張淑花， 李新功， 李奇虎， 王默涵

（1.西安科技大學測繪科學與技術學院，陜西 西安 710054；2.中國科學院新疆生態(tài)與地理研究所荒漠與綠洲生態(tài)國家重點實驗室，新疆 烏魯木齊 830011；3.河北省地質調查院，河北 石家莊 050081）

我國是一個多山國家，山地面積占國土面積的2/3［1］。山地系統(tǒng)具有生物資源豐富、高山區(qū)冰雪資源豐富、系統(tǒng)內部受擾動較少等特點，其對氣候變化和人類活動的響應更為敏感。因此，山區(qū)地表參量時空分布估算對于氣候變化研究、自然災害評估與預警、生態(tài)水文過程研究以及生態(tài)服務功能評價等具有重要的意義［2-3］。地表太陽輻射是地球表層的主要能量來源，其對地表能量平衡、能量交換、生態(tài)過程、水文循環(huán)以及天氣氣候過程具有決定性的意義［4-9］。山地系統(tǒng)因顯著的地形效應，使其地表輻射過程不同于平地。受云、氣溶膠以及地形等影響，山地地表太陽輻射呈現較大的時空差異性，其估算較平地更困難。

太陽輻射經過大氣到達地表過程，受氣溶膠、水汽、CO2等氣體的吸收或散射而衰減，其中云對太陽輻射的衰減最為顯著。到達地表的太陽輻射則因地形起伏而重新分配，因此復雜地形下地表太陽輻射在空間上呈現較強的異質性。目前可用于模擬山區(qū)地表太陽輻射的模型中3D 輻射傳輸模型為理論模型，具有完善的物理機制因此精度較高，但其計算效率較低且需要輸入高精度數據，因此在實際應用中具有一定的局限性［10-13］?；谶b感及GIS的模型則有2類，第1類為混合模型，其給定大氣和地面等輸入數據，用輻射傳輸模型（如MODTRAN，6S）模擬平地太陽輻射并構建大氣層頂輻亮度、大氣及地面參數與平地太陽輻射之間的統(tǒng)計關系，進而用于估算平地太陽輻射，再分別對平地直接輻射和散射輻射做相應的地形校正，從而形成復雜地形下的太陽輻射模型［14-16］。第2 類采用參數化方法，用如MODIS大氣產品作為模型輸入，利用相對簡單的參數化方程模擬大氣衰減過程，并用數字高程模型（DEM）做地形校正，從而計算山地的太陽輻射，隨著遙感數據時空分辨率的不斷提高，該類模型在大氣衰減過程以及地形校正方面精度也不斷提高［17-22］。

以上模型所需輸入數據較多，且模型結構復雜，計算效率相對較低。構建更簡單的經驗方程來估算山區(qū)地表太陽輻射有利于實際應用，如可以將經驗模型耦合到生態(tài)水文模型中，進而提高山區(qū)生態(tài)水文過程參量計算精度。而構建經驗方程前提是選擇影響山區(qū)地表太陽輻射的主要因素。晴空下影響山區(qū)地表太陽輻射空間分布的因子為地形。而有云情況下云對地表太陽輻射同樣有較大影響。多項研究表明地形和云是影響山區(qū)地表太陽輻射空間分布的2個主要因素［23-25］。目前較多研究集中于研究地形因子（高程、坡度、坡向及周圍地形阻擋）對晴空太陽輻射空間分布的影響［26-27］。較少研究關注所有天氣情況下地形和云對地表太陽輻射的影響，且缺少定量研究地形因子和云對地表太陽輻射空間分布影響的相對貢獻率，因子貢獻率的確定可為構建經驗模型選擇因子提供依據。

本研究利用作者提出的適用于復雜地形的太陽輻射模型ASSRM［22］，模擬了昆侖山提孜那甫河流域太陽輻射時空分布?；谀M結果，本研究分析了研究區(qū)太陽輻射在不同季節(jié)的空間分布，并探討了太陽輻射與地形的關系，即太陽輻射在不同高程帶以及不同坡度和坡向的變化規(guī)律以及太陽輻射與地形開闊度（Sky view factor，SVF）的變化規(guī)律及相關性。同時研究也分析了云對太陽輻射空間分布在不同季節(jié)的影響。研究最后利用地理探測器定量了SVF、高程、坡度、坡向以及云對地表太陽輻射空間分布影響的貢獻率。研究可為構建山區(qū)地表太陽輻射估算模型提供理論依據，同時也可為山區(qū)氣候、生態(tài)水文過程研究提供理論和數據方法支持。

1 研究區(qū)、數據與方法

1.1 研究區(qū)概況

提孜那甫河流域是昆侖山葉爾羌流域的一個主要支流。流域面積為5518 km2，平均高程為3605 m。提孜那甫河流域地處亞歐大陸腹地的干旱荒漠地帶，位于其南部和西部的昆侖山脈和喀喇昆侖山脈阻擋了季風進入。其北部地形則較為開闊，干燥的大陸氣團和北冰洋寒冷氣流能夠進入，從而形成典型暖帶大陸干旱氣候（圖1a）。流域內南部區(qū)域多高山，日照時數受地形阻擋以及天氣情況等因素的影響，較北部的平原地區(qū)少5%～30%。

圖1 提孜那甫河流域概況與氣象站點分布Fig.1 Overview of the Tizinafu River Basin and the distribution of meteorological stations

1.2 數據來源

ASSRM模型所需驅動數據集有大氣數據［氣溶膠光學厚度（AOD）、水汽等］、云相關參數（云光學厚度、云粒子有效半徑、云高等）及地面參數（地表反照率等）。本研究利用MODIS大氣以及云相關屬性數據集作為模型輸入數據，同時因部分大氣數據有缺失值，因此利用MERRA-2 相應數據進行插值。驅動模型所需數據如表1所示。

表1 ASSRM模型輸入數據集Tab.1 Input datasets for ASSRM model

模型驗證數據為在提孜那甫河流域架設的莫木克、庫地、西合休3 個自動氣象站的觀測數據［22］（圖1b）。自動氣象站可以觀測氣溫、降水、風速以及太陽輻射等氣象要素，記錄時間間隔為10 min。數據采集時間為2012—2014 年。自動氣象站觀測太陽輻射數據為總太陽輻射。3個自動氣象站位于不同的海拔高度，同時每個站點周圍地形阻擋情況也不同。這樣的站點設置為評估模型的適用性提供了較好的參考。

1.3 研究方法

1.3.1 太陽輻射模型本文采用ASSRM 模型估算研究區(qū)地表太陽輻射（直接輻射和散射輻射），該模型的突出特點是考慮山區(qū)地形和云對直接輻射和散射輻射的影響。模型用Skyshed（即Solar analyst中的Viewshed［6］）（圖2a）來刻畫每個位置的地形阻擋，用Sky weight map（圖2b）來模擬晴空散射輻射在半球天空非均勻分布，用基于云高將遙感云光學屬性重新投影獲得的Sky cloud map（圖2c）來模擬云在半球天空非均質分布及其對散射輻射影響。模型計算散射輻射時將Sky weight map、Skyshed 以及Sky cloud map疊加從而模擬地形以及云對輻射影響的非均質過程（圖2d），模型的直接輻射則將太陽位置投影到Skyshed 和Sky cloud map 的疊加圖中，計算在太陽光線方向上地形和云對直接輻射的影響。模型采用校正后的正弦插值函數將Terra 和Aqua 2 個衛(wèi)星過境時刻瞬時值升尺度到日太陽輻射。模型具體計算過程見參考文獻［22］。

圖2 ASSRM模型非均質散射輻射模塊Fig.2 Anisotropic diffuse radiation modules of ASSRM model

本文模擬了研究區(qū)2012 年6 月—2014 年12 月的瞬時太陽輻射以及日太陽輻射，對比觀測站點每10 min 一次的太陽輻射觀測值，模型對瞬時太陽輻射模擬總體表現較好，模擬值與觀測值的相關系數在所有站點都大于0.7（P＜0.01），Terra 和Aqua 過境時刻總體相對偏差為-0.2%。但模型相對絕對偏差較大為25.79%。模型在西合休（XHX）和庫地（KD）2 個站點表現為高估，而莫木克（MMK）站點表現為低估。日尺度太陽輻射模型整體表現為高估，且相對偏差為1.43%，日尺度模擬結果與觀測值的相關系數在所有站點都大于0.9，但相對絕對偏差為17.02%，總體日尺度模型比瞬時模型表現好。通過對比已發(fā)表模型（BESS［15］）以及降尺度后的再分析產品等［22］，ASSRM 模型總體精度較高，因此適用于復雜地形下山區(qū)太陽輻射估算，也是本研究選取此模型的主要原因。

1.3.2 地理探測器地理探測器方法是探測空間分異性及其影響因子的統(tǒng)計學方法［28］。該方法假設因變量與自變量空間分布趨勢一致時，認為兩者之間有統(tǒng)計關聯(lián)性。判定自變量對因變量的空間分異解釋力大小的度量為PD,H［28］，表達式為：

2 結果與分析

2.1 提孜那甫河流域山區(qū)地表太陽輻射時空分布

為了探究山區(qū)地表太陽輻射時空分布規(guī)律，本研究模擬了提孜那甫河流域2013 年每日太陽輻射空間分布，并計算4 個季節(jié)以及年總太陽輻射空間分布，結果如圖3所示。從圖中可以發(fā)現，春季和夏季太陽輻射明顯高于秋季和冬季太陽輻射。在空間上，4 個季節(jié)的太陽輻射在流域下游地形相對平坦的區(qū)域表現相對均質。而在中上游山區(qū)，地形起伏較大，地形變化復雜，太陽輻射空間異質性更強。年總太陽輻射以及4個季節(jié)太陽輻射均在流域中部呈現低值區(qū)，可能的原因為流域中部地形復雜，地形阻擋較多且地形復雜區(qū)云出現概率較大，云和地形顯著減少到達地表太陽輻射。而在流域下游，雖然高程較低，但地形阻擋相對較少，可增加入射太陽輻射。在流域上游，高程增加，大氣路徑減小，因此同樣可增加入射太陽輻射。

圖3 研究區(qū)季節(jié)及年總太陽輻射空間分布Fig.3 Spatial distributions of seasonal and annual total solar radiation in the study area

2.2 地形對太陽輻射空間分布的影響

山地太陽輻射呈現高時空異質性，其中主要原因為地形對太陽輻射的影響。因此本研究基于模型模擬結果探究了地形與太陽輻射空間分布的關系。而地形因素包括地形自身阻擋和周圍地形阻擋。本研究中地形自身阻擋選擇從高程、坡度以及坡向3個角度分析其與太陽輻射的關系。研究區(qū)高程范圍為1488～6306 m，按500 m 間隔將其等分為9個區(qū)間。計算每個高程區(qū)段在整個流域的面積比例，發(fā)現2500～3000 m 高程范圍所占比例最高（16.04%），其次為3000～3500 m 以及3500～4000 m高程范圍，流域高程最高處（5500～6306 m）所占面積最小，所占比例僅為2.00%。坡度范圍為0～80.4°，同樣根據間隔10°將其等分，共分為8 個區(qū)間。研究區(qū)內30°～40°坡度范圍所占面積最多，其次為20°～30°坡度范圍，大于40°坡度的面積較少。而坡向劃分則根據從北向東每22.5°為1 個區(qū)間劃分為9 個區(qū)間段。研究區(qū)不同坡向的占比相差不大，面積占比最大的坡向為東向（14.72%），占比最小的坡向為南向（10.20%）。針對高程、坡度以及坡向的不同區(qū)間段，統(tǒng)計每個區(qū)間年總太陽輻射的均值及其標準差，結果如圖4a～c所示。

高程影響太陽光線到達地面的路徑長度。一般晴空下大氣路徑隨高程增加而減少，因此海拔較高的地方，太陽輻射相對較高。而有云情況下，太陽輻射隨高程的變化則較為復雜。如圖4a所示，研究區(qū)年總太陽輻射隨高程變化可以分為2 段，在高程小于3 km 的區(qū)間段，太陽輻射隨高程增加而減少，而在高程大于3 km 的區(qū)間段，太陽輻射隨高程增加而增加。轉折點主要發(fā)生在3.0～3.5 km高程帶內。其中可能的原因為，在小于3 km的低海拔地區(qū)（流域下游），雖然大氣路徑相對較大，但因海拔較低區(qū)域，地形平坦，地形阻擋相對在3 km區(qū)域較少，因此太陽輻射相對較多。3 km左右高程帶內，地形隨之復雜，地形阻擋隨之增多，使得到達地表的太陽輻射有所減少。超過4 km海拔的高程帶，隨著海拔增加，雖然仍有地形阻擋作用，但因高程較高，地形阻擋相對3 km高程帶有所減少，因此太陽輻射增加。同時在超過4 km 的高程帶，隨高程增加，大氣路徑減少，太陽輻射增加，因此超過4 km的高程帶，隨著海拔增加太陽輻射也呈現增加趨勢。利用周圍地形阻擋因子SVF 與高程的變化趨勢分析同樣證明了以上推測（具體結果見本節(jié)第4 段及圖5b）。另外隨著高程增加，大氣抬升凝結高度隨之變化，從而影響云的形成。因大氣抬升凝結高度近似于云底高度，因此研究統(tǒng)計了云底高度隨高程的變化，發(fā)現在高程小于3.5 km 區(qū)域，云底高度隨高程增加而降低。3.0～3.5 km 高程帶云底平均高度為7.63 km 低于在1.5～3.0 km 高程帶區(qū)域的平均云底高度10.85 km。1.5～3.0 km 高程帶云屬于高云，其對輻射的透過率相對更高，因此到達地表的太陽輻射較3.0～3.5 km 區(qū)域高，這也是太陽輻射隨高程變化在該區(qū)域發(fā)生轉折的另一可能的原因?；诿總€高程區(qū)間段太陽輻射的標準差的變化可以看出，隨著高程增加，每個區(qū)間段太陽輻射標準差隨之增加，說明地形復雜區(qū)域，太陽輻射空間差異性更大。

圖4 年總太陽輻射隨高程、坡度、坡向和地形開闊度的變化Fig.4 Annual total solar radiation changes with elevation,slope,aspect and sky view factor

坡度和坡向代表了地形的自身阻擋。因此坡度較大以及北向區(qū)域所接受的太陽輻射相對較少。圖4b為年總太陽輻射隨坡度的變化，可以發(fā)現太陽輻射呈隨坡度增加而減少趨勢，而區(qū)段內太陽輻射標準差呈隨坡度增加而增加的趨勢。同樣太陽輻射隨坡向的變化（圖4c）呈現南向區(qū)域年總太陽輻射大于北向區(qū)域，且東南區(qū)域大于西南區(qū)域。同時太陽輻射在每個區(qū)段內的標準差也呈現在北、東、西3 個區(qū)域大于南向區(qū)域?；谝陨? 個變量與太陽輻射的關系分析可以發(fā)現，坡度較大且北向區(qū)域意味著存在地形自身阻擋，因此總體太陽輻射相對較小。而南向區(qū)域和坡度較小的區(qū)域由于地形阻擋相對較少，太陽輻射總體值較高，且空間異質性較小。

為了探究周圍地形阻擋對地表太陽輻射空間分布的影響，本研究計算了研究區(qū)1 km 網格中心格點處的周圍地形阻擋圖Viewshed（參考Solar analyst［6］）進而計算其對應的SVF（即研究點對應半球天空中可見天空所占比例）。為了探究太陽輻射與SVF的關系，研究將SVF分為5個區(qū)間段，計算其每個區(qū)間段年總太陽輻射均值與標準差，結果如圖4d所示。年總太陽輻射隨SVF 增加呈顯著增加趨勢，且太陽輻射標準差隨SVF增加而減少。SVF大的區(qū)域意味著地形更開闊，周圍地形阻擋較少，所接受到太陽輻射更多。同時SVF 大的區(qū)域地形更平坦，因此太陽輻射空間差異較小。研究同時計算了SVF與地表太陽輻射空間分布的相關性，將SVF 空間分布圖與年總太陽輻射以及季節(jié)太陽輻射空間分布做相關分析，結果如圖5a 所示，年總太陽輻射空間分布與SVF 的相關系數為0.56，表明周圍地形阻擋顯著影響地表太陽輻射空間分布。從不同季節(jié)相關系數可以看出，不同季節(jié)太陽輻射都顯著受周圍地形阻擋的影響，春季影響最大，冬季影響相對較小。本研究計算了不同高程區(qū)段內SVF 的均值（圖5b），可以看到其變化趨勢與太陽輻射隨高程變化（圖4a）具有一致性，說明太陽輻射不僅受高程的影響，更受周圍地形阻擋的影響。

圖5 不同時間尺度太陽輻射及高程與SVF的關系Fig.5 Relationship between SVF and solar radiation,and SVF changes with elevation

總結太陽輻射空間分布與高程、坡度和坡向以及周圍地形阻擋SVF 的關系可以發(fā)現，高程影響太陽光線到達地表所經過的大氣路徑長度，但地形自身以及周圍地形的阻擋同樣影響太陽輻射空間分布，尤其周圍地形的阻擋對太陽輻射空間分布的影響較為顯著。因此，在未來山區(qū)太陽輻射模型構建過程中，需綜合考慮高程、地形自身以及周圍地形阻擋對太陽輻射空間分布的影響。

2.3 云對太陽輻射空間分布的影響

云是影響太陽輻射衰減的主要因素。山區(qū)由于地形起伏，云出現的頻率較高，尤其高山區(qū)，云出現的頻率較平地更高，因此本研究首先統(tǒng)計了研究區(qū)每個季節(jié)云出現天數的空間分布，并計算季節(jié)云出現頻率與相應季節(jié)地表太陽輻射空間分布相關系數，探究云對太陽輻射空間分布的影響。圖6 為研究區(qū)每個季節(jié)云出現天數空間分布圖，從圖中可以看出，冬季云出現的頻率最大，且云出現頻率較高的地方主要位于地形較為復雜的高山區(qū)域，其整體空間分布與地形具有一定的一致性。云在冬季出現的頻率高可能是冬季模型模擬太陽輻射誤差較大的原因。除了冬季，春季和夏季云出現的頻率也相對較高，春季云出現的頻率空間分布與地形也具有一致性，而夏季云較多的區(qū)域則位于中海拔且地形較為復雜的區(qū)域。秋季云出現的頻率最少，因此“秋高氣爽”是研究區(qū)秋季的特征。另外研究計算了ASSRM 模型太陽輻射空間分布與云出現頻率（季節(jié)內云出現天數/季節(jié)總天數）空間分布的相關系數：春季（R2=0.18，P＜0.05），夏季（R2=-0.48，P＜0.05），秋季（R2=0.08，P＜0.05）以及冬季（R2=0.07，P＜0.05）。從以上結果可以看出，夏季太陽輻射空間分布受云的影響較大，其他季節(jié)云對太陽輻射空間分布的影響相對較小。

圖6 季節(jié)云出現天數的空間分布Fig.6 Spatial distribution of seasonal cloud occurrence days

為了進一步探究云對太陽輻射的影響，本研究利用不考慮云對輻射衰減過程但考慮地形阻擋作用的Kumar 模型［5］與本研究所用ASSRM 模型（該模型既考慮地形阻擋也考慮云對輻射的衰減）模擬結果進行對比，從而獲得云對太陽輻射的影響。利用2個模型分別模擬了研究區(qū)2013年每日太陽輻射空間分布。首先計算2 個模型差異，并統(tǒng)計模型差異在不同時間尺度的空間均值、標準差、最大值以及最小值。如不考慮云對太陽輻射的影響（Kumar 模型［5］），日尺度太陽輻射高估約6.57 MJ·m-2，最大差異可達19.48 MJ·m-2。而在不同季節(jié)，2個模型在秋季的差異最小，這與云在秋季出現的頻率最低保持一致。夏季的差異最大，可能的原因為云在夏季出現的頻率相對較高同時夏季整體輻射水平較高。2個模型年總太陽輻射差異較大（2398 MJ·m-2），Kumar模型［5］因未考慮云的輻射衰減過程，總體模擬結果顯著高于ASSRM模型。圖7為每個季節(jié)2個模型差異的空間分布（Kumar模型模擬值減去ASSRM模型模擬值）?？梢园l(fā)現春季、夏季和冬季2個模型的差異較大，而秋季差異最小，這與圖6所示云在不同季節(jié)出現的頻率的規(guī)律一致。研究計算了不同季節(jié)2個模型差異與云出現的頻率的空間相關系數分別為：春季（R2=-0.26，P＜0.05），夏季（R2=0.40，P＜0.05），秋季（R2=-0.10，P＜0.05）以及冬季（R2=-0.05，P＜0.05）。可見相對其他季節(jié)，夏季云對太陽輻射空間分布的影響更顯著。

圖7 不同季節(jié)Kumar模型與ASSRM模型模擬值差異的空間分布Fig.7 Spatial distributions of differences between Kumar model and ASSRM model in different seasons

2.4 定量地形和云對太陽輻射空間分布的影響

為了進一步定量分析地形因子以及云對地表太陽輻射的影響，本研究嘗試利用地理探測器從空間分異角度定量各因子對地表太陽輻射空間分布的影響。研究將年總太陽輻射作為因變量，其中高程、坡度、坡向、SVF 以及云出現的頻率作為自變量。因地理探測器所需自變量為分類變量，因此研究將所有自變量分為10 類。利用地理探測器中的因子探測器探測每個影響因子的重要性，結果如圖8 所示。從圖中可以看出，不同因子對地表太陽輻射空間分布影響的程度為SVF（37%）＞高程（26%）＞云（12%）＞坡度（11%）＞坡向（0.8%）。SVF和高程影響太陽輻射空間分布的貢獻率排在前兩位，說明地形對太陽輻射空間分布的影響非常顯著，尤其周圍地形阻擋SVF 是影響太陽輻射空間分布的主要因子。從年總太陽輻射與SVF 空間分布的對比圖（圖9），可以看出SVF 與太陽輻射空間分布特征具有一定的相似性。流域下游地形相對開闊，SVF值較大，對應該區(qū)域太陽輻射值也較大。而在流域中部，地形變化較大，SVF在區(qū)域上變化較大，對應太陽輻射也有較大的變化。影響程度排在第三位的是云出現的頻率，可見云不僅對太陽輻射有明顯的衰減作用，對其空間分布的影響也非常顯著。以上研究結果表明山區(qū)復雜地形下地表太陽輻射模擬中考慮高程、SVF以及云的輻射效應是必要的，是提高其模擬精度的有效手段。

圖8 不同因子對地表太陽輻射空間分布影響的貢獻率Fig.8 Contribution of different factors to spatial distribution of surface solar radiation

圖9 年總太陽輻射與SVF空間分布對比圖Fig.9 Comparison of spatial distributions of annual total solar radiation and SVF

3 討論

山區(qū)地表太陽輻射呈現高時空異質性特征，其中地形和云是影響山區(qū)地表太陽輻射空間分布的2個主要因素。較多現有研究分析了地形因子中高程、坡度、坡向與太陽輻射的關系特征［26-27,29］。黃盼等［29］在川西地區(qū)的研究發(fā)現太陽輻射隨坡度增加而增加，這與本文研究太陽輻射與坡度的關系基本一致。該研究同時探討了高程與太陽輻射的關系，發(fā)現太陽輻射并不隨高程上升而單調遞增，這與本文研究發(fā)現基本一致。但其變化趨勢與本文不同，可能的原因為研究區(qū)域不同，同時黃盼等［29］只針對晴空進行了相關研究，而本文是針對所有天氣情況的研究結果。另外本文還研究了周圍地形阻擋與太陽輻射的關系，發(fā)現其關系非常顯著。Hoch等［27］利用地面觀測數據研究了地形對太陽輻射的影響。其發(fā)現第一個重要的地形要素是周圍地形阻擋，因為其可以影響直接輻射量，與本研究結果基本一致。但其沒有定量不同地形因子對太陽輻射影響的貢獻率。本文通過地理探測器定量不同因子對太陽輻射空間分布的影響，發(fā)現周圍地形阻擋對太陽輻射空間分布的影響最大。該結果可為改進晴空山區(qū)太陽輻射模型提供參考。

以上現有研究主要針對晴空太陽輻射［29］，并沒有研究云對山區(qū)太陽輻射空間分布的影響。而山區(qū)云出現的頻率較高，本研究利用遙感云數據，通過比較考慮云的太陽輻射模型與晴空太陽輻射模型差異，以及云與太陽輻射空間分布關系，進一步探討了云對太陽輻射空間分布的影響。同時本研究定量了地形因子和云對地表太陽輻射空間分布影響的相對貢獻率，研究結果可為構建經驗性所有天氣情況下山區(qū)地表太陽輻射模型中因子選擇提供參考依據。

4 結論

本文采用適用于山區(qū)的地表太陽輻射模型對西北昆侖山提孜那甫河流域地表太陽輻射時空分布進行了估算，并探究了地形和云對山區(qū)太陽輻射空間分布的影響，主要研究結論如下：

（1）研究區(qū)春季和夏季太陽輻射高于秋季和冬季。在空間上，太陽輻射在流域下游地形相對平坦的區(qū)域4個季節(jié)都表現為相對均質，而在上游山區(qū)，地形起伏較多，地形變化復雜，太陽輻射空間異質性更強。

（2）地形因子中，周圍地形阻擋SVF 與年總太陽輻射的關系最為顯著，太陽輻射隨SVF 增加而增加。年總太陽輻射隨著高程增加首先減少，再而隨之增加。轉折點主要發(fā)生在3.0～3.5 km 高程帶內。夏季太陽輻射空間分布受云的影響較大，其他季節(jié)云對太陽輻射空間分布的影響相對夏季較小。

（3）利用地理探測器定量分析了地形因子（高程、坡度、坡向以及周圍地形阻擋SVF）以及云對地表太陽輻射空間分布的影響的相對貢獻率，表明周圍地形阻擋SVF 對地表太陽輻射空間分布的影響最顯著，高程和云次之。

基于以上結論，本研究提出未來構建山區(qū)復雜地形地表太陽輻射估算經驗模型時，首選的因子為SVF、高程以及云。同時在山區(qū)復雜地形下地表太陽輻射估算中僅利用高程對其地形校正存在明顯不足，需考慮周圍地形影響。