FY2 号气象卫星估算地面太阳辐射研究

综合考虑太阳因素、地形因素、地表积雪覆盖情况、云量以及非均质大气对太阳辐射的影响,基于FY2 号静止卫星构建晴空太阳总辐射计算模型,并利用山西省3 个辐射观测站2011 年逐时、逐日、逐月太阳总辐射观测资料对其估算结果进行检验。研究结果显示：逐时误差在±1 MJ·m^-2之间,逐日误差在±5 MJ·m^-2之间,表明模型计算的太阳辐射误差较小,稳定性较好;逐月误差结果显示,三个站模拟值都大于实测值,且误差趋势一致,均表现为冬季误差高于夏季;进一步对模拟值和实测值进行相关性分析,三站线性拟合度均在0.86～0.92 之间,且相关系数均达到显著相关水平,表明模型计算的太阳辐射准确性和精度较高,且在数值拟合上较好地反映了实际的太阳总辐射量,证实该模型应用于FY2 号气象卫星的可行性。     

环境气象因素监测分析在太阳能热发电站选址快速评估中的应用

目的对凉山州某地太阳能热发电站拟选场址的太阳能资源进行评估。方法利用环境气象因素监测设备监测太阳直接辐射、总辐射和温湿度等环境气象因素,采用经验公式估算凉山州某地全年太阳直接辐射和总辐射量,并利用实测值进行验证。结果某地在秋冬之交,直接辐射强度的平均值为5.7k W·h/(m~2·d),总辐射强度的平均值为5.1 k W·h/(m~2·d)。结论某地为太阳能资源很丰富地区,全年太阳直接辐射量大于5000 MJ/m~2,全年太阳总辐射量大于6000 MJ/m~2,2月、3月、4月和5月为太阳能热发电最佳经济运行的月份。在秋冬之交,有利因素为70%以上的天数直接辐射强度都大于经济性运行的直接辐射强度指标,利于太阳能热发电,是潜在的太阳能热发电站候选地区;不利因素为多云天气和阴天占总天数的百分比接近50%,会极大地影响太阳能热发电的发电量和发电效率。     

西藏日太阳总辐射估算模型的优化与时间尺度效应

根据2012～2014年拉萨站点的日太阳辐射观测数据,对3种日太阳总辐射估算模型(左大康、Prescoff和王炳忠等提出的估算模型)的估算结果和实际观测结果进行误差检验分析,结果表明:3种模型都通过了显著性检验,其平均绝对误差(MAE)分别为6.17 MJ/(m~2·d)、6.42 MJ/(m~2·d)和12.31 MJ/(m~2·d),均方根误差(RMSE)分别为1.60 MJ/(m~2·d)、1.65 MJ/(m~2·d)和2.78 MJ/(m~2·d),表明利用地理位置信息和日照时数的左大康估算模型对拉萨日太阳总辐射的估算效果优于Prescoff和王炳忠估算模型。利用左大康估算模型分别估算得到2015年拉萨、那曲和葛尔地区的日太阳总辐射值,并进行模型验证。通过分析拉萨1971～2015年的太阳总辐射变化和周期性特征,研究日太阳总辐射估算模型的时间尺度效应。按照11年和四季两种不同的时间尺度,利用线性回归法对日太阳总辐射估算结果和实际观测结果进行误差和相关性分析,得到经验参数a和b的值与时间尺度有一定关系。11年和四季两种时间尺度除夏季以外,其他时间拟合模型的精度均得到了提高。通过线性回归法得出45年的西藏日太阳总辐射优化估算模型,该模型估算日太阳总辐射的误差小于左大康模型,估算精度较高。     

贵州高原起伏地形下太阳直接辐射的精细分布

太阳直接辐射是太阳总辐射的重要组成部分。论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起伏地形下天文辐射的影响,基于数字高程模型(DEM)数据,研制了以起伏地形下天文辐射为起始数据的起伏地形下太阳直接辐射的分布式模型。应用100m×100m分辨率的DEM数据,1960~2000年贵州高原及周边102个气象站常规气象要素观测资料,10个气象站的太阳辐射资料,计算了贵州高原起伏地形下各月及年太阳直接辐射精细空间分布。结果表明：①坡度、坡向、地形遮蔽对太阳直接辐射的影响较大,由于局地地形因子的影响,起伏地形下太阳直接辐射的空间分布具有明显的地域分布特征,纬向分布不明显,局地地形对太阳直接辐射的影响是不容忽视的;②贵州高原起伏地形下太阳直接辐射年总量、1月、7月大部分地区分别介于1 046~1 700、31~90、156~205MJ/m²;③季节不同,局地地形因子对起伏地形下太阳直接辐射空间分布的影响不同,冬半年大于夏半年;随坡度的增大,局地地形因子的作用增大。     

20世纪90年代以来上海地区光能资源变化研究

为了摸清20世纪90年代以来上海地区光能资源变化规律,根据1991-2003年上海地区11个站年日照资料及宝山站的辐射资料,在与前30年(1961-1990年)平均比较的基础上,统计分析1991年以来太阳总辐射、直接辐射、散射辐射、日照时数、日照百分率以及光合有效辐射、光热生产潜力的变化情况,结果表明:1991-2003年,上海地区年平均总辐射减少70M Jm/2,年平均直接辐射减少160.6M Jm/2,年平均散射辐射增加90.6M Jm/2,年平均光合有效辐射减少17.4M Jm/2,年平均光热生产潜力增加3328kgh/m₂,年平均日照时数减少187.5h,年平均日照百分率减少4%。     

山地太阳散射辐射分布式模拟

基于100m×100m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散射辐射的影响,改进了开阔度的计算模型,并通过建立陕西省不同时空尺度月散射分量和晴空指数的估算模型,确定了陕西省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陕西省太阳散射辐射的分布式模拟,计算了陕西省范围内100m×100m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。     

散射辐射对青藏高原高寒草地总初级生产力模拟的影响

太阳辐射的散射组分能够增强植被冠层LUE（light use efficiency,光能利用率）,因此需要在生产力模型中显式地加入散射辐射的影响,从而更准确地模拟植被冠层光合作用.以青藏高原高寒草地为研究对象,改进光能利用率模型,增加散射辐射模块,利用站点通量观测数据估计模型关键参数;结合区域尺度气象数据和遥感数据,模拟了2003—2008年青藏高原高寒草地区域尺度GPP（gross primary production,总初级生产力）,并量化了GPP模拟的不确定性,进而通过分析模型改进前后GPP空间分布及其不确定性的差异量化了散射辐射的作用.结果表明:考虑散射辐射对LUE的影响后,模型参数优化效果明显提升,青藏高原高寒草地GPP的模拟效果得到提升;2003—2008年青藏高原高寒草地GPP模拟值呈现东南部较大,西北部较小的空间格局,与不考虑散射辐射的结果一致,但GPP平均值由312.3 g/（m2·a）增至341.7 g/（m2·a）,增幅约9.4%,说明不考虑散射辐射会低估青藏高原高寒草地GPP;GPP模拟值不确定性的空间分布与不考虑散射辐射的结果一致,但是平均不确定性大小有所降低,从9.15%降至8.66%.研究显示,若在青藏高原高寒草地的GPP模拟中不考虑散射辐射,虽不会影响其空间格局,但会低估GPP模拟值的大小,同时增加其不确定性.      

西藏阿里地表面太阳光谱观测

阿里位于青藏高原西部,是太阳能资源极其丰富的地区.本次在西藏阿里噶尔县(海拔4280 m,32°30′02″?N,80°06′01″?E)夏至日前后,对波长在280?—?1200 nm的太阳光谱进行了短期观测.结果显示:阿里2020年6月21日12:34,在482 nm波长处出现了太阳光谱辐射强度的最大值2.33 W·?m?2·?nm?1,对比观测点拉萨的最高太阳光谱强度出现在2020年6月27日13:56,波长482 nm处光谱强度为2.80 W·?m?2·?nm?1,在太阳直接辐射、大气中云层及微粒的散射辐射、地表面反射辐射的叠加下,这两地的最高太阳光谱强度都超过了AM0最高光谱强度;将阿里2020年6月22日日中时刻的太阳光谱与AM0、AM1.5标准光谱进行对比,可以看出:阿里的紫外、可见光谱的强度明显高于AM1.5,且接近AM0;阿里2020年6月21日出现了"日食"现象,太阳光谱也随着日食的初亏?—?食甚?—?复圆变化.此次观测为青藏高原西部地区提供了稀有的太阳光谱数据支撑,有利于整个西藏太阳能利用的发展.     

中国地表太阳辐射资源空间化模拟

基于1981—2010年全国122个气象台站的太阳辐射和气温日较差观测数据,将Bristow-Campbell太阳辐射估算模型在中国八大自然区分别进行了参数校正和验证;利用地理信息空间分析平台,采用PRISM模型对中国区域平均最高与最低气温空间化的结果,将其输入Bristow-Campbell模型,实现太阳总辐射的空间栅格化模拟;通过斯忒藩-玻耳兹曼定律计算全国地表长波辐射平衡;进而根据太阳辐射平衡公式,得到中国地表太阳辐射平衡的空间格局。结果表明:经过校验的Bristow-Campbell可以较准确地估算中国区域太阳总辐射资源;基于Bristow-Campbell辐射估算模型,结合气象数据的空间化模型,是实现太阳净辐射资源空间化模拟的有效途径;我国地表太阳净辐射总体空间格局表现为高值区位于青藏高原,每年可达9 000 MJ·m^-2,东部地区的净辐射年总量较低,东北稍高,浙闽地区稍低,低值区位于川黔地区,年平均约为2 000 MJ·m^-2左右。     

城市发展对上海太阳辐射特征的影响分析

伴随着上海城市化的发展,太阳辐射特征也发生了一系列变化。利用上海1991-2012 年的辐射资料以及上海市统计年鉴资料,分析了上海地面太阳辐射的年际变化规律,并通过相关分析、灰色关联分析、GM（1,N）模型研究了上海城市发展综合指标及各个城市发展因子对太阳辐射特征的影响。结果显示,1991-2012 年上海太阳散射辐射呈上升趋势,直接辐射呈下降趋势,总辐射呈轻微下降趋势。上海城市化进程综合指标与太阳散射辐射呈正相关,与太阳直接辐射呈负相关,而与总辐射之间无显著相关关系。影响太阳散射辐射和直接辐射最主要的城市因素是人口密度,其次还有工业能源终端消费量和住宅竣工建筑面积等。对于散射辐射和直接辐射,GM（1,N）模型的拟合值与实际值比较一致,体现了GM（1,N）模型在城市多因子关联系统中应用的优越性。