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中国地面太阳辐射长期变化特征及短期预报方法研究

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第一章 绪论

1.1. 选题依据和意义

1.2. 太阳辐射传输的物理机制

1.2.1. 大气透明度对辐射的削弱作用

1.2.2. 城市空气污染对大气透明度的影响

1.2.3. 气溶胶对地面太阳总辐射的影响

1.3. 地面太阳辐射时空分布规律

1.3.1. 地面太阳直接辐射分布规律

1.3.2. 地面太阳散射辐射分布规律

1.3.3. 地面太阳总辐射分布规律

1.4. 太阳能利用主要方式及其机理和途径

1.4.1. 太阳能热水器

1.4.2. 太阳房

1.4.3. 光伏发电

1.5. 相关领域的研究进展

1.5.1. 太阳辐射长期变化趋势研究进展

1.5.2. 太阳能应用及相关产业的发展现状

1.5.3. 太阳能预报系统的研究概况

1.6. 主要研究内容

参考文献

第二章 研究方法

2.1. 气候倾向估计

2.2. 累积距平

2.3. 相关关系

2.4. 小波分析

2.5. 趋势突变检验方法

2.6.WRF模式

参考文献

第三章 近50年中国地面太阳总辐射长期变化趋势

3.1. 数据来源及处理

3.1.1. 数据来源

3.1.2. 气候倾向相对变率

3.2. 结果分析

3.2.1. 总体变化趋势

3.2.2. 季节差异

3.2.3. 区域差异

3.3. 地面年太阳总辐射变化趋势与相关要素的关系

3.4. 本章小结

参考文献

第四章 中国近50年地面太阳直接辐射和散射辐射变化趋势特征

4.1. 资料来源及分类标准

4.1.1. 资料来源

4.1.2. 归一化气候趋势倾向系数及其分类标准

4.2. 结果分析

4.2.1. 全国地面太阳直接辐射和散射辐射时空分布特征

4.2.2. 全国地面太阳直接辐射和散射辐射的年代际变化

4.2.3. 基于小波分析的地面年太阳直接辐射和散射辐射周期变化

4.2.4. 突变检验

4.2.5. 地面年太阳直接辐射和散射辐射的重建及其趋势特征分析

4.2.6. 近50年地面年太阳直接辐射和散射辐射实际观测值与估算值变化比较分析

4.3. 本章小结

参考文献

第五章 中国城市化对太阳辐射的影响初探

5.1. 资料和方法

5.1.1. 资料来源

5.1.2. 地面太阳辐射各分量的比值计算

5.1.3. 归一化气候趋势倾向系数计算

5.2. 不同城市规模与辐射线性倾向系数的相关关系

5.2.1. 地面年太阳总辐射变化的线性倾向系数与城市规模的关系

5.2.2. 太阳辐射各分量之间的比值与城市规模的相关关系

5.3. 城市人口的发展与辐射变化的相关分析

5.3.1. 相关关系和变化趋势线性倾向估计

5.3.2. 相关关系及拟合公式的构建

5.4. 本章小结

参考文献

第六章 太阳能预报方法及其应用和问题

6.1. 太阳能预报的机理和内容

6.1.1. 太阳能预报的基本思路和框架

6.1.2. 太阳能预报的机理

6.2. 太阳能预报的基本方法

6.2.1. 太阳辐射预报

6.2.2. 光伏发电量预报方法

6.3. 太阳能预报的应用系统

6.4. 本章小结

参考文献

第七章 基于WRF模式的太阳辐射短期逐时预报试验

7.1. 试验场地概况

7.2. 数据处理

7.2.1. 试验场地的观测数据

7.2.2. 数值模式参数设置

7.2.3. 数据处理

7.2.4. 预报值与实测值对比的统计参数

7.3. 结果分析

7.3.1. 吐鲁番太阳总辐射变化特征分析

7.3.2. 基于WRF模式的太阳总辐射各季短期逐时预报试验结果分析

7.4. 本章小结

参考文献

第八章 结论与讨论

8.1. 主要研究结论

8.2. 特色与创新

8.3. 问题和讨论

个人简历

致谢

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摘要

太阳辐射是自然环境中各种物理过程的主要能量来源,是驱动天气、气候形成和演变的基本动力,是地面生态系统的能量主要来源。太阳辐射在经过大气层时,由于受到云、水汽、大气中的CO2和臭氧等气体以及气溶胶粒子等的吸收、反射和散射作用,使到达地面的太阳辐射减弱。我国的太阳能资源十分丰富,各地太阳总辐射年曝辐量为3350~8370MJ/m2,大部分地区的太阳能资源优于欧洲和日本等太阳能利用发达国家,太阳能资源具有很大的开发潜力。本论文主要根据利用具有长年代(1961~2009年)的地面太阳总辐射、直接辐射和散射辐射以及有关气象要素的观测资料,采用线性倾向估计、小波分析和Mann-Kendall统计检验等方法,分析了中国地面太阳辐射长期变化特征,以及基于WRF模式的短期预报方法试验研究。研究结果表明:
   (1)中国近50年地面太阳总辐射长期变化趋势:在58个总辐射实际观测站中,通过α=0.05显著性检验的有34个站,其年太阳总辐射总体呈下降趋势,但随区域有所差异。其年代际距平变化趋势为:上世纪60年代和70年代以上升为主,但在70年代逐渐转为下降,80年代以后以下降明显为主,90年代以后个别站点略有上升。其累积距平的变化趋势有四类:一是先上升后下降型;二是先上升后下降,然后又略上升型;三是先上升后下降,然后又上升型;四是变化不明显型。其年内变化,以冬季下降最为明显,春、夏、秋季为下降略明显。年太阳总辐射的年际周期为6~9年,年代际周期为10~13年、29~33年,突变时段大多发生在70年代。导致以上变化的因为很复杂,从有关要素与太阳总辐射的统计关系看,以年日照百分率、年平均风速、扬沙日数和年平均低云量的关系较大,还有人类活动引起的气候变化导致的影响,这些要素显著性的站点分布,具有一定的区域性和局地性。其中,年日照百分率和年平均风速与年太阳总辐射呈正相关,具有普遍意义。
   (2)中国近50年地面太阳直接辐射和散射辐射变化趋势特征:①采用归一化气候倾向系数方法,有更好的比较性,能较好地揭示辐射气候趋势的时空分布特征;②全国地面年太阳直接辐射和散射辐射的观测站点中,大部分站点呈下降趋势,但地区、年代际和季节有升降的差异。各站点的地面太阳直接辐射变化趋势只有变化不明显和下降明显两类,地面年太阳散射辐射变化趋势为下降明显和变化不明显;③基于观测站点地理分布的特点,按气候带划分和站点占有的百分比进行分类统计分析,更能阐明辐射长期变化具有一定的地带性和局地差异性;④近50年全国14个站地面年太阳直接辐射的年代际周期为15~18年和33~34年。地面年太阳散射辐射的年际周期为8~10年,年代际周期为30~36年。站点的突变时间不完全一致,直接辐射的突变主要发生在60年代中期和70年代中期,散射辐射主要发生在80年代末到90年代初;⑤1961~2009年全国12个省级大城市地面年太阳直接辐射在80年代以前,大部分站点为明显上升,从80年代起至今以明显下降为主,但有波动。而地面年太阳散射辐射在2000年以前以下降明显为主,2000年以后以上升明显为主。⑥大部分省级大城市站点的直接辐射和散射辐射长期变化的下降趋势较其他城市更明显,这可能与城市化发展快慢引起的环境要素变化有关。⑦采用年太阳总辐射和年平均总云量、低云量实际观测资料,建立估算地面年太阳直接辐射和散射辐射的多元回归重建方程,具有较好的效果,可为增补该要素资料序列提供一种有效的方法
   (3)中国城市化对太阳辐射的影响:采用我国13个主要城市站点多年太阳辐射观测资料以及相关气象要素、城市人口等作为基本资料,采用气候倾向估计及有关要素的相关统计分析表明:①城市人口与总辐射的倾向系数呈显著性相关,随着城市由大到小,总辐射下降的倾向系数由大到小;②长年代的人口数据与地面年太阳辐射之间有一定的关系,两者之间的变化波动关系可用多项式模拟曲线表达,且绝大部分城市通过α=0.05显著性检验;③随着城市人口的增加与太阳辐射变化具有一定的相关关系,通过α=0.05显著性检验站点的地面太阳辐射增(减)趋势因城市环境条件不同而异。呈增加趋势的有拉萨、广州等,呈减少趋势的有格尔木、北京等。地面年太阳直接辐射呈减少趋势的有郑州、乌鲁木齐等,呈增加趋势的有拉萨、兰州等。地面年太阳散射辐射呈减少趋势的有格尔木、兰州等,呈增加趋势的有郑州、上海等。散直比呈减少趋势的有格尔木和兰州,呈增加趋势的有郑州、成都等。直射比呈减少趋势的有郑州、沈阳等,呈增加趋势的有格尔木、拉萨和兰州。散射比呈减少趋势的有格尔木和兰州,呈增加趋势的有郑州、沈阳等。
   (4)太阳能预报方法及其应用和问题:在参考了国内外大量有关太阳能预报文献的基础上,对太阳能预报方法的原理、机理以及具体的预报方法和应用进行了归纳评述。太阳能预报包括预测太阳辐射量和光伏发电功率,这对光伏发电系统并网运行有重要意义,是当前太阳能开发利用的一个关键问题。太阳辐射的预报方法主要有传统统计、神经网络、卫星遥感和数值模拟等方法。文中基于光伏发电应用的需求,分析了不同预报方法的优点和不足,并探讨了若干有待进一步改善的问题,展望了国内太阳能预报技术方法的发展和应用前景。根据目前实际应用于太阳能预报方法的个例看,主要是卫星资料、模式预报结果结合气象观测统计和外推方法,以及神经网络预测,而数值天气模式仍是当前预报的热点和难点。因此,今后太阳能预报技术的研究重点和方向主要是综合利用天气预报数据、卫星遥感数据以及地面云量观测信息,形成多层次、多信息融合的综合预报系统,可取得更好的太阳能预报效果。
   (5)基于WRF模式的短期逐时地面太阳总辐射预报试验:以新疆吐鲁番气象站为试点,预报试验期为2010年4月、7月、10月和2011年1月,每天对未来60小时进行逐时预报,并将预报结果分为24小时和48小时两段进行统计分析。试验结果表明:除1月份预报值系统偏大外,其他三个月预报结果与实际观测值趋势基本一致,并能刻画出天气转型时总辐射的波动变化。以4月份为例,两个时段的白天逐时总辐射预报值与观测值相关关系较好,均通过α=0.01的显著性检验。白天逐时总辐射预报值的相对误差与总辐射预报值的相关关系也较好,通过α=0.01的显著性检验。从预报值与实测值的平均相对误差看,有三分之二天数的日平均相对误差低于25%。从白天预报相对误差的逐时平均来看,中午时段相对误差最小,小于5%,9:00~14:00之间的相对误差低于20%,但早晚相对误差较大可达50%以上。

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