云南山地太阳总辐射的分布式模拟

在前人研究的基础上,对太阳总辐射模拟模型进行了改进:利用MODIS的地表反照率产品,取代前人研究中的计算地表反照的经验公式,并且在更短的积分步长内进行计算,进而开发了复杂地形下太阳总辐射的模拟模型。应用1000 m分辨率的数字高程模型(DEM)数据以及常规气象资料和2个辐射站的实测总辐射数据对模型进行验证,结果表明:所建立的分布式太阳辐射模拟模型能准确地模拟云南的太阳总辐射,模拟值与实测值吻合非常好;云南年总辐射变化在3191~5858 J·m-2·s-1之间,四季的辐射差异不大,春季稍高,冬季次之,其次是夏季,秋季稍低,这可能是受夏季降水量以及云量较多的影响。在区域分布上,云南省境内多山,地面起伏较大,对总辐射的区域分布产生了较大的影响,如红河及南盘江两岸等,因遮蔽度较大,总辐射较低。太阳总辐射是陆地生态系统最基本也是最重要的能量来源,在小网格的尺度上进行精细化的太阳总辐射计算可以为多个学科的研究提供重要的基础数据,本研究为此提供了一个计算案例。     

基于分布式模型方法和气候经验模型的四川省总辐射结果比较研究

利用四川省气象站常规观测数据,1:25万数字高程(DEM)数据,考虑坡度、坡向等地形因子建立气候经验统计模型和分布式模型,分别计算未考虑地形因子和起伏地形下的四川省太阳总辐射时空分布情况并进行分析。结果表明:两种模拟结果在四川省总辐射分布上趋势大致相同;分布式模拟结果所得总辐射结果范围更大,总辐射结果范围为1800~7200MJ/m2,而气候经验统计模型结果仅为3100~6280MJ/m2;经部分站点2012年总辐射实测值检验,结合地形因子采用分布式模拟的方法比单纯使用经验系数和气象参数模拟的气候学方法误差均值小0.39%。考虑了复杂地区的分布式模拟结果,比气候学拟合方法结果更为细致,更有利于查看局地结果,这对实际应用中太阳能资源的开发、电厂规模的选址和布设、电机型号的安装更能提供参考价值。四川省北部阿坝州、西部甘孜州和南部凉山州及攀西地区太阳能资源较为丰富,利于进行太阳能资源开发,交通不便地区可通过安装小型分布式发电设施,合理利用太阳能资源。     

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。     

起伏地形下我国太阳直接辐射的分布式模拟

运用数据集群技术,建立了我国不同时空尺度直接透射率的估算模式,对比分析了不同模式的拟合精度。基于1km×1km分辨率的数字高程模型(DEM)数据,全面考虑了地形因子对太阳直接辐射的影响,实现了实际起伏地形下我国太阳直接辐射的分布式模拟,计算了我国范围内1km×1km分辨率1—12月气候平均太阳直接辐射的空间分布。结果表明:局地地形对太阳直接辐射空间分布的影响非常强烈,尤其是在太阳高度角较低的冬季和秋季;模拟结果可靠,可进行大数据量处理,适用于遥感图像处理、地理信息系统等数据处理平台。     

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.     

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。     

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。     

起伏地形下浙江省散射辐射时空分异规律模拟

结合影响起伏地形下太阳散射辐射的天空因素与地面因素,通过基于数字高程模型（DEM）数据的起伏地形下天文辐射模型和地形开阔度模型,综合考虑地面因素对散射辐射的影响;基于常规地面气象站观测资料建立的水平面散射辐射模型,考虑天空因素对散射辐射的影响;建立了起伏地形下浙江省散射辐射分布式估算模型;逐月计算了浙江省散射辐射（100m×100m）的空间分布。结果表明：散射分量分布与地理地形因子、季风影响、大气透明程度有关,由高纬向低纬逐渐增加;季节分布特点为,夏季〉春季〉秋季〉冬季;坡度、坡向对散射辐射的分布影响小,但辐射值与开阔度呈正相关,各季辐射最大值分布在开阔度大处,最小值在开阔度最小处,不同季节有所伸缩。计算结果可以为气候变化和环境资源研究提供基础数据。     

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。     

起伏地形下河南省太阳散射辐射的分布式模拟

利用河南省及周边145个气象站1961－2000年常规气象观测资料和河南省1:25万DEM数据,充分考虑起伏地形下太阳散射辐射的天空因素与地面因素后,基于分布式开阔度模型和天文辐射模型,实现了起伏地形下河南省太阳散射辐射的分布式模拟.计算了100m×100 m分辨率下河南省1－12月气候平均太阳散射辐射及多年平均年散射辐射总量的空间分布.结果表明:在充分考虑经验系数的时空分布特征后,模拟精度有了进一步提高.与郑州站的观测资料对比验证表明,模拟精度较高,年平均绝对误差为3.06 MJ·m-2,年平均相对误差为1.67％;局地地形对太阳散射辐射的影响比较明显;通过个例年验证对模型性能和模拟结果进行考察,年平均相对误差不足11％.综上表明模型的时空模拟性能良好.     

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.     

贵州高原复杂地形下月平均日最低气温分布式模拟研究

在前人研究的基础上,对以前计算平均日最低气温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太阳总辐射的影响,基于数字高程模型(DEM)数据,研制了复杂地形下海拔高度、太阳总辐射、日照百分率为参数的月平均日最低气温的分布式模型。应用100 m×100m分辨率的DEM数据、1960—2000年贵州省及周边102个气象站常规气象要素观测资料以及NOAA-AVHRR观测资料、10个气象站的太阳辐射量资料,计算了贵州高原复杂地形下各月及年平均日最低气温空间分布。结果表明:(1)局地地形因子对贵州地区月平均日最低气温的影响较大,月平均日最低气温纬向分布不明显。贵州高原复杂地形下年平均日最低气温大部分地区介于7.5～12.4℃之间,1月平均日最低气温大部分介于-0.6～4.1℃之间,7月平均日最低气温大部分介于15.6～21.3℃之间。(2)月平均日最低气温随海拔高度的增加而降低。南坡随坡度的增大而升高;北坡随坡度的增大而降低。在坡向影响上,1～5月、10～12月偏北坡月平均日最低气温偏低,偏南坡月平均日最低气温偏高;7～8月因太阳高度较高,因此出现相反的情况,北坡高于南坡。     

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。     

修文县太阳总辐射计算与分析

利用修文县1963—2010年日照百分率,采用日照百分率拟合公式,计算得出修文的日照总辐射,结果表明修文的年太阳总辐射在3 077.57~4 010.6 m J·m-2之间。并在此基础上分析修文总辐射的分布特征如下:从年际变化趋势来看,修文年太阳辐射呈下降趋势,但变化不大,每年的下降幅度为3.3 m J·m-2;从月际变化趋势来看,修文太阳总辐射随月份变化曲线呈抛物线形,1—7月辐射逐渐增强,7—12月辐射逐渐减弱,7月辐射最强,1月辐射最弱;修文属于太阳辐射较贫乏带;云量的增多是年辐射减少的主要因素。     

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.     

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。      

河西走廊太阳辐射时空分布特征及太阳能资源评估研究

利用河西走廊3个太阳辐射站和19个气象站数据资料，推算了河西走廊各站太阳总辐射量，分析了该地区太阳总辐射空间分布和时间变化特征，并采用相关系数法分析了太阳总辐射的气候影响因素。结果表明：（1）太阳总辐射空间分布在年及春、夏、秋季时间尺度上总体呈西北向东南递减，冬季则正好相反，由西北向东南增加。（2）太阳总辐射在月际和季节分布上呈单峰型，5月最强，12月最弱，夏季最强,冬季最弱。（3）年太阳总辐射呈增加趋势，其线型倾向率为6.3　MJ/(m2·10a)，其中夏、秋、冬季总辐射呈减少趋势，下降最明显的是夏季，春季呈明显的增加趋势。（4）年、季总辐射都表现出2～3、5～6　a短周期及8～10　a长周期震荡。（5）太阳总辐射量与相对湿度、降水量、总云量、低云量及浮尘、扬沙、沙尘暴日数总体都呈负相关，与气温和日照时数呈正相关。（6）河西走廊太阳能资源丰富程度和稳定度表现一致，都呈现为由西北向东南递减的趋势，资源相对丰富的地区稳定度也相对较高。     

起伏地形下深圳市天文辐射的空间分布

以起伏地形下天文辐射的分布模型为基础,借助地理信息系统（GhS）处理数据,将深圳市1：250,000DEM数据作为地形的综合反映,模拟计算了起伏地形下（坡度、坡向和地形遮蔽）深圳市天文辐射,分析了起伏地形下深圳市天文辐射的分布规律,完成了深圳市100m×100m分辨率的各月及全年的天文辐射的空间制图。结果表明：对于局部地形起伏引起的天文辐射的变化。秋、冬季最为显著,向阳坡和背阴坡的极值差异较大,这和太阳高度角随着季节变化而冬半年相对较低、夏半年相对较高有关。坡度对天文辐射的影响在冬半年较大,随着坡度的增大,辐射差值增大的幅度呈递减趋势。     

起伏地形下我国太阳散射辐射分布式模拟

基于1km×1km分辨率的数字高程模型(DEM)数据,考虑了地形因子对太阳散射辐射的影响,改进了开阔度的计算模型,确定了我国气候平均情况下月散射系数的空间分布,实现了实际起伏地形下我国太阳散射辐射的分布式模拟,计算了我国范围内1km×1km分辨率1-12月气候平均太阳散射辐射的空间分布.结果表明:局地地形对太阳散射辐射空间分布的影响比较明显;模拟结果可靠,可进行大数据量处理,适用于遥感图像处理、地理信息系统等数据处理平台.