亓伟孙英君王鸿燕江云婷程英伟

(1.山东建筑大学测绘地理信息学院，山东济南250101；2.山东省绿色建筑协同创新中心，山东 济南 250101；3.山东农业工程学院国土资源与测绘工程学院，山东济南250100)

0 引言

由于全球范围内爆发的各种环境、气候、资源、能源问题，使得人类对新型清洁能源的需求越来越强烈。近年来，科学家们对各种新能源的研究越来越深入，其中太阳能以其清洁、高效、量多、易获取等优点得到了一致认可，其技术的利用也越加成熟[1]。太阳能热水器、太阳能电池板路灯以及光伏一体化节能建筑等都是对太阳能进行的有效开发利用。目前，关于太阳能的研究分为建筑物、区域和城市等3个尺度。而基于有限的建筑物表面，最大限度地利用太阳能已经成为当前智慧城市智慧能源发展中的有效措施，而建筑物屋顶太阳辐射估算是合理规划光伏转化设备及环保建筑材料的前提。建筑物尺度的太阳辐射评估方法比较成熟，但对区域、城市尺度屋顶可获取的太阳能辐射的评估不够，而且受地域影响没有统一的算法及评估模型[2]。

国内外对太阳能辐射的研究尺度大到洲级、国家级，小到城市区域级别，然而城市建筑物尺度级别的研究相当有限。Huld等[3]将太阳能辐射数据及影响因子融合到GIS系统中，使用太阳能评估模型PVGIS(Photovoltaic Geographical Information System)对整个欧盟区域的太阳能储量进行了估算；Izquierdo等[4]对西班牙的建筑物顶部太阳能系统进行潜力评估。Wiginton等[5]预测了加拿大安大略省局部区域房顶太阳能储量，认为其用电需求的30%可以通过光电系统予以满足。Vardimon[6]使用一套完整的覆盖以色列的地理信息数据，对可用建筑物顶部面积进行评估，得出其顶部光伏电力生产潜能达到国家电力消费的32%的结论。刘光旭等[7]根据2000年的1∶25万江苏省土地利用图，使用空间分析功能，对江苏省屋顶面积进行了估算。郭晓琳[8]利用GIS和ENVI技术，根据屋顶面积与人口密度的高度相关性，利用回归分析推导出徐州市屋顶面积。徐福圆[9]以谷歌地球(Google Erath)遥感影像图为基础数据，提出了一种基于区域与边缘线段分析相结合的建筑物外形提取方法，对建筑物屋顶进行提取并估算其面积，进而预估屋顶可开发光伏容量。吕扬等[10]将遥感反演与GIS三维空间分析相结合，建立了城市建筑物尺度的太阳能资源潜力估算方法和模型，并在新疆乌鲁木齐城区某建筑群进行进行了应用。Huang等[11]利用激光点云数据对上海陆家嘴地区建筑物特征进行提取，通过采用大气晴朗指数改进的短波太阳能辐射模型估算了该地区建筑物屋顶的太阳能潜力。周文臻等[12]利用福建省的数字高程模型DEM(Digital Elevation Model)数据，定量地分析了坡度坡向对天文辐射分布的影响规律，同时探讨数字高程模型对天文辐射产生的空间尺度效应。崔日鲜[13]基于山东境内17个气象站1961—2012年逐日日照时数资料，分析了山东省的全年和四季太阳总辐射的时空变化特征。

激光雷达LiDAR(Light Detection and Ranging)是一种集多种技术于一身的主动式雷达探测技术系统。利用机载 LiDAR技术获取目标三维信息的方法，已在测绘工程、环境科学、城市规划建设等诸多领域得到广泛应用。文章基于LiDAR数据，对山东建筑大学校内13栋覆盖太阳能电池板的建筑，进行高精度三维信息提取，得到十分准确的建筑物轮廓信息，利用ArcGIS平台自带的Hillshade工具进行研究区域简单的阴影分析，采用 Solar Radiation Analyst工具计算建筑物屋顶的太阳辐射，进而分析其变化特征。

1 基于ArcGIS的建筑物屋顶太阳辐射计算方法

1.1 建筑物三维信息提取

研究区域为山东建筑大学新校区(36.68°N，117.17°E)。利用加拿大 Optech公司生产 ALTM Orion H300型机载激光雷达设备加载CS-10000数码相机获取实验区域点云数据。数据包含303万多个点。基于机载LiDAR数据得到的宿舍楼及图书馆等13栋建筑物的空间分布如图1所示。LiDAR数据自带高程属性，可以非常便捷的批量提取区域建筑物三维信息，其提取流程如图2所示。首先根据LiDAR的高程属性建立包含建筑物等地物信息在内的数字表面模型DSM(Digital Surface Model)，再将建筑物、树木等点云信息过滤掉，生成不包含建筑物等地物信息的数字地形模型DTM(Digital Terrain Model)，两者做差得到研究区域建筑物三维模型。

图1 建筑物分布图

图2 建筑物三维信息提取流程图

1.2 基于ArcGIS的建筑物屋顶太阳辐射计算方法

1.2.1 阴影分析

在进行太阳辐射分析之前，对研究区域进行阴影分析，区分建筑物屋顶的可接受太阳辐射的能力。无阴影部分可接受太阳直接辐射、天空散射辐射、地物反射辐射，而有阴影的部分只能接受天空散射辐射与地物反射辐射。

实验研究区域内建筑物相对较高，且研究对象为建筑物屋顶面，所研究建筑物屋顶都超过树木，通过ArcGIS的Hillshade分析工具对实验区建筑物进行阴影分析，得出建筑物顶部无阴影遮挡，阴影遮挡对本实验无实际影响。

1.2.2 建筑物屋顶太阳辐射计算

影响地表太阳辐射的要素主要有3大类:地球要素、地形因素、大气衰减等。地球要素决定了大气圈顶层的太阳辐射，其取决于地球倾斜度(季节)、纬度和太阳时角(时间)。地形因素包括高程、坡度、坡向及阴影。大气衰减主要指大气中的固体颗粒，液体和气体对太阳辐射的散射和吸收。分别在地球表面将截取成太阳直接辐射、散射辐射和地物反射辐射[14-15]。

文章利用ArcGIS平台提供的太阳辐射分析工具进行特定时间段太阳辐射制图和分析。该工具综合大气效应、纬度和高程、地理要素、太阳角度的周期性变化以及周围地物投射的阴影所带来的影响等因素进行分析。

建筑物屋顶接收到的反射太阳辐射很少，因此总太阳辐射为太阳直接辐射与散射辐射的总和。ArcGIS中太阳直接辐射与散射辐射的计算方法[16-18]如下:

(1)太阳直接辐射计算

给定位置的(质心位于天顶角θ和方位角α处)，总太阳直接辐射Dirtotal是所有太阳图扇区中太阳直接辐射 Dirθ，α的总和，计算公式为

式中:SC为日地平均距离处大气层外的太阳通量，称为太阳常数[18]，分析中使用的太阳常数是1 367 W/m2；β为最短路径(朝向天顶的方向)的大气层透射率(所有波长的平均值)；m(θ)为 相对的光路径长度，以相对于天顶路径长度的比例形式测量；SDθ，α为以天空扇区表示的持续时间，对于大多数扇区，其等于日间隔(如1个月)乘以小时间隔(如0.5 h)。对于部分扇区(接近地平线)，将使用球面几何计算持续时间；SGθ，α为太阳图扇区的孔隙度；AIθ，α为天空扇区的质心与表面的法线轴之间的入射角。

(2)散射辐射计算

对于每个天空扇区，计算质心处的散射辐射Difθ，α，并按时间间隔进行整合，再通过孔隙度和入射角进行更正，计算公式为

式中:Rglb为总正常辐射；Pdif为散射的总正常辐射通量的比例，通常在天空非常晴朗的条件下，该值约等于0.2，在天空云层极厚的条件下，该值约等于 0.7；Dur为分析的时间间隔；SGθ，α为天空扇区的孔隙度(可见天空的比例)；Wθ，α为给定天空扇区与所有扇区中散射辐射的比例；AIθ，α为天空扇区的质心和截留表面之间的入射角。

该位置的总散射辐射 (Diftotal)为所有天空图扇区中散射辐射(Dif)的总和，计算公式为

2 基于ArcGIS的建筑物屋顶太阳辐射计算结果与分析

2.1 不同天气条件下的太阳辐射

经过对ArcGIS的太阳辐射分析工具中散射比例和透射率的设置来实现不同天气对太阳辐射的影响分析。散射比例是总正常辐射通量的散射部分，该值的范围为0～1。应根据大气条件设置该值:天空非常晴朗的条件下，典型值为0.2，而天空一般晴朗的条件下，典型值为0.3。透射率是大气层的一种属性，表现为到达地球表面的能量(所有波长的平均值)与大气上边缘接收到的能量(大气圈外)的比率。值的范围介于0(无透射)～1(完全透射)之间。通常，在天空非常晴朗的条件下，观测值为0.6或0.7；在天空普通晴朗的条件下，观测值为0.5。在计算中，多云天气，散射比例设置为0.4，透射率设置为0.4；大雨天气，散射比例设置为0.6，透射率设置为0.2。

选取2017年7月典型天气状况(大雨、多云、晴天)的3天，计算山东建筑大学宿舍楼梅园屋顶接收的太阳能辐射，比对不同天气下太阳能辐射的差异。基于单位像元的统计结果见表1，单位面积的太阳辐射如图3所示。

天气对太阳辐射的影响是非常明显的，天气越糟糕，屋顶可接受的太阳辐射越少。晴天状况下比多云阴天情况的屋顶单位面积太阳能辐射多出882.93 Wh/m2；而在全天候下雨天中太阳辐射受到的影响是非常大的，但是也可以接收到晴天状况下58%的太阳辐射。

表1 不同天气屋顶太阳辐射计算结果统计表

图3 不同天气屋顶单位面积太阳辐射图

2.2 不同时刻的太阳辐射

选取2017年5月10日(晴天)一天中8∶00～9 ∶00、10∶00 ～ 11∶00、12∶00 ～ 13∶00、13∶00 ～ 14∶00、14∶00～15∶00等5个时间段，计算山东建筑大学竹园宿舍楼顶的太阳能辐射，同一位置不同时刻太阳能辐射具体统计结果见表2，如图4所示。通过分析统计结果可知，同一天同一位置不同时刻屋顶接收的太阳能辐射差异明显，即研究区域一天之中上午至中午太阳能辐射逐渐增加，到中午12∶00～13∶00达到最大，之后逐渐减少；一天之中辐射最大值可以达到726.20 Wh/m2。

2.3 不同季节的太阳辐射

选取2016年十二个月份，利用ArcGIS经典晴天模型(默认晴天参数:散射比例为0.3，透射率为0.5)计算了山东建筑大学13栋覆盖太阳能电池板建筑的月度太阳能辐射量，结果见表3。一年之中七月份的屋顶单位面积太阳辐射最高，可达到165.30 kWh/m2，这一个月的单位面积辐射相当于整个冬季单位面积辐射的1.77倍；十二月份屋顶单位面积辐射最低，仅有七月份的17%，达到28.14 kWh/m2。由此可以看出，一年之中七月份是接受到的太阳辐射最多。按季节统计的屋顶太阳辐射结果如图5所示。夏季由于太阳高度角达到最大，从而使夏季单位面积太阳辐射最大，可达到491.33 kWh/m2；秋季次之，为 321.25 kWh/m2；春季为254.70 kWh/m2；而冬季最少，仅为93.45 kWh/m2。

表3 建筑物屋顶太阳辐射统计表/(×105kWh)

图5 不同季节屋顶单位面积太阳辐射图

3 结论

基于激光雷达数据，利用ArcGIS平台提供的太阳辐射分析工具，文章对山东建筑大学新校区内13栋建筑物屋顶太阳辐射进行了估算。主要得出以下结论:

(1)天气对屋顶获取的太阳辐射影响非常明显，晴天条件下的屋顶太阳辐射是阴天条件下的1.15倍，全天候雨天可以接收到晴天58%的太阳辐射。

(2)一天之中，建筑物屋顶在不同时刻接收的太阳能辐射量差异明显，12∶00～13∶00屋顶接收到的太阳辐射为726.20 Wh/m2，达到一天之中最高值，之后逐渐减少。

(3)建筑物屋顶太阳辐射具有明显的季节变化，夏季屋顶太阳辐射最高可达491.33 kWh/m2；秋季屋顶太阳辐射次之，为321.25 kWh/m2；而冬季最少，仅为 93.45 kWh/m2。