文摘

一些研究表明,全球日照时间的估计可以用地球同步卫星的帮助,因为他们可以记录一天几个相同的图像位置。摘要图像获得的MODIS(中分辨率成像光谱仪)传感器极地轨道卫星Aqua和Terra被用来估计每日全球任何地区日照时间在土耳其。一个新的二次每日平均云量指数之间的相关性和相对日照时间也与线性相关性进行了介绍和比较。结果表明,极地轨道卫星可用于日照时间的估计。这里介绍的二次模型比线性模型尤其适用于非常低的冬季日照时间值记录在地面站对许多天。

1。介绍

日照时间事件的数量在地球表面是一个重要的气象参数由于其使用在许多应用程序中(1- - - - - -7]。一般来说,有更多的气象站测量空气温度和降水比太阳辐射和日照时间。例如,在土耳其,虽然气温值已经收集了超过400个气象站,太阳辐射和日照时间测量仅163年和192年站在很长一段时间,分别为(8]。根据加拿大环境(9),有320个车站日照时间测量在加拿大是1/7乘以小于那些收集降水和气温数据。大约有400个车站为整个非洲和只有34站在埃及的日照时间数据记录(10,11]。与普通的观点相反,日照时间仍然稀疏网络和不足主要是地理和经济原因特别是发展中国家。虽然收集的气象数据的最佳方法是记录气象监测站的数据直接使用适当的工具,这些点测量意味着记录数据有很高的时间分辨率,但较低的空间分辨率。价值观属于区域附近的车站一般由外推估计和插值方法。但是,由于现有的站的空间分布一般不均匀,从这些值的方法可能有问题。到目前为止许多研究已经报道了全球太阳能辐射的估算,但不幸的是,尽管其至关重要的只有数量有限的研究在文献中对全球日照时间的测定及其空间分布和变化。发生这种情况的主要原因是阳光记录仪记录的数据更可靠的比太阳辐射的辐射仪记录的数据(8]。

同步和极地轨道卫星可以观察和区域的覆盖下的图像传感器上。这些图片已经使用了许多不同的目的和评估全球太阳辐射(12- - - - - -20.]。另一方面,只有少数研究已经报道全球日照时间的估计使用卫星数据。Kandirmaz(2006)提出了一个简单的线性模型来预测每天的日照时间和空间构造连续日照时间地图对土耳其使用时间序列的气象卫星C3D可见图像类型(21]。一个简单的模型是由好估算日照时间在英国从旋转云类型数据的时间序列增强可见光和红外成像仪(SEVIRI)这是一个仪器气象卫星上第二代卫星(味精),每15分钟记录一次数据22]。、等人使用每小时2.5公里 2.5公里气象卫星图像估计在Brue流域日照时间(23]。伯特兰等人已经使用两种不同的方法结合地面站和味精数据来估计每天日照时间在比利时(24]。作为一个可以注意到,在这些研究中,估计进行了利用地球同步卫星的数据使得重复观测在给定区域。地球同步卫星轨道由于其高空间分辨率较低海拔而极地轨道卫星有很高的空间分辨率,但他们可以把大部分地球表面只有一天两次(一个白天,一个在黑暗中)。在这项工作中,我们试图估计全球每天日照时间使用数据的极地轨道卫星,为此中分辨率成像光谱仪(MODIS)图像已经被使用。

2。数据和方法

两个极地轨道卫星Aqua和Terra,携带相同的MODIS传感器,在两个不同的轨道路径宽度为2330公里,查看整个地球表面每一到两天。Aqua跨越赤道下午1:30。在Terra跨越赤道上午10:30时降序。在提升模式。因此早上或下午观察地球上的任何地方或以下大气传感器是可能使用两个卫星的图像。MODIS 36个光谱波段从0.41到14.385不等μm。乐队1和2的空间分辨率是250米,带3 - 7是500,和其他的乐队是1公里。乐队1到19日和26日是由日光反射太阳辐射,被称为反射太阳能乐队。乐队从20到25和27到36是由热排放的白天、黑夜、被称为热发射带。在当前的研究中,我们使用MOD02QKM (Terra文件)和MYD02QKM (Aqua文件)日常场景数据校准和MODIS 1 b级输出产品的定位有250的16位放射以及空间分辨率。每天的日照时间数据已经获得国家气象服务(tsm)土耳其。数据的伊斯坦布尔,土耳其萨姆松,伊兹密尔,安塔利亚,科尼亚,S。Urfa、埃尔和Muş站被用来找到一个独特的科喀艾里土耳其和数据的相关性,囊,Balikesir, Eskişehir,金丝黄,-,Niğde中部瑟瓦斯省,马拉蒂亚,K。马拉什G。哈卡里省遭到Antep Diyarbakır,范,特拉布宗,街头舞魂站被用来测试的成功派生的相关性。站的地理分布在图给出1。作为一个可能会注意到这些站点分布在土耳其,我们预计这些电台代表整个国家的所有可能的气候特征。


图1
九个校准(•)的地理分布和16个测试(x)站在土耳其。

最大可能阳光小时或一天的长度取决于站点的纬度和太阳赤纬角可以计算为25] 在哪里 位置的纬度范围吗 和 太阳赤纬的吗 和 是今年的天数从1月1号开始。

日照时间达成区域地面的数量取决于天文因素(太阳的仰角和方位角和距离来观察太阳-地球)和大气成分。云,液体的水滴或冰晶组成的,非常负责阻止传入的太阳射线到达地球表面是相对于其他的选民。太阳光与云的相互作用,取决于液滴或粒子的大小和形状,总质量的水,和空间分布。因为这些交互的物理解释不是很容易,云层和日照时间的关系通常是通过使用经验模型(11,21,26- - - - - -28]。幸运的是,云的运动可以通过卫星传感器记录,从而可以计算出云层指数在任何面积覆盖率。它已经表明,采用卫星云层指数可以计算从众所周知的关系如下14]:

在这里 是像素的thereflectance在任何时候, 是相同的像素的反射没有云,然后呢 是像素的平均反射率被云覆盖。 和 可以从时间序列图像采用一种自适应迭代过滤。每日平均云量指数, 后,可以计算每个像素的关系(21]: 在哪里 图像记录的总数的卫星传感器在每天吗 云层指数吗 th形象。每日平均云量指数的最大值是1(像素完全是由云),最小值= 0(无云层)。也就是说,它的范围从0到1。每日相对日照时间之间的线性关系,采用卫星每日平均云量指数被定义为(21] 在哪里 和 是回归参数的功能位置,季节,大气的状态。方程(5)暗示,如果云层比在一个区域是已知的然后可以估计日照时间在那个区域,反之亦然。另一方面,在目前的研究中,实验结果得出的结论是,这样一个配方不适合冬天的日子通常天空完全阴(日照时间测量0和/ ordaily意味着覆盖索引计算近1)。这种情况下线性模型可以产生负面日照时间值,毫无意义,许多电台许多天。因此,需要一个新的相关,提出了一种二次公式如下: 在哪里 , , 再次回归系数待定。从图可以看出2二次模型似乎适合数据比线性模型确定系数更高的价值。


图2
每天二次和线性关系部分阳光小时,采用卫星每日平均云量指数9使用数据校准站2004年1月。

3所示。结果和验证

首先,每天平均云量索引值计算从MODIS MOD02QKM MYD02QKM数据。使用阳光测量数据的九个车站(校准站)每月的统计相关性了。回归系数和系数确定属于每个月有表1。

表1
二次回归系数和决定系数和线性模型为每个月。

日照时间计算值进行校准和测试站通过使用获得的相关性比地面测量数据和结果。模型的精度进行了测试与三个统计指标:确定系数( ),意思是偏置误差(MBE)和均方根误差(RMSE)。这些指标定义如下: 在哪里 观察的总数, 估计是日照时间(使用模型), 是观察到的日照时间(以日照计),然后呢 和 是平均值。 给一个信息模型适合数据及其理想值是1。RMSE MBE和措施有多近/远安装线数据点和模型结果之间的偏差和测量数据,分别。虽然RMSE给模型的短期业绩的信息,做同样的MBE长期。理想的RMSE值,当然是零MBE和较低的值表明,估算值与测量值一致。另一方面,显示了MBE积极价值的高估和负面价值低估的数量。

统计指标的值表明,二次解释的相关性采用卫星云层之间的统计关系指数和测量日照时间比前四个月的线性相关性(表1和2)。每月平均RMSE值获得的二次相关性低于线性模型为每个月和115例(6个月 25站=共150例)。几乎相同的系数确定生产二次和线性相关性的5月和6月,因为这几乎相同的MBE和RMSE值观察。在这些计算,我们认为今年前六个月是全年足够准确地对土耳其,因为代表站选择研究反映了所有可能的气候全年国家的行为。

表2
比较测量的卫星估计每月平均每天日照时间和九校准(粗体)和16个随机选择的测试站(每天所有单位是小时)。

MBE的每日值计算为每个方法和混合在一起(图3)。的月度平均值RMSE MBE和价值观也在图3。为了更好地理解人物3的天数,平均偏移误差属于指定的范围也决定和给定的表3。见过,二次相关给估计比线性相关性的考虑范围。表3还表示,二次模型的行为比线性模型如果采用卫星云覆盖指数与观察到的日照时间连贯的地面由于其性质。这也是推断两种方法通常高估了地面测量结果。这是预期因为tsm站测量零日照时间总量的16%天但两个模型估计只有8%为零。

表3
MBE总天数与指定范围内整个研究期间和相应的总百分比。

图3
MBE每日二次值和线性模型对所有站了六个月。

过高的主导特别是伊斯坦布尔,科喀艾里,街头舞魂,特拉布宗,萨姆松,金丝黄,埃尔站。这是预期的,因为这些站(埃尔和阿菲永除外)位于黑海海岸地区的土耳其黑海山脉自西向东沿着海岸线和持有的雨云,导致最大的降雨量(每年2200毫米)。哈卡里省遭到低估主导了安塔利亚,范,伊兹密尔,法-和S。Urfa站。安塔利亚,伊兹密尔,法-站位于爱琴海海岸和爱琴海南部这是高度受地中海气候影响,分别。年代。Urfa站位于东南部安纳托利亚是在地中海和大陆性气候的影响。范和哈卡里省遭到位于安纳托利亚东部南部干旱大陆性气候。低日照时间值是1月和2月的月获得和更高的价值获得了3月,4月,6月。这是因为1月和2月是冬季的几个月通常有很多云的天;另一方面,4月和5月是春天的月和6月是夏季的第一个月。

几个来源的错误会影响模型的精度。在一些天云层指数无法计算正确,如果云快速移动在那些日子里因为MODIS传感器记录图像在两个明确的时间在一个明确的时间间隔。如果校准电台的天气条件下不同天气条件的一个或多个测试站认为月或校准站的数量是不够的,这也会增加错误,因为回归系数代表平均校准电台的天气特征。云的小洞可能给一个机会来记录明媚的阳光小时日照计,但卫星传感器可能无法发现任何洞,因为他们的250像素的分辨率。在某些情况下一个像素或一组像素可以被记录为完全阴(即高云层比)的卫星传感器,但某些类型的云允许阳光到达地面,被阳光记录仪记录。仪器和人工问题降低精度。

整个RMSE值计算MBE和0.14 1.89 h, h为二次模型,分别。这些结果是一致的与之前的卫星研究的文献。RMSE MBE和范围从0.54 h - 2.79 h和1.93−1.82 h, h,分别研究Kandirmaz [21),一天四个气象卫星的图像被用于在土耳其每天日照时间的估计。−−0.2和0.6之间的误差范围MBE和SD(标准差)介于1.6 h和2.2 h,之间分别,当云分类数据从SEVIRI用于英国22]。、et al。23MBE)报道,RMSE和值介于0.66 h和2.31之间h和2.31−0.19 h, h,分别。

4所示。结论

每天的日照时间值估计使用MODIS 1 b级数据和线性和二次模型25站在土耳其在2004年的前六个月。这些模型的精度进行比较。推断,如果认为月有很多阴暗的天那么二次相关定义了采用卫星云量统计关系指数和测量日照时间比线性相关性。但是,如果情况并非如此,二次和线性模型的行为几乎是相似的。

尽管MODIS数据得到一天两次,结果精度相当的先前的研究已经完成与地球同步卫星数据提供许多观察一天。这意味着每天日照时间值可以估计还在大面积使用图像的极地轨道卫星地区没有任何相关数据的可能性。许多错误的来源可以降低本文提供的模型的性能但是卫星估计给我们一个机会产生更精确的空间连续日照时间地图与其他方法相比,当站之间的距离很大。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。