第３０卷 第６期中 国 沙 漠
２０１０年１１月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＤＥＳＥＲＴＲＥＳＥＡＲＣＨ
Ｖｏｌ．３０ Ｎｏ．６
Ｎｏｖ．２０１０
）文章编号：１０００６９４Ｘ（２０１００６１４６９０８－－－
复杂地形任意天气情形下太阳直接辐射量模拟
张海龙１，刘高焕１，姚玲１，解修平２
（中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室，北京１中国科学院遥感应用研究１．００１０１；２．）所，遥感科学国家重点实验室，北京１００１０１
摘 要：以太阳辐射传输参数化模型为基础，结合ＭＯ构建了复ＤＩＳ影像两次白天的云产品和水汽产品及ＤＥＭ，杂地形任意天气情形下每日太阳直接辐射量模型。选取代表不同气候类型与地形起伏状况的３个典型站点（拉，北京、额济纳旗）以２其相关系数分别为０萨、００７年每日实测值对模拟结果进行了验证，．７７、０．７７和０．８５。研究有云天气下，云是影响地表太阳直接辐射数量和空间分布的主要因子；模型对时间步长不敏感。引起误差的表明：
原因主要是ＭＯ对地形起伏较大地区，小比例尺ＤＩＳ云产品的时空分辨率较低以及云的３Ｄ效应导致模拟的困难，的Ｄ同时实测值与模拟值的空间尺度不匹配也引起了一定误差。ＥＭ也会导致较大的误差，关键词：太阳直接辐射；任意天气；起伏地形；ＤＥＭ中图分类号：Ｐ４２２
文献标识码：Ａ
２］
；经验模型往往是针对特定的气应用中受到限制［
生物和化学过程最基本、 太阳辐射是地表物理、
最重要的能源，也是气候学、水文学、大气科学、气候变化、能源利用、健康科学以及农业资源研究中的一
］１－２
。地表太阳辐射控制了地气个基本的输入参数［
候及下垫面条件，普适性不高，难以推广应用至大的
１５］
，区域范围［而基于辐射传输理论的参数模型由于
计算简单，模拟精度较高，且易于结合遥感数据实现大范围区域尺度太阳辐射制图，因而成为了当前的
１６］
。一个主要发展方向［
系统的能量和通量交换过程，是引起地表空间异质
３］
。较之常规气象观测性和生物过程的关键因子［
点，太阳辐射观测站非常稀少且分布不均，尤其在高原及多山地区。我国现有各种气象观测台站２５００ 多个，太阳辐射站点只有１二者比率大约为１０个，利用常规气象资料与卫星遥感数据进２５∶１。因而，
行模拟就成为获取地表太阳辐射的有效方法。
太阳直接辐射是入射到地球表面太阳总辐射的重要分量。晴空模式下地表接收到的太阳直接辐射可以表示为太阳天文辐射量减去太阳辐射在大气传输过程中所造成的衰减部分，这也是许多晴空太阳
２］
。晴空太阳直接辐射模型主辐射模型的理论基础［
实际地表大多是有云覆盖的，而云是地表所获得太阳辐射最大的调节因子，其数量和类型决定了地表可获得太阳辐射的多少。随着太阳天顶角的变化，云实际位置与地表阴影区会产生３Ｄ（ＴｈｒｅｅＤｉ －）效应，地表栅格单元分辨率和太阳天顶角ｍｅｎｓｉｏｎ
对太阳直接辐射模拟的影响越大，３Ｄ效应越显著，
］１７－１８
。为计算实际天气下的地表太阳辐射也越大［
量，国内外学者发展了诸多算法，如：由晴空日辐射
２，１９］
；量与气象站点测得的日照时数计算得到［Ｗｓ－ｙ
要有光谱模型、参数模型和经验模型３种，其中光谱模型主要有：ＬＯＷＴＲＡＮ，ＭＯＤＴＲＡＮ，Ｂｉｒｄ模
［］［］４］
，参型［ＳＰＣＴＲＡＬ２模型５，ＳＭＡＲＴＳ２模型等１；［６］
数模型又可以分为单波段模型，如Ｙａｎｇ模型、
［］［］
双波段模型，如ＭＬＷＴ模型７、ＲＥＳＴ模型８等；［］［０］
等；经验模型则主要是利用温ＣＰＣＲ２９，ＲＥＳＴ２１
度、降水、湿度、气压等常规气象数据与太阳直接辐］１１－１４
。由于光谱射实测值建立的统计回归关系式［
ｅｒ等利用ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ模型模拟了有云天气下地表－
２０］
；实际太阳辐射［ＶａｎＬａａｋｅ基于一维大气模型， 结合ＭＯＤＩＳ的相关产品计算了有云天气下的光合
２１］
；有效辐射［Ｒｕｂｉｏ和Ｓｃｈｉｌｌｉｎｓ等利用Ｍｅｔｅｏｓａｔｇ和ＧＯ获ＥＳ气象卫星获取的云层反照率和云指数，
］２２－２３
；取了实际天气下的太阳辐射量［Ｃｈｅｎ等利用
／ＮＣＥＰＮＣＡＲ的总云量和降水率资料模拟了实际２４］
。然而，天气下黑河流域的小时太阳辐射量［日照只能用时数法受气象站点数量与空间分布的制约，于单点或较小范围计算，难以应用到大区域和地形
模型计算的复杂性及特定参数获取的困难，在实际
；改回日期：２０１００２１５２０１００３２０ 收稿日期：－－－－
：（）；）；基金项目中国科学院方向项目国家自然科学基金项目（黄土与第四纪地质国家重点实验室开放基金项目ＫＺＣＸ２３０８４０７７１１７２ －ＹＷ－（）联合资助ＳＫＬＬＱＧ０８２１
，：张海龙（男，山东潍坊人，博士研究生，主要从事遥感地面反演及Ｎ１９７９—）ＰＰ模型研究。Ｅｍａｉｌｚｈｌｎｎｕ＠１６３．ｃｏｍ 作者简介：ｊ
１４７０
中 国 沙 漠 第３０卷
／／）。其中上午星Ｔｎａｓｃｏｍ．ｎａｓａ．ｏｖｄａｔａＥＲＲＡ大ｇ
致于当地时间１下午星ＡＱＵＡ大致于当０：３０过境，采用Ｓ地时间１３：３０过境；ＤＥＭ数据，ＲＴＭ３产品，
（／／／来源于ＣＧＩＡＲ－ＣＳＩｈｔｔｓｒｔｍ．ｃｓｉ．ｃｉａｒ．ｏｒｓｅ－ｐ：ｇｇ／），其空间分辨率为９从ｌｅｃｔｉｏｎｉｎｕｔｃｏｏｒｄ．ａｓ０ｍ；ｐｐ全国太阳辐射台站中选取代表不同气候类型区的３个站点数据用以对模拟结果进行验证，数据来源于国家气象信息中心。研究站点的具体情形如表１所示。所有数据的采集日期均为２００７年全年的每日产品。
所有的空间数据统一采用地理坐标系，ＷＧＳ８４椭球体，１ｋｍ分辨率的栅格数据格式。对于上午的大气状况，采用上午星产品代替；下午的大气状况，采用下午星产品代替；１０：３０—１３：３０之间太阳辐射
最强的大气状况，利用两颗星的数据进行线性插值得到。若某天只有单星数据，则该天的大气状况利若某天数据缺失，则该天剔除，用该单星数据代替；
不参与运算。同时剔除站点数据缺测的日期，得到所有站点的有效天数如表１所示。
复杂地区；而静止气象卫星由于“静止”于赤道上空，在高纬地区随视角增大其分辨率和数据精度会产生同时气象卫星的空间分辨率较低，难以全面反退化，
映区域的天气状况，且我国仅有少量地区被ＧＭＳ
卫星覆盖。
上述研究或是针对晴空模式下太阳辐射的研究，或未考虑起伏地形和云层的３Ｄ效应对太阳直接辐射的影响，不能全面反映复杂地形任意天气情形下地表接受的太阳辐射状况。本文拟以太阳直接辐射参数化模型为基础，综合考虑地形和云对太阳直接辐射的影响，构建任意天气起伏地形下太阳直接辐射模型，并选取典型站点的实测数据对模型进行评估。
１ 数据源
本研究所采用的数据包括：ＭＯＤＩＳ白天两次过／、云产品境的水汽产品（ＭＯＤ０５ＭＹＤ０５）（／、地理定位产品（／ＭＯＤ０６ＭＹＤ０６）ＭＯＤ０３），用来辅助对云产品和水汽产品进行传感ＭＹＤ０３
／／数据来源于Ｌ器视角校正，ＡＡＤＳ（ｈｔｔｌａｄｓｗｅｂ．ｐ：
表１ 太阳辐射观测站点
Ｔａｂｌｅ１ Ｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｓｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎｓｔａｔｉｏｎｓ
站点北京拉萨额济纳旗
经度／°Ｅ１１６．２８ ９１．０８ １０１．０４
纬度／°Ｎ３９．４８ ２９．４０ ４１．５７
海拔／ｍ３１．３３６４８．７ ９４０．５
气候类型温带大陆性季风气候温带半干旱季风气候温带大陆性气候
有效天数／ｄ
２８８３３８３３７
２ 模型构建
２．１ 实际天气水平面太阳直接辐射量
大气层顶的太阳辐射量主要取决于日地距离、太阳高度角、赤纬等因素。到达地表的太阳辐射还受到大气中各种微粒的衰减，晴空模式下主要有瑞利散射、臭氧吸收、混合气体的吸收、水汽的吸收以及气溶胶的吸收和散射等，而在有云天气下，云是引起太阳辐射衰减的主要因子。参照Ｂｉｒｄ的晴空大气透过率参数模型，实际天气情形下，任意时刻水平
５］
：地表接收到的太阳直接辐射辐照度可以表示为［
、、晴空、ｃｌｏｕｄｃｌｅａｒＯ、Ｒ、Ｇ、Ｗ、Ａ分别指有云天气、ｙ
臭氧吸收、瑞利散射、混合气体吸收、水汽吸收、气溶胶吸收和散射情形下的太阳直接辐射透过率；ＥＲ为
５］
；日地距离校正系数，采用王炳忠提出的公式计算［
ｈ为太阳高度角。
Ｇｕｅｍａｒｄ等众多学者通过对晴空模式下不同ｙ参数模型的对比研究表明：ＲＥＳＴ２模型相比其他参数模型具有较高的模拟精度，各参数项易于获得，且
１０］
，独立于特定的区域［因此本研究对Ｔ（）ｃｌｅａｒｉ的计算
采用Ｇｕｅｍａｒｄ提出的晴空大气透过率参数模ｙ
１０，１５］
。型［
由于缺少大气臭氧含量和气溶胶参数数据，而，因ＭＯＤＩＳ气溶胶产品的空间分辨率较低（１０ｋｍ）
而本研究采用模型模拟臭氧含量和相应的气溶胶参
６］
，））数［如（式和（式所示。３５
２
｛［／］ｕＯ＝０．４４－０．１６０６０＋－８
２０．
［（）／（］｝５ｄ－１２０９２６３－）
（））Ｉｈｏｒ）＝ＩＴ（Ｔ（ＥＲｓｉｎｈ）ｉ（Ｏｉｃｌｏｕｄｉｃｌｅａｒｉｙ（）１
（））Ｔ（ＴＲＴＧＴＷＴＡ２ｃｌｅａｒｉ＝ＴＯｉｉｉｉｉ
式中：ｉ＝１，２分别指紫外／可见光波段（０．２９～０．７０
；和近红外波段（ｍ）０．７０～４μｍ）ＩＯｉ为ｉ波段的太μ
－１
，阳常数，取值为Ｉ０．０３８ＭＪ·ｍ－２·ｍｉｎＩＯ１＝Ｏ２－１
·ｍ－２·ｍ；下标＝０．０４３ＭＪｉｎＴ为大气透过率，
（）３（）４
ｄ＝
｛
Ｊ００ｄ Ｊｄ＜３Ｊ３６ Ｊ００ｄ－３ｄ＞３
第６期张海龙等：复杂地形任意天气情形下太阳直接辐射量模拟
１４７１
式中：ｕＯ为Ｏ３含量（ａｔｍ－ｃｍ）；为纬度（
ｄｅｇｒｅｅ）；Ｊｄ为儒略日。
β＝珋β＋Δβ
（５）珋β＝（０．０２５＋０．１ｃｏｓ）
ｅｘｐ（－０．７·ａｌｔ）（６）式中：β为埃氏浊度系数；珋β为气溶胶年平均浑浊度；Δβ为浊度平均值的季节性差异，
冬季值较低，夏季值较高，其取值介于±（０．０２～０．０６）之间；ａｌｔ为海拔高度（ｋｍ）
。云对太阳辐射的影响是大气科学领域一个非常关键的研究课题，由于云的形状和分布是一个极为复杂多变的因子，其三维空间传输问题的求解比较复杂，一般采用Ｍｏｎｔｏ－
Ｃａｒｌｏ方法对云进行模拟或采用二流近似模式求解三维传输方程，由于前者需要较多的机时，本文采用Ｓｔｅｐｈｅｎ等给出的公式计算云的透过率
［２６］
：
｛Ｔ（ｃｌｏｕｄｙ）１＝１－［β（μ０）τＮ／μ０）］／［１＋β（μ０）τＮ／μ
０］Ｔ（ｃｌｏｕｄｙ
）２＝４Ｕ／Ｖ（７
）式中：μ０为太阳天顶角的余弦；β（μ
０）为μ０时刻云层的后向散射比；τＮ为云光学厚度；Ｕ、τＶ是与β（μ０）和μ０有关的参数，利用Ｓｔｅｐｈｅｎ给出的相应的调整值，
采用查找表法计算得到任意太阳高度角和云层厚度时的透过率［
２６－２８
］。由于ＭＯＤＩＳ的刈幅较宽以及云的立体结构特
点，在传感器视角较低时，云的“视位置”与真实位置会发生偏离，从而产生畸变（图１），因而有必要对云产品进行传感器视角校正，
以获取地表真实的云覆盖状况。随着太阳的周日运动，
在较低的太阳高度角，被云阴影覆盖的地表象元位置与云的投影位置会有偏离（图２），因而需要对云阴影位置进行校正，以获取某一时刻地表真实的被云阴影云覆盖状况。由于云高
度的提取比较复杂，且其对模型精度的影响不大［
２０
］，因而本文采用估算法，将云高统一设置为５ｋｍ
。
图１ 传感器视角校正
Ｆｉｇ．１ Ｄｉａｇｒａｍ ｓｈｏｗｉｎｇ
ｔｈｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ｓｅｎｓｏｒｖｉｅｗｉｎｇ
ａｎｇｌｅ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ图２ 云阴影校正
Ｆｉｇ．２ Ｄｉａｇｒａｍ ｓｈｏｗｉｎｇ
ｔｈｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆ ｃｌｏｕｄ ｓｈａｄｏｗ
ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ 将太阳直接辐射辐照度在日出至日落时间内进
行积分，即可得水平地表实际天气下日太阳直接辐射量：
ｓｕｎｓｅｔ
Ｗ（ｈｏｒ）＝
∫［
Ｉ１
（ｈｏｒ）＋Ｉ２
（
ｈｏｒ）］（８
）ｓｕｎｒｉｓｅ
．２ 实际天气倾斜面太阳直接辐射量
实际天气起伏地形下，地表接收到的太阳直接辐射量除受当地天气状况及坡向、坡度的影响外，随着太阳的周日运动和云的运动及其３Ｄ效应的影响，云阴影及坡地的被遮蔽情况也时刻处于变化之中，使得实际天气起伏地形下的太阳直接辐射模拟变得非常复杂。任意时刻坡面象元接收到的太阳直接辐射辐照度可以表示为：
Ｉｉ（ｔｉｌ）＝ＩＯｉＴ（ｃｌｏｕｄｙ
）ｉＴ（ｃｌｅａｒ）ｉＥＲｓｉｎ（ｈｔｉｌ）（９）ｓｉｎ（ｈｔｉｌ）
＝ｕｓｉｎδ＋ｖｃｏｓδｃｏｓω＋ｗｃｏｓδｓｉｎω（１０
）式中：δ为太阳赤纬，
采用王炳忠提出的公式计算［２５］；ω为太阳时角；ｕ、ｖ、ｗ为地理、地形特征因子，
采用李新的算法［２９］
。实际计算中，为获得一天的太阳直接辐射量，可将坡地日出至日落之间的太阳理论可照时间微分再求和的方法。即分别计算每个微分时段的日出和日落时角、太阳高度角、太阳方位角，遮蔽情形，以及该时段内的太阳辐射。将全天可照时间段的太阳辐射量累加即得每天的直接辐射量。考虑地形遮蔽的坡面日太阳辐射量可表示为：
ω
ｓｓＷ（ｔｉｌ）＝
∑∫
｛［Ｉ１
（ｔｉｌ）＋Ｉ２
（ｔｉｌ）］ｄｔ×ｆ（ｄｅｍ）｝ω
ｓｒ（１１
）式中：ωｓｒ、ωｓｓ为分别为微分时段内的日出太阳时角和日落太阳时角；ｆ（ｄｅｍ）为微分时段内目标点的遮蔽状况，若微分时段内日出与日落时刻都遮蔽则为
２
１４７２
中 国 沙 漠 第３０卷
站点的日太阳直接辐射实测值对模型精度进行验：ＭＢ、证。选取相对平均偏差（ＭｅａｎＢｉａｓＥｒｒｏｒＥ）
：相对均方根误差（ＲｏｏｔｏｆＭｅａｎＳｕａｒｅＥｒｒｏｒ ｑ和平均绝对百分误差（ＲＭＳＥ）ＭｅａｎＡｂｓｏｌｕｔｅＰｅｒ －
：ｃｅｎｔＥｒｒｏｒＭＡＰＥ）３个指标对模型精度进行评估， 其计算公式如下。各站点的验证结果如表２和图３所示。
）ＭＢＥ＝１００×∑（ｅｍ１２ｉ－ｍｉｉ（∑ｎｉｎｉ＝１＝１
ｎ
ｎ
否则为１；若日出日落时刻遮蔽情况相反，则取值０；
０．５。
地形遮蔽的计算采用光线追踪算法，即沿太阳入射方向搜索一定范围内的栅格单元，若某格网点高程与目标栅格高程间的高度角大于该入射路径的太阳高度角，则该时刻目标点被遮蔽，否则可照文经对研究区的多次实验，搜索半径为３献，０ｋｍ时即可满足要求。微分时间段参考Ｖａｎｌａｋｋｅ利用
将全天可照时间ＭＯＤＩＳ求取光合有效辐射的研究，
［９］
。划分为２０段２
ＲＭＳＥ＝１００×
３ 模型验证及误差分析
３．１ 模型验证
为检验模型的模拟精度，本研究选取３个典型
２（ｅｍｉ－ｍｉ）ｉ
∑∑ｎｉｎｉ＝１＝１
（）１３
ｎ
ｎ
／）ＭＡＰＥ＝１００×∑｜（ｅｍ１４ｉ－ｍｉ）ｉ｜（ｎｉ＝１
式中：ｅｍｎ为样本总数。ｉ为模拟值；ｉ为实测值；
表２ 模型精度验证
Ｔａｂｌｅ２ Ａｃｃｕｒａｃａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌ ｙ
站点北京拉萨额济纳旗
ＭＢＥ
－１·ｍ－２·ｄＭＪ
ＲＭＳＥ
％９．９３ ３．６７ ６
．３１
－１·ｍ－２·ｄＭＪ
ＭＡＰＥ
％３７．４７ ２５．６７ ２９．９６
／％６０．３５２４．０９３６．２８
０．７６ ０．５６ ０．６０
２．８８ ３．９４ ３．３２
图３ 日直接辐射量观测值与模拟值对比
Ｆｉ．３ Ｃｏｍａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅｏｂｓｅｒｖｅｄｄａｉｌｎｏｒｍａｌｒａｄｉａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｍｏｄｅｌｅｄｓｅｒｉｅｓ ｇｐｙ
拉萨的误差较小，这是由于拉 由表２可以看出，
，萨独特的高原气候决定的，其空气相对“干洁”大气因而瑞利散射与气溶胶对太阳直接辐透明度较高，
射的削弱作用相对较小，因而其精度相对较高。北
京的平均绝对误差和绝对误差较大，分别为其原因在于北京的空气相对６０．３５％和３７．４７％，“，浑浊”气溶胶等对太阳直接辐射的衰减较ＮＯ２、大，而模型缺少相应的气溶胶参数观测值，代之以模
第６期张海龙等：复杂地形任意天气情形下太阳直接辐射量模拟
１４７３
型进行模拟，因而导致模拟误差偏高。
由图３可以看出，各站点的日直接辐射模拟值模拟值与实测值均匀分布在与实测值匹配较好，
且相关性均达到７１∶１拟合线两侧，６％以上。对比模拟值与相应的降水量数据发现模拟值受阴雨天的影响较大，此时模拟的太阳辐射值普遍偏高，主要原因在于雨天的云层光学厚度与大气可降水量都比较而ＭＯ导致其相应大，ＤＩＳ的反演值比实际值偏低，
的大气透过率偏高所致。相关的研究表明，ＭＯＤＩＳ
［０－３］１
，水汽产品的最大误差为１云层光学厚度０％３［２］
，产品的最大误差为２这也为模型带来了一定０％３
化情况，这是造成太阳直接辐射模拟精度不高的主要原因。３．２ 误差分析
３．２．１ 云及其３Ｄ效应的影响
云是影响地表太阳辐射的首要因素，云的时空异质性改变了地表太阳辐射的强度与空间分布。云光学厚度０～１会引起平均太阳辐射减少５的变化，
３
。同时由于云的三维结构特点及太阳的周日６０％３
运动，使得被云阴影遮蔽的地表区域时刻处于变化
［］
中，这使得日太阳辐射模拟较为复杂。云对太阳辐射的透过率随光学厚度及太阳天顶角的变化关系如图４所示。未考虑云３Ｄ效应的模型精度如表３所示
。
的误差。且云的日变化较为剧烈，一天两次的ＭＯ－
ＤＩＳ产品不能全面真实反映研究区一天内的天气变
图４ 透过率与云光学厚度随太阳天顶角的变化关系
Ｆｉ．４ Ｃｈａｎｅｏｆｓｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎｔｒａｎｓｍｉｓｉｖｉｔｔｈｒｏｕｈｃｌｏｕｄｓｗｉｔｈｃｌｏｕｄｏｔｉｃａｌｔｈｉｃｋｎｅｓｓａｎｄｓｏｌａｒｚｅｎｉｔｈａｎｌｅｖａｒｉａｔｉｏｎｓ ｇｇｙｇｐｇ
表３ 未考虑３Ｄ效应的模拟精度
Ｔａｂｌｅ３ Ｔｈｅｍｏｄｅｌａｃｃｕｒａｃｗｉｔｈｏｕｔｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｏｆ３Ｄｅｆｆｅｃｔｓ ｙ
站点北京拉萨额济纳旗
ＭＢＥ
－１·ｍ－２·ｄＪ
ＲＭＳＥ
％１１．４１ ３．８０ １０．６３
－１·ｍ－２·ｄＭＪ
ＭＡＰＥＭ
％３９．９２ ３２．０５ ３２．４２
／％６３．３３２８．９２３７．３０
０．８８ ０．５８ １．２１
３．０７ ４．９１ ３．６８
当Ｃ云对太阳ＯＴ大于１６时， 由图４可以看出，辐射的衰减已达５当Ｃ只０％以上；ＯＴ大于５０时，而当Ｃ有约２０％的太阳光能透过云层；ＯＴ大于１００时，透过的太阳辐射已不足１０％。在太阳高度角较低时，由于此时到达地表的太阳直射光线穿过的程辐射路径较长，所以此时的透过率较低，随着太阳高度角的增大，其透过率逐渐增大。
由表２和表３可知，未作云３Ｄ效应校正的模拟值其均方根误差及绝对平均误差明显偏大，这表明云３Ｄ效应在１ｋｍ分辨率及更精细分辨率尺度上对太阳辐射的影响不可忽略，需要进行相应的校正以消除由此引来的误差。
３．２．２ 时间步长的影响
为验证不同时间步长对模型模拟精度的影响，本文将全天可照时间段分别划分为５、１０、２０、３０、４０个微分时段，对上述３个站点的日太阳直接辐射量进行模拟，并选取ＲＭＳＥ、ＭＡＰＥ两个指标对模型
的模拟结果进行评估，结果如表４所示。模型对时间步长的变化不敏 由表４可以看出，感，步长１对模型误差的影响仅１％左０倍的变化，右。造成这种情况的主要原因在于相应的大气数据与所选取的时间步长不匹配，由于缺少高时间分辨率的云状况与水汽含量数据，模型以每天两次的大则相应时气产品分别代替上午与下午的大气状况，
１４７４
中 国 沙 漠 第３０卷
表４ 不同时间步长的模型精度
Ｔａｂｌｅ４ Ｔｈｅｍｏｄｅｌａｃｃｕｒａｃｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｉｍｅｓｔｅｓ ｙｐ
站点
５
北京拉萨额济纳旗
３７．２１ ２５．３７ ２９．２５
１０ ３７．０８ ２５．２９ ２９．８７
／％ＲＭＳＥ２０ ３７．４７ ２５．６７ ２９．９６
３０ ３７．３８ ２５．６７ ３０．０３
４０ ３７．３９ ２５．６０ ３０．０７
５０ ３７．３６ ２５．６８ ３０．０６
５ ５８．７５ ２３．８９ ３４．９８
１０ ５９．５８ ２３．４７ ３６．０９
ＭＡＰＥ／％２０ ６０．３５ ２４．０９ ３６．２８
３０ ６０．１９ ２４．００ ３６．１９
４０ ６０．４１ ２３．９５ ３６．３０
５０６０．３７２３．９７３６．２８
间段的大气状况可视为稳定不变的，因此在没有高时间分辨率的大气状况数据的前提下，仅凭日可照时间段的精细化并不能显著提高模型的精度。３．２．３ ＤＥＭ分辨率的影响
由于不同分辨率的ＤＥＭ对地表形态表达的精细程度不一，尤其在地形起伏较大的地区，较小比例
尺的Ｄ从而使后续处ＥＭ会对起伏地形产生平滑，理产生误差。为分析不同尺度ＤＥＭ对太阳直接辐本研究分别选取不同分辨率的射的遮蔽效应，
并计算相应尺度下的太阳天文辐射量。ＤＥＭ，
遮蔽搜索半径设ＤＥＭ重采样方法采用双线性插值，为３０个栅格单元。计算结果如表５所示：
表５ ＤＥＭ不同分辨率下的年天文辐射量
Ｔａｂｌｅ５ ＴｈｅａｓｔｒｏｎｏｍｉｃａｌｓｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓａｔｉａｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｓｏｆＤＥＭ ｐ
站点
９０ｍ
北京拉萨额济纳旗
１０４７２．８６ ３１５０．０２ ２０７２．３９
２００ｍ１０４７２．７４ ３２０４．５４ ２７３６．５７
（·ｍ－２）辐射量／ＭＪ
５００ｍ１０４７２．３９ ５９３０．５２ １０２２０．３６
８００ｍ１０４７２．０５ ６８０１．６１ １０２２０．０１
１０００ｍ １０２２１．７８ ７２８０．７７ １０２１９．７７
最大差值／ｍ２５１．０８ ４１３０．７５ ８１４７．９７
最小差值／ｍ４０１９１１ ３０１
北京辐射测量站点由于地处 由表５可以看出，
平原，地形起伏和缓，因而不同分辨率的ＤＥＭ对其而额济纳旗与拉萨年太阳天文辐射量的影响不大；
属于高原地区，地表起伏较大，因而不同尺度下其年天文辐射量差别较大。对额济纳旗站点，ＤＥＭ分辨会导致年天文辐射量最大５倍的差率１０倍的变化，异，虽然拉萨位于低纬地区，且大气透明度较高，但由于其地形起伏剧烈，周围地形间的遮蔽作用明显，因而其年天文辐射量低于北京。总体而言，随着年天文辐射量呈增大趋势。ＤＥＭ分辨率的降低，
实际天气情形下，空间上来看，观测数据代表的是点上的数据，而本研究所采用的ＤＥＭ空间分辨对地形复杂地区而言，太阳直接辐射量率为１ｋｍ，受地形尺度的影响较大，因而模拟数据与验证数据空间尺度的不匹配也会在一定程度上影响模拟的精度。
）以太阳辐射参数化模型为基础，结合Ｄ１ＥＭ
及ＭＯ可以实现区域范围每日太阳ＤＩＳ大气产品，直接辐射量的模拟。由于模型所采用的数据均可免费获得或由模型模拟得到，且各参数独立于特定的区域，因此模型可推广应用于任意地区实际天气下太阳直接辐射量的模拟。
）模型对北京站点模拟的误差较大，主要是由２
，于其大气较为“浑浊”而模型缺少大气气溶胶光学厚度等参数，而气溶胶对太阳直接辐射的衰减作用导致模拟效果较差。因此对城市型大气，需要较强，
相关的气溶胶等大气参数以提高模型的精度。本研究所采用的实测数据与模拟数据的空间尺度差异较大也在一定程度会导致误差的产生。
）通过对模型可能误差的分析，表明模型对时３
间步长的变化不敏感，主要是因为缺乏相应时间尺有云天气下，云是引起太阳直接辐射度的大气参数；
衰减的主要因子，模型所采用的云数据的时空分辨率较低及其３Ｄ效应是引起误差的主要原因。对地形起伏较大的地区而言，采用小比例尺的ＤＥＭ会导致模拟结果较高。
下一步工作可以尝试采用云运动矢量数据来模拟云的周日运动，从而相对提高云产品的时间分辨率。
４ 结果与讨论
以太阳直接辐射参数化传输模型为基础，结合构建了任意ＤＥＭ与ＭＯＤＩＳ白天两次的大气产品，
天气情形下坡面日太阳直接辐射量，并选取３个站点的实测值对模拟结果进行了验证，同时对模型的误差进行了分析。
第６期张海龙等：复杂地形任意天气情形下太阳直接辐射量模拟
１４７５
致谢：感谢Ｃｈｒｉｓｔｉａｎ Ａ．Ｇｕｅｙｍａｒｄ提供ＲＥＳＴ２源代码及模型调试过程中的指导；感谢中国气象科学数据共享网提供的太阳辐射观测数据。参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ
）：［１］Ｇｕｅｙ
ｍａｒｄ Ｃ Ａ．Ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚｅｄ ｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｄｉｒｅｃｔｂｅａｍ ａｎｄ ｃｉｒｃｕｍｓｏｌａｒ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ［Ｊ］．Ｓｏｌａｒ Ｅｎｅｒｇｙ，２００１，７１（５）：３２５－３４６．
［２］Ｓａｎｔａｍｏｕｒｉｓ Ｍ，Ｍｉｈａｌａｋａｋｏｕ Ｇ，Ｐｓｉｌｏｇｌｏｕ Ｂ，ｅｔ ａｌ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇ
ｔｈｅ ｇｌｏｂａｌ ｓｏｌａｒ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｏｎ ｔｈｅ ｅａｒｔｈｓ ｓｕｒｆａｃｅ ｕｓｉｎｇ ａｔｍｏｓ－ｐｈｅｒｉｃ ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ ａｎｄ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｄａｔａ－ｄｒｉｖｅｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ
Ｃｌｉｍａｔｅ，１９９９，１２（１０）：３１０５－３１１６．［３］Ｄｅｎｅｋｅ Ｈ Ｍ，Ｆｅｉｊｔ Ａ Ｊ，Ｒｏｅｂｅｌｉｎｇ Ｒ Ａ．Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ
ｓｕｒｆａｃｅ ｓｏ－ｌａｒ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ ｆｒｏｍ ＭＥＴＥＯＳＡＴ ＳＥＶＩＲＩ－ｄｅｒｉｖｅｄ ｃｌｏｕｄ ｐｒｏｐ－ｅｒｔｉｅｓ［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００８，１１２（６）：３１３１－３１４１．
［４］Ｂｉｒｄ Ｒ Ｅ．Ａ ｓｉｍｐｌｅ，ｓｏｌａｒ ｓｐ
ｅｃｔｒａｌ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｄｉｒｅｃｔ－ｎｏｒｍａｌ ａｎｄｄｉｆｆｕｓｅ ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ［Ｊ］．Ｓｏｌａｒ Ｅｎｅｒｇｙ，１９８４，３２（４）：４６１－４７１．
［５］Ｂｉｒｄ Ｒ Ｅ，Ｒｉｏｒｄａｎ Ｃ．Ｓｉｍｐｌｅ ｓｏｌａｒ ｓｐ
ｅｃｔｒａｌ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｄｉｒｅｃｔａｎｄ ｄｉｆｆｕｓｅ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ ｏｎ ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ ａｎｄ ｔｉｌｔｅｄ ｐｌａｎｅｓ ａｔ ｔｈｅＥａｒｔｈｓ ｓｕｒｆａｃｅ ｆｏｒ ｃｌｏｕｄｌｅｓｓ ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｉ－ｍａｔｅ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ
，１９８６，２５（１）：８７－９７．［６］Ｙａｎｇ Ｋ，Ｈｕａｎｇ
Ｇ Ｗ，Ｔａｍａｉ Ｎ．Ａ ｈｙｂｒｉｄ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｇ
ｌｏｂａｌ ｓｏｌａｒ ｒａｄｉａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｓｏｌａｒ Ｅｎｅｒｇｙ，２００１，７０（１）：１３－２２．［７］Ｇｕｅｙｍａｒｄ Ｃ．Ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ－ｗｅｉｇ
ｈｔｅｄ Ｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅ Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓｆｏｒ Ｕｓｅ ｉｎ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ Ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ ａｎｄ Ｔｕｒｂｉｄｉｔｙ Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓ［Ｃ］．ＵＳＡ，１９９６．
［８］Ｇｕｅｙｍａｒｄ Ｃ Ａ．Ｄｉｒｅｃｔ ｓｏｌａｒ ｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅ ａｎｄ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ ｐ
ｒｅ－ｄｉｃｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ ｂｒｏａｄｂａｎｄ ｍｏｄｅｌｓ．Ｐａｒｔ Ｉ：ｄｅｔａｉｌｅｄ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｓｏｌａｒ Ｅｎｅｒｇｙ，２００３，７４（５）：３５５－３７９．
［９］Ｇｕｅｙ
ｍａｒｄ Ｃ．Ａ ｔｗｏ－ｂａｎｄ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｌｅａｒｓｋｙ ｓｏｌａｒ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ，ｉｌｌｕｍｉｎａｎｃｅ，ａｎｄ ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ ａｃ－ｔｉｖｅ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ａｔ ｔｈｅ ｅａｒｔｈｓ ｓｕｒｆａｃｅ［Ｊ］．Ｓｏｌａｒ Ｅｎｅｒｇｙ，１９８９，４３（５）：２５３－２６５．
［１０］Ｇｕｅｙｍａｒｄ Ｃ Ａ．ＲＥＳＴ２：Ｈｉｇｈ－ｐ
ｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｓｏｌａｒ ｒａｄｉａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｃｌｏｕｄｌｅｓｓ－ｓｋｙ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ，ｉｌｌｕｍｉｎａｎｃｅ，ａｎｄ ｐｈｏｔｏ－ｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ ａｃｔｉｖｅ ｒａｄｉａｔｉｏｎ－ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ａ ｂｅｎｃｈｍａｒｋｄａｔａｓｅｔ［Ｊ］．Ｓｏｌａｒ Ｅｎｅｒｇｙ
，２００８，８２（３）：２７２－２８５．［１１
］桑建人，刘玉兰，林莉．宁夏太阳辐射特征及太阳能利用潜力综合评价［Ｊ］．中国沙漠，２００６，２６（１）：１２２－１２５．
［１２］许潇锋，牛生杰，邱金桓，等．兰州１９６０—２００３年大气气溶胶
光学厚度和太阳辐射变化特征［Ｊ］．中国沙漠，２００９，２９（５）：９６６－９７０．
［１３
］陈霞，魏文寿，刘明哲．塔里木盆地沙尘气溶胶对短波辐射的影响———以塔中为例［Ｊ］．中国沙漠，２００８，２８（５）：９２０－９２６．
［１４
］刘建军，郑有飞，吴荣军．近沙尘源区气溶胶光学特性的季节变化及其统计学描述［Ｊ］．中国沙漠，２００９，２９（１）：１７４－１８２．
［１５］Ｇｕｅｙ
ｍａｒｄ Ｃ．Ａ ｔｗｏ－ｂａｎｄ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｌｅａｒｓｋｙ ｓｏｌａｒ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ，ｉｌｌｕｍｉｎａｎｃｅ，ａｎｄ ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ
ａｃｔｉｖｅｒａｄｉａｔｉｏｎ ａｔ ｔｈｅ ｅａｒｔｈ＇ｓ ｓｕｒｆａｃｅ［Ｊ］．Ｓｏｌａｒ Ｅｎｅｒｇｙ，１９８９，４３（５）：２５３－２６５．
［１６
］陈仁升，康尔泗，李新，等．任意地形实际天气条件下小时入射短波辐射模型———以黑河流域为例［Ｊ］．中国沙漠，２００６，２６（５）：７７３－７７９．
［１７］Ｗｙｓｅｒ Ｋ，Ｏ Ｈ Ｗ，Ｇａｕｔｉｅｒ Ｃ．Ａ ｓｉｍｐｌｅ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｒｅｍｏｖｉｎｇ
３－Ｄ ｒａｄｉａｔｉｖｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｉｎ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌｓ ｏｆ ｓｕｒｆａｃｅ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ
ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００５，９４（３）：３３５－３４２．［１８］Ｇｉｒｏｄｏ Ｍ，Ｍｕｅｌｌｅｒ Ｒ Ｗ，Ｈｅｉｎｅｍａｎｎ Ｄ．Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｔｈｒｅｅ－ｄｉ－
ｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｃｌｏｕｄ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｎ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｄｅｒｉｖｅｄ ｓｏｌａｒ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ ｅｓ－ｔｉｍａｔｉｏｎ：Ｆｉｒｓｔ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ Ｈｅｌｉｏｓａｔ ｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．Ｓｏｌａｒ Ｅｎｅｒｇｙ
，２００６，８０（９）：１１４５－１１５９．［１９］Ｙａｎｇ Ｋ，Ｋｏｉｋｅ Ｔ，Ｙｅ Ｂ Ｓ．Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ
ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｏｕｒｌｙ，ｄａｉ－ｌｙ，ａｎｄ ｍｏｎｔｈｌｙ ｓｏｌａｒ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｂｙ ｉｍｐｏｒｔｉｎｇ ｇｌｏｂａｌ ｄａｔａ ｓｅｔｓ［Ｊ］．Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ａｎｄ Ｆｏｒｅｓｔ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，２００６，１３７（１－２）：４３－５５．
［２０］Ｗｙｓｅｒ Ｋ，ＯＨｉｒｏｋ Ｗ，Ｇａｕｔｉｅｒ Ｃ，ｅｔ ａｌ．Ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ
ｏｆ ｓｕｒ－ｆａｃｅ ｓｏｌａｒ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ ｗｉｔｈ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ３－Ｄ ｃｌｏｕｄ ｅｆｆｅｃｔｓ［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００２，８０（２）：２７２－２８４．［２１］Ｖａｎ Ｌ Ｐ，Ｓａｎｃｈｅｚ－Ａｚｏｆｅｉｆａ Ｇ Ａ．Ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ ａｔｍｏｓｐ
ｈｅｒｉｃ ｒａｄｉａ－ｔｉｖｅ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ ｆｏｒ ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ ｉｎｃｉｄｅｎｔ ＰＡＲ ｕｓｉｎｇ ＭＯ－ＤＩＳ ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ ｐｒｏｄｕｃｔｓ［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎ－ｍｅｎｔ，２００４，９１（１）：９８－１１３．
［２２］Ｓｃｈｉｌｌｉｎｇｓ Ｃ，Ｍａｎｎｓｔｅｉｎ Ｈ，Ｍｅｙｅｒ Ｒ．Ｏｐ
ｅｒａｔｉｏｎａｌ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒｄｅｒｉｖｉｎｇ ｈｉｇｈ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｄｉｒｅｃｔ ｎｏｒｍａｌ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ ｆｒｏｍ ｓａｔｅｌｌｉｔｅｄａｔａ［Ｊ］．Ｓｏｌａｒ Ｅｎｅｒｇｙ
，２００４，７６（４）：４７５－４８４．［２３］Ｒｕｂｉｏ Ｍ Ａ，Ｌｏｐ
ｅｚ Ｇ，Ｔｏｖａｒ Ｊ，ｅｔ ａｌ．Ｔｈｅ ｕｓｅ ｏｆ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｍｅａｓ－ｕｒｅｍｅｎｔｓ ｔｏ ｅｓｔｉｍａｔｅ ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ ａｃｔｉｖｅ ｒａｄｉａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｐｈｙｓｉｃｓ ａｎｄ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ ｏｆ ｔｈｅ Ｅａｒｔｈ，２００５，３０（１－３）：１５９－１６４．
［２４］Ｃｈｅｎ Ｒ Ｓ，Ｋａｎｇ Ｅ，Ｊｉ Ｘ Ｂ，ｅｔ ａｌ．Ａｎ ｈｏｕｒｌｙ
ｓｏｌａｒ ｒａｄｉａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ ｕｎｄｅｒ ａｃｔｕａｌ ｗｅａｔｈｅｒ ａｎｄ ｔｅｒｒａｉｎ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ：Ａ ｃａｓｅｓｔｕｄｙ ｉｎ Ｈｅｉｈｅ ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ［Ｊ］．Ｅｎｅｒｇｙ，２００７，３２（７）：１１４８－１１５７．
［２５
］王炳忠．太阳辐射计算讲座：第一讲太阳能中天文参数的计算［Ｊ］．太阳能，１９９９（２）：８－１０．
［２６］Ｓｔｅｐｈｅｎｓ Ｇ Ｌ．Ａｃｋｅｒｍａｎ Ｓ，Ｓｍｉｔｈ Ｅ Ａ．Ａ Ｓｈｏｒｔｗａｖｅ ｐ
ａｒａｍｅ－ｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｒｅｖｉｓｅｄ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｃｌｏｕｄ ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆｔｈｅ Ａｔｍｏｓｐ
ｈｅｒｉｃ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，１９８４，４１（４）：６８７－６９０．［２７］Ｃｏａｋｌｅｙ
Ｊ Ａ，Ｃｈｙｌｅｋ Ｐ．Ｔｈｅ Ｔｗｏ－ｓｔｒｅａｍ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ ｉｎ ｒａ－ｄｉａｔｉｖｅ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｔｈｅ ａｎｇｌｅ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｃｉｄｅｎｔ ｒａｄｉａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ａｔｍｏｓｐ
ｈｅｒｉｃ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，１９７５，３２：４０９－４１８．［２８］Ｓｔｅｐｈｅｎｓ Ｇ Ｌ．Ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｐ
ｒｏｆｉｌｅｓ ｉｎ ｅｘｔｅｎｄｅｄ ｗａｔｅｒ ｃｌｏｕｄｓ．Ⅱ：Ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｓｃｉ－ｅｎｃｅｓ，１９７８：２１２３－２１３２．
［２９］李新，程国栋．任意地形条件下太阳辐射模型的改进［Ｊ］．
科学通报，１９９９，４４（９）：９９３－９９８．
［３０］Ｖａｎ Ｌ Ｐ，Ｓａｎｃｈｅｚ－Ａｚｏｆｅｉｆａ Ｇ Ａ．Ｍａｐｐｉｎｇ ＰＡＲ ｕｓｉｎｇ
ＭＯＤＩＳａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ ｐｒｏｄｕｃｔｓ［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００５，９４（４）：５５４－５６３．
［３１］Ｇａｏ Ｂ Ｃ，Ｋａｕｆｍａｎ Ｙ Ｊ．Ｗａｔｅｒ ｖａｐｏｒ ｒｅｔｒｉｅｖａｌｓ ｕｓｉｎｇ
ｍｏｄｅｒａｔｅｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｉｍａｇｉｎｇ
ｓｐｅｃｔｒｏｒａｄｉｏｍｅｔｅｒ（ＭＯＤＩＳ）ｎｅａｒ－ｉｎｆｒａｒｅｄ
１４７６
（）：２００３，１０８Ｄ１３４３８９－４３９８．
中 国 沙 漠 第３０卷
［］Ｈ３３ｏｕｂｏｒＲ，ＳｏｅａａｒｄＨ，Ｅｍｍｅｒｉｃｈ Ｗ，ｅｔａｌ．Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆａｌｌ －ｇｇ
ｓｋｓｏｌａｒｉｒｒａｄｉａｎｃｅｕｓｉｎｔｅｒｒａａｎｄＡｕａＭＯＤＩＳｓａｔｅｌｌｉｔｅｄａｔａ ｙｇｑ ［］，：Ｊ．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎ２００７，２８（２０） ｇ４５０９－４５３５．
［］，ｃｈａｎｎｅｌｓＪ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｈｓｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈｔｍｏｓｈｅｒｅｓ －Ａｐｙｐ［］Ｃ３２ｅｎｔｅｒＮ ＧＳＦ．ＣｌｏｕｄＲｅｔｒｉｅｖａｌＡｌｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒＭＯＤＩＳＯｔｉ －ｇｐ
，，ｃａｌＴｈｉｃｋｎｅｓｓＥｆｆｅｃｔｉｖｅＰａｒｔｉｃｌｅＲａｄｉｕｓａｎｄＴｈｅｒｍｏｄｎａｍｉｃ ｙ［］ＰｈａｓｅＳ．ＵＳＡ，１９９７．
ＤｉｒｅｃｔＳｏｌａｒＲａｄｉａｔｉｏｎＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｎＡｌｌｗｅａｔｈｅｒ －
ａｎｄＣｏｍｌｅｘＴｅｒｒａｉｎＣｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｐ
１１１２
，ＺＨＡＮＧＨａｉｌｏｎＬＩＵＧａｏｈｕａｎＹＡＯＬｉｎＸＩＥＸｉｕｉｎ － － －ｇ，ｇ，ｐｇ
（１．Ｓｔａｔｅ ＫｅＬａｂｏｒａｔｏｒｏＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄ ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＩｎｏｒｍａｔｉｏｎＳｓｔｅｍ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏＧｅｏｒａｈｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓａｎｄ ｙ ｙｆ ｆｙｆ ｇｐ
ＮａｔｕｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓＲｅｓｅａｒｃｈ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｏＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｉｎ１００１０１，Ｃｈｉｎａ；２．Ｓｔａｔｅ ＫｅＬａｂｏｒａｔｏｒｏＲｅｍｏｔｅ ｙｆ ｊｇ ｙ ｙｆ ＳｅｎｓｉｎＳｃｉｅｎｃｅ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎＡｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｏＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｉｎ００１０１，Ｃｈｉｎａ） ｇ ｆ ｇ ｐｐｙｆ ｊｇ１
：ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｓｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎｒｅｃｅｉｔａｔｔｈｅＥａｒｔｈｓｓｕｒｆａｃｅｉｓａｎｉｍｏｒｔａｎｔａｒａｍｅｔｅｒｉｎｍｏｄｅｌｉｎｅｃｏｓｓｔｅｍ ｐｐｐｇｙ ｄｎａｍｉｃｓａｎｄｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｅ．Ｔｈｅｏｂｅｃｔｉｖｅｏｆｔｈｉｓａｅｒｉｓｔｏｃｏｍｂｉｎｅａａｒａｍｅｔｒｉｃｍｏｄｅｌｏｆａｔｍｏｓｈｅｒｉｃ ｙｇｊｐｐｐｐｅｆｆｅｃｔｓｗｉｔｈｔｈｅｔｏｏｒａｈｉｃｉｎｆｌｕｅｎｃｅａｎｄｔｈｅ３Ｄｅｆｆｅｃｔｓｏｆｃｌｏｕｄｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｄａｉｌｄｉｒｅｃｔｓｏｌａｒａｔｔｅｎｕａｔｉｎ ｇｐｇｐｙ ｒａｄｉａｔｉｏｎｉｎｃｌｏｕｄｓｋａｎｄｃｏｍｌｅｘｔｅｒｒａｉｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．ＴｈｅｓｏｕｒｃｅｄａｔａａｒｅＭＯＤＩＳＴＥＲＲＡ／ＡＱＵＡｄａｉｌａｔ －ｙｙｐｙ ｍｏｓｈｅｒｉｃｒｏｄｕｃｔｓａｎｄＳＲＴＭ ＤＥＭｄａｔａｗｈｉｃｈｃａｎｂｅｄｏｗｎｌｏａｄｅｄｆｒｏｍｔｈｅｗｅｂｓｉｔｅｆｒｅｅｌ．Ｔｈｒｅｅｒｏｕｓｏｆ ｐｐｙｇｐ
，ｍｅａｓｕｒｅｄｄａｉｌｄｉｒｅｃｔｓｏｌａｒｄａｔａａｃｕｉｒｅｄｉｎ２００７ｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｃｏ －ｙｑ ，，，）ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｉｓＲ２＝０．７７（Ｌｈａｓａ）０．７７（Ｂｅｉｉｎａｎｄ０．８５（Ｅｒｉｎａｉｒｅｓｅｃｔｉｖｅｌ．Ｉｔｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｃｌｏｕｄｉｓａ ｊｇ）ｊｑｐｙ，ｆａｃｔｏｒｗｈｉｃｈｃｏｎｔｒｏｌｓｔｈｅａｍｏｕｎｔａｎｄｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｓｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｍｏｄｅｌｉｓｎｏｔｓｅｎｓｉｒｉｍａｒ －ｐｙ ｔｉｖｅｔｏｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｆｔｉｍｅｓｔｅｓｄｕｅｔｏｌａｃｋｏｆｃｏｒｒｅｓｏｎｄｉｎｔｉｍｅｓｃａｌｅｏｆｃｌｏｕｄａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｔｈｅｅｒｒｏｒｓａｒｅ ｐｐｇｐ ｍａｉｎｌｃａｕｓｅｄｂｃｏａｒｓｅｓａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｏｒａｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｃｌｏｕｄｉｎｃｌｕｄｉｎｔｈｅ３Ｄｅｆｆｅｃｔｓｏｆｃｌｏｕｄ．ｒｏｄｕｃｔｓ ｙｙｐｐｇｐ Ｔｈｅｓａｔｉａｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｏｂｓｅｒｖｅｄｄａｔａｉｓａｌｓｏｎｏｔｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔｗｉｔｈｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｏｎｅｓ．Ｔｏｏｒａｈｉｓａｎ ｐｐｇｐｙ ｉｍｏｒｔａｎｔｆａｃｔｏｒａｆｆｅｃｔｉｎｍｏｄｅｌｒｅｓｕｌｔｓｏｖｅｒｕｎｄｕｌａｔｉｎｓｕｒｆａｃｅｓｓｕｃｈａｓＬｈａｓａａｎｄＥｉｎａｉ． ｐｇｇｊｑ
：；；；ＫｅｗｏｒｄｓｄｉｒｅｃｔｓｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎｃｌｏｕｄｓｋｃｏｍｌｅｘｔｅｒｒａｉｎＤＥＭ ｙｙｐｙ