基于FY-2G总云量的日照百分率估算及检验

ClimateChangeResearchLetters气候变化研究快报,2018,7(5),381-390PublishedOnlineSeptember2018inHans.://doi.org/10.12677/ccrl.2018.75041文章引用:陈鹏翔,彭冬梅,张旭.基于FY-2G总云量的日照百分率估算及检验[J].气候变化研究快报,2018,7(5):381-390.DOI:10.12677/ccrl.2018.75041EstimatedandTestedofSunshinePercentageBasedonTotalCloudAmountFormFY-2GPengxiangChen1,2,DongmeiPeng3,XuZhang11XinjiangUygurAutonomousRegionClimateCenter,UrumqiXinjiang2XinjiangUygurAutonomousRegionGovernmentInvestmentReviewCenter,UrumqiXinjiang3XinjiangUygurAutonomousRegionAgricultureNetworkInformationCenter,UrumqiXinjiangReceived:Aug.23rd,2018;accepted:Aug.30th,2018;published:Sep.6th,2018AbstractThesunshinepercentagewascalculatedusingthetheoreticalmodelofthedistributedexposuretimeconsideringtheterrainfactorsandthesunshinehoursobservedbythemeteorologicalsta-tion.Afterre-samplingthetotalcloudamountremotesensingimageproductsbythesecondgen-erationgeostationarymeteorologicalsatellite(FY-2G)inChina,thedailyscalesunshinepercen-tageestimationmodelwasestablishedbasedonremotesensingtotalcloudamountandobserva-tionstationcloudamount(totalcloudamountandlowcloudamount)usedthenegativecorrela-tionbetweencloudcoverandsunshinepercentage.ThespatialsimulationsarecompletedofthetwointerpolationmethodsIDWandKriginginXinjiang.Finally,simulationresultsareverifiedbytheteststation.Theconclusionsareasfollows:1)ThespatialdistributionofthefourseasonsinXinjianghasobviouschanges.Theaverageseasonsinthewholeregionare1165hinspring,1286hinsummer,964hinautumnand823hinwinter.2)Theresamplingschemebasedonremotesensingcloudcovertakesintoaccountthecloudmovement.Thecorrelationwasimprovedafterresamplingbetweencloudcoverandsunshinepercentage,andthecorrelationcoefficientwas0.756.3)ThecorrelationcoefficientofsunshinepercentagemodelbasedonRemoteSensinghasobviousdifferencesinthetwoseasonsinwinterandsummer;thehighestcorrelationwasfoundinsummer;thedistributionpatternsweresimilarinspringandautumn;thecorrelationcoefficientwasthelowestinwinterandrepresentedalongtheTianshanMountainsinthenorthernXinjiang.4)ThesunshinepercentageaccuracyoftheRSintegratedmodelisobviouslybetterthanthatbasedontheobservationstationcloudcovermodel.Themeanabsoluteerrorofthesunshinepercentagewas14.8%.Asthatgivesfullplaytothesuperiorityofthecontinuousobservationofsatellitesinspace,thespatialdistributionismorecontinuous.Thepost-verificationmethodcanbeusedforbusinessapplicationsinthesparselystationedwesternregion.KeywordsXinjiang,RemoteSensing,SunshineTime,Re-Sampling陈鹏翔等DOI:10.12677/ccrl.2018.75041382气候变化研究快报基于FY-2G总云量的日照百分率估算及检验陈鹏翔1,2，彭冬梅3，张旭11新疆维吾尔自治区气候中心，新疆乌鲁木齐2新疆维吾尔自治区政府投资项目评审中心，新疆乌鲁木齐3新疆维吾尔自治区兴农网信息中心，新疆乌鲁木齐收稿日期：2018年8月23日；录用日期：2018年8月30日；发布日期：2018年9月6日摘要首先以考虑地形遮蔽的分布式可照时间理论模型结合气象台站观测的日照时间计算了日照百分率，然后对我国第二代静止气象卫星(FY-2G)的总云量遥感影像产品重采样后，根据日照百分率和云量的负相关性，分别建立了基于遥感总云量和观测站云量(总云量、低云量)的日尺度日照百分率估算模型，并以气象站点分布稀疏的新疆区域为例，对两种估算模型使用IDW和Kriging插值方法的模拟效果进行了检验，得出以下结论：1)实际地形下新疆区域可照时间的空间分布受地形影响较大，全区四季平均可照时间分别为：春季1165h，夏季1286h，秋季964h，冬季823h。2)基于遥感云量的条带状重采样方案考虑了日照轨迹和云的区域移动变化，重采样后的云量值与日照百分率的相关性有所提升，相关系数为0.756。3)建立的单站分季节遥感集成日照百分率模型相关系数冬夏差异明显，夏季最高，春秋次之，且分布形态较为一致，冬季最低，低值主要集中在北疆沿天山一带。4)从模拟的效果来看，遥感集成日照百分率模型(平均绝对误差为14.8%)要明显优于基于观测站云量模型模拟的结果，由于遥感集成日照百分率充分发挥了卫星在空间上连续观测的优势，空间分布更为连续，通过检验后的该方法可以在站点稀少的西部地区进行业务应用。关键词新疆，遥感，日照时间，重采样Copyright©2018byauthorsandHansPublishersInc.ThisworkislicensedundertheCreativeCommonsAttributionInternationalLicense(CCBY).引言日照百分率是表征气候变化的主要气象要素之一[1]，同时也是影响太阳辐射的重要因子，常常被用来构建地面太阳辐射推算模型[2][3][4][5][6]。气象站点观测的日照百分率资料可信度较高，但没有连续性，将气象站点观测值推算至整个区域时，最常用的方法是基于气象要素的2维空间关系，采用数学方法插值得到平面上格点的值，如反距离加权、克里金、样条函数等，平面插值方法没有考虑气象要素自身的分布特性，估算结果无物理意义[7]。近些年随着空间技术的发展，卫星所提供的资料在空间和时间上弥补了地面观测的局限性，越来越多的学者开始将卫星遥感数据应用于地面太阳辐射有关参量的反演[8][9][10]。有研究表明[11]，日照百分率和云量之间存在着良好的负相关关系，卫星遥感器可连续观测到大范围区域的云覆盖状况，可以克OpenAccess陈鹏翔等DOI:10.12677/ccrl.2018.75041383气候变化研究快报服气象台站观测资料代表性不足的缺点，因此引入卫星云量数字产品参与日照百分率的估算具有实际应用意义。目前，国外主要卫星遥感云量资料有：NOAA系列卫星云产品、国际卫星云气候计划ISCCP云产品、地球观测系统EOS系列卫星云产品等。国内外学者们对卫星和气象站总云量也进行过大量的比较研究[12][13][14]。其中搭载在Terra和Aqua卫星上的中等分辨率成像光谱仪(MODIS)具有多光谱通道和高空间分辨率的优点，因此近几年常常被用于日照和辐射的模拟研究[15]，Cao[16]和Shi[17]等分别使用MODIS月、日云量观测数据建立了基于一元和多元回归的日照百分率模型，取得了较好的模拟效果。我国也有自主研发的风云卫星云产品，对本国卫星数据质量进行检验和评估，可以为数据进一步改进提供科学依据。风云二号气象卫星(FY-2)是我国自行研制的第一代地球静止轨道气象卫星，与极地轨道气象卫星相辅相成，构成我国气象卫星应用体系。王怀清等[7]建立了基于FY-2C云分类资料的日照百分率估算模型，经过检验模拟效果好于站点插值的结果。FY-2G是风云二号(03批)卫星中的第二颗卫星，也是目前风云系列中最新的静止卫星，于2014年12月31日成功发射。FY-2G每小时采样一次，具有较高的时间分辨率，可对大范围区域的云覆盖状况进行连续观测，能够以时间尺度上的富余弥补空间尺度上的稀缺，比较适合用来估算日照百分率。目前，对于使用FY-2G云量资料来模拟日照百分率的研究鲜见报道，因此本文拟使用FY-2G的总云量资料和地面云量观测资料分别构建日照百分率估算模型，采用通用要素插值方法反距离加权法(IDW)和克里金法(Kriging)对模型系数和常数项进行空间插值，完成日照百分率估算试验，对比分析不同方法的估算结果。2.研究区概况及资料2.1.研究区概况新疆地处亚欧大陆腹地，位于我国西北部，面积约占我国陆地面积的六分之一，其四面被高山所环绕，中部有天山横亘，从而形成了“三山夹两盆”的特殊地貌格局。由于新疆远离海洋，使得湿润的海洋气流难以进入，形成了极端干燥的大陆性气候，是世界典型干旱区之一，同时，新疆具有得天独厚的水土光热资源，日照时间长、积温多、昼夜温差大、无霜期长，年太阳能辐射量在全国范围内仅次于西藏，具有丰富的太阳能光热资源[18]。但由于其地形复杂，下垫面条件多样，不同地区接收辐射条件相差悬殊，进而影响整体气候的多样性和复杂性。因此，对于了解区域内辐射空间分布特征，合理开发利用区域太阳能资源而言，日照百分率的计算是一项必要的基础性工作。2.2.资料来源本文所用的地面观测资料包括新疆维吾尔自治区境内的102个气象站2015年6月1日-2016年5月31日(以下称为全年)逐日日照时数的观测数据。其中65个气象站具有总云量、低云量的观测数据，因此用于建立日照百分率估算模型，剩余37个气象站作