基于?ngstr?m-Prescott公式的中国太阳辐射与日照时间的关系研究

【目的】揭示中国不同地区太阳辐射与日照时间的定量关系,为缺资料地区太阳辐射的准确估算提供科学依据。【方法】基于114个地面辐射观测站和常规气象观测站1958—2016年的实测数据,在时间和空间上分别评价?ngstr?m-Prescott(?-P)公式的适用性,运用ArcGIS地统计分析工具探索?-P公式系数a、b的空间分布规律,采用空间分析工具获取了各省级行政区的系数a、b。【结果】?-P公式在时间上具有可靠的预测性能,各站点计算值与观测值的标准化均方根误差(NRMSE)和标准化平均绝对误差(NMAE)的均值分别为0.103和0.079;在空间上有良好的扩展性,各站点NRMSE和NMAE的均值分别为0.103和0.078;从全国范围来看,系数a介于0.117～0.345之间,其变化规律为由东南沿海向西北内陆逐渐增大;系数b介于0.345～0.703之间,变化规律与系数a相反。利用各省级行政区系数a、b计算的各站点月平均日太阳辐射量与实测值进行对比,NRMSE和NMAE均值分别为0.105和0.081。【结论】?-P公式能够比较准确地描述中国不同地区月平均日太阳辐射量与月平均日照时间的定量关系,可通过空间插值的方法获取缺资料地区的公式系数,采用各省级行政区系数a、b估算的月平均日太阳辐射量具有较高精度。     

(A)ngstr(o)m-Prescott系数选取对参考作物蒸散量的影响-以黄河中游站点为例

利用黄河中游三个站点近50a的气象资料,研究了(A)ngstr(o)m-Prescott系数不同取值对参考作物蒸散量的影响.结果显示,当ngstrm-Prescott系数as和bs分别相差56%和93%时,引起的ET0差异月值在0.6%～26.2%,年值在173.1～197.4mm(18.2%～21.9%).ngstrm-Prescott系数不同取值对ET0的影响程度随地点而变化,即随海拔和日照时数的增加,对ET0的影响程度相应增大.因此在高海拔和高辐射地区,应对ngstrm-Prescott系数进行校正.尽管FAO56 PM推荐的(A)ngstr(o)m-Prescott系数在世界各地广泛应用,但依据本文结果尚不能确定其在中国能否直接使用.随着辐射数据的不断积累,有必要对这些系数进一步研究、验证和校正.     

西藏农业区?ngstr?m-Prescott公式参数选取研究

针对西藏地区地域广阔、辐射站点少且分布不均匀等特征,为获得适用于西藏主要农业区的太阳总辐射计算模型参数,基于拉萨、狮泉河、那曲、昌都站1961—2004年的逐日太阳总辐射及日照时数数据,采用最小二乘法对?ngstr?m-Prescott(AP)中的参数进行率定,利用2005—2016年的逐日观测数据对率定结果进行验证,并根据不同农业区划,由已知站点的参数值推求无辐射数据典型站点的经验参数,进而选取不同农业区划的经验参数。结果表明,FAO推荐的参数值并不完全适用于西藏地区,4个站点2个参数率定值的变化范围分别为0.18～0.26以及0.55～0.64。经验参数受纬度影响最大,其次是经度、海拔。拉萨站和昌都站计算值与实测值的吻合较好。5个不同农业区2个参数值变化范围分别为0.18～0.25及0.55～0.64。FAO推荐值在高原温带半湿润区以及高原温带半干旱区适用性较好。该研究成果可为无辐射实测地区的太阳辐射值和作物腾发量的计算提供依据。     

云南省Ångström-prescott辐射模型的参数化研究

现行的太阳辐射通常采用常规数据进行估算。其中,基于日照的ngstrm-prescott公式的估算精度最高、应用最广。但模型应用的关键是如何获得适宜的模型参数。该文采用FAO和Liu等推荐的6种参数化方法,在云南省3个站点应用ngstrm-prescott公式计算太阳辐射值,并与实测值进行比较。结果表明,Liu等的2种方法太阳辐射值的估算效果最好,精度与校正参数相当。二者在昆明和丽江的平均偏差(MBE)、均方根误差(RMSE)及相对均方根误差(PRMSE)分别在-0.28～0.50、2.09～2.39MJ/(m2·d)及12.4%～15.8%之间。相比之下,FAO推荐值在这两地点预测的MBE、RMSE及PRMSE分别为-0.43～0.84、2.61～5.37MJ/(m2·d)及17.2%～31.7%,估算精度远低于前两种参数化方法。鉴于目前国内直接使用FAO推荐值的做法还相当普遍,该文结果有助于加深人们对ngstrm-prescott模型参数选择的重要性的认识,进而实际应用中更多地使用校正值或估算值。