拉萨光合有效辐射的变化趋势及其估算方程的建立

利用2005年1月-2010年12月中国生态研究网络拉萨农田站的观测数据,分析了拉萨地区光合有效辐射Qp的变化特征.结果表明,拉萨地区的Qp与太阳总辐射Rs具有相同的月变化和日变化特征,Rs与Qp的平均日累计值分别为20.2 MJ·m-2和37.2 mol·m-2,Qp呈逐年递减趋势.Rs与Qp的月变化表现为6月最大、1月最小,其最大、最小值分别为25.4 MJ·m-2、14.0 M J·m-2和48.7 mol·m-2、25.2 mol·m-2.日变化表现为正午大、早晚小.光合有效辐射系数(Qp/Rs)的变化范围在1.3～3.2 mol·MJ-1之间,年平均值为1.89 mol·MJ-1,呈逐年递减趋势,2010年比2005年降低了6.7％.Qp/Rs的日变化表现为早晚大、正午小,季节变化表现为夏季最大、春秋季次之、冬季最小,而且夏、冬两季的季节变化较为明显,冬季比夏季低10.6％.通过分析Qp与晴空指数和太阳天顶角之间的关系建立了拉萨地区Qp的估算方程,相对误差在4.49％左右.     

三江平原地区光合有效辐射观测研究

利用2005~2011年的太阳辐射观测资料分析三江平原地区光合有效辐射(Qp)的时间变化特征及其与总辐射(Rs)比值(Qp/Rs)的变化规律,结果表明,Qp与Rs具有相同的季节变化特征;Qp日累计值的变化范围为60.47~0.11 mol m-2 d-1,年均值为23.76 mol m-2 d-1。Qp/Rs的变化范围为1.52~2.07 mol MJ-1,年均值为1.91 mol MJ-1。Qp/Rs和Qp季节变化一致,两者都是夏季最大,春秋次之,冬季最小。通过利用2011年的Qp观测数据、大气质量数与晴空指数的相互关系,建立了适合于估量三江地区Qp的经验方程,估算值与观测值的相对误差在5.7%以内。     

新疆主要棉区光合有效辐射,光温生产潜力的估算,分析

利用新疆８个气象站近３０年的总辐射、直接辐射、散射辐射和日照时数的资料,分析了公式Ｑｐ＝ａＱ中比例系数α的变化特征,按月给出了全疆光合有效辐射的计算公式,计算了主要棉区的光合有效辐射;并结合６个气象站的温度资料估算了新疆主要棉区棉花的光温生产潜力。     

香河地区光合有效辐射观测分析研究

利用中国科学院大气物理研究所香河大气综合观测实验站(39°47′N,116°57′E)2004年10月至2005年12月共15个月的太阳辐射观测资料,分析了该地区光合有效辐射与太阳总辐射比值的(PAR/Rs)日变化和季节变化特征,得出月平均PAR/Rs值变化范围在1.808~2.048μE.J-1之间,最大值出现在夏季,最小值出现在冬季,年平均值为1.948μE.J-1。提出了一个利用太阳总辐射观测值计算光合有效辐射瞬时值的参数化算式,用该算式计算得到的PAR与实际观测值的均方根误差为19.28μE.m-2.s-1,有96%的计算值与观测值偏差在±10%以内。比较了香河地区与太湖地区、额济纳地区光合有效辐射瞬时最大值、小时累积最大值及日累积最大值的差异。     

太阳紫外/光合有效辐射表标定方法探讨

平流层臭氧层变薄导致地面紫外辐射增加,紫外辐射的生态、气候学及环境效应使太阳紫外辐射的观测研究逐渐成为辐射研究的前沿问题。地基紫外辐射联网观测是获得紫外辐射时空分布的基础,而定期进行辐射表的标定是获取正确的、具有可比性的观测数据的基本保证。利用USB2000紫外/可见辐射光谱仪,采用标准灯传递能量的标定方法建立了紫外辐射表和光合有效辐射表标定系统,标定后的紫外辐射表不确定度为5%,光合有效辐射表不确定度为5%,能够很好地满足世界气象组织标准。该标定方法简单易行、运行费用低且精度较高,能够很好地进行中国辐射观测网中紫外与光合有效辐射表的标定工作。     

兴隆地区光合有效辐射计算方法

2005年9月11日至2006年9月2日,在河北省兴隆县对太阳辐射（光合有效辐射SPAN、可见光辐射SVIS、总辐射Q等）、气象参数进行了4次综合观测,初步得到了SAR、SVIS等的变化特征。小时累计之比SPAN／Q、SVIS／Q、SPAR／SVIS。相对稳定,其平均值分别为2．03mol／MJ、0．42、4．89mol／MJ,同时它们都表现出明显的日、逐日、季节变化特征,并受到水汽、气溶胶、云等因素的影响。建立了实际天气计算SPAR、SVIS的经验公式及SPAR与SVIS转换关系式,计算值与观测值符合得较好。在考虑水汽和散射因子时,SPAR、SVIS计算值与观测值的相对偏差分别为13．3％、12．1％。限于实际情况,也可以只考虑水汽因子,此时,SPAR和SVIS的相对偏差分别为13．8％、12．4％。对于SPAR、SVIS的传输和计算来说,水汽因子具有重要作用,气溶胶因子的作用虽弱于水汽因子,但仍需考虑。     

华北地区光合有效辐射的计算方法研究

2004年9月—2006年10月,选择华北地区的4个观测站开展了太阳辐射（光合有效辐射PAR、可见光辐射VIS、总辐射Q等）、气象参数等的综合测量,得到了PAR、VIS等的变化特征,结果表明：PAR/Q、VIS/Q、PAR/VIS相对稳定,有明显的日、逐日和季节变化,并受到水汽、散射因子、云等因素的影响。2004—2006年禹城、栾城、香河、兴隆地区VIS/Q,PAR/Q和PAR/VIS的平均值分别为0.39,1.95 mol/MJ和4.97 mol/MJ;0.39,1.94 mol/MJ和4.95 mol/MJ;0.43,2.16 mol/MJ和4.97 mol/MJ;0.42,2.03 mol/MJ和4.89 mol/MJ。建立了计算华北地区实际天气PAR、VIS小时累计值的经验公式及PAR与VIS转换关系式,计算值与观测值符合得都比较好。考虑水汽和散射因子时,PAR、VIS计算值与观测值的相对偏差分别为13.0%、12.4%。由于某些站点可能缺少直接或散射辐射,也可以只考虑水汽因子,此时,PAR、VIS的相对偏差分别为13.2%、12.8%。对于PAR、VIS的传输和计算来说,水汽因子的作用最为重要;散射因子的作用虽弱于水汽因子,但也不应该忽视。     

禹城地区光合有效辐射的计算方法

利用2005年7月-2006年10月在山东禹城对太阳辐射（包括光合有效辐射PAR、可见光辐射VIS、总辐射Q等）、气象要素等进行的4次综合观测资料,初步得到了朋R,VIS的日、季节变化特征并对其进行了分析,结果表明：各辐射的小时累计之比vIS／Q,PAR／Q,PAR／VIS相对稳定,其平均值分别为0．39,1．95（mol／MJ）,4．97（mol／MJ）,但它们均有明显的日、逐日、季节变化,并受水汽、气溶胶、云等因素的影响。同时建立了实际天气PAR,VIS的小时累计经验公式及其转换关系,计算值与观测值均比较接近。当考虑水汽和散射因子时,PAR,VIS的计算值与观测值的相对偏差分别为11．1％,10．6％。限于实际情况,可以只考虑水汽因子的作用来计算PAR和VIS的小时累计值,它们的相对偏差分别为13．3％,12．6％。水汽因子对于PAR,VIS的传输和计算具有重要作用。     

光合有效辐射和紫外辐射测量标准的性能验证

2010年中国气象局建立了气象行业光合有效辐射和紫外辐射测量标准.标准建成后,标准器的各项技术性能指标必须经过实际测试来验证.通过对光谱辐射计的波长精密度、准确度、杂散光、重复性、稳定性、探头余弦响应等参数的测试验证,以及对整个标准的测量误差来源及不确定度的分析和评定,得以验证紫外辐射测量标准DTMc300双单色仪光谱辐射计满足世界气象组织(WMO)相关规定的技术指标要求.     

张掖地区的光合有效辐射特征

光合有效辐射(PAR)是植物进行光合作用的重要能量来源。本文利用HEIFE期间在临泽(FOP)和张掖(BOP)取得的太阳分光辐射资料，分析研究了张掖地区的光合有效辐射。结果表明：张掖地区晴天PAR在太阳总辐射中所占的比例在0.419-0.426之间。季节变化不明显；多云天气条件下比值大于晴天，且有较明显的季节变化，夏季大。冬季小。文中还根据实际观测资料拟合得到了张掖地区PAR的经验公式，据此估算和讨论了张掖地区PAR的分布情况．     

基于DEM的新疆区域可照时间的分布式模拟

以新疆区域500 m×500 m分辨率的数字高程模型(DEM)数据为主要数据源,在提取纬度、坡度、坡向等地形要素栅格数据的基础上,使用考虑地形遮蔽的分布式计算模型,完成了新疆区域全年每日可照时间的数值模拟计算,分析了其时空变化特征,讨论了地形因子对可照时间的影响,结果表明:对新疆而言,可照时间7月最长,为441 h;12月最短,为266 h,区域内可照时间的离散度较大,主要原因是地形差异所致;海拔高于1500 m的山区对全区可照时间标准差的贡献率达到了80.1%;冬夏两季有较为显著的纬向分布特征,三大山脉地区可照时间与同纬度平地相比差异明显,表现出可照时间的地域性分布特征;地形对可照时间的影响比较明显,坡度越大可照时间越少;坡向对可照时间的影响主要表现在冬季,大致为可照时间南坡多、北坡少;随着地形开阔度的增大,可照时间有较为明显的增加。     

基于GIS的重庆地区实际日照时间空间分布研究

本文借助地理信息系统(GIS)技术,在数字高程模型(DEM)数据的基础上对重庆地区的实际日照时间空间分布规律进行了研究.结果表明:以分步式模式计算实际日照时间结果可靠;重庆市实际日照地区分布不均衡,差别较大;总体上,北多南少;南部地区是西多东少.     

基于GIS的潮州市日照时数的时空分布特征

基于潮州市100m×100m的高程数据和包含周边10个气象站点的日照百分率数据,应用GIS技术和回归统计模型对潮州市日照时数的空间分布进行了模拟、结果验证和分析。结果表明,创建的各月和年日照时数空间分布模型显著性水平大多为0.01,研究区内的2个气象站的日照时数模拟值和实际值之间具有很好的一致性,误差百分率在6%以下,模拟结果有实用价值。模拟结果分析发现,潮州市的日照时数除了受太阳高度角影响外,还受天气气候等因素的影响,最低和最高月日照时数分别出现在2月和7月;海拔、坡度等地形因子对日照时数有明显影响,最小日照时数出现在约1100~1200m海拔高度或坡度70°~75°上,低海拔地势平缓地区日照时数明显偏多。     

铜川日照时数变化特征及影响因素分析

利用铜川3站1964--2003年40a逐日日照观测记录进行分析,结合影响日照的总云量、低云量、烟雾日数、沙尘日数和降水日数等资料,采用数理统计方法,分析了铜川日照的变化和影响日照变化的因素。结果表明：铜川日照时数的年际变化在1964—1984年变化相对平稳,后期出现3～4a周期性变化,90年代中期以后为缓慢增长阶段;季度分布很不均衡,冬季和秋季最小,夏季最大,春季的3月日照时数呈增长趋势;日照时数自北向南逐渐减少,90年代中期以后增幅呈现北部的宜君增多显著,南部的耀州区增长缓慢;云对日照的影响不是简单的量化对比,与云种类有很大关系;雨（雪）、雾、沙尘、烟箍等天气现象均对日照有影响,降水和雾日对日照影响主要是秋季的连阴雨天气,沙尘、烟霾日数远远少于雾日,对日照时数的影响只在冬春季,且影响不大。     

Precise estimation of hourly global solar radiation for micrometeorological analysis by using data classification and hourly sunshine

We have developed a method for estimating hourly global solar radiation (GSR) from hourly sunshine duration data. This procedure requires only hourly sunshine duration as the input data and utilizes hourly precipitation and daily snow cover as auxiliary data to classify time intervals into six cases according to weather conditions. To obtain hourly GSR using a simple algebraic form, a quadratic function of the solar elevation angle and the sunshine duration ratio is used. Daily GSR is given by a sum of hourly GSRs. We evaluated the performance of the newly developed method using data obtained at 67 meteorological stations and found that the estimated GSR is highly consistent with that observed. Hourly and daily root-mean-square misfits are approximately 0.2 MJ/m²/h (~55 W/m²) and 1.4 to 1.5 MJ/m²/day (~16 to 17 W/m²), respectively. Our classification of weather conditions is effective for reducing estimation errors, especially under cloudy skies. Since the sunshine duration is observed at more meteorological stations than GSR, the proposed new method is a powerful tool for obtaining solar radiation with hourly resolution and a dense geographical distribution. One of the proposed methods, GSRgrn, can be applicable to hourly GSR estimations at different observation sites by setting local parameters (the precipitable water, surface albedo, and atmospheric turbidity) suitable to the sites. The hourly GSR can be applied for various micrometeorological studies, such as the heat budget of crop fields.     

Decreasing trend of sunshine hours and related driving forces in North China

Global dimming is currently an active area of research in climate change. Trends of temporal (on the order of decades, years, seasons or even months) and spatial patterns in sunshine hours and associated climatic factors (average air temperature, relative humidity, precipitation and wind speed) over North China are evaluated for the period 1965~1999 based on data from 81 standard meteorological stations. The results show that: (1) North China is experiencing decreasing sunshine hours (–82.855 h/decade); (2) seasonally, decline in sunshine hours is highest in summer and lowest in winter; (3) spatially, decrease in sunshine hours is highest in inland and plain regions and lowest in the northwest mountain and coastland regions; (4) sunshine hours have a high correlation with precipitation, relative humidity and wind speed, with wind speed having the strongest influence on sunshine hours implicit in the close correlation (temporally and spatially) between the two variables; (5) cloud cover could not be any significant driver of sunshine-hour decline because it is more or less stable; (6) spatially and seasonally, wind speed is an important driving factor of decreasing sunshine hours in North China. Furthermore, the interactions between wind speed and aerosol loading may be an enabling factor of wind speed in driving (strongly) the changes in sunshine hours.     

Decreasing trend of sunshine hours and related driving forces in Southwestern China

Total hours of sunshine are one of the most important factors affecting climate and environment, and its long-term variation is of much concern in climate studies. Trends of temporal and spatial patterns in sunshine hours and related climatic factors over southwestern China are evaluated for the period 1961–2009 based on data from 111 standard meteorological stations. The results showed that southwestern China is experiencing a statistical decrease of sunshine hours, at the rate of 31.9 h/10a during 1961–2009. The decline was particularly strong in summer, whereas it is nonsignificant in winter. Spatially, statistically significant decreases of sunshine hours mainly occurred in lower altitude regions, especially in the Sichuan basin and Guizhou plateau. Sunshine hours have a high correlation with wind speed, relative humidity, precipitation, cloud cover, surface downwards solar radiation flux, and cloud water content, with wind speed showing the strongest relationship to sunshine hours, implicit in the close correlation (temporally and spatially) between the two variables. Changing water vapor and cloud cover influence sunshine hours in southwestern China. In addition, the increased surface downwards solar radiation flux also made some contribution to a rise of sunshine hours during 1991–2009. The larger decreasing trends of sunshine hours at urban stations than rural stations may reflect the effect of urbanization on sunshine hours. Variations are dominated by the comprehensive functions of multiple factors owing to the complex nature of effects on sunshine hours.     

近58年福泉日照时数变化特征分析

本文利用福泉市气象站1961-2018年的日照时数数据,应用线性趋势发、M-K突变分析法,对福泉市日照资料序列进行分析,结果表明：近58年福泉市年日照时数呈现减少的趋势,突变出现2000年。月分布上只有2月是增加的趋势,其余月份日照时数呈现减少的趋势。     

浙江省中尺度数值预报系统的地表太阳辐射预报订正方法

利用2019年杭州站辐射观测数据及浙江省中尺度数值预报业务系统(Zhejiang WRF ADAS real＿time modeling system, ZJWARMS)逐时模拟结果,评估ZJWARMS对地表太阳辐射的模拟效果。在此基础上,选取ZJWARMS输出的短波辐射通量、云量、地表温度、比湿等10个气象因子,建立不同天气分型的地表太阳辐射预报(model output statistics, MOS)订正模型。结果表明：ZJWARMS能较好地模拟太阳辐射的日变化特征,其与观测值的相关系数达0.82,但总体上模拟值较观测值偏大,晴天时误差相对较小,阴雨天时误差明显增大。MOS模型订正后,预报效果明显改进,平均绝对百分比误差由订正前的273.4%下降至46.3%,均方根误差由246.7 W·m^-2下降至105.0 W·m^-2。MOS模型订正效果在不同月份存在一定差异,8月订正效果最好,订正后平均绝对百分比误差由126.6%下降到26.3%,4月订正效果相对较差,订正后平均绝对百分比误差为56.6%。     

洗晒指数研究与应用

1洗晒指数简介洗晒指数是指某段时间内天气是否有利于市民进行洗晒的气象参数。我们把天气状况分为有利洗晒和不利晒洗2类,比较分析不同天气类型各气象要素(如天气现象、云量)之间的差异,并与日蒸发量建立线性关系,再根据不同的衣物所需蒸发量的不同而建立洗晒指数。它利用天气现象、云量、日照、温度、湿度、风速等气象要素进行综合描述。其中天气现象、云量、日照是描述洗晒物接受阳光程度的参数,温度、湿度、风速是描述洗晒物蒸发量的参数。这样我们就可以利用预报方法预报出各要素场,从而得到洗晒指数。2洗晒指数计算公式先对天气…