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福建省区域尺度太阳总辐射模拟估算研究 总被引：1，自引：0，他引：1
比较了3种以常规地面气象资料为基础估算太阳总辐射的气候学估算模型(晴天辐射模型、天文辐射模型和MTCLIM气候模型),并以2004年福建省仅有的福州站和建瓯站太阳总辐射实测值进行验证.研究结果表明:以晴天总辐射为基值计算太阳总辐射估算模型的精度最高,运用该模型在ARCGIS支持下对福建省太阳总辐射进行空间插值,拟合了福建省区域尺度太阳总辐射月总量和年总量的空间分布,为省区域尺度生态系统碳循环模型,水文模型及植被净第一性生产力的估算研究提供了重要的空间表达参数. 相似文献
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定量遥感地表净辐射通量所需大气下行长波辐射估算模型改进 总被引：7，自引：1，他引：6
利用半湿润季风气候类型夏季近地层气象观测资料,对得到广泛应用的十种晴天大气下行辐射估算模型和两种昙天大气下行辐射估算模型进行检验。指出其中Iziomon(2003)晴天大气下行辐射估算模型是半湿润季风气候类型夏季较适用的估算模型。然而,在有云天空,Iziomon(2003)昙天估算模型误差比较大。本文依据实测资料,对Iziomon(2003)昙天大气下行辐射估算模型进行修正,修正后的模型估算值与实测值非常接近。由于应用常规气象站的大气温湿度来估算大气下行辐射仅代表近地层大气对其的贡献,不能反映整层大气的贡献,尤其在近地层与高空大气的水汽状况不一致时,上述模型将有较大的误差。为此本文结合Iziomon(2003)晴天模型中大气比辐射率的表达式,提出了运用红外辐射计以37°高度角对天空的观测值,来推算大气下行辐射的新方法。小汤山的试验数据表明,新模型的反演精度优于上述传统模型。 相似文献
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贵州高原复杂地形下太阳总辐射精细空间分布 总被引：1，自引：0，他引：1
海拔、坡度、坡向以及周围地形遮蔽作用,造成山区各部位接受到的太阳辐射能有很大差异. 在前人研究的基础上,对以前的模型进行了一些改进,考虑了坡度、坡向和地形相互遮蔽作用对复杂地形下天文辐射的影响,基于数字高程模型(DEM)数据,研制了以复杂地形下天文辐射为起始数据的复杂地形下太阳总辐射的分布式模型,在模型中还考虑了散射辐射的各向异性及坡地反射辐射对复杂地形下太阳总辐射的影响.应用100 m×100 m分辨率的DEM数据及气象站常规观测气象资料,计算了贵州高原复杂地形下100 m×100 m分辨率的复杂地形下太阳总辐射.结果表明:(1) 局地地形因子如坡度、坡向、地形遮蔽等对太阳总辐射影响显著,地形对复杂地形下太阳总辐射的影响是不容忽视的.(2)在缺乏复杂地形下坡面考察资料的情况下,建立以常规气象站观测资料为主的物理经验统计模型是实现细网格辐射资源计算的可行途径. 相似文献
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长春地区稻田甲烷排放量的估算研究 总被引：7，自引：3，他引：4
1995～ 1997年 3年的实验研究中 ,用静态箱法和气相色谱仪对长春地区不同水管理方式稻田的甲烷排放进行了采样和测量工作 ,1996年和 1997年逢晴天还同步进行了地面实验基地的卫星遥感数据 (TM和NOAA—AVHRR数据 )的接收工作。根据测算的稻田甲烷排放通量和用遥感数据提取的水稻种植面积 ,估算出区域尺度的稻田甲烷排放总量。 3年来的研究结果显示 ,长春地区水稻种植面积为 17.72 12× 10 4 hm2 ,稻田甲烷平均排放通量为 2 .984mg/(m2 ·h) ,长春地区稻田甲烷总排放量为 0 .0 2 0 3Tg/a。用灰关联方法分析了稻田甲烷排放的影响因子 ,建立了以水稻植被指数为参数的淹灌稻田的甲烷排放通量估算模型 相似文献
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MTCLIM模型系列研究报告(3):辐射估算方法在我国亚热带山地的有效性验证 总被引：2，自引：0，他引：2
以已有的数据、理论和模型为基础,在南方亚热带山地对MTCLIM模型的辐射估算方法进行了验证。通过研究得到以下结论:辐射子模型在该区域内模拟效果不佳。用空间外延温度估算的日总辐射的MAE普遍高于4 6MJ/m2·d-1,与实测值相关性极低。但用各自的最高温和最低温及降雨量来估计日总辐射的总MAE为3 86MJ/m2·d-1,相关系数R2在0 51～0 71间;水汽压的估算误差对辐射子模型几乎没有影响,在有水汽压驱动下所有站点的日总辐射与实测值之间的MAE为3 811MJ/m2·d-1,相关系数R2在0 55～0 73间,与不输入水汽压时的估计结果非常接近,但模型对弱辐射估计过于偏高,对强辐射估计过于偏低。 相似文献
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基于数字高程模型(DEM)数据和气象站观测资料建立了起伏地形下太阳直接辐射分布式计算模型,模型充分考虑了地形因子(坡向、坡度、地形相互遮蔽)对起伏地形下太阳直接辐射空间分布的影响;以1km×1km分辨率的DEM数据作为地形的综合反映,计算了起伏地形下黄河流域1km×1km分辨率太阳直接辐射的空间分布;深入分析了起伏地形下太阳直接辐射受地理、地形因子影响的变化规律.结果表明受地形起伏和坡向、坡度等局地地形因子的影响,山区年太阳直接辐射量的空间差异比较明显,向阳山坡(偏南坡)的年直接辐射量明显高于背阴山坡(偏北坡). 相似文献
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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。 相似文献
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利用塔克拉玛干沙漠北缘肖塘自动站2011年直接探测的辐射资料,对该地区辐射状况进行了初步分析。结果表明:短波辐射各个分量的月总量最大值均出现在7月,总辐射瞬时最大值为1 329.6 W·m-2,出现在6月。晴天天气下,辐射分量均为夏季最大,冬季最小,除大气长波辐射外,其他分量均呈现出标准的倒“U”型。大气长波辐射浮尘、扬沙天气时的日总量,均与晴天时一致;而地面长波辐射日总量则是晴天时最大,浮尘天气次之,阴天最小。肖塘地区地表反照率冬季较大,夏季较小,年均值为0.27,比塔克拉玛干沙漠腹地（0.3）低10%,但远高于绿洲和高原。 相似文献
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陕西省山地太阳总辐射分布式模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于数字高程模型数据,全面考虑了天空因子和地形因子对太阳短波辐射各辐射分量的影响,分别建立了太阳直接辐射、散射辐射和反射辐射分布式模型,最终确定山地太阳总辐射分布式模型;依据该模型计算了陕西省100 m×100 m分辨率下月、季、年平均太阳直接辐射、散射辐射、反射辐射和总辐射,并分析其时空分布特征,最后探讨了局地地形因子对山地太阳总辐射的影响规律. 相似文献
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复杂地形下长江流域太阳总辐射的分布式模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
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%。 相似文献
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Global solar radiation（GSR） is the most direct source and form of global energy, and calculation of its quantity is highly complex due to influences of local topography and terrain inter-shielding. Digital elevation model（DEM） data as a representation of the complex terrain and multiplicity condition produces a series of topographic factors（e.g. slope, aspect, etc.）. Based on 1 km resolution DEM data, meteorological observations and NOAA-AVHRR remote sensing data, a distributed model for the calculation of GSR over rugged terrain within the Yangtze River Basin has been developed. The overarching model permits calculation of astronomical solar radiation for rugged topography and comprises a distributed direct solar radiation model, a distributed diffuse radiation model and a distributed terrain reflectance radiation model. Using the developed model, a quantitative simulation of the GSR space distribution and visualization has been undertaken, with results subsequently analyzed with respect to locality and terrain. Analyses suggest that GSR magnitude is seasonally affected, while the degree of influence was found to increase in concurrence with increasing altitude. Moreover, GSR magnitude exhibited clear spatial variation with respect to the dominant local aspect; GSR values associated with the sunny southern slopes were significantly greater than those associated with shaded slopes. Error analysis indicates a mean absolute error of 12.983 MJm-2 and a mean relative error of 3.608%, while the results based on a site authentication procedure display an absolute error of 22.621 MJm-2 and a relative error of 4.626%. 相似文献
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现有的神经网络模拟太阳辐射的模型很少考虑云、气溶胶、水汽对太阳辐射的影响,采用MODIS提供的气溶胶、云、水汽高空大气遥感产品和常规气象数据,输入LM（Levenberg-Marquardt）算法优化后的BP（Back-Propagation）神经网络模型（简称LM-BP）模拟了和田、西宁、固原、延安4个辐射站点的太阳辐射月均值。验证结果表明：神经网络模型中加入气溶胶、云、水汽之后,4个辐射站点的
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J. A. Ruiz‐Arias D. Pozo‐Vázquez H. Alsamamra 《International journal of geographical information science》2013,27(8):1049-1076
Daily solar radiation estimates of four up‐to‐date solar radiation models (Solar Analyst, r.sun, SRAD and Solei‐32), based on a digital elevation model (DEM), have been evaluated and compared in a Mediterranean environment characterized by a complex topography. The models' estimates were evaluated against 40 days of radiometric data collected in 14 stations. Analyzed sky conditions ranged from completely overcast conditions to clear skies. Additionally, the role of the spatial resolution of the DEM has been evaluated through the use of two different resolutions: 20 and 100 m. Results showed that, under clear‐sky conditions, the daily solar radiation variability in the study area may be reasonably estimated with mean bias errors under 10% and root mean square error values of around 15%. On the other hand, results proved that the reliability of the estimates substantially decreases under overcast conditions for some of the solar radiation models. Regarding the role of the DEM spatial resolution, results suggested that the reliability of the estimates for complex topography areas under clear‐sky conditions improves using a higher spatial resolution. 相似文献
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Global solar radiation(GSR) is the most direct source and form of global energy, and calculation of its quantity is highly complex due to influences of local topography and terrain inter-shielding. Digital elevation model(DEM) data as a representation of the complex terrain and multiplicity condition produces a series of topographic factors(e.g. slope, aspect, etc.). Based on 1 km resolution DEM data, meteorological observations and NOAA-AVHRR remote sensing data, a distributed model for the calculation of GSR over rugged terrain within the Yangtze River Basin has been developed. The overarching model permits calculation of astronomical solar radiation for rugged topography and comprises a distributed direct solar radiation model, a distributed diffuse radiation model and a distributed terrain reflectance radiation model. Using the developed model, a quantitative simulation of the GSR space distribution and visualization has been undertaken, with results subsequently analyzed with respect to locality and terrain. Analyses suggest that GSR magnitude is seasonally affected, while the degree of influence was found to increase in concurrence with increasing altitude. Moreover, GSR magnitude exhibited clear spatial variation with respect to the dominant local aspect; GSR values associated with the sunny southern slopes were significantly greater than those associated with shaded slopes. Error analysis indicates a mean absolute error of 12.983 MJm-2 and a mean relative error of 3.608%, while the results based on a site authentication procedure display an absolute error of 22.621 MJm-2 and a relative error of 4.626%. 相似文献
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基于LM-BP神经网络的西北地区太阳辐射时空变化研究 总被引：2，自引：1，他引：1
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。 相似文献
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气候变化对农业的影响是全球关注的热点问题之一,青藏高原对气候变化尤其敏感,但气候变化对青藏高原农业产量的定量影响缺乏系统研究。为定量评估气候变化对西藏谷物单产的影响,本文使用气象数据与年鉴统计数据,选取了固定效应模型、差分模型和线性去趋势模型3类统计模型,分析了1993—2017年间气候变化（最低气温、降水量、生长度日和太阳辐射）对西藏县（区）级、市级和自治区3个尺度的谷物单产的影响。结果表明：西藏整体对于温度（最低气温和生长度日）的敏感性大于降水量和太阳辐射。各项气候因子对西藏谷物单产的整体影响为正影响,但不同区域对气候因子的敏感程度和显著性不同。除了生长度日对于拉萨为负影响以外,最低气温、降水量和太阳辐射对于所有市均为正影响。气候趋势对于西藏整体谷物单产的影响为正影响,不同模型计算结果集中在1.5%~4.8%区间内。3类模型中固定效应模型稳定性最好,线性去趋势模型好于差分模型,差分模型在引入气候因子间的交互项后模型稳定性降低。本文有助于西藏实施更加有空间针对性的农业适应气候变化措施,以应对气候造成的青藏高原农业生态系统变化。 相似文献
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为建立高时空分辨率的福建省复杂地形下气温栅格数据集,利用福建省及其周边33个常规气象站观测资料,基于数字高程模型（DEM）数据,综合考虑海拔、太阳总辐射、地表长波有效辐射对旬平均气温的影响,模拟了福建省复杂地形下旬均温的空间分布。结果表明：1）常规站验证结果显示：各旬气温绝对误差平均值（MAE）最小为0.46℃,最大为2.3℃,全年平均为0.87℃;加密站验证结果显示,MAE最大为2.3℃,最小0.5℃,全年平均为0.96℃。2）模拟结果能反映旬均温的宏观分布规律与局地细节特征。宏观范围内,旬均温受纬度影响较大,由北至南气温逐渐升高,沿海地区旬均温整体高于内陆,山区旬均温明显较低;局地范围内,各坡向上气温差异显著,海拔越高、坡度越大,差异越明显;地形因子对旬平均温的影响具有季节差异,具体表现为冬季时地形因子对旬均温的影响最大,秋季次之,春夏季节中地形因子对旬均温的影响最弱。 相似文献