估算不同地区月平均太阳散射辐射量数据的研究
太阳辐射的计算2
HH
（计算方法2）
a'，b'－经验系数。
10 26-Nov-18
1－4、月平均太阳辐射日总量的计算
经验系数b' 可由下式计算：
1.11 b' 0.55 En
式中： En为当地的年平均绝对湿度，单位hPa－百帕（空气中 实际水蒸气压力）。
水平面上总辐射日总量的月平均值
N H H H C (a b ) N0
HH
（计算方法1）
式中： H C －晴天水平面上总辐射日总量的月平均值。可根据 不同纬度的日射观测资料来确定； a，b－经验系数。适合我国地区的系数为：a＝0.248, b=0.752 N/N0－日照百分率，其中N为实际每天日照时数的月平 均值；N0为同一时期每天可能的日照持续时间数月平均值。
此时，有：
Z
25 26-Nov-18
1－5、太阳能集热器倾角的确定
另一方面，根据纬度、赤
纬角及太阳天顶角的关系有：
天顶
Z
因此，当太阳光线垂直与集 热器采光面时，有：
赤道
26 26-Nov-18
1－5、太阳能集热器倾角的确定 不同使用场合下集热器倾角的确定
集热器全年使用（如太阳能热水系统）：
全年赤纬角的变化 日期 赤纬角 春分 0 夏至 23.5o 秋分 0 冬至 -23.5o
在工程上，可近似认为这一期间的平均赤纬角为10o。
因此，这类集热器的倾角按下式选取：
10
28
26-Nov-18
1－5、太阳能集热器倾角的确定
我国各地区旬太阳总辐射的统计、计算及其分布
我国各地区旬太阳总辐射的统计、计算及其分布旬太阳总辐射是指一个旬（10天）内所有日间收到的太阳总辐射。
我国是太阳能资源有限的大型国家，全国内太阳能利用是优势地区不定的。
下面是全国各地区旬太阳总辐射的统计、计算及其分布：一、全国旬太阳总辐射1. 旬太阳总辐射计算：根据中国气象科学数据中心的监测，我国全国的旬太阳总辐射为17.16 MJ/m2.二、全国各地区旬太阳总辐射1. 华北地区：河北省为16.18MJ/m2，山西省为18.07 MJ/m2，内蒙古自治区为16.68 MJ/m2；2. 东北地区：黑龙江省为17.02 MJ/m2，吉林省为17.17 MJ/m2，辽宁省为18.09 MJ/m2；3. 华东地区：上海市为18.10 MJ/m2，江苏省为16.11 MJ/m2，浙江省为18.11 MJ/m2，安徽省为17.22 MJ/m2，福建省为17.39 MJ/m2，江西省为15.97 MJ/m2，山东省为16.25 MJ/m2；4. 华中地区：湖南省为18.46 MJ/m2，湖北省为17.70 MJ/m2，河南省为16.73 MJ/m2；5. 华南地区：广东省为17.92 MJ/m2，广西壮族自治区为17.27 MJ/m2，海南省为17.77 MJ/m2；6. 西南地区：四川省为18.50 MJ/m2，云南省为17.01 MJ/m2，贵州省为18.09 MJ/m2，重庆市为17.89 MJ/m2；7. 西北地区：陕西省为18.20 MJ/m2，甘肃省为17.83 MJ/m2，宁夏回族自治区为16.66 MJ/m2，青海省为14.73 MJ/m2；8. 新疆维吾尔自治区为12.77 MJ/m2。
总的来说，不同地区的旬太阳总辐射之间存在一定的差异，主要与气候、大气污染、地形等因素有关。
尤其是新疆维衢自治区的太阳总辐射只有12.77 MJ/m2，是全国最低的。
太阳辐照预测实验报告(3篇)
第1篇实验背景太阳辐照，即太阳辐射到地球表面的能量，是地球上所有生命活动和能源利用的基础。
准确预测太阳辐照对于太阳能发电、农业灌溉、气候研究等领域具有重要意义。
本实验旨在通过建立太阳辐照预测模型，探讨其预测效果，为实际应用提供理论依据。
实验目的1. 了解太阳辐照的物理特性及其影响因素。
2. 掌握太阳辐照预测模型的建立方法。
3. 评估所建立模型的预测精度和适用性。
实验材料1. 太阳辐照历史数据（包括日期、时间、地点、太阳辐照强度等）。
2. 相关气象数据（包括气温、湿度、风速等）。
3. 计算机软件（如MATLAB、Python等）。
实验方法1. 数据收集与预处理收集某地区过去一年的太阳辐照历史数据和气象数据。
对数据进行清洗，去除异常值，并按时间顺序排列。
2. 特征选择分析太阳辐照影响因素，选择与太阳辐照强度相关的气象因素作为特征变量，如气温、湿度、风速等。
3. 模型建立选择合适的预测模型，如线性回归、支持向量机、神经网络等。
以历史数据为基础，训练模型，并对模型进行优化。
4. 模型评估使用交叉验证等方法评估模型的预测精度，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等。
5. 预测实验利用训练好的模型，对未来的太阳辐照进行预测，并分析预测结果。
实验步骤1. 数据收集与预处理通过气象局、科研机构等渠道收集所需数据。
对数据进行清洗，去除异常值，并按时间顺序排列。
2. 特征选择分析太阳辐照影响因素，确定以下特征变量：日期、气温、湿度、风速、云量等。
3. 模型建立以线性回归模型为例，建立太阳辐照预测模型。
- 导入数据，进行数据预处理。
- 选择特征变量，建立线性回归模型。
- 使用历史数据进行模型训练。
- 优化模型参数，提高预测精度。
4. 模型评估使用交叉验证方法评估模型预测精度，计算MSE和RMSE。
5. 预测实验利用训练好的模型，对未来的太阳辐照进行预测。
分析预测结果，评估模型在实际应用中的适用性。
实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗，去除异常值后，数据质量得到提高。
基于线性方法的内蒙古地区太阳总辐射月均值估算
文章编号 ：６ ４ ３ １ （Ｏ １ １— ０ ８ ０ １ ７ — ８４ ２ ｌ ）０ ０４ — ５
中图分类号 ：Ｋ ９ Ｔ ８
文献标志码 ：
基于线性方法的 内蒙古地 区太 阳总辐射月均值 估算
彭怀午１刘方锐２ ，
（ ．内蒙 古 电 力勘 测设 计 院 ， １ 内蒙 古 呼 和 浩特 ０ ０２ ；． 中科 技 大 学 电气与 电子工程 学院 ， １００２ 华 湖 北 武 汉 ４ ０７ ） ３０４
ＰＥＮＧ Ｈｕａ－ ｉ ｗｕ。 Ｕ ａ ｇ ｒ ｉ ，ＬＩ Ｆ ｎ — ｕ （ ．ｎ ｅ ｎ ｏｉ ｏ ｒＥ ｐｏａｉｎ＆ Ｄｅ ｉｎＩ ｓ ｔｔ， ｈ ｏ １ ０ ０ Ｉｎ ｒＭｏ ｇ ｌ ｔｎ ｍｏ ｓＲｅ ｉｎ Ｃ ｉａ ２ Ｃｏｌｇ １ Ｉ ｎ ｒＭｏ ｇ ｌ Ｐ ｗｅ ｘ ｌｒｔ ａ ｏ ｓｇ ｎ ｔｕｅ Ｈｏ ｈ ｔ０ ０ ２ ，ｎ ｅ ｎ ｏｉ Ａｕｏ ｏ ｕ ｇｏ ， ｈｎ ； ． ｌｅｅ ｉ ａ
Ｅｅｔｃｌ Ｅｅｔ ｎｃＥ ｇ ｅｒ ｇ ＨｕｚｏｇＵ ｉ ｒｔ ｆ ｃ ｎｅａｄＴ ｃｎｌｇ， ｈ ｎ４ ０ ７ ， ｕ ｅ Ｐｏｉｃ， ｈｎ ） ｌｃ ａ ＆ ｌ ｒ ｉ ｎ ｉ ｅ ｎ， ａｈ ｎ ｎｖ ｓｙｏ Ｓｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｙ Ｗｕ ａ ３ ０ ４ Ｈ ｂ ｉ ｒｖ ｅ Ｃ ｉａ ｉ ｒ ｃｏ ｎ ｉ ｅｉ ｅ ｏ ｎ
ｍｏ ｔｌ ｖｒｇ ｍｐ ｒｔｒ ｎ ａ ｌｏｂ ｓｄｔ ｎａｓ ｅｕｅ ｏｅ ｔ ｅｔ ｅ ｍａ ｈ
ｇｏ ａ ｏａ ａ ｉｔ ｎ ｗ ｔ ｈ ｖ ｒ ｌ Ｒ ｌｂ ｌ ｌｒ ｒｄ ａ ｉ ｉ ｔ ｅ ｏ ｅ ａｌ ＭＳ ｑ ａ ｔ ｂ ｕ ０ ｓ ｏ ｈ Ｅ ｅ ｕ ｌ ｏ ａ ｏ ｔ８
ｄ ｒｔ ｎ（） ａａａｄｇ ｂｌ ｏ ｒ ａｉｔｎ（ｓ ｄ ｔ ｏ ｅｆ ｅ ｕａ ｏ ｎ ｄｔ ｎ ｌ ａ ｓｌ ｄａｏ Ｒ ） ａ ｆｈ ｖ ｉ ｏ ａｒ ｉ ａ ｔ ｉ
山西不同地区太阳辐射量及最佳倾角分析
在能源危机和环境污染日益严重的双重压力 下, 能源问题已成为制约各国家和地区经济发展的 关键因素。开发利用太阳能能源, 是解决上述问题 的有效途径之一。山西省蕴藏着丰富的煤炭资源, 但是化石能源毕竟是有限的, 同时它的使用严重破 坏了该地区的生存环境[ 1] 。太阳辐射资料是太阳 能利用中的重要科学依据之一, 获得太阳辐射数据 的方法主要有实地测量和理论模拟计算两种。国 内外许多研究人员采用理论方法、理论和统计方法 相结合的方法、神经网络、人工智能等优化算法建
H dt 及地面反射辐射量 H St 组成, 即:
H T = H bt + H dt + H St
( 12)
H bt 与水平面上的直接辐射量 H b ( H b = Sc) 之
间有如下关系:
H bt = H b # Rb
( 13)
对于朝向赤道的倾斜面, Rb 可以由下式确定:
Rb =
cos( W-
B) # cosD# sinXst +
大气对太阳散射的一半可以到达地面, 由此可 以得到散射辐射的近似式:
sin0 = sinW# sinD+ cosW# cosD# cos X 求解上式得:
X = ar ccos( - t anW# t anD)
( 5)
太阳辐射和地表温度资料的统计方法及应用研究
太阳辐射和地表温度资料的统计方法及应用研究太阳辐射和地表温度需要通过多种手段进行统计分析和应用研究。
这些数据是实现环境保护和气候预测的重要依据，同时也对农业生产、城市规划等具有重要的指导意义。
一、太阳辐射的统计方法太阳辐射是地球上能量收支平衡的主要因素之一，也是气候变化的重要驱动因素。
因此，对太阳辐射进行准确的统计和分析具有重要的意义。
太阳辐射的统计方法有许多种，其中比较常用的是直接辐射计法、间接辐射计法和数值模拟法。
直接辐射计法是通过测定太阳辐射仪器接收到的直接辐射量来计算太阳辐射。
直接辐射计法的优点是测量结果准确，但是需要设置到机动性非常好的宽频辐射计，成本较高。
间接辐射计法是通过测量太阳辐射在各个大气层中的散射、吸收和反射来计算太阳辐射。
该方法的优点是成本相对较低，但是测量不太准确，因为其受到大气层的影响较大。
数值模拟法则是通过计算机模型来模拟太阳辐射的分布和变化规律。
该方法的优点是成本相对较低，而且可以通过修改输入参数来得到不同条件下的模拟结果，但是对于模型参数的选择和确定要求比较高。
二、地表温度的统计方法地表温度是环境污染和自然灾害监测的重要指标之一。
同时，它还是气候模拟和气候预测的重要参考。
地表温度的统计方法主要有地面观测和卫星遥感法两种。
地面观测法是通过设置热电偶、红外感应器等仪器在地表进行长期观测，以得到地表温度的地面观测资料。
该方法的优点是精度较高，可以由人工进行运作和维护，但是受到观测站点和观测时间的限制，有一定的局限性。
卫星遥感法则通过卫星遥感技术来检测地表温度，包括红外辐射法、微波辐射法和激光雷达法等。
该方法的优点是能够覆盖更广泛的区域，得到更为全面和准确的统计资料。
同时，卫星遥感技术还可以通过建立监测系统来实现*长时间的实时监测。
三、太阳辐射和地表温度的应用研究太阳辐射和地表温度的应用研究主要包括气候预测、环境污染监测、农业生产、城市规划等领域。
在气候预测方面，太阳辐射和地表温度作为气候变化的重要指标，经常被用来对气候变化进行预测和模拟。
昆明地区倾斜面上太阳辐射的计算与分析
昆明地区倾斜面上太阳辐射的计算与分析摘要利用K-T法，由水平面上的实测太阳辐射量，用MATLAB程序估算了昆明地区不同方位、任意倾角斜面上的太阳辐射量，分析了昆明地区倾斜面上的太阳辐射特征，为建筑设计、太阳能利用等提供基础数据。
关键词倾斜面；太阳辐射；透明系数；各向同性天空模型；云南昆明以昆明市为中心的滇中区域（以下简称昆明地区）是云南省人口最为密集、经济相对发达、太阳能热水器安装范围较广的地方。
太阳辐射量是太阳能热利用、建筑设计等的基本参数之一[1]，而其观测多限于水平面，实际应用常涉及到倾斜面上的辐射问题。
结合光热转换理论，采用可以计算全方位、不同倾角斜面上日总辐射的Klein和Theilacker方法（以下简称K-T法），利用MATLAB语言，由昆明地区实测水平面上的太阳辐射量估算了不同方位、任意倾角斜面上的太阳辐射量，并分析了昆明地区倾斜面上太阳辐射在一年中的分布情况[2]，为建筑设计、太阳能利用等提供基础数据。
1 月平均透明系数、水平面上的直射辐射和散射辐射2 倾斜面上的月平均日总辐射到达倾斜面上的总太阳辐射由直接太阳辐射、天空散射辐射和地面反射辐射3个部分组成。
常用的计算斜面上日总辐射量的方法有Liu和Jordan法（Liu & Jordan于1962年提出，Klein1977年改进）、Klein和Theilacker（1981）法，假设地面反射辐射和天空散射辐射都是各向异性的，对由10年以上日平均水平面辐射量推算斜面上的日总辐射量，接近实测结果。
而K-T法更是将有限太阳方位内的情况推广到不同方位斜面上日总辐射计算的一种常用方法。
3 昆明地区太阳辐射量分析3.1 大气层外和昆明地区水平面上的月平均日太阳辐射大气层外与昆明地区同纬度水平面上的太阳辐射最大值出现在6月。
从图1可见，1—5月和6—11月大气层外水平面上的太阳辐射值近似关于6月辐射量对称。
而经过地球大气层吸收、反射和散射后，到达同纬度水平地面时，太阳辐射量分布则发生显著变化，太阳辐射最大值出现在4月份；类似的是，1—3月和5—7月的辐射量关于4月近似对称，8月辐射量再次增大，随后逐渐减少至10月，11月、12月在缓慢上升。
中国大陆地区地表太阳辐射估算及其时空变化分析
中国大陆地区地表太阳辐射估算及其时空变化分析
中国大陆地表太阳辐射估算及其时空变化分析，是近年来一项重要的研究课题。
据统计，
中国的地表太阳辐射总量达到每年1340万希拉里。
中国大陆地区的地表太阳辐射各地区
的强弱与时间具有显著的相关性，具有明显的时空变化特征。
南方的地表太阳辐射较北方高出30%，西部比东部高出20%。
总的来看，太阳辐射总量是
一年四季比较稳定的。
从时序分析来看，春夏季节的太阳辐射是最大的，其次是秋季，冬
季最低。
按季节来看，周边地区的太阳辐射实际上未必比中部地区的太阳辐射多，可能会
存在差异。
有关中国大陆地表太阳辐射估算及其时空变化分析已经着重研究，它直接影响着节能减排、气候变化、分布式发电、气候变化等诸多领域，深入分析太阳辐射的时空变化特征，对预
测和评估能源等领域提出了新的要求。
中国大陆地表太阳辐射估算及其时空变化分析，是未来有关研究领域出现的重要课题，有
助于把握和正确利用地表太阳辐射资源，为能源转型提供重要的依据。
每月的各面辐射量 (平均) (2)
11.11 80.75 81.21 84.09 109.55 111.24
0.00 147.49 525.50 643.33 509.03 472.81
1月14日 1月14日 1月14日 1月14日
14 15 16 17
326 327 328 329
305.56 238.89 136.11 19.44
1月16日 1月16日 1月16日 1月16日 1月16日
8 9 10 11 12
368 369 370 371 372
13.89 108.33 211.11 311.11 336.11
13.89 86.84 109.41 111.22 119.39
0.00 86.55 275.86 445.20 448.38
13.97 194.71 508.68 682.35 848.65 909.60 1015.88 1000.41 1027.86 0.00
1月7日 1月7日 1月7日 1月7日 1月7日 1月7日 1月7日 1月7日 1月7日 1月7日
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
128 129 130 131 132 133 134 135 136 137
11.11 116.67 255.56 366.67 450.00 455.56 422.22 305.56 158.33 22.22
9.96 72.30 79.20 75.95 59.63 49.80 30.78 23.31 9.24 0.00
15 16 17
279 280 281
数值拟合估算水平面散射辐射量的基本方法与分析
·1·
可再生能源
2013，31（1）
采用 Klien 和 Theilacker 推 导 与 修 正 的 倾 斜 面 上
月平均太阳辐照量的方法 。 [2]～[4] 利用 Hay 模型以及
Klien 和 Theilacker 的计算方法，要将水平面太阳
辐射量转换为面的太阳总辐射
可再生能源
Renewable Energy Resources
Vol.31 No.1 Jan. 2013
数值拟合估算水平面散射辐射量的 基本方法与分析
林 伟 1， 沈 辉 1，2 （1.顺德中山大学 太阳能研究院， 广东 顺德 528300； 2.中山大学 太阳能系统研究所， 广东 广州 510006）
H 月份
Hd
KT
kJ /（m2·d） kJ /（m2·d）
1
8 738
5 232
0.35
2
11 323
6 771
0.39
3
7 163
5 129
0.21
4
11 350
8 211
0.30
5
9 790
8 015
0.25
6
15 156
9 289
0.38
7
13 271
9 225
0.34
8
11 351
7 725
0.31
0.71
0.58
6
12 766
8 255
0.32
0.65
0.56
7
14 680
9 030
0.37
0.62
0.50
8
13 895
8 878
0.37
0.64
基于天气数据的太阳辐照度预测算法
基于天气数据的太阳辐照度预测算法太阳辐照度是指单位面积上单位时间内接收到的太阳总辐照量，它对于诸如能源预测、农业生产等领域具有重要意义。
在不同的应用场景中，准确预测未来一些时间段内的太阳辐照度可以提供有力的参考。
首先，搜集历史的天气数据和太阳辐照度数据作为训练集。
天气数据包括温度、湿度、风速、风向等信息，以时间为序列。
第一步是数据预处理。
这个步骤的目的是对原始数据进行清洗和归一化处理，以便提升模型的效果。
例如，对于缺失的数据，可以根据历史数据的趋势进行填充。
此外，对于非数值型的特征，可以使用独热编码等方法进行转换。
第二步是特征工程。
在这一步中，需要根据实际情况选择合适的特征，以提取与太阳辐照度相关的信息。
一种常用的方法是通过滑动窗口的方式，提取过去一段时间内的天气数据作为特征。
同时，也可以考虑添加一些时间特征，如小时、日期、月份等，以捕捉太阳辐照度随时间变化的趋势。
第三步是模型训练和选择。
常用的机器学习模型包括线性回归、决策树、支持向量机等。
通过将特征和太阳辐照度数据输入到模型中，可以训练出一个预测模型。
模型的选择可以通过训练集和验证集的交叉验证进行。
第四步是模型评估和调优。
使用测试集来评估模型的预测性能，并根据评估结果进行调优，例如修改模型的参数或使用集成学习的方法来提升模型的准确度。
最后一步是模型应用。
在实际应用中，可以根据最新的天气数据，输入到训练好的模型中，以预测未来一些时间段的太阳辐照度。
预测结果可以为相关领域的决策提供参考，例如调整能源生产计划或农业生产安排。
除了机器学习方法，还可以使用其他方法来进行太阳辐照度的预测，如时间序列分析、神经网络等。
无论采用哪种方法，都需要根据实际应用的需求、可用数据的质量和数量等因素进行选择，并对模型进行合理的设计和调优。
太阳辐照度预测方法的研究与分析
太阳辐照度预测方法的研究与分析一、前言天空中的太阳辐射，是一个非常重要的能源。
太阳辐射的利用，不仅可以为人们提供清洁的能源，还可以对环境产生积极的影响。
因此，从太阳辐照度预测角度，研究太阳辐射，对人们的生活和经济发展，都是非常重要的。
二、太阳辐照度的概述太阳辐照度是指在单位时间内，单位面积上所接受到的从太阳发出的热量强度，单位为瓦特/平方米。
太阳辐照度可以分为直射辐照度和散射辐照度。
直射辐照度是指太阳光线以较直的路径直接射向地表，称为直射辐照度。
如果没有云层等障碍物遮挡，太阳直射辐照度会达到最大值。
散射辐照度是指太阳光线在大气中碰撞，散射成各个方向上的光线，称为散射辐照度。
云层、空气等颗粒会阻挡太阳光线，导致太阳辐照度不稳定。
三、太阳辐照度预测方法1. 统计预测方法统计预测方法是通过对历史太阳辐照度的数据进行统计分析，来预测未来的太阳辐照度。
该方法的主要思想是：过去的同期数据可以用来预测未来的数据。
统计预测方法常用的算法有回归分析、时间序列分析等。
然而，该方法无法考虑到复杂的天气因素和环境变化，因此预测精度相对较低。
2. 物理预测方法物理预测方法是通过对大气中各种影响太阳辐照度因素的分析，来预测未来的太阳辐照度。
该方法主要基于太阳辐射产生的原理以及大气的组成、结构等知识。
物理预测方法主要分为基于计算机模拟和基于统计分析的两种方法。
基于计算机模拟的物理预测方法是将气象数据输入到计算模型中，模拟太阳辐射的产生和分布。
通常操作较为复杂，需要具备较高的专业性知识。
基于统计分析的物理预测方法是基于大气环境变化的数学模型，统计分析大气气体的密度、温度等相关因素，从而计算太阳辐射的分布规律。
该方法依赖于充足的历史气象数据和模型的准确性。
3. 智能算法预测方法智能算法预测方法是近年来兴起的新方法。
该方法通过运用人工智能、模糊理论等计算机技术，来处理和分析大气因素对太阳辐射影响的复杂关系，从而准确预测未来的太阳辐射。
我国太阳资源分布及辐照度计算和分析方法
我国太阳资源分布及辐照度计算和分析方法1.我国太阳能资源分布我国幅员辽阔，有着十分丰富的太阳能资源。
据估算，我国陆地表面每年接受的太阳辐射能约为50×1018kJ，全国各地太阳年辐射总量达335～837kJ/cm2·a（a表示平均值），中值为586 kJ/cm2·a。
从全国太阳年辐射总量的分布来看，西藏、青海、新疆、内蒙古南部、山西、陕西北部、河北、山东、辽宁、吉林西部、云南中部和西南部、广东东南部、福建东南部、海南岛东部和西部以及台湾省的西南部等广大地区的太阳辐射总量很大。
尤其是青藏高原地区最大，那里平均海拔高度在4000m以上，大气层薄而清洁，透明度好，纬度低，日照时间长。
例如被人们称为“日光城”的拉萨市，1961年至1970年的平均值，年平均日照时间为3005.7 h，相对日照为68％，年平均晴天为108.5天，阴天为98.8天，年平均云量为4.8，太阳总辐射为816 kJ/cm2·a，比全国其它省区和同纬度的地区都高。
全国以四川和贵州两省的太阳年辐射总量最小，其中尤以四川盆地为最，那里雨多、雾多，晴天较少。
例如素有“雾都”之称的成都市，年平均日照时数仅为1152.2 h，相对日照为26％，年平均晴天为24.7天，阴天达244.6天，年平均云量高达8.4，其它地区的太阳年辐射总量居中。
大体上说，我国约有三分之二以上的地区太阳能资源较好，特别是青藏高原和新疆、甘肃、内蒙古一带，利用太阳能的条件尤其有利。
根据各地接受太阳总辐射量的多少，可将全国划分为四类地区，具体如下表1-3所示。
2.辐射量单位及换算太阳能能辐射量单位有卡（cal ）、焦耳（J ）、瓦(W)等。
其关系如下:1卡(cal)=4.1868焦(J) =1.16278毫瓦时(mWh)；1千瓦时(kWh) =3.6兆焦(MJ)；1千瓦时/米2 (kWh/m 2)=3.6兆焦/米2(MJ/rm 2) =0.36千焦/厘米2(kj/cm 2)；100毫瓦时/厘米2 (mWh/cm 2)=85.98卡/厘米2(cal/cm 2)；1兆焦/米2 (MJ/m 2) =23.889卡/厘米2(cal/cm 2) =27.8毫瓦时/厘米2(rmWh/cm 2)。
逐日太阳辐射估算模型及室外计算辐射研究
逐日太阳辐射估算模型及室外计算辐射研究逐日太阳辐射估算模型及室外计算辐射研究【引言】太阳辐射是地球上各种能量来源中最为重要的一种，其在气候变化、环境预测和可再生能源评估等领域具有重要意义。
因此，研究太阳辐射的估算模型和室外计算方法，对于提高太阳辐射预测的准确性以及有效利用可再生能源具有重要意义。
【背景】太阳辐射是指太阳能在空气中以电磁辐射的形式向地球传播的能量。
太阳辐射受到大气、云层、地表和地形等因素的影响，其空间和时间分布非常复杂。
为了对太阳辐射进行准确的估算和预测，需借助数学模型和室外计算方法。
【逐日太阳辐射估算模型】逐日太阳辐射估算模型是通过对太阳辐射传播的物理机制进行建模，以反映太阳辐射的时空分布规律。
常见的逐日太阳辐射估算模型包括Angstrom-Prescott模型、Hargreaves模型、Bristow-Campbell模型等。
其中，Angstrom-Prescott模型是根据太阳辐射与日照时数的关系，通过测定的日照数据来估算逐日太阳辐射量。
Hargreaves模型是根据空气温度和日平均温度的差异来估算逐日太阳辐射。
Bristow-Campbell模型则结合了气象因素和太阳辐射传播的物理影响，通过辐射平衡方程来估算逐日太阳辐射。
【室外计算辐射方法】室外计算辐射方法是通过观测和测量太阳辐射能量，然后对其进行处理和计算，得到辐射估算结果。
常用的室外计算辐射方法包括太阳辐射测量、辐射表面测量和辐射传感器监测等。
太阳辐射测量是最直接和精确的方法之一，通过专业仪器对太阳辐射进行直接测量，可以得到较为准确的结果。
辐射表面测量则是通过放置靶面接收太阳辐射，然后通过测量靶面温度来获取辐射值。
辐射传感器监测则是利用传感器对太阳辐射进行实时监测，以得到准确的辐射数据。
【研究成果和应用】近年来，众多研究者通过建立逐日太阳辐射估算模型和使用室外计算辐射方法，取得了一系列重要的研究成果。
这些成果不仅提高了太阳辐射预测的准确性，也为可再生能源的利用、农业生产和气候变化研究提供了重要的基础数据。
我国太阳资源分布及辐照度计算和分析方法
我国太阳资源分布及辐照度计算和分析方法我国是一个光照资源非常丰富的国家，太阳能资源分布具有明显的地域差异，这对于太阳能利用的规划和开发至关重要。
下面将简要介绍我国太阳资源分布的方法以及太阳辐照度的计算和分析方法。
一、我国太阳资源分布方法：1.直接测量法：这是最直接和准确的方法，通过在特定位置设置辐射计来测量太阳辐照度。
这种方法的优点是实时性强，测量数据准确可靠。
然而，由于大规模测量设备的投入和维护成本较高，所以通常使用有限数量的测量站点来估算整个地区的太阳辐照度。
2.模型估算法：该方法通过利用气象和地理数据，通过建立辐射传输模型来估算太阳辐照度。
这种方法的优点是成本相对较低且计算相对简便。
主要有以下模型：阴影计算模型、天空模型、大气传输模型和地形模型。
3.卫星遥感方法：卫星遥感技术能够获取大范围、长时间序列的太阳辐射数据。
通过使用卫星传感器，可以快速测量并获取整个地区的太阳辐照度数据。
这种方法的优点是具有广域覆盖、周期长、实时性强等特点。
二、太阳辐照度的计算和分析方法：太阳辐照度是指太阳辐射能量在单位面积上的平均分布情况。
1.日辐照量计算方法：太阳辐照度的计算通常使用太阳能辐射传输模型，结合大气干扰因素、地形和阴影影响等进行计算。
常用的模型有半经验模型和物理模型。
半经验模型是通过实测数据建立的经验关系式，而物理模型是根据大气辐射传输原理和数学公式建立的计算模型。
2.时空分析方法：太阳辐照度的时空分析是指对太阳辐照度进行时间和空间上的分析。
时间上的分析可以研究太阳辐照度的季节变化、日变化等规律；空间上的分析可以研究不同地区的太阳辐照度差异和分布特点。
空间上的分析通常使用地理信息系统（GIS）技术，结合地理数据和太阳辐照度计算结果，进行空间分析和可视化展示。
总结：我国太阳资源分布方法主要包括直接测量法、模型估算法和卫星遥感方法。
太阳辐照度的计算和分析方法主要包括日辐照量的计算和时空分析方法。
这些方法为太阳能利用的规划和开发提供了科学依据和技术支持。
中国不同时间尺度地表太阳总辐射估算研究
DOI: 10.12006/j.issn.1673-1719.2020.054刘媛媛, 胡琦, 和骅芸, 等. 中国不同时间尺度地表太阳总辐射估算研究 [J]. 气候变化研究进展, 2021, 17 (2): 175-183Liu Y Y , Hu Q, He H Y , et al . Estimation of total surface solar radiation at different time scales in China [J]. Climate Change Research, 2021, 17 (2): 175-183中国不同时间尺度地表太阳总辐射估算研究刘媛媛1,2，胡 琦1,2，和骅芸1,2，李 蓉1,2，潘学标1,2，黄彬香1,21 中国农业大学资源与环境学院，北京 100193；2 农业部武川农业环境科学观测实验站，呼和浩特 011700气候变化研究进展第17卷 第2期 2021年3月CLIMATE CHANGE RESEARCH V ol. 17 No. 2March2021收稿日期：2020-03-20；修回日期：2020-04-30资助项目：国家重点研发计划项目（2017YFD0300404，2017YFD0300304，2016YFD0300106）；2020年度北京市级大学生创新创业项目作者简介：刘媛媛，女，硕士研究生；胡琦（通信作者），男，高级实验师，***********.cn 引 言太阳辐射是天气和气候形成[1]及变化的基础[2]，是驱动许多物理、化学和生物过程的主要能量来源[3]，也是气候形成[4]和演变过程中重要的外参数[5]。
同时太阳辐射对人类活动、太阳能的利用[6]等都有巨大的影响[7]，也是许多物理生物模型如森林火险评估、水文、作物生长等模型[4]必需的变量。
目前，我国有超过2000个台站的气象数据记录，但仅有约100个辐射观测和记录台站[8]，辐射观测站点稀缺，且时间和空间分辨率都不足以支撑实际生产和科学研究的需要[9]。
我国散射照度的计算及其地区分布
我国散射照度的计算及其地区分布
北京地区某附建式人防旅馆，从入口门厅到地下室过道入口处需行走15s，计算地下室过道入口处及楼梯拐弯处所需的照度。
计算步骤：
a由附录B可查出北京地区室外散射照度为11000Lx，设室内外
地面均为水泥材料，又按室内外亮度变化可为15∶1，所以按照度计算，室内门厅照度为11000/15=733Lx
b由下式计算出室内入口处的亮度
c从亮度—时间曲线可知，从亮度35cd/㎡经15a后的适应亮度
约1.3cd/㎡。
此即地下室过道入口处的亮度。
d由公式计算出地下室走道所需的照度值
e行人到楼梯拐弯处约需7.5s，由亮度—时间曲线上查出此处的亮度约为5cd/㎡，则地面照度为：
说明：考虑亮度时应考虑人们主视线
方向的亮度，对于附建式建筑如旅馆、医院，人们需经楼梯进入地下室，此时人们视线的主要方向是楼梯台阶面及地下室入口处地面，而对于单建式建筑如地下商场，人们进门后主要视线是室内空间，所以对计算的亮度宜具体分析。
估算不同地区月平均太阳散射辐射量数据的研究
WANG Hua - jun ,LI Shu - lan ,WANG Fang ( Energy Research Institute of Henan Academy of Science ,Zhengzhou 450008 ,China)
Abstract :Using polynomial model and interval model respectively ,the measured data ,which included monthly average solar diffuse radiation ( Id ) ,monthly average solar total radiation ( I) and clearness index ( Kt ) during the year of 1990 - 2000 ,was regressed and analyzed. Results showed that the relationship between IdΠI and Kt can be used to estimate monthly average solar diffuse radiation in several areas in China. The value of Kt usually is 0. 3 - 0. 8 for the cities within the latitude range of 30°- 40°,while the value of Kt can reach 0. 8 - 1. 0 for the cities in higher or lower lati2 tude. The IdΠI - Kt curve can provide the information on air quality of a city to some extent . Generally ,under the same other conditions ,the more good air quality of a city is ,the more obvious the linearity of regression curve is. Key words :solar energy ;monthly average solar diffuse radiation ;clearness index ;data estimation
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WANG Hua - jun ,LI Shu - lan ,WANG Fang ( Energy Research Institute of Henan Academy of Science ,Zhengzhou 450008 ,China)
Abstract :Using polynomial model and interval model respectively ,the measured data ,which included monthly average solar diffuse radiation ( Id ) ,monthly average solar total radiation ( I) and clearness index ( Kt ) during the year of 1990 - 2000 ,was regressed and analyzed. Results showed that the relationship between IdΠI and Kt can be used to estimate monthly average solar diffuse radiation in several areas in China. The value of Kt usually is 0. 3 - 0. 8 for the cities within the latitude range of 30°- 40°,while the value of Kt can reach 0. 8 - 1. 0 for the cities in higher or lower lati2 tude. The IdΠI - Kt curve can provide the information on air quality of a city to some extent . Generally ,under the same other conditions ,the more good air quality of a city is ,the more obvious the linearity of regression curve is. Key words :solar energy ;monthly average solar diffuse radiation ;clearness index ;data estimation
均太阳总辐射量 I 对月平均太阳散射辐射量 Id 进行一定程度上 的估测 。需要指出的是 ,由于模型的限制 ,估计数据的误差有时会
比较大 ;而且分析还表明 ,一味地提高回归方程的阶数 (如 5 阶以
上) 并不能有效地改善方程的拟合程度 。因此 ,对于比较特殊或
严格的工程设计应用中 ,还应考虑其它一些模型 ,以提高数据估
第200242年卷5,总月第,第1235
期 期
《节 能 技 术 》 ENERGY CONSERVATION TECHNOLOGY
Vol . 22 ,Sum. No. 125 May12004 ,No. 3
估算不同地区月平均太阳散射辐射量数据的研究
王华军 ,李淑兰 ,王 方 (河南省科学院能源研究所 ,河南 郑州 450008)
收稿日期 2004 - 02 - 27 修订稿日期 2004 - 03 - 23 基金项目 :国家“十五”攻关项目子专题“太阳能供热制冷成套技术
开发与示范”(2002BA4058) 作者简介 :王华军 (1975～) ,男 ,汉族 ,河南新安人 ,河南省能源研究
所助理研究员 ,硕士学位 ,主要从事新能源与计算机技术 研究 。
图 1 我国辐射观测站数据缺失情况
图 2 不同纬度下的晴天月平均太阳总辐射量
2 模型及结果分析
Angstrom 较早地就提出了计算月平均太阳总辐射量的经典 半经验公式 ,后来 Page[3、4] 、Beckman 和 Duffie[4] 等人又进行了修 正 ,并被许多国家采用 。但是问题在于 ,就我国而言 ,总辐射数据 采集程度比较完整 ;而且随着气象观测手段与设备的不断进步 , 这种基于寻找方程系数 (a 和 b) 的半经验方法远不如直接测量数 据准确快捷 。
IdΠI = m1 + m2 Kt + m3 K2t + m4 K3t c1 ≤ Kt ≤ c2
(2) 和
a1 + b1 Kt 0 ≤ Kt ≤ c1
IdΠI = a2 + b2 Kt c1 ≤ Kt ≤ c2
(3)
a3 + b3 Kt c2 ≤ Kt ≤1. 0
·4 ·
其中 , Kt 为晴朗指数 (Clearness Index) ,定义为平均总太阳辐射与 晴天条件下月平均太阳总辐射量之比 ( IΠIo) ,我国不同纬度下的 晴天月平均太阳总辐射量曲线见图 2 所示 : ai , bi 和 mi ( i = 1 ,2 , 3 ,4) 分别为方程系数 ; c1 和 c2 为区间端点 。在多项式模型中 ,Liu 和 Jordan 给出的 c1 和 c2 数值分别为 :0. 3 和 0. 7 ;在区间模型中 , IdΠI 与晴朗指数 Kt 之间的关系分为三个区间 ,且各个区间内的 函数变化均为线性 。
(例如太阳房) 设计而言 ,从 (1) 式去获取月平均太阳散射辐射量
将会十分困难 。因为分析复杂地理分布情况下的物体表面对太
阳辐射的反射率并非易事 ;此外 ,云层与云量指数的准确数据需 要通过气象卫星采集获取 ,分析起来需要运用大量分维几何方 面的复杂模型及数值运算 ,不利于工程实际应用 。
因此 ,本文采用了 Liu 和 Jordon 提出的多项式模型[5] 以及 Catsoulis 提出的区间函数模型[6] 进行比较分析 , 二模型分别如 下:
义。 文献[2 ] 中设计了“太阳能气象资料数据库查询系统”软件 ,
可以对不同城市 、不同年月日的平均温度 、平均风速以及太阳辐 射量等基本气象参数的变化情况进行分析与查询 。但在软件应 用过程中发现 ,我国气象数据的残缺现象比较严重 。以太阳辐射 为例 ,1993 年以前 ,我国辐射数据观测分甲 、乙两种观测站 ,甲种 站有要素项 3 项 (总辐射 、散射辐射和直接辐射) ,乙种站有要素 项 1 项 (总辐射) 。从 1993 年起 ,我国气象辐射观测站由原来的甲 、 乙两种观测站调整为一 、二 、三级观测站 , 一级站有要素项 5 项 (总辐射 、净辐射 、散射辐射 、直接辐射和反射辐射) ,二级站有要 素项 2 项 (总辐射和净辐射) ,三级站有要素项 1 项 (总辐射) 。在此 期间 ,由于受到旧站撤消 、新站建立以及辐射测试仪器设备新旧 更新等诸多因素的影响 ,许多观测站的数据出现了不同程度的 残缺现象 。图 1 统计了自 1960 至 2000 年期间 ,我国 122 个辐射观测
图 9 和表 1 。
从图 3 ～ 图 9 中可以看出 ,我国 30°～ 40°纬度范围内城市的
Kt 基本上都在 0. 3 ～ 0. 8 区间范围之内 ,这与Liu 和Jordan 的结果 是基本吻合的 ;所不同的是 ,我国较高或较低纬度范围内城市 (如
哈尔滨和昆明) 的 Kt 可以达到 0. 8 ～ 1. 0 。 我们引入一个决定系数 R2 ,来衡量回归方程与相应的实际
测量数据之间的拟合程度 。R2 的数学定义如下 :
∑ ∑ ∑ R2 = 1 - [
( Yi - Yi ) 2 ]Π[ (
( Y2i ) -
Yi ) 2 n ] (4)
当 R2 等于 1. 0 或接近于 1. 0 时 ,所回归方程具有最高的可靠性 ;
R2 越小 ,说明方程的可靠性越差 。本文计算了上述两种模型回归
我国目前 推 荐 水 平 面 月 平 均 太 阳 散 射 辐 射 量 的 计 算 公 式
为:
IdΠI = K( a + bCh + cC1 )
(1)
其中 , K 是自然表面对太阳辐射的反射率的非线性函数 ; Ch
和 C1 分别为计算月的高 、低云量 ; a 、b 和 c 是回归系数 ,随海拔高
度和年平均绝对湿度变化而变化 。实际上 ,对于太阳能应用系统
计的精度 。
此外还可以看出 ,在表 1 中的六个城市中 ,昆明市的 R2 数值
最大 (0. 817) ,而郑州市的 R2 数值最小 (0. 186) ,其它城市均在伯
仲之间 ,这可以从 Kt 的物理意义上分析其主要原因 。影响 Kt 的 因素有很多 ,主要包括所在区域的地理位置 、纬度 、大气湿度 、云
1 前言
自从太阳能与建筑一体化理念提出以来 , 太阳能系统在建 筑上得到了迅猛地推广 ,同时也对系统预测性能与结构优化设 计提出了更高的要求[1] 。就设计太阳能光热和光电应用系统而 言 ,了解当地太阳能辐射 (包括总太阳辐射 ,散射辐射 ,直接辐射 以及反射辐射) 的大小以及分布规律等信息 ,具有很强的工程意
摘 要 :采用多项式模型与区间模型 ,对我国不同纬度城市 1990 - 2000 年期间的月平均太阳散射辐 射量 ( Id ) ,月平均太阳总辐射量 ( I) ,以及晴朗指数 ( Kt ) 之间的关系进行了回归分析 。研究结果表明 ,在太 阳能与建筑结合工程设计中 ,利用 IdΠI 与 Kt 的函数关系 ,可以对我国不同地区月平均太阳散射辐射量数 据进行初步的估算 ;我国 30°- 40°纬度范围内城市的 Kt 在 0. 3 ～ 0. 8 之间 ,对于较高或较低纬度范围内部 分城市的 Kt 可以达到 0. 8 - 1. 0 ; IdΠI - Kt 系曲线可以在一定程度上反映城市的空气质量情况的优劣 ,通 常在其它因素相同的条件下 ,城市空气质量越好 ,同归曲线越趋近于线性 。
量以及空气中悬浮物颗粒等因素 。而对于城市的空气质量而言 ,
由于大气中污染物 (如粉尘 、污染气体以及其它固体悬浮物等)
的存在 ,必然会对太阳散射辐射量的大小造成不同程度的影响 。