南方湿润地区太阳总辐射估算模型筛选

为筛选适于模拟中国南方湿润地区太阳总辐射的经验模型,将中国南方地区划分为华东、华中、华南和西南4个区域,选用36个辐射站点逐日数据(1994—2016年),采用最小二乘算法优化3种基于温度模型(T₁,T₂和T₃模型)、3种基于日照时数模型(N₁,N₂和N₃模型)和2种混合模型(M₁和M₂模型)的经验参数,并在日、月和年尺度上评价各模型在4个分区的精度.结果表明:在日、月和年尺度上,日照时数模型精度最高,其次为混合模型,温度模型精度最低,日尺度R²分别为0.847~0.898,0.654~0.904和0.435~0.687,月尺度R²分别为0.529~0.857,0.368~0.858和0.334~0.766,年尺度RE为-1.78%~21.86%,-32.88%~24.14%和-37.54%~72.36%;日照时数模型中,N₂和N₃模型精度最高;混合模型中,M₂模型精度最高.因此,N₂和N₃模型在南方湿润地区模拟效果最好,该研究可为气象资料有限条件下精确计算南方地区太阳总辐射提供理论依据.     

中国北方太阳总辐射模型优化及适用性评价

太阳总辐射(R_s)模型是估算地表能源最简单的方法，对区域ET₀管理、水资源及太阳能利用具有重要意义。选取中国北方47个代表性气象站点(1994-2016年)逐日数据，采用鱼群算法优化温度模型(T1、T2和T3)、日照时数模型(N1、N2和N3)和混合模型(M1)，在日和月尺度评价太阳总辐射模拟精度。结果表明：在日尺度上，基于日照时数的模型(N1-N3)精度最高，其次为基于温度的模型(T1-T3)，混合模型相对较差(M1),R²分别为0.90～0.93、0.64～0.78和0.80～0.90,MAE分别为1.47～1.95、2.51～4.33和4.88～6.28 MJ/(m²·d)；在月尺度上，基于日照时数的模型(N1-N3)精度最高，其次为混合模型(M1)和基于温度的模型(T1-T3),R2分别为0.94～0.97、0.92～0.95和0.86～0.95,MAE分别为25.45～44.29、36.21～102.73和101.25～144.56 MJ/(m²·d)。因此，推荐基于...