新闻网讯（通讯员邱让建）近日，水资源工程与调度全国重点实验室邱让建副教授等在能源领域TOP期刊Applied Energy(中科院1区TOP，影响因子11.446)发表题为“Short–term global solar radiation forecasting based on an improved method for sunshine duration prediction and public weather forecasts”（基于改进的日照时数模型和公共天气预报的短期太阳辐射预报方法）研究论文，实验室秦淑静博士为第一作者，邱让建副教授为通讯作者，伍靖伟和罗玉峰教授等为共同作者。
准确预报太阳辐射信息对于光伏发电、作物需水预测和农业水资源管理等具有重要意义。数学模型结合公共天气预报方法是预测短期太阳辐射的有效尝试。先前研究表明，基于日照时数的太阳辐射模型模拟精度普遍优于基于气温模型，然而天气预报中气温比日照时数的预报要准确得多，因此不确定哪种模型能更好的预报辐射。此外先前日照时数的预报主要基于天气现象，准确性较差。
图1 研究框架图
本研究提出了一种利用公共天气预报的气温和天气类型数据估算日照时数的新方法，与原日照时数估算方法相比，该方法可显著提高1~7天日照时数预报精度，均方根误差降低12.8~14.8%。将该方法与目前最优的基于日照时数的太阳辐射模型（Rs_n_new）耦合，在86个站点1~7天辐射预报中，有52.3~74.4%的站点综合预报结果最优，且随着预报期的增加，预报精度更稳定，推荐为短期太阳辐射的预报方法。
图2 常规方法（左）和改进方法（右）对日照时数的预报精度对比
图3 耦合改进和常规日照时数预报方法的基于日照时数的辐射模型（Rs_n_new、Rs_n_com）和基于温度模型（Rs_T）预报太阳辐射的综合评分最优排名分布图
本研究提出的太阳辐射预报方法仅使用公共天气预报数据就可较准确地预报未来太阳辐射信息，为后续作物短期蒸散发的预报精度提升提供了重要方法支撑，对于光伏发电、作物需水预测和水资源管理等具有重要作用。
论文链接：https://www.semanticscholar.org/paper/Short%E2%80%93term-global-solar-radiation-forecasting-based-Qin-Liu/12a86517a233d1f5533de681e41f3a436146b95f
（实习编辑：师捷 编辑：张丽平）
