山東禹城紫外輻射變化特征及其估測方程的建立

劉慧 胡波 王躍思 王式功

1蘭州大學大氣科學學院，蘭州730000

2中國科學院大氣物理研究所大氣邊界層物理和大氣化學國家重點實驗室，北京100029

1 引言

紫外輻射（290～400 nm）占太陽總輻射的比例很小，在大氣層頂也只有8%左右 (Lovengreen et al., 2000；Santos et al., 2011)，但由于其光量子能級較高，所產生的光化學作用、植物光合作用等生物效應十分顯著。紫外輻射對氣候、生態環境及人類健康都有重要影響（鄧雪嬌等，2003），特別是隨著臭氧洞的發現，紫外輻射的觀測估測已逐漸成為當前研究的焦點之一。

紫外輻射可以通過破壞蛋白質中的化學鍵來損壞生物個體細胞，通過破壞植物葉片來抑制光合作用，從而對整個生態系統產生影響。另外，平流層臭氧的減少會導致對流層紫外輻射上升，這將加快近地面層光化學反應的發生，產生更多的二次污染物，使得近地面空氣質量惡化，對人類健康和生活環境產生直接影響（Diffey，1991）。澳大利亞每10萬人中有800人、美國每10萬人中有250人得皮膚癌，在盛行日光浴的美國和加拿大，每年新增的皮膚癌患者超過100萬人。因此有必要大量開展紫外輻射的觀測與估測研究。

目前紫外輻射的預報方法可分為模式和統計預報兩種方法（吳兌，2000）。沈元芳等（2009）應用 GRAPES（Global/Regional Assimilation and PrEdiction System）模式中的Goddard短波輻射方案①Chou M D, Suarez M J. 1999. A Solar Radiation Parameterization (CLIRAD-SW)for Atmospheric Studies. http://climate.gsfc.nasa.gov/~ chou [2015–01–06].，建立了紫外線數值預報系統。傅炳珊等（2002）在大氣輻射傳輸理論的基礎上，利用中分辨率大氣輻射傳輸模式，建立晴空或少云天氣狀況下石家莊市紫外波段輻射強度及指數預報模式。李春（2003）依據拉薩地區不同月份紫外輻射占全波段太陽總輻射的比例關系和全波段太陽總輻射的氣候學計算方法，提出了一套紫外線指數統計估測方法。王繁強等（2005）、毛則劍和張立峰（2007）、叢菁等（2009）、曲曉黎等（2011）分析紫外輻射與能見度、云量、溫度、相對濕度等氣象要素的相關性，選出相關性較大的要素作為因子，采用多元回歸方法估測紫外輻射，但是直接采用氣溫日較差來進行紫外輻射估測的研究較少，本文擬利用2005～2011年長時間的輻射觀測資料分析總輻射與紫外輻射的相互關系，在此基礎上通過氣溫日較差建立總輻射估測方法，從而建立紫外輻射估測模型。

2 站點和數據介紹

2.1 站點介紹

禹城站（36°40′N，116°22′E）位于我國華北平原東部，該地區是典型暖溫帶半濕潤季風氣候區，年平均氣溫13.1°C，降雨量582 mm，水面蒸發力952 mm，太陽輻射總量5225 MJ m-2，日照時數2640小時，大于0°C積溫為4951°C，大于10°C積溫為4441°C，無霜期200天，光熱資源豐富，雨熱同期，有利于農業生產。

2.2 儀器介紹

氣象要素使用Milos520（Vaisala，芬蘭）自動氣象站觀測，其中溫度精度為 0.2°C，相對濕度精度為±2%。自動站輻射觀測使用儀器為 Kipp &Zonen（荷蘭）生產的輻射表, 輻射表的參數如表1所示。氣象要素和輻射數據采用 DM520數據采集器采集, 采集頻率為每分鐘采集一次。

表1 輻射表參數Table 1 The parameters for pyranometers

總輻射表每年在春季采用“交替法”進行標定，標定精度為±3%，紫外輻射表采用輻射標準燈和紫外—可見光光譜儀進行標定，標定精度為±10%。

2.3 數據質量控制

（1）同一地理位置觀測的總輻射和紫外輻射應分別小于大氣層頂的總輻射與紫外輻射，否則直接將數據剔除（Geiger et al., 2002）。大氣層頂的總輻射和紫外輻射量采取Foyo-Moreno et al.（1999）提出的計算方案。

（2）夜間輻射的觀測值應該小于0，或者由于儀器零點漂移造成不大于5 W m-2瞬時輸出值，處理時全部用0代替。

（3）白天總輻射觀測的極小值應該大于連續陰天時總輻射的觀測值，即剔除白天平均無云指數（地基總輻射與大氣層頂總輻射的比值）小于0.03的數據（Omran，2000）。

（4）由于輻射儀器的余弦效應，在太陽高度角較低時會帶來很大的觀測誤差，剔除太陽高度角小于 10°的數據（Huang et al., 2011）。

對禹城近7年的瞬時輻射數據進行嚴格的數據質量控制，直接刪除其中不合格的數據，刪除比例為1.1%左右。

3 紫外輻射變化特征及估算公式的建立

3.1 紫外輻射變化特征

通過2005年1月1日至2011年12月31日的輻射觀測數據對禹城到達地面的紫外輻射變化規律，紫外輻射與總輻射及其相關要素的關系進行分析。

從圖1可以看出，總輻射和紫外輻射日累計值的季節變化規律一致，都是冬季小，春末夏初大，總輻射日累計值的變化范圍在5～30 MJ m-2d-1之間，年均值13.525 MJ m-2d-1，紫外輻射日累計值的變化范圍在0.1～1.20 MJ m-2d-1之間，年均值為0.468 MJ m-2d-1。造成這種變化的原因主要是地球公轉導致一年中的太陽位置季節變化。夏季太陽直射點靠近北回歸線，此時華北地區的太陽高度角較大，禹城地區接收的天文輻射較大，即該區域的總輻射和紫外輻射都達到極大值；冬季則反之。Hu et al.（2010）利用北京地區2005年1月到2008年6月的輻射資料，得到紫外輻射平均日累計值為0.37±0.17 MJ m-2d-1。張興華等（2012）利用拉薩2005～2010年的輻射資料，得到紫外輻射平均日累計值為0.87 MJ m-2d-1，比禹城高，主要是因為拉薩海拔高，空氣比較稀薄，對太陽輻射的削弱小，到達地面的太陽輻射較強。

2005～2011年禹城總輻射和紫外輻射的月平均日累計值變化規律如圖2所示，總輻射和紫外輻射呈現“夏季大冬季小”的季節變化特征。總輻射和紫外輻射月平均日累計值最小值出現在2006年1月，其數值分別為4.864 MJ m-2d-1和0.139 MJ m-2d-1；最大值出現在2009年6月，分別為22.693 MJ m-2d-1和 0.834 MJ m-2d-1。表2給出了禹城2005～2011年月降水量的季節變化，降水主要集中在 7、8月份，云量和大氣中的水汽增加，更多的太陽輻射被吸收，總輻射與紫外輻射月平均日累計最大值都出現在5、6月份，而不是相對多雨的7、8月份。

表2 禹城2005～2011年平均月降水量的季節變化Table 2 Mean of the monthly precipitation in Yucheng during 2005-2011

圖1 禹城2005～2011年總輻射和紫外輻射日累積值的逐日變化Fig. 1 Temporal variation of the daily total values of solar radiation and ultraviolet (UV)radiation in Yucheng during 2005-2011

總輻射與紫外輻射的日變化規律一致（圖3），都呈現為早晚小中午大，即06:00（地方時，下同）總輻射和紫外輻射值最低，分別為0.298 MJ m-2和0.01 MJ m-2；隨著太陽高度角的增大總輻射和紫外輻射逐漸增大，到12:00達到最大，其值分別為1.98 MJ m-2和0.07 MJ m-2，之后隨著太陽高度角的減小，輻射量逐漸減小，到18:00出現極小值；總輻射和紫外輻射的極小值分別為0.299 MJ m-2和0.01 MJ m-2。導致這種變化的主要原因是地球自轉，由于太陽高度角日變化規律造成輻射的日變化特征。張興華等（2012）利用拉薩地區 2005～2010年數據得到總輻射小時累計值變化范圍為 0.227～2.970 MJ m-2，紫外輻射為0.009～0.126 MJ m-2，比禹城地區稍大。

3.2 紫外輻射與總輻射的比值

由于紫外輻射與總輻射有相同的季節變化和日變化規律，因此通過研究紫外輻射與總輻射比值的變化規律有助于我們更好地了解紫外輻射，利用該比值的變化特征結合總輻射的歷史觀測數據獲得大量的紫外輻射用于相關的研究。圖4為2005～2011年紫外輻射與總輻射比值的月變化規律圖，其變化范圍為 0.023～0.046，這與 Robaa（2004）利用 4年的埃及開羅數據得到的比值范圍 0.027～0.049一致。江灝等（1994）利用HEIFE綠洲區1991年的觀測數據得到比值范圍為 0.026～0.034，比禹城地區略小。HEIFE綠洲區1991年平均相對濕度為49.64%，禹城2005～2011年年平均相對濕度為66.94%，可能由于禹城的水汽含量相對較高，導致比值較大。紫外輻射與總輻射比值的季節變化規律也呈現“夏季大冬季小”的特征，且夏季變化幅度大于冬季。紫外輻射與總輻射的比值最大值在2008年7月，為0.046；最小值在2005年1月，為0.023。紫外輻射與總輻射比值的季節變化主要取決于水汽的季節變化（Hu et al., 2010），用相對濕度來表征水汽含量，由圖4可以看出，比值Fuv與相對濕度 RH的變化一致，水汽對近紅外輻射的吸收較強，而對短波輻射的吸收相對較少，水汽含量的增多使得比值變大，反之則變小。

圖2 2005～2011年紫外輻射的逐月變化Fig. 2 The monthly variation of UV radiation during 2005-2011

圖3 近7年禹城地區總輻射和紫外輻射的日變化圖Fig. 3 Diurnal variation of the 7-year mean hourly values of solar radiation and UV radiation in Yucheng

圖4 2005～2011年紫外輻射與總輻射比值和相對濕度（RH）的逐月變化Fig. 4 Temporal variation of the monthly mean ratio of ultraviolet radiation to solar radiation and relative humidity (RH)during 2005-2011

影響到達地面的紫外輻射量的因子除了太陽高度角、臭氧外，云和氣溶膠的影響也較大。然而，由于云和氣溶膠的觀測較少，定量化研究也比較困難，通常通過平均晴空指數（地面觀測到的太陽總輻射與大氣層頂的總輻射之比）作為云和氣溶膠的識別因子（張興華等，2012）來開展氣溶膠、云對紫外輻射影響的研究。圖5為紫外輻射與總輻射的比值隨晴空指數 Ks的變化趨勢圖，在 Ks小于 0.4時，比值的變化范圍為 0.02～0.08，波動較大，原因可能是Ks較小時，對應于太陽高度角較小或者云量較多的情況。在太陽高度角較小時，大氣光化學路徑相對較長，大氣分子的瑞利散射對波長較短的紫外輻射有較強的削弱作用，致使比值較小；在云量較多時，可能由于水汽大量吸收波長較長的紅外輻射致使比值較大，也可能由于水汽中的細微粒對紫外輻射的削弱較強致使比值較小。在Ks大于0.5時比值相對比較穩定，基本維持在 0.03左右，與Feister and Grasnick（1992）的結論一致，可能是因為Ks較大時，總輻射較高，多在夏季晴天，天氣條件比較一致，使得比值相對穩定。

3.3 紫外輻射估算公式的建立

圖5 紫外輻射和總輻射比值與晴空指數（Ks）的關系Fig. 5 Relationship between the ratio of ultraviolet radiation to solar radiation and the clearness index (Ks)

圖6 紫外輻射隨太陽高度角正弦值的變化（不同顏色代表不同的Ks）Fig. 6 UV irradiances as function of sine of the solar elevation angle (different Ks values were represented by different colors)

圖6為不同Ks范圍時，紫外輻射（Ruv）隨太陽高度角正弦值（μ）的變化，Ks從0.03開始，按0.01增長，不同顏色代表不同的Ks值，對于特定的Ks，紫外輻射隨μ以指數形式增長（Hu et al., 2010），即

式中，uvmR 表示單位Ks區間內紫外輻射最大值，隨機選取2005～2011年一半的數據做其與Ks的散點圖，如圖7所示，滿足三次函數關系，即

紫外輻射按小時累計值的計算公式為

紫外輻射日累計值的計算公式為

其中，td為太陽高度角大于10°的小時數，為平均晴空指數（到達地面的日累計總輻射與日累計天文輻射之比）。代入參數a，b，c，d，N的擬合值，得到紫外輻射日累計值的計算公式

把隨機選取后剩余的一半數據代入公式（5）計算紫外輻射日累計值，圖8是計算值與實測值得對比，平均相對誤差為0.09，91%的數據相對誤差小于0.2，決定系數R2為0.97，圖中RMSE為均方根誤差，Ns為樣本數量。根據公式（5）計算紫外輻射日累計值的精度較高，只要能夠估測出太陽總輻射即可實現紫外輻射的估測。

3.4 基于溫度日較差的紫外輻射估測

公式（5）中太陽高度角正弦值μ和td可以通過緯度、經度和日期等計算得到，只要能夠估測出晴空指數Ks即可得到紫外輻射的估測。

目前很多學者利用常規氣象觀測要素建立太陽輻射的估算模型，其中，最常用的有日照百分率模型和氣溫日較差模型。Angstrom（1924）最先提出太陽輻射的日照百分率模型

式中，S為日照百分率，a，b為經驗參數。

圖9為晴空指數的季節變化，該變化趨勢與圖10中氣溫日較差（tΔ）的季節變化趨勢一致。根據地表能量平衡，白天到達地表的太陽輻射較多時，云量相對較少，晝夜溫差增大（Almorox et al.,2011），所以晴空指數與氣溫日較差的變化趨勢一致。Bristow and Campbell（1984）提出了一個基于氣溫日較差的太陽輻射估算模型，該模型認為日總輻射是天文輻射和氣溫日較差的函數，即

Wu et al.（2007）、葉建圣（2010）、鄧艷君（2012）等人比較了兩種模型，發現日照百分率模型的計算值更接近于觀測值。但是，次日的日照百分率估測比較困難，因此選用氣溫日較差模型對太陽總輻射進行估測。

圖7 單位晴空指數區間內紫外輻射最大值（Ruvm）與晴空指數Ks的關系Fig. 7 The relationship between Ruvm (the maximum value of UV radiation per Ks)and Ks at Yucheng station

到達地面的太陽總輻射與氣溫日較差、水汽等相關，很多學者對氣溫日較差模型進行了改進，Hargreaves et al.（1985）、Hunt et al.（1998）、Wu et al.（2007）等人提出了改進的氣溫日較差模型，用Hunta和Huntb表示Hunt et al.（1998）提出的兩種計算方法。

圖8 紫外輻射計算值與實測值的對比Fig. 8 The comparison of calculated and measured UV radiation, Ns represents the number of samples

圖9 晴空指數的季節變化Fig. 9 The seasonal variation of clearness index

圖10 溫度日較差開方（）的季節變化Fig. 10 The seasonal variation of the square root of diurnal temperature range ( )

隨機選取2005～2011年一半數據來擬合（7）～（11）式，a0，a1，a2，a3，a4的值如表3所示，Rs為到達地面的太陽總輻射（MJ m-2d-1），R0為到達大氣頂的太陽總輻射（MJ m-2d-1），tmax為日最高氣溫（°C），tmin為日最低氣溫（°C），P 為日降水量（mm），tm為日平均氣溫（°C），Tdm為日平均露點溫度（°C），Pt代表降水量對太陽輻射的影響，當降雨量大于0 mm時，Pt=1，在原公式上加一個常數，否則Pt為0。

由于Wu et al.（2007）計算的總輻射與實測總輻射的R2最大（表 3），且平均相對誤差最小，選取該方法來估測總輻射。

3.5 溫度日較差估測紫外輻射的檢驗

把隨機選取后剩余的另一半數據代入Wu et al.（2007）的計算公式，得到總輻射計算值，與實測值的比較如圖11所示，R2達0.80，平均相對誤差為0.19，擬合效果較好。

由計算出來的太陽輻射日總量與天文輻射日總量之比得到平均晴空指數，代入公式（5）估測紫外輻射日總量。圖 12為紫外輻射估測值與實測值的對比，R2達到0.73，平均相對誤差為0.22，估測效果較好。

圖11 總輻射計算值與實測值比較Fig. 11 The comparison of calculated and measured solar radiation

圖12 紫外輻射計算值與實測值的對比Fig. 12 The comparison of calculated and measured UV radiation

表3 計算總輻射的參數Table 3 The parameters of total radiation calculation

以紫外輻射月平均日總量最大值的十分之一作為紫外線指數的一個標準單位（祝青林等，2005），并按照中氣預發 [2000]11號文標準，對紫外線指數進行等級劃分，有95 %的紫外線等級估測與實測值相差不大于1，估測效果較好。

4 小結

通過禹城站近7年觀測數據獲得了該區域紫外輻射的變化規律，并建立了利用溫度日較差估測紫外輻射的方法，結論如下：

（1）紫外輻射與總輻射有一致的年、月、日變化規律，由于地球公轉導致總輻射與紫外輻射都呈冬季小夏季大的季節分布特征，由于地球自轉使得總輻射和紫外輻射都呈早晚小中午大的日變化特點。紫外輻射日累計值基本維持在0.1～1.20MJ m-2d-1，平均值為0.468 MJ m-2d-1。

（2）紫外輻射與總輻射的比值范圍在 0.023～0.046，呈夏大冬小的特征，并且夏季的變化幅度大于冬季，該比值隨晴空指數的增大而減小，在晴空指數大于0.5時比較穩定。

（3）可以由溫度日較差估測總輻射，R2達0.80，平均相對誤差為 0.19，再由總輻射計算晴空指數Ks，結合太陽高度角和可照時數估測紫外輻射日累計值，R2達0.73，相對均方根誤差為0.22，估測紫外線等級與實測紫外線等級相差不大于1的數據占95%，估測效果較好。

（4）影響到達地面總輻射的因子除了氣溫、水汽外還有其他很多因子，本文考慮得不全面，氣溫日較差模型準確率需要進一步改進。

致謝感謝CERN網絡運行與維護團隊的工作，感謝中國科學院禹城生態系統定位研究站的老師對儀器的維護。

（

）

Almorox J, Hontoria C, Benito M. 2011. Models for obtaining daily global solar radiation with measured air temperature data in Madrid (Spain)[J].Appl. Energy, 88 (5): 1703–1709.

Angstrom A. 1924. Solar and terrestrial radiation. Report to the international commission for solar research on actinometric investigations of solar and atmospheric radiation [J]. Quart. J. Roy. Meteor. Soc, 50 (210): 121–126.

Bristow K L, Campbell G S. 1984. On the relationship between incoming solar radiation and daily maximum and minimum temperature [J]. Agr.Forest Meteor., 31 (2): 159–166.

叢菁, 孫立娟, 蔡冬梅. 2009. 大連市紫外線輻射強度分析和預報方法研究 [J]. 氣象與環境學報, 25 (3): 48–52. Cong Jing, Sun Lijuan, Cai Dongmei. 2009. Ultraviolet radiation intensity and its forecast method in Dalian, Liaoning Province [J]. Journal of Meteorology and Environment(in Chinese), 25 (3): 48–52.

鄧雪嬌, 吳兌, 游積平. 2003. 廣州市地面太陽紫外線輻射觀測和初步分析[J]. 熱帶氣象學報, 19 (S1): 118–125. Deng Xuejiao, Wu Dui,You Jiping. 2003. The observation of surface solar ultraviolet in Guangzhou and its preliminary analysis [J]. Journal of Tropical Meteorology (in Chinese), 19 (S1): 118–125.

鄧艷君. 2012. 日太陽輻射分布式模型研究 [D]. 南京信息工程大學碩士學位論文, 81pp. Deng Yanjun. 2012. Distributed modeling of daily solar radiatio [D]. M. S. thesis (in Chinese), Nanjing University of Information Science and Technology, 81pp.

Diffey B L. 1991. Solar ultraviolet radiation effects on biological systems[J]. Phys. Med. Biol., 36 (3): 299–328.

Feister U, Grasnick K H. 1992. Solar UV radiation measurements at potsdam (52°22′N, 13°5′E)[J]. Sol. Energy, 49 (6): 541–548.

Foyo-Moreno I, Vida J, Alados-Arboledas L. 1999. A simple all weather model to estimate ultraviolet solar radiation (290–385 nm)[J]. J. Appl.Meteor., 38 (7): 1020–1026.

傅炳珊, 車少靜, 陳渭民, 等. 2002. 晴空或少云狀況下紫外輻射強度及指數預報模式 [J]. 南京氣象學院學報, 25 (3): 321–327. Fu Bingshan,Che Shaojing, Chen Weimin, et al. 2002. Ground-based ultraviolet radiation operational prediction model in clear/part cloudy day [J].Journal of Nanjing Institute of Meteorology (in Chinese), 25 (3): 321–327.

Geiger M, Diabaté L, Ménard L, et al. 2002. A web service for controlling the quality of measurements of global solar irradiation [J]. Sol. Energy,73 (6): 475–480.

Hargreaves G L, Hargreaves G H, Riley J P. 1985. Irrigation water requirements for Senegal River basin [J]. J. Irrig. Drain. Eng., 111 (3):265–275.

Hu B, Wang Y S, Liu G R. 2010. Variation characteristics of ultraviolet radiation derived from measurement and reconstruction in Beijing, China[J]. Tellus B., 62 (2): 100–108.

Huang M L, Jiang H, Ju W M, et al. 2011. Ultraviolet radiation over two lakes in the middle and lower reaches of the Yangtze River, China: An innovative model for UV estimation [J]. Terr. Atmos. Ocean. Sci., 22 (5):491–506.

Hunt L A, Kuchar L, Swanton C J. 1998. Estimation of solar radiation for use in crop modelling [J]. Agr. Forest. Meteorol., 91 (3–4): 293–300.

江灝, 季國良, 呂蘭芝. 1994. HEIFE綠洲區的太陽紫外輻射 [J]. 高原氣象, 13 (3): 346–352. Jiang Hao, Ji Guoliang, Lü Lanzhi. 1994. The solar ultraviolet radiation over oasis region in HEIFE [J]. Plateau Meteorology (in Chinese), 13 (3): 346–352.

李春. 2003. 拉薩紫外線指數預報方法 [J]. 氣象, 29 (9): 50–53. Li Chun. 2003. Forecast method of ultraviolet index in Lhasa city [J].Meteorological Monthly (in Chinese), 29 (9): 50–53.

Lovengreen C, Fuenzalida H, Villanueva L. 2000. Ultraviolet solar radiation at Valdivia, Chile (39. 8°S)[J]. Atmos. Environ., 34 (24): 4051–4061.

毛則劍, 張立峰. 2007. 杭州市紫外線輻射強度分析和預報方法研究 [J].浙江氣象, 28 (3): 22–26. Mao Zejian, Zhang Lifeng. 2007. Ultraviolet radiation intensity and its forecast method in Hangzhou [J]. Journal of Zhejiang Meteorology (in Chinese), 28 (3): 22–26.

Omran M. 2000. Analysis of solar radiation over Egypt [J]. Theor. Appl.Climatol., 67 (3–4): 225–240.

曲曉黎, 張彥恒, 趙娜, 等. 2011. 石家莊市紫外線監測分析及預報方法[J]. 氣象科技, 39 (6): 731–735. Qu Xiaoli, Zhang Yanheng, Zhao Na,et al. 2011. Analysis of ultraviolet ray monitoring data in Shijiazhuang and prediction method [J]. Meteorological Science and Technology (in Chinese), 39 (6): 731–735.

RobaaS M. 2004. A study of ultraviolet solar radiation at Cairo urban area,Egypt [J]. So. Energy, 77 (2): 251–259.

Santos J B, Villán D M, Castrillo A M. 2011. Analysis and cloudiness influence on UV total irradiation [J]. Int. J. Climatol., 31 (3): 451–460.

沈元芳, 劉洪利, 劉煜, 等. 2009. GRAPES紫外線(UV)數值預報 [J].氣象科技, 37 (6): 697–704. Shen Yuanfang, Liu Hongli, Liu Yu, et al.2009. GRAPES numerical ultraviolet prediction [J]. Meteorological Science and Technology (in Chinese), 37 (6): 697–704.

王繁強, 宋百春, 周阿舒, 等. 2005. 近地面太陽紫外線輻射強度分析與預報 [J]. 干旱氣象, 23 (2): 30–34. Wang Fanqiang, Song Baichun,Zhou Ashu, et al. 2005. Analysis of ultraviolet radiation near surface and forecast [J]. Arid Meteorology (in Chinese), 23 (2): 30–34.

吳兌. 2000. 到達地面的紫外輻射強度預報[J]. 氣象, 26(12): 38–42.Wu Dui. 2000. Forecast of surface ultraviolet radiation [J].Meteorological Monthly (in Chinese), 26 (12): 38–42.

Wu G F, Liu Y L, Wang T J. 2007. Methods and strategy for modeling daily global solar radiation with measured meteorological data—A case study in Nanchang station, China [J]. Energy Convers. Manage., 48 (9):2447–2452.

葉建圣. 2010. 青藏高原植被凈初級生產力對氣候變化的響應 [D]. 蘭州大學博士學位文, 115pp. Ye Jiansheng, 2010. Response of vegetation net primary productivity to climate change on the Tibetan Plateau [D]. Ph. D. dissertation (in Chinese), Lanzhou University,115pp.

張興華, 胡波, 王躍思, 等. 2012. 拉薩紫外輻射特征分析及估算公式的建立 [J]. 大氣科學, 36 (4): 744–754. Zhang Xinghua, Hu Bo, Wang Yuesi, et al. 2012. The analysis of variation characteristics and establishing of estimating equation for ultraviolet radiation in Lhasa [J].Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 36 (4): 744–754.

祝青林, 于貴瑞, 蔡福, 等. 2005. 中國紫外輻射的空間分布特征 [J].資源科學, 27 (1): 108–113. Zhu Qinglin, Yu Guirui, Cai Fu, et al. 2005.Spatialization research on ultraviolet radiation in China [J]. Resources Science (in Chinese), 27 (1): 108–113.