崔寧博，李奇臨，李艷靈，吳宗俊，方佩，宋培，李仁笑

(1. 四川大學水力學與山區(qū)河流開發(fā)保護國家重點實驗室，四川 成都 610065； 2. 南方丘區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究四川省重點實驗室，四川 成都 610066)

太陽總輻射(Rs)是植物光合、土壤蒸發(fā)和作物蒸騰的能量來源[1]，合理確定Rs對精確計算參考作物蒸散發(fā)(ET0)、灌溉系統(tǒng)優(yōu)化有著重要作用[2].同時，太陽能作為可再生的清潔能源，在光伏發(fā)電領域應用廣泛，精確模擬Rs為設計光伏發(fā)電系統(tǒng)的前提[3-4].然而，中國能夠觀測太陽總輻射的氣象站點較少，且部分站點存在數(shù)據(jù)缺測現(xiàn)象，難以滿足大規(guī)模農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和太陽能開發(fā)利用需要[5].因此，在實測輻射數(shù)據(jù)有限情況下，利用模型計算太陽總輻射具有重要意義[6-7].

目前，研究學者主要采用3類經(jīng)驗模型計算太陽總輻射：基于溫度模型、基于日照時數(shù)模型和混合模型.如Rs與溫差之間具有指數(shù)關系，建立的經(jīng)驗模型可解釋美國3個地區(qū)70%～ 90%的輻射變化[7].JAHANI等[8]引入日溫度變化，提出的溫度模型可精確模擬伊朗地區(qū)日輻射.適用于全球的Bahel模型，發(fā)現(xiàn)Rs與日照時數(shù)呈現(xiàn)三次多項式關系，RE為5.0%[8-9].LOUCHE等[10]引入中間變量，提出基于日照時數(shù)的模型，可精確模擬法國地中海地區(qū)Rs，r達到0.952.FAN等[11]提出基于溫度和日照時數(shù)的混合模型，R2平均為0.88.FENG等[12]綜合考慮溫度、日照時數(shù)、相對濕度和降水量的影響，提出混合模型，模擬精度高于其他模型.

中國南方濕潤地區(qū)受季風影響，氣候條件復雜，實測Rs難度大.且受地形起伏和氣候條件影響，模型在中國南方不同地區(qū)擁有不同精度.目前，已有學者對南方地區(qū)Rs模型的精度進行研究，但選用站點少，時間尺度單一，且模型類別較少.FENG等[13]評價日照時數(shù)模型的日精度，發(fā)現(xiàn)考慮相對濕度和日照時數(shù)的模型在南方亞熱帶地區(qū)精度較高，但僅選用4個站點；LI等[14]在月尺度上研究6種Rs模型的模擬精度，發(fā)現(xiàn)基于溫度的三次多項式模型精度偏低，但未研究其他形式的溫度模型，且僅選用6個站點；于瑛等[6]發(fā)現(xiàn)日尺度上溫度和日照時數(shù)的混合模型精度較高，但僅選用南方地區(qū)3個站點，且時間尺度單一.

文中選取1994—2016年南方濕潤地區(qū)36個輻射站點的逐日氣象數(shù)據(jù)，分別從日、月和年尺度，評價8種Rs模型在南方地區(qū)的模擬精度，為篩選最適于中國南方濕潤地區(qū)的Rs經(jīng)驗模型，精確模擬太陽總輻射，確定作物灌溉需水量，促進區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展提供理論依據(jù).

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域

中國南方濕潤地區(qū)(97°31′～124°34′ E，18°10′～34°05′ N)面積約240萬km2，地勢起伏大，海拔介于-147.0～7 213.0 m，以亞熱帶季風氣候為主.文中以省級行政區(qū)劃為基礎，結合氣候特點及地形地貌，將南方地區(qū)劃分為華東Ⅰ區(qū)(安徽、福建、江蘇、浙江、江西和上海)、華中Ⅱ區(qū)(湖北、湖南、陜西安康和河南固始)、華南Ⅲ區(qū)(廣東、廣西和海南)和西南Ⅳ區(qū)(貴州、云南、四川和重慶)四大區(qū)域.華東地區(qū)年均氣溫15.0～18.0 ℃，雨量集中于夏季；華中地區(qū)四季分明，年均氣溫15.5～17.5 ℃；華南地區(qū)溫暖濕潤，廣東南部和海南為熱帶季風氣候，年均氣溫為21.4 ℃；西南地區(qū)地形復雜，氣候變化大，不同區(qū)域年均氣溫為-0.5～25.0 ℃.

1.2 數(shù)據(jù)源

文中在中國南方濕潤地區(qū)選取36個輻射站點的逐日氣象數(shù)據(jù)(1994—2016年)，包含降雨量(P)、最高溫度(Tmax)、最低溫度(Tmin)、相對濕度(RH)、日照時數(shù)(n)、太陽總輻射量(Rs)，缺失數(shù)據(jù)采用線性內(nèi)插法補出.各分區(qū)輻射站點氣象數(shù)據(jù)的平均值見表1，氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn).

表1 中國南方濕潤地區(qū)各分區(qū)輻射站點日平均數(shù)據(jù)

1.3 太陽總輻射模型

文中選用3類經(jīng)驗模型計算Rs，各模型具體表達式見表2.

表2 文中采用的太陽總輻射計算模型

經(jīng)驗模型包括：3種基于溫度模型，Bristow-Campbell(T1)模型[7]、Benghanem-Mellit(T2)模型[15]和Jahani(T3)模型[8]，其中T1模型為指數(shù)結構，T2和T3模型為多項式結構，目前被國內(nèi)外學者廣泛采用；3種基于日照時數(shù)模型，?ngstr?m-Prescott(N1)模型[16]、Bahel(N2)模型[9]和Louche(N3)模型[10]，其中N1模型為FAO 56分冊推薦的Rs計算方法，因其結構簡單而被廣泛采用，N2和N3模型因在全球多地精度較高而應用范圍較廣；2種混合模型，F(xiàn)an(M1)模型[11]和Feng(M2)模型[12]，由中國學者提出，其考慮的氣象因素較多，但適用范圍有限.

1.4 模型參數(shù)率定

因不同地區(qū)的氣候條件不同，Rs經(jīng)驗模型在異地使用時需進行參數(shù)屬地化修正.文中利用南方地區(qū)各站點1994—2010 年實測氣象數(shù)據(jù)，采用非線性回歸分析(最小二乘法)對3類模型在各個站點進行參數(shù)率定，并通過 2011—2016年數(shù)據(jù)進行驗證.

1.5 模型精度評價

為驗證各模型模擬精度，文中利用實測Rs值在日、月和年尺度上評價，采用決定系數(shù)(R2)、平均偏差誤差(MBE)、均方根誤差(RMSE)和相對誤差(RE)指標.其中，日尺度采用R2分析模擬值與實測值的相關性，MBE和RMSE分析二者偏差和相對大小關系；月尺度上增加RE反應模擬誤差在不同月份間的變化情況；因數(shù)據(jù)時間序列較長，在年尺度上模擬值與實測值的絕對誤差較大，所以在年尺度上采用RE分析各模型的精度.各評價指標如式(1)—(4)：

(1)

(2)

(3)

(4)

2 結果與分析

2.1 3類模型參數(shù)率定值

表3—5顯示3類模型在南方4個區(qū)域各站點參數(shù)率定平均值.3種溫度模型參數(shù)a的率定值均不小于模型推薦的參數(shù)值，說明在南方地區(qū)使用溫度模型時，需增加其常數(shù)項值.3種日照時數(shù)模型各參數(shù)率定值在南方地區(qū)較為穩(wěn)定.混合模型參數(shù)較多，其中溫度項參數(shù)變化最大，日照時數(shù)項參數(shù)變化最小，說明日照時數(shù)受到地域差異影響較小.

表3 基于最小二乘算法率定溫度模型的經(jīng)驗參數(shù)

表4 基于最小二乘算法率定日照時數(shù)模型的經(jīng)驗參數(shù)

表5 基于最小二乘算法率定混合模型的經(jīng)驗參數(shù)

2.2 3類模型日、月和年尺度精度評價

表6為中國南方4個區(qū)域太陽總輻射模型在日尺度上的精度.36個站點實測Rs值作為標準值，計算各模型的日平均模擬值在各個站點的精度，分區(qū)求其平均精度.由表6發(fā)現(xiàn)，溫度模型中，指數(shù)形式的T1模型精度最高，日均R2為0.610，MBE為-2.940 MJ/(m2·d)，優(yōu)于多項式形式的T2和T3模型，說明溫度與Rs之間指數(shù)結構模擬效果更好；日照時數(shù)模型中，N2和N3模型精度最高，其次是N1模型，日均R2分別為0.878，0.868和0.864，MBE分別為0.459，0.048和1.751 MJ/(m2·d)，日照時數(shù)模型精度普遍較高；混合模型中，M2模型精度最高，其次是M1模型，R2分別為0.886和0.689，MBE分別為2.017和-3.641 MJ/(m2·d)，M2模型在M1模型的基礎上提高了日照時數(shù)的次數(shù)，日照時數(shù)項更為復雜，并加入了相對濕度變量，精度得到明顯提高.

表6 南方地區(qū)基于溫度、日照時數(shù)和混合模型模擬值與實測值在日尺度精度評價

在中國南方各分區(qū)，華東、華中和華南地區(qū)N3模型精度最高，R2分別為0.886，0.866和0.870，MBE分別為-0.040，0.798和-0.133 MJ/(m2·d)，其次為N2模型，R2分別為0.898，0.875和0.882，MBE分別為0.387，1.074和0.379 MJ/(m2·d)；西南地區(qū)N2模型精度最高，R2為0.855，MBE為-0.003 MJ/(m2·d)，其次為N3模型，R2為0.850，MBE為-0.435 MJ/(m2·d).因日照時數(shù)直接決定地表Rs值，所以基于日照時數(shù)的N2和N3模型顯著優(yōu)于其他模型，且模擬精度差異很??；N1模型因結構單一而精度略低于N2和N3模型；M2模型考慮的氣象因素最多，結構最復雜，在4個分區(qū)R2最高，但其MBE和RMSE差于N2和N3模型，說明M2模型在模擬Rs時雖整體精度較高，但逐日模擬結果偏差較大，不如N2和N3模型穩(wěn)定.

中國南方4個區(qū)域在月尺度上Rs模擬值、實測值和相對誤差RE如圖1所示，經(jīng)驗模型的模擬精度見圖2.從圖中可以看出，在月尺度上，基于溫度模型中，T1模型精度最高，R2為0.352～0.754，RE為-44.54%～6.90%，T1模型的MBE和RE值總體小于0，說明T1模型模擬值偏?。换谌照諘r數(shù)模型中，N2和N3模型精度最高，R2分別為0.529～0.862和0.530～0.857，RE分別為-4.03%～16.98%和-6.25%～20.74%，N2和N3模型是N1模型優(yōu)化后的模型，優(yōu)化后相對誤差明顯降低；混合模型中，M2模型精度最高，R2為0.576～0.858，RE為8.36%～37.60%，M1模型MBE和RE值小于0，說明M1模型模擬值比實測值低.

圖1顯示，華東地區(qū)N3模型精度最高，R2為0.656～0.790；華中地區(qū)N3模型精度最高，R2為0.557～0.749；華南地區(qū)N3模型精度最高，R2為0.579～0.857；西南地區(qū)N2模型精度最高，R2為0.529～0.760.中國南方濕潤地區(qū)受季風氣候影響，月間Rs變化較大，而日照時數(shù)與Rs同步變化，使得Rs與日照時數(shù)在月尺度上的相關性較強，所以基于日照時數(shù)的N2和N3模型精度較高.

由圖1發(fā)現(xiàn)，3種基于溫度模型的模擬精度均呈現(xiàn)拋物線，10月—次年2月模擬精度高于3—9月，這是因為中國南方地區(qū)3—9月降水量大，天氣狀況復雜，氣溶膠會吸收大量太陽輻射[17]，導致Rs與溫度的相關性下降；而10月—次年2月降水量小，Rs與溫度的相關性強.圖2顯示，3—9月各模型模擬值與實測值的相對誤差總體小于10月—次年2月，這是因為中國南方地區(qū)10月—次年2月Rs小于3—9月，在10月—次年2月絕對誤差小于3—9月情況下，出現(xiàn)10月—次年2月相對誤差大于3—9月情況.

表7為中國南方4個區(qū)域在年尺度上各經(jīng)驗模型Rs模擬值、實測值及相對誤差.在年尺度上，基于溫度模型模擬精度由高到低依次為T1，T2和T3模型，其年均RE分別為-22.20%，25.40%和59.01%；基于日照時數(shù)模型模擬精度由高到低依次為N3，N2和N1模型，年均RE分別為1.14%，4.07%和14.86%；混合模型中，M2模型精度最高，其次為M1模型，年均RE分別為16.99%和-28.70%.

圖1 南方地區(qū)3類模型在月尺度上模擬值與實測值的變化趨勢及相對誤差

由表7發(fā)現(xiàn)，在整個中國南方地區(qū)，N2和N3模型精度最高，年均RE在10%以下，其次為N1和M2模型，RE為11.76%～21.86%和14.23%～24.14%，而M1，T1，T2和T3模型精度較低.在南方各個分區(qū)，華東、華中和華南地區(qū)N3模型精度最高，年均RE分別為-0.26%，7.18%和-0.50%；西南地區(qū)N2模型精度最高，RE為0.63%.華東、華中和華南地區(qū)地勢較為平坦，海拔較低，氣候條件相差不大；而西南地區(qū)以山地丘陵為主，地形復雜，地勢起伏大，海拔較高，說明在年尺度上，N3模型更適合海拔較低的平原地區(qū)，N2模型更適合海拔較高的山區(qū)丘陵地區(qū).

圖2 南方地區(qū)3類模型精度指標隨月份的變化

表7 南方地區(qū)3類模型在年尺度上模擬值、實測值及相對誤差

3 討 論

在南方濕潤地區(qū)，3類模型精度順序依次為基于日照時數(shù)模型、混合模型、基于溫度模型.Rs受緯度、海拔、天氣狀況、晝夜長短和大氣潔凈程度等因素影響，這些因素直接影響日照時數(shù)，導致Rs與日照時數(shù)的相關性較強，所以基于日照時數(shù)的N1，N2和N3模型總體精度較高.因N1模型中日照時數(shù)項僅為單項式，其精度略低于三次多項式的N2模型和引入中間變量Nnh的N3模型.太陽輻射到達地表后，轉(zhuǎn)化為地面長波輻射反射到大氣[7]，影響大氣溫度，而地面長波輻射強度隨地表土地覆蓋不同而變化，并且中國南方地區(qū)氣候濕潤、云層較厚、地勢起伏大、大氣污染差異明顯，導致不同地區(qū)大氣溫度差異顯著，所以基于溫度的T1，T2和T3模型精度普遍較低；受模型結構影響，指數(shù)形式的T1模型精度高于多項式形式的T2和T3模型.上述結論與CHEN等[18]的研究結果一致，均認為日照時數(shù)模型精度普遍高于溫度模型.同時，不同季節(jié)的氣候條件不同，3種溫度模型在10月—次年2月精度普遍高于3—9月，說明大氣溫度對Rs的影響較大.

2種混合模型中，M2模型模擬精度顯著高于M1模型，從模型結構分析，M2模型中日照時數(shù)項為三次多項式，而M1模型中日照時數(shù)項僅為單項式，M2模型更加突出日照時數(shù)因素的影響效果，并且M2模型考慮了相對濕度的影響，所以M2模型精度更高，這進一步證明日照時數(shù)與Rs之間相關性強.文中發(fā)現(xiàn)混合模型精度低于日照時數(shù)模型，該結論與FAN等[11]和FENG等[12]的研究結果相反，這是因為混合模型中氣象參數(shù)種類多，中國南方地區(qū)各氣象因素的時空分異性大，不同地區(qū)Rs與各氣象因素的擬合關系不同，導致同一混合模型在模擬不同地區(qū)Rs時偏差較大，而文中所選用的站點與文獻[11-12]不同，時間序列也有所不同，導致結論不一致.同時，因溫度與Rs間的相關性差，模型中的溫度參數(shù)會降低混合模型的模擬精度.這說明混合模型的適用范圍較小，基于某一地區(qū)建立的混合模型不能在其他地區(qū)使用.有關在南方不同地區(qū)建立最優(yōu)混合模型的問題，將在后續(xù)研究中進行.

4 結 論

1) 日尺度上，中國南方華東、華中和華南地區(qū)N3模型精度最高，R2分別為0.886,0.866和0.869，西南地區(qū)N2模型精度最高，R2為0.855；月尺度上，華東、華中和華南地區(qū)N3模型精度最高，R2分別為0.656～0.790,0.557～0.749和0.579～0.857，西南地區(qū)N2模型精度最高，R2為0.529～0.760；年尺度上，華東、華中和華南地區(qū)N3模型相對誤差最小，RE分別為-0.26%,7.18%和-0.50%，西南地區(qū)N2模型相對誤差最小，RE為0.63%.

2) 在整個中國南方地區(qū)，3類經(jīng)驗模型模擬精度順序為基于日照時數(shù)模型、混合模型、基于溫度模型.基于日照時數(shù)模型中，N2和N3模型精度最高，日均R2分別為0.878和0.868，MBE分別為0.459和0.048 MJ/(m2·d)；混合模型中，M2模型精度最高，日均R2為0.886，MBE為2.017 MJ/(m2·d)；基于溫度模型中，T1模型精度最高，日均R2為0.610，MBE為-2.940 MJ/(m2·d).因此，在僅有溫度的氣象數(shù)據(jù)時，建議采用T1模型計算Rs，在具有日照時數(shù)數(shù)據(jù)時，建議采用N2或N3模型計算Rs.