利用地面气象资料建立四川省日总辐射计算模型

利用四川省6个辐射观测站2016?2018年日总辐射和地面气象资料,应用"个案排秩"、一元线性回归和逐步回归方法,建立四川省日总辐射计算模型(模型Ⅰ),并按日照时数是否为0建立有日照总辐射计算模型(模型Ⅱ)和无日照总辐射计算模型(模型Ⅲ)。结果表明:模型Ⅰ、模型Ⅱ和模型Ⅲ均通过0.01水平显著性检验;模型Ⅰ、模型Ⅱ和模型Ⅲ回代检验的MAPE分别为12.62%、10.02%、16.34%,NRMSE分别为16.17%、12.23%、28.40%;4个典型日应用这3个模型的MAPE分别为7.59%、4.50%、36.53%,NRMSE分别为9.22%、5.93%、40.98%;对于4个典型日在日照时数为0时不用模型Ⅲ而改用模型Ⅰ、日照时数不为0时用模型Ⅱ,其MAPE为5.79%、NRMSE为7.47%,比全部资料用模型Ⅰ模拟分别提高1.80个和1.75个百分点。建立的3个日总辐射计算模型均具有应用价值;四川省日总辐射最佳模拟方法是日照时数为0时用模型Ⅰ计算,日照时数不为0时用模型Ⅱ计算;海拔、天气状况和日照长短决定四川各地日总辐射量的大小,其中海拔和天气状况是造成四川各地日总辐射差异的主要因素。

水平面上日总辐射组合模型

该文建立了北京地区日总辐射的组合模型 :确定性模型 +随机模型。首先采用傅立叶分析得到了日辐射的确定性部分。然后从原始数据减去确定性部分得到随机项。对随机项进行了平稳正态变换 ,并建立随机自回归AR(1)模型。该模型抓住了日总辐射的变化分布特征 ,能够产生具有代表意义的数据 。

基于Elman神经网络的日总辐射曝辐量预估

太阳辐射的预估研究对太阳能资源的有效利用有重要意义。应用山东省福山、莒县、济南三所气象站2000—2003年的数据,建立Elman神经网络模型,对日总辐射曝辐量进行时间序列预估研究。结果表明:Elman神经网络预估效果受天气状况影响较大,晴好天气下日总辐射预估结果较精确,福山站预估与观测差值最小,范围在-2~2 MJ m^-2。城市大气污染对日曝辐量影响比较显著,模型中不考虑大气污染因素,污染较重的济南市预估效果最差,平均百分比误差变大了20%,均方根误差变大7%。Elman神经网络模型预估结果优于广义回归神经网络模型结果,3个站平均百分比误差降低5%~18%,均方根误差平均减小了0.506 MJ m^-2。Elman神经网络模型适应于山东省日总辐射曝辐量的长时间预估。

松花湖地区日总辐射计算模型的参数估算

松花湖地区日总辐射数据缺乏,导致该地区日总辐射计算模型研究领域存在空缺。为此,笔者对基于日照时数的松花湖日总辐射计算模型进行了参数估算。在概述当前基于日照时数的日总辐射计算方法及公式基础上,采用长春和延吉2个站点1961—2000年逐日日总辐射和日照时数数据,借助广义模式搜索算法确定模型参数,再利用2001—2012年日照时数和日总辐射数据进行验证。验证结果表明,日总辐射模型的模拟值与实测值拟合程度较好,2个站点的Nash-Sutcliffe效率系数(NSE)分别为0.93和0.94,均方根误差(RMSE)分别为22.39和19.53 W·m^(-2),从而计算得到两地日总辐射计算模型的经验参数as和bs。由于松花湖地区特殊的地理位置,这2个地区的as和bs平均值可作为松花湖日总辐射计算模型的经验参数,分别为0.164 34和0.591 02。对松花湖日总辐射与日照时数进行分析,发现松花湖日总辐射与日照时数在多年和年内变化中均呈正比关系。近50 a来松花湖日总辐射总体呈减少趋势,且1982—2010年间日总辐射变化幅度比其他年份小,日照时数变化趋势与其类似。

日太阳总辐射推算模型

为了推算广大无辐射观测地区的日太阳总辐射,需要根据有辐射观测地区的资料建立日太阳总辐射的推算模型。本文在深入了解国内太阳辐射观测与国内外太阳总辐射推算方法的基础上,设计了利用日照百分率、降水量与大气可降水量、温度日较差等因子推算日太阳总辐射的模型,选取武汉、宜昌、郑州2005年全年无加盖的、真实可信的太阳总辐射资料为样本序列,根据最小二乘法分别求出有日照和无日照两种情况下的模型参数,并对2005年进行了回代检验和2006年1-8月时段的独立样本检验。结果表明:模型推算序列与实际值序列的相关性均达到极显著程度,对2005-2006年8月推算的平均绝对误差和相对误差分别为1.31M J.m-2.d-1和9.5%,精度高,可以用于无辐射观测地区的日太阳总辐射的推算。

日太阳总辐射月均值的估算

通过对中国8个典型城市日太阳总辐射实际观测月均值的分析,得到了较为近似的日太阳总辐射月均值模型,并用该模型对郑州地区的数据进行了预测,预测值与实测值吻合良好,表明该模型具有很好的通用性,为中国太阳能的利用提供了科学依据。

LM_BP神经网络在总辐射日曝辐量计算中的应用研究

提出基于LM_BP神经网络的总辐射日曝辐量计算模型,模型以地外日射日曝辐量、日照百分率、日最高温度和日相对湿度等4个气象因子作为输入向量,以日曝辐量作为输出向量,利用气象站实测的气象数据进行模型实验,结果表明:该模型计算结果较为精确,且泛化性能好,可以推广应用。

内蒙古中部地区总辐射日曝辐量计算方法研究

在分析国内外太阳辐射模拟方法的基础上,细化模型的时间应用尺度,建立用日照时数直接计算总辐射日曝辐量的模拟方法,与现有方法相比优点是计算量少、模拟误差小。对内蒙古中部地区5个代表站点的模拟值与实测值进行统计检验,结果表明:各站Nash-Sutcliffe方程、平均偏差、归一化均方根偏差的平均值在12个月的变化范围分别是0.64~0.86、-0.74~0.08 MJ/(m^2·d)、11.98%~17.84%,多数月份模拟值比实测值偏高,3~11月份比1~2月份、12月份模拟效果好;在作物生长月份(5~9月份),模拟值与实测值之间的相关性极显著,决定系数为0.78~0.95,拟合效果优于联合国粮食及农业组织(FAO)推荐的Angstr?m-Prescott方程系数(a=0.25,b=0.50)。

中低密度街区太阳日总辐射研究

绿色城市与建筑设计离不开对太阳辐射的精细化考量,研究城市太阳辐射分布规律有助于为绿色城市与建筑设计提供基础设计参数。基于街道全景图像,采用大数据的方法研究中低密度城区——西安明城区的太阳辐射分布规律,并对计算方法进行了实测验证,证明其准确有效。研究发现:天空开阔度(SVF)对太阳辐射的强度起决定性作用,其作用规律受到街道方向与宽度的共同影响。其中东西向街道的太阳辐射变化与SVF的相关性较南北向街道更低,但是SVF对东西向街道太阳辐射强度的影响却普遍大于南北向街道,并且除了太阳高度角较低的时段,街道越窄,SVF对太阳辐射强度的影响越强。因而在进行城市与建筑设计时,东西向街道与南北向街道应该采用不同的参数标准。

日太阳散射辐射月均值的估算

建筑物空调系统的全年或季节能耗分析和太阳能系统的设计分析,需要已知太阳总辐射和散射辐射数据。我国大多数地区只有总辐射观测,没有直接辐射或散射辐射观测,因此需要有一种散射辐射的估算方法。根据全国8个典型城市的实测数据,分析了日散射辐射和日总辐射与日照时长的关系,分别建立了日散射月均值的多项式拟合模型。经过郑州地区数据的检验认为,模型有很好的拟合性能,该模型可以作为通用模型。

计算中国日太阳能辐射3种不同类型模型的方法比较

太阳能是一种非常重要的可再生能源。在太阳能热利用和工程设计中,准确估算出太阳能日辐射数据非常重要。笔者提出计算水平面上日太阳能辐射的3类经验模型,即日照时数模型(模型1-6)、天数模型(模型7-10)和日最高温-最低温模型(模型11-14)。在4个太阳能资源区中选择了16个城市,利用14个模型对逐日的太阳能总辐射进了计算。为了分析比较14个模型的准确性,采用平均百分比误差(MPE)、平均偏差(MBE)、方均根误差(RMSE)、相关系数(r)和Nash-Sutcliffe方程(NSE)对14个模型进行了误差检验。结果显示日照时数模型是3类模型中最准确的;日最高温(最低温模型对气象参数的测量要求不高,且准确度高于天数模型;天数模型不需要任何气象参数,在太阳能资源丰富的地区具有较高的准确度。

葵花-8卫星辐射数据的精度评估及其在光伏电站的应用研究

为验证葵花-8卫星辐射数据的质量,文章利用9个中国气象局标准气象站的辐射计观测数据,分别对葵花-8卫星的逐时太阳辐照度、日总太阳辐射量及典型月的日累积太阳辐射量进行了比较。首先,基于晴空因子参数,将卫星和气象站观测数据按照天气类型,分为晴天、多云和阴雨天3类数据,对不同的天气分组数据,分别计算卫星和气象站观测数据的相关系数和平均偏差的分布特性。对比结果表明,9个站点的卫星和气象站的日总辐射数据的平均相关系数为0.98,平均偏差为29.3 W/m^(2)。葵花-8卫星数据和气象站观测数据的相关性较高,平均偏差较低,因此卫星辐射数据可以近似代替地面辐射计,应用于光伏电站的发电量分析、智能运维等场景。通过对4个光伏电站的辐射计数据和卫星辐射数据进行对比,发现个别电站的辐射计数据和卫星辐射数据存在很大的系统偏差,说明电站的辐射计数据可能存在问题。卫星辐射数据可以辅助光伏电站进行辐射计故障的主动筛查,为光伏电站的智能运维提供了数据依据。

三个日太阳总辐射估算模型的比较

利用东北三省及内蒙古东部13个气象站1982—2012年的数据,分析比较了3个估算日太阳总辐射的模型(-P模型、Thornton-Running模型和刘可群等提出的模型).经交叉验证分析的结果表明:3个模型的平均绝对误差(MAE)分别为1.71、2.83和1.68 MJ·m-2·d-1,表明利用了日照百分率的-P模型和刘可群等提出的模型对于日太阳总辐射的估算效果明显优于没有利用日照百分率的Thornton-Running模型.刘可群等提出的模型对无日照情况的处理起到了很好效果,其无日照情况下的MAE和偏差百分比分别比-P模型小18.5%和33.8%.在有日照情况下利用-P的简单线性模型计算日太阳总辐射即可获得较高精度.-P模型、Thornton-Running模型和刘可群等提出的模型对日太阳总辐射分别高估12.2%、19.2%和9.9%.各气象站MAE随地理位置的变化不大,MAE随年代的推移呈递减趋势,原因可能是1993年更换辐射观测仪器后所导致的观测精度的变化.3个模型在有雨日、无日照和暖季情况下的MAE均远大于无雨日、有日照和冷季,说明利用气象要素推算太阳辐射的模型有待对不同的天气情况进行不同处理.

广州日总太阳辐射估算

利用广州十年内(1995-2004)的气象数据,进行了逐步回归分析,得出估算日总太阳辐射的模型。并通过平均百分误差、平均偏差和均方根误差对各模型的精确性进行了对比,选择出最优模型。最后用实测的日总太阳辐射数据对选出的最优模型进行验证,结果表明,当日总太阳辐射值较大时,模型估算值与实测数据吻合得很好。

西藏日太阳总辐射估算模型的优化与时间尺度效应

根据2012～2014年拉萨站点的日太阳辐射观测数据,对3种日太阳总辐射估算模型(左大康、Prescoff和王炳忠等提出的估算模型)的估算结果和实际观测结果进行误差检验分析,结果表明:3种模型都通过了显著性检验,其平均绝对误差(MAE)分别为6.17 MJ/(m^2·d)、6.42 MJ/(m^2·d)和12.31 MJ/(m^2·d),均方根误差(RMSE)分别为1.60 MJ/(m^2·d)、1.65 MJ/(m^2·d)和2.78 MJ/(m^2·d),表明利用地理位置信息和日照时数的左大康估算模型对拉萨日太阳总辐射的估算效果优于Prescoff和王炳忠估算模型。利用左大康估算模型分别估算得到2015年拉萨、那曲和葛尔地区的日太阳总辐射值,并进行模型验证。通过分析拉萨1971～2015年的太阳总辐射变化和周期性特征,研究日太阳总辐射估算模型的时间尺度效应。按照11年和四季两种不同的时间尺度,利用线性回归法对日太阳总辐射估算结果和实际观测结果进行误差和相关性分析,得到经验参数a和b的值与时间尺度有一定关系。11年和四季两种时间尺度除夏季以外,其他时间拟合模型的精度均得到了提高。通过线性回归法得出45年的西藏日太阳总辐射优化估算模型,该模型估算日太阳总辐射的误差小于左大康模型,估算精度较高。

不同林龄林分对间作物产量的影响

对安庆江滩不同林龄杨树人工林内的日总辐射、气温、湿度、地温等小气候因子和间作物产量进行调查 ,研究林龄和这些因子之间的变化规律。应用灰色关联分析得出 ,4个小气候因子中 ,日总辐射是影响间作物油菜产量的关键因子。林龄和产量之间的分析结果显示 ,林龄对间作物产量影响极为显著 ,随林龄增加 ,间作物产量以每年 1 2 9kg/ hm2大幅度下降 ,间作年限最多 6年。建议 6年生以上林分采取适当间伐或间种耐荫经济作物等调控措施 ,保证持续间种 。

极端气候下小箱梁截面平均温度简化计算方法研究

为准确预测混凝土小箱梁桥主梁顺桥向的温度胀缩变形,对极端气候条件下该类桥梁主梁截面平均温度计算方法进行研究。以某座混凝土小箱梁桥为背景,采用MIDAS软件建立小箱梁截面有限元模型模拟其温度场,计算极端气候条件下小箱梁截面平均温度极值。提出基于100年重现期的环境温度极值和日太阳总辐射最大值的平均温度简化计算方法(方法1)、月平均日气温极值和日太阳总辐射最大值的平均温度简化计算方法(方法2)。结果表明:建立的有限元模型能准确模拟结构实际温度场,建议采用极端气候条件下截面平均温度极值预测混凝土小箱梁桥主梁顺桥向温度胀缩变形;小箱梁截面平均温度极值与环境温度极值呈线性正相关;方法1可较精确地预测极端气候条件下小箱梁截面平均温度极值,但较复杂;为便于应用,可采用方法2,但其精度稍低于方法1。

北京地区太阳散射辐射模型

进行建筑物空调系统全年或季节能耗分析以及太阳能系统设计分析时,需要已知太阳总辐射和散射辐射数据。我国大多数地区只有总辐射观测,没有直接辐射或散射辐射观测,因此需要一种估计散射的方法。根据北京地区近10年(1995-2004)的实测数据,分析了日散射与日总射和日照时长的关系,分别建立了日散射的九个多项式拟合模型。模型的精确性通过平均百分误差、平均偏差和均方根误差来进行对比。结果表明,模型9的精度最高。