蔡子颖，刘敬乐，黄鹤，刘爱霞

1. 天津市环境气象中心，天津 300074；2. 天津市气象科学研究所，天津 300074，3. 天津市气候中心，天津 300074

基于在线大气化学模式太阳能预报的改进

蔡子颖1,2*，刘敬乐2，黄鹤3，刘爱霞2

1. 天津市环境气象中心，天津 300074；2. 天津市气象科学研究所，天津 300074，3. 天津市气候中心，天津 300074

基于在线大气化学模式WRF/chem，考虑气溶胶直接辐射效应，模拟2015年1月1日—12月31日天津地区地面太阳辐射通量，并与未考虑气溶胶辐射效应的同参数中尺度气象模式WRF进行对比，分析在雾霾频发的天津地区，增加气溶胶直接辐射效应后对太阳能预报的改进效果。结果表明，在雾霾频发的天津地区，气溶胶对地面太阳辐射预测的影响不可忽略，以2015年计算，全年影响均值27.42 Wm-2，即全年太阳辐射辐照量下降864 MJm-2；在太阳能预报重点关注的9:00—16:00，影响值约为73.3 Wm-2。由于气溶胶的作用，全年有6.3%的时日太阳辐射被削减50%，19%的时日太阳辐射被削减超过30%，尤其是在雾霾频发的11月—次年2月，约有18%～25%的太阳辐射+6被大气中气溶胶吸收和散射而未能到达地面。大气化学模式 WRF/chem由于考虑了气溶胶直接辐射效应，可以显著地改善地面太阳辐射的预报性能，降低模式预报的正偏差，其均值偏差由44.74 Wm-2降低到16.09 Wm-2，相关系数由0.88提高到0.92，相对均方根误差由36.6%降低到23.2%，相对误差由27.8%下降到15%。在雾霾影响较为严重的区域，基于在线大气化学模式开展的太阳能预报效果优于中尺度天气模式预报。

WRF/CHEM；太阳能预报；气溶胶直接辐射效应；天津

在能源和生态文明建设需求的共同作用下，作为清洁能源的太阳能越来越得到社会各界的广泛关注和研究。近年来，随着太阳能工业的不断发展，对太阳能及光伏发电量预报的需求也在不断增加，光伏发电量可通过对太阳辐射的预测，然后根据光电转换效率得到，而这一过程中，地面太阳辐射的准确预报至关重要。目前，关于地面太阳辐射的预报研究已有一定的进展，传统的预报方法以统计预报为主，包括一些回归方程（张德山等，2005）和非线性方法等（张礼平等，2010；王卫东等，2014），除此以外，现阶段使用得较多且比较有效的一个方式是通过中尺度气象模式WRF预测到达地面太阳辐射，如何晓凤等（2015）、程兴宏等（2014）在北京，黄鹤等（2015）在天津，白永清等（2011）在武汉，孙银川等（2012）在宁夏，贺芳芳等（2015）在上海的研究等。为进一步提升预报结果，需对中尺度气象模式WRF预报的地面太阳辐射进行MOS修正（model output statistics，即模式输出统计预报），以提高模拟预报的准确性。上述研究表明，中尺度气象模式WRF在地面太阳辐射的预报上性能较为稳定，预报结果可信实用，但预报结果一般偏高，尤其是在空气质量比较差的天气下，如黄鹤等（2015）在使用WRF预测天津地面太阳辐射时发现，当颗粒物浓度较高，能见度较差时，模拟值与实况差异较大；当颗粒物浓度较低，能见度较好时，模式值与实况值偏差较小，其与大气气溶胶直接辐射效应密切相关。大量文献（吴彬等，2013；李剑东等，2015；罗云峰等，1998；周秀骥等，1998；蔡子颖等，2012；范学花等，2013）表明，大气中气溶胶可以通过吸收和散射太阳辐射，减少到达地面的太阳辐射，其对地面太阳辐射的影响仅次于云的作用。天津位于华北地区，是我国雾霾频发的地区（张小曳等，2013；王跃思等，2013；王跃思等，2014；王自发等，2014）。2015年天津地区空气质量排名倒数15（全国74城市），全年轻度及以上污染天气占比为39.7%，PM2.5是其最主要的大气污染物，雾霾频发对到达地面太阳辐射的预报产生了显著的影响。在过去的研究中，中尺度气象模式WRF预测到达地面的太阳辐射，其在辐射传输过程中主要考虑云的作用，并不考虑气溶胶吸收和散射作用，从而导致预报结果偏高。为纠正这一偏高误差，MOS订正是一种常用的方式，但MOS订正统计意义较强，物理含义较差，其预测对于气溶胶消光的纠正效果一般。近年来，随着大气环境问题日益严重，在线的大气化学模式研究愈发成熟，在 WRF的基础上，NCAR和NOAA联合开发了中尺度在线大气化学模式WRF/chem，该模式综合考虑大气污染的化学过程、平流输送、湍流扩散、干湿沉降等过程；而对于辐射传输过程，不仅考虑云的作用，也考虑气溶胶的吸收和散射作用，在到达地面太阳辐射的预测上，可能更适合雾霾频发的华北地区（杨雨灵等，2015；张兰等，2015；廖礼等，2015；郝子龙等，2014；张小玲等，2014；贾星灿等，2012；马欣等，2012）。为探讨中尺度在线大气化学模式WRF/chem在太阳能预测方面的可行性，掌握华北地区雾霾和气溶胶对太阳辐射预测的影响，本研究充分利用天津天河超算中心大型机计算能力，分别使用大气化学模式 WRF/chem和中尺度天气模式WRF，在其他参数化方案一致的情况下，分别模拟预测2015年1月1日—12月31日地面太阳辐射的情况。其中，WRF/chem考虑气溶胶直接辐射效应，WRF不考虑气溶胶直接辐射效应。本研究旨在提升天津地区太阳能预报水平。

1 资料的选取和模式参数的介绍

1.1 监测数据

模式验证的地面太阳辐射资料来自天津城市边界层观测站（39.04°N，117.12°E），观测仪器为荷兰Kipp&Zone公司生产的CNR-1型净辐射仪，云量数据为人工观测结果。模式验证的地面 PM2.5资料来自天津环境监测中心发布的天津地区逐小时空气质量监测数据。

1.2 模式设置

WRF/chem模式是NCAR和NOAA联合一些大学和研发机构开发的中尺度在线大气化学模式，该模式综合考虑大气污染的化学过程、平流输送、湍流扩散、干湿沉降等过程，在全球空气质量预报和模拟中被广泛运用。本研究采用WRF/chem 3.5.1版本，气相化学过程采用CBMZ机制，气溶胶过程采用MOSAIC模型，主要物理过程设置如下：积云对流方案采用grell-3D；微物理过程采用WSM5；长波辐射方案和短波辐射方案均采用RRTMG；考虑气溶胶直接辐射反馈，边界层方案使用YSU；模式水平分辨率15 km；水平网格121×121，中心经纬度为39N°和117E°，垂直方向分为41层。模式的人为排放源清单采用清华大学 MEIC 2012，分辨率0.25°×0.25°；在天津地区选用27个空气质量监测站实况数据和相关排放源统计信息进行时空细化，生物排放源由MEGAN2模式在线计算，气象初始场和背景场均采用NECP的FNL全球1°×1°数据，模拟时间为2015年1月1日—2015年12月31日，模拟采用24 h滚动计算，每24小时重新使用1次FNL气象初始场，而污染初始场则为上一次的模拟值。中尺度气象模式WRF采用的积云对流方案、微物理过程、边界层方案、长短波辐射方案和模式分辨率设置均与大气化学模式WRF/chem保持一致。

2 结果和讨论

2.1 模式性能检验

要讨论雾霾和气溶胶对到达地面的太阳辐射的影响以及大气化学模式对地面太阳辐射预报的改进，首先要确定在线大气化学模式气溶胶模拟的准确性，检验数据包括近地面 PM2.5质量浓度、气温、海平面气压和相对湿度。基于 2015年天津地区环境监测中心发布的逐小时 PM2.5监测数据（27站），天津地区13个区县站的气温、相对湿度和海平面气压计算日值（气象日），得出表1和表2的结果。由表1和表2可知，在线大气化学模式模拟性能良好，从均值、相关系数、相对误差、绝对误差、相对偏差和相对均方根误差上分析，模拟的PM2.5（图 1～2）、气象要素与实况趋势一致，数值接近，模拟结果可信。需要补充说明的是，表征气溶胶对太阳辐射影响最直接的因素是气溶胶光学厚度（AOD），但研究期间未能获取有关天津地基气溶胶光学厚度的数据，所以以近地面PM2.5质量浓度作为代替指标进行检验。根据历史数据和文献报道，近地面PM2.5质量浓度与气溶胶光学厚度有较好的一致性，基于在线大气化学模式获取的气溶胶直接辐射效应的影响数据基本可信。

表1 天津在线大气化学模式观测值与模拟值对比Table 1 The statistical correlation between observation data and simulated data about WRF/chem

2 天津在线大气化学模式观测值与模拟值相对误差、绝对误差和相对均方根误差Table 2 The relative error between observation data and simulated data about WRF/chem

图1 天津大气化学模式模拟PM2.5质量浓度与实况对比（2015年逐日，天津）Fig. 1 Comparative simulation and observation daily value of PM2.5mass concentration

图2 天津大气化学模式模拟PM2.5质量浓度与实况对比（2015年逐月，天津）Fig. 2 Comparative simulation and observation monthly value of PM2.5mass concentration

2.2 在线大气化学模式对地面太阳辐射的改进

对比天津城区南部2015年1月1日—12月31日地面观测站的太阳辐射资料与对应经纬度大气化学模式和中尺度气象模式地面太阳辐射资料（表3和表4），由表可知，大气化学模式相比中尺度气象模式，由于考虑气溶胶的作用，模拟的地面太阳短波辐射均值与实况更为接近（均值偏差由44.74 Wm-2降低到16.09 Wm-2），趋势性更为一致（相关系数由0.88提高到0.92），离散性更小（相对均方根误差由36.6%降低到23.2%），且有效地降低了模式的正偏差。考虑气溶胶直接辐射效应，大气化学模式可以显著提高天津地面太阳辐射预测能力。

表3 天津城区2015年地面太阳辐射观测值与模拟值对比Table 3 The statistical value between observation and simulated data about solar radiation Wm-2

表4 天津城区2015年地面太阳辐射观测值与模拟值相对误差、绝对误差和相对均方根误差Table 4 The relative error between observation and simulated about solar radiation

2.3 天津地区雾霾和气溶胶对地面太阳辐射的影响

为更清晰地分析天津地区雾霾和气溶胶对到达地面太阳辐射的影响，提取大气化学模式和中尺度气象模式下天津地区 13个区县站到达地面的太阳辐射模拟数值。由图3～5可知，天津地区由于雾霾和气溶胶影响，2015年全年到达地面太阳辐射减少 27.42 Wm-2，即全年太阳辐射辐照量下降 864 MJm-2，约为到达地面太阳辐射的 14.6%。从量值上，影响最为显著的是6—7月，影响值在40 Wm-2。

图3 天津城区2015年地面太阳辐射观测值与模拟值日变化趋势Fig. 3 The diurnal variation of the solar radiation between observation and simulated data

图4 气溶胶引起的天津地区2015年不同月份地面太阳辐射下降Fig. 4 The monthly variation of Solar radiation decline cause by aerosol on Tianjin during 2015

图5 气溶胶引起的天津地区2015年不同月份地面太阳辐射下降百分率Fig. 5 The monthly variation of Solar radiation decreasing ratio cause by aerosol on Tianjin during 2015

从百分率上看，影响最为显著的是每年的 11月—次年2月，约有18%～25%的太阳辐射因为被大气中气溶胶吸收和散射而未能到达地面，其余月份的影响在 10%～15%之间。从日变化情况分析，午间的影响量值最大，可以达到日均值的 274%，日间发电最为有效的9:00—16:00，受气溶胶吸收和散射影响而未能到达地面的太阳辐射大约是日平均值的246%；以2015年全年均值计算约为73.3 Wm-2，在太阳辐射和太阳能预报中影响显著，不可忽略。考虑极端情况，由于气溶胶作用，2015年全年有6.3%的时日太阳辐射被削减50%，19%的时日太阳辐射被削减超过30%，在雾霾频发的天津地区，精细化的太阳辐射和太阳能预报必须考虑气溶胶的影响。

2.4 不同云条件下气溶胶消光修正系数方程

气溶胶对于地面太阳辐射的影响，不仅与其光学特性密切相关，与天空中云的光学特性也密切相关。在一定地区，由于气溶胶成分相对稳定，气溶胶光学特性与气溶胶质量浓度呈现高度相关。基于地面观测站的云量资料建立不同 PM2.5质量浓度天津地区大气透过率修正公式，可能有助于帮助提高中尺度气象模式地面太阳辐射预报的准确性。拟合公式基于2015年全年资料而建，具体如表5所示，其中，Y为大气透过率（气溶胶），X为PM2.5质量浓度（单位：100 μgm-3），地面太阳辐射=Y×中尺度气象模式预报太阳辐射。由表5可知，当云量小于50%时，气溶胶对地面太阳辐射影响更为显著，修正效果较好，当云量超过50%后，云的作用更为明显。基于表5公式可以适当修正中尺度气象模式对到达地面太阳辐射的预测，但效果不如气溶胶作用明显的情况。

表5 基于PM2.5质量浓度大气透过率修正Table 5 The atmospheric transmittance based on PM2.5mass concentration

3 结论

（1）考虑气溶胶直接辐射作用的大气化学模式与不考虑气溶胶直接辐射作用的中尺度气象模式相比，其在地面太阳辐射模拟和预测上更为准确，在雾霾频发的天津地区，使用大气化学模式预测地面太阳辐射，可以使地面太阳辐射日值预测相对误差由27.8%下降到15%。

（2）在雾霾频发的天津地区，气溶胶对地面太阳辐射预测的影响不可忽略，以 2015年计算，全年影响均值 27.42 Wm-2，即全年辐照量下降 864 MJm-2；在太阳能预报重点关注的时段 9:00—16:00，影响值约为73.3 Wm-2。由于气溶胶的作用，全年有6.3%的时日太阳辐射被削减50%的，19%的时日被削减的太阳辐射超过30%。

（3）使用中尺度气象模式预报地面太阳辐射，在雾霾频发地区，最好修正气溶胶大气透过率。

白永清, 陈正洪, 王明欢, 等. 2011. 基于WRF模式输出统计的逐时太阳总辐射预报初探[J]. 大气科学学报, 34(3): 363-369.

蔡子颖, 韩素芹, 刘爱霞, 等. 2012. 天津夏季大气消光性质的研究[J].高原气象, 31(1): 150-155.

程兴宏, 刘瑞霞, 申彦波, 等. 2014. 基于卫星资料同化和LAPS-WRF模式系统的云天太阳辐射数值模拟改进方法[J]. 大气科学, 38(3): 577-589.

范学花, 陈洪滨, 夏祥鳌. 2013. 中国大气气溶胶辐射特性参数的观测与研究进展[J]. 大气科学, 37(2): 477-498.

郝子龙, 蔡恒明, 王慧鹏, 等. 2014. 面向WRF/Chem模式MOSAIC气溶胶方案的资料同化实现[J]. 气象水文海洋仪器, 31(4): 1-6.

何晓凤, 周荣卫, 申彦波, 等. 2015. 基于 WRF模式的太阳辐射预报初步试验研究[J]. 高原气象, 34(2): 463-469.

贺芳芳, 李震坤. 2015. 基于WRF模式模拟上海地区月太阳总辐射的研究[J]. 可再生能源, 33(3): 340-345.

黄鹤, 王佳, 刘爱霞, 等. 2015. TJ-WRF逐时地面太阳辐射的预报订正[J]. 高原气象, 34(5): 1445-1451.

贾星灿, 郭学良. 2012. 人为大气污染物对一次冬季浓雾形成发展的影响研究[J]. 大气科学, 36(5): 995-1008.

李剑东, 毛江玉, 王维强. 2015. 大气模式估算的东亚区域人为硫酸盐和黑碳气溶胶辐射强迫及其时间变化特征[J]. 地球物理学报, 58(4): 1103-1120.

廖礼, 漏嗣佳, 符瑜, 等. 2015. 中国东部气溶胶在天气尺度上的辐射强迫和对地面气温的影响[J]. 大气科学, 39(1): 68-82.

罗云峰, 周秀骥, 李维亮. 1998. 大气气溶胶辐射强迫及气候效应的研究现状[J]. 地球科学进展, 13(6): 63-72.

马欣, 陈东升, 高庆先, 等. 2012. 应用 WRF-chem模式模拟京津冀地区气溶胶污染对夏季气象条件的影响[J]. 资源科学, 34(8): 1408-1415.

孙银川, 白永清, 左河疆. 2012. 宁夏本地化WRF辐射预报订正及光伏发电功率预测方法初探[J]. 中国沙漠, 32(6): 1738-1742.

王卫东, 李净, 张福存, 等. 2014. 基于 BP神经网络的太阳辐射预测——以兰州市为例[J]. 干旱区资源与环境, 28(2): 185-189.

王跃思, 姚利, 刘子锐, 等. 2013. 京津冀大气霾污染及控制策略思考[J].中国科学院院刊, (3): 353-363.

王跃思, 张军科, 王莉莉, 等. 2014. 京津冀区域大气霾污染研究意义、现状及展望[J]. 地球科学进展, 29(3): 388-396.

王自发, 李杰, 王哲, 等. 2014. 2013年1月我国中东部强霾污染的数值模拟和防控对策[J]. 中国科学: 地球科学, 44(1): 3-14.

吴彬, 张筱萌, 王堰. 2013. 气溶胶辐射强迫效率研究[J]. 大气与环境光学学报, 8(4): 253-261.

杨雨灵, 谭吉华, 孙家仁, 等. 2015. 华北地区一次强灰霾污染的天气学效应[J]. 气候与环境研究, 20(5): 555-570.

张德山, 丁德平, 穆启占, 等. 2005. 北京太阳能气象指数预报研究与应用[J]. 气象, 31(8): 80-83.

张兰, 张宇飞, 林文实, 等. 2015. 空气污染对珠江三角洲一次大暴雨影响的数值模拟[J]. 热带气象学报, 31(2): 264-272.

张礼平, 陈正洪, 成驰, 等. 2010. 支持向量机在太阳辐射预报中的应用[J]. 暴雨灾害, 29(4): 334-336.

张小玲, 唐宜西, 熊亚军, 等. 2014. 华北平原一次严重区域雾-霾天气分析与数值预报试验[J]. 中国科学院大学学报, 31(3): 337-344.

张小曳, 孙俊英, 王亚强, 等. 2013. 我国雾-霾成因及其治理的思考[J].科学通报, 58(13): 1178-1187.

周秀骥, 李维亮, 罗云峰. 1998. 中国地区大气气溶胶辐射强迫及区域气候效应的数值模拟[J]. 大气科学, 22(4): 34-43.

To Improve Simulation of Solar Radiation by Atmospheric Chemistry Model WRF/chem in Tianjin

CAI Ziying1,2, LIU Jingle2, HUAN He3, LIU Aixia2

1. Tianjin Environmental Meteorological Center, Tianjin 300074, China; 2. Tianjin Institute of Meteorology, Tianjin 300074, China; 3. Tianjin Climate Center, Tianjin 300074, China

The solar radiation was simulated by atmospheric chemistry model WRF/chem (consider the aerosol direct radiation effect) from January 1, 2015 to December 31, 2015 on Tianjin, it was compared between WRF (without considering the effect of aerosol radiation). It was used to analyze the improvement of solar radiation modeling on Tianjin by Adding the radiation effect of aerosol. The results show that, Radiation effect of aerosol cannot be ignored on Tianjin, the year average was 27.42 Wm-2during 2015, the value was 73.3 Wm-2from 09:00 to 16:00. Statistical all the sample during 2015, 6.3% sample of solar radiation was decreased more than 50% due to aerosol was, 19% sample of solar radiation was decreased more than 30% due to aerosol, Atmospheric chemistry model WRF/chem can significantly improve the simulation of solar radiation, the mean deviation decreased 44.74 Wm-2to 16.09 Wm-2, correlation coefficient increased from 0.88 to 0.92, the relative root mean square error decreased from 36.6% to 23.2%, and the relative error drop from 27.8% to 15%.

WRF/CHEM; solar radiation; Aerosol direct radiation effect; Tianjin

10.16258/j.cnki.1674-5906.2016.09.007

P422.1

A

1674-5906（2016）09-1471-05

蔡子颖, 刘敬乐, 黄鹤, 刘爱霞. 2016. 基于在线大气化学模式太阳能预报的改进[J]. 生态环境学报, 25(9): 1471-1475.

CAI Ziying, LIU Jingle, HUAN He, LIU Aixia. 2016. To improve simulation of solar radiation by atmospheric chemistry model WRF/chem in Tianjin [J]. Ecology and Environmental Sciences, 25(9): 1471-1475.

中国气象局预报员专项（CMAYBY2016-005）；天津科技计划项目（14ZCZDGX00037）；环保公益行业专项（201409001）

蔡子颖（1984年生），男，高级工程师，研究方向为大气环境和气候效应。E-mail: 120078030@163.com

*通信作者

2016-07-21