基于温度数据的太阳辐射空间模拟

摘要

太阳辐射是地球生命发生发展的决定因素之一，是大气运动唯一的能量来源。太阳辐射数据也是农业、林业、资源环境、生态等研究的重要基础数据。由于中国太阳辐射观测站点较少，因此需要利用已有的常规气象监测数据来模拟计算太阳辐射。现有的太阳辐射估算研究多集中于利用日照和云量参数来估算，相比日照和云量，温度参数更易获取。本文将研究利用温度数据来估算空间化太阳辐射，为作物模拟、土壤水分蒸发蒸腾等模型提供基础数据，并为农业气候区划、区域气候变化及环境管理服务。归纳起来，主要研究成果如下：
　　 (1)气象要素特征分析
　　 川黔地区(以成都、贵阳、重庆、遵义、南充为代表的5个站点)1971～2000年常年平均总辐射量在3200～3500 MJ·m-2·a-1范围内，是中国境内的低值区域。30年来年总辐射的变化总体呈下降趋势，同全国趋势一样，在80年代出现最低值，90年代末略有上升。五个站点之间比较得出，年太阳总辐射水平从高到低依次是：贵阳、南充、成都、遵义和重庆。各站点平均温度处于逐年上升趋势，且从1990年开始气温上升趋势加快，30年来平均升高了0.43℃。
　　 太阳总辐射与温度数据的相关分析表明，月均总辐射与月平均气温、最高气温、最低气温均达到显著性相关；其中月太阳总辐射与月最高气温的相关性最高，平均相关系数达到0.88；月太阳总辐射和月最低温度相关系数较之其他两项要低，但也达到0.784。气温日较差与总辐射的相关分析表明，气温日变化幅度越大(小)反映了地面对太阳总辐射接收的越多(少)。
　　 (2)基于温度的太阳辐射模型建立
　　 选取4个基于月最高(低)温、日较差等温度数据的月均太阳总辐射估算模型，通过分析得到最终适合的模型在各站点平均拟合决定系数R2为0.91，均方根误差RMSE为1.484 MJ·m-2·d-1，为4个模型中最佳结果，同时也得到模型的几个系数的区域估算公式。
　　 (3)区域温度数据空间化研究
　　 使用三种不同空间插值方法(普通克里格、协同克里格、回归克里格)对重庆范围内月最高、最低气温空间分布做出预测，结果表明：三种方法均能反应温度数据大致趋势上的空间分布，但在地形起伏变化较大的山区范围回归克里格较其他两种方法更能体现温度随高度的变化，插值结果更加精细，1、4、7、10各个月份的插值结果都是如此。因此，预测结果精度从高到低依次是：回归克里格，协同克里格，普通克里格。
　　 (4)太阳辐射空间分布
　　 通过以重庆市为例，利用选定的太阳辐射模型进行估算，得到重庆市2000年各月空间化的重庆市太阳总辐射。结果显示：整体上太阳总辐射的分布受天文辐射的影响比较明显。在重庆东南部和东北部的山区范围内太阳总辐射显示出受海拔影响作用明显。拟合结果可对研究区范围内缺少太阳辐射资料的地区提供参考依据，同时本文研究的基于温度的太阳辐射模型也为总辐射估算方法提出一种新思路和做出探讨。