基于視線清晰概率模型的區(qū)域級(jí)太陽(yáng)光照資源可用性研究＊

馬晶盈 孫開(kāi)敏 劉俊怡 陳艷

（1.武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北武漢 430072；2.文華學(xué)院信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)部，湖北武漢 430074）

0.引言

太陽(yáng)光又稱為太陽(yáng)能或者太陽(yáng)輻射，是太陽(yáng)光照資源在各個(gè)領(lǐng)域的不同表述。太陽(yáng)能是地球氣候系統(tǒng)的最終驅(qū)動(dòng)力[1]，地表可接收光照被世界氣象組織認(rèn)定為重要的氣候變量[2]，太陽(yáng)光照資源可以被捕獲并轉(zhuǎn)化為其他形式的能源。合理利用太陽(yáng)能源是人類(lèi)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的重要方式之一，太陽(yáng)能有潛力抵消全球不可再生電力需求的很大一部分[3]。太陽(yáng)光照資源強(qiáng)度的長(zhǎng)時(shí)間大范圍持續(xù)監(jiān)測(cè)對(duì)于農(nóng)業(yè)、能源行業(yè)等行業(yè)是有輔助生產(chǎn)的重要意義的[4-5]，但僅靠氣象觀測(cè)站獲得的地面觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)于相關(guān)應(yīng)用輔助功能是極其有限的[6]。由于近地面層的氣象要素存在空間分布的連續(xù)性、不均勻性和對(duì)時(shí)間變化的脈動(dòng)性[7]，因此，基于衛(wèi)星遙感的估計(jì)方法引起了人們的興趣。可利用遙感衛(wèi)星的周期性、大范圍觀測(cè)的特性，來(lái)幫助衡量地面太陽(yáng)光照資源的可用性。太陽(yáng)光照資源的可變性是隨天氣、季節(jié)周期、地理環(huán)境等各因素的綜合變化導(dǎo)致的[8]，時(shí)間和空間尺度的太陽(yáng)光照數(shù)據(jù)變化會(huì)直接影響其可利用性分析，并涉及相關(guān)太陽(yáng)能產(chǎn)業(yè)發(fā)展[9]。

有關(guān)太陽(yáng)光照資源方面研究，如果從能量方面探究，太陽(yáng)輻照度、光照度、短波輻射等瞬時(shí)參數(shù)可以被用來(lái)做太陽(yáng)能量的定量研究；如果從氣象方面探究，晴空天數(shù)、日照時(shí)長(zhǎng)等是描述太陽(yáng)光照資源的重要指標(biāo)。Várnai等人[10]研究云的非均勻性對(duì)太陽(yáng)輻射的影響；Janjai等[11]人研究了從衛(wèi)星數(shù)據(jù)獲得的云指數(shù)與歸一化全局光照度的相關(guān)關(guān)系，分析了地表日光輻射度使用光效模型轉(zhuǎn)換線光照度[12]，之后使用散射分?jǐn)?shù)模型從全局光照度中獲得月尺度平均小時(shí)的散射光照度[13]；He等人[14]提出基于MODIS數(shù)據(jù)提取的云分?jǐn)?shù)來(lái)估計(jì)月平均日照時(shí)長(zhǎng)；Si等人[15]研究東亞地區(qū)單層低云對(duì)地表太陽(yáng)輻射的影響，結(jié)論是與地區(qū)和季節(jié)有關(guān)。

由以上研究可知，云可以顯著影響太陽(yáng)輻射傳輸過(guò)程，并可以作為許多大氣過(guò)程的重要調(diào)節(jié)劑[16]。根據(jù)國(guó)際衛(wèi)星云氣候計(jì)劃提供的全球云量數(shù)據(jù)顯示，地球表面幾乎有半數(shù)以上的面積被云所覆蓋[17]，因此，從遙感衛(wèi)星上得到的影像會(huì)有相當(dāng)比例的云占比。通過(guò)遙感方式觀測(cè)云的分布、變化可以幫助人們提前發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)天氣情況，并做長(zhǎng)期跟蹤調(diào)查研究[18]。但不均勻分布云層的動(dòng)態(tài)變化可以導(dǎo)致高度不穩(wěn)定的輻射場(chǎng)，并轉(zhuǎn)化為任何地區(qū)和任何時(shí)刻的全局水平面光照度或輻照度的高難度預(yù)測(cè)[19]，是反演模型中最重要的不確定因素。云對(duì)大氣光學(xué)的決定性影響已經(jīng)被廣泛認(rèn)可，但是量化這種影響并不容易，如果能找到更合適的云量近似估計(jì)，就可以更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)研究區(qū)的太陽(yáng)輻照度或太陽(yáng)能量在每日或者每小時(shí)尺度下的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)[20]。

Trenberth等人[21]發(fā)現(xiàn)，全球尺度太陽(yáng)輻射波動(dòng)研究中描述和量化輻射強(qiáng)度中都帶有不確定性。因此，考慮使用非直接變量和相關(guān)變量來(lái)做研究可能會(huì)更方便，畢竟在世界的許多地方，并不容易從地球表面獲得太陽(yáng)輻射數(shù)據(jù)或者光照度數(shù)據(jù)[22]，用于測(cè)量太陽(yáng)輻射的日射強(qiáng)度計(jì)通常具有較差的空間覆蓋范圍并且覆蓋的時(shí)間周期很短[23]。而基于遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)定量反演太陽(yáng)輻射強(qiáng)度需要考慮眾多當(dāng)時(shí)當(dāng)?shù)貧夂虻乩韰?shù)，計(jì)算過(guò)程較為受限[24]，產(chǎn)品質(zhì)量也始終受限，因此，可以使用與全球輻射密切相關(guān)的其他氣候變量，例如蒸發(fā)量、云量或日照時(shí)間[25]。Sun等人[26]觀察到全球太陽(yáng)輻射與日照時(shí)長(zhǎng)之間存在比太陽(yáng)輻射與溫差之間更強(qiáng)的關(guān)系，因此，根據(jù)日照時(shí)長(zhǎng)估算太陽(yáng)光照資源在沒(méi)有地面站點(diǎn)測(cè)量太陽(yáng)輻照度/光照度的地區(qū)也是可取的[27-28]。

1.研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域

相關(guān)研究表明，太陽(yáng)光照資源并不是均勻分布在地球表面，跟地理環(huán)境、氣候條件等有關(guān)，再者考慮太陽(yáng)能資源開(kāi)發(fā)還需考慮當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)因素、基礎(chǔ)建設(shè)情況、土地利用情況等[29-30]。本文選取中國(guó)境內(nèi)四川、湖北、山東、新疆哈密為實(shí)驗(yàn)區(qū)域，因?yàn)檫@4個(gè)地區(qū)具有獨(dú)特的地理環(huán)境和氣候特點(diǎn)。

（1）四川位于長(zhǎng)江上游，由四川盆地和川西高原山地組成，氣候類(lèi)型由南向北是從亞熱帶到亞寒帶，是全年日照最少的地區(qū)。（2）湖北處于中國(guó)中部，長(zhǎng)江流域中段，屬亞熱帶季風(fēng)氣候，四季分明，年降水量自東南向西北遞減。（3）山東地處中國(guó)東部沿海，西部是黃河沖積平原、中部山脈丘陵、東部山東半島，屬溫帶季風(fēng)氣候區(qū)，夏季降水量占比大。（4）哈密位于新疆最東端，主要為丘陵和平原戈壁，屬典型溫帶大陸性干旱氣候，晝夜溫差大，大氣透明度好，日照非常充足。

1.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

風(fēng)云系列衛(wèi)星是中國(guó)自主研發(fā)的氣象衛(wèi)星，中國(guó)已成為世界上少數(shù)同時(shí)具有極軌和靜止軌道系列氣象業(yè)務(wù)衛(wèi)星的國(guó)家和地區(qū)之一。選用目前在軌運(yùn)行的風(fēng)云三號(hào)極軌衛(wèi)星D星（FY-3D）和風(fēng)云四號(hào)靜止軌道衛(wèi)星A星（FY-4A）。遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的預(yù)處理過(guò)程，采用基于6S輻射傳輸?shù)腃REFL方法[31]進(jìn)行大氣校正，采用了GLT地理查找表法[32]進(jìn)行幾何校正，最后針對(duì)極軌衛(wèi)星數(shù)據(jù)選用星下點(diǎn)或近星下點(diǎn)成像的候選影像進(jìn)行影像拼接。遙感衛(wèi)星影像的云掩膜，使用混合指數(shù)云檢測(cè)算法獲得[33]。另取地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)從中國(guó)國(guó)家氣象局獲取。

2.研究方法

要進(jìn)行基于遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品的太陽(yáng)光照資源的可用性評(píng)估，可考慮從云場(chǎng)與太陽(yáng)光之間的物理關(guān)系出發(fā)，嘗試建立用于估算云量與太陽(yáng)光照資源具體關(guān)系的算法，因此，借用視線清晰概率概念來(lái)衡量云場(chǎng)與觀測(cè)者之間的關(guān)系。

2.1 視線清晰概率模型

視線清晰概率[34-36]（Probability of Clear Line of Sight,PCLoS）定義在給定天頂角時(shí)獲得一條清晰視線不與云區(qū)域相交的概率。PCLoS模型通過(guò)假設(shè)不同的云的幾何模型和空間分布來(lái)獲得視線清晰概率的分析表達(dá)式，一般有3種方式來(lái)描述云場(chǎng)并定義云分?jǐn)?shù)：（1）指定云的大小和間距；（2）假設(shè)任意大小的云隨機(jī)分布在一個(gè)水平面上；（3）將云規(guī)律地排在水平面上。

本文選用假設(shè)任意大小的云的方法來(lái)定義云分?jǐn)?shù)，對(duì)于給定形狀的隨機(jī)云，PCLoS模型可以認(rèn)為是天頂角的遞減函數(shù)，其中遞減率取決于云的幾何形狀。本研究具體使用二維隨機(jī)云模型的泊松分布[37]，而非固定云間距或者云形狀的模型。根據(jù)先前研究表明，云的空間分布情況比云場(chǎng)幾何對(duì)模型影響要小[38]，并且實(shí)驗(yàn)證明泊松分布云模型比其他明確定義云空間分布的模型表現(xiàn)更好。泊松模型的PCLoS對(duì)云的大小沒(méi)有明確指定，云形狀是唯一會(huì)使變化的變量。

其中，N為絕對(duì)云分?jǐn)?shù)，θ為天頂角，f(θ)為云形狀的函數(shù)。

根據(jù)以上泊松分布的PCLoS定義公式，二維簡(jiǎn)單云形狀函數(shù)可以表示為：

其中，β=h/d為長(zhǎng)徑比，s(0,r,β)表示半徑為r，長(zhǎng)徑比為β的云的陰影區(qū)域，p(r,β)代表云半徑在r到r+dr之間以及高度在β到β+dβ之間的可能性。

本研究中應(yīng)用了多種云形狀模型，包括長(zhǎng)方體、圓柱形、半橢球體、半球體、橢球體和等腰梯形等[39-41]，選擇這些形狀是因?yàn)樵谝郧暗难芯恐幸驯挥糜诒硎驹菩螤睿⑶疫@些云形狀模擬結(jié)果與其他PCLoS模型相似，具有一定可信度，另外這些模型使用較簡(jiǎn)單的三角函數(shù)即可表達(dá)。

（1）長(zhǎng)方體（Cuboidal）

（2）圓柱體（Cylindrical）

（3）半橢球體（Semi-ellipsoidal）

（4）半球體（Hemisphere）

（5）橢球體（Ellipsoid）

（6）等腰梯形 （Isosceles trapezoid），需要額外輸入傾角η，如圖1所示。

圖1 等腰梯形及其參數(shù)

6種云模型中除了半球體都需要輸入?yún)?shù)β，等腰梯形需要額外輸入傾角η。

2.2 基于PCLoS模型的日照時(shí)長(zhǎng)估算

首先，因?yàn)橐暰€清晰模型計(jì)算的是直射光線的可視概率，并不考慮漫反射光線部分對(duì)地面的照亮程度，在此先做兩條假設(shè)。

假設(shè)一、本模型僅考慮太陽(yáng)直射光線部分；假設(shè)二、觀測(cè)者能看到太陽(yáng)的時(shí)刻，即視線清晰時(shí)刻，必為有效日照時(shí)長(zhǎng)。

基于PCLoS模型的觀測(cè)點(diǎn)天頂角和太陽(yáng)天頂角之間的關(guān)系如圖2所示。

圖2 觀測(cè)點(diǎn)的天頂角和太陽(yáng)天頂角

由于云層會(huì)完全阻擋太陽(yáng)直射的光束，所以只有天空中未被遮擋的部分才能決定日照持續(xù)時(shí)間。如果給定觀測(cè)者地理位置，在特定時(shí)刻且天頂角θ處能看到太陽(yáng)，即存在清晰的視線從太陽(yáng)到地面，那么可以認(rèn)為θ=θs。至此，該問(wèn)題變?yōu)樘?yáng)天頂角的求解（見(jiàn)圖3），可用球面三角余弦定律表示。

圖3 太陽(yáng)天頂角的計(jì)算

其中，φ為觀測(cè)者的地理緯度，δ為太陽(yáng)赤緯，ω為太陽(yáng)時(shí)角。

另外，加權(quán)每日平均太陽(yáng)天頂角可用于計(jì)算地球局部反照率[42]，Q為瞬時(shí)輻照度。

太陽(yáng)赤緯為太陽(yáng)入射光線與地球赤道之間的角度，由于地球自轉(zhuǎn)軸和公轉(zhuǎn)平面之間的角度基本保持不變，因此，太陽(yáng)赤緯隨時(shí)間周期性變化，變化周期等于地球公轉(zhuǎn)周期（一年）。太陽(yáng)赤緯計(jì)算公式如下：

其中，DOY是年積日，為1～365（閏年366）。

太陽(yáng)時(shí)角ω是描述從地面觀測(cè)太陽(yáng)角度的標(biāo)志，上午到正午時(shí)刻為正數(shù)，正午為0，正午之后為負(fù)數(shù)。

其中，t為當(dāng)?shù)貢r(shí)間（單位為小時(shí)），λ為觀測(cè)者的地理經(jīng)度，EoT為時(shí)間等式。

時(shí)間等式描述的是兩種太陽(yáng)時(shí)（視太陽(yáng)時(shí)和平均太陽(yáng)時(shí)）之間的差異，用來(lái)描述從地球上看太陽(yáng)在天球上平均位置的角度偏移，在此使用近似值來(lái)描述兩種太陽(yáng)時(shí)的差距[43]。

并由公式（11）計(jì)算出太陽(yáng)赤緯，由公式（12）和公式（13）計(jì)算太陽(yáng)時(shí)角，一同帶入公式（9）可計(jì)算得到太陽(yáng)天頂角也是觀測(cè)天頂角θ。接著確定云形狀公式，以及相關(guān)參數(shù)β等，結(jié)合天頂角θ一起帶入公式（1），即得到泊松分布的云場(chǎng)下觀測(cè)者能看見(jiàn)太陽(yáng)的概率。

日照時(shí)長(zhǎng)是由PCLoS模型中視線清晰部分積分得到，在本研究中即是將視線清晰概率這個(gè)概念現(xiàn)實(shí)化，也就是將觀測(cè)者能看到太陽(yáng)的時(shí)段轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)中氣象學(xué)概念中的日照時(shí)長(zhǎng)。由于只需對(duì)天頂角為正值時(shí)積分，可計(jì)算日出日落時(shí)間，縮短積分的上下限，再對(duì)一整天的日照時(shí)長(zhǎng)求積分。

另外，基于公式（10）可知，某地地面單位面積受到的太陽(yáng)輻射強(qiáng)度與太陽(yáng)天頂角的余弦值直接相關(guān)，將日照時(shí)長(zhǎng)計(jì)算公式稍作修正。

正午時(shí)刻和日出日落時(shí)刻計(jì)算需要知道觀測(cè)者的地理經(jīng)緯度和太陽(yáng)赤緯信息，并可由日出方程反推得到，日出方程如下：

日出方程結(jié)合觀測(cè)者地理位置信息，便可計(jì)算得到當(dāng)?shù)氐恼鐃n和日出trise日落tset時(shí)刻。

由于上述計(jì)算過(guò)程中當(dāng)?shù)貢r(shí)間t以小時(shí)計(jì)，而現(xiàn)實(shí)中存在時(shí)間分辨率低于1h的遙感數(shù)據(jù)（比如靜止衛(wèi)星數(shù)據(jù)），因此可變換日照時(shí)長(zhǎng)積分公式為：

其中，Δt為以分鐘為單位的間隔時(shí)間，從日出時(shí)間開(kāi)始計(jì)算。

2.3 日照時(shí)長(zhǎng)估算的云模型選擇

因?yàn)殡S機(jī)云分布的視線清晰概率模型可假設(shè)不同云形狀，首先探究云模型對(duì)視線清晰概率的影響，將6種云形狀輸入模型，β取0.5、1和2，如圖4所示。

圖4 泊松分布下視線清晰概率和天頂角之間的關(guān)系

由于云的遮蔽影響，泊松分布下PCLoS模型清晰概率隨天頂角增大而減小。并且，在相同云分?jǐn)?shù)和云形狀模型條件下，如果云模型中存在云幾何體的垂直維度變量（半球體無(wú)垂直維度β），那么云的垂直維度越大，云對(duì)于視線遮擋作用越強(qiáng)。長(zhǎng)方體、圓柱體和半橢球體模型在β=1時(shí)，天頂角與泊松分布概率接近一維線性關(guān)系，其他模型都顯示出一定的偏移。在其他條件相同的情況下，僅云分?jǐn)?shù)變化對(duì)整體模型趨勢(shì)影響不大，可看作隨云分?jǐn)?shù)變化的模型被拉伸或被壓縮。最后，等腰梯形的云體對(duì)于視線遮擋能力比其他模型都要強(qiáng)，也許是因?yàn)轭~外輸入傾角參數(shù)的存在。接著探究等腰梯形的不同傾角對(duì)概率的影響，如圖5所示。

圖5 等腰梯形不同大小傾角對(duì)視線清晰概率的影響

由圖1可知，在固定長(zhǎng)徑比的情況下，如果傾角η越小，底面直徑就越短，理論上對(duì)光線的遮蔽能力就越弱，圖5趨勢(shì)證實(shí)了這種變化。

以上僅為視線概率模型不同參數(shù)比較分析，需要帶入觀測(cè)者的地理坐標(biāo)信息和時(shí)間信息，才能建立云分?jǐn)?shù)與日照時(shí)長(zhǎng)之間的關(guān)系。由于本文研究的衛(wèi)星數(shù)據(jù)部分限制在中國(guó)地區(qū)，而中國(guó)主要的大城市基本位于北緯20°到北緯50°之間，因此，之后的地理坐標(biāo)選取都會(huì)在這個(gè)范圍內(nèi)。

夏至日和冬至日是全年晝長(zhǎng)變化中的兩個(gè)極值點(diǎn)，另外，選取北緯30°和50°作為對(duì)比和參考。中國(guó)北緯30°這條經(jīng)線穿過(guò)整條長(zhǎng)江，沿岸大城市較多，因此，選北緯30°來(lái)探究不同云形狀對(duì)PCLoS模型的影響（見(jiàn)圖6），另選高緯度極限值50°，是因?yàn)楦呔暥鹊貐^(qū)的日照時(shí)長(zhǎng)在各季節(jié)差異更大，可能影響結(jié)果。

圖6 云形狀模型對(duì)比（β=1）

由圖6可知，在已知云分?jǐn)?shù)的情況下，各種云形狀模型（除等腰梯形外）對(duì)日照時(shí)長(zhǎng)的影響較小，特別是在晝長(zhǎng)本來(lái)就較短的冬至日。夏至日時(shí)各模型（除等腰梯形外）的日照時(shí)長(zhǎng)差值極大值大約在云分?jǐn)?shù)為0.5左右，相差2h左右的日照時(shí)長(zhǎng)。等腰梯形的云對(duì)天空的遮蔽能力強(qiáng)于其他所有模型，已在前文討論過(guò)，并且遮蔽能力與它的第二輸入?yún)?shù)傾角大小有關(guān)。結(jié)合圖4和圖5的結(jié)論，由于部分云模型模擬結(jié)果相差不多，主要選用圓柱體、橢球體和等腰梯形3種云模型進(jìn)入之后的討論中（見(jiàn)圖7）。

圖7 云形狀對(duì)比（30°N，N=0.7，冬至日—左，夏至日—右）

將同一種云模型的兩個(gè)長(zhǎng)徑比β生成的曲線之間的面積視為真實(shí)測(cè)量值可能在的區(qū)間，那橢球體云模型的區(qū)間更接近線性函數(shù)，等腰梯形模型的區(qū)間值更低，圓柱體云居中。基于PCLoS模型的日照時(shí)長(zhǎng)估算的算法流程如下：

（1）由遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的提取的云掩膜換算成區(qū)域云量比例（云分?jǐn)?shù)），帶入指定的云模型中，計(jì)算得到等效日照時(shí)長(zhǎng)。（2）比較估算的等效日照時(shí)長(zhǎng)和氣象局地面站點(diǎn)的日照時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù)，計(jì)算偏差統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。（3）確定云模型類(lèi)型和長(zhǎng)徑比β，得到云量比例N和日照時(shí)長(zhǎng)T公式，既可用于日照時(shí)長(zhǎng)估算。

3.實(shí)際應(yīng)用分析

基于PCLoS模型的日照時(shí)長(zhǎng)估算方法，需要風(fēng)云數(shù)據(jù)的云檢測(cè)結(jié)果，將2019年全年的FY-3D和FY-4A云分?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)帶入不同形狀不同β的云模型中，并統(tǒng)計(jì)各模型的誤差參數(shù)，如表1和表2所示。

表1 基于FY-3D數(shù)據(jù)的日照時(shí)長(zhǎng)誤差統(tǒng)計(jì)

表2 基于FY-4A數(shù)據(jù)的日照時(shí)長(zhǎng)誤差統(tǒng)計(jì)

由表1可知，圓柱體和橢圓體云形狀模型對(duì)湖北和山東云分?jǐn)?shù)適應(yīng)性較好，等腰梯形（傾角取45°）偏差較大。對(duì)于四川和哈密地區(qū)，各模型精度都不如前兩個(gè)地區(qū)，相對(duì)來(lái)說(shuō)橢圓體模型表現(xiàn)稍好。基于FY-3D數(shù)據(jù)的PCLoS模型的估算精度，在幾個(gè)較好的云模型下RMSE等統(tǒng)計(jì)值都比簡(jiǎn)單估算結(jié)果精度更高。

FY-4A的估算精度相較FY-3D低了很多，任何模型的匹配度都很低，可能跟數(shù)據(jù)本身有關(guān)。RMSE在所有月份都高于4.4，哈密地區(qū)估算日照時(shí)長(zhǎng)誤差在4h左右。

選取2019年前180d的數(shù)據(jù)的氣象局測(cè)量數(shù)據(jù)和FY-3D、FY-4A估算日照時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù)做對(duì)比，如圖8所示。

圖8 前180d的日照時(shí)長(zhǎng)對(duì)比（氣象局—紅線，F(xiàn)Y-3D—藍(lán)線，F(xiàn)Y-4A—粉線）

圖8為橢球體云模型下，長(zhǎng)徑比β取0.5情況下的估算結(jié)果。基于FY-3D估算的日照時(shí)長(zhǎng)對(duì)于氣象局的日照時(shí)長(zhǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)非常貼近，相較FY-4A估算結(jié)果顯示的一致性更高。綜上所述，在橢球體云形狀的PCLoS模型下，使用FY-3D的下午時(shí)刻云分?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)來(lái)估算日照時(shí)長(zhǎng)是可行的，可以此生成云分?jǐn)?shù)和日照時(shí)長(zhǎng)的對(duì)照如表3所示，可支持日照時(shí)長(zhǎng)的快速估算。

表3 云分?jǐn)?shù)和日照時(shí)長(zhǎng)的月尺度對(duì)照表（30°N，120°E,橢球體,β=1）

4.結(jié)語(yǔ)

本文以風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)的云掩膜產(chǎn)品為輸入數(shù)據(jù)，基于視線清晰模型，使用二維泊松分布云模型輔以觀測(cè)者地理信息，通過(guò)建立云分?jǐn)?shù)和日照時(shí)長(zhǎng)關(guān)系將衛(wèi)星數(shù)據(jù)換算成日照時(shí)長(zhǎng)，來(lái)進(jìn)行區(qū)域的太陽(yáng)光照資源可用性分析。結(jié)果顯示風(fēng)云三號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的日照時(shí)長(zhǎng)估計(jì)結(jié)果與氣象局實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)非常接近，最佳云模型下RMSE可小于2，顯示出了精度更高且更符合實(shí)際地理氣候特點(diǎn)的日照時(shí)長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)結(jié)果。基于PCLoS模型的日照時(shí)長(zhǎng)估測(cè)太陽(yáng)光照資源可用性的方法擁有計(jì)算復(fù)雜度小的優(yōu)點(diǎn)，能夠應(yīng)用與時(shí)間分辨率較高或者短期預(yù)測(cè)要求較高的領(lǐng)域。

但是在太陽(yáng)光照資源可用性分析過(guò)程中，基于視線清晰模型中是選取了幾種有代表性的云模型來(lái)驗(yàn)證，且僅模擬了直射太陽(yáng)光線情況，也沒(méi)有將氣溶膠或者土地利用類(lèi)型等因素對(duì)太陽(yáng)輻射強(qiáng)度的影響考慮進(jìn)去，模型假設(shè)過(guò)于理想，雖然有利于降低算法的時(shí)間復(fù)雜度高，但也可能導(dǎo)致精度不足。