收稿日期：2022-08-26

基金項(xiàng)目：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2019YFB1504401）

通信作者：武 賀（1981—），男，博士、研究員，主要從事海洋可再生能源資源評(píng)估工作。wh_crane@163.com

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1293 文章編號(hào)：0254-0096（2023）12-0162-08

摘 要：利用ERA5再分析資料研究中國(guó)近海太陽能年際、季節(jié)、月尺度和不同海區(qū)的時(shí)空分布特征，評(píng)估太陽能資源豐富程度，并對(duì)太陽能資源總量進(jìn)行估算。結(jié)果表明：多年平均海上太陽總輻射范圍為4886～7611 MJ/m2，年均輻射為6429 MJ/m2；太陽輻射隨春、夏、秋、冬季節(jié)的變化而逐漸減小，分別為1894、1827、1462、1287 MJ/m2，春季最大、冬季最小，春夏季基本持平；月均總輻射在春季5月份最大，為650 MJ/m2，在冬季12月份最小，為377 MJ/m2。從空間上來看，渤海、黃海、東海太陽總輻射相近，年均輻射分別為5625、5581、5622 MJ/m2，南海中西部和中東部年均輻射量最大，并呈現(xiàn)出向南北兩端遞減的趨勢(shì)，年均輻射為6843 MJ/m2，較渤、黃、東3個(gè)海區(qū)輻射平均值高出22%。經(jīng)估算，中國(guó)近海太陽能資源年總量約為14×109 GWh，水深[Hlt;10]、30、50 m的海域太陽能資源年總量分別約為600×106、1700×106、2800×106 GWh，總體來說海上太陽能資源很豐富，具有巨大的開發(fā)利用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：可再生能源資源；太陽能；資源評(píng)估；近海；分布特征

中圖分類號(hào)：TK511"""""""""""""" """""""""""" """""""""文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引 言

海上太陽能是太陽能的重要組成，也是海洋清潔能源的重要組成。近年來，在國(guó)家政策驅(qū)動(dòng)下，中國(guó)沿海省份積極響應(yīng)黨中央提出的雙碳目標(biāo)，開始重點(diǎn)發(fā)展海上光伏產(chǎn)業(yè)［1］。海上太陽能開發(fā)具有不占用沿海地區(qū)緊缺的土地資源等優(yōu)勢(shì)，既可獨(dú)立建設(shè)光伏發(fā)電場(chǎng)，又可與海上風(fēng)電、海水養(yǎng)殖等聯(lián)合開發(fā)，具有廣闊的市場(chǎng)前景。開發(fā)利用太陽能資源首先需了解資源豐富程度、可開發(fā)量、地域分布、稟賦特征等，這都屬于太陽能資源評(píng)估工作的范疇［2］。太陽能資源評(píng)估的實(shí)質(zhì)是采用觀測(cè)或數(shù)學(xué)計(jì)算的方法確定到達(dá)地面的太陽輻射量，評(píng)價(jià)其豐富程度，進(jìn)而估算不同太陽能利用方式的產(chǎn)出量（發(fā)電量、發(fā)熱量等）。

由于太陽輻射觀測(cè)站點(diǎn)數(shù)量有限且空間分布不均勻，觀測(cè)數(shù)據(jù)通常不能完全滿足太陽能資源評(píng)估的需求，因此，往往通過數(shù)學(xué)方法對(duì)太陽能輻射量進(jìn)行估算，以達(dá)到一定的空間分辨率和精確度。目前，中國(guó)學(xué)者對(duì)太陽輻射的估算方法大體可歸納為3種。一是，利用氣候?qū)W方法計(jì)算太陽總輻射，周揚(yáng)等［3］利用27個(gè)太陽輻射站逐日太陽總輻射和163個(gè)氣象站逐日日照時(shí)數(shù)資料，用統(tǒng)計(jì)分析和規(guī)則樣條函數(shù)插值相結(jié)合的方法，分析了西北地區(qū)近50年來太陽能資源的時(shí)空變化特征；申彥波等［4-5］利用SMARTS模式計(jì)算晴天總輻射，建立基于日照百分率的太陽能資源計(jì)算方程，并以四川省為例進(jìn)行了計(jì)算分析；袁淑杰等［6］、龔強(qiáng)等［7］利用實(shí)測(cè)資料和再分析資料分別對(duì)河北省和遼寧省太陽能資源進(jìn)行了評(píng)估研究。二是，利用衛(wèi)星遙感資料反演太陽總輻射，蔡彥楓等［8］基于衛(wèi)星遙感反演資料的太陽能資源數(shù)據(jù)集，分析了華南地區(qū)1984—2005年太陽總輻射的變化特征；張乾［9］利用遙感技術(shù)分析區(qū)域太陽能資源的時(shí)空分布，采用多因子評(píng)價(jià)模型對(duì)中國(guó)地區(qū)大型光伏電站區(qū)域適宜性進(jìn)行了評(píng)估；楊靖文［10］基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)對(duì)區(qū)域太陽能資源狀況進(jìn)行了評(píng)估。三是，利用數(shù)字高程模型（digital elevation model，DEM）結(jié)合GIS技術(shù)模擬太陽輻射，鐘燕川等［11］、文明章等［12］、鄔定榮等［13］基于DEM數(shù)據(jù)分別計(jì)算了實(shí)際地形下四川、福建和廣東的太陽總輻射時(shí)空分布。

但上述均是對(duì)陸地太陽能資源開展的研究分析，對(duì)中國(guó)海上太陽能資源的評(píng)估研究尚屬鮮見。國(guó)外也僅有部分學(xué)者對(duì)海上太陽能進(jìn)行了研究，Solanki等［14］利用印度沿岸的8個(gè)輻射站和ERA-Interim再分析數(shù)據(jù)對(duì)印度專屬經(jīng)濟(jì)區(qū)海域的太陽能總輻射時(shí)空分布和資源總量進(jìn)行了研究；Soukissian等［15］利用ERA5再分析數(shù)據(jù)對(duì)地中海風(fēng)能、太陽能資源狀況和時(shí)空變化特征進(jìn)行了研究，并分析了二者聯(lián)合資源分布情況；Marcolino等［16］利用ERA5對(duì)巴西海上風(fēng)能和太陽能資源的互補(bǔ)性進(jìn)行了研究?；诖耍疚睦?3年（1979—2021年）的ERA5太陽輻射再分析資料，研究中國(guó)近海不同海區(qū)的海上太陽能資源的年際、季度和月變化特征及穩(wěn)定度，評(píng)估太陽能資源豐富程度，并對(duì)資源總量進(jìn)行估算。

1 資料和方法

1.1 數(shù)據(jù)資料

本文采用經(jīng)過驗(yàn)證的ERA5再分析資料。ERA5資料是歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）2019年制作的最新一代大氣再分析資料，其是對(duì)1979年1月至今的全球氣候進(jìn)行的第五代大氣再分析，可從哥白尼氣候數(shù)據(jù)庫(kù)（https：//cds.climate.copernicus.eu/）下載使用。ERA5的前身ERA-interim已被廣泛接受，ERA5利用先進(jìn)的建模和數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)，將大量的歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)合到全球估算中，提供大氣、陸地表面和海洋狀態(tài)參數(shù)的每小時(shí)數(shù)據(jù)。本文使用的ERA5數(shù)據(jù)集是ERA5 monthly averaged data on single levels from 1979 to present，太陽輻照量為月平均數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分辨率、年限等見表1。

國(guó)外學(xué)者［17］利用地面輻射站和衛(wèi)星反演數(shù)據(jù)對(duì)ERA5的太陽總輻射數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行的評(píng)估表明，ERA5在全球范圍和歐洲的日平均偏差分別為4.05、4.54 W/m2，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性較好。為了驗(yàn)證ERA5資料在中國(guó)近海的適用性和準(zhǔn)確性，本文使用世界輻射數(shù)據(jù)中心（World Radiation Data Centre，WRDC）的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，由于海上實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)匱乏，本文選擇位于沿海區(qū)域的6個(gè)岸基測(cè)站使用?？紤]到篇幅限制，僅選取6個(gè)測(cè)站均有完整逐日輻射數(shù)據(jù)的年份（2015年）進(jìn)行結(jié)果展示。表2給出了測(cè)站有關(guān)信息，圖1給出了6個(gè)測(cè)站2015年逐月總輻照量的ERA5再分析數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)比。

綜合表1和圖1可看出，兩者逐月變化趨勢(shì)一致，廣州、上海、KAGOSHIMA、NAHA、ISHIGAKIJIMA等5個(gè)站位對(duì)比結(jié)果很好，兩者標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為14.9、15.0、10.4、16.0、11.9 W/m2，日平均偏差為8.87 W/m2；SEOUL測(cè)站的月總輻照量ERA5再分析數(shù)據(jù)較實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)略大，兩者標(biāo)準(zhǔn)偏差為32.9 W/m2，日平均偏差為33.56 W/m2；通過計(jì)算得到年總輻照量實(shí)測(cè)值與ERA5再分析的年總輻照量標(biāo)準(zhǔn)偏差為16.1 W/m2，日平均偏差12.34 W/m2，相對(duì)平均偏差約8%。綜上，ERA5在中國(guó)海區(qū)的適用性總體較好，可利用其分析太陽能資源及其分布情況。

1.2 計(jì)算方法

太陽能資源評(píng)估有關(guān)指標(biāo)計(jì)算公式［18］如下文詳述。輻照量是在給定時(shí)間段內(nèi)輻照度的積分總量（單位為MJ/m2或kWh/m2），其中輻照度是物體在單位時(shí)間、單位面積上接收到的輻射能。年水平面總輻照量（[RGH]），是一年間水平面總輻照度的積分總量，其計(jì)算表達(dá)式為：

[RGH=i=1Mrgh，i?di]"""" （1）

式中：[di]——年第[i]個(gè)月的天數(shù)；[M]——月份數(shù)，[M=12]；[rgh，i]——第[i]個(gè)月的月平均日太陽總輻照量，J/m2。

年水平面直接輻照量（[RDH]），是水平面上接收到的直接輻射，其計(jì)算表達(dá)式為：

[RDH=i=1Mrdh，i?di]"""" （2）

式中：[rdh，i]——年第[i]個(gè)月的月平均日太陽直接輻照量，J/m2。

太陽能總輻射穩(wěn)定度（[SGHR]）表示太陽能資源年內(nèi)變化的狀態(tài)和幅度，用全年中各月日平均輻照量的最小值與最大值的比表示，其數(shù)值在（0，1）區(qū)間變化，越接近于1越穩(wěn)定，其計(jì)算表達(dá)式為：

[SGHR=minrghmaxrgh]"""""" （3）

式中：[minrgh、maxrgh]——年各月平均日總輻照量的最小值和最大值，J/m2。

太陽能資源儲(chǔ)量，是評(píng)估區(qū)域內(nèi)的太陽能資源儲(chǔ)量，其計(jì)算表達(dá)式為：

[SP=i=1sRGH，i?Si]"""""" （4）

式中：[SP]——太陽能資源儲(chǔ)量，GWh；[s]——評(píng)估區(qū)域內(nèi)的網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)量；[RGH，i]——第[i]個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的總輻照量，J/m2；[Si]——第[i]個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的面積，m2。

2 太陽能資源特征分析

2.1 空間變化特征

圖2為1979—2021年期間中國(guó)近海太陽總輻射43 a平均值的空間分布。從圖2可看出，多年平均太陽總輻射范圍為4886～7611 MJ/m2，年總輻射變化幅度較大，這主要是由于地理位置、環(huán)流特征方面帶來的差異，對(duì)總輻射的區(qū)域性分布產(chǎn)生的影響?？傮w上看，中國(guó)近海太陽能呈現(xiàn)出近岸海域低、離岸海域高的特點(diǎn)，在東南沿海海域尤為明顯，其中江蘇上海沿岸、杭州灣沿岸、臺(tái)灣東中部沿岸海域太陽總輻射相對(duì)略低，年均總輻射最低值分別為5314、4939、4886 MJ/m2。

為了分析不同海域太陽總輻射的差異性，本文按《近海預(yù)報(bào)海區(qū)劃分》（HYT 0292—2020）［19］中關(guān)于中國(guó)管轄海域及其鄰近海域中各預(yù)報(bào)海區(qū)的劃分情況，將中國(guó)沿海海域分為渤海、黃海、東海、南海等4個(gè)海區(qū)，具體為：《近海預(yù)報(bào)海區(qū)劃分》（HYT 0292—2020）中的渤海即為渤海海區(qū)，黃海北部、黃海中部、黃海南部即為黃海海區(qū)，東海西北部、東海東北部、東海西南部、東海東南部、臺(tái)灣海峽、臺(tái)灣以東洋面即為東海海區(qū)，北部灣、南海西北部、南海東北部、巴士海峽、南海中西部、南海中東部、南海西南部、南海東南部即為南海海區(qū)。圖3為各海區(qū)多年平均太陽總輻射，總體上東海海區(qū)除臺(tái)灣海峽和臺(tái)灣以東洋面以外大部分海域太陽總輻射相對(duì)較低，南海海區(qū)太陽總輻射最高。渤海、黃海、東海太陽總輻射相近，平均值分別為5625、5581、5622 MJ/m2，南海中西部和中東部年均總輻射最大，并呈現(xiàn)出向南北兩端遞減的趨勢(shì)，平均值為6843 MJ/m2，較渤、黃、東3個(gè)海區(qū)總輻射平均值高出22%。

2.2 時(shí)間變化特征

圖4為中國(guó)近海太陽總輻射年際變化。1979—2021年年均總輻射為6429 MJ/m2，最大值出現(xiàn)在2004年，總輻射為6650 MJ/m2；最小值出現(xiàn)在2011年，總輻射為6167 MJ/m2。根據(jù)圖4分析，可將太陽總輻射變化特征分為兩個(gè)時(shí)間段：1979—1996年期間太陽總輻射變化幅度在±4.9%范圍內(nèi)和1997—2021年期間總輻射變化幅度有所增大（在±7.8%范圍內(nèi)），且總輻射最大值和最小值均出現(xiàn)在近15年期間，表明近15年海上太陽輻射異常變化愈發(fā)劇烈，年際變化幅度增大。由于地球接收到的太陽輻射來自于太陽內(nèi)部的核聚變反應(yīng)，因此出現(xiàn)以上年際或年代際變化的根本原因在于太陽內(nèi)部的核聚變，但這可能也與近年來全球氣候變化和極端異常天氣相關(guān)聯(lián)。經(jīng)查，2004年是有氣象記錄以來的第4個(gè)暖年，且西太平洋、大西洋熱帶風(fēng)暴活動(dòng)頻繁，全球降水量超過多年平均；2011年是有觀測(cè)記錄以來的第10個(gè)暖年，也是近60年來出現(xiàn)拉尼娜事件的年份中全球氣溫最高的一年，這也驗(yàn)證了以上猜想，太陽輻射變化與全球氣候變化之間的關(guān)系值得進(jìn)一步研究。

圖5給出了太陽總輻射季節(jié)和月際變化柱狀圖。從圖5a和5c可看出，中國(guó)近海太陽總輻射季節(jié)變化特征明顯，季節(jié)總輻射隨春、夏、秋、冬季節(jié)變化而逐漸減小，分別為1894、1827、1462、1287 MJ/m2，春季最大、冬季最小，春夏季基本持平，相差不超過4%，冬季相比春季和秋季分別低32%和9%，且1—12月份月均總輻射呈先增大后減小的趨勢(shì)，與季節(jié)變化分析結(jié)果一致，且一年中月均總輻射在春季5月份最大，為650 MJ/m2；在冬季12月份最小，為377 MJ/m2。從圖5b中看出，渤海、東海在夏季時(shí)總輻射最高，黃海、南海在春季時(shí)總輻射最高，且春季、秋季和冬季時(shí)南海總輻射最高，夏季時(shí)東?？傒椛渥罡?。圖6為多年季節(jié)平均海上太陽總輻射空間分布圖，可看出：春季太陽總輻射分布呈現(xiàn)出渤海、黃海和南海總輻射高、東海低的特征，夏季呈現(xiàn)出東海南部和南海北部總輻射高，渤海、黃海和南海南部總輻射低的特征，秋冬兩季均呈現(xiàn)出渤海、黃海和東海總輻射低、南海總輻射高的特征。此外，春夏兩季相比，東海、南海中南部太陽總輻射基本相反，即春季總輻射最低的東海在夏季時(shí)最高，春季總輻射最高的南海中南部在夏季時(shí)最低，這與地球繞太陽的公轉(zhuǎn)和氣象條件等有關(guān)，北回歸線基本是總輻射分布的南北分界線。

2.3 太陽能資源穩(wěn)定度

表4給出了《太陽能資源評(píng)估方法》（GB/T 37526—2019）關(guān)于總輻射穩(wěn)定度（[SGHR]）等級(jí)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，據(jù)此利用式（3）計(jì)算中國(guó)近海太陽能總輻射穩(wěn)定度。圖7為總輻射穩(wěn)定度分布。從圖7可看出，南海中東部、東南部和南部總輻射最為穩(wěn)定，穩(wěn)定度超過0.47，穩(wěn)定度等級(jí)為A級(jí)；南海中西部、中南部、海南西南部、臺(tái)灣西部和西南部總輻射穩(wěn)定度介于0.36～0.47之間，穩(wěn)定度等級(jí)為B級(jí)；此外的南海大部分海域總輻射穩(wěn)定度一般，而渤海、黃海、東海大部分海域總輻射欠穩(wěn)定，僅有遼東灣西北部、黃海中西部、黃海中南部（江蘇沿岸部分海域）總輻射穩(wěn)定度一般。綜合來看，南海大部分海域總輻射穩(wěn)定度等級(jí)為B級(jí)（穩(wěn)定）及以上，渤海、黃海、東海大部分海域總輻射穩(wěn)定度等級(jí)為D級(jí)（欠穩(wěn)定）。出現(xiàn)以上分布特征的主要原因是繞太陽公轉(zhuǎn)的地球直射點(diǎn)在南北回歸線之間往復(fù)變化，距離赤道越近資源穩(wěn)定度越高，也可能與所在海域的天氣條件有關(guān)。

3 太陽能資源總量及豐富程度

圖8為太陽能資源總量分布。表5為太陽能資源總量統(tǒng)計(jì)表。中國(guó)近海太陽能資源年總量約為14000×106 GWh，渤海、黃海、東海、南海太陽能資源總量見表5，南海太陽能資源最為豐富，總量約為9800×106 GWh，渤、黃、東海西側(cè)海域太陽能資源較東側(cè)強(qiáng)。以下對(duì)不同水深的太陽能資源總量進(jìn)行計(jì)算和分析，水深[Hlt;50 m]的太陽能資源總量約為2800×106 GWh，水深[Hlt;30 m]的太陽能資源總量約為1700×106 GWh，水深[Hlt;10 m]的太陽能資源總量約為600×106 GWh，

可看出不同水深條件下，南海資源總量最高，黃海資源總量均高于渤海和東海。按照《太陽能資源評(píng)估方法》（GB/T 37526—2019）太陽能資源豐富程度劃分標(biāo)準(zhǔn)，繪制了太陽能資源豐富等級(jí)分布圖。從圖9可看出，南海大部分海域太陽能資源最豐富，渤海、黃海、東海和南海北部近海海域太陽能資源很豐富，僅有臺(tái)灣中東部海域太陽能資源等級(jí)為豐富?？傮w上看，中國(guó)近海海上太陽能資源很豐富，開發(fā)潛力巨大。

4 結(jié) 論

本文利用ERA5再分析資料對(duì)中國(guó)近海太陽能的年際、季節(jié)、月尺度和不同海區(qū)的時(shí)空分布特征進(jìn)行了分析，并評(píng)估了中國(guó)近海太陽能資源豐富程度和資源總量。主要結(jié)論如下：

1）從時(shí)間上來看，中國(guó)近海多年平均海上太陽總輻射范圍為4886～7611 MJ/m2，年均總輻射為6429 MJ/m2，輻射量隨著春、夏、秋、冬季節(jié)變化而逐漸減小，分別為1894、1827、1462、1287 MJ/m2，春季最大、冬季最小，春季和夏季基本持平；月均總輻射在春季5月份最大，為650 MJ/m2，在冬季12月份最小，為377 MJ/m2。

2）從空間上來看，渤海、黃海、東海太陽總輻射相近，年均輻射量分別為5625、5581、5622 MJ/m2；南海的中西部和中東部年均總輻射最大，并呈現(xiàn)出向南北兩端遞減的趨勢(shì)，年均輻射為6843 MJ/m2，較渤、黃、東3個(gè)海區(qū)總輻射平均值高出22%。

3）從資源穩(wěn)定度來看，南海中東部、東南部和南部總輻射最為穩(wěn)定，穩(wěn)定度超過0.47，穩(wěn)定度等級(jí)為A級(jí)；南海中西部、中南部、海南西南部、臺(tái)灣西部和西南部總輻射穩(wěn)定度介于0.36～0.47之間，穩(wěn)定度等級(jí)為B級(jí)，此外的南海大部分海域總輻射穩(wěn)定度一般；而渤海、黃海、東海大部分海域總輻射欠穩(wěn)定，僅有遼東灣西北部、黃海中西部、黃海中南部（江蘇沿岸部分海域）總輻射穩(wěn)定度一般。

4）中國(guó)近海太陽能資源年總量約為14×109 GWh，南海太陽能資源最為豐富，渤、黃、東海西側(cè)海域太陽能資源較東側(cè)強(qiáng)；水深[Hlt;10]、30、50 m的海域太陽能資源年總量分別約為600×106、1700×106、2800×106 GWh，中國(guó)海上太陽能資源很豐富，具有巨大的開發(fā)利用價(jià)值。

［參考文獻(xiàn)］

［1］"""" 李美成， 高中亮， 王龍澤， 等. “雙碳”目標(biāo)下中國(guó)太陽能利用技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀與展望［J］. 太陽能， 2021（11）： 13-18.

LI M C， GAO Z L， WANG L Z， et al. Development status and prospect of solar energy utilization technology in China under" goal" of" emission" peak"" and" carbon" neutrality［J］. Solar energy， 2021（11）： 13-18.

［2］"""" 袁小康， 谷曉平， 王濟(jì). 中國(guó)太陽能資源評(píng)估研究進(jìn)展［J］. 貴州氣象， 2011， 35（5）： 1-4.

YUAN X K， GU X P， WANG J. Research progress of solar energy resource assessment in China［J］. Journal of Guizhou meteorology， 2011， 35（5）： 1-4.

［3］"""" 周揚(yáng)， 吳文祥， 胡瑩， 等. 西北地區(qū)太陽能資源空間分布特征及資源潛力評(píng)估［J］. 自然資源學(xué)報(bào)， 2010， 25（10）： 1738-1749.

ZHOU Y， WU W X， HU Y， et al. The temporal-spatial distribution and evaluation of potential solar energy resources"" in"" Northwest"" China［J］."" Journal"" of"" natural resources， 2010， 25（10）： 1738-1749.

［4］"""" 申彥波， 張順謙， 郭鵬， 等. 基于SMARTS模式的太陽能資源計(jì)算： 以四川省為例［J］. 太陽能學(xué)報(bào)， 2016， 37（2）： 482-488.

SHEN Y B， ZHANG S Q， GUO P， et al. Calculation for solar energy resource based on SMARTS mode： as a case stady in Sichuan province［J］. Acta energiae solaris sinica， 2016， 37（2）： 482-488.

［5］"""" 申彥波， 張順謙， 郭鵬， 等. 四川省太陽能資源氣候?qū)W計(jì)算［J］. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)， 2014（4）： 493-498.

SHEN Y B， ZHANG S Q， GUO P， et al. Climatology calculation of solar energy resource in Sichuan province［J］. Journal of applied meteorological science， 2014（4）： 493-498.

［6］"""" 袁淑杰， 李曉虹， 張益煒， 等. 河北省水平面太陽總輻射時(shí)空分布及太陽能資源評(píng)估研究［J］. 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2013， 44（11）： 50-55.

YUAN S J， LI X H， ZHANG Y W， et al. Study on temporal and spatial distribution of horizontal global solar radiation and evaluation of solar energy resources in Hebei province［J］. Journal of Northeast Agricultural University， 2013， 44（11）： 50-55.

［7］"""" 龔強(qiáng)， 徐紅， 藺娜， 等. 遼寧省太陽能資源評(píng)估及NASA數(shù)據(jù)適用性分析［J］. 中國(guó)電力， 2018， 51（2）： 105-111.

GONG Q， XU H， LIN N， et al. Solar radiation resources estimation and reliability analyzing of NASA data in Liaoning province［J］. Electric power， 2018， 51（2）： 105-111.

［8］"""" 蔡彥楓， 王俊. 基于衛(wèi)星遙感反演資料的華南地區(qū)太陽能資源評(píng)估［J］. 電力勘測(cè)設(shè)計(jì)， 2015（S2）： 700-705.

CAI Y F， WANG J. Analysis and assessment on solar energy resource in South China based on satellite retrieved dataset［J］. Electric power survey amp; design， 2015（S2）： 700-705.

［9］"""" 張乾. 基于遙感輻射產(chǎn)品的太陽能資源研究［D］. 北京： 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)， 2020.

ZHANG Q. Research on solar energy resources based on remote sensing radiation products［D］. Beijing： University of Chinese Academy of Sciences， 2020.

［10］""" 楊靖文. 衛(wèi)星數(shù)據(jù)在太陽能項(xiàng)目評(píng)估中的應(yīng)用［C］//第七屆（2013）國(guó)際太陽能產(chǎn)業(yè)及光伏工程（上海）論壇. 上海， 中國(guó)， 2013.

YANG J W. Application of satellite data in solar project evaluation［C］//Proceedings of the 7th（2013） International Solar Industry and Photovoltaic Engineering （Shanghai）. Shanghai， China， 2013.

［11］""" 鐘燕川， 馬振峰， 徐金霞， 等. 基于地形分布式模擬的四川省太陽能資源評(píng)估［J］. 西南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2018， 40（7）： 115-121.

ZHONG Y C， MA Z F， XU J X， et al. Assessment of solar energy resource in Sichuan based on distributed modeling on" rugged" terrains［J］. Journal" of" Southwest" University （natural science edition）， 2018， 40（7）： 115-121.

［12］""" 文明章， 張容焱， 高建蕓， 等. 基于地形的福建省太陽輻射模擬計(jì)算及評(píng)估［J］. 亞熱帶資源與環(huán)境學(xué)報(bào)， 2013， 8（3）： 65-71.

WEN M Z， ZHANG R Y， GAO J Y， et al. Solar radiation in Fujian province： calculation and assessment based on DEM［J］. Journal of subtropical resources and environment， 2013， 8（3）： 65-71.

［13］""" 鄔定榮， 劉建棟， 劉玲， 等. 基于DEM的廣東山地高分辨率太陽輻射模擬研究［J］. 熱帶氣象學(xué)報(bào)， 2014， 30（4）： 795-800.

WU D R， LIU J D， LIU L， et al. Simulating the solar radiation in mountainous area in Guangdong province based"" on"" fine"" DEM"" mesh［J］." Journal"" of"" tropical meteorology， 2014， 30（4）： 795-800.

［14］""" SOLANKI C， NAGABABU G， KACHHWAHA S S. Assessment of offshore solar energy along the coast of India［J］. Energy procedia， 2017， 138： 530-535.

［15］""" SOUKISSIAN T H， KARATHANASI F E， ZARAGKAS D K. Exploiting offshore wind and solar resources in the Mediterranean using ERA5 reanalysis data［J］. Energy conversion and management， 2021， 237： 114092.

［16］""" MARCOLINO M S N， MILAD S， CORBINIANO S， et al. Offshore wind and solar complementarity in Brazil： a theoretical and technical potential assessment［J］. Energy conversion and management， 2022， 270， 116-194.

［17］""" RUBEN U， THOMAS H， ANA G A， et al. Evaluation of global horizontal irradiance estimates from ERA5 and COSMO-REA6 reanalysis using ground and satellite-based data［J］. Solar energy， 2018， 164： 339-354.

［18］""" GB/T 37526—2019， 太陽能資源評(píng)估方法［S］.

GB/T 37526—2019， Assessment method for solar energy resource［S］.

［19］""" HY/T 0292—2020， 近海預(yù)報(bào)海區(qū)劃分［S］.

HY/T 0292—2020， Offshore forecast areas zoning［S］.

CHARACTERISTICS ANALYSIS AND RESERVE EVALUATION OF

OFFSHORE SOLAR ENERGY RESOURCES IN CHINA

Wu Ya’nan，Zhou Qingwei，Wu He，F(xiàn)ang Yizhou，Ding Jie，Wang Houjun

（National Ocean Technology Center， Tianjin 300112， China）

Abstract：Based on the ERA5 reanalysis dataset， the temporal and spatial variability characteristics of Chinese offshore solar energy （OSE） resources are analyzed at annual， seasonal and monthly scales in different sea areas. The richness level and the reserve of the OSE resources are evaluated. The results show that the annual offshore global horizontal radiation （GHR） is in the range of 4886-7611 MJ/m2， and the annual mean value is 6429 MJ/m2. The seasonal GHR has a decreasing trend from spring to winter with the corresponding values， 1894， 1827， 1462， 1287 MJ/m2. GHR has a maximum in spring， with little difference to summer， and it has a minimum in winter. On a monthly scale， the maximum of GHR of 650 MJ/m2 occurs in May and the minimum of 377 MJ/m2 in December. In terms of spatial distribution， the GHR in the Bohai Sea， the Yellow Sea and the East Sea have similar values of 5625， 5581 and 5622 MJ/m2， respectively. The South Sea’s annual GHR of 6843 MJ/m2 is the highest of the four， 22% higher than the average GHR of the other three. In the South Sea， the maximum occurs in the mid-east part and mid-west part， with a downward trend towards the north and south part. The annual OSE resources reserve is estimated at 14×109 GWh. It’s 600×106， 1700×106， 2800×106 GWh for those sea areas when their water depth is less than 10， 30， 50 m， respectively. As a whole， OSE is abundant in the China Sea and has great value to develop and exploit.

Keywords：renewable energy resources； solar energy； resource valuation； offshore； distribution characteristics