逐時(shí)太陽(yáng)輻照度氣候?qū)W預(yù)報(bào)模型研究

賈紅 張仁祖 張佩

摘要：基于2015—2018年徐州地區(qū)太陽(yáng)輻照度觀測(cè)資料和常規(guī)的氣象觀測(cè)資料，分析了地面逐時(shí)太陽(yáng)輻照度的變化特征，建立了分月地面逐時(shí)太陽(yáng)輻照度預(yù)報(bào)氣候?qū)W模型，并利用2019年氣象數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明：徐州地區(qū)地面逐時(shí)太陽(yáng)輻照度在0～560 W/m2之間，年地面輻照度均值為299.4 W/m2，最大值出現(xiàn)在夏季12：00，為613.5 W/m2。地面太陽(yáng)輻照度與天文輻射、日照時(shí)數(shù)呈顯著正相關(guān)，與濕度呈顯著負(fù)相關(guān)。模型擬合值與實(shí)測(cè)值之間均呈現(xiàn)很好的相關(guān)性，模型適用于各月，但在夏季，特別是6—8月，平均絕對(duì)誤差e和均方誤差Se稍大。模型對(duì) 10：00—15：00的模擬效果優(yōu)于其他時(shí)刻。

關(guān)鍵詞：逐時(shí);太陽(yáng)輻照度;天文輻射;日照時(shí)數(shù);濕度;預(yù)報(bào);徐州

中圖分類(lèi)號(hào)： S161.1 ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A ?文章編號(hào)：1002-1302（2020）11-0275-06

收稿日期：2020-02-27

基金項(xiàng)目：江蘇省“333工程”高層次人才培養(yǎng)科研項(xiàng)目;江蘇省氣象局面上項(xiàng)目（編號(hào)：KM201905）。

作者簡(jiǎn)介：賈 紅（1981—），女，江蘇連云港人，碩士，工程師，主要從事氣候資源開(kāi)發(fā)和農(nóng)業(yè)氣象預(yù)報(bào)服務(wù)研究。E-mail：hjia698@163.com。

通信作者：張仁祖，碩士，高級(jí)工程師，主要從事氣候資源開(kāi)發(fā)和農(nóng)業(yè)氣象預(yù)報(bào)服務(wù)研究。Tel：（0516）80805768;E-mail：zhangrenzu.xz@163.com。 ?太陽(yáng)能是一種可再生的綠色清潔能源，是地球最主要的能量來(lái)源[1]。中國(guó)社會(huì)科學(xué)院在2015年的世界能源發(fā)展報(bào)告中指出，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，太陽(yáng)能將成為人類(lèi)一種非常重要的能源[2]。太陽(yáng)輻射的強(qiáng)弱與太陽(yáng)視位置、大氣透明度等因素密切相關(guān)，而大氣透明度受大氣含水量、氣溶膠顆粒直徑及數(shù)量、云量和云狀等因素影響[3-4]，由于上述因子的綜合作用，到達(dá)地球表面的太陽(yáng)輻射較大氣上界有較大的衰減，衰減的程度也因時(shí)而異。準(zhǔn)確的太陽(yáng)輻射資料是區(qū)域氣候資源評(píng)價(jià)、設(shè)施農(nóng)業(yè)布局、農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)、光伏電廠規(guī)劃與發(fā)電量預(yù)報(bào)等太陽(yáng)能資源開(kāi)發(fā)利用的基礎(chǔ)。目前我國(guó)太陽(yáng)輻射觀測(cè)站點(diǎn)較少，資料時(shí)間序列不長(zhǎng)，難以滿足上述需求，因此開(kāi)展逐時(shí)太陽(yáng)輻照度氣候?qū)W估計(jì)模型和預(yù)報(bào)模型研究有十分重要的實(shí)際意義。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者開(kāi)展了太陽(yáng)輻射預(yù)報(bào)模型研究，Lorenz等使用ECMWF資料制作未來(lái)0～72 h總輻射預(yù)報(bào)[5]。Collares-Pereira等利用模型研究了太陽(yáng)輻射的分布特征及逐時(shí)預(yù)報(bào)[6];孫朋杰等使用WRF輸出產(chǎn)品，在對(duì)模型輸出統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)（model output statistics，MOS）方法進(jìn)行改進(jìn)的基礎(chǔ)上建立了預(yù)報(bào)模型[7]。王佳等使用地面溫度、相對(duì)濕度和能見(jiàn)度資料，建立了不同季節(jié)地面逐時(shí)太陽(yáng)輻射預(yù)報(bào)模型[8]。這些研究從不同角度建立了太陽(yáng)輻射預(yù)報(bào)模型，使得太陽(yáng)輻射預(yù)報(bào)成為可能，但大多數(shù)存在模型復(fù)雜、因子眾多、因子計(jì)算復(fù)雜、業(yè)務(wù)應(yīng)用困難等問(wèn)題。徐州市位于黃淮海平原南部，在我國(guó)太陽(yáng)能資源區(qū)劃中屬于Ⅱ類(lèi)，年總輻射量為1 400～1 740 kW/（h·m2）[9]，屬于太陽(yáng)能資源較豐富地區(qū)[10]，太陽(yáng)能資源具有較大的開(kāi)發(fā)前景。近年來(lái)，徐州設(shè)施農(nóng)業(yè)和光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)等生態(tài)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，設(shè)施農(nóng)業(yè)已成為徐州農(nóng)業(yè)的新名片[11]。到2020年光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)也將新增光伏裝機(jī) 1.5 GW[12]，產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展對(duì)高精度、高時(shí)效的地面逐時(shí)太陽(yáng)輻照度預(yù)測(cè)提出了迫切的需求。太陽(yáng)輻射穿越地球大氣層到達(dá)地球表面，對(duì)近地層大氣的溫度、濕度等物理量產(chǎn)生影響，同時(shí)這些物理量也反過(guò)來(lái)影響太陽(yáng)輻射的傳輸，因此本研究從太陽(yáng)輻射作用于地球近地層大氣的效應(yīng)著手，使用徐州市地面逐時(shí)太陽(yáng)輻照度實(shí)測(cè)資料和常規(guī)的氣溫、濕度、日照等氣象要素，建立地面逐時(shí)太陽(yáng)輻照度氣候?qū)W預(yù)報(bào)模型，并對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，以期能為徐州地區(qū)的太陽(yáng)能開(kāi)發(fā)利用提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

本研究使用的輻照度和常規(guī)氣象資料均來(lái)自于徐州國(guó)家地面基本站（34°17′N(xiāo)，117°09′E，海拔高度42 m）。該站于2015年1月份開(kāi)始太陽(yáng)輻照度觀測(cè)，所用資料包括2015年1月至2019年12月逐小時(shí)的太陽(yáng)輻照度、氣溫、日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度以及日最高氣溫、日最低氣溫，均經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的質(zhì)量控制。本研究使用2015年1月至2018年12月資料建立預(yù)報(bào)模型，2019年全年資料做預(yù)報(bào)檢驗(yàn)分析。

1.2 逐時(shí)天文輻射的計(jì)算方法

逐時(shí)天文輻射Q0主要與太陽(yáng)赤緯δ、時(shí)角ω和地球軌道偏心率訂正因子dm有關(guān)，計(jì)算公式如下

式中：Q0為天文輻射，W/m2;I0為太陽(yáng)常數(shù)，取 1 367 W/m2;dm為地球軌道偏心率訂正因子;φ為觀測(cè)點(diǎn)緯度，°;δ為太陽(yáng)赤緯，°;η為時(shí)差，h;ω為時(shí)角，°;D為該日在一年當(dāng)中的日序數(shù);h為24 h制時(shí)刻數(shù)。

1.3 統(tǒng)計(jì)誤差分析方法

采用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)逐時(shí)太陽(yáng)輻照度的實(shí)測(cè)值與擬合值之間的符合度進(jìn)行比較分析，包括復(fù)相關(guān)系數(shù)R、平均絕對(duì)誤差e[13]、平均絕對(duì)百分比誤差Pe[14]和均方誤差Se[13]，上述指標(biāo)均為統(tǒng)計(jì)學(xué)上嚴(yán)格的誤差指標(biāo)，值越小表明擬合值和實(shí)測(cè)值之間的擬合效果越好。分別由式（7）、式（8）、式（9）計(jì)算獲得。

2 預(yù)報(bào)模型的建立

2.1 地面太陽(yáng)輻照度與氣象因子的相關(guān)性分析

太陽(yáng)輻射的強(qiáng)弱與太陽(yáng)視位置、大氣透明度密切相關(guān)，而大氣透明度與大氣含水量、氣溶膠大小及數(shù)量、云量和云狀等因素關(guān)系密切，由于上述因子的作用，到達(dá)地球表面的太陽(yáng)輻射較天文輻射有較大的衰減，進(jìn)而影響近地面大氣物理參數(shù)，如溫度、濕度等因素。對(duì)不同月份的逐時(shí)地面太陽(yáng)輻照度與天文輻射、氣溫、濕度、日照等因子之間的相關(guān)性進(jìn)行分析，結(jié)果詳見(jiàn)表1。

從表1可以看出，除個(gè)別月份的日最低氣溫和日最高氣溫之外，各月地面太陽(yáng)輻照度與天文輻射、氣溫、濕度、日照時(shí)數(shù)等氣象因子之間均為顯著相關(guān)，通過(guò)0.01的顯著性水平檢驗(yàn);其中與天文輻射和日照時(shí)數(shù)均為顯著正相關(guān)，與濕度顯著負(fù)相關(guān)。地面太陽(yáng)輻照度與日最低氣溫的相關(guān)性各月表現(xiàn)不一致，其中4月、6月和8月未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，5月份只通過(guò)0.05的顯著性水平檢驗(yàn)，其他各月份均通過(guò)0.01的顯著性水平檢驗(yàn)。地面太陽(yáng)輻照度與日最高氣溫的相關(guān)性在1月份和12月份未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，其他月份均通過(guò)0.01的顯著性水平檢驗(yàn)。從相關(guān)系數(shù)的分布來(lái)看，各月地面太陽(yáng)輻照度與日照時(shí)數(shù)的相關(guān)系數(shù)在0.735以上，最大為0.822，出現(xiàn)在1月份。與天文輻射的相關(guān)系數(shù)在0.667以上，最大為0.785，出現(xiàn)在3月份。與相對(duì)濕度的相關(guān)系數(shù)在-0.415以下，最小為-0.528，出現(xiàn)在7月份。

2.2 地面逐時(shí)太陽(yáng)輻照度預(yù)報(bào)模型

天文輻射作為一種能量穿越大氣層到達(dá)地球表面，與近地層大氣互相作用，一方面近地層大氣對(duì)太陽(yáng)輻射的傳輸產(chǎn)生削弱影響，另一方面近地層的大氣也受太陽(yáng)輻射的作用，在物理參數(shù)上發(fā)生相應(yīng)的變化，在充分考慮氣候條件的影響的基礎(chǔ)上，建立逐時(shí)太陽(yáng)輻照度氣候?qū)W預(yù)報(bào)模型：

式中：Q為地面太陽(yáng)輻照度，W/m2;a、b為統(tǒng)計(jì)系數(shù);X、A、B為中間計(jì)算量;Q0為天文輻射，W/m2;T為氣溫，℃;Tmin為當(dāng)日最低氣溫，℃。Tmax為當(dāng)日最高氣溫，℃。Tmin為當(dāng)日氣候最低氣溫，℃;Tmax為當(dāng)日氣候最高氣溫，℃;Tmin、Tmax采用1981—2010年30年的統(tǒng)計(jì)值;RH為相對(duì)濕度，%;t為日照時(shí)數(shù)，h;Qmax為日最大天文輻射，W/m2;I0為太陽(yáng)常數(shù)，取1 367 W/m2。

各月a、b值如表2所示。

3 結(jié)果與分析

3.1 徐州地區(qū)地面太陽(yáng)輻照度變化特征

統(tǒng)計(jì)2015年1月至2018年12月（06：00到19：00）共計(jì)48個(gè)月的地面逐時(shí)太陽(yáng)輻照度分布特征（剔除06：00后未日出和19：00前已日落的數(shù)據(jù)），從年均地面逐時(shí)太陽(yáng)輻照度的分布來(lái)看（圖1），分布特征基本一致，整體上全天地面逐時(shí)太陽(yáng)輻照度在0～560 W/m2之間波動(dòng)，其中2018年上午各時(shí)段地面輻照度略高于其他年份，下午各時(shí)段輻照度則是2017年略高。最高值出現(xiàn)在2017年的12：00，為553.9 W/m2。

按照氣象學(xué)意義上的季節(jié)劃分方法，將上述資料劃分為春季（3—5月），夏季（6—8月），秋季（9—11月）和冬季（12月至次年2月）4個(gè)季節(jié)，進(jìn)而統(tǒng)計(jì)各季節(jié)06：00—19：00地面逐時(shí)太陽(yáng)輻照度分布特征（圖2）。可以看出，地面逐時(shí)太陽(yáng)輻照度呈明顯的單峰型分布。日出后地面太陽(yáng)輻照度急劇加大，在中午12：00前后達(dá)到最大值，14：00后快速減小，18：00以后趨于0。年地面輻照度均值為 299.4 W/m2，最大值出現(xiàn)在夏季12：00，為 613.5 W/m2，為春季的1.01倍，秋季的1.28倍，冬季的1.51倍。總體上看，春夏兩季徐州地區(qū)太陽(yáng)能資源豐富，秋季次之，冬季最低。

3.2 預(yù)報(bào)模型檢驗(yàn)

使用2019年1—12月份的觀測(cè)資料做預(yù)報(bào)模型檢驗(yàn)，將模擬得到的各月逐時(shí)太陽(yáng)輻照度與實(shí)測(cè)值做比較，結(jié)果如圖3所示。

從圖3可以看出，各月擬合值與實(shí)測(cè)值之間均呈現(xiàn)很好的相關(guān)性，擬合值和實(shí)測(cè)值相關(guān)性較好。其中，5—10月大部分?jǐn)?shù)據(jù)點(diǎn)分布在1 ∶ 1線下部，其他各月各數(shù)據(jù)點(diǎn)圍繞在1 ∶ 1線附近。1—12月均通過(guò)0.01的顯著性檢驗(yàn)。從各月復(fù)相關(guān)系數(shù)R（表3）也可以看出，11月擬合效果最好，復(fù)相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.93，6月和7月擬合效果稍差，復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.81。3月、5月、9月、10月、11月、12月這6個(gè)月復(fù)相關(guān)系數(shù)R均在0.90及以上，擬合效果好。

3.3 預(yù)報(bào)誤差分析

為進(jìn)一步檢驗(yàn)該預(yù)報(bào)模型的擬合效果，對(duì)2019年各月實(shí)測(cè)值與模型擬合值的平均絕對(duì)誤差e、平均絕對(duì)百分比誤差Pe和均方誤差Se進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如圖4所示。從誤差分析可以看出，e在各月差異較大，最大值為164.37 W/m2（6月），最小值為59.54 W/m2（12月）。6—7月e大于150 W/m2，擬合值和實(shí)測(cè)值誤差最大，年均值為106.81 W/m2。4—9月e在均值之上，其他月份e在均值之下。平均絕對(duì)百分比誤差Pe各月差異較小，年均值為 38.82%，最大值為48.51%（2月），最小值為 32.82%（3月）。均方誤差Se最大值為 208.26 W/m2（7月），最小值為78.44 W/m2（1月），全年均值為137.89 W/m2，4—9月共計(jì)7個(gè)月的Se大于年度均值。從上面的分析可以看出，本預(yù)報(bào)模型各月平均絕對(duì)百分比誤差Pe的差異不大，說(shuō)明模型適用性較好，但在6—8月，平均絕對(duì)誤差e和均方誤差Se稍大。

為進(jìn)一步分析模型在各個(gè)時(shí)刻的表現(xiàn)，統(tǒng)計(jì)分析了08：00—17：00的e、Se和Pe（圖5）?？梢钥闯?，e在各時(shí)刻差異較大，最大值為140.40 W/m2（11：00），最小值為62.40 W/m2（17：00），均值為106.94 W/m2，09：00—13：00的e在均值之上，其他時(shí)刻e在均值之下。平均絕對(duì)百分比誤差Pe各時(shí)刻差異較小，均值為39.23%，最大值為59.71%（17：00），最小值為27.39%（13：00），其中10：00—15：00的Pe小于均值，說(shuō)明中午前后的模擬效果優(yōu)于其他時(shí)刻。均方誤差Se最大值為175.04 W/m2（13：00），最小值為81.72 W/m2（17：00），均值為140.79 W/m2，09：00—13：00共計(jì)5個(gè)時(shí)刻的Se大于年度均值。從上面的分析可以看出，模型對(duì)中午前后，特別是10：00—15：00的模擬效果優(yōu)于其他時(shí)刻。

4 結(jié)論與討論

（1）徐州地區(qū)年均地面逐時(shí)太陽(yáng)輻照度分布呈單峰型變化特征，全天地面逐時(shí)太陽(yáng)輻照度在0～560 W/m2之間波動(dòng)。年地面輻照度均值為 299.4 W/m2，最大值出現(xiàn)在夏季12：00，為 613.5 W/m2，為春季的1.01倍，春夏兩季太陽(yáng)能資源豐富。

（2）除日最低氣溫和日最高氣溫之外，各月地面太陽(yáng)輻照度與天文、氣溫、濕度、日照時(shí)數(shù)等氣象因子之間均為顯著相關(guān)，通過(guò)0.01的顯著性水平檢驗(yàn)，其中與天文輻射和日照時(shí)數(shù)均為顯著正相關(guān)，

（3）建立了地面逐時(shí)太陽(yáng)輻照度預(yù)報(bào)模型。檢驗(yàn)結(jié)果表明，各月擬合值與實(shí)測(cè)值之間均呈現(xiàn)很好的相關(guān)性，擬合效果較好，但在6—8月，平均絕對(duì)誤

差e和均方誤差Se稍大。模型對(duì)10：00—15：00的模擬效果較好，日出和日落前后擬合效果最差。

本研究利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，建立了基于常規(guī)氣象資料的地面逐時(shí)太陽(yáng)輻照度氣候?qū)W預(yù)報(bào)模型，取得了較好的預(yù)報(bào)效果。但由于大氣對(duì)太陽(yáng)輻射的作用是復(fù)雜的、非線性的，模型對(duì)不同月份、不同時(shí)刻的模擬效果存在差異。需要特別提出的是，本模型相關(guān)參數(shù)僅適用于徐州地區(qū)，在其他地區(qū)的應(yīng)用效果還要開(kāi)展適用性分析。

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