第30卷 第6期中 国 沙 漠
2010年11月JOURNALOFDESERTRESEARCH
Vol.30 No.6
Nov.2010
)文章编号:1000694X(201006146908---
复杂地形任意天气情形下太阳直接辐射量模拟
张海龙1,刘高焕1,姚玲1,解修平2
(中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京1中国科学院遥感应用研究1.00101;2.)所,遥感科学国家重点实验室,北京100101
摘 要:以太阳辐射传输参数化模型为基础,结合MO构建了复DIS影像两次白天的云产品和水汽产品及DEM,杂地形任意天气情形下每日太阳直接辐射量模型。选取代表不同气候类型与地形起伏状况的3个典型站点(拉,北京、额济纳旗)以2其相关系数分别为0萨、007年每日实测值对模拟结果进行了验证,.77、0.77和0.85。研究有云天气下,云是影响地表太阳直接辐射数量和空间分布的主要因子;模型对时间步长不敏感。引起误差的表明:
原因主要是MO对地形起伏较大地区,小比例尺DIS云产品的时空分辨率较低以及云的3D效应导致模拟的困难,的D同时实测值与模拟值的空间尺度不匹配也引起了一定误差。EM也会导致较大的误差,关键词:太阳直接辐射;任意天气;起伏地形;DEM中图分类号:P422
文献标识码:A
2]
;经验模型往往是针对特定的气应用中受到限制[
生物和化学过程最基本、 太阳辐射是地表物理、
最重要的能源,也是气候学、水文学、大气科学、气候变化、能源利用、健康科学以及农业资源研究中的一
]1-2
。地表太阳辐射控制了地气个基本的输入参数[
候及下垫面条件,普适性不高,难以推广应用至大的
15]
,区域范围[而基于辐射传输理论的参数模型由于
计算简单,模拟精度较高,且易于结合遥感数据实现大范围区域尺度太阳辐射制图,因而成为了当前的
16]
。一个主要发展方向[
系统的能量和通量交换过程,是引起地表空间异质
3]
。较之常规气象观测性和生物过程的关键因子[
点,太阳辐射观测站非常稀少且分布不均,尤其在高原及多山地区。我国现有各种气象观测台站2500 多个,太阳辐射站点只有1二者比率大约为10个,利用常规气象资料与卫星遥感数据进25∶1。因而,
行模拟就成为获取地表太阳辐射的有效方法。
太阳直接辐射是入射到地球表面太阳总辐射的重要分量。晴空模式下地表接收到的太阳直接辐射可以表示为太阳天文辐射量减去太阳辐射在大气传输过程中所造成的衰减部分,这也是许多晴空太阳
2]
。晴空太阳直接辐射模型主辐射模型的理论基础[
实际地表大多是有云覆盖的,而云是地表所获得太阳辐射最大的调节因子,其数量和类型决定了地表可获得太阳辐射的多少。随着太阳天顶角的变化,云实际位置与地表阴影区会产生3D(ThreeDi -)效应,地表栅格单元分辨率和太阳天顶角mension
对太阳直接辐射模拟的影响越大,3D效应越显著,
]17-18
。为计算实际天气下的地表太阳辐射也越大[
量,国内外学者发展了诸多算法,如:由晴空日辐射
2,19]
;量与气象站点测得的日照时数计算得到[Ws-y
要有光谱模型、参数模型和经验模型3种,其中光谱模型主要有:LOWTRAN,MODTRAN,Bird模
[][]4]
,参型[SPCTRAL2模型5,SMARTS2模型等1;[6]
数模型又可以分为单波段模型,如Yang模型、
[][]
双波段模型,如MLWT模型7、REST模型8等;[][0]
等;经验模型则主要是利用温CPCR29,REST21
度、降水、湿度、气压等常规气象数据与太阳直接辐]11-14
。由于光谱射实测值建立的统计回归关系式[
er等利用MonteCarlo模型模拟了有云天气下地表-
20]
;实际太阳辐射[VanLaake基于一维大气模型, 结合MODIS的相关产品计算了有云天气下的光合
21]
;有效辐射[Rubio和Schillins等利用Meteosatg和GO获ES气象卫星获取的云层反照率和云指数,
]22-23
;取了实际天气下的太阳辐射量[Chen等利用
/NCEPNCAR的总云量和降水率资料模拟了实际24]
。然而,天气下黑河流域的小时太阳辐射量[日照只能用时数法受气象站点数量与空间分布的制约,于单点或较小范围计算,难以应用到大区域和地形
模型计算的复杂性及特定参数获取的困难,在实际
;改回日期:2010021520100320 收稿日期:----
:(););基金项目中国科学院方向项目国家自然科学基金项目(黄土与第四纪地质国家重点实验室开放基金项目KZCX230840771172 -YW-()联合资助SKLLQG0821
,:张海龙(男,山东潍坊人,博士研究生,主要从事遥感地面反演及N1979—)PP模型研究。Emailzhlnnu@163.com 作者简介:j
1470
中 国 沙 漠 第30卷
//)。其中上午星Tnascom.nasa.ovdataERRA大g
致于当地时间1下午星AQUA大致于当0:30过境,采用S地时间13:30过境;DEM数据,RTM3产品,
(///来源于CGIAR-CSIhttsrtm.csi.ciar.orse-p:gg/),其空间分辨率为9从lectioninutcoord.as0m;pp全国太阳辐射台站中选取代表不同气候类型区的3个站点数据用以对模拟结果进行验证,数据来源于国家气象信息中心。研究站点的具体情形如表1所示。所有数据的采集日期均为2007年全年的每日产品。
所有的空间数据统一采用地理坐标系,WGS84椭球体,1km分辨率的栅格数据格式。对于上午的大气状况,采用上午星产品代替;下午的大气状况,采用下午星产品代替;10:30—13:30之间太阳辐射
最强的大气状况,利用两颗星的数据进行线性插值得到。若某天只有单星数据,则该天的大气状况利若某天数据缺失,则该天剔除,用该单星数据代替;
不参与运算。同时剔除站点数据缺测的日期,得到所有站点的有效天数如表1所示。
复杂地区;而静止气象卫星由于“静止”于赤道上空,在高纬地区随视角增大其分辨率和数据精度会产生同时气象卫星的空间分辨率较低,难以全面反退化,
映区域的天气状况,且我国仅有少量地区被GMS
卫星覆盖。
上述研究或是针对晴空模式下太阳辐射的研究,或未考虑起伏地形和云层的3D效应对太阳直接辐射的影响,不能全面反映复杂地形任意天气情形下地表接受的太阳辐射状况。本文拟以太阳直接辐射参数化模型为基础,综合考虑地形和云对太阳直接辐射的影响,构建任意天气起伏地形下太阳直接辐射模型,并选取典型站点的实测数据对模型进行评估。
1 数据源
本研究所采用的数据包括:MODIS白天两次过/、云产品境的水汽产品(MOD05MYD05)(/、地理定位产品(/MOD06MYD06)MOD03),用来辅助对云产品和水汽产品进行传感MYD03
//数据来源于L器视角校正,AADS(httladsweb.p:
表1 太阳辐射观测站点
Table1 Thecharacteristicsofthesolarradiationstations
站点北京拉萨额济纳旗
经度/°E116.28 91.08 101.04
纬度/°N39.48 29.40 41.57
海拔/m31.33648.7 940.5
气候类型温带大陆性季风气候温带半干旱季风气候温带大陆性气候
有效天数/d
288338337
2 模型构建
2.1 实际天气水平面太阳直接辐射量
大气层顶的太阳辐射量主要取决于日地距离、太阳高度角、赤纬等因素。到达地表的太阳辐射还受到大气中各种微粒的衰减,晴空模式下主要有瑞利散射、臭氧吸收、混合气体的吸收、水汽的吸收以及气溶胶的吸收和散射等,而在有云天气下,云是引起太阳辐射衰减的主要因子。参照Bird的晴空大气透过率参数模型,实际天气情形下,任意时刻水平
5]
:地表接收到的太阳直接辐射辐照度可以表示为[
、、晴空、cloudclearO、R、G、W、A分别指有云天气、y
臭氧吸收、瑞利散射、混合气体吸收、水汽吸收、气溶胶吸收和散射情形下的太阳直接辐射透过率;ER为
5]
;日地距离校正系数,采用王炳忠提出的公式计算[
h为太阳高度角。
Guemard等众多学者通过对晴空模式下不同y参数模型的对比研究表明:REST2模型相比其他参数模型具有较高的模拟精度,各参数项易于获得,且
10]
,独立于特定的区域[因此本研究对T()cleari的计算
采用Guemard提出的晴空大气透过率参数模y
10,15]
。型[
由于缺少大气臭氧含量和气溶胶参数数据,而,因MODIS气溶胶产品的空间分辨率较低(10km)
而本研究采用模型模拟臭氧含量和相应的气溶胶参
6]
,))数[如(式和(式所示。35
2
{[/]uO=0.44-0.16060+-8
20.
[()/(]}5d-1209263-)
())Ihor)=IT(T(ERsinh)i(Oicloudicleariy()1
())T(TRTGTWTA2cleari=TOiiiii
式中:i=1,2分别指紫外/可见光波段(0.29~0.70
;和近红外波段(m)0.70~4μm)IOi为i波段的太μ
-1
,阳常数,取值为I0.038MJ·m-2·minIO1=O2-1
·m-2·m;下标=0.043MJinT为大气透过率,
()3()4
d=
{
J00d Jd<3J36 J00d-3d>3
第6期张海龙等:复杂地形任意天气情形下太阳直接辐射量模拟
1471
式中:uO为O3含量(atm-cm);为纬度(
degree);Jd为儒略日。
β=珋β+Δβ
(5)珋β=(0.025+0.1cos)
exp(-0.7·alt)(6)式中:β为埃氏浊度系数;珋β为气溶胶年平均浑浊度;Δβ为浊度平均值的季节性差异,
冬季值较低,夏季值较高,其取值介于±(0.02~0.06)之间;alt为海拔高度(km)
。云对太阳辐射的影响是大气科学领域一个非常关键的研究课题,由于云的形状和分布是一个极为复杂多变的因子,其三维空间传输问题的求解比较复杂,一般采用Monto-
Carlo方法对云进行模拟或采用二流近似模式求解三维传输方程,由于前者需要较多的机时,本文采用Stephen等给出的公式计算云的透过率
[26]
:
{T(cloudy)1=1-[β(μ0)τN/μ0)]/[1+β(μ0)τN/μ
0]T(cloudy
)2=4U/V(7
)式中:μ0为太阳天顶角的余弦;β(μ
0)为μ0时刻云层的后向散射比;τN为云光学厚度;U、τV是与β(μ0)和μ0有关的参数,利用Stephen给出的相应的调整值,
采用查找表法计算得到任意太阳高度角和云层厚度时的透过率[
26-28
]。由于MODIS的刈幅较宽以及云的立体结构特
点,在传感器视角较低时,云的“视位置”与真实位置会发生偏离,从而产生畸变(图1),因而有必要对云产品进行传感器视角校正,
以获取地表真实的云覆盖状况。随着太阳的周日运动,
在较低的太阳高度角,被云阴影覆盖的地表象元位置与云的投影位置会有偏离(图2),因而需要对云阴影位置进行校正,以获取某一时刻地表真实的被云阴影云覆盖状况。由于云高
度的提取比较复杂,且其对模型精度的影响不大[
20
],因而本文采用估算法,将云高统一设置为5km
。
图1 传感器视角校正
Fig.1 Diagram showing
the mechanism of sensorviewing
angle correction图2 云阴影校正
Fig.2 Diagram showing
the mechanismof cloud shadow
correction 将太阳直接辐射辐照度在日出至日落时间内进
行积分,即可得水平地表实际天气下日太阳直接辐射量:
sunset
W(hor)=
∫[
I1
(hor)+I2
(
hor)](8
)sunrise
.2 实际天气倾斜面太阳直接辐射量
实际天气起伏地形下,地表接收到的太阳直接辐射量除受当地天气状况及坡向、坡度的影响外,随着太阳的周日运动和云的运动及其3D效应的影响,云阴影及坡地的被遮蔽情况也时刻处于变化之中,使得实际天气起伏地形下的太阳直接辐射模拟变得非常复杂。任意时刻坡面象元接收到的太阳直接辐射辐照度可以表示为:
Ii(til)=IOiT(cloudy
)iT(clear)iERsin(htil)(9)sin(htil)
=usinδ+vcosδcosω+wcosδsinω(10
)式中:δ为太阳赤纬,
采用王炳忠提出的公式计算[25];ω为太阳时角;u、v、w为地理、地形特征因子,
采用李新的算法[29]
。实际计算中,为获得一天的太阳直接辐射量,可将坡地日出至日落之间的太阳理论可照时间微分再求和的方法。即分别计算每个微分时段的日出和日落时角、太阳高度角、太阳方位角,遮蔽情形,以及该时段内的太阳辐射。将全天可照时间段的太阳辐射量累加即得每天的直接辐射量。考虑地形遮蔽的坡面日太阳辐射量可表示为:
ω
ssW(til)=
∑∫
{[I1
(til)+I2
(til)]dt×f(dem)}ω
sr(11
)式中:ωsr、ωss为分别为微分时段内的日出太阳时角和日落太阳时角;f(dem)为微分时段内目标点的遮蔽状况,若微分时段内日出与日落时刻都遮蔽则为
2
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中 国 沙 漠 第30卷
站点的日太阳直接辐射实测值对模型精度进行验:MB、证。选取相对平均偏差(MeanBiasErrorE)
:相对均方根误差(RootofMeanSuareError q和平均绝对百分误差(RMSE)MeanAbsolutePer -
:centErrorMAPE)3个指标对模型精度进行评估, 其计算公式如下。各站点的验证结果如表2和图3所示。
)MBE=100×∑(em12i-mii(∑nini=1=1
n
n
否则为1;若日出日落时刻遮蔽情况相反,则取值0;
0.5。
地形遮蔽的计算采用光线追踪算法,即沿太阳入射方向搜索一定范围内的栅格单元,若某格网点高程与目标栅格高程间的高度角大于该入射路径的太阳高度角,则该时刻目标点被遮蔽,否则可照文经对研究区的多次实验,搜索半径为3献,0km时即可满足要求。微分时间段参考Vanlakke利用
将全天可照时间MODIS求取光合有效辐射的研究,
[9]
。划分为20段2
RMSE=100×
3 模型验证及误差分析
3.1 模型验证
为检验模型的模拟精度,本研究选取3个典型
2(emi-mi)i
∑∑nini=1=1
()13
n
n
/)MAPE=100×∑|(em14i-mi)i|(ni=1
式中:emn为样本总数。i为模拟值;i为实测值;
表2 模型精度验证
Table2 Accuracassessmentofthemodel y
站点北京拉萨额济纳旗
MBE
-1·m-2·dMJ
RMSE
%9.93 3.67 6
.31
-1·m-2·dMJ
MAPE
%37.47 25.67 29.96
/%60.3524.0936.28
0.76 0.56 0.60
2.88 3.94 3.32
图3 日直接辐射量观测值与模拟值对比
Fi.3 Comarisonoftheobserveddailnormalradiationandthemodeledseries gpy
拉萨的误差较小,这是由于拉 由表2可以看出,
,萨独特的高原气候决定的,其空气相对“干洁”大气因而瑞利散射与气溶胶对太阳直接辐透明度较高,
射的削弱作用相对较小,因而其精度相对较高。北
京的平均绝对误差和绝对误差较大,分别为其原因在于北京的空气相对60.35%和37.47%,“,浑浊”气溶胶等对太阳直接辐射的衰减较NO2、大,而模型缺少相应的气溶胶参数观测值,代之以模
第6期张海龙等:复杂地形任意天气情形下太阳直接辐射量模拟
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型进行模拟,因而导致模拟误差偏高。
由图3可以看出,各站点的日直接辐射模拟值模拟值与实测值均匀分布在与实测值匹配较好,
且相关性均达到71∶1拟合线两侧,6%以上。对比模拟值与相应的降水量数据发现模拟值受阴雨天的影响较大,此时模拟的太阳辐射值普遍偏高,主要原因在于雨天的云层光学厚度与大气可降水量都比较而MO导致其相应大,DIS的反演值比实际值偏低,
的大气透过率偏高所致。相关的研究表明,MODIS
[0-3]1
,水汽产品的最大误差为1云层光学厚度0%3[2]
,产品的最大误差为2这也为模型带来了一定0%3
化情况,这是造成太阳直接辐射模拟精度不高的主要原因。3.2 误差分析
3.2.1 云及其3D效应的影响
云是影响地表太阳辐射的首要因素,云的时空异质性改变了地表太阳辐射的强度与空间分布。云光学厚度0~1会引起平均太阳辐射减少5的变化,
3
。同时由于云的三维结构特点及太阳的周日60%3
运动,使得被云阴影遮蔽的地表区域时刻处于变化
[]
中,这使得日太阳辐射模拟较为复杂。云对太阳辐射的透过率随光学厚度及太阳天顶角的变化关系如图4所示。未考虑云3D效应的模型精度如表3所示
。
的误差。且云的日变化较为剧烈,一天两次的MO-
DIS产品不能全面真实反映研究区一天内的天气变
图4 透过率与云光学厚度随太阳天顶角的变化关系
Fi.4 Chaneofsolarradiationtransmisivitthrouhcloudswithcloudoticalthicknessandsolarzenithanlevariations ggygpg
表3 未考虑3D效应的模拟精度
Table3 Themodelaccuracwithoutcorrectionof3Deffects y
站点北京拉萨额济纳旗
MBE
-1·m-2·dJ
RMSE
%11.41 3.80 10.63
-1·m-2·dMJ
MAPEM
%39.92 32.05 32.42
/%63.3328.9237.30
0.88 0.58 1.21
3.07 4.91 3.68
当C云对太阳OT大于16时, 由图4可以看出,辐射的衰减已达5当C只0%以上;OT大于50时,而当C有约20%的太阳光能透过云层;OT大于100时,透过的太阳辐射已不足10%。在太阳高度角较低时,由于此时到达地表的太阳直射光线穿过的程辐射路径较长,所以此时的透过率较低,随着太阳高度角的增大,其透过率逐渐增大。
由表2和表3可知,未作云3D效应校正的模拟值其均方根误差及绝对平均误差明显偏大,这表明云3D效应在1km分辨率及更精细分辨率尺度上对太阳辐射的影响不可忽略,需要进行相应的校正以消除由此引来的误差。
3.2.2 时间步长的影响
为验证不同时间步长对模型模拟精度的影响,本文将全天可照时间段分别划分为5、10、20、30、40个微分时段,对上述3个站点的日太阳直接辐射量进行模拟,并选取RMSE、MAPE两个指标对模型
的模拟结果进行评估,结果如表4所示。模型对时间步长的变化不敏 由表4可以看出,感,步长1对模型误差的影响仅1%左0倍的变化,右。造成这种情况的主要原因在于相应的大气数据与所选取的时间步长不匹配,由于缺少高时间分辨率的云状况与水汽含量数据,模型以每天两次的大则相应时气产品分别代替上午与下午的大气状况,
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中 国 沙 漠 第30卷
表4 不同时间步长的模型精度
Table4 Themodelaccuracunderdifferenttimestes yp
站点
5
北京拉萨额济纳旗
37.21 25.37 29.25
10 37.08 25.29 29.87
/%RMSE20 37.47 25.67 29.96
30 37.38 25.67 30.03
40 37.39 25.60 30.07
50 37.36 25.68 30.06
5 58.75 23.89 34.98
10 59.58 23.47 36.09
MAPE/%20 60.35 24.09 36.28
30 60.19 24.00 36.19
40 60.41 23.95 36.30
5060.3723.9736.28
间段的大气状况可视为稳定不变的,因此在没有高时间分辨率的大气状况数据的前提下,仅凭日可照时间段的精细化并不能显著提高模型的精度。3.2.3 DEM分辨率的影响
由于不同分辨率的DEM对地表形态表达的精细程度不一,尤其在地形起伏较大的地区,较小比例
尺的D从而使后续处EM会对起伏地形产生平滑,理产生误差。为分析不同尺度DEM对太阳直接辐本研究分别选取不同分辨率的射的遮蔽效应,
并计算相应尺度下的太阳天文辐射量。DEM,
遮蔽搜索半径设DEM重采样方法采用双线性插值,为30个栅格单元。计算结果如表5所示:
表5 DEM不同分辨率下的年天文辐射量
Table5 TheastronomicalsolarradiationunderdifferentsatialresolutionsofDEM p
站点
90m
北京拉萨额济纳旗
10472.86 3150.02 2072.39
200m10472.74 3204.54 2736.57
(·m-2)辐射量/MJ
500m10472.39 5930.52 10220.36
800m10472.05 6801.61 10220.01
1000m 10221.78 7280.77 10219.77
最大差值/m251.08 4130.75 8147.97
最小差值/m401911 301
北京辐射测量站点由于地处 由表5可以看出,
平原,地形起伏和缓,因而不同分辨率的DEM对其而额济纳旗与拉萨年太阳天文辐射量的影响不大;
属于高原地区,地表起伏较大,因而不同尺度下其年天文辐射量差别较大。对额济纳旗站点,DEM分辨会导致年天文辐射量最大5倍的差率10倍的变化,异,虽然拉萨位于低纬地区,且大气透明度较高,但由于其地形起伏剧烈,周围地形间的遮蔽作用明显,因而其年天文辐射量低于北京。总体而言,随着年天文辐射量呈增大趋势。DEM分辨率的降低,
实际天气情形下,空间上来看,观测数据代表的是点上的数据,而本研究所采用的DEM空间分辨对地形复杂地区而言,太阳直接辐射量率为1km,受地形尺度的影响较大,因而模拟数据与验证数据空间尺度的不匹配也会在一定程度上影响模拟的精度。
)以太阳辐射参数化模型为基础,结合D1EM
及MO可以实现区域范围每日太阳DIS大气产品,直接辐射量的模拟。由于模型所采用的数据均可免费获得或由模型模拟得到,且各参数独立于特定的区域,因此模型可推广应用于任意地区实际天气下太阳直接辐射量的模拟。
)模型对北京站点模拟的误差较大,主要是由2
,于其大气较为“浑浊”而模型缺少大气气溶胶光学厚度等参数,而气溶胶对太阳直接辐射的衰减作用导致模拟效果较差。因此对城市型大气,需要较强,
相关的气溶胶等大气参数以提高模型的精度。本研究所采用的实测数据与模拟数据的空间尺度差异较大也在一定程度会导致误差的产生。
)通过对模型可能误差的分析,表明模型对时3
间步长的变化不敏感,主要是因为缺乏相应时间尺有云天气下,云是引起太阳直接辐射度的大气参数;
衰减的主要因子,模型所采用的云数据的时空分辨率较低及其3D效应是引起误差的主要原因。对地形起伏较大的地区而言,采用小比例尺的DEM会导致模拟结果较高。
下一步工作可以尝试采用云运动矢量数据来模拟云的周日运动,从而相对提高云产品的时间分辨率。
4 结果与讨论
以太阳直接辐射参数化传输模型为基础,结合构建了任意DEM与MODIS白天两次的大气产品,
天气情形下坡面日太阳直接辐射量,并选取3个站点的实测值对模拟结果进行了验证,同时对模型的误差进行了分析。
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1475
致谢:感谢Christian A.Gueymard提供REST2源代码及模型调试过程中的指导;感谢中国气象科学数据共享网提供的太阳辐射观测数据。参考文献(References
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中 国 沙 漠 第30卷
[]H33ouborR,SoeaardH,Emmerich W,etal.Inferencesofall -gg
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[],channelsJ.JournalofGeohsicalResearchtmosheres -Apyp[]C32enterN GSF.CloudRetrievalAlorithmsforMODISOti -gp
,,calThicknessEffectiveParticleRadiusandThermodnamic y[]PhaseS.USA,1997.
DirectSolarRadiationSimulationinAllweather -
andComlexTerrainConditions p
1112
,ZHANGHailonLIUGaohuanYAOLinXIEXiuin - - -g,g,pg
(1.State KeLaboratoroResourcesand EnvironmentalInormationSstem,InstituteoGeorahicalSciencesand y yf fyf gp
NaturalResourcesResearch,ChineseAcademoSciences,Beiin100101,China;2.State KeLaboratoroRemote yf jg y yf SensinScience,InstituteoRemoteSensinAlications,ChineseAcademoSciences,Beiin00101,China) g f g ppyf jg1
:AbstractThesolarradiationreceitattheEarthssurfaceisanimortantarameterinmodelinecosstem pppgy dnamicsandclimatechane.Theobectiveofthisaeristocombineaarametricmodelofatmosheric ygjppppeffectswiththetoorahicinfluenceandthe3Deffectsofcloudtosimulatedaildirectsolarattenuatin gpgpy radiationincloudskandcomlexterrainconditions.ThesourcedataareMODISTERRA/AQUAdailat -yypy moshericroductsandSRTM DEMdatawhichcanbedownloadedfromthewebsitefreel.Threerousof ppygp
,measureddaildirectsolardataacuiredin2007wereusedtoevaluatethemodelandthedeterminationco -yq ,,,)efficientisR2=0.77(Lhasa)0.77(Beiinand0.85(Erinairesectivel.Itindicatedthatcloudisa jg)jqpy,factorwhichcontrolstheamountandthedistributionofsolarradiationandthemodelisnotsensirimar -py tivetovariationsoftimestesduetolackofcorresondintimescaleofcloudarameters.Theerrorsare ppgp mainlcausedbcoarsesatialandtemoralresolutionofcloudincludinthe3Deffectsofcloud.roducts yyppgp Thesatialresolutionoftheobserveddataisalsonotconsistentwiththecalculatedones.Toorahisan ppgpy imortantfactoraffectinmodelresultsoverundulatinsurfacessuchasLhasaandEinai. pggjq
:;;;KewordsdirectsolarradiationcloudskcomlexterrainDEM yypy
第30卷 第6期中 国 沙 漠
2010年11月JOURNALOFDESERTRESEARCH
Vol.30 No.6
Nov.2010
)文章编号:1000694X(201006146908---
复杂地形任意天气情形下太阳直接辐射量模拟
张海龙1,刘高焕1,姚玲1,解修平2
(中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京1中国科学院遥感应用研究1.00101;2.)所,遥感科学国家重点实验室,北京100101
摘 要:以太阳辐射传输参数化模型为基础,结合MO构建了复DIS影像两次白天的云产品和水汽产品及DEM,杂地形任意天气情形下每日太阳直接辐射量模型。选取代表不同气候类型与地形起伏状况的3个典型站点(拉,北京、额济纳旗)以2其相关系数分别为0萨、007年每日实测值对模拟结果进行了验证,.77、0.77和0.85。研究有云天气下,云是影响地表太阳直接辐射数量和空间分布的主要因子;模型对时间步长不敏感。引起误差的表明:
原因主要是MO对地形起伏较大地区,小比例尺DIS云产品的时空分辨率较低以及云的3D效应导致模拟的困难,的D同时实测值与模拟值的空间尺度不匹配也引起了一定误差。EM也会导致较大的误差,关键词:太阳直接辐射;任意天气;起伏地形;DEM中图分类号:P422
文献标识码:A
2]
;经验模型往往是针对特定的气应用中受到限制[
生物和化学过程最基本、 太阳辐射是地表物理、
最重要的能源,也是气候学、水文学、大气科学、气候变化、能源利用、健康科学以及农业资源研究中的一
]1-2
。地表太阳辐射控制了地气个基本的输入参数[
候及下垫面条件,普适性不高,难以推广应用至大的
15]
,区域范围[而基于辐射传输理论的参数模型由于
计算简单,模拟精度较高,且易于结合遥感数据实现大范围区域尺度太阳辐射制图,因而成为了当前的
16]
。一个主要发展方向[
系统的能量和通量交换过程,是引起地表空间异质
3]
。较之常规气象观测性和生物过程的关键因子[
点,太阳辐射观测站非常稀少且分布不均,尤其在高原及多山地区。我国现有各种气象观测台站2500 多个,太阳辐射站点只有1二者比率大约为10个,利用常规气象资料与卫星遥感数据进25∶1。因而,
行模拟就成为获取地表太阳辐射的有效方法。
太阳直接辐射是入射到地球表面太阳总辐射的重要分量。晴空模式下地表接收到的太阳直接辐射可以表示为太阳天文辐射量减去太阳辐射在大气传输过程中所造成的衰减部分,这也是许多晴空太阳
2]
。晴空太阳直接辐射模型主辐射模型的理论基础[
实际地表大多是有云覆盖的,而云是地表所获得太阳辐射最大的调节因子,其数量和类型决定了地表可获得太阳辐射的多少。随着太阳天顶角的变化,云实际位置与地表阴影区会产生3D(ThreeDi -)效应,地表栅格单元分辨率和太阳天顶角mension
对太阳直接辐射模拟的影响越大,3D效应越显著,
]17-18
。为计算实际天气下的地表太阳辐射也越大[
量,国内外学者发展了诸多算法,如:由晴空日辐射
2,19]
;量与气象站点测得的日照时数计算得到[Ws-y
要有光谱模型、参数模型和经验模型3种,其中光谱模型主要有:LOWTRAN,MODTRAN,Bird模
[][]4]
,参型[SPCTRAL2模型5,SMARTS2模型等1;[6]
数模型又可以分为单波段模型,如Yang模型、
[][]
双波段模型,如MLWT模型7、REST模型8等;[][0]
等;经验模型则主要是利用温CPCR29,REST21
度、降水、湿度、气压等常规气象数据与太阳直接辐]11-14
。由于光谱射实测值建立的统计回归关系式[
er等利用MonteCarlo模型模拟了有云天气下地表-
20]
;实际太阳辐射[VanLaake基于一维大气模型, 结合MODIS的相关产品计算了有云天气下的光合
21]
;有效辐射[Rubio和Schillins等利用Meteosatg和GO获ES气象卫星获取的云层反照率和云指数,
]22-23
;取了实际天气下的太阳辐射量[Chen等利用
/NCEPNCAR的总云量和降水率资料模拟了实际24]
。然而,天气下黑河流域的小时太阳辐射量[日照只能用时数法受气象站点数量与空间分布的制约,于单点或较小范围计算,难以应用到大区域和地形
模型计算的复杂性及特定参数获取的困难,在实际
;改回日期:2010021520100320 收稿日期:----
:(););基金项目中国科学院方向项目国家自然科学基金项目(黄土与第四纪地质国家重点实验室开放基金项目KZCX230840771172 -YW-()联合资助SKLLQG0821
,:张海龙(男,山东潍坊人,博士研究生,主要从事遥感地面反演及N1979—)PP模型研究。Emailzhlnnu@163.com 作者简介:j
1470
中 国 沙 漠 第30卷
//)。其中上午星Tnascom.nasa.ovdataERRA大g
致于当地时间1下午星AQUA大致于当0:30过境,采用S地时间13:30过境;DEM数据,RTM3产品,
(///来源于CGIAR-CSIhttsrtm.csi.ciar.orse-p:gg/),其空间分辨率为9从lectioninutcoord.as0m;pp全国太阳辐射台站中选取代表不同气候类型区的3个站点数据用以对模拟结果进行验证,数据来源于国家气象信息中心。研究站点的具体情形如表1所示。所有数据的采集日期均为2007年全年的每日产品。
所有的空间数据统一采用地理坐标系,WGS84椭球体,1km分辨率的栅格数据格式。对于上午的大气状况,采用上午星产品代替;下午的大气状况,采用下午星产品代替;10:30—13:30之间太阳辐射
最强的大气状况,利用两颗星的数据进行线性插值得到。若某天只有单星数据,则该天的大气状况利若某天数据缺失,则该天剔除,用该单星数据代替;
不参与运算。同时剔除站点数据缺测的日期,得到所有站点的有效天数如表1所示。
复杂地区;而静止气象卫星由于“静止”于赤道上空,在高纬地区随视角增大其分辨率和数据精度会产生同时气象卫星的空间分辨率较低,难以全面反退化,
映区域的天气状况,且我国仅有少量地区被GMS
卫星覆盖。
上述研究或是针对晴空模式下太阳辐射的研究,或未考虑起伏地形和云层的3D效应对太阳直接辐射的影响,不能全面反映复杂地形任意天气情形下地表接受的太阳辐射状况。本文拟以太阳直接辐射参数化模型为基础,综合考虑地形和云对太阳直接辐射的影响,构建任意天气起伏地形下太阳直接辐射模型,并选取典型站点的实测数据对模型进行评估。
1 数据源
本研究所采用的数据包括:MODIS白天两次过/、云产品境的水汽产品(MOD05MYD05)(/、地理定位产品(/MOD06MYD06)MOD03),用来辅助对云产品和水汽产品进行传感MYD03
//数据来源于L器视角校正,AADS(httladsweb.p:
表1 太阳辐射观测站点
Table1 Thecharacteristicsofthesolarradiationstations
站点北京拉萨额济纳旗
经度/°E116.28 91.08 101.04
纬度/°N39.48 29.40 41.57
海拔/m31.33648.7 940.5
气候类型温带大陆性季风气候温带半干旱季风气候温带大陆性气候
有效天数/d
288338337
2 模型构建
2.1 实际天气水平面太阳直接辐射量
大气层顶的太阳辐射量主要取决于日地距离、太阳高度角、赤纬等因素。到达地表的太阳辐射还受到大气中各种微粒的衰减,晴空模式下主要有瑞利散射、臭氧吸收、混合气体的吸收、水汽的吸收以及气溶胶的吸收和散射等,而在有云天气下,云是引起太阳辐射衰减的主要因子。参照Bird的晴空大气透过率参数模型,实际天气情形下,任意时刻水平
5]
:地表接收到的太阳直接辐射辐照度可以表示为[
、、晴空、cloudclearO、R、G、W、A分别指有云天气、y
臭氧吸收、瑞利散射、混合气体吸收、水汽吸收、气溶胶吸收和散射情形下的太阳直接辐射透过率;ER为
5]
;日地距离校正系数,采用王炳忠提出的公式计算[
h为太阳高度角。
Guemard等众多学者通过对晴空模式下不同y参数模型的对比研究表明:REST2模型相比其他参数模型具有较高的模拟精度,各参数项易于获得,且
10]
,独立于特定的区域[因此本研究对T()cleari的计算
采用Guemard提出的晴空大气透过率参数模y
10,15]
。型[
由于缺少大气臭氧含量和气溶胶参数数据,而,因MODIS气溶胶产品的空间分辨率较低(10km)
而本研究采用模型模拟臭氧含量和相应的气溶胶参
6]
,))数[如(式和(式所示。35
2
{[/]uO=0.44-0.16060+-8
20.
[()/(]}5d-1209263-)
())Ihor)=IT(T(ERsinh)i(Oicloudicleariy()1
())T(TRTGTWTA2cleari=TOiiiii
式中:i=1,2分别指紫外/可见光波段(0.29~0.70
;和近红外波段(m)0.70~4μm)IOi为i波段的太μ
-1
,阳常数,取值为I0.038MJ·m-2·minIO1=O2-1
·m-2·m;下标=0.043MJinT为大气透过率,
()3()4
d=
{
J00d Jd<3J36 J00d-3d>3
第6期张海龙等:复杂地形任意天气情形下太阳直接辐射量模拟
1471
式中:uO为O3含量(atm-cm);为纬度(
degree);Jd为儒略日。
β=珋β+Δβ
(5)珋β=(0.025+0.1cos)
exp(-0.7·alt)(6)式中:β为埃氏浊度系数;珋β为气溶胶年平均浑浊度;Δβ为浊度平均值的季节性差异,
冬季值较低,夏季值较高,其取值介于±(0.02~0.06)之间;alt为海拔高度(km)
。云对太阳辐射的影响是大气科学领域一个非常关键的研究课题,由于云的形状和分布是一个极为复杂多变的因子,其三维空间传输问题的求解比较复杂,一般采用Monto-
Carlo方法对云进行模拟或采用二流近似模式求解三维传输方程,由于前者需要较多的机时,本文采用Stephen等给出的公式计算云的透过率
[26]
:
{T(cloudy)1=1-[β(μ0)τN/μ0)]/[1+β(μ0)τN/μ
0]T(cloudy
)2=4U/V(7
)式中:μ0为太阳天顶角的余弦;β(μ
0)为μ0时刻云层的后向散射比;τN为云光学厚度;U、τV是与β(μ0)和μ0有关的参数,利用Stephen给出的相应的调整值,
采用查找表法计算得到任意太阳高度角和云层厚度时的透过率[
26-28
]。由于MODIS的刈幅较宽以及云的立体结构特
点,在传感器视角较低时,云的“视位置”与真实位置会发生偏离,从而产生畸变(图1),因而有必要对云产品进行传感器视角校正,
以获取地表真实的云覆盖状况。随着太阳的周日运动,
在较低的太阳高度角,被云阴影覆盖的地表象元位置与云的投影位置会有偏离(图2),因而需要对云阴影位置进行校正,以获取某一时刻地表真实的被云阴影云覆盖状况。由于云高
度的提取比较复杂,且其对模型精度的影响不大[
20
],因而本文采用估算法,将云高统一设置为5km
。
图1 传感器视角校正
Fig.1 Diagram showing
the mechanism of sensorviewing
angle correction图2 云阴影校正
Fig.2 Diagram showing
the mechanismof cloud shadow
correction 将太阳直接辐射辐照度在日出至日落时间内进
行积分,即可得水平地表实际天气下日太阳直接辐射量:
sunset
W(hor)=
∫[
I1
(hor)+I2
(
hor)](8
)sunrise
.2 实际天气倾斜面太阳直接辐射量
实际天气起伏地形下,地表接收到的太阳直接辐射量除受当地天气状况及坡向、坡度的影响外,随着太阳的周日运动和云的运动及其3D效应的影响,云阴影及坡地的被遮蔽情况也时刻处于变化之中,使得实际天气起伏地形下的太阳直接辐射模拟变得非常复杂。任意时刻坡面象元接收到的太阳直接辐射辐照度可以表示为:
Ii(til)=IOiT(cloudy
)iT(clear)iERsin(htil)(9)sin(htil)
=usinδ+vcosδcosω+wcosδsinω(10
)式中:δ为太阳赤纬,
采用王炳忠提出的公式计算[25];ω为太阳时角;u、v、w为地理、地形特征因子,
采用李新的算法[29]
。实际计算中,为获得一天的太阳直接辐射量,可将坡地日出至日落之间的太阳理论可照时间微分再求和的方法。即分别计算每个微分时段的日出和日落时角、太阳高度角、太阳方位角,遮蔽情形,以及该时段内的太阳辐射。将全天可照时间段的太阳辐射量累加即得每天的直接辐射量。考虑地形遮蔽的坡面日太阳辐射量可表示为:
ω
ssW(til)=
∑∫
{[I1
(til)+I2
(til)]dt×f(dem)}ω
sr(11
)式中:ωsr、ωss为分别为微分时段内的日出太阳时角和日落太阳时角;f(dem)为微分时段内目标点的遮蔽状况,若微分时段内日出与日落时刻都遮蔽则为
2
1472
中 国 沙 漠 第30卷
站点的日太阳直接辐射实测值对模型精度进行验:MB、证。选取相对平均偏差(MeanBiasErrorE)
:相对均方根误差(RootofMeanSuareError q和平均绝对百分误差(RMSE)MeanAbsolutePer -
:centErrorMAPE)3个指标对模型精度进行评估, 其计算公式如下。各站点的验证结果如表2和图3所示。
)MBE=100×∑(em12i-mii(∑nini=1=1
n
n
否则为1;若日出日落时刻遮蔽情况相反,则取值0;
0.5。
地形遮蔽的计算采用光线追踪算法,即沿太阳入射方向搜索一定范围内的栅格单元,若某格网点高程与目标栅格高程间的高度角大于该入射路径的太阳高度角,则该时刻目标点被遮蔽,否则可照文经对研究区的多次实验,搜索半径为3献,0km时即可满足要求。微分时间段参考Vanlakke利用
将全天可照时间MODIS求取光合有效辐射的研究,
[9]
。划分为20段2
RMSE=100×
3 模型验证及误差分析
3.1 模型验证
为检验模型的模拟精度,本研究选取3个典型
2(emi-mi)i
∑∑nini=1=1
()13
n
n
/)MAPE=100×∑|(em14i-mi)i|(ni=1
式中:emn为样本总数。i为模拟值;i为实测值;
表2 模型精度验证
Table2 Accuracassessmentofthemodel y
站点北京拉萨额济纳旗
MBE
-1·m-2·dMJ
RMSE
%9.93 3.67 6
.31
-1·m-2·dMJ
MAPE
%37.47 25.67 29.96
/%60.3524.0936.28
0.76 0.56 0.60
2.88 3.94 3.32
图3 日直接辐射量观测值与模拟值对比
Fi.3 Comarisonoftheobserveddailnormalradiationandthemodeledseries gpy
拉萨的误差较小,这是由于拉 由表2可以看出,
,萨独特的高原气候决定的,其空气相对“干洁”大气因而瑞利散射与气溶胶对太阳直接辐透明度较高,
射的削弱作用相对较小,因而其精度相对较高。北
京的平均绝对误差和绝对误差较大,分别为其原因在于北京的空气相对60.35%和37.47%,“,浑浊”气溶胶等对太阳直接辐射的衰减较NO2、大,而模型缺少相应的气溶胶参数观测值,代之以模
第6期张海龙等:复杂地形任意天气情形下太阳直接辐射量模拟
1473
型进行模拟,因而导致模拟误差偏高。
由图3可以看出,各站点的日直接辐射模拟值模拟值与实测值均匀分布在与实测值匹配较好,
且相关性均达到71∶1拟合线两侧,6%以上。对比模拟值与相应的降水量数据发现模拟值受阴雨天的影响较大,此时模拟的太阳辐射值普遍偏高,主要原因在于雨天的云层光学厚度与大气可降水量都比较而MO导致其相应大,DIS的反演值比实际值偏低,
的大气透过率偏高所致。相关的研究表明,MODIS
[0-3]1
,水汽产品的最大误差为1云层光学厚度0%3[2]
,产品的最大误差为2这也为模型带来了一定0%3
化情况,这是造成太阳直接辐射模拟精度不高的主要原因。3.2 误差分析
3.2.1 云及其3D效应的影响
云是影响地表太阳辐射的首要因素,云的时空异质性改变了地表太阳辐射的强度与空间分布。云光学厚度0~1会引起平均太阳辐射减少5的变化,
3
。同时由于云的三维结构特点及太阳的周日60%3
运动,使得被云阴影遮蔽的地表区域时刻处于变化
[]
中,这使得日太阳辐射模拟较为复杂。云对太阳辐射的透过率随光学厚度及太阳天顶角的变化关系如图4所示。未考虑云3D效应的模型精度如表3所示
。
的误差。且云的日变化较为剧烈,一天两次的MO-
DIS产品不能全面真实反映研究区一天内的天气变
图4 透过率与云光学厚度随太阳天顶角的变化关系
Fi.4 Chaneofsolarradiationtransmisivitthrouhcloudswithcloudoticalthicknessandsolarzenithanlevariations ggygpg
表3 未考虑3D效应的模拟精度
Table3 Themodelaccuracwithoutcorrectionof3Deffects y
站点北京拉萨额济纳旗
MBE
-1·m-2·dJ
RMSE
%11.41 3.80 10.63
-1·m-2·dMJ
MAPEM
%39.92 32.05 32.42
/%63.3328.9237.30
0.88 0.58 1.21
3.07 4.91 3.68
当C云对太阳OT大于16时, 由图4可以看出,辐射的衰减已达5当C只0%以上;OT大于50时,而当C有约20%的太阳光能透过云层;OT大于100时,透过的太阳辐射已不足10%。在太阳高度角较低时,由于此时到达地表的太阳直射光线穿过的程辐射路径较长,所以此时的透过率较低,随着太阳高度角的增大,其透过率逐渐增大。
由表2和表3可知,未作云3D效应校正的模拟值其均方根误差及绝对平均误差明显偏大,这表明云3D效应在1km分辨率及更精细分辨率尺度上对太阳辐射的影响不可忽略,需要进行相应的校正以消除由此引来的误差。
3.2.2 时间步长的影响
为验证不同时间步长对模型模拟精度的影响,本文将全天可照时间段分别划分为5、10、20、30、40个微分时段,对上述3个站点的日太阳直接辐射量进行模拟,并选取RMSE、MAPE两个指标对模型
的模拟结果进行评估,结果如表4所示。模型对时间步长的变化不敏 由表4可以看出,感,步长1对模型误差的影响仅1%左0倍的变化,右。造成这种情况的主要原因在于相应的大气数据与所选取的时间步长不匹配,由于缺少高时间分辨率的云状况与水汽含量数据,模型以每天两次的大则相应时气产品分别代替上午与下午的大气状况,
1474
中 国 沙 漠 第30卷
表4 不同时间步长的模型精度
Table4 Themodelaccuracunderdifferenttimestes yp
站点
5
北京拉萨额济纳旗
37.21 25.37 29.25
10 37.08 25.29 29.87
/%RMSE20 37.47 25.67 29.96
30 37.38 25.67 30.03
40 37.39 25.60 30.07
50 37.36 25.68 30.06
5 58.75 23.89 34.98
10 59.58 23.47 36.09
MAPE/%20 60.35 24.09 36.28
30 60.19 24.00 36.19
40 60.41 23.95 36.30
5060.3723.9736.28
间段的大气状况可视为稳定不变的,因此在没有高时间分辨率的大气状况数据的前提下,仅凭日可照时间段的精细化并不能显著提高模型的精度。3.2.3 DEM分辨率的影响
由于不同分辨率的DEM对地表形态表达的精细程度不一,尤其在地形起伏较大的地区,较小比例
尺的D从而使后续处EM会对起伏地形产生平滑,理产生误差。为分析不同尺度DEM对太阳直接辐本研究分别选取不同分辨率的射的遮蔽效应,
并计算相应尺度下的太阳天文辐射量。DEM,
遮蔽搜索半径设DEM重采样方法采用双线性插值,为30个栅格单元。计算结果如表5所示:
表5 DEM不同分辨率下的年天文辐射量
Table5 TheastronomicalsolarradiationunderdifferentsatialresolutionsofDEM p
站点
90m
北京拉萨额济纳旗
10472.86 3150.02 2072.39
200m10472.74 3204.54 2736.57
(·m-2)辐射量/MJ
500m10472.39 5930.52 10220.36
800m10472.05 6801.61 10220.01
1000m 10221.78 7280.77 10219.77
最大差值/m251.08 4130.75 8147.97
最小差值/m401911 301
北京辐射测量站点由于地处 由表5可以看出,
平原,地形起伏和缓,因而不同分辨率的DEM对其而额济纳旗与拉萨年太阳天文辐射量的影响不大;
属于高原地区,地表起伏较大,因而不同尺度下其年天文辐射量差别较大。对额济纳旗站点,DEM分辨会导致年天文辐射量最大5倍的差率10倍的变化,异,虽然拉萨位于低纬地区,且大气透明度较高,但由于其地形起伏剧烈,周围地形间的遮蔽作用明显,因而其年天文辐射量低于北京。总体而言,随着年天文辐射量呈增大趋势。DEM分辨率的降低,
实际天气情形下,空间上来看,观测数据代表的是点上的数据,而本研究所采用的DEM空间分辨对地形复杂地区而言,太阳直接辐射量率为1km,受地形尺度的影响较大,因而模拟数据与验证数据空间尺度的不匹配也会在一定程度上影响模拟的精度。
)以太阳辐射参数化模型为基础,结合D1EM
及MO可以实现区域范围每日太阳DIS大气产品,直接辐射量的模拟。由于模型所采用的数据均可免费获得或由模型模拟得到,且各参数独立于特定的区域,因此模型可推广应用于任意地区实际天气下太阳直接辐射量的模拟。
)模型对北京站点模拟的误差较大,主要是由2
,于其大气较为“浑浊”而模型缺少大气气溶胶光学厚度等参数,而气溶胶对太阳直接辐射的衰减作用导致模拟效果较差。因此对城市型大气,需要较强,
相关的气溶胶等大气参数以提高模型的精度。本研究所采用的实测数据与模拟数据的空间尺度差异较大也在一定程度会导致误差的产生。
)通过对模型可能误差的分析,表明模型对时3
间步长的变化不敏感,主要是因为缺乏相应时间尺有云天气下,云是引起太阳直接辐射度的大气参数;
衰减的主要因子,模型所采用的云数据的时空分辨率较低及其3D效应是引起误差的主要原因。对地形起伏较大的地区而言,采用小比例尺的DEM会导致模拟结果较高。
下一步工作可以尝试采用云运动矢量数据来模拟云的周日运动,从而相对提高云产品的时间分辨率。
4 结果与讨论
以太阳直接辐射参数化传输模型为基础,结合构建了任意DEM与MODIS白天两次的大气产品,
天气情形下坡面日太阳直接辐射量,并选取3个站点的实测值对模拟结果进行了验证,同时对模型的误差进行了分析。
第6期张海龙等:复杂地形任意天气情形下太阳直接辐射量模拟
1475
致谢:感谢Christian A.Gueymard提供REST2源代码及模型调试过程中的指导;感谢中国气象科学数据共享网提供的太阳辐射观测数据。参考文献(References
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NaturalResourcesResearch,ChineseAcademoSciences,Beiin100101,China;2.State KeLaboratoroRemote yf jg y yf SensinScience,InstituteoRemoteSensinAlications,ChineseAcademoSciences,Beiin00101,China) g f g ppyf jg1
:AbstractThesolarradiationreceitattheEarthssurfaceisanimortantarameterinmodelinecosstem pppgy dnamicsandclimatechane.Theobectiveofthisaeristocombineaarametricmodelofatmosheric ygjppppeffectswiththetoorahicinfluenceandthe3Deffectsofcloudtosimulatedaildirectsolarattenuatin gpgpy radiationincloudskandcomlexterrainconditions.ThesourcedataareMODISTERRA/AQUAdailat -yypy moshericroductsandSRTM DEMdatawhichcanbedownloadedfromthewebsitefreel.Threerousof ppygp
,measureddaildirectsolardataacuiredin2007wereusedtoevaluatethemodelandthedeterminationco -yq ,,,)efficientisR2=0.77(Lhasa)0.77(Beiinand0.85(Erinairesectivel.Itindicatedthatcloudisa jg)jqpy,factorwhichcontrolstheamountandthedistributionofsolarradiationandthemodelisnotsensirimar -py tivetovariationsoftimestesduetolackofcorresondintimescaleofcloudarameters.Theerrorsare ppgp mainlcausedbcoarsesatialandtemoralresolutionofcloudincludinthe3Deffectsofcloud.roducts yyppgp Thesatialresolutionoftheobserveddataisalsonotconsistentwiththecalculatedones.Toorahisan ppgpy imortantfactoraffectinmodelresultsoverundulatinsurfacessuchasLhasaandEinai. pggjq
:;;;KewordsdirectsolarradiationcloudskcomlexterrainDEM yypy