文摘

介绍了一个简单的半经验模型估算全球光合有效辐射(PAR)天空在所有条件。模型表达作为云指数函数,气溶胶光学深度,臭氧总量列,太阳天顶角和空气质量。模型的制定是基于四年期间(2008 - 2011)的标准数据从测量获得四家太阳能在泰国的热带环境监测站。这是清迈(18.78°N, 98.98°E),边上向乌汶府(15.25°N, 104.87°E),那空Pathom (13.82°N, 100.04°E),和宋卡(7.20°N, 100.60°E)。云指数来源于MTSAT-1R卫星,而得到MODIS气溶胶光学深度/ Terra卫星。对于臭氧总量列,从尾身茂检索/光环卫星。的模型是根据独立数据集进行验证四个站。发现每小时PAR模型和估计得到的测量是在合理的协议,与均方根差(RMSD)和平均偏差的区别(MBD)的14.3%,−5.8%,分别。此外,对于月平均每小时PAR, RMSD和MBD减少到11.1%,−5.1%,分别。

1。介绍

光合有效辐射(PAR)的一部分太阳辐射光谱从400到700纳米。事件一样在地球表面的重要生态系统建模和气候变化研究(1- - - - - -4]。标准数据也需要生物质可再生能源的生产力应用程序的准确建模。

虽然运气可以通过量子测量传感器,测量站点的数量在世界的大部分地区是稀缺的。因此,标准的数据测量不能满足标准用户的需求。为了克服这个问题,PAR数据需要从建模方法获得。其中一个方法是使用一个标准比宽带太阳辐射从更广泛的测量估计PAR宽带辐射。许多作者提出了这一比率的值使用标准和宽带辐射数据从世界不同的地方5- - - - - -7]。一些作者提出了太阳的位置的比例作为功能和气象数据8- - - - - -12]。另一种方法是PAR来自极地轨道卫星的数据(13- - - - - -17等)或静止卫星,气象卫星,MTSAT [18- - - - - -21]。这种方法通常是基于物理标准和其他气象参数之间的关系。

PAR-to-global辐射率的使用优势的简单,但是它可以有效地仅用于宽带太阳辐射数据的地点是可用的。此外,它通常缺乏普遍性。相比之下,卫星物理方法是有利的普遍性和更好的空间覆盖。然而,它相对比较复杂,需要大量的输入数据有时是不可用的。作为妥协,我们提出一个新的方法来估计PAR从卫星数据通过使用一个简单的半经验模型。研究区主要集中在泰国热带环境。这种环境的特点是高湿度,高水平的标准。全球标准衡量四个地点在泰国和相应的云指数、气溶胶光学深度,臭氧总量列从卫星获得也用于模型的发展。

2。卫星和地面测量数据

2.1。卫星数据

中使用的主数据模型的发展气象卫星数据。他们从可见的获得渠道(0.55 - -0.90μ米)MTSAT-1R卫星围绕四年时期(2008 - 2011)。这些数据可以显示为图像和每天有9个图像从8:30到下午h。每个图像覆盖整个地区的泰国。为了方便在图像导航和进一步的数据分析,所有被转换为圆柱投影图像线性的经度和纬度,然后他们导航使用海岸线上的点作为参考。最终产品是纠正图像,每一种都由一个矩阵像素,像素的分辨率公里²。每个像素代表的灰度值变化范围从0到255。的灰度值被转换成一个物理量叫做earth-atmospheric反射率()通过使用校准表提供的卫星数据。9个像素为中心的四个目标地面PAR测量站从每个图像,用来表示earth-atmospheric反射率的电台。中云的反射率是用来量化建模过程。一个纠正的例子形象和目标站的位置如图1。

云是一个主要因素耗尽时,太阳辐射穿过地球大气层到地上,云一样需要建模。在这个工作中,量化了云采用卫星云指数()引入了卡诺等。22),表示为 在哪里,,earth-atmospheric反射率、地面反射率分别和最大云反射率。从卫星数据获得。地面反射率(中午)估计使用卫星图像。每月的合成图像生成,消除云污染。然后,这些无云图像转换成地面反射率(23]。云反射率最大,据估计从灰度的最大值。云指数的值估计在9个像素为中心的四个目标。云指数的平均价值的九个像素被用来代表云指数在车站。

作为臭氧吸收太阳辐射的波长间隔,臭氧总量列数据从OMI /光环卫星也获得了开发模型估算标准。因为耗尽了气溶胶,气溶胶光学厚度(AOD)数据从MODIS检索/ Terra卫星聚集发展模型。

2.2。地面测量

制定评估标准的半经验模型,有必要获得票面的数据测量。

泰国,东南亚的热带国家,分为四个主要地理区域,即北部山区地区,高原东北部地区,中部地区低土地,半岛南部地区。获得太阳能和太阳能与大气研究所的大气数据,我们实验室已经建立了一个在每个地区太阳辐射监测站。车站在清迈(18.78°N, 98.98°E)在北部地区,边上向乌汶府(15.25°N, 104.87°E)在东北地区,那空Pathom (13.82°N, 100.04°E)在中部地区,和宋卡(7.20°N, 100.60°E)在南部地区(图2)。在每一站,安装了各种仪器监测太阳辐射和大气参数,包括地面紫外辐射仪(爸爸)。辐射计有六个频道在紫外线波长和一个频道在PAR乐队(400 - 700海里)。temperature-stabilized在40°C。PAR在四站的测量进行了一分钟的频率和平均每小时。辐射计的电台是每年新校准辐射计校准同步曝光,由制造商提供的。在研究结束的时期,所有辐射计也送回厂家对硬件检查和最后的校准。考虑到性能的仪器和校准,测量的准确性估计小于5%。

PAR四站的数据分为两个数据集。第一数据集的制定模式,而第二个数据集对模型验证。从每个站的数据集如表所示1。

所有仪器的位置和插图的数据被用于这项工作图所示2。从卫星和地面测量数据建模过程中使用在下一小节中介绍。

3所示。结果与讨论

制定评估标准是基于模型的PAR耗尽了云,气溶胶,臭氧和空气分子。原则上这些大气成分的效果可以用来制定标准物理模型估计。然而,这样的方法是复杂的。避免串通,我们提出了一种半经验模型与标准大气参数,即云指数、气溶胶光学深度,臭氧总量列,和空气质量,如下: 在哪里是全球标准(μ摩尔·米⁻²·年代⁻¹),是外星PAR常数(2776.4吗μ摩尔·米⁻²·年代⁻¹),是相对光学气团,是太阳天顶角(学位),臭氧总量列(cm),大气气溶胶气溶胶光学深度(-),是云指数(-),偏心校正系数是由于变化sun-earth距离,然后呢,,,是经验常数。

确定经验常数,(2装有清迈的数据,边上向乌汶府,那空Pathom,宋卡通过使用非线性多变量回归技术(24]。结果如下:,,,。

研究它的性能,模型是用来计算PAR四站,清迈,边上向乌汶府,那空Pathom,和宋卡数据时间见表1。这些数据是没有参与制定的模型,他们是一个独立的数据集。票面的模型和计算得到的测量比较和均方根差(RMSD)和平均偏差的区别(MBD)相对于平均测量标准对不同天的时间如表所示2。

从表2,注意到RMSD和MBD的值增加从中午时间向清晨和傍晚都来自每个车站和组合数据的数据。这可能是解释如下。主要参数影响表面PAR是云由云量化指数,它来源于从MTSAT-1R卫星获得的图像数据。earth-atmospheric反射率用于计算云来自背散射辐射的辐射指数假设earth-atmospheric系统是一个传感器的表面。泰国的位置出现在卫星图像的西部边缘,non-Lambertian效应通常发生在清晨和傍晚,导致更多的错误计算。总的来说,RMSD和MBD和−每小时的数据是14.3%和5.8%,分别。这相对较大的差异可能是由于热带云的显性效应的结构和光学特性强烈随机(25),从而创建大型的随机误差的结果。此外,从MODIS气溶胶/ Terra卫星的使用也会导致这种差异随着大气气溶胶来自卫星仍相对较高的不确定性这一地区(26]。减少这样的错误,我们检查了每小时的PAR通过平均PAR值从模型获得在此期间获得一个月的月平均每小时标准。这个平均PAR代表PAR气候学是有用的为农业规划。结果与相应的PAR值来自测量和RMSD MBD如表所示3。

从表3,很显然RMSD和MBD合并后的数据的值减少了11.1%,−5.1%,分别。

(Van Laake和sanchez - azofeifa告诉本网络记者15)提出了一个算法来估计PAR从MODIS数据/ Terra卫星在哥斯达黎加和报告估计PAR的平均误差为5.8%,而梁等。16)使用相同的数据卫星和提出了相对误差在4.1 - -21.9%的范围,与测量相比在中国。

对静止卫星的情况下,卢比奥et al。18)提出了一个方法来推导从气象卫星图像数据和报告的均方根误差29%,相比在西班牙南部标准测量。在我们以前的工作(21],我们开发了一个物理模型来估计PAR在同一地区,本研究和均方根差PAR模型和估计的测量是9.8%。基于上述研究工作,提出了模型的准确性与文献报道的其他模型。

4所示。结论

半经验模型估计了相媲美。云的模型表达PAR实证功能指数、气溶胶光学深度,臭氧总量列,空气质量,和太阳天顶角。当测试一个独立的数据集每小时PAR,该模型给的值表示时的14.3%和MBD−5.8%。月平均每小时的PAR, RMSD和MBD减少到11.1%,−5.1%,分别。该模型提供了合理的估计在泰国的热带环境,物理模型的准确度。该模型具有优势的简单性。尽管该模型需要云指数和总臭氧柱,这些参数的值可以从卫星获取的大部分地区热带地区。物理参数影响PAR被纳入模型中,预计模型将为其它热带环境中是有效的。

确认

作者要感谢泰国气象部门的区域办事处在北部、东北部和南部地区的援助在PAR和其他大气参数的测量。作者也想感谢Manuel Nunez博士的有价值的建议。