大气中O3、H2O、O2 等分子对西藏拉萨地面太阳光谱的影响*
2021-02-22赵路超
赵路超,周 毅
(西藏大学 理学院,西藏 拉萨850000)
1 概述
太阳主要以辐射电磁波的形式向地球源源不断的输送能量,太阳辐射主要分为三个区域,分别为:紫外光区、可见光区及红外光区,其能量输出绝大部分分布在可见光区。由于地球大气层对太阳辐射能量有吸收的作用,因此大气层外太阳辐射的能量与地面太阳辐射的能量是不同的。而大气层中又包含了O3、O2、H2O、CO2等不同的大气分子,不同的大气分子对于太阳辐射能量的吸收波段也是不同的。
西藏自治区拉萨市地处西藏高原中部,平均海拔3650m,夏无酷暑,冬无严寒,太阳年均日照时间超过3000 小时,臭氧层稀薄,太阳能资源极其丰富,是太阳辐射能量观测的绝佳之地。本课题组利用RAMSES-ACCUV 紫外光谱仪及RAMSES-ACC-VIS 可见光谱仪对西藏拉萨地面太阳光谱进行了为期三年的观测,主要观测波段为280nm-500nm 及320nm-950nm,包含了地面太阳光谱的主要辐射能量波段。本课题将为西藏太阳辐射能量的利用提供了很好的数据依据。
2 太阳光谱观测
2.1 太阳光谱
太阳光谱,是表示不同波长的太阳光强度的一段光谱,地表面太阳光辐射强度,随着波长的分布会被大气中的成分吸收,太阳光主要由不可见光区(紫外光区、红外光区)和可见光区组成。波长小于400nm 的光线,属于紫外光区,波长在400nm-780nm 之间的属于可见光区,波长大于780nm 的光,属于红外光区。太阳光谱中可见光区占总量的约50%,红外光区占约43%,紫外光区只占约7%,而太阳的光能也主要集中在可见光区。紫外线又可分为UVA、UVB 和UVC 三种,这三种紫外线都可以对人的身体,造成不同程度的伤害。紫外线现在通常被应用于杀菌等。可见光主要是太阳光谱中,人眼可以看到的光线,植物光合作用主要利用的也是可见光区。
如图1 所示,红色曲线表示太阳的6000k 的黑体辐射,绿色曲线表示大气层外太阳光谱(AM-0),而黑色曲线表示地表面的太阳光谱(AM-1),即在我们地面观测点,观测到的太阳光谱。通过比较绿色曲线和黑色曲线我们不难发现,大气层外的太阳光谱的波长和辐射能都要多于地表面的太阳光谱,大气中的氧气、水、二氧化碳等分子对太阳光谱有不同程度的吸收。
图1 不同条件下的太阳光谱
2.2 观测地点及方法
如图2 所示,拉萨观测站,位于西藏大学纳金校区内。观测站距离拉萨市的南面山体、北面山体,以及西面山体的直线距离,分别约为3.6km、4.0km 和12.1km。观测站所在地拉萨是属于高原气候,全年多为晴朗的天气,降雨量稀少,冬天无严寒,夏天无酷暑。地貌多为沙土岩石,山体植被较少,夏季雨水较多时南面山体会长有小型灌木,山体夏季对太阳光的反射比冬季反射偏弱。从卫星云图上可以看出,雅鲁藏布江支流拉萨河等河水流过城市,并且拉萨市是西藏自治区人口最多的城市,居民建筑物较多,这也会对太阳光反射产生少量影响。
图2 西藏拉萨太阳光谱观测站周边地貌
如表1 所示,拉萨观测点位于西藏大学纳金校区,海拔3689m,维度29.65N,经度91.18E。用RAMSES-ACCUV/VIS 两台设备分别进行太阳光谱观测。观测均从GMT时间00:00 到12:00,仪器每分钟自动观测并记录一次数据。
表1 太阳光谱观测地点及时间
3 西藏太阳辐射观测研究进展
3.1 西藏太阳紫外辐射研究进展
赵地等学者,通过使用多频道带宽仪器-NILU-紫外辐照度计,分别对西藏拉萨、日喀则、那曲、定日、林芝五个观测站的生物有效辐射、户外紫外辐射、长波黑斑效应紫外辐射、紫外线指数(UVI),以及紫外辐射影响因子进行了观测。分析研究了拉萨2008.07-2017.12,近十年的地表面太阳紫外辐射;且研究分析了地面紫外辐射的影响因子,如:太阳天顶角、云、臭氧等;并分别对拉萨、日喀则、那曲、定日、林芝五个观测站,2015.01-2017.12 期间的地面紫外辐射。以及拉萨、那曲2008.07-2017.12 近十年期间地面辐射数据和卫星探测数据进行对比研究。
3.2 西藏太阳总辐射研究进展
晋亚铭等学者通过使用CMP 太阳总辐射仪对西藏不同地点、不同季节的太阳总辐射进行对比研究,分析了2010.07-2013.12 期间的,西藏太阳总辐射观测结果;观测结果显示:拉萨超过了太阳常数(1367W·m-2)的天数占18%,并且拉萨太阳总辐射在2011.06.24 瞬时最大值达到了1756.09W·m-2。同时在2016.12 至2018.09 期间,对西藏西部阿里地区进行了太阳总辐射和太阳光谱实地观测研究。分析了阿里春分、秋分、夏至、冬至的特征值及其变化特征;研究了云层、气溶胶等,对太阳总辐射的影响,和阿里年晴天数。最后将其与西藏东部地区林芝进行对比研究,得到了西藏最西部阿里地区与东部林芝的差异。西藏最西部阿里地区,年太阳辐射总量达到7094 MJ·W-2,而西藏东部林芝,同年太阳辐射总量只有5916MJ·W-2;西部阿里,夏季太阳总辐射量,最高值达到2166.1MJ·W-2,而东部林芝,春季达到最高值,约1727.4MJ·W-2;2017 全年观测,发现阿里仅有17 天太阳总辐射瞬时值,超过了太阳常数,而林芝多达145 天;阿里太阳总辐射,瞬时最大值,达到1494.6W·m2,林芝略高为(1698.6W·m2)。
王蕾迪等学者利用羊八井和纳木措2个高原腹地观测站,一年的高时间分辨率观测资料,并结合NCEP/DOE,对数据进行分析。分析了两地太阳总辐射的变化特征,并通过短波通量透过率分析了各因素对短波辐射的作用。对比结果表明,羊八井和纳木措晴天通量透过率,分别达0.807 和0.817,且变动性很小,与两站地形高度和纬度有明显关系;云的存在使两站接收到的短波辐射的差异减小,羊八井和纳木错的年平均通量透过率分别为0.674 和0.675,高原云的存在与变化,使通量透过率产生强烈的时间变化。与地面观测的太阳短波辐射资料相比,在完全无云的晴天,NCEP 同化太阳短波辐射资料对高原地区的模拟效果较好,但存在偏小的误差,羊八井和纳木措分别平均偏小5.74%和8.49%。
图3 O3 分子对拉萨太阳光谱的吸收带
图4 O2 分子对拉萨太阳光谱的吸收带
3.3 西藏太阳光谱研究进展
诺珍等学者在2015年7月对西藏拉萨、日喀则两地进行了太阳光谱15 分钟观测,并将其与北京和四川成都的太阳光谱进行对比研究。
努桑等学者通过利用太阳紫外光谱仪(观测范围280-500nm)和太阳可见光谱仪(观测范围320-950nm)进行太阳光谱的观测研究,在2016年-2017年期间对拉萨、定日、林芝、阿里、日喀则和那曲6个观测站,进行了零星的太阳光谱观测研究,并根据光谱特征,对高原太阳光谱的影响因子也进行分析研究。对比了拉萨站点和其它五个站点的晴天当天正午的太阳光谱特征,发现拉萨太阳光谱强度高于林芝站点,但其它4个站点的太阳光谱强度都高于拉萨。对比西藏与平原地区的太阳光谱,可以发现,西藏由于气候干燥,大气中水汽对太阳光谱的吸收程度要小于平原地区。也就是说可以通过对比分析各地的太阳光谱曲线,反演各地大气成分。
4 大气分子对西藏拉萨地面太阳光谱的影响
4.1 O3 分子对西藏拉萨地面太阳光谱的影响
如图3 所示,O3分子对太阳光谱的吸收带主要分布在紫外光区及远红外光区,有哈金斯带(320~360nm)、哈特来带(220~300nm)、4700nm 和9600nm 处吸收带,本课题组近期观测的波长范围中,O3的吸收波段在300nm 左右,且在280nm-300nm 波长范围内,紫外辐射大部分被O3吸收。
4.2 O2 分子对西藏拉萨地面太阳光谱的影响
如图4 所示,O2分子对太阳光谱的吸收带主要位于紫外区和可见光区,其中4个较强的吸收带分别为舒曼-龙格吸收带(125~202.6nm)、赫兹堡带(196.1~243.9nm)、690nm 和760nm 波段吸收带,本课题组近期观测的波长范围中,O2的吸收波段在656.4nm,689.6nm,762.6nm 左右。比较拉萨与林芝、拉萨与阿里光谱数据,在这几个波段中,林芝站点的光谱吸收比拉萨强,拉萨的光谱吸收比阿里强;比较拉萨二分二至日太阳光谱,春分与秋分O2分子对太阳光谱的吸收基本相同,夏至日O2分子对太阳光谱的吸收远远高于冬至日。
4.3 H2O 分子对西藏拉萨地面太阳光谱的影响
如H2O 分子对太阳光谱的吸收带较宽,几乎覆盖了整个太阳光谱波段,本课题近期观测的波长范围中,H2O的吸收波段在722.8nm,818.8nm,914.0nm 左右。比较拉萨与日喀则、拉萨与林芝光谱数据。这三个站点,均有河流流过,经过日喀则的水系为雅鲁藏布江,林芝站点水系为尼洋河,且林芝海拔低,受印度洋暖湿气候影响。日喀则和林芝两个站点大气中H2O 分子均比拉萨多,故在H2O 的吸收波段,光谱曲线向下“凹陷”的程度都比拉萨深。
图5 H2O 分子对拉萨太阳光谱的吸收带
大气中CO2分子的吸收带主要是远红外光区,波段大概在1570nm、2000nm 和2700nm 波段的太阳辐射,若大气中CO2的浓度升高,吸收红外波段1570nm 的太阳辐射能量也升高,造成温室效应的几率也就增高。本课题组近期观测主要集中在近红外波长范围,故关于CO2分子对西藏拉萨太阳光谱的影响在下一步的工作中再进行研究。
5 结束语
西藏太阳光谱的观测研究目前还处于初步阶段,西藏整个地区太阳辐射能量高,大气稀薄,对光谱的吸收较平原地区甚少,是太阳辐射观测的极佳地区。太阳辐射的研究还能为材料的老化、植物的光合作用、光伏电池发展等多方面提供基础依据。更加长期、全面、系统的研究西藏太阳光谱、紫外辐射、太阳总辐射是未来的研究的方向。也可为西藏太阳能资源利用,以及脆弱的西藏生态环境保护,提供更多的实地数据。