光电型太阳辐射观测算法研究

发布时间：2020-04-02 23:13

【摘要】：气象、农业、太阳能等领域都需要高精度、有针对性的太阳辐射观测数据。然而国内太阳辐射观测站点数量少、分布不均,无法满足以大量太阳辐射数据为基础的定量化分析与研究应用。基于光电原理的日照计即将在全国推广应用,以光照度观测数据为主反演太阳辐射数据可以有效弥补太阳辐射观测站数量的不足。但受天气突变、环境状况等随机条件的制约,太阳辐射的反演是多因素综合作用的结果。本文以晴空指数为依据,采用PNN分类法划分为A、B和C三大广义天气类型,在各自天气类型下采用BP、GA-BP、MEA-BP以及ELM算法对太阳直接辐射进行反演,将其结果进行对比分析。结果表明,MEA-BP算法适合A类广义天气类型子模型的太阳直接辐射反演,而ELM算法则可用于B类和C类广义天气状态下。本文在天气类型对太阳辐射影响分析中,通过对辐射数据的统计对比,确定以晴空指数为依据,通过PNN法对天气类型的划分,其分类准确度达到99.4192%;对于太阳辐射多因素的影响,采用PCA法对多变量降维,将光照度、太阳高度角、温度和湿度共4个影响因子作为模型输入变量。在三个子模型的构建中,针对传统的BP神经网络模型,分别引入遗传算法和思维进化算法对其优化处理,结果表明:3个子模型的MEA-BP模型的决定系数最高达到0.9944,相比于GA-BP模型的误差,A类和B类子模型的RMSE分别降低了12.5%、37.76%,MABE分别减少了50.47%、55.79%,而C类子模型的GA-BP误差虽然略小于MEA-BP,但耗时较长,不具普适性。因此将MEA-BP法用于太阳直接辐射反演能有效提高泛化能力。而后引入ELM算法对太阳直接辐射进行反演,并与MEA-BP进行对比分析,结果表明:A类子模型采用MEA-BP法,B类和C类子模型采用ELM法时RMSE均在20W/m~2以内,且MSPE也得到有效降低,故而MEA-BP算法更适合于A类广义天气类型下的太阳直接辐射反演,而ELM算法则在用于B类和C类天气状态时会得到更好的效果。
【图文】：

分布图,自动气象观测站,分布图,太阳辐射

阳辐射变化对地球的气候变化、人类生活、农业生产等都会产生潜移默化的重要影响，比如：太阳辐射影响气候变化，如今的“全球变暖”、“极端气候”等问题已成为全球共同关注焦点；与此同时，太阳辐射亦给人类带来源源不断的、绿色的可再生新能源，有效解决了“能源危机”。无论是作为气候变化的重要信号因子，或是可再生能源，开展太阳辐射的观测与评估都具有重要意义。气象、农业、太阳能等领域都需要高精度、有针对性的太阳辐射观测数据，据统计，目前我国国内有 2423 个气象业务台站和 2 万多个区域气象站，而太阳辐射观测站却只有 100 个，如图 1-1 所示。国内气象业务站与辐射观测站的比例约为24:1，全球该比例则达到 500:1。相对于温度、湿度、降水等的观测而言，现有的太阳辐射资料匮乏，无法满足以大量太阳辐射数据为基础的定量化分析与研究应用。而造成这种现象的原因在于：一、太阳辐射监测站少、空间分布不均；二、太阳辐射观测设备价格昂贵，校准维护耗时耗力；三、我国观测方法有所欠缺。由于以上条件的限制，导致太阳辐射数据的缺乏，因此，如何利用易获得的、可靠的常规气象要素观测数据来推算太阳辐射，对气候研究、太阳能利用等都具有重要的理论和实践意义，在国内外也备受重视。

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在大气探测中，太阳辐射（W/m2）是指单位面积所获得的太阳辐射能，受到包括天气状况、海拔高度、地理位置、太阳位置、白昼时间长短等的影响。基于所需的理论基础，本章着重讨论了太阳光谱、太阳辐射的分辐射的计算这三方面的内容。1 太阳光谱太阳辐射（也称为日射）是太阳以电磁波形式发散出，具有波粒二象性磁波辐射[34]。太阳辐射本身包含了不同波长的光谱，，光谱所具有的特性同。根据 WMO 公布的大气外太阳光谱辐照度资料，太阳辐射的波长范从 250nm 的紫外辐射到 2.5μm 的红外辐射(WMO CIMO，1981)。具体来波长由短到长可分为小于 0.4μm、0.4～0.75μm 之间以及大于 0.75μm 的，分别代表紫外、可见光以及红外波段[35]，如图 2-1 所示。由于大气层散射作用，不同波段的太阳辐射光穿过大气时会发生不同程度的衰减，9能量集中分布在可见光区和红外区(0.15～4μm)，比例分别为 43%、48.3%地面辐射主要波段在 3～20μm，故而短波辐射即大气探测上的太阳辐射
【学位授予单位】：成都信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P422.1;P412

【参考文献】