料,通过最小二乘法拟合回归建立地表太阳总辐射气候学计算模型。通过对比分析以日值和月值为起点的地表太阳总辐射计算模型的精度,确定了全国不同省份和区域的不同时间尺度（月、季节、生长季和年）地表太阳总辐射计算模型,并探讨了经验系数a、b值的分布及变化特征。结果表明,以日值和月值为起点建立的月、四季、生长季和年地表太阳总辐射计算模型精度无显著性差异,相对误差均低于8.5%,但以日值为起点的计算模型a、b值变异性更小。在以日值为起点建立计算模型的前提下,全国各地a、b值自西北部向南部减小,且从四季到生长季再到年尺度,随着时间尺度增大,a、b值振幅减小。根据不同省份年地表太阳总辐射计算模型经验系数a、b值,全国可划分为新甘蒙地区、青藏高原地区和中东部地区3个区域,分别确定了每个区域四季、生长季和年尺度下地表太阳总辐射计算模型。各区域不同时间尺度地表太阳总辐射计算模型均通过了显著性检验（p<0.01）,其中青藏高原地区和新甘蒙地区模型相对误差低于8.0%,模拟精度较高。     

1961～2005年云贵高原太阳辐射变化特征及其影响因子

利用云贵高原1961～2005年9个日射站辐射和气候观测资料以及能见度观测资料等,采用数理统计方法,研究了该区域到达地表太阳总辐射量(以下简称总辐射)变化特征及其影响因子.结果表明:该区年总辐射的空间分布特点是西部高于东部,丽江站最高(6207MJ·m-2·a-1),遵义站最低(3340MJ·m-2·a-1).1961...     

晴天地表太阳辐射的参数化

讨论了晴天地表太阳总辐射和地表太阳净辐射瞬时值的参数化方法。首先利用辐射传输模式和中纬度夏季标准大气廓线,分谱带计算晴天各种大气条件下地表反射率取定值时的地表太阳总辐射,并把所得的结果作为标准资料,提出参数化方案。然后将地表反射率的影响作为误差项进行订正,从而得到各种地表反射率条件下的晴天地表太阳净辐射的计算方法。该方法的拟合精度较高,拟合值与辐射模式标准值的平均相对误差在0.3%以下。该参数化公式可以用于大尺度数值模式中地表辐射平衡的计算,以期达到地表辐射平衡计算与模式积分同步进行的目的。     

复杂地形下黑河流域的太阳辐射计算

基于数字高程模型(DEM)数据,在充分考虑了地形因子对太阳直接辐射和散射辐射的影响后,实际计算了起伏地形下黑河流域的太阳辐射。在忽略地表和大气之间的多次反射后,地表太阳总辐射计为三项:按起伏坡面上实际入射角考虑的太阳直接辐射、经过下垫面天空视角因子订正的坡面天空散射辐射和考虑周围地形反射效应的附加辐射。计算结果表明:局地地形起伏对太阳直接辐射、总辐射空间分布的影响非常强烈,使得复杂地形下不同坡向间总辐射和直接辐射平均计算差额十分显著,且太阳天顶角从较小增大至中等大小时,这两种平均计算差额均加大一倍多;在较小和中等大小太阳天顶角下,不同坡向间总辐射平均计算差额,均较相同条件下直接辐射平均计算差额为小,这是因为总辐射还包括了天空漫射和邻近地形反射辐射因子,这两个因子和坡面上太阳入射方位的变化共同影响地表入射太阳辐射;起伏地形主要使得太阳辐射在局地区域内背阴、向阳坡向间发生显著的重新分配。因此,在复杂地形地区进行太阳辐射计算时必须考虑地形的影响。     

近50年乌鲁木齐市太阳能资源时空变化分析

利用新疆乌鲁木齐地区9个气象站1961-2010年的逐日日照时数资料和乌鲁木齐站逐日太阳总辐射资料,在使用气候学方法估算出各站逐月太阳总辐射的基础上,采用线性趋势分析和Mann Kendall检测对全市冬、春、夏、秋四季和年日照时数、太阳总辐射变化趋势以及突变特征进行分析,应用混合插值法,在ArcGis平台上完成基于数字高程模型(DEM)数据的四季和年日照时数、太阳总辐射及其突变前后变化量的精细化分布式模拟.结果表明:乌鲁木齐市春、夏、秋季和年的日照时数及太阳总辐射总体呈现“平原多,山区少”的空间分布格局,冬季日照时数、太阳总辐射呈现“山区多,平原少”的分布特点.近50年来,乌鲁木齐市春、夏季日照时数、太阳总辐射变化趋势不显著,但秋、冬季和年的日照时数及太阳总辐射呈显著的减少趋势,并于1981和1991年分别发生了突变性的减少,突变前后秋、冬季和年日照时数、太阳总辐射的变化具有明显的区域性差异,减少幅度的空间分布总体呈现“平原多,山区少”的特点.     

基于小波神经网络法的海南地区逐时太阳总辐射预测研究

利用2003—2012年海口市气象站不同季节逐时太阳总辐射观测资料与对应气象参数,建立基于小波BP神经网络法逐时太阳总辐射的预测模型,并利用2013年太阳总辐射数据对模型进行检验,且与建立的逐步回归模型进行对比。结果表明:小波神经网络法建立的逐时太阳总辐射预测模型精度较高,但不同季节模型预测精度存在差异,冬季预测精度最高,夏季预测精度最差,天气类型指数有利于不同季节模型预测精度的提高。春季、夏季、秋季和冬季加入天气类型指数神经网络模型的逐时太阳总辐射预测值与观测值的回归估计标准误差分别为0.32、0.47、0.35 MJ·m-2及0.23 MJ·m-2,比逐步回归模型的预报精度分别提高了28.8%、16.3%、17.9%和20.4%,说明基于小波神经网络法建立的预测模型可为海南地区逐时太阳总辐射预测提供参考。     

复杂地形下山西高原太阳潜在总辐射时空分布特征

针对太阳辐射在不同区域及地形地貌条件下的差异,借鉴国内外太阳辐射最新研究成果,考虑地形和大气衰减因子及各种可能的影响因子,基于数字高程模型提取坡度、坡向以及地形遮蔽因子,建立了山西高原太阳潜在总辐射计算模型,进而利用纵跨山西南北的3个辐射观测站的5年逐日太阳总辐射晴空观测资料对模型计算结果进行了检验分析,检验结果表明模型适用可行.利用该模型计算分析了山西高原太阳潜在总辐射的时空变化以及地形因子影响下的变化特征,可望为区域小气候变化以及区域植被、农作物所应用的小气候指标提供重要的基础条件.     

几种水平面太阳总辐射量计算模型的对比分析

利用中国区域1961-1999年39 a间98个常规气象观测数据,建立6个模型分别以天文辐射、干洁大气总辐射和湿洁大气总辐射为起始数据,进行太阳辐射日总量的模拟,对比分析了6个水平面太阳总辐射量计算模型的性能.结果表明:在三种起始数据中,干洁大气总辐射和湿洁大气总辐射均能较好地体现宏观地势对太阳辐射空间分布的影响,以湿洁大气总辐射为起始数据的计算模型拟合精度相对较高.对6个水平面太阳总辐射量计算模型的对比分析发现:2个以日照百分率为主导因子,气温日较差为修正项的综合模型拟合误差最小,精度最高;经典的日照百分率模型次之,但其模型系数最稳定可靠;3个气温日较差模型拟合效果最差.最终选用经验系数稳定、拟合精度较高的日照百分率模型,制作了2001年中国水平面太阳辐射日总量空间分布图.     

江苏省太阳总辐射的分布特征

利用江苏省淮安、南京、吕泗3站的逐月太阳总辐射资料和70个气象站的月日照百分率资料,采用气候学计算方法,计算并分析了全省各地逐月的太阳总辐射分布,指出江苏省太阳总辐射的季节分布特征是冬少夏多,春秋适量;太阳总辐射区域分布是北多南少;太阳总辐射的年变化呈现明显的双峰型分布,最大峰值分别出现在5月和7月下旬—8月上旬,6月下旬—7月上旬出现一个相对低谷阶段,恰好与江淮梅雨期多阴雨天气相对应。本文的结论为江苏省太阳能资源的开发利用提供了科学依据。     

RegCM4对中国东部区域气候模拟的辐射收支分析

利用卫星和再分析数据,评估了区域气候模式Reg CM4对中国东部地区辐射收支的基本模拟能力,重点关注地表净短波(SNS)、地表净长波(SNL)、大气顶净短波(TNS)、大气顶净长波(TNL)4个辐射分量。结果表明:1)短波辐射的误差值在夏季较大,而长波辐射的误差值在冬季较大。但各辐射分量模拟误差的空间分布在冬、夏季都有较好的一致性。2)对于地表辐射通量,SNS表现为正偏差(向下净短波偏多),在各分量中误差最大,区域平均误差值近50 W/m2;SNL表现为负偏差(向上净长波偏多);对于大气顶辐射通量,TNS和TNL分别表现为"北负南正"的误差分布和整体正偏差。3)利用空间相关和散点线性回归方法对4个辐射分量的模拟误差进行归因分析,发现在云量、地表反照率、地表温度三个直接影响因子中,云量模拟误差的贡献最大,中国东部地区云量模拟显著偏少。     

基于DEM的复杂地形下太阳散射辐射分布式模拟——以贵州高原为例

由于坡度、坡向和地形之间相互遮蔽等局地地形因子的影响,确定实际复杂地形下太阳散射辐射是比较困难的.本文在前人研究的基础上,对以前的模型进行了一些改进,考虑了坡度、坡向和地形相互遮蔽作用对复杂地形下天文辐射的影响,基于数字高程模型(DEM)数据,研制了以复杂地形下天文辐射为起始数据的复杂地形下太阳散射辐射的分布式模型,在模型中还考虑了散射辐射的各向异性.以地形复杂的贵州高原为例,应用100 m×100 m分辨率的DEM数据及气象站常规观测气象资料,计算了贵州高原复杂地形下各月及年的太阳散射辐射精细空间分布.结果表明:(1)局地地形因子(如坡度、坡向和地形遮蔽)对贵州高原复杂地形下太阳散射辐射的空间分布影响较大,随着地形的起伏变化,太阳散射辐射的空间分布明显不同,纬向分布特征不明显.(2)对于太阳散射辐射而言,地形对其的影响仍然很大,在太阳散射辐射计算时也是不容忽视的.     

中国地球系统模式对全球地表入射短波辐射和大气逆辐射的模拟效果评估

以云和地球辐射能量系统(CERES)数据集为准,量化了中国地球系统模式对地表入射短波辐射和大气逆辐射时空变化的模拟性能,明确了多模式间模拟结果存在不确定性的区域。结果表明：中国模式均能模拟出北半球地表入射短波辐射和大气逆辐射“夏高冬低”的季节变化特征。陆地上,中国模式对两个辐射分量月均值的模拟结果与CERES相当,在海洋上低于CERES结果。中国模式能模拟出地表入射短波辐射下降、大气逆辐射上升的年际变化趋势。对于2001—2014年均值,中国模式模拟的地表入射短波辐射在海洋和陆地上较CERES分别偏低3.3和3.0 W·m^-2,模拟的大气逆辐射在海洋上与CERES结果相当,在陆地上较CERES低1.3 W·m^-2。除南北纬30°附近之外,中国模式在其他纬度均低估地表入射短波辐射,以热带和北极最为明显。模式对大气逆辐射的模拟偏差呈纬向波动特征,模拟误差大值出现在高大山脉处。中国模式模拟地表入射短波辐射不确定性极大的区域分布在热带雨林和南极洲沿海,模拟大气逆辐射不确定性极大的区域分布在格林兰岛、青藏高原、安第斯山脉和南极洲沿海。     

基于Landsat 8的川西复杂地形太阳辐射估算研究

山地地表太阳辐射受坡度、坡向及地形遮蔽等影响,导致区域地表所接收的连续分布的太阳辐射量较难测量,而针对山地地表太阳辐射估算已成为目前研究的一个重点。为定量分析山地地表太阳辐射,本文利用Landsat8遥感影像、数字高程模型及气象观测数据计算相关参数,采用已有的太阳直射模型、天空散射模型和周围地形反射模型,综合估算研究区山地地表特定时刻的瞬时太阳辐射,同时根据气象站点获取的逐时太阳辐射和日总辐射量数据对结果进行验证。结果表明:该模型估算的山地瞬时太阳辐射误差均值为13.56 W/m2,日总辐射量误差均值为1.49 MJ/m2,估算值与观测值存在较好的一致性,结果误差小,精度高,参数可靠。山地太阳辐射分布与地形地貌密切相关,总体上阳坡大于阴坡,山脊大于山谷。山区太阳辐射随坡度增大而递减,同时受坡向、植被覆盖度等因素影响,坡面辐射量在一定坡度有略微上升趋势,当坡度大于太阳天顶角时,辐射量下降明显。山区受植被覆盖影响,随着地表植被的增加,地表辐射量呈下降趋势。      

起伏地形下四川省太阳直接辐射时空分布特征

利用四川省159个地面常规气象观测站及周边9个太阳辐射站观测资料,基于数字高程模型(DEM)数据,考虑坡度、坡向和地形遮蔽作用的影响,研制起伏地形下太阳直接辐射分布式模型。结合四川省90 m×90 m分辨率的DEM数据,分析起伏地形下四川省太阳直接辐射空间分布特征和时间变化趋势。结果表明:(1)四川省太阳直接辐射纬向分布不明显,受海拔高度、日照百分率、局地地形影响较大;(2)四川省太阳直接辐射年总量东部盆地较低,1 300.0 MJ·m-2,川西高原及攀西地区较大,在1 900.0~3 486.9 MJ·m-2之间;(3)四川省太阳直接辐射时间变化明显,川东盆地太阳直接辐射1 000.0 MJ·m-2的地区有增加趋势,川西地区2 800.0 MJ·m-2的区域在减小,四川省宜宾、都江堰、南充、马尔康太阳直接辐射年总量、1月、7月气候倾向率均0。     

近44年四川太阳辐射时空变化特征

利用四川144个气象站1971~2014年的逐月日照时数数据和四川6个辐射站的逐月太阳总辐射数据,以气候学模拟的方法,计算了四川144个气象站的逐月太阳总辐射值。基于44年四川太阳辐射的平均分布和EOF分析的第一模态,将四川分成3个区域,并研究了四川太阳辐射的时空变化。结果表明:(1)四川年太阳总辐射从东南往西北随海拔升高呈阶梯式增加,结合年太阳总辐射EOF第一模态可把四川分为3个区域,分别是川西高原、攀西地区和四川盆地;(2)川西高原年总辐射随时间呈先下降后趋于平稳的变化,攀西地区年总辐射随时间的变化是先下降后上升,四川盆地总辐射变化不大,有缓慢下降趋势;(3)20世纪70年代四川大部分地区太阳总辐射是正距平,80年代除川西高原和雅安地区外基本是负距平,90年代是负距平,2001~2014年除攀西地区外基本是负距平。      

辽宁省追踪式与最佳倾角斜面总辐射的推算与分析

利用辽宁省1993—2016年61个气象站的日照百分率逐月数据、6个太阳辐射观测气象站的逐时太阳总辐射数据,采用太阳辐射的气候学计算方法、Klein各向异性散射模型和Hay各向异性散射模型分别推算各站水平面、最佳倾角斜面和追踪式斜面的太阳总辐射的推算值并进行了对比与分析。同时利用1993—2016年日平均总云量数据,得到各站的累年平均晴天日数,并分析辽宁省太阳总辐射空间分布差异的原因。结果表明:全省最佳倾角角度为36°～41°,最小出现在金州,最大分别出现在康平、昌图、法库和西丰;最佳倾角斜面太阳总辐射在辽宁西部和北部地区明显偏多,其中,朝阳北部和阜新西部部分地区最多;追踪式斜面较最佳倾角斜面太阳总辐射的增加量和提升百分比的幅度均较大,分别达到约700～2300 MJ/m2和13%～41%,且存在较明显的呈区域性分布特征,其中,太阳总辐射的增加量在辽宁西部更明显,而太阳总辐射的提升百分比则以沿海地区的幅度更大,超过37%,大连南部更是超过39%;晴天日数或云量是影响辽宁省太阳能总辐射的空间分布差异的主要因素。     

CMIP6与CMIP5对历史大气层顶和地表辐射收支模拟的时空对比

基于云和地球辐射能量系统观测数据集（CERES),对比分析了耦合模式比较计划第五（CMIP5）和第六阶段（CMIP6）模拟的历史大气层顶和地表辐射收支的年际变化和空间分布,明确了多模式间不确定性大的关键区域。结果表明：在年际尺度上,除地表向上长波辐射外,CMIP6的辐射分量的集合均值较CMIP5更接近于CERES观测值,全球地表向下短波辐射的高估和大气逆辐射的低估在CMIP6中分别降低了1.9 W/m²和3.3 W/m²。除大气逆辐射外,CMIP6的辐射分量在多模式间的一致性较CMIP5提高。在北极,CMIP6对大气层顶反射短波、大气层顶出射长波和地表向下短波辐射的模拟偏差较CMIP5大。在南北纬60°,CMIP6对大气逆辐射的模拟偏差较CMIP5大。其他区域CMIP6的辐射分量更接近CERES观测值。CMIP6模拟的地表向下短波辐射和大气逆辐射的不确定性较大区域面积较CMIP5减小,但不确定性极大区域面积无变化。地表净辐射的不确定性空间分布在两代CMIP间变化甚小。青藏高原、赤道太平洋、热带雨林、阿拉伯半岛和南极洲沿海依然是地球系统模式模拟辐射收支不确定性极大的关键区域。