青藏高原及其毗邻地区太阳总辐射与日照百分率的关系

本文利用1982年8月至1983年7月高原及毗邻地区二十五个站的日射资料,分别用理想大气总辐射(Q_I)和天文总辐射(Q_0)拟合得到了各站总辐射与日照百分率之间的相关方程。平均相对误差分别为7.89%和6.68%。如果分冬、夏二半年,则冬半年平均相对误差分别为7.75%和5.96%,夏半年分别为7.32%和6.31%。此外,我们还给出了系数a、b分布图。     

我国日照时数和总辐射的空间分布场

运用多项式回归分析和双随机样本检验,模拟日照时数和总辐射及其影响因子(可照时间、总云量和天文辐射、日照百分率)年值和1月值、7月值的三度空间分布场,取得了满意结果。这可应用在无测站地区,仅凭经纬度和海拔估算出上述气候要素值,估算的平均相对误差大多在5％以下(最好的达0.3‰)。     

黄河流域有效辐射拟合研究

在深入分析有效辐射理论公式的基础上,利用日射站和常规气象站观测资料,确定有效辐射拟合的经验函数式;利用数据集群技术,建立一系列不同时空尺度的有效辐射估算模式;通过误差分析,最终确定适用于全国范围有效辐射计算的拟合模型;采用确定的有效辐射拟合模型,结合黄河流域及其周边常规气象站观测资料,对黄河流域1960~2000年有效辐射进行计算,利用ArcG IS将站点有效辐射拟合结果进行空间内差,获得黄河流域有效辐射的空间分布。     

基于GIS的农业气候资源区域化问题研究——以甘肃省为例

在农业气候资源研究中,站点数据的区域化问题是进行资源优化配置和高效利用的一个重要环节。通过采用逐步回归分析与空间插值相结合的方法,以甘肃省及其相邻省区的112个站点1970~2001年31年的月平均温度和降水数据以及计算得到的月平均太阳辐射和潜在蒸散量为数据源,对甘肃省气候资源进行了区域化。对每种气象要素都采用了两种空间插值方法,并对插值结果运用了绝对验证和相对验证两种方法进行了验证和对比。结果表明:温度残差的平均绝对误差(MAE)是Spline< IDW, 其值分别为:0.744℃和0.754℃,平均相对误差(RME)分别为:9.56%和9.66%。降水的平均绝对误差是Kriging温度>潜在蒸散量>降水,但都达到了较高的精度。     

我国大陆大气水汽含量的计算

本文利用高空探测站点的逐日、逐月和多年平均资料,研究了不同时间尺度大气中水汽含量的间接推算方法。结果表明,利用统一公式借助地面水汽压推算的累年月平均值,具有较高的可信度,其平均相对误差一般不超过10%,历年月平均推算值要差一些,其相对误差在13—15%之间,而逐日值则较难利用地面湿度资料进行推算,尤其是南方的夏季。     

利用LM-BP神经网络估算西北地区太阳辐射

气候、生态、水文等模型的应用需要空间连续分布的太阳辐射数据,由于地形等条件的制约,气象站点的分布有限,无法利用稀少的站点获得空间连续分布的辐射数据,而BP(Back-propagation)神经网络模型对太阳辐射具有很好的预测性,但以往的研究都是基于单个站点估算太阳辐射,而且BP神经网络模型存在收敛速度慢、学习时间长等问题,为解决BP算法存在的不足,采用LM(Levenberg-Marquardt)算法优化后的BP神经网络(简称LM-BP神经网络)结合DEM(Digital Elevation Model)数据估算西北地区128个气象站点2011年的太阳总辐射月均值,通过乌鲁木齐和银川两台站的实测数据进行验证,两台站的平均百分比误差分别为2.89%和3.24%,平均偏离误差分别为0.27 MJ·m-2和0.61 MJ·m-2,且拟合优度均0.90。该模型各项误差指标较小,估算精度较高。最后将模型模拟出的辐射值,结合已有的24个辐射站点的实测值进行空间插值,得到西北地区2011年逐月太阳辐射精细化空间分布图。     

青藏高原东缘高寒草甸地上生物量的估测模型

探索简单、快捷的获得草地单个物种及群落地上生物量资料的方法,可以为合理保护和利用草地资源提供重要技术支持。在传统的直接收获法测定草地地上生物量的基础上,结合物种的种群特点,利用与生物量密切相关的高度、盖度、密度等植被生态参数,建立了青藏高原东缘高寒草甸各植物种的最适地上生物量估测模型。其中禾叶嵩草、垂穗披碱草、高山韭等物种生物量最适模型为幂函数方程,其他物种最适模型除却长毛风毛菊是二次项方程外均为线性方程。这些模型拟合精度较高,经检验,单个物种生物量估测值与实际观测值之间的相关系数均0.9,且大部分平均相对误差10%。对于草地群落地上总生物量,估测值与实际观测值相关系数为0.965,各样方的相对误差大都10%,平均相对误差为5.672%,说明利用这些模型估算青藏高原东缘高寒草甸地上生物量切实可行。     

青藏高原北部五道梁地表热量平衡方程中各分量特征

利用青藏高原北部五道梁地区实测的太阳辐射及气象资料,计算分析了高原北部地面热量平衡方程中各分量特征,定义了一个无量纲参量土壤热平衡系数k。结果显示:五道梁地区地表净辐射及地面加热场强度表现为夏季大,冬季小,地表净辐射累年平均通量为65.5 W/m2;土壤热通量自1997年来有增大的趋势;土壤热平衡系数有增大的趋势,平均值为1.17;感热及潜热是地面热平衡方程中的大项,其中感热居首位,潜热居其次;暖季感热、潜热以相反的趋势变化,Bowen比β值有下降的趋势。     

基于GLASS数据估算中国陆表净辐射及其空间分布分析

地表辐射收支是能量循环的重要参数,影响着地球水热平衡,是全球气候变化研究的重要方面。多数研究利用MODIS数据估算地表辐射收支,模型输入参数复杂。综合利用GLASS数据、MODIS数据和地面实测数据,采用Bisht等提出的净辐射估算方法,制订一种简单的地表辐射收支估算方案,分别计算2010年1-12月中旬卫星过境时刻中国陆表净辐射的最大值。通过改进的正弦模型将估算结果转换为日最大地表净辐射,并利用地面实测日最大净辐射值对估算结果进行了验证。研究表明：综合利用GLASS数据、MODIS数据和地面实测数据建立的地表辐射收支模型能够很好地模拟中国陆表净辐射的分布,与地面实测日最大净辐射值具有较好的一致性,平均误差为27.21 W?m^-2,克服了利用其他遥感数据估算地表辐射收支输入参数复杂,数据量大的缺点,适用于大尺度地表陆表辐射收支研究。     

中国南极科学考察第24航次大气CO2遥感算法及其在第26航次中的应用分析

利用中国南极科学考察第24航次采集的大气CO₂浓度与AIRS的大气红外辐亮度进行统计回归,获取两者间的拟合关系。与该航次随机选取的60°S附近验证点比较,平均相对偏差为1.09%。同时,将拟合函数应用于对应第26航次同位置、近时间点的AIRS大气辐射值,其结果和第26航次走航数据进行比对,平均相对偏差为2.12%。对比同纬度下第24航次的精度,其精度有明显的下降,结果表明,利用统计回归的计算方式具有一定的局限性。     

提孜那甫河流域地表太阳辐射估算及其影响因素分析

地表太阳辐射是地球表层主要能量来源,对地表能量平衡、能量交换以及生态水文过程等具有决定性意义。山区地形复杂,其地表太阳辐射时空差异较大且较难估算。采用适用于山区的地表太阳辐射模型对西北昆仑山提孜那甫河流域地表太阳辐射时空分布进行了估算,分析了该流域季节太阳辐射空间分布规律并探讨了地形和云2个重要因素对太阳辐射空间分布的影响。结果表明:（1） 地形因子中周围地形阻挡即地形开阔度（Sky view factor,SVF）与年总太阳辐射的关系最为显著,太阳辐射随SVF增加而增加。（2） 年总太阳辐射随着高程增加首先减少,再而随之增加。探究SVF随高程的变化,发现其与太阳辐射随高程的变化趋势较为一致,因此在山区复杂地形下地表太阳辐射估算中仅利用高程对其校正存在明显不足,需综合考虑地形效应。（3） 研究计算了季节云出现频率空间分布与太阳辐射空间分布的相关系数,结果表明夏季太阳辐射受云影响较其他季节显著。定量分析了地形因子以及云对地表太阳辐射空间分布影响的贡献率,周围地形阻挡SVF对地表太阳辐射空间分布的影响最大,高程和云次之。因此综合考虑地形和云对太阳辐射的影响在山区太阳辐射模拟中是非常必要的,研究可为山区地表太阳辐射模拟提供理论依据,并为山区生态水文过程研究提供方法支撑。     

塔克拉玛干沙漠不同下垫面太阳总辐射比较

本文运用统计学方法,分析并比较了塔克拉玛干沙漠绿洲-沙漠过渡带（肖塘、哈德）与沙漠腹地（塔中）总辐射的气候学特征。结果表明：沙漠腹地（塔中）总辐射年总量高于绿洲-沙漠过渡带（肖塘、哈德）,塔中、肖塘和哈德年总量分别为6 515.0 MJ·m^-2、5 666.4 MJ·m^-2和5 774.5 MJ·m^-2。春、夏、秋、冬四季变化幅度,塔中高于肖塘和哈德,肖塘与哈德相近;3个观测点均为夏季最大、冬季最小、春季高于秋季。塔中月总量最大值出现时间（6月）早于肖塘和哈德（7月）,最小值均在12月;塔中月总量最大值比肖塘和哈德分别高99.4 MJ·m^-2和81.9 MJ·m^-2。平均日变化表现为早晚小、正午12：00最大。沙尘暴天气下总辐射被明显削弱,日变化波动大。肖塘、哈德和塔中沙尘暴日的峰值分别减少40.3%、56.2%和53.0%;日总量分别减少41.6%、57.8%和61.2%。沙尘暴日的后续天气仍受到沙尘的明显影响,只有当整个沙尘天气过程结束其日变化曲线才恢复。沙尘天气日,小时平均值>500 W·m^-2的总辐射明显被削弱,主要向低值区集中,分布在高值区的概率减少。总辐射与太阳高度角的变化一致,相同太阳高度角下晴天总辐射高于沙尘天。     

基于LM-BP神经网络的西北地区太阳辐射时空变化研究

定量模拟太阳辐射对认识西北地区气候变化至关重要,但西北地区辐射站点稀少,而气象站点较多,利用众多的气象站点观测值模拟太阳辐射是获得太阳辐射数据很好的方法之一。利用LM (Levenberg-Marquardt) 算法对普通的BP神经网络进行优化（优化后的BP神经网络简称LM-BP神经网络）模拟太阳辐射,通过与传统气候模型模拟的太阳辐射结果对比发现,LM-BP神经网络模型的模拟精度最高,模拟值与实测值的拟合程度明显优于H-S模型和A-P模型。由此利用西北地区159个气象站点的气象数据和LM-BP神经网络模型模拟了1990~2012年这些气象站点的太阳总辐射月总量,将LM-BP神经网络模拟的气象站点的太阳辐射和25个辐射观测站的实测太阳辐射数据相结合,通过空间插值得到了西北地区太阳总辐射的空间分布,并分析了其时空分布及变化特征。研究结果发现西北地区1990~2012年的年均总辐射月总量变化为262~643 βMJ/m²,呈现“中间高,两端低”的空间分布特征。LM-BP神经网络模型的模拟精度高,是一种很有发展前景的辐射模拟方法,可将其应用在无辐射观测地区的太阳辐射模拟中。     

昆明市太阳辐射变化特征及影响因子分析

根据1993—2016年昆明市24 a太阳辐射及其他相关资料,采用回归分析、Mann-Kendall突变检验、小波分析和灰色关联度等方法,分析昆明市地面太阳辐射变化特征,并对其影响因子进行了分析。结果表明,近24 a来昆明市地面接收年太阳辐射量在4620.21~6221.65 MJ/m ²之间变化,最大值出现在2016年,最小值出现在2008年,平均每年的太阳辐射为5598.06 MJ/m ²,且整体上呈现波动式上升趋势。昆明市干湿季分明,干季(11月—次年4月)地面得到的太阳辐射量较多,为2825.22 MJ/m ²,雨季(5—10月)较少,为2774.41 MJ/m ²;一年中地面接收太阳辐射量最多月份在4月,其值为604.75 MJ/m ²,最少的是12月,其值为361.01 MJ/m ²,相差243.74 MJ/m ²。地面接收的太阳辐射有一个突变点为2014年,但不明显。年小波分析表明,近24 a昆明市各年地面接收的太阳辐射量主周期为15 a;季节小波分析发现,干季比雨季振幅大,其主周期都为19 d。近24 a昆明市地面太阳辐射受自然和人为因子共同影响,其中自然因子对太阳辐射影响最大的是降水量,人为因子中对太阳辐射影响最大的是工业总产值,且自然因子的作用大于人为因子。     

晴空下山区太阳辐射模拟

由于太阳辐射在山区的空间分布情况较为复杂,在Arcgis,Envi和C++基础上,提出了一个晴空条件下估算山区太阳辐射分布的模型。在借鉴国内外太阳辐射研究成果基础上充分考虑了地形因素和大气状况,利用Modtran大气辐射传输模型、DEM和Modis反照率数据建立了山区太阳辐射计算模型。以黑河上游山区为试验区,利用该模型模拟得到了黑河上游山区的太阳辐射,分析了坡度、坡向、海拔对太阳辐射空间分布的影响,并利用实测值对模型进行了验证,结果表明：该模型可较好地反映研究区内山区太阳总辐射的分布,可用于山区太阳辐射的估算。     

Assessment of the importance of moderate spatial resolution cloud climatology data in solar radiation modeling

Improving solar radiation models is critical for supporting the increase in solar energy usage and modeling ecosystem dynamics. However, coarse spatial resolutions of solar radiation models overlook the impacts resulting from spatial variability of clouds at meso- and micro-scales. To address this problem, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) cloud climatology developed by the National Severe Storms Laboratory was used to relate cloudiness to surface solar radiation observations. We developed a linear regression model between the surface solar radiation and MODIS cloud climatology and used the model to estimate average radiation across Oklahoma. Furthermore, the study compared the average error and coefficient of determination to measured ground radiation. Error analysis of the regression model showed that the differences between observed radiation and estimated radiation were spatially autocorrelated for the Aqua MODIS satellite scan. This suggests cloudiness alone is not sufficient to predict surface solar radiation. This study found that simple cloud datasets alone can account for approximately 50% of the variation in observed solar radiation at 250-m spatial resolution, but additional datasets such as optical depth, elevation, and slope are needed to accurately explain spatial distributions of incoming shortwave radiation.     

西北地区太阳辐射量变化的研究

根据西北地区１５个日射甲种站观测的近３０年来到达地面的太阳辐射量观测资料，经方差分析表明：太阳散射辐射量有２／５的地区在增加，２／５的地区在减少，还有１／５的地区太阳散射、直接辐射量在时间变化上差异都不明显；太阳直接辐射量有４／５的地区在显著减减少；太阳总辐射量几乎各地都在减少，这种减少趋势大致从１９７８年开始，并且用太阳辐射倾向率的形式概括出３种太阳辐射量季节变化类型。     

中国三种太阳辐射起始数据分布式模拟

天文辐射、干洁大气总辐射和湿洁大气总辐射是太阳辐射模拟的3种重要起始数据。依托Iqbal Model C和起伏地形下干/湿洁大气总辐射模型,实现了水平面和起伏地形下干/湿洁大气总辐射分布式模拟。以DEM数据作为地形的综合反映,结合常规气象资料,计算了水平面和起伏地形下中国1 km×1 km分辨率日天文辐射量、干洁大气总辐射量、湿洁大气总辐射量的空间分布,并对3种太阳辐射起始数据的时空分布特征做了对比分析。结果表明：3种辐射量均遵循随纬向变化的宏观分布规律;水平面干/湿洁大气总辐射量的分布体现了海拔的影响,水平面湿洁大气总辐射量的分布还体现了水汽分布的影响;起伏地形下的3种辐射量能很好的体现坡度、坡向和地形之间相互遮蔽等局部地形特征对辐射量的影响;以干/湿洁大气总辐射作为起始数据,将有助于提高太阳总辐射的模拟精度。     

海河流域及周边地区太阳辐射变化成因

Solar radiation is an important driving force for the formation and evolution of climate system. Analysis of change in solar radiation is helpful in understanding mechanism of climate change. In this study, the temporal and spatial variations of solar radiation and the cause of the change in solar radiation have been analyzed based on meteorological data from 46 national meteorological stations and aerosol index data from TOMS over the Haihe River Basin and surrounding areas. The results have shown that solar radiation and direct radiation significantly decreased, while scattered radiation increased during the period 1957–2008. Spatially, the decreasing trend of solar radiation was more and more significant from low population density areas to high population density areas. The spatial distribution of increase in aerosol index is consistent with that of decrease in solar radiation. The increase in aerosols resulting from human activities was an important reason for the decrease in solar radiation.     

复杂地形下长江流域太阳总辐射的分布式模拟

利用长江流域气象站1960-2005年的观测资料(包括常规气象站点资料和辐射站点资料)、NOAA-AVHRR遥感数据(反演地表反照率),以1km×1km的数字高程模型(DEM)反映地形状况的主要数据,通过基于DEM数据的起伏地形下天文辐射模型和地形开阔度模型,分别建立了长江流域太阳直接辐射、散射辐射和地形反射辐射分布式模型,实现了长江流域太阳总辐射模拟,并对总辐射模拟结果进行了时空分布规律分析和对其受季节、纬度、地形因子(高度、坡度和坡向等)影响的局部规律分析,以及模拟结果的误差分析和站点验证分析。结果显示:太阳总辐射在季节上受影响的程度依次是春季>冬季>夏季>秋季;随着高度、坡度、纬度的增加,太阳总辐射受坡向影响的程度呈增强趋势,从坡向上看,向阳山坡(偏南坡)对太阳总辐射量明显高于背阴坡(偏北坡)。模拟的平均绝对误差为13.04177MJm^-2,相对误差平均值3.655%,用站点验证方法显示:模拟绝对误差为22.667MJm^-2,相对误差为4.867%。