许宗文，骆汉，赵廷宁†，马欢，张华，高俊

(1.北京林业大学水土保持学院，100083，北京;2.北京矿冶研究总院，100160，北京;3.珠江水利科学研究院，510611，广州)

太阳辐射是地表最基本、最重要的能源，在农业、林业、气象、水文、生态等科研领域均有广泛应用［1］。国内外学者在世界不同区域对太阳辐射的多种特性进行了研究，在太阳辐射变化分析、太阳能特征及太阳辐射计算方法等方面都取得了一定成果［2-7］。对于起伏不平的地面(坡面)，由于太阳光线的入射角不同，太阳辐射的到达量有显著差异。国外在地形因素方面太阳辐射模型的研究始于20世纪60年代，先后建立了地理信息系统中的太阳辐射模型，提出了太阳辐射模型中地形参数的快速算法，建立了运用数字高程模型计算晴空条件下太阳直接辐射和散射辐射的模型等［8］。我国对于太阳辐射的时空变化及其应用研究，长期以来以分布在全国58个日射站的实测日射资料为基础进行数理统计与分析［9］，对于任意地形条件下太阳辐射模型的开创性研究起步较晚［10］。目前，国内对太阳辐射的研究多基于大尺度DEM数据或遥感影像数据建立太阳辐射模型，对于小区域内复杂地形下太阳辐射分布规律的研究则相对较少。本研究研究区位于北京市房山区一采石场，区内水土流失非常严重，对附近村落居民的生命财产安全构成了极大威胁，急需进行林草植被的恢复以防治水土流失，而太阳辐射规律对于林草物种的选择、配置及栽植位置等也有重要的指导意义;因此，笔者综合运用影像全站仪技术和ViewGIS3.0软件计算得到了黄院村采石场的太阳直接辐射量，并分析了坡度、坡向等地形因素对太阳直接辐射的影响，旨在为当地的林草植被恢复、农业生产及区域规划提供基础数据。

1 研究区概况

研究区位于北京市房山区中部的黄院村采石场，处于太行山北段余脉大房山东麓，属于太行山石质山区的低山丘陵地貌，以石灰岩为主。属山前半干旱、半湿润气候，夏季炎热多雨，冬季寒冷干燥，春、秋短促。年平均降水量655 mm，全年降水的75%集中在夏季，且常有暴雨。土壤为废弃采石场渣土，质地为多砾石砂壤土。水文地质条件比较简单，大气降水大部分经地表直接排泄入山前的周口河，少部分顺岩层裂隙渗入地下。天然植被覆盖率低，主要有高羊茅(Festuca arundinacea)、委陵菜(Potentilla aiscolor Bunge.)、野瑞香(Ternstroemia gymnanthera)、黄花蒿(Artemisia annua L.)和火炬树(Rhus typhina Nutt.)等。

2 研究方法

2.1 外业数据采集

2.1.1 地形扫描 2011年春季运用影像全站仪技术对黄院村采石场进行实地扫描测量，获取1∶1万地形图。地形扫描测量流程为:布设控制点→坐标系引测→测站/后视→设置扫描区域/参数→扫描/导出数据。

2.1.2 实地测量 根据海拔、坡度、坡向等因素共选取A、B、C、D共4个实测点(表1)，使用 DFY1型直接辐射表及三角支架测量太阳直接辐射，并用UT2001型万用表读出测到的辐射电压值，经换算得到太阳辐射值。换算公式为sch=(sc/1.74)×(10 000/60)，

表1 实测点概况Tab.1 Situation of measured points

式中:sch为实测换算后的数据，即换算值，J/(m2·s);sc为观测值，mV;天空辐射则将订正系数换成1.63 mV·min·cm2/J。2012年10月27日晴天条件下08:00—17:00，每间隔30 min在4个观测点同步测量一次，每次测量读取3次读数，取平均值。

2.2 数据处理

2.2.1 DEM数据生成 本文的太阳直接辐射模拟研究是基于ViewGIS3.0展开，而由地形扫描所得数据生成地形图的过程则选择了图形处理方面功能更强大的ArcGIS来完成。实地扫描数据导入ArcGIS，通过3D Analyst Create/Modify TIN工具创建TIN图(图1)，运用3D Analyst Surface Analysis工具，生成等高线图(图2);然后将等高线图层，另存为.shp文件，用ViewGIS3.0软件打开另存为其专有文件格式(.lay文件)，并通过对等值线栅格化和高程值的内插，划分规则网格，生成DEM(数字高程模型)图层(该DEM图层同图2直观上没有区别但可正常读取数据)。

2.2.2 太阳辐模拟计算射 该模型计算太阳直接辐射日总量(或平均量)时，输入所要日期和时间间隔，而不需要其他气象参数，系统自动计算太阳直接辐射日总量(或平均量)，并生成、显示DEM图层，显示太阳辐射分布结果，在DEM图层中可以看到确定时间的太阳辐射日总量(或平均量)。对于直接辐射强度，输入确定的时间后系统自动计算太阳直接辐射强度，并显示出来。

图1 研究区TIN图Fig.1 TIN map of study area

图2 研究区等高线图Fig.2 Contour map of study area

将DEM调入复合图并设置为当前图层，在图层中将鼠标放置在各观测点上直接读取太阳直接辐射值。

3 模型精度检验与分析

精度检验就是把模型计算出的太阳辐射强度值与实测值的误差进行比较分析。误差的计算方法为(直接辐射模拟值-直接辐射实测值)/直接辐射实测值。通过分析直接辐射模拟值与实测值之间的误差可以得出，研究区域A、B、C、D这4个点的直接辐射模拟值与实测值的平均误差依次为3.7%、4.9%、4.6%和3.1%，平均误差仅为4.1%。对比谢阳生等［11］在宁夏的模型检验结果，该模型在黄院村采石场的应用精度可以满足需要。

直接辐射模拟值与实测值之间的误差如图3所示，图中数据均为误差的绝对值。由表1可知，A点坡度小于B点，D点坡度小于C点。而由图3可以看出，B点误差大于A点误差，C点误差大于D点误差，误差随坡度的增加而增大，这与王振华等［12］的研究结论一致。另外，各点的误差在一天当中都表现出了相同的变化趋势，即早晚误差大，中午相对较为平稳，且趋近于零，表明该模型在太阳高度角较大时，能更准确反映真实的太阳直接辐射值。

图3 直接辐射模拟值与实测值之间的误差分析Fig.3 Error analysis between simulated and measured direct radiation values

4 复杂地形下的太阳直接辐射分布规律

一个地区所处的地理位置已经决定了太阳辐射的总量［13］，而对于某一个具体的场地，太阳辐射强度取决于诸多因素，如大气、太阳高度角、海拔、地形、地貌及障碍物等。由于地面起伏变化造成局部地面接受太阳光的状况存在很大差异，太阳辐射在地面还存在一个重新分配过程［14］。不同的坡度、坡向导致太阳辐射量不同，造成局部小气候特征差异，从而形成复杂的太阳辐射空间分布［15］。本文仅就坡度、坡向等地形因素对太阳直接辐射的影响进行分析。

4.1 坡度对太阳直接辐射的影响

用r=Q坡/Q计算地形对太阳直接辐射的影响程度［16］。式中:r为地形对太阳直接辐射的影响程度;Q坡为坡面上太阳直接辐射日总量;Q为水平面太阳直接辐射日总量。运用ViewGIS3.0软件得到研究区2012年10月27日的太阳直接辐射日总量图，DEM图层中除显示各点的经纬度和直接辐射值外，还显示各点的坡度坡向，在图层上分别在各个坡向上找到坡度分别为 5°、15°、25°、35°、45°、55°的点以及0°的点读取数据，计算得到各点的r值并求出各坡度分级的平均r值(图4)。

由图4可以看出，阳坡(S、SW、SE)各点 r＞1，表示阳坡上各点接受到的太阳直接辐射量都高于平地的，而且随着坡度的增大r呈先增大后减小的趋势，临界点与太阳高度角的余角基本一致，即坡度不大于太阳高度角余角时直接辐射日总量随坡度的增大而增大，坡度大于太阳高度角时直接辐射日总量随坡度的增大而减小。东(E)坡和西(W)坡的r都在1附近波动，表示东坡和西坡接受到的太阳直接辐射量与平地基本相等，且随坡度的增大没有显著变化。阴坡(N、NW、NE)各点的 r＜1，表示阴坡上各点接受到的太阳直接辐射量都低于平地，而且随着坡度的增大r逐渐减小。这是因为随着阴坡坡度的增大，单位面积坡面上获得的直接辐射强度变小，而且接收到太阳照射的时间也变短，导致太阳直接辐射总量变小。

图4 r受坡度影响的变化规律Fig.4 r variation affected by slope

4.2 坡向对太阳直接辐射的影响

从正北方向算起，按顺时针方向度量，即正北方向为0°，正东方向为90°，正南方向为180°，正西方向为270°。在研究区2012年10月27日的太阳直接辐射日总量图层中，分别在 0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°等坡向上选取 3 个点(坡度在21°～30°之间)读取数据，取均值得到各坡向的平均直接辐射日总量。得出东南坡与西南坡辐射日总量基本相等，东北坡与西北坡辐射总量基本相等，东坡和西坡辐射总量基本相等，辐射日总量表现为北坡＜东北坡(西北坡)＜东坡(西坡)＜东南坡(西南坡)＜南坡。

运用ViewGIS3.0软件分别生成冬季(1月)、春季(4月)、夏季(7月)、秋季(10月)太阳直接辐射月总量图层，在各图层坡度21°～30°、坡向0°～360°范围内均匀选点读取数据，计算得到各点的r值并求出各坡向的平均r值(图5)。

图5 不同季节r受坡向影响的变化规律Fig.5 Variation of r affected by the slope aspect in different seasons

由图5可以看出，在冬季直接辐射量受坡向影响最大，夏季直接辐射量受坡向影响最小。1月，90°～270°(阳)坡的 r值明显 ＞1，坡面接收太阳直接辐射量比水平面多，其中180°(正南)坡的r值最高，坡面与水平面接受太阳直接辐射量的差异最大，而0 ～90°和270°～360°(阴)坡的情况恰好相反，其获得的太阳直接辐射量比平地少，其中360°(正北)坡的r值最小，坡面与水平面接受太阳直接辐射量的差异最大。10月和4月，r值随坡向的变化规律和1月的类似，但可以明显看出其变化幅度要小于1月的，即太阳直接辐射量受坡向影响程度比1月弱。7月，r值受坡向影响很小，随坡向的变化基本呈一条直线，其值接近于1，即不同坡向下直接辐射量和水平面的相当。同时从各曲线交汇点可以看出，在各季节90°(东)坡和270°(西)坡的 r值都接近于1，表明其在各季节的直接辐射量均与水平面相当。综上所述，不同季节太阳直接辐射量受坡向影响程度不同，冬季受坡向影响最大，秋季和春节次之，夏季受坡向影响最小。

5 结论与讨论

1)研究区域A、B、C、D这4个点的直接辐射模拟值与实测值的平均误差依次为3.7%、4.9%、4.6%和3.1%，平均误差仅为4.1%。对比谢阳生等［11］在宁夏作的模型检验结果，该模型在黄院村采石场的应用精度可以满足需要。

2)各观测点的误差在一天当中都表现出了相同的变化趋势，即早晚误差大，中午相对较为平稳，且趋近于0，表明该模型在太阳高度角较大时，能更准确反映真实的太阳直接辐射值。

3)阳坡直接辐射量随坡度的增大先增大后减小，临界点与太阳高度角余角基本一致。阴坡直接辐射量随坡度的增大而减小。

4)不同季节太阳直接辐射量受坡向影响程度不同，冬季受坡向影响最大，秋季和春节次之，夏季最小。

由于太阳高度角和日照时间等因素的不同，不同坡向的坡面上获得的太阳辐射量存在差异。在太阳高度角较低的冬季和秋季，坡向效应较为显著;太阳高度角较高的春季喝夏季，坡向效应则相对较弱，这与曾燕等［1］、王丽等［16］及王璁等［17］的研究结论一致。在同一坡向的坡面上，坡度不同，获得的太阳辐射量也不同。阳坡直接辐射量随坡度的增大先增大后减小，当太阳光线与坡面垂直即坡度与太阳高度角余角一致时，辐射量达到最大值。阴坡直接辐射量则随坡度的增大而减小。另外，本研究采用的模型是只适用于晴空条件下的太阳直接辐射模型，因此只计算研究了晴空条件下太阳直接辐射的分布规律。太阳辐射模型需进一步完善，以达到可以在少云、多云等条件下研究太阳直接辐射的目的。

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