五个常见日太阳总辐射模型在华北地区的有效性验证及分析

在地学、农学等领域,日总辐射量是一个很重要的参数,但相比常规气象观测站,全球辐射观测站的数量却很少,因此,太阳辐射的估算一直受到重视。本文在分析比较前人建立的太阳总辐射模型的基础上,选取较常见且有代表性的5个模型：Angstrom-Prescott模型（I）、Ogelman模型（II）、Bahel模型（III）、日照百分率和气温日较差综合模型（IV）和刘可群等模型（V）。用华北地区6个代表站点2001-2010年的逐日太阳总辐射观测数据,按照整个分析期（10a）、不同季节、不同天气3种情况,对5个模型模拟的效果进行对比与分析。结果表明：（1）5个模型在各代表站点模拟的逐日太阳总辐射值与该站实测值间具有极显著的正相关关系（P≤0.01）,相关系数（R）均在0.93以上,平均绝对误差（MAPE）均在9.68%~17.56%,归一化均方根误差（NRMSE）在12.47%~23.12%,模拟结果大多为＂好＂,个别为＂可以接受＂,说明5个模型及相应的系数适合估算华北地区日太阳总辐射。（2）分析期内,5个模型在6个站点的MAPE平均值分别为14.28%、14.93%、12.78%、12.27%、13.01%,相应的NRMSE平均值分别为18.80%、19.71%、17.09%、16.27%、17.24%,模拟结果为＂好＂,其中模型IV误差最小,但与模型III和V无显著差异。（3）模型I-V的MAPE平均值在春季依次为11.97%、12.19%、11.17%、10.86%、11.24%,相应的NRMSE平均值依次为15.46%、15.75%、14.27%、13.95%、14.27%;夏季MAPE平均值依次为14.46%、15.47%、13.32%、12.45%、13.36%,相应的NRMSE平均值依次为18.89%、20.21%、17.21%、16.22%、17.05%;秋季MAPE平均值依次为14.81%、15.65%、12.67%、12.19%、12.20%,相应的NRMSE平均值依次为18.94%、20.00%、16.66%、15.94%、15.95%;冬季MAPE平均值依次为18.08%、18.56%、15.19%、14.99%、14.11%,相应的NRMSE平均值依次为22.52%、23.28%、19.42%、19.06%、18.31%。总体上,四个季节的模拟结果大多为＂好＂,个别为＂可以接受＂;春、夏、秋季,模型IV误差最小;在冬季模型V最小,模型IV次之。（4）模型I-V的MAPE平均值,在有日照时,依次为11.23%、12.03%、9.52%、9.32%、9.94%,相应的NRMSE平均值依次为14.92%、15.92%、12.75%、12.44%、13.13%。模拟结果均为＂好＂,其中模型IV误差最小;无日照时,MAPE平均值依次为49.25%、47.92%、49.71%、46.03%、45.51%,相应的NRMSE平均值依次为61.92%、62.09%、61.89%、58.02%、55.70%,模拟结果均为＂不好＂。综合分析可知,5个模型均可用于估算华北地区日太阳总辐射,但模型IV即日照百分率和气温日较差综合模型精度最高。

几种模型在南方地区总辐射量估算中的精度分析

以南方地区15个辐射站1981-2014年逐日常规气象资料和大气顶层辐射(Ra)为输入参数,以辐射站观测的逐日地表总辐射量(R_s)为对照,分别利用1981-2009年气象资料以及5种经验模型(?ngstr?m-Presscott模型、Bahel模型、Bristow-Campbell模型、Chen模型和Hargreaves模型)和12种不同参数组合形式的广义回归神经网络(GRNN)建立R_s估算模型,并对以上模型模拟效果进行对比分析,利用2010-2014年数据对各模型模拟精度进行验证,最后采用相邻站点资料建立模型,使用本站数据评价模型的适用性。结果表明:经验模型中Chen模型精度最高,其次是Bahel模型,Bristow-Campbell模型与Hargreaves模型相比在大部分站点精度相差不大。当缺乏本地资料时,Bahel模型精度最高的站点有9个,而Chen模型最适宜的站点为7个;15个站中有13个站点B-C模型比Hargreaves模型精度更高,但在武汉站和赣州站,Hargreaves模型精度更高,其RMSE降低约14%。输入参数为日照百分比时GRNN模型的平均RMSE最低,优于Bahel和Chen模型,但其各站平均RMSE相差不足2%。当仅有本站气象资料时,GRNN模型与Bristow-Campbell模型和Hargreaves模型相比,其RMSE下降约14%,但使用邻近站点数据建模时,由于光滑因子在各站差异较大,GRNN模型与Bristow-Campbell模型和Hargreaves模型精度相差不大。因此,考虑到GRNN模型建模较复杂,故认为Bahel模型和Chen模型为南方地区更适宜的R_s估算模型。