气象学论文_有云条件下太阳辐射短临预报订正技

来源:中国辐射卫生 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2022-01-30
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摘要:文章目录 引 言 1 资料与方法 1.1 资 料 1.2 方 法 1.2.1 太阳辐射短临预报订正方法 (1)晴空理论辐射计算模型 (2)马尔科夫链云量预测模型 (3)云量与地面太阳辐射衰减关系模型 1.2.2 评估方法
文章目录

引 言

1 资料与方法

1.1 资 料

1.2 方 法

    1.2.1 太阳辐射短临预报订正方法

        (1)晴空理论辐射计算模型

        (2)马尔科夫链云量预测模型

        (3)云量与地面太阳辐射衰减关系模型

    1.2.2 评估方法

2 相关性和预报误差分析

2.1 大气透过率与气象要素的相关性

2.2 预报误差

3 地面太阳辐射预报订正效果

3.1 总云量与地面太阳辐射的衰减关系

3.2 光伏电站预报订正效果分析

4 结 论

文章摘要:利用2019年甘肃省7个光伏电站太阳总辐射、气温、相对湿度等观测数据和WRF模式太阳总辐射预报产品及FY静止卫星总云量数据,在大气透过率与气象要素相关性分析及数值模式预报能力评估基础上,对甘肃太阳总辐射短临预报误差进行订正研究。结果表明:大气透过率与气温呈显著正相关(相关系数为0.61),而与相对湿度、气压、总云量呈显著负相关(相关系数依次为-0.44、-0.31、-0.81),总云量对太阳辐射的衰减作用贡献最大,其次为相对湿度。太阳辐射预报偏差较大,误差呈明显的"单峰型"月际分布,6月最大,均方根误差在冬季最小为45.63 W·m-2,夏季最大为240.4 W·m-2;预报能力在晴天强、云天较差,其误差主要来源于位相偏差和系统偏差。考虑云量的太阳辐射短临预报订正效果显著,阴天太阳辐射预报订正后的均方根误差降幅为101~216.4 W·m-2,平均绝对误差降幅为59.5~173.07 W·m-2;误差最大的夏季,太阳辐射预报订正后的均方根误差降幅为1.92~64.23 W·m-2

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项目基金:《中国辐射卫生》 网址: http://www.zgfswszz.cn/qikandaodu/2022/0130/1283.html



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