復(fù)雜地形下太陽(yáng)總輻射空間訂正方法
——以四川省為例*

王傳輝 申彥波

1 安徽省公共氣象服務(wù)中心，合肥 230031 2 中國(guó)氣象局公共氣象服務(wù)中心，北京 100081

提 要： 利用四川省158個(gè)氣象站2016—2019年逐小時(shí)2 m氣溫、相對(duì)濕度、地面氣壓、能見(jiàn)度等觀測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)SMARTS模式計(jì)算并積分得到逐月晴天太陽(yáng)總輻射，建立晴天太陽(yáng)總輻射隨海拔高度的變化關(guān)系，將該關(guān)系應(yīng)用到1990—2019年太陽(yáng)總輻射空間插值訂正中，并對(duì)訂正效果進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明：晴天太陽(yáng)總輻射隨海拔高度呈對(duì)數(shù)增加，海拔越高晴天太陽(yáng)總輻射隨高度增幅越??；輻射訂正方面，海拔較低、地勢(shì)平坦的四川盆地地區(qū)訂正幅度最小，高海拔的川西高原訂正幅度居中，高低海拔過(guò)渡地帶訂正幅度最大；交叉驗(yàn)證結(jié)果表明，用來(lái)驗(yàn)證的7個(gè)輻射站年平均絕對(duì)誤差由182.77 kW·h·m-2減少到145.48 kW·h·m-2，相對(duì)誤差由13.41%減少到10.24%，冬半年訂正效果好于夏半年。通過(guò)訂正可有效提高復(fù)雜地形下太陽(yáng)總輻射插值效果，減小插值誤差。

引 言

太陽(yáng)能資源作為一種“取之不盡，用之不竭”的可再生清潔能源，被公認(rèn)為是未來(lái)最具競(jìng)爭(zhēng)力的能源之一。中國(guó)幅員遼闊，各地太陽(yáng)能資源差異較大，有研究指出，中國(guó)西北地區(qū)年總輻射量明顯高于東北、中東部和南方地區(qū)(陶蘇林等，2016)，合理的布局開(kāi)發(fā)利用太陽(yáng)能資源需建立在準(zhǔn)確評(píng)估的基礎(chǔ)上。從20世紀(jì)60年代開(kāi)始，我國(guó)學(xué)者一直在持續(xù)不斷地進(jìn)行中國(guó)太陽(yáng)輻射資源分布的探索，中國(guó)太陽(yáng)能資源空間分布不均，變化趨勢(shì)上存在差異(左大康和弓冉，1962；王炳忠等，1980；鄭小波等，2011；馬金玉等，2012；梁玉蓮等，2017)。

影響太陽(yáng)能資源空間分布不均的因素有很多，氣象因素方面主要包括云、氣溶膠、水汽、大氣氣體成分等(楊溯等，2013；劉琳等，2018；熊燕琳和周筠珺，2020)。隨著工業(yè)化進(jìn)程的推進(jìn)，O3、PM2.5等因素對(duì)太陽(yáng)能資源的變化產(chǎn)生影響，尤其是城市附近地區(qū)(劉長(zhǎng)煥等，2018)。更多研究指出，地形等因素可改變氣象因素，對(duì)太陽(yáng)能資源分布的影響尤為明顯(王曉梅等，2013；梁玉蓮等，2017；鐘燕川等，2018)。梁玉蓮等(2017)的研究結(jié)果指出，利用不同分辨率太陽(yáng)輻射數(shù)據(jù)得到的評(píng)估結(jié)果不盡相同。大量研究指出，不同地形下太陽(yáng)輻射存在明顯差異(王曉梅等，2013；蔡元?jiǎng)偟龋?019；閔敏和吳曉，2020；熊燕琳和周筠珺，2020)。雖然靜止衛(wèi)星產(chǎn)品不斷豐富，但目前相關(guān)輻射產(chǎn)品還存在一定的不確定性，可提升空間較大(梁進(jìn)秋等，2020)。利用站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)插值獲得氣象要素的空間分布是氣象領(lǐng)域常用的方法，然而由于地面觀測(cè)站點(diǎn)的密度問(wèn)題，在站點(diǎn)比較稀疏或地形復(fù)雜的地區(qū)，太陽(yáng)輻射等值線的走向往往難以通過(guò)數(shù)學(xué)方法被準(zhǔn)確刻畫(huà)。SMARTS(simple model for atmospheric transmission of sunshine)由美國(guó)國(guó)家可再生能源實(shí)驗(yàn)室(NREL)Gueymard(2001)研制并發(fā)布，覆蓋了太陽(yáng)光譜的整個(gè)短波波段(280～4 000 nm)。SMARTS在2003年國(guó)際大氣輻射測(cè)量計(jì)劃模式比對(duì)、NREL實(shí)測(cè)對(duì)比、美國(guó)材料與試驗(yàn)協(xié)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用等一系列檢驗(yàn)驗(yàn)證后，被認(rèn)為是一個(gè)實(shí)用、精確度較高的光譜模式(Michalsky et al, 2006)?；诘孛鎸?shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)，利用SMARTS模擬的方式可以較好模擬不同地形下輻射分布情況。

為提高直接插值太陽(yáng)輻射分布的準(zhǔn)確性，合理利用地形因素對(duì)太陽(yáng)輻射進(jìn)行訂正，得到更精細(xì)、更接近真實(shí)值的太陽(yáng)總輻射，對(duì)太陽(yáng)能資源評(píng)估具有重要意義。四川省作為中國(guó)地形最復(fù)雜的省份之一，一直以來(lái)被作為太陽(yáng)輻射典型地區(qū)進(jìn)行研究(鐘燕川等，2018；蔡元?jiǎng)偟龋?019；熊燕琳和周筠珺，2020)。申彥波等(2014)充分考慮大氣對(duì)太陽(yáng)輻射的削弱作用和海拔高度的影響，建立了復(fù)雜自然環(huán)境條件下基于日照百分率的太陽(yáng)能資源氣候?qū)W計(jì)算方程，較好地解決了在一個(gè)地形復(fù)雜、氣候多變的區(qū)域采用同一計(jì)算方程的難題?？梢?jiàn)，在以往的研究中已經(jīng)注意到地形對(duì)輻射的影響，但定量分析其影響程度的文獻(xiàn)還較為少見(jiàn)。本文以申彥波等(2014)的工作為基礎(chǔ)，以四川省為例，利用SMARTS建立晴天太陽(yáng)總輻射隨海拔高度的變化關(guān)系，進(jìn)而對(duì)直接插值得到格點(diǎn)的太陽(yáng)總輻射進(jìn)行訂正，減小由地形因素導(dǎo)致的總輻射偏差，更加真實(shí)地反映太陽(yáng)能資源的實(shí)際情況。

1 資料與方法

1.1 資 料

研究區(qū)域?yàn)樗拇ㄊ。诮⑤椛潆S海拔高度變化關(guān)系和相關(guān)驗(yàn)證中僅針對(duì)四川省境內(nèi)的站點(diǎn)。同時(shí)，為解決邊界由于站點(diǎn)分布不均導(dǎo)致的插值偏差，在插值過(guò)程中采用四川省及周圍氣象站。本文所用數(shù)據(jù)均由國(guó)家氣象信息中心提供，包括四川省及周圍氣象站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)，其中22個(gè)輻射站(四川省7個(gè))及648個(gè)無(wú)輻射觀測(cè)項(xiàng)目的國(guó)家級(jí)氣象站(四川省158個(gè)，以下簡(jiǎn)稱氣象站)，站點(diǎn)分布見(jiàn)圖1[地圖通過(guò)中華人民共和國(guó)自然資源部批準(zhǔn)，審圖號(hào)為GS(2019)3082號(hào)]。數(shù)據(jù)包括：1990—2019年逐月

圖1 四川省及周邊地區(qū)海拔高度分布 (陰影：地形，●為輻射站， +為無(wú)輻射觀測(cè)項(xiàng)目的氣象站)Fig.1 Altitude distributions of Sichuan and its surrounding areas (shaded: terrain， ●： radiation station, +： meteorological station without observational radiation project)

的日照百分率、輻射站的太陽(yáng)總輻射數(shù)據(jù)；站點(diǎn)經(jīng)緯度、海拔高度；2016—2019年逐小時(shí)地面氣壓、2 m 氣溫、相對(duì)濕度以及能見(jiàn)度數(shù)據(jù)。

1.2 方 法

復(fù)雜地形下太陽(yáng)總輻射空間訂正具體分為以下三個(gè)步驟：(1)利用四川省及周邊輻射站，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算出不具備輻射觀測(cè)站點(diǎn)的逐月太陽(yáng)總輻射；(2)基于實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)，利用SMARTS模擬出晴天太陽(yáng)總輻射，進(jìn)而得到晴天情況下太陽(yáng)總輻射隨海拔高度的變化關(guān)系模型；(3)分別利用(1)中得到全部氣象站點(diǎn)太陽(yáng)總輻射和站點(diǎn)海拔高度進(jìn)行格點(diǎn)化插值，根據(jù)(2)中的關(guān)系模型，對(duì)插值海拔高度與實(shí)際海拔高度的差異進(jìn)行高度訂正，訂正值與直接插值的輻射值之和為最終訂正結(jié)果。

1.2.1 月太陽(yáng)總輻射計(jì)算方法

中國(guó)太陽(yáng)輻射觀測(cè)站點(diǎn)相對(duì)較少，四川省有7個(gè)輻射站，加上周邊輻射站共有22個(gè)，本文利用太陽(yáng)總輻射與日照百分率的關(guān)系，采用經(jīng)驗(yàn)公式(1)計(jì)算得到氣象站的太陽(yáng)總輻射(中國(guó)氣象局，2019)。

GHI=GHIS×(a+bS)

(1)

式中：a、b為經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，GHI為到達(dá)地面的晴天太陽(yáng)總輻射(單位：kW·h·m-2)，S為日照百分率(單位：%)，GHIS可以使用天文輻射或晴天太陽(yáng)總輻射(單位：kW·h·m-2)。申彥波等(2014)研究表明，考慮了海拔高度和大氣對(duì)太陽(yáng)輻射削弱作用的晴天太陽(yáng)總輻射明顯優(yōu)于天文輻射，為此采用申彥波等(2014)的方法，GHIS使用晴天太陽(yáng)總輻射。通過(guò)該方法得到22個(gè)輻射站的a、b值，利用反距離權(quán)重插值方法得到648個(gè)氣象站的a、b值，再利用式(1)得到648個(gè)氣象站1980—2019年的地面太陽(yáng)總輻射。

1.2.2 太陽(yáng)總輻射隨高度的變化

本文采用SMARTS 模擬晴天太陽(yáng)總輻射，該模式對(duì)各影響因子具有多種方案選擇、光譜范圍可設(shè)、具備斜面計(jì)算功能、輸出參數(shù)多樣等諸多優(yōu)點(diǎn)(Gueymard, 1995)。目前該模式已在我國(guó)晴天太陽(yáng)輻射計(jì)算方面得到廣泛應(yīng)用(王炳忠和申彥波，2012；申彥波等，2014)。模式輸入數(shù)據(jù)主要包括站點(diǎn)經(jīng)緯度、海拔高度，逐小時(shí)地面氣壓、2 m氣溫、相對(duì)濕度以及能見(jiàn)度數(shù)據(jù)。在模式中大氣渾濁度是影響輻射傳輸?shù)闹匾蜃?，本文采用能?jiàn)度來(lái)反映大氣渾濁度，一方面，能見(jiàn)度是氣象臺(tái)站的基本觀測(cè)要素，較易獲得；另一方面，能見(jiàn)度和大氣氣溶膠光學(xué)厚度之間存在較好的反相關(guān)關(guān)系(朱忠敏等，2010)。

由于能見(jiàn)度自2016年開(kāi)始才有完整的逐時(shí)器測(cè)數(shù)據(jù)，這里利用SMARTS模擬四川省氣象站2016—2019年逐時(shí)晴天太陽(yáng)總輻射，累加后得到逐月晴天太陽(yáng)總輻射，通過(guò)擬合得到晴天太陽(yáng)總輻射隨海拔高度的變化關(guān)系。

圖2給出了四川省年晴天太陽(yáng)總輻射與海拔高度散點(diǎn)分布。可以看出，晴天太陽(yáng)總輻射與海拔高度對(duì)數(shù)關(guān)系擬合決定系數(shù)高達(dá)0.80，呈現(xiàn)出較好的對(duì)數(shù)關(guān)系。海拔高度在1 km以下時(shí)，晴天太陽(yáng)總輻射隨海拔高度變化明顯，當(dāng)海拔高度高于1 km時(shí)，晴天太陽(yáng)總輻射隨海拔高度的變化幅度明顯減小。

圖2 2016—2019年四川省晴天太陽(yáng) 總輻射與海拔高度散點(diǎn)分布Fig.2 Scatter distribution of annual sunny global horizontal irradiation and altitude in Sichuan Province during 2016-2019

通過(guò)對(duì)各月晴天太陽(yáng)總輻射與海拔高度分析可以發(fā)現(xiàn)，兩者在各月均呈對(duì)數(shù)變化，表達(dá)式如式(2)所示。

GHIS=αlnH+β

(2)

式中：H為海拔高度(單位：m)，α、β為經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，各月α、β見(jiàn)表1。

表1 各月及年平均晴天太陽(yáng)總輻射隨海拔高度變化的經(jīng)驗(yàn)系數(shù)Table 1 Monthly and annual mean empirical coefficients of global horizontal irradiation variation with altitude

1.2.3 太陽(yáng)總輻射訂正方法

通過(guò)反距離權(quán)重(IDW)對(duì)站點(diǎn)的海拔高度和太陽(yáng)總輻射進(jìn)行插值，得到任意位置的插值海拔高度和插值太陽(yáng)總輻射，通過(guò)式(3)對(duì)插值結(jié)果進(jìn)行訂正。

GHI訂正=GHI插值(GHIS實(shí)際/GHIS插值)

(3)

式中：GHI插值為通過(guò)IDW得到的插值太陽(yáng)總輻射，GHIS實(shí)際為模擬的實(shí)際海拔高度上的晴天太陽(yáng)總輻射，GHIS插值為模擬的插值海拔高度上的晴天太陽(yáng)總輻射。

2 結(jié)果分析

2.1 訂正前太陽(yáng)總輻射空間分布

利用1.2.1節(jié)中月太陽(yáng)總輻射計(jì)算方法，計(jì)算得到四川省及周圍站點(diǎn)逐月太陽(yáng)總輻射，通過(guò)逐月累加得到年太陽(yáng)總輻射，利用IDW插值方法得到1 km分辨率的格點(diǎn)化太陽(yáng)總輻射(圖3)。由圖3可見(jiàn)，四川省年太陽(yáng)總輻射整體呈現(xiàn)出西高東低的空間分布

圖3 1990—2019年四川省年平均 太陽(yáng)總輻射(單位：kW·h·m-2)Fig.3 Annual average sunny global horizontal irradiation in Sichuan Province during 1990-2019 (unit: kW·h·m-2)

特點(diǎn)，與海拔高度分布(圖1)相一致，最高值位于川西高原西部的甘孜縣，為1 859.50 kW·h·m-2，最低值位于四川盆地的宜賓市南溪區(qū)，僅為872.43 kW·h·m-2，不足最高值的47%，可見(jiàn)，四川省年太陽(yáng)總輻射空間差異十分明顯，這與以往的結(jié)論相一致(申彥波等，2014；鐘燕川等，2018；熊燕琳和周筠珺，2020)。四川省的地形起伏十分明顯，空間差異顯著，尤其是川西高原地區(qū)，海拔高度直接影響輻射量值的大小(鐘燕川等，2018)，雖然本研究插值的分辨率達(dá)到1 km，但圖3并不能很好地刻畫(huà)出局地地形所帶來(lái)的太陽(yáng)總輻射的空間差異。

2.2 太陽(yáng)總輻射空間訂正

直接利用站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值得到的太陽(yáng)總輻射與真實(shí)值間的差異，主要是由未考慮太陽(yáng)總輻射隨海拔高度的變化以及云的空間變化所導(dǎo)致的。圖4a給出了利用站點(diǎn)海拔高度插值得到格點(diǎn)海拔高度與真實(shí)值間的差值?？梢钥闯觯赫军c(diǎn)插值與實(shí)際海拔高度差異還是比較明顯的，其中差異最大的地區(qū)位于四川盆地和川西高原的過(guò)渡地帶；其次為川西高原海拔較高且起伏明顯的地區(qū)；差異最小的地區(qū)位于四川盆地海拔較低且平緩的地區(qū)。四川盆地站點(diǎn)插值得到的海拔高度與實(shí)際海拔高度相近，高度差基本在0 m附近，其他大部分地區(qū)插值海拔高度普遍比實(shí)際海拔高度偏低，只有在河谷、山谷地帶略比插值海拔偏高。這主要是由于氣象臺(tái)站一般建在城市的郊區(qū)附近，而城市往往位于海拔高度相對(duì)較低的半山腰地帶。

利用圖2給出的年晴天太陽(yáng)總輻射與海拔高度的關(guān)系，計(jì)算各格點(diǎn)由于高度差導(dǎo)致的太陽(yáng)總輻射訂正量(圖4b)。由圖4b可以看出，在四川省大部分地區(qū)年太陽(yáng)總輻射的訂正量在-40～40 kW·h·m-2，訂正量最大的地區(qū)主要位于四川盆地與川西高原兩者的過(guò)渡地帶，局部地區(qū)的訂正量超過(guò)120 kW·h·m-2?？梢?jiàn)，利用海拔高度差對(duì)插值總輻射的訂正是十分必要的。

圖4 插值海拔高度與實(shí)際海拔高度之差(a，單位：m)及1990—2019年 四川省年平均太陽(yáng)總輻射訂正量(b，單位：kW·h·m-2)Fig.4 The difference between interpolated altitude and actual altitude (a, unit: m) as well as the annual average global horizontal irradiation correction in Sichuan Province during 1990-2019 (b, unit: kW·h·m-2)

圖5給出了訂正后年太陽(yáng)總輻射的空間分布，與訂正前(圖3)相比，在四川省的多數(shù)地區(qū)數(shù)值有所增大，尤其是在四川盆地與川西高原兩者過(guò)渡地帶太陽(yáng)總輻射增加最大。可見(jiàn)，越是海拔高度空間差異大的地區(qū)由于地形因素導(dǎo)致的輻射偏差越大，訂正的意義也越大。訂正后超過(guò)1 800 kW·h·m-2的區(qū)域范圍明顯擴(kuò)大。同時(shí)，訂正后的年平均太陽(yáng)總輻射空間差異更為明顯，局部總輻射超1 900 kW·h·m-2。訂正后各月太陽(yáng)總輻射空間分布(圖6)整體和年太陽(yáng)總輻射相似，但存在明顯的季節(jié)變化，整體上看冬半年太陽(yáng)總輻射較低，夏半年太陽(yáng)總輻射較高(鐘燕川等，2018)。

圖5 同圖3，但為訂正后Fig.5 Same asFig.3, but after correction

圖6 訂正后1990—2019年四川省年平均各月太陽(yáng)總輻射(單位：kW·h·m-2)Fig.6 Monthly global horizontal irradiation after correction in Sichuan Province during 1990-2019 (unit: kW·h·m-2)

2.3 訂正結(jié)果檢驗(yàn)

利用輻射站數(shù)據(jù)對(duì)訂正前后的插值結(jié)果進(jìn)行交叉驗(yàn)證，即每次插值時(shí)空出一個(gè)輻射觀測(cè)站，將該站點(diǎn)訂正前后的插值太陽(yáng)總輻射與觀測(cè)值相比，分別計(jì)算平均絕對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差，獲得7個(gè)輻射站的誤差檢驗(yàn)結(jié)果。從輻射站訂正前后站點(diǎn)年平均絕對(duì)誤差分布上看(圖7)，訂正前年平均絕對(duì)誤差最大是甘孜站，為411.20 kW·h·m-2，訂正后絕對(duì)誤差減少到342.88 kW·h·m-2。訂正前年平均絕對(duì)誤差最小的為溫江站，為40.17 kW·h·m-2，訂正后絕對(duì)誤差減少到28.33 kW·h·m-2，可見(jiàn)，訂正幅度還是比較大的。同時(shí)，可以看出在7個(gè)輻射站有6個(gè)站點(diǎn)為明顯的正訂正，只有攀枝花站訂正后較訂正前年平均絕對(duì)誤差由166.38 kW·h·m-2增大到185.78 kW·h·m-2。攀枝花地區(qū)受其獨(dú)特的地理和氣候條件影響，太陽(yáng)能資源異常豐富(陳曉燕和田朋飛，2013)，較鄰近地區(qū)存在明顯差異。

圖7 1990—2019年四川省7個(gè)輻射站 交叉驗(yàn)證中訂正前后的年平均絕對(duì)誤差Fig.7 Annual mean absolute error before and after corrections in cross validation of 7 radiation stations in Sichuan from 1990 to 2019

從四川省7個(gè)輻射站平均的各月和年平均絕對(duì)誤差看(表2)，訂正前年平均絕對(duì)誤差為182.77 kW·h·m-2，訂正后降至145.48 kW·h·m-2。各月平均絕對(duì)誤差表現(xiàn)出明顯的季節(jié)變化，呈單峰型分布，3月最高，6月最低。除了7月、8月，各月訂正后誤差均較訂正前有不同程度的降低，整體看冬半年(10月至次年3月)訂正效果好于夏半年(4—9月)，其中1月訂正后誤差減小最為明顯，平均每站誤差減少6.01 kW·h·m-2，7月和8月訂正后平均絕對(duì)誤差反而略有增加，可能主要是因?yàn)橄?、秋季四川正處雨季，天氣?fù)雜，局地天氣特征較>強(qiáng)(李強(qiáng)等，2017；周秋雪等，2019；齊冬梅等，2020)。

表2 1990—2019年四川省7個(gè)輻射站訂正前后各月及年平均絕對(duì)誤差(單位：kW·h·m-2)Table 2 Monthly and annual mean absolute error before and after corrections at 7 radiation stations in Sichuan Province during 1990-2019 (unit: kW·h·m-2)

由于各站點(diǎn)太陽(yáng)總輻射相差較大，為更好地說(shuō)明誤差相對(duì)氣候態(tài)的比例，統(tǒng)計(jì)了年平均相對(duì)誤差(圖8)。由圖8可以看到，除攀枝花站外，其他6個(gè)站訂正后均較訂正前年平均相對(duì)誤差明顯減小。訂正前年平均相對(duì)誤差最大的是甘孜站，為22.62%，訂正后減小到18.74%。訂正前年平均相對(duì)誤差最小的是溫江站，為4.42%，訂正后減小到3.06%。從區(qū)域平均的各月平均相對(duì)誤差看(表3)，年平均情況下訂正前平均相對(duì)誤差為13.41%，訂正后降為10.24%。除7月和8月外，訂正后其他各月的相對(duì)誤差均有所減小，冬半年訂正效果好于夏半年。這可能是由于四川省夏、秋季天氣比較多變(李強(qiáng)等，2017；毛冬艷等，2018；周秋雪等，2019；齊冬梅等，2020)，由天氣因素導(dǎo)致的輻射偏差比例升高所致。

表3 同表2，但為相對(duì)誤差Table 3 Same as Table 2, but for relative error

圖8 同圖7，但為年平均相對(duì)誤差Fig.8 Same asFig.7, but for annual mean relative error

以上分析表明，無(wú)論從平均絕對(duì)誤差還是平均相對(duì)誤差上看，根據(jù)晴天太陽(yáng)總輻射隨海拔高度的變化關(guān)系對(duì)太陽(yáng)總輻射插值結(jié)果進(jìn)行訂正，可有效提高插值效果，縮小插值誤差，區(qū)域年平均絕對(duì)誤差由182.77 kW·h·m-2減少到145.48 kW·h·m-2;區(qū)域年平均相對(duì)誤差由13.41%減少到10.24%。整體上冬半年訂正效果優(yōu)于夏半年。

3 結(jié)論與討論

以四川為例，利用SMARTS輸入氣象站點(diǎn)實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)，模擬了晴天太陽(yáng)總輻射，建立了晴天太陽(yáng)總輻射隨海拔高度變化規(guī)律，根據(jù)該規(guī)律對(duì)直接利用站點(diǎn)太陽(yáng)總輻射插值結(jié)果進(jìn)行訂正，并對(duì)訂正效果進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：

(1)晴天太陽(yáng)總輻射隨海拔高度呈對(duì)數(shù)增加，在海拔高度1 km以下晴天太陽(yáng)總輻射隨海拔高度變化幅度明顯高于1 km以上。

(2)利用晴天太陽(yáng)總輻射隨海拔高度的變化關(guān)系對(duì)太陽(yáng)總輻射插值結(jié)果進(jìn)行訂正時(shí)，海拔較低、地勢(shì)平坦的四川盆地訂正幅度最小，高海拔的川西高原地區(qū)訂正幅度居中，高低海拔過(guò)渡地帶訂正幅度最大。

(3)通過(guò)海拔高度訂正可有效提高插值效果，縮小插值誤差，區(qū)域年平均絕對(duì)誤差由182.77 kW·h·m-2減少到145.48 kW·h·m-2，相對(duì)誤差由13.41%減少到10.24%，且冬半年訂正效果好于夏半年。

影響太陽(yáng)總輻射的因素很多，就地形而言，除了站點(diǎn)位置海拔高度之外，地形遮擋等方面的影響也不容小覷(葉冬等，2014)。同時(shí)，地形影響太陽(yáng)總輻射的機(jī)制也是十分復(fù)雜的，除了直接影響輻射量外，受地形影響產(chǎn)生的局地特殊天氣狀況(蔡元?jiǎng)偟龋?019)，也會(huì)影響太陽(yáng)總輻射，攀枝花站就是一個(gè)典型的實(shí)例。本文僅通過(guò)建立晴天太陽(yáng)總輻射隨海拔高度的變化關(guān)系給出了一個(gè)普適訂正方法，由于能見(jiàn)度等要素是影響晴天太陽(yáng)總輻射的重要因素之一，受小時(shí)能見(jiàn)度觀測(cè)數(shù)據(jù)限制，所以在利用SMARTS計(jì)算晴天太陽(yáng)總輻射時(shí)使用數(shù)據(jù)年限較短，能否代表氣候平均狀況還存在一定的不確定性。另外，從訂正效果上看還有很大的提升空間，尤其是對(duì)夏半年天氣復(fù)雜時(shí)段還有待做進(jìn)一步的研究。