我国太阳总辐射气候学计算方法的讨论及辐射资料的均一性检验

我国太阳总辐射气候学计算方法的讨论及辐射资料的均一性检验

鞠晓慧[1]2004年在《我国太阳总辐射气候学计算方法的讨论及辐射资料的均一性检验》文中研究表明本文采用我国70个建站时间在30年以上的日射站资料以及对应的日照资料,首先讨论了单站总辐射与日照相关系数的时空变化特征。太阳总辐射与日照百分率的相关大多数是统计显着的,所以日照资料可以作为计算总辐射的依据。根据这种线性相关,倚日照资料建立了一元回归方程,分析了a、b系数的时空变化特征,a、b系数不仅具有空间变化,在许多地区也具有明显的年变化。进一步地,本文较详细地讨论了用日照资料并空间内插a、b系数来计算总辐射的两种误差大小,结果表明这两种误差在可接受的范围内。 在通过对总辐射和日照百分率的正态分布检验以及相关性检验的前提下,以日照百分率资料为参考,采用potter法对70个辐射站进行总辐射资料的均一性检验。检验的结果是,有间断点的台站占到总数的58.6%;无间断点的台站占总数的34.3%。出现间断点的年份以70年代最多,其次是90年代。90年代初全国辐射仪器的换型对辐射资料没有普遍的、明显的影响。 采用回归订正法对存在间断点的资料序列进行了均一性订正,最后得到了绝大多数台站12个月连续的、均一的总辐射月总量资料。订正后,辐射与日照的年平均相关系数都是普遍增大的,平均增大近5个百分点;残差序列图和T值序列图也很明显地发生了变化,残差序列不再有明显的跳跃,而T值序列不再有明显的峰凸起。订正前后a、b系数的空间分布变化不明显,说明用订正前的总辐射资料,得到的a、b系数的空间变化规律是可靠的,总辐射资料的不均一对a、b系数的空间分布特征影响不大。 本文最后构建了几个日射台站年代长度在50-100年的年总辐射资料时间序列,对我国总辐射气候的长期变化做了初步的研究。通过总辐射年值的10年滑动平均曲线和累积距平曲线可以得到我国太阳总辐射气候长期变化的趋势特征是:50年代以前,我国的总辐射比较平稳,没有大的变化;在50年代前后,总辐射开始呈现增长的趋势;在整个的70年代,总辐射达到最高;70年代末80年代初的时候,总辐射又开始了下降的趋势。

辛渝, 赵逸舟, 毛炜峄, 李元鹏, 王晓梅[2]2011年在《新疆太阳总辐射资料的均一性检验与气候学估算式的再探讨》文中进行了进一步梳理参照新疆105个气象台站"元数据",在对12个辐射站逐月日照百分率与月总辐射资料序列进行质量控制检验的基础上,对无效值与缺测值进行了插补订正,继而以Potter非均一性客观检验方法对资料序列进行了非均一性检测,同时以SNTH方法对产生间断的序列进行了相应的非均一化订正。在均一化的月总辐射与月日照百分率资料序列基础上,探讨了利用辐射气候学估算总辐射的最佳方案及其系数的空间差异与年变化特征。结果表明:(1)月日照百分率序列仅乌鲁木齐与伊宁站有间断现象,而月辐射资料序列间断的有乌鲁木齐、伊宁、阿勒泰、哈密、和田站,且并非都与日照百分率序列同步间断。其中,和田、阿勒泰站月辐射资料序列非均一化现象最严重;(2)月辐射序列的间断大多出现在冬半年,这可能与冬季空中气溶胶含量的突然增加有关;(3)在利用辐射气候学估算式Q=Q0(a+bS)对新疆总辐射进行估算时,采用"单站单月式"效果最佳,单站平均绝对误差为3%~8%,系数a、b具有明显的空间分布特征与季节变化特征。除伊宁站外,两者还具有显着且稳定的互补关系;(4)新疆的年总辐射分布特征为自东向西、自南向北依次递减,天山山区为低值中心。秋季纬向特征最明显,冬季次之,春季转为经向,夏季多呈"涡状",且南北疆两大盆地辐射差异小。

辛渝, 赵逸舟, 毛炜峄, 李元鹏, 王晓梅[3]2010年在《新疆太阳总辐射资料的均一性检验与气候学估算式的再探讨》文中研究表明根据新疆105个气象台站的"元数据",在对12个辐射站的逐月日照百分率与月总辐射资料序列进行质量控制检验的基础上,对无效值与缺测值进行了插补订正,继而以POTTER非均一性客观检验手段对资料序列进行了非均一性检测,同时以SNTH手段对产生间断的序列进行了相应的非均一化订正。在均一化的月总辐射与月日照百分率资料序列基础上,探讨了利用辐射气候学估算总辐射的最佳方案及其系数的空间差异与年变化特征。结论如下:1)月日照百分率序列仅乌鲁木齐与伊宁站有间断现象,而月辐射资料序列间断的有乌鲁木齐、伊宁、阿勒泰、哈密、和田站,且并非均与日照百分率序列同步间断。其中,和田、阿勒泰月辐射资料序列非均一化现象最严重。2)月辐射序列的间断大多出现在冬半年,可能主要与冬季空中气溶胶含量的突然增加有关;3)在利用辐射气候学估算式0Q=Q(a+bS)对新疆总辐射进行估算时,采用"单站单月式"效果最佳,单站平均绝对误差为3-8%。式中,系数a、b具有明显的空间分布特征与季节变化特征。除伊宁外,两者还具有显着且稳定的互补关系;4)新疆的年总辐射分布特征为自东向西、自南向北依次递减,天山山区为低值中心。秋季纬向特征最明显,冬季次之,春季转为经向,夏季多呈"涡状"且南北疆两大盆地辐射差异小。

王卫东[4]2014年在《基于神经网络的西北地区太阳辐射模拟及时空特征分析》文中认为太阳辐射作为天气、气候形成和演变的基本动力,它从根本上决定着地球大气的能量平衡过程。太阳辐射数据可以用于模拟地表动力和热力过程,是生态、水文、作物、太阳辐射传输、全球环流等模型的重要输入参数,定量模拟太阳辐射对了解和认识干旱半干旱地区气候变化至关重要。西北地区辐射台站稀少且分布不均,因此仅利用稀少的辐射站点资料进行内插或外推获得的辐射数据具有很大不确定性,内插或者外推在较大范围得到的值太平滑,无法刻画空间非均一性,而BP(Back propagation)神经网络模型对太阳辐射具有很好的预测性,但以往的研究都是基于单个站点模拟太阳辐射,且BP神经网络模型存在收敛速度慢、学习时间长等问题,为了克服BP算法存在的这些缺点,本文采用LM(Levenberg-Marquardt)算法优化后的BP神经网络,即LM-BP神经网络模型,利用西北地区159个气象站点的气象数据,模拟了1990—2012年的太阳总辐射月总量,结合25个辐射观测站的实测数据,通过空间插值得到了该区太阳总辐射的空间分布,并分析了其时空分布及变化特征。本文的研究结果可为西北地区太阳辐射的研究及各类模型提供重要的理论参考和数据支持,同时也为无辐射观测地区太阳辐射的计算提供一种可靠的方法。具体内容分为以下几个部分:(1)神经网络模型能够较好地处理回归模型不能解决的非线性问题,但输入变量信息的冗余使得神经网络的求解变得不稳定且收敛速度较慢。通过定量分析各个输入变量对输出变量的影响程度,对所选的输入变量进行优化约简,剔除模型中存在的冗余变量,从而降低神经网络的输入维数,简化网络结构,提高网络的收敛速度和学习效率。(2)以MATLAB为计算平台,采用算法改进后的LM-BP神经网络模型,模拟了西北地区乌鲁木齐、喀什、哈密、西宁、固原5个代表站点的太阳总辐射月总量,结合实测数据,并与两种经验模型(基于日照百分率的A-P模型和基于温度日较差的H-S模型)的模拟结果进行精度验证和误差分析,得出LM-BP神经网络模型的模拟精度比较高。(3)利用LM-BP神经网络模型模拟了西北地区1990—2012年159个气象站点的太阳总辐射月总量,结合25个辐射观测站的实测数据,对该区太阳总辐射月总量进行空间插值,研究了太阳总辐射的时空分布及变化特征,并分析了影响太阳总辐射变化的主要原因。通过本文的研究得出以下结论:(1)与传统BP算法相比,利用LM算法改进后的BP神经网络模型,即LM-BP模型具有更好的非线性映射能力,训练时间明显缩短,训练误差很小,表现出很好的拟合性。利用LM-BP模型和两种经验模型分别模拟了5个代表站点的太阳总辐射,结合实测数据,对叁种模型的模拟结果进行精度验证和误差分析,结果表明,LM-BP模型模拟太阳辐射的效果最佳,精度最高,模拟值与实测值的拟合程度明显优于其他两种经验模型。(2)西北地区1990—2012年的年均总辐射月总量变化为262~643MJ/m2,呈现“中间高,两端低”的空间分布特征;该区几乎所有地方的太阳总辐射均呈现显着的减少趋势,倾向率变化为–88.9~30.1MJ/(m2·10a);1961—2012年,太阳总辐射以–74.8MJ/(m2·10a)的速率呈递减趋势,其变化分为两个阶段:1961—1989年为显着减小阶段,变化率为–237MJ/(m2·10a),1990—2012年为缓慢的增大阶段,但增大趋势不明显,变化率为14MJ/(m2·10a)。(3)太阳总辐射的季节分布表明,四季的平均总辐射月总量的变化为170~830MJ/m2;太阳总辐射月总量的年内分布表明,西北地区中部的高值区和西部的低值区的位置和范围有较大变化,而东部低值区位置及范围变化不明显。(4)通过对太阳总辐射变化的原因分析发现,影响因素有日照时数、云量、气溶胶、水汽、气温等,其中日照时数与太阳总辐射具有显着的正相关关系,云量、水汽对太阳总辐射的影响不是很显着,气溶胶含量的变化是影响太阳辐射变化的主要因素。

参考文献:

[1]. 我国太阳总辐射气候学计算方法的讨论及辐射资料的均一性检验[D]. 鞠晓慧. 南京气象学院. 2004

[2]. 新疆太阳总辐射资料的均一性检验与气候学估算式的再探讨[J]. 辛渝, 赵逸舟, 毛炜峄, 李元鹏, 王晓梅. 高原气象. 2011

[3]. 新疆太阳总辐射资料的均一性检验与气候学估算式的再探讨[C]. 辛渝, 赵逸舟, 毛炜峄, 李元鹏, 王晓梅. 第27届中国气象学会年会气候资源应用研究分会场论文集. 2010

[4]. 基于神经网络的西北地区太阳辐射模拟及时空特征分析[D]. 王卫东. 西北师范大学. 2014

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