南太湖地区紫外辐射强度及影响因子分析

利用2014年1月至2017年12月湖州国家基本气象站的紫外线观测资料、地面常规观测资料以及大气成分观测资料,分析南太湖地区太阳紫外辐射的变化特征,并检验与其他气象要素的相关性。结果表明:紫外辐射日变化基本呈抛物线型,12:00～13:00达到全天最高。夏季的紫外辐射最高,春季次之,秋季比冬季略高,春夏季明显高于秋冬季。全年7月份紫外线最强,极大值一般出现在8月份。紫外辐射强度与总云量、低云量、最小相对湿度为负相关,与日最高温度、最高地温呈正相关。晴天时,紫外辐射强度与颗粒物浓度PM10、PM2.5、PM1三者相关性基本一致,均为春、秋和冬季呈负相关,夏天呈正相关。     

裂隙岩体水汽场湿度季节变化规律研究

裂隙岩体水汽场湿度指标是裂隙岩体水汽场性质的一个重要组成部分。通过在河南省宜阳市锦屏山四个季度(2015～2016年)的野外监测,得到春、夏、秋、冬四个季节裂隙岩体水汽场温湿度监测数据,研究了裂隙岩体水汽场湿度季节变化规律。结果表明,横向上,在裂隙岩体浅部区域(孔深小于50cm),湿度季节变化规律为春季到夏季增大,夏季到冬季持续减小,冬季到春季增大;在裂隙岩体深部区域(孔深大于80cm),湿度季节变化规律为春季到秋季持续增大,秋季到冬季减小,冬季到春季增大。纵向上,春季、夏季、秋季裂隙岩体内水汽在水汽分压作用下由岩体上部向下部运移;冬季水汽在水汽分压作用下由岩体下部向上部运移。     

竖直面上太阳辐射的模拟计算研究

以内蒙古呼和浩特、锡林浩特和阿拉善盟3个地区太阳辐照气象参数为基础,选用Klein模型作为竖直面的辐射计算模型,利用Matlab仿真软件对这3个地区-90~90°太阳方位角内竖直面单位面积所接收到太阳辐照量进行模拟计算。研究结果表明:对于内蒙古各地区,太阳能建筑最佳朝向的太阳方位角为-15~15°,在此太阳方位角范围内竖直面上的太阳辐照量较大;内蒙古各地区太阳能利用的最佳时段为冬季和春季,秋季次之,夏季竖直面上的太阳辐照量最小;内蒙古各地区年总太阳辐照量均为4 604 MJ/m2以上,部分地区年总太阳辐照量最高可达5 515 MJ/m2,整体上属于太阳能资源较丰富区,太阳能资源可开发利用的潜能较大。     

太阳能光伏电站发电量变化特征及其与气象要素的关系

基于湖北省气象局18 kW·p太阳能光伏示范电站2011年7月~2012年6月发电资料和同期气象资料、辐射资料,分析了光伏电站发电量变化特征及其与气象要素的关系。结果表明,一年中,夏季发电多,冬季发电少,春秋两季发电持平;1 d中,正午发电多,早晚发电少,夜间不发电,呈单峰型变化特征;发电量与太阳总辐射量呈明显的同步性变化特征,且两者在各季节均呈显著的正相关关系;发电量与相对湿度、云量呈负相关关系,与日照时间、能见度、气温呈正相关关系,但在同等辐射条件下,气温越高,发电量越小。     

影响太阳能光伏发电功率的环境气象因子诊断分析

利用华电宁夏陆家东光伏电站2010年6月1日至2011年5月31日的逐分钟光伏功率资料和同期银川国家气候现象台的气象观测资料,分析了气象要素对光伏电站功率的影响.结果表明,光伏电站逐日、逐时输出功率与日照时间、光照强度呈高度正相关,日照时间越长、光照强度越大组件输出功率越多;云量和相对湿度对光伏功率起削弱作用,且低云量的影响要大于总云量的影响,云状也有显著影响;温度对光伏电站功率的影响较为复杂,温度升高光伏功率减少,其机制需进一步深入研究.     

福建省太阳总辐射和地面辐射平衡的分布

首先利用福州市的辐射观测资料，建立计算太阳总辐射的经验公式，并计算福建省各市、县的太阳总辐射的年、月平均辐照度。然后利用地区代表站的地面反射率，求得福建省各月、年地面所吸收的太阳辐射能的分布。再利用地面温度、气温、水汽压和总云量，计算得出福建省各地的地面有效辐射的月、年平均辐照度。最后得出福建省各月、年地面辐射平衡的分布。     

福建太阳总辐射和地面辐射平衡的分布

首先利用福州市的辐射观测资料，建立计算太阳总辐射的经验公式，并计算福建省各市、县的太阳总辐射的年、月平均辐照度。然后利用地区代表站的地面反射率，求得福建省各月、年地面所吸收的太阳辐射能的分布。再利用地面温度、气温、水汽压和总云量、计算得出福建省各地的地面有效辐射的月、年平均辐照度。最后得出福建省各月、年地面辐射平衡的分布。     

青藏高原有效辐射参数化

利用1982年8月~1983年7月青藏高原地面辐射平衡资料及五道梁能量平衡观测站的辐射观测资料,将水汽压、云量及气压作为独立的影响因子,同时引入了气温、地面温度、水汽压、云量、气压的平均量,给出了青藏高原地区地面有效辐射的参数化形式,与其它的参数化方案作了对比,该文的参数化方案计算误差小,计算结果较好。     

南昌地区太阳辐射资源分析

利用太阳监测系统监测的数据分析南昌地区季节、月、日太阳辐射的变化和规律。结果表明:南昌地区夏、秋、冬季节太阳直射总辐射强度每小时均值最大为1 026 W/m2;该地区冬季受阴雨天气影响导致冬季的日照时间极短;从都为晴朗天气的太阳辐射情况比较来看,冬季的直射总辐射强度与夏季其实差异不大,但因冬季的全天日照时间低于夏季的原因,直射总辐射量冬季时仍然会低于夏季时。分析南昌太阳直射总辐射强度频数分布可知,超过100 W/m2的太阳直射辐射强度占到太阳直射总辐射强度的59.31%,而且分布比较稳定。     

江西省太阳能资源评估研究

根据南昌和赣州市1961～2008年各月总辐射和日照百分率观测数据,利用气候学方法,计算出日照百分率和太阳总辐射的关系系数,推算出江西省各地月、季和年太阳总辐射;江西省全省年太阳总辐射量为3700～4600MJ/m2,从时间分布上看江西省年内太阳总辐射在7、8月达到最大值,1、2月为最小值,从空间分布上来看,太阳总辐射的分布存在两个高值区,一是赣北北部,二是赣东南,低值区在赣西井冈山山区;利用各月的日照时数大于6h天数的最大值与最小值的比值计算江西省太阳能资源的稳定度,从年平均状况来看,江西省大部分地区属于较稳定地区,从季节平均上看,春季、冬季江西大部分属于较稳定区,出现部分不稳定区域;夏季、秋季江西大部分地区属于很稳定区域,而夏、秋季为江西太阳能资源最为丰富的两个季节,有利于江西省太阳能资源的开发。     

内蒙古57年太阳能资源变化规律及影响因子

利用1961—2017年全区119个气象站的辐射量和气象要素,按气象行业标准《太阳能资源评估方法》(QX/T 89—2018)将全区分为3个分区,分别为:太阳能资源丰富区、太阳能资源丰富区、太阳能资源丰富区;选取分区代表站,分别统计分析各分区太阳辐射的时间和空间变化以及影响因子。结果表明:太阳辐射分布是自西向东,自南向北递减的,全区太阳辐射量变化趋势是先减少然后再缓慢增加,在1980—1990年之间辐射量达到最低;辐射量受季节影响,夏季波动较大,春季其次,秋季冬季基本平稳;影响辐射量变化的气象因子主要是云量,云层的遮挡直接影响太阳辐射,能见度对于太阳辐射的影响主要取决于气溶胶粒子的浓度,浓度增加会导致太阳辐射发生散射、折射,到达地面的太阳辐射减少。     

气象因素对光伏发电量的影响分析

利用某光伏电站2011年发电量数据和同期气象观测资料,进行气象因素与光伏发电量的灰色关联度和逐步回归分析。灰色关联结果表明:日照时数、蒸发量和风速的日变化趋势与日发电量的一致性最高,其次是温度、低云量、水蒸气压和总云量;温度因子与日发电量的关联度由大到小依次为日最高气温、地表温度、平均气温和日最低气温;与月发电量变化趋势一致性程度由大到小依次为月日照时数、月平均风速、月总云量、月平均最高气温、月蒸发量、月平均气温、月平均水蒸气压、月平均相对湿度、月平均地表温度、月平均最低气温、月低云量、月降水量。逐步回归结果表明:对日发电量影响最大的气象因素是日照时数和蒸发量,均为正效应;对日发电量影响相对较小的为地面温度、降水量、平均风速,均为负效应;对月发电量影响最大的气象因素是月日照时数和月平均气温,均为正效应,其次为月平均最高气温和总云量,均为负效应;月平均风速对光伏月发电量的影响最小,为正效应。     

陆浑灌区主要气象因素与作物需水量的演变特征分析

针对陆浑灌区极端天气频发的问题,利用陆浑灌区1951~2013年逐日气象资料,采用小波分析对灌区降水量、平均气温及作物需水量(ET0)进行一般趋势分析及多时间尺度周期分析,运用Mann-Kendall法对各气象要素进行突变检验。结果表明,陆浑灌区的年降水量呈下降趋势,其中秋季降水减少对灌区年降水量下降贡献最大;气温、ET0呈上升趋势,春季气温上升对灌区气温升高贡献最大,夏季ET0的增加对灌区ET0增加贡献最大;陆浑灌区气温突变点在1998年,ET0的突变点在1974、2012年,灌区降水量年际变化不稳定使得突变点较多,分别在1958、1981、1986年;气温与ET0的波动主周期高度一致,均为7、17、30年,说明气温对灌区ET0的贡献相对较大。     

1964~2015年辽宁省日照时数演变特征及归因分析

日照时数变化存在时空异质性,其变化成因分析对气候诊断与预测有较高的研究价值。基于1964~2015年辽宁省23个气象站点气象数据,采用线性倾向估计、Morlet小波分析法分析了该区日照时数趋势演变规律及周期性特征,结合Mann Kendall法检测突变时间,借助ArcGIS反距离权重插值进行空间分区,并探讨影响其变化的成因。结果表明,年日照时数呈显著下降趋势,变化倾向率为-31.158 h/10a;存在37年左右的主周期、22年左右次周期;年及四季均有突变发生,年日照时数在1980年代初期存在突变,冬季突变发生最早,夏季最晚;日照时数空间分布不均,随季节变化高值区自西向东逐渐递减;日照时数与总云量、水汽压及气温呈负相关,与风速呈正相关关系。     

1971—2019年羌塘国家级自然保护区日照时数变化特征及其影响因素

该文基于1971—2019年羌塘国家级自然保护区周边5个气象站日照时数、总云量、水汽压、相对湿度和风速等资料,运用气候倾向率、M-K突变检测和主成分回归等方法,研究了自然保护区年和四季日照时数的时空变化特征及影响因素。结果表明,自然保护区各站年日照时数为2839.2~3574.5 h,总体上呈自东向西递增的分布规律。保护区平均年日照时数要少于青海省柴达木盆地和西藏日喀则市大部,但多于藏东和藏南山地以及青藏高原东部。近49年,保护区年日照时数显著减少,平均每10年减少22.8 h,以夏季减少最为明显;自20世纪90年代以来,四季日照时数均呈明显减少趋势,仍以夏季减幅最大,其次是春季,而年日照时数减幅变得更大,达54.1 h/10 a。日照时数在10年际尺度上呈现出20世纪70年代偏少、1980—1990年代偏多,21世纪前10年明显偏少的变化特征。从转折点上看,保护区年日照时数在2016年发生了由偏多阶段跃变为偏少阶段的突变,时间较柴达木盆地偏晚21年;秋、冬两季日照未发生突变,春、夏季分别在2015年和2008年出现了突变。主成分回归分析显示,总云量是影响年日照时数变化的主导因子,平均风速起着次要作用;在季节上影响日照时数的主导因子均为总云量。     

从辐射强度变化分析深圳太阳辐射气象条件

计算太阳辐射典型年,对与到达地面太阳辐射强度变化密切相关的气象和环境因素进行分析研究,总结出深圳太阳辐射气象条件,运用典型天气进行验证。结果发现:1)温度、相对湿度、降水量、云量、最大风速的风向、沿海站的极大风速和大气气溶胶均与到达地面太阳辐射强度有不同程度的关联,云量与直接辐射呈显著的负相关;2)一天中深圳太阳总辐射最大值出现在11:00～12:00,太阳有效辐射时间为05:00～18:00;月总辐射和直接辐射最大值均出现在每年中的6～7月份;3)辐射强度与空气质量指数(AQI)相关性明显,大气污染物对直接辐射起到较明显的削弱作用,其中O3与辐射关联度较大,其次PM2.5、PM10等在傍晚时对辐射具有一定的削弱作用;4)前汛期云量和水汽、降雨等对辐射的影响作用大。     

基于小波网络的次日太阳逐时总辐射预测技术研究

现有的地面太阳逐时总辐射预测模型的预测精度及泛化能力尚不能令人满意。利用小波神经网络在提升非线性函数影射能力方面的优势,以及递归网络的优良的动态性能,建立了对角递归小波BP网络（DRWBPN）模型,用以对次日地面太阳逐时总辐射进行精确预测。进一步提高预测精度的措施还包括将ASHRAE太阳辐射确定性模型的计算结果和经模糊化处理的气象预报中的云量信息加入到网络输入向量中,以充分利用已知可靠信息。采用分阶段训练网络的方法,提高了有限次数下的训练质量。太阳逐时总辐射预测实例及与其它典型模型预测结果的比较表明,提出的地面太阳逐时总辐射预测模型具有更高精度和实际可行性。     

光伏电站对格尔木荒漠地区空气温湿度影响的观测研究

利用格尔木大型光伏电站内外空气温湿度观测资料,比较站内外气温与空气相对湿度的日变化与年变化特征,分析造成光伏电站内外空气温湿度差异的可能原因。结果显示:对2 m气温而言,冬季白天,站内外基本相同;春、夏、秋季白天站内明显高于站外,夏季差异达最大,为0.67℃,这与太阳电池板发热,加热空气的效应大于光伏板的遮阳冷却效应有关;而在四季夜晚,站内2 m气温值均高于站外,这可能与光伏板对近地面层的保温作用有关。而10 m气温,四季白天站内均低于站外,其中秋、冬季相差较大,这可能与冬、夏气温对太阳电池板光电转换效率的影响,进而造成10 m处能量收支差异有关;夜晚表现为站内低于站外,这可能与白天站内外地表能量收支差异有关。在年变化中,站内2 m气温月均值均高于站外,站内10 m气温月均值均低于站外。在10 m高度处,夜晚站内空气相对湿度大于站外。     

中国大陆散射日射与总日射和地外日射的关系

利用１９９２年我国大陆１０个日射站点的逐时和逐日的散射日射、总日射辐照量记录，在小时散射成分与小时晴朗因子ＫＴ以及日散射成分与日晴朗因子ＫＴ之间建立了相关相系，对其误差进行分析，并与国外同类工作的结果作比较，表明这类关系是有地区差异的，还与大气浑浊情况有关。所得关系可供利用逐时或逐日的总日射辐照量推算相应时段的散射辐照量。     

光伏电站发电量的预报试验分析

基于WRF气象模式对济南地面太阳总辐射进行短期逐时预报试验,结果显示:日太阳总辐射预报以晴天的预报效果最好,晴天、少云、多云、阴天等不同天气状况下,平均绝对百分比误差分别为14.1%,15.9%,31.1%,66.9%;太阳辐射的逐时预报,在中午前后时段的相对误差最小,早晚时段的相对误差较大,可达50%以上。用模式输出气温、露点温度、比湿、辐射量、云量及上一时次观测辐射量作为预报因子,对下一时次辐射量做MOS短时预报的效果明显提高。用日太阳总短波辐射量和日平均气温建立的月光伏单元日发电量预报模型,其晴天预报效果较好。