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。     

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。      

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。     

复杂地形对计算地表太阳短波辐射的影响

首先利用数字高程数据(DEM)、大气辐射传输模式6S以及野外观测资料计算了复杂地形(青藏高原)上地表入射太阳辐射,然后计算不考虑地形产生的地表辐射的计算误差,对误差进行归一化后得到相对辐射误差.结果显示,相对辐射误差的标准差(即相对地表辐射计算误差绝对值的统计平均值) Se随太阳天顶角的增加呈指数增长,随高度标准差的增加几乎呈线性增长,随数字高程数据的分辨率(或卫星资料的分辨率)降低而降低.利用分步拟合方法拟合了Se随太阳天顶角、高度标准差和数字高程分辨率的变化.利用拟合方程可以计算任意地形条件下,不同分辨率的卫星(或数字高程)资料在不同太阳天顶角情况下,不考虑地形复杂性产生的平均地表入射太阳辐射的计算误差,结果表明,使用中分辨率的卫星(如MODIS)资料计算地表太阳净辐射时,需要考虑地形复杂性.     

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。     

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.     

广西南宁市太阳辐射变化特征及影响因素分析

利用南宁市太阳辐射站1986～2011年的太阳总辐射、日照时数资料,分析南宁市太阳总辐射的气候变化特征.另外,利用南宁站同期的低云量、地温等要素,计算这些要素与太阳辐射的相关系数,采用最小二乘法拟合出各月的线性关系,分析其对太阳总辐射的影响.     

太阳总辐射计算方法对比分析

利用全国27个气象站1971-2000年太阳辐射观测资料,按照经验公式法、多因子综合法和Prescoff公式法等三种计算方法对太阳总辐射进行了计算,并与实际太阳总辐射观测资料进行了对比分析.结果表明:经验公式法计算误差较小,但系数不易计算;多因子综合法易于计算,但误差相对较大;Prescoff公式法计算结果误差很大,不适用于太阳总辐射的计算.     

影响太阳总辐射各主要因子的分析

本文通过分析北京地区１９９０年１－１２月晴天与实际天气条件下的太阳辐射和常规气象观测资料，得到了描述晴天和实际天气条件下的太阳总辐射的一种关系式，并着重分析了影响到达地面的太阳总辐射各因子的主次作用。     

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。     

3D MODEL STUDY ON FOG OVER COMPLEX TERRAIN-PART Ⅰ:NUMERICAL STUDY

A three-dimensional fog model,suitable for precipitous and complex terrain,is designed containing four prognostic variables-wind speed,potential temperature,specific humidity and mixing ratio of liquid water.The model considers turbulent exchange,the long-wave radiation on the ground surface and in the air.the short-wave solar radiation,the evaporation and condensation of moisture and the surface heat budget and so on.In order to make the model run steadily on precipitous and complex terrain,we have improved the method of calculating horizontal pressure gradient force in the terrain coordinate system.The results coincide on the whole with the actual situation.     

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.     

自然环境条件对太阳能资源计算影响的再思考

文章简单回顾了以前国内常用的太阳辐射资源的计算方法,评论了各自存在的主要问题。其中最重要的是我国大地势以及其他自然条件影响下的基础辐射问题。在以前的研究中虽也注意到了这一问题,但解决得既不理想,也不彻底。关键是这些解决方法依靠的仅仅是辐射实测站点的天文辐射数据。由于测站有限,直接影响到对不同经度、纬度、地势、气候等自然条件下的基础数据的推算。该文利用SMARTS模式依据每个气象站的平均气压、绝对湿度、能见度等数据推算出符合当地环境条件的晴天辐射数据,作为基础辐射数据,进而达到考虑各地真实大气条件来计算晴天辐射的目的。     

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。      

山区水库水面气温与太阳辐射的修正及应用

考虑到山区水库库面气象要素受周围地形影响, 结合前人的研究, 库区气温计算方法采用回归余项法并计入地形影响, 而对于库区水面上的太阳辐射计算, 则采用了平行山脊坡地上的简化算法。应用结果表明:由经度、纬度、海拔高度和大地形影响等4项建立的多元线性回归气温方程拟合效果显著; 并用同时期盐边气象站的资料进行检验, 检验精度在0.5℃以内。与平地相比, 在山区地形影响下的二滩库区水面太阳辐射有一定程度的改变量, 同时不同河岸坡度对水库水面接收的太阳辐射有较大影响。该方法有效揭示了山区月平均温度和太阳辐射的时空变化。修正后的气温和太阳辐射符合山区实际情况。     

基于数字地形模型的山区太阳辐射的时空分布模拟

在数字地形模型(DTM)的基础上,利用地理信息系统软件ArcGIS确定阴影、提供的地图代数语言功能,模拟了甘肃定西安家沟小流域任意时段内天文辐射的空间分布。该模型借助于ArcGIS的地形分析功能,解决了常规方法不能解决的地形遮蔽对天文辐射的影响。该模型是一个物理模型,对天文辐射能的时空分布可做出较精确描述,提供在常规条件下的重要参数。时空分布分析表明:地形对天文辐射的影响很大,尤其是坡向的影响;天文辐射随着季节变化很大,从3月底开始直到6月上旬一直处于上升阶段,然后下降;地形对天文辐射的影响程度随着季节不同有所不同,但是没有表现出明显的规律。