2007—2021 年上海莘庄太阳最大入射辐射变化特征和环流背景*

刘 丽 赵春江 祝从文 张书萍

1.中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室，北京，100081

2.上海电力大学太阳能研究所，上海，200090

3.金开新能科技有限公司，北京，100044

1 引 言

进入21 世纪，以太阳能、风能为主的新能源凭借其储量的无限性、存在的普遍性、利用的清洁性及经济性等优点，被国际视为未来极具竞争性的能源代表，是未来重要的持续能源和战略能源（韩世涛等，2010）。其中光伏发电无疑是适宜的替代能源 之 一（ Moharil， et al， 2010； Armstrong， et al，2021；Shin，et al，2021）。据统计，2021 年全球上网太阳能装机量增长了21%（Christiansen，2022），全球太阳能发电总装机量达到940 GW。此外，伴随光伏发电，太阳能建筑（张艳晴等，2019； Hong，et al，2019）也正处于蓬勃发展阶段。

自2012 年开始实施的可再生能源投资组合标准（RPS）极大促进了世界可再生能源市场和中、大型太阳能发电厂的发展（Kim，et al，2017）。由于电网运营商负责进行供需规划，实现供需平衡，需要预先制定发电计划，对太阳能发电进行准确的预测可以有效避免电力供应波动或中断（张俊兵等，2021；Visser，et al，2023）。光伏发电受到天气状况的影响，太阳能板接收到的太阳辐照度变化是影响光伏发电效率的最重要气象因子，它不仅取决于光伏板倾角（章庆，2017）和地理位置（Cutforth，et al，2007），同时也受到太阳辐射和气象条件变化的直接影响（曹登峰等，2015；刘淳等，2021）。

鉴于世界辐射站点观测数据时间序列相对较短、站点分布不均等问题，各国学者大多利用辐射传输模型、传统概念、数值模拟等手段来提高辐射数据的时空分辨率，并在一定时空范围及领域取得一定的效果（胡小韦，2016；Tang，et al，2019；陈渭民等，2000；Feng，et al，2021；Ma，et al，2022；Oyewola，et al，2022）。大气再分析资料为探讨太阳辐射的时空高分辨率变化提供了重要参考，其中，欧洲中期天气预报中心（ECMWF）发布的逐时再分析数据集（ERA5）在辐射研究中得到了广泛的应用（王丹等，2012；张星星等，2018；王娟敏等，2020；张俊兵等，2021；王传辉等，2022）。

上海莘庄位于中国华东地区，太阳辐射表现出显著的季节变化特征，辐射等气象要素受到东亚季风和天气波动的严重影响。中国学者大多致力于西部地区太阳辐射研究（刘佳等，2008；吴其重等，2010；王晓梅等，2013；梁红等，2021），相对而言对华南及华东地区太阳能辐射资源评估研究较少。华东地区地处东亚季风区且太阳能辐射资源充足，若能充分了解上海所处季风区太阳辐射季节以及年际变化规律，将有利于政府及相关部门制定利民措施。了解太阳辐射与降水、气温的关系也有利于气象部门提早根据气候预测来预测相应太阳辐射的变化。太阳辐射是导致太阳能功率变化的关键因素（Cutforth，et al，2007；Burnett，et al，2014），对其精确预测有助于实现光伏发电的预测（Zhu，et al，2013；Akarslan，et al，2016；Colak，et al，2020；Wang，et al，2020）。准确预测太阳辐射最大值有利于提前获得最大光伏发电时间窗口，为光伏发电提供更好服务。

为此，本研究利用2007—2021 年上海莘庄观测的月最大太阳辐射资料，分析太阳辐射的倾角、季节、年际变化特征及其与基本气象因子（温度、降水）的关系。在此基础上，分析逐月观测得到的某一天最大太阳辐射（MSR）与仰角和季节变化的关系，评估ERA5 再分析资料中逐日地表向下短波辐射（SSRD）与观测太阳辐射的差别，揭示天气尺度环流背景对MSR 的影响。

2 资料和方法

太阳辐射观测资料来自上海莘庄太阳能光伏发电试验站提供的数据，该数据包括2007—2021 年0°—25°仰角太阳能辐射仪（图1）观测的逐月最大日太阳辐射强度（单位：W/m2），时间分辨率为5 min。其中，0°、5°、10°、15°、20°、25°倾角观测时段分别为2011—2021 年，2012 和2017 年，2013 和2018 年，2014 和2019 年，2015 和2020 年，2007—2011、2016 和2021 年。

逐日温度、降水和月最大太阳辐射来自中国气象局国家气象信息中心的上海宝山气象站（31.4°N，121.5°E）观测。逐日环流场取自欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的大气再分析资料（ERA5），包括标准等压面的风场、温度场、高度场以及地面总云量，空间分辨率为0.1°×0.1°（Muñoz Sabater，2019）。文中将ERA5 逐时地表向下太阳短波辐射（SSRD）通过逐日比较，获得逐月最大太阳辐射值和时间，用格点（31.1°N，121°E）代表上海莘庄局地太阳辐射。由于ERA5 的地表的向下太阳短波辐射单位为J/m2，为便于比较，通过下式对原值进行单位换算。

考虑到不同倾角观测数据年份不同，文中只在共同观测年份内比较倾角对观测得到MSR 的影响。MSR 与气象要素和环流变化关系中仅讨论0°倾角的变化。针对不同倾角所有年份观测的MSR，通过算术平均计算其气候值。太阳赤角随时间的变化参考于贺军（2006）的计算方法，公式为

式中， π =3.14； δ=2π×（N-1）/365，单位为弧度；N为日数，自每年1 月1 日开始计算（1 月1 日N=1，1 月2 日N=2，依此类推）。太阳赤纬是地球赤道平面与太阳和地球中心的连线之间的夹角。赤纬角以年为周期，在±23°26′范围内变化，表征太阳辐射的季节循环特征。文中四季定义为：春季（3—5 月）、夏季（6—8 月）、秋季（9—11 月）、冬季（12 月，次年1、2 月）。

3 上海莘庄MSR 季节变化特征及其与气象观测和再分析数据比较

3.1 不同倾角MSR 季节变化特征

受太阳赤角季节循环的影响，上海莘庄不同倾角观测的最大太阳短波辐射表现出明显的季节变化特征。MSR 多年平均的峰值出现在初夏（5 月），冬季（12 月）偏小（图2）。平均而言，观测的MSR 在夏季达到一年中的最大值，强度为（1200±100） W/m2（表1）。冬季接收到的MSR 最小，大约为800 W/m2。夏、冬两季MSR 差约400 W/m2，夏、冬变化幅度达50%。此外，逐月MSR 在年际尺度上波动较大，5 月 MSR 波动最为剧烈，达到110 W/m2，春、秋、冬季上海地区气候稳定，MSR 波动也相对较小，约为50—70 W/m2。上海莘庄6—7 月是典型的梅雨期，此时，太阳赤角达到最大，直接短波辐射明显增强，MSR 达到一年中的最大。与此同时，由于梅雨期间雨水丰沛，云量增多，MSR 的年际差异较小，故在6—7 月MSR 的波动相对较小。

表1 不同倾角观测的季节和年平均MSR （单位：W/m2）Table 1 Seasonal and annual mean values of MSR for observations with different inclination （unit：W/m2）

图2 莘庄不同倾角观测到的月MSR 季节变化特征 （红色折线为0°倾角方差变化）Fig.2 Seasonal variation of monthly MSR observations at different inclination at Xinzhuang （red line is variance change based on observations at zero-degree inclination）

图3 及表2 是不同倾角与0°角MSR 差值随季节的变化。结果显示，除夏季的25°倾角外，其余倾角在全年均较0°角MSR 有约为100—200 W/m2盈余。MSR 年均盈余呈随倾角增大而增加趋势，当倾角达到20°时，获得的MSR 最大，年盈余累积达1294.2 W/m2。同时发现，倾角之间的MSR 差与太阳赤角季节循环呈反位相变化，当太阳赤角在夏至（6 月23 日前后）达到一年中的峰值时，各倾角辐射盈余最小。其中，25°倾角观测的MSR 出现约为50 W/m2辐射亏损。当冬季太阳直射南半球，各倾角较0°角均有超过100 W/m2辐射盈余。因此，伴随季节变化，通过调整太阳能板倾角，冬季增大倾角，夏季降低倾角，有利于获得更强的MSR。

表2 不同倾角与0°角辐射差及全年累计辐射差 （单位：W/m2）Table 2 Differences between observations at various inclination angles and 0° in same observation years and accumulated annual differences （unit：W/m2）

图3 不同倾角与0°角MSR 差异的多年平均距平值 （a） 和不同倾角同时观测年份距平值 （b） （红线代表太阳赤角季节变化）Fig.3 Differences in MSR between observations at various inclination angles and 0° inclination angles （a.multi-year average MSR，b.simultaneous observations of MSR；the red line indicates seasonal cycle of the solar declination）

3.2 与再分析资料ERA5 对比分析

图4 给出的是2011—2021 年欧洲中期天气预报中心（ECMWF）大气再分析数据集（ERA5）的地表向下太阳短波辐射（SSRD）与上海莘庄0°角观测的MSR 的散点图。如图所示， ERA5 可以较好地再现上海莘庄的MSR 季节变化，两种资料时间序列的相关系数高达0.88（图4a，r为相关系数，R2为决定系数）。但是，ERA5 明显低估，两者平均相差约341 W/m2；当分别剔除各自的年循环气候值发现，二者距平时间序列变化不存在显著相关（图4b）。因此，从年际变化角度，ERA5 无法正确反映莘庄MSR 的异常趋势变化。

图4 2011—2021 年ERA5 与莘庄观测MSR 原始值 （a） 和距平值 （b） 比较 （红线为线性拟合线）Fig.4 Scatter plot of MSR between ERA5 and observations at Xinzhuang during 2011—2021 for original values （a） and anomalies （b）（the red line represent the linear fitting）

为探讨ERA5 反映MSR 异常变化误差的成因，分析ERA5 最大值距平与上海莘庄观测MSR距平相关系数空间分布以及ERA5 最大值出现的时间（d）与观测的距平（图5）。如图所示，莘庄观测与ERA5 距平的最大正相关区域位于莘庄的西北部，在其南部表现为负相关，但均未通过显著信度检验，即 ERA5 获得的MSR 与观测在空间上存在错位。

图5 ERA5 与莘庄观测MSR 距平相关系数的空间分布Fig.5 Spatial distribution of correlation coefficient between MSR extracted from ERA5 and observations at Xinzhuang

为进一步探讨ERA5 与观测MSR 在数值上的差异，分析两者原始数据的时间序列变化（图6）。图6a 显示，逐月的ERA5 较观测MSR 小约200 W/m2，且ERA5 同样与观测MSR 一致呈单峰变化。2011—2021 年，两者之差不同月份均为0—400 W/m2，平均为230 W/m2（图6b）。图7 给出了两类辐射数据时、空上的偏差，结果显示上海地区ERA5 与观测MSR 存在130—150 W/m2偏差，最大值位于长江以南地区。时间上，观测MSR 与ERA5 确定的时间相差较大，误差范围为8—10 d。总体而言，ERA5在反映莘庄的MSR 变化方面，无论是在空间上或是在时间上均存在较大偏差。

图6 2011—2021 年ERA5 与莘庄观测的MSR 逐月年际变率 （a） 和逐月年际差异 （b） （红线为平均差异）Fig.6 Interannual variabilities of monthly MSR from ERA5 and observations at Xinzhuang （a） and their differences （b）during 2011—2021 （the multi-year averaged difference）

图7 ERA5 与莘庄观测MSR 数值 （a） 和时间 （b） 误差空间分布Fig.7 Spatial distributions of MSR value errors （a） and phase errors （b） between ERA5 and observations at Xinzhuang

3.3 与局地气象观测的辐射资料对比

图8 给出的是距离莘庄最近的上海宝山站2016—2021 年月最大太阳辐射数据与莘庄光伏站观测数据的对比。二者呈显著正相关，相关系数高达0.90（图8a）。ERA5 与上海宝山站数据也存在显著正相关，相关系数为0.89（图8b）。但莘庄光伏（MSR）数据、宝山站辐射（气象站）数据及ERA5 三类数据两两间距平变化波动较分散，相关较弱即此三类数据波动不同步。图6a 再分析数据ERA5 月最大辐射峰值出现在5 月，而莘庄MSR 峰值出现在7 月，也是造成两类数据波动不同步的原因之一。

图8 2016—2021 年上海莘庄与宝山气象站 （a、c） 和ERA5 （b、d） 的MSR 和距平散点Fig.8 Scatter plots of MSR and its anomalies between observations at Xinzhuang and Baoshan of Shanghai （a，c） and the counterparts of ERA5 （b，d） during 2016—2021

4 MSR 与局地气象要素和大尺度环流背景的关系

4.1 与局地温度和降水关系

分析MSR 出现当日的太阳辐射与宝山站观测到的日平均温度和降水的关系。结果显示，气温与MSR 呈显著正相关，相关系数为0.78，MSR 与当日降水量也呈正相关（相关系数为0.43，图略）。夏季，太阳直射北半球，日照时数相较全年来说最大，因而MSR 一年中峰值于夏季出现。同样，夏季雨水较其他季节偏多，但一般来说MSR 极大值出现当天雨水并非月极大值（MSR 当天降水不足5 mm），二者相关不像温度相关那样强，但也通过了显著性检验，相关系数此时主要体现在夏季降水较冬季多，而辐射与降水间的物理关系不像温度稳定。冬季太阳直射南半球，北半球日照时数为全年最少，此时接收的太阳辐射也相应较弱， MSR 冬季均值在700—800 W/m2，此外冬季气温及降水均较低，符合上海气温及降水季节变化规律（穆海振，2019；魏培培等，2019；吴晶璐等，2021）。

4.2 环流背景和时间演变特征

天气和大尺度环流变化通过改变云量等气象要素，进而对辐射产生调制作用。统计发现，辐射仪观测到的MSR 出现日期与ERA5 辐射数据出现日期存在较大的不同。为保证环流分析的准确，取两种数据时间相差小于3 d 的事件进行环流背景分析，采用2011—2021 年0°倾角观测得到MSR 数据，观测数据与再分析数据MSR 事件出现时间相差在3 d 内的共35 例132 次（春季12 例、夏季6 例、秋季10 例、冬季7 例，如表3 所示，括号内为实际观测到最大太阳辐射的日期）。

表3 ERA5 与莘庄观测得到MSR 出现时间Table 3 Comparison of MSR occurrence dates between ERA5 and observations at Xinzhuang

图9 给出的是相差小于3 d 的4 个季节所有事件合成的大气环流气候态。其中，夏季总云量约为4—5 成，而春、秋、冬3 季总云量不足3 成。上海地处东亚季风区，夏季盛行南风，其中来自孟加拉湾的西南气流及来自西太平洋的东南气流携带大量水汽，使得此时总云量达全年均值的峰值，极大值区位于中国西南部及西太平洋的洋面上；冬季中纬度盛行西风，孟加拉湾地区西南气流减弱，副热带高压强度也减弱并移至太平洋洋面，此时上海地区总云量为1—2 成；而春、秋两季处于季风系统转换过渡期，中、高纬度盛行西风，低纬度地区受副热带高压外围系统影响，上海位于两大系统中间，此时云量偏少。

图9 ERA5 的MSR 与莘庄观测时间相差小于3 d 的环流合成场 （色阶代表总云量 （×10）；等值线代表850 hPa 温度，单位：℃；矢量箭头为850 hPa 风场；a.春，b.夏，c.秋，d.冬）Fig.9 Composite circulation from ERA5 corresponding to MSR time difference within 3 d at Xinzhuang （shading indicate total cloud cover （×10）；contour indicate air temperature at 850 hPa，unit：℃；vector show winds at 850 hPa；a.Spring，b.Summer，c.Autumn，d.Winter）

以相差3 d 内的环流场分析易于出现MSR 事件的环流背景。图10 反映了ERA5 与观测得到MSR 时间相差3 d 内850 hPa 温度和风场，以及总云量相对于各季气候态的差异分布。分析可以发现，除冬季850 hPa 气温较平时偏低0—1℃，其他3 季的大气温度较气候态均有所升高，其中夏季气温相对于气候态而言异常偏高，幅度达到了3—5℃；春、秋两季温度升高1—2℃。总云量偏少的中心位于中国东南沿海附近，且其在各个季节较平时总云量偏少3—5 成。从风场来看，夏季上海周边地区850 hPa 无显著风场变化，与夏季风一致，春、秋、冬3 季均存在显著偏北风异常。由于北风往往带来的是冷空气入侵，有利于晴空少云天气出现，MSR 的极值偏高。

图10 同图9，但为距平场Fig.10 Same as Fig.9 but for anomalies

选取时间相差小于3 d 的事件，进一步分析MSR出现时的环流演变过程（图11）。春季（图11a1—e1），温度场前期偏低，随着时间推移，温度有上升趋势，考虑到温度的滞后效应，其异常于2 d 后达极值；前期云量无显著变化，当MSR 达到最大时，云量减小到极值，而后云量虽仍为负异常，但其强度不如MSR 出现时大；850 hPa 均为偏北风异常，异常中心从上海西北部逐渐经上海而后移至西太平洋洋面；夏季（图11a2—e2），受副热带高压（副高）系统控制的上海地区温度场整个过程偏高1—3℃，总云量也存在负异常到正异常的转变过程，850 hPa由前期偏南风异常转变为受副高外围系统影响的偏西风异常，携带一定水汽致使在出现MSR 后总云量偏多2 成左右；秋季（图11a3—e3），总云量变化均为负异常，但异常变化不足3 成；温度整体为正异常（0—4℃）；风场大致呈现偏北风异常，但总体变化不大；冬季（图11a4—e4），总云量存在由前期负异常到正异常转化的过程， MSR 当天总云量负异常达极值状态时，较平时约偏少4 成；温度由前期负异常（约-2°C）逐渐演化至后期正异常（偏高4—6℃），但温度并非在MSR 当天达正异常极值，而是滞后2 d；整个过程850 hPa 风场呈现偏北风异常，异常极大值由内陆向沿海而后转移至洋面。

5 结论和讨论

采用上海莘庄2007—2021 年太阳能光伏发电试验站0°、5°、10°、15°、20°、25°角观测的逐月最大辐射（MSR）数据、上海宝山气象站及ERA5 再分析辐射数据集，分析了上海莘庄MSR 的季节变化特征，评估了台站观测、大气再分析资料反映MSR季节循环和年际变化的能力和误差。在此基础上，揭示了MSR 发生的环流背景和时间演变特征。主要结论如下：

（1）上海莘庄观测的MSR 表现出明显的季节循环特征，夏、冬分别达峰、谷值。以0°角为例，夏季平均为1200 W/m2，冬季均值为800 W/m2，春季略低，与夏季差不足100 W/m2，秋季约为1000 W/m2。MSR 的年际变率较大，变化幅度可达200 W/m2，介于秋季与夏季平均值之间。上述变化与中国东部地区的季风气候特征密切相关，在一定程度上反映了华东地区太阳辐射变化特征。

（2）不同倾角观测的MSR 存在较大差异，观测的MSR 与太阳赤角的季节变化呈反向关系，即调整光伏板倾角的季节变化有利于获取更多的太阳辐射。

（3）ERA5 的太阳短波辐射基本可以反映MSR 的季节变化规律，但数值上低估了近200 W/m2。此外，ERA5 的太阳辐射最大值存在空间和时间漂移，与观测MSR 相差近130—230 W/m2，平均时间相差8—10 d。因此，ERA5 大气再分析辐射在反映MSR 变化方面存在很大的不确定性。

（4）虽然MSR 在春、夏、秋、冬4 个季节的环流结构存在差异，但总体来看，偏北风异常加强、3—5 成的云量偏少、3—5℃的对流层温度偏高的环流背景有利于MSR 的出现，为判断和预测MSR极大值的出现提供了有利的气象依据。虽然上述结论来自上海莘庄单站的分析结果，但在中国长江流域其他地区同样适用。

本研究以上海莘庄的光伏试验站的观测为标准，除0°角的观测时间序列（2011—2021 年）较长之外，其他倾角的均较短，不同倾角之间的差异会伴随观测时长而发生变化，因此需要更长时间的资料比对。观测的MSR 时间分辨率为5 min，而ERA5 的MSR 为小时平均，进而得到的两类数据逐月日最大太阳辐射值，这很可能是导致ERA5 辐射最大值与观测相差较大的原因。文中仅考虑了云等气象因素对太阳辐射的影响，后续将进一步开展气溶胶粒子浓度（张悦等，2016；朱思虹等，2018）对辐射及环流的影响（Wang，et al，2021）。由于ERA5 的辐射低估了MSR 值，并且无法反映MSR的异常变化，这可能是所有再分析资料的普遍问题，需要进一步探讨。此外，由于MSR 的环流背景分析个例较少，如何建立MSR 与环流的瞬变定量关系也需要进一步细化。深入理解太阳最大入射辐射的变化特征以及其与环流背景的关系，不仅加深对该地区太阳能变化的理解，同时也为光伏发电和预测提供了重要的科学参考。需要注意的是，本研究仅针对上海莘庄地区进行了分析，因此未来的研究可以扩展到更广泛的地区，以进一步验证文中的结论。

致 谢：感谢赵春江教授提供2007—2021 年上海莘庄地区月最大太阳短波辐射数据。