肖晶晶 金志鳳 李 娜 李仁忠 袁德輝 毛裕定
(1.浙江省氣候中心,浙江杭州310017;2.山西省氣象決策服務中心,山西太原030006)
太陽輻射是地球表面各種物理、化學和生物過程的根本驅動力,對天氣、氣候的形成具有決定性作用,研究太陽輻射的基本氣候特征及其分布規律有著十分重要的理論和現實意義[1]。然由于觀測站點少,如何準確地得到大范圍、高精確的區域結果一直是研究的熱點。Angstrom提出利用晴天太陽總輻射和日照百分率來計算太陽總輻射,得到了廣泛的推廣應用和改進,其一般形式為:Q=Q0(a+bs)[2,3]。其中Q為到達地表的太陽總輻射,Q0為起始太陽輻射,s為同時期日照百分率,a,b為經驗系數。起始太陽輻射主要包括天文輻射、晴天太陽總輻射和理想大氣總輻射等[4-6],但以何種起始太陽輻射為優在不同的地區研究結果各有不同[7-9]。此外綜合因子法[10]也有研究。
浙江省太陽總輻射、光合有效輻射在20世紀80年代已有計算[11-12],但由于是全國范圍的氣候資源區劃,結果不夠精確;郭力民等提出以聚類分析法分區計算浙江省太陽總輻射[13],結果精度較高,但過程較為繁瑣;鮑倩倩等利用氣候學方法得到了杭州太陽總輻射的經驗公式,但沒有分析全省范圍的太陽總輻射[14]。浙江省太陽輻射觀測站分布稀少,隨著輻射理論研究的不斷深入和全球氣候變化的加劇,選擇一種準確、適合于浙江省的太陽輻射的計算方法,分析其分布特征,具有十分重要的現實意義。
本文通過比較國內外5種太陽總輻射氣候學計算值與實際觀測值的方差,選擇適于浙江省的經驗公式對太陽總輻射和光合有效輻射的分布特征進行研究,通過分析浙江省太陽輻射資源,以期為農業產業合理布局、農業品種最優搭配等提供依據。
氣象資料取自浙江省氣候中心,全省64個基本氣象站點的經度(°)、緯度(°)、海拔高度(m),以及建站以來的逐日日照時數(h)、水汽壓(hPa)、云量;輻射資料取自浙江省氣象信息網絡中心,杭州(1964—2010)、慈溪(1964—1990)和洪家(1992—2010)3站逐月的太陽總輻射資料。根據中國氣象局編制的《氣象輻射觀測方法》的規定,1981年1月1日前的輻射觀測資料乘以系數 1.022[15]。
經驗公式法 選取翁篤鳴經驗公式(Qw)[5]、左大康經驗公式(Qz)[4]和孫治安經驗公式(Qs)[16]進行分析,計算公式如下:
翁篤鳴經驗公式:

左大康經驗公式:

孫治安經驗公式:

其中Q(w/z/s)為計算的太陽輻射日總量(MJ·m-2·d-1),QA為天文輻射日總量(MJ·m-2·d-1),s為日照百分率。日天文輻射總量計算參考左大康經驗公式[4]。
綜合因子法 以朱志輝經驗公式[10]為代表,綜合考慮了水汽、海拔、天文輻射等要素,其計算月太陽總輻射和年太陽總輻射的公式分別如下:

(5)和(6)式中,X1為月(年)的日照百分率(以兩位小數表示);X2為海拔高度(km);X3為月(年)平均水汽壓(hPa);QA為 月(年)的天文輻射量。
模式輸出 目前普遍應用的WOFOST模型的輻射子模塊計算太陽總輻射方程即為埃斯屈朗方程(?ngstr?m Formula),其驅動輸入為假定沒有大氣時到達地面的輻射理論值,計算結果直接通過模式程序輸出[17]。
根據公式(1)—(6)及相應的文獻,分別計算杭州、慈溪、洪家3站的逐月(年)太陽總輻射,計算各月不同方法的相對誤差(即(計算值-觀測值)/觀測值),見表1。

表1 不同公式計算的相對誤差多年平均值(杭州、洪家:1992—2007年/慈溪:1964—1990年) %

表2 1—12月不同方法計算結果的方差及平均值
表中:Qw為翁篤鳴經驗公式;Qz為左大康經驗公式;Qz1為朱志輝經驗公式;Qs為孫治安經驗公式;Qq為埃斯屈朗方程。
由表1可以看出前4種在不同站點、不同月份計算時各有優劣,要分析全省的太陽輻射的分布特征,要求公式具有較好的穩定性,比較不同月份的方差,如表2。
比較1—12月相對誤差的方差的平均值,可以發現 Qs<Qz1<Qz<Qw<Qq,即孫治安經驗公式具有較好的穩定性,且其相對誤差的平均值最小,故本文選用孫治安經驗公式來計算浙江省太陽總輻射。
光合有效輻射是太陽輻射中能被綠色植物用來進行光合作用的那部分能量,是形成生物量的基本能源,直接影響著植物的生長、發育、產量和產品質量。研究表明,周允華、劉新安等對于光合有效輻射的計算方法具有較好的適應性[18-19],故本文選取此方法計算浙江省光合有效輻射。依據式(7)計算各地區有效輻射比例系數與總輻射的乘積即得到光合有效輻射月、年總量,計算公式如下[18]:

式中:PAR為光合有效輻射,E為平均總云量,Q為太陽總輻射,括號內為400~700 nm的光合有效輻射占總輻射的比例系數。表3為浙江省11個市的光合有效輻射占總輻射的月比例系數,基本在0.452 ~0.498 之間。

表3 浙江省各地區月、年光合有效輻射占總輻射量的比例系數
分別選取浙江省11個市的太陽總輻射和光合有效輻射值,其平均值分布如圖1。

圖1 浙江省太陽輻射時間變化
由圖1可以看出,浙江省太陽總輻射年變化呈現出明顯的雙峰型,7月最大,1月最小,6月為一相對小值;光合有效輻射年變化為弱雙峰型或單峰型,7月份最大,1月份最小。統計浙江省64個氣象基本站的太陽總輻射和光合有效輻射,分析其年變化規律:
1—5月浙江省太陽總輻射逐月增加,其中1月份增幅較小,2月增幅最大,平均增幅62.49 MJ·m-2。5 月達到第一個峰值,最大值出現在平湖站504.29 MJ·m-2。受太陽高度角和太陽直射點的北移的影響,6月太陽總輻射驟減,平均減幅17.20 MJ·m-2,其中減幅最大為嵊泗站44.87 MJ·m-2。7月達到浙江省太陽總輻射最大值,全省平均增幅156.49 MJ·m-2,增幅最大為瑞安站192.77 MJ·m-2。8—12月浙江太陽總輻射逐漸減少,其中8月、12月減幅較小,分別為 26.76 MJ·m-2和 21.48 MJ·m-2,其他月份減幅均超過70 MJ·m-2,這與北方寒冷氣流開始入侵,雨季降水產生的大量的水汽與冷濕氣流使得反射加強、直接輻射降低有關,另外天文輻射降低也是太陽總輻射降低的原因之一。光合有效輻射年變化規律與太陽總輻射類似,但輻射值偏低,其中1月、8月和12月偏低少于10 MJ·m-2,其他月份低幅平均達 50.17 MJ·m-2,其中7月偏低最多,達82.06 MJ·m-2。
計算浙江63個氣象站的太陽總輻射月和年值。圖2、圖3是浙江省年太陽總輻射和光合有效輻射的分布圖。

由圖2可以看出,浙江太陽總輻射呈現出東北高、西南低的分布,山區低于平地,沿海多于內陸,太陽總輻射在4332.19 ~4870.66 MJ·m-2之間,其中嵊泗為最大值,普陀、平湖等地太陽總輻射均超過4800 MJ·m-2。另外金衢盆地太陽總輻射為次最值區,最低值分布在西南遂昌、云和、麗水和北部長興地區。光合有效輻射分布與太陽總輻射規律類似,值分布在2060.16~2310.07 MJ·m-2之間,浙北低值區南壓西移。年輻射區域變化為:
1—4月太陽總輻射自沿海向內陸減小,最高值出現在浙東北的舟山嵊泗地區,為439.13 MJ·m-2;最低值出現在浙西南的開化地區,為216.22 MJ·m-2。受海拔等因素的影響,麗水地區的太陽總輻射與同緯度地區相比要低4~12 MJ·m-2。此外,龍游、遂昌、龍泉等地的太陽總輻射也偏低。5—6月浙江太陽總輻射為北高南低的分布,高值區為東北部的平湖、余姚地區,低值區偏移至溫嶺、樂清地區。7—8月浙江全省的總輻射值均超過了500 MJ·m-2,呈現出中間高、兩頭低的分布,金衢盆地-平湖地區為高值區,長興、泰順地區為低值區。9—12月的太陽總輻射呈現出南高北低的分布,12月尤為明顯,高值區分布在慶元、泰順和玉環地區,低值區分布在北部的長興、桐廬地區。光合有效輻射的變化規律與太陽總輻射類似,但值偏低。
為了分析浙江省太陽總輻射的氣候變化,選取杭州站1964—2010年逐年太陽總輻射和光合有效輻射進行分析,如圖4。由圖4可以看出1981年前杭州的太陽總輻射總體是下降的趨勢,年際間波動較大;1981—1995年太陽總輻射緩慢增加,年際間波動較小,年增加幅度在50 MJ·m-2,1995年以后太陽總輻射出現了一次急劇上升的過程,而后變化較小。最高值出現在 1995 年,達 5173.63 MJ·m-2,最低值出現在 1977 年,為 3318.93 MJ·m-2,差值達1854.70 MJ·m-2。總體來說浙江的太陽總輻射的總體趨勢是下降的,每10 a下降的幅度為20 MJ·m-2左右。光合有效輻射年際間變化趨勢與太陽總輻射一致,但年際間波動變化較小,基本維持在2000 MJ·m-2。

圖4 杭州市年太陽輻射的氣候變化
(1)利用已有的太陽輻射資料,與國內外五種太陽總輻射氣候學方法計算值的分析對比,發現孫治安經驗公式適用于浙江省太陽輻射計算。與其他方法相比,孫治安經驗公式考慮了水汽壓對輻射的影響,更符合浙江省空氣濕度較大的實情。另外,水汽壓一定程度上耦合了地理位置、海拔等因素,具有較強的綜合性。與傳統經驗系數方法相比,該方法解決了觀測站點稀少、經驗系數代表性不足的缺陷,具有較強的可操作性;
(2)與同緯度其他地區相比,浙江省光能資源相對豐富,這對于農業生產是有利的。光能與水熱資源匹配使得浙江農業資源也相對豐富,喜熱作物和耐陰作物如茶葉在浙江省的產量和品質較高。通過分析太陽總輻射和光合有效輻射的特點可以進一步進行作物生產潛力分析[20],為農業結構合理布局、農作物適當搭配提供科學依據;
(3)論文在分析過程中綜合考慮了日照百分率、水汽壓等因素,但太陽輻射與大氣環境、地形、地貌等因子的相互關系是極其復雜的,如山體陰影、水體的影響等。進一步精細化分析研究中,可以引入GIS和RS技術進行網格化分析,以實現農業氣候資源更好地評估與利用。
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