2007—2021 年上海莘莊太陽最大入射輻射變化特征和環(huán)流背景*

劉 麗 趙春江 祝從文 張書萍

1.中國氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國家重點實驗室，北京，100081

2.上海電力大學(xué)太陽能研究所，上海，200090

3.金開新能科技有限公司，北京，100044

1 引 言

進(jìn)入21 世紀(jì)，以太陽能、風(fēng)能為主的新能源憑借其儲量的無限性、存在的普遍性、利用的清潔性及經(jīng)濟(jì)性等優(yōu)點，被國際視為未來極具競爭性的能源代表，是未來重要的持續(xù)能源和戰(zhàn)略能源（韓世濤等，2010）。其中光伏發(fā)電無疑是適宜的替代能源 之 一（ Moharil， et al， 2010； Armstrong， et al，2021；Shin，et al，2021）。據(jù)統(tǒng)計，2021 年全球上網(wǎng)太陽能裝機(jī)量增長了21%（Christiansen，2022），全球太陽能發(fā)電總裝機(jī)量達(dá)到940 GW。此外，伴隨光伏發(fā)電，太陽能建筑（張艷晴等，2019； Hong，et al，2019）也正處于蓬勃發(fā)展階段。

自2012 年開始實施的可再生能源投資組合標(biāo)準(zhǔn)（RPS）極大促進(jìn)了世界可再生能源市場和中、大型太陽能發(fā)電廠的發(fā)展（Kim，et al，2017）。由于電網(wǎng)運營商負(fù)責(zé)進(jìn)行供需規(guī)劃，實現(xiàn)供需平衡，需要預(yù)先制定發(fā)電計劃，對太陽能發(fā)電進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測可以有效避免電力供應(yīng)波動或中斷（張俊兵等，2021；Visser，et al，2023）。光伏發(fā)電受到天氣狀況的影響，太陽能板接收到的太陽輻照度變化是影響光伏發(fā)電效率的最重要氣象因子，它不僅取決于光伏板傾角（章慶，2017）和地理位置（Cutforth，et al，2007），同時也受到太陽輻射和氣象條件變化的直接影響（曹登峰等，2015；劉淳等，2021）。

鑒于世界輻射站點觀測數(shù)據(jù)時間序列相對較短、站點分布不均等問題，各國學(xué)者大多利用輻射傳輸模型、傳統(tǒng)概念、數(shù)值模擬等手段來提高輻射數(shù)據(jù)的時空分辨率，并在一定時空范圍及領(lǐng)域取得一定的效果（胡小韋，2016；Tang，et al，2019；陳渭民等，2000；Feng，et al，2021；Ma，et al，2022；Oyewola，et al，2022）。大氣再分析資料為探討太陽輻射的時空高分辨率變化提供了重要參考，其中，歐洲中期天氣預(yù)報中心（ECMWF）發(fā)布的逐時再分析數(shù)據(jù)集（ERA5）在輻射研究中得到了廣泛的應(yīng)用（王丹等，2012；張星星等，2018；王娟敏等，2020；張俊兵等，2021；王傳輝等，2022）。

上海莘莊位于中國華東地區(qū)，太陽輻射表現(xiàn)出顯著的季節(jié)變化特征，輻射等氣象要素受到東亞季風(fēng)和天氣波動的嚴(yán)重影響。中國學(xué)者大多致力于西部地區(qū)太陽輻射研究（劉佳等，2008；吳其重等，2010；王曉梅等，2013；梁紅等，2021），相對而言對華南及華東地區(qū)太陽能輻射資源評估研究較少。華東地區(qū)地處東亞季風(fēng)區(qū)且太陽能輻射資源充足，若能充分了解上海所處季風(fēng)區(qū)太陽輻射季節(jié)以及年際變化規(guī)律，將有利于政府及相關(guān)部門制定利民措施。了解太陽輻射與降水、氣溫的關(guān)系也有利于氣象部門提早根據(jù)氣候預(yù)測來預(yù)測相應(yīng)太陽輻射的變化。太陽輻射是導(dǎo)致太陽能功率變化的關(guān)鍵因素（Cutforth，et al，2007；Burnett，et al，2014），對其精確預(yù)測有助于實現(xiàn)光伏發(fā)電的預(yù)測（Zhu，et al，2013；Akarslan，et al，2016；Colak，et al，2020；Wang，et al，2020）。準(zhǔn)確預(yù)測太陽輻射最大值有利于提前獲得最大光伏發(fā)電時間窗口，為光伏發(fā)電提供更好服務(wù)。

為此，本研究利用2007—2021 年上海莘莊觀測的月最大太陽輻射資料，分析太陽輻射的傾角、季節(jié)、年際變化特征及其與基本氣象因子（溫度、降水）的關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，分析逐月觀測得到的某一天最大太陽輻射（MSR）與仰角和季節(jié)變化的關(guān)系，評估ERA5 再分析資料中逐日地表向下短波輻射（SSRD）與觀測太陽輻射的差別，揭示天氣尺度環(huán)流背景對MSR 的影響。

2 資料和方法

太陽輻射觀測資料來自上海莘莊太陽能光伏發(fā)電試驗站提供的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包括2007—2021 年0°—25°仰角太陽能輻射儀（圖1）觀測的逐月最大日太陽輻射強(qiáng)度（單位：W/m2），時間分辨率為5 min。其中，0°、5°、10°、15°、20°、25°傾角觀測時段分別為2011—2021 年，2012 和2017 年，2013 和2018 年，2014 和2019 年，2015 和2020 年，2007—2011、2016 和2021 年。

逐日溫度、降水和月最大太陽輻射來自中國氣象局國家氣象信息中心的上海寶山氣象站（31.4°N，121.5°E）觀測。逐日環(huán)流場取自歐洲中期天氣預(yù)報中心（ECMWF）的大氣再分析資料（ERA5），包括標(biāo)準(zhǔn)等壓面的風(fēng)場、溫度場、高度場以及地面總云量，空間分辨率為0.1°×0.1°（Mu?oz Sabater，2019）。文中將ERA5 逐時地表向下太陽短波輻射（SSRD）通過逐日比較，獲得逐月最大太陽輻射值和時間，用格點（31.1°N，121°E）代表上海莘莊局地太陽輻射。由于ERA5 的地表的向下太陽短波輻射單位為J/m2，為便于比較，通過下式對原值進(jìn)行單位換算。

考慮到不同傾角觀測數(shù)據(jù)年份不同，文中只在共同觀測年份內(nèi)比較傾角對觀測得到MSR 的影響。MSR 與氣象要素和環(huán)流變化關(guān)系中僅討論0°傾角的變化。針對不同傾角所有年份觀測的MSR，通過算術(shù)平均計算其氣候值。太陽赤角隨時間的變化參考于賀軍（2006）的計算方法，公式為

式中， π =3.14； δ=2π×（N-1）/365，單位為弧度；N為日數(shù)，自每年1 月1 日開始計算（1 月1 日N=1，1 月2 日N=2，依此類推）。太陽赤緯是地球赤道平面與太陽和地球中心的連線之間的夾角。赤緯角以年為周期，在±23°26′范圍內(nèi)變化，表征太陽輻射的季節(jié)循環(huán)特征。文中四季定義為：春季（3—5 月）、夏季（6—8 月）、秋季（9—11 月）、冬季（12 月，次年1、2 月）。

3 上海莘莊MSR 季節(jié)變化特征及其與氣象觀測和再分析數(shù)據(jù)比較

3.1 不同傾角MSR 季節(jié)變化特征

受太陽赤角季節(jié)循環(huán)的影響，上海莘莊不同傾角觀測的最大太陽短波輻射表現(xiàn)出明顯的季節(jié)變化特征。MSR 多年平均的峰值出現(xiàn)在初夏（5 月），冬季（12 月）偏?。▓D2）。平均而言，觀測的MSR 在夏季達(dá)到一年中的最大值，強(qiáng)度為（1200±100） W/m2（表1）。冬季接收到的MSR 最小，大約為800 W/m2。夏、冬兩季MSR 差約400 W/m2，夏、冬變化幅度達(dá)50%。此外，逐月MSR 在年際尺度上波動較大，5 月 MSR 波動最為劇烈，達(dá)到110 W/m2，春、秋、冬季上海地區(qū)氣候穩(wěn)定，MSR 波動也相對較小，約為50—70 W/m2。上海莘莊6—7 月是典型的梅雨期，此時，太陽赤角達(dá)到最大，直接短波輻射明顯增強(qiáng)，MSR 達(dá)到一年中的最大。與此同時，由于梅雨期間雨水豐沛，云量增多，MSR 的年際差異較小，故在6—7 月MSR 的波動相對較小。

表1 不同傾角觀測的季節(jié)和年平均MSR （單位：W/m2）Table 1 Seasonal and annual mean values of MSR for observations with different inclination （unit：W/m2）

圖2 莘莊不同傾角觀測到的月MSR 季節(jié)變化特征 （紅色折線為0°傾角方差變化）Fig.2 Seasonal variation of monthly MSR observations at different inclination at Xinzhuang （red line is variance change based on observations at zero-degree inclination）

圖3 及表2 是不同傾角與0°角MSR 差值隨季節(jié)的變化。結(jié)果顯示，除夏季的25°傾角外，其余傾角在全年均較0°角MSR 有約為100—200 W/m2盈余。MSR 年均盈余呈隨傾角增大而增加趨勢，當(dāng)傾角達(dá)到20°時，獲得的MSR 最大，年盈余累積達(dá)1294.2 W/m2。同時發(fā)現(xiàn)，傾角之間的MSR 差與太陽赤角季節(jié)循環(huán)呈反位相變化，當(dāng)太陽赤角在夏至（6 月23 日前后）達(dá)到一年中的峰值時，各傾角輻射盈余最小。其中，25°傾角觀測的MSR 出現(xiàn)約為50 W/m2輻射虧損。當(dāng)冬季太陽直射南半球，各傾角較0°角均有超過100 W/m2輻射盈余。因此，伴隨季節(jié)變化，通過調(diào)整太陽能板傾角，冬季增大傾角，夏季降低傾角，有利于獲得更強(qiáng)的MSR。

表2 不同傾角與0°角輻射差及全年累計輻射差 （單位：W/m2）Table 2 Differences between observations at various inclination angles and 0° in same observation years and accumulated annual differences （unit：W/m2）

圖3 不同傾角與0°角MSR 差異的多年平均距平值 （a） 和不同傾角同時觀測年份距平值 （b） （紅線代表太陽赤角季節(jié)變化）Fig.3 Differences in MSR between observations at various inclination angles and 0° inclination angles （a.multi-year average MSR，b.simultaneous observations of MSR；the red line indicates seasonal cycle of the solar declination）

3.2 與再分析資料ERA5 對比分析

圖4 給出的是2011—2021 年歐洲中期天氣預(yù)報中心（ECMWF）大氣再分析數(shù)據(jù)集（ERA5）的地表向下太陽短波輻射（SSRD）與上海莘莊0°角觀測的MSR 的散點圖。如圖所示， ERA5 可以較好地再現(xiàn)上海莘莊的MSR 季節(jié)變化，兩種資料時間序列的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.88（圖4a，r為相關(guān)系數(shù)，R2為決定系數(shù)）。但是，ERA5 明顯低估，兩者平均相差約341 W/m2；當(dāng)分別剔除各自的年循環(huán)氣候值發(fā)現(xiàn)，二者距平時間序列變化不存在顯著相關(guān)（圖4b）。因此，從年際變化角度，ERA5 無法正確反映莘莊MSR 的異常趨勢變化。

圖4 2011—2021 年ERA5 與莘莊觀測MSR 原始值 （a） 和距平值 （b） 比較 （紅線為線性擬合線）Fig.4 Scatter plot of MSR between ERA5 and observations at Xinzhuang during 2011—2021 for original values （a） and anomalies （b）（the red line represent the linear fitting）

為探討ERA5 反映MSR 異常變化誤差的成因，分析ERA5 最大值距平與上海莘莊觀測MSR距平相關(guān)系數(shù)空間分布以及ERA5 最大值出現(xiàn)的時間（d）與觀測的距平（圖5）。如圖所示，莘莊觀測與ERA5 距平的最大正相關(guān)區(qū)域位于莘莊的西北部，在其南部表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，但均未通過顯著信度檢驗，即 ERA5 獲得的MSR 與觀測在空間上存在錯位。

圖5 ERA5 與莘莊觀測MSR 距平相關(guān)系數(shù)的空間分布Fig.5 Spatial distribution of correlation coefficient between MSR extracted from ERA5 and observations at Xinzhuang

為進(jìn)一步探討ERA5 與觀測MSR 在數(shù)值上的差異，分析兩者原始數(shù)據(jù)的時間序列變化（圖6）。圖6a 顯示，逐月的ERA5 較觀測MSR 小約200 W/m2，且ERA5 同樣與觀測MSR 一致呈單峰變化。2011—2021 年，兩者之差不同月份均為0—400 W/m2，平均為230 W/m2（圖6b）。圖7 給出了兩類輻射數(shù)據(jù)時、空上的偏差，結(jié)果顯示上海地區(qū)ERA5 與觀測MSR 存在130—150 W/m2偏差，最大值位于長江以南地區(qū)。時間上，觀測MSR 與ERA5 確定的時間相差較大，誤差范圍為8—10 d。總體而言，ERA5在反映莘莊的MSR 變化方面，無論是在空間上或是在時間上均存在較大偏差。

圖6 2011—2021 年ERA5 與莘莊觀測的MSR 逐月年際變率 （a） 和逐月年際差異 （b） （紅線為平均差異）Fig.6 Interannual variabilities of monthly MSR from ERA5 and observations at Xinzhuang （a） and their differences （b）during 2011—2021 （the multi-year averaged difference）

圖7 ERA5 與莘莊觀測MSR 數(shù)值 （a） 和時間 （b） 誤差空間分布Fig.7 Spatial distributions of MSR value errors （a） and phase errors （b） between ERA5 and observations at Xinzhuang

3.3 與局地氣象觀測的輻射資料對比

圖8 給出的是距離莘莊最近的上海寶山站2016—2021 年月最大太陽輻射數(shù)據(jù)與莘莊光伏站觀測數(shù)據(jù)的對比。二者呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.90（圖8a）。ERA5 與上海寶山站數(shù)據(jù)也存在顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.89（圖8b）。但莘莊光伏（MSR）數(shù)據(jù)、寶山站輻射（氣象站）數(shù)據(jù)及ERA5 三類數(shù)據(jù)兩兩間距平變化波動較分散，相關(guān)較弱即此三類數(shù)據(jù)波動不同步。圖6a 再分析數(shù)據(jù)ERA5 月最大輻射峰值出現(xiàn)在5 月，而莘莊MSR 峰值出現(xiàn)在7 月，也是造成兩類數(shù)據(jù)波動不同步的原因之一。

圖8 2016—2021 年上海莘莊與寶山氣象站 （a、c） 和ERA5 （b、d） 的MSR 和距平散點Fig.8 Scatter plots of MSR and its anomalies between observations at Xinzhuang and Baoshan of Shanghai （a，c） and the counterparts of ERA5 （b，d） during 2016—2021

4 MSR 與局地氣象要素和大尺度環(huán)流背景的關(guān)系

4.1 與局地溫度和降水關(guān)系

分析MSR 出現(xiàn)當(dāng)日的太陽輻射與寶山站觀測到的日平均溫度和降水的關(guān)系。結(jié)果顯示，氣溫與MSR 呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.78，MSR 與當(dāng)日降水量也呈正相關(guān)（相關(guān)系數(shù)為0.43，圖略）。夏季，太陽直射北半球，日照時數(shù)相較全年來說最大，因而MSR 一年中峰值于夏季出現(xiàn)。同樣，夏季雨水較其他季節(jié)偏多，但一般來說MSR 極大值出現(xiàn)當(dāng)天雨水并非月極大值（MSR 當(dāng)天降水不足5 mm），二者相關(guān)不像溫度相關(guān)那樣強(qiáng)，但也通過了顯著性檢驗，相關(guān)系數(shù)此時主要體現(xiàn)在夏季降水較冬季多，而輻射與降水間的物理關(guān)系不像溫度穩(wěn)定。冬季太陽直射南半球，北半球日照時數(shù)為全年最少，此時接收的太陽輻射也相應(yīng)較弱， MSR 冬季均值在700—800 W/m2，此外冬季氣溫及降水均較低，符合上海氣溫及降水季節(jié)變化規(guī)律（穆海振，2019；魏培培等，2019；吳晶璐等，2021）。

4.2 環(huán)流背景和時間演變特征

天氣和大尺度環(huán)流變化通過改變云量等氣象要素，進(jìn)而對輻射產(chǎn)生調(diào)制作用。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，輻射儀觀測到的MSR 出現(xiàn)日期與ERA5 輻射數(shù)據(jù)出現(xiàn)日期存在較大的不同。為保證環(huán)流分析的準(zhǔn)確，取兩種數(shù)據(jù)時間相差小于3 d 的事件進(jìn)行環(huán)流背景分析，采用2011—2021 年0°傾角觀測得到MSR 數(shù)據(jù)，觀測數(shù)據(jù)與再分析數(shù)據(jù)MSR 事件出現(xiàn)時間相差在3 d 內(nèi)的共35 例132 次（春季12 例、夏季6 例、秋季10 例、冬季7 例，如表3 所示，括號內(nèi)為實際觀測到最大太陽輻射的日期）。

表3 ERA5 與莘莊觀測得到MSR 出現(xiàn)時間Table 3 Comparison of MSR occurrence dates between ERA5 and observations at Xinzhuang

圖9 給出的是相差小于3 d 的4 個季節(jié)所有事件合成的大氣環(huán)流氣候態(tài)。其中，夏季總云量約為4—5 成，而春、秋、冬3 季總云量不足3 成。上海地處東亞季風(fēng)區(qū)，夏季盛行南風(fēng)，其中來自孟加拉灣的西南氣流及來自西太平洋的東南氣流攜帶大量水汽，使得此時總云量達(dá)全年均值的峰值，極大值區(qū)位于中國西南部及西太平洋的洋面上；冬季中緯度盛行西風(fēng)，孟加拉灣地區(qū)西南氣流減弱，副熱帶高壓強(qiáng)度也減弱并移至太平洋洋面，此時上海地區(qū)總云量為1—2 成；而春、秋兩季處于季風(fēng)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換過渡期，中、高緯度盛行西風(fēng)，低緯度地區(qū)受副熱帶高壓外圍系統(tǒng)影響，上海位于兩大系統(tǒng)中間，此時云量偏少。

圖9 ERA5 的MSR 與莘莊觀測時間相差小于3 d 的環(huán)流合成場 （色階代表總云量 （×10）；等值線代表850 hPa 溫度，單位：℃；矢量箭頭為850 hPa 風(fēng)場；a.春，b.夏，c.秋，d.冬）Fig.9 Composite circulation from ERA5 corresponding to MSR time difference within 3 d at Xinzhuang （shading indicate total cloud cover （×10）；contour indicate air temperature at 850 hPa，unit：℃；vector show winds at 850 hPa；a.Spring，b.Summer，c.Autumn，d.Winter）

以相差3 d 內(nèi)的環(huán)流場分析易于出現(xiàn)MSR 事件的環(huán)流背景。圖10 反映了ERA5 與觀測得到MSR 時間相差3 d 內(nèi)850 hPa 溫度和風(fēng)場，以及總云量相對于各季氣候態(tài)的差異分布。分析可以發(fā)現(xiàn)，除冬季850 hPa 氣溫較平時偏低0—1℃，其他3 季的大氣溫度較氣候態(tài)均有所升高，其中夏季氣溫相對于氣候態(tài)而言異常偏高，幅度達(dá)到了3—5℃；春、秋兩季溫度升高1—2℃。總云量偏少的中心位于中國東南沿海附近，且其在各個季節(jié)較平時總云量偏少3—5 成。從風(fēng)場來看，夏季上海周邊地區(qū)850 hPa 無顯著風(fēng)場變化，與夏季風(fēng)一致，春、秋、冬3 季均存在顯著偏北風(fēng)異常。由于北風(fēng)往往帶來的是冷空氣入侵，有利于晴空少云天氣出現(xiàn)，MSR 的極值偏高。

圖10 同圖9，但為距平場Fig.10 Same as Fig.9 but for anomalies

選取時間相差小于3 d 的事件，進(jìn)一步分析MSR出現(xiàn)時的環(huán)流演變過程（圖11）。春季（圖11a1—e1），溫度場前期偏低，隨著時間推移，溫度有上升趨勢，考慮到溫度的滯后效應(yīng)，其異常于2 d 后達(dá)極值；前期云量無顯著變化，當(dāng)MSR 達(dá)到最大時，云量減小到極值，而后云量雖仍為負(fù)異常，但其強(qiáng)度不如MSR 出現(xiàn)時大；850 hPa 均為偏北風(fēng)異常，異常中心從上海西北部逐漸經(jīng)上海而后移至西太平洋洋面；夏季（圖11a2—e2），受副熱帶高壓（副高）系統(tǒng)控制的上海地區(qū)溫度場整個過程偏高1—3℃，總云量也存在負(fù)異常到正異常的轉(zhuǎn)變過程，850 hPa由前期偏南風(fēng)異常轉(zhuǎn)變?yōu)槭芨备咄鈬到y(tǒng)影響的偏西風(fēng)異常，攜帶一定水汽致使在出現(xiàn)MSR 后總云量偏多2 成左右；秋季（圖11a3—e3），總云量變化均為負(fù)異常，但異常變化不足3 成；溫度整體為正異常（0—4℃）；風(fēng)場大致呈現(xiàn)偏北風(fēng)異常，但總體變化不大；冬季（圖11a4—e4），總云量存在由前期負(fù)異常到正異常轉(zhuǎn)化的過程， MSR 當(dāng)天總云量負(fù)異常達(dá)極值狀態(tài)時，較平時約偏少4 成；溫度由前期負(fù)異常（約-2°C）逐漸演化至后期正異常（偏高4—6℃），但溫度并非在MSR 當(dāng)天達(dá)正異常極值，而是滯后2 d；整個過程850 hPa 風(fēng)場呈現(xiàn)偏北風(fēng)異常，異常極大值由內(nèi)陸向沿海而后轉(zhuǎn)移至洋面。

5 結(jié)論和討論

采用上海莘莊2007—2021 年太陽能光伏發(fā)電試驗站0°、5°、10°、15°、20°、25°角觀測的逐月最大輻射（MSR）數(shù)據(jù)、上海寶山氣象站及ERA5 再分析輻射數(shù)據(jù)集，分析了上海莘莊MSR 的季節(jié)變化特征，評估了臺站觀測、大氣再分析資料反映MSR季節(jié)循環(huán)和年際變化的能力和誤差。在此基礎(chǔ)上，揭示了MSR 發(fā)生的環(huán)流背景和時間演變特征。主要結(jié)論如下：

（1）上海莘莊觀測的MSR 表現(xiàn)出明顯的季節(jié)循環(huán)特征，夏、冬分別達(dá)峰、谷值。以0°角為例，夏季平均為1200 W/m2，冬季均值為800 W/m2，春季略低，與夏季差不足100 W/m2，秋季約為1000 W/m2。MSR 的年際變率較大，變化幅度可達(dá)200 W/m2，介于秋季與夏季平均值之間。上述變化與中國東部地區(qū)的季風(fēng)氣候特征密切相關(guān)，在一定程度上反映了華東地區(qū)太陽輻射變化特征。

（2）不同傾角觀測的MSR 存在較大差異，觀測的MSR 與太陽赤角的季節(jié)變化呈反向關(guān)系，即調(diào)整光伏板傾角的季節(jié)變化有利于獲取更多的太陽輻射。

（3）ERA5 的太陽短波輻射基本可以反映MSR 的季節(jié)變化規(guī)律，但數(shù)值上低估了近200 W/m2。此外，ERA5 的太陽輻射最大值存在空間和時間漂移，與觀測MSR 相差近130—230 W/m2，平均時間相差8—10 d。因此，ERA5 大氣再分析輻射在反映MSR 變化方面存在很大的不確定性。

（4）雖然MSR 在春、夏、秋、冬4 個季節(jié)的環(huán)流結(jié)構(gòu)存在差異，但總體來看，偏北風(fēng)異常加強(qiáng)、3—5 成的云量偏少、3—5℃的對流層溫度偏高的環(huán)流背景有利于MSR 的出現(xiàn)，為判斷和預(yù)測MSR極大值的出現(xiàn)提供了有利的氣象依據(jù)。雖然上述結(jié)論來自上海莘莊單站的分析結(jié)果，但在中國長江流域其他地區(qū)同樣適用。

本研究以上海莘莊的光伏試驗站的觀測為標(biāo)準(zhǔn)，除0°角的觀測時間序列（2011—2021 年）較長之外，其他傾角的均較短，不同傾角之間的差異會伴隨觀測時長而發(fā)生變化，因此需要更長時間的資料比對。觀測的MSR 時間分辨率為5 min，而ERA5 的MSR 為小時平均，進(jìn)而得到的兩類數(shù)據(jù)逐月日最大太陽輻射值，這很可能是導(dǎo)致ERA5 輻射最大值與觀測相差較大的原因。文中僅考慮了云等氣象因素對太陽輻射的影響，后續(xù)將進(jìn)一步開展氣溶膠粒子濃度（張悅等，2016；朱思虹等，2018）對輻射及環(huán)流的影響（Wang，et al，2021）。由于ERA5 的輻射低估了MSR 值，并且無法反映MSR的異常變化，這可能是所有再分析資料的普遍問題，需要進(jìn)一步探討。此外，由于MSR 的環(huán)流背景分析個例較少，如何建立MSR 與環(huán)流的瞬變定量關(guān)系也需要進(jìn)一步細(xì)化。深入理解太陽最大入射輻射的變化特征以及其與環(huán)流背景的關(guān)系，不僅加深對該地區(qū)太陽能變化的理解，同時也為光伏發(fā)電和預(yù)測提供了重要的科學(xué)參考。需要注意的是，本研究僅針對上海莘莊地區(qū)進(jìn)行了分析，因此未來的研究可以擴(kuò)展到更廣泛的地區(qū)，以進(jìn)一步驗證文中的結(jié)論。

致 謝：感謝趙春江教授提供2007—2021 年上海莘莊地區(qū)月最大太陽短波輻射數(shù)據(jù)。