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摘要：一些基于日照時數的數值計算方法常用于估測海平面月平均的日輻射總量。這些方法包括最初的線性模型、改進的Angstr?m回歸函數模型，二次函數模型，冪函數模型以及新的Angstr?m對數模型。本文基于華東地區上海、南京、杭州三站1961-2000年日輻射總量、日照時數觀測數據，利用上述模型對華東地區月均日輻射總量進行模型擬合，使用平均相對誤差（MRE）、均方根誤差（RMSE）和平均偏差（MBE）等統計參數對這些模型進行比較。所有的模型對于基于日照時數計算的月平均日均輻射總量的預測都很準確，但非線性模型的預測結果較線性模型相對較好。總體而言，二次模型最有優勢。在二次模型的基礎上，本文對上海、南京、杭州等華東地區的月均日輻射總量的實測值和預測值進行了比較，得到不同城市的如下計算模型，結果顯示月均日輻射總量的實測值和預測值具有很好的一致性和顯著相關。G/G0=0.15215+0.59138(S/S0)-0.07019(S/S0)2 （上海）G/G0=0.13027+0.57425(S/S0)+0.00588(S/S0)2 （南）G/G0=0.11683+0.59479(S/S0)-0.03380(S/S0)2 （杭州），論文關鍵詞：總輻射,日照時數,華東地區，，太陽輻射是最根本的可再生能源，用以維持生物圈并驅動它的自我運轉。太陽輻射數據測定和計算對能源規劃師、工程師和農業科學家的工作來說是必不可少的。不同的國家的研究者均對全球輻射進行了分析和估算 [1][2][3]。 華東地區作為一個高度發達的經濟區，在過去的幾十年中能源短缺問題已惡化。華東地區最近20年來的經濟發展取得重大進展，但由于其能源需求的80%以上來自于燃煤，導致嚴重的大氣污染。隨著經濟的發展，太陽能將成

VICKER葉片泵 3525V-30A14-86CC-22R 美國威格士,為石油和天然氣等燃料的替代能源。不過，太陽輻射幾乎沒有在這一地區進行過研究。本研究的目的是以氣象學的一些參數為基礎建立一個可行的方法，估測華東地區上海，南京和杭州到達地表的太陽輻射強度。，，著名的Angstr?m日照相關性實驗是在估測全球日照輻射的首次嘗試，該實驗在晴朗的天空條件和日照時間進行[4]。經過改進的Angstr?m相關性模型已經成為廣泛用于估計全球輻射的相關性模型。其他幾個使用其他參數計算太陽輻射經驗模型也已被陸續報道[5][6][7][8][9][10][11][12]。這些參數包括天文輻射，日照時數，相對濕度，溫度，土壤溫度，陰雨天數，海拔，緯度，總降水量，反射率，云量和蒸發量燈。這些模式中，大部分文獻里估算全球輻射都是基于日照時數的。本研究中，運用5種模型估算月均日輻射總量并尋找最優模式。，，2 數據及所應用模型，，2.1 數據，，在本文中，五個經驗模型的回歸系數來自華東地區的氣象觀測站40年間的觀測數據（1961-2000年），代表了亞熱帶季風氣候區的氣象特征。回歸系數基于最小二乘法。三個站點的位置、相關參數及數據如表1所示。，，表1 華東地區三個站點位置，，Table 1 Geographical location of three sites inEast Chinaused in this study，，站點名稱，，緯度(N)，，經度(E)，，高度 (m)，，太陽總輻射，，日照時數，，上海，，31o24′，，120o21′，，6.0，，1961-2000，，1961-2000，，南京，，32o00′，，118o48′，，7.1，，1961-2000，，1961-2000，，杭州，，30o14′，，120o10′，，41.7，，1961-2000，，1961-2000，，2.2 研究模型，，表2中列出了所用的五個經驗公式：，，表2 5個回歸模型描述，，Table 2 The regression models used in this study，，模型，，回歸方程，，文獻來源，，模型1: 線性模型，，G/G0=a+bS/S0，，Angstr?m, 1928; Black, 1954，，模型2: 二次函數模型，，G/G0=a+bS/S0+c(S/S0)2，，Akinoglu, 1990，，模型3: 線性對數模型，，G/G0=a+bS/S0+clog(S/S0)，，Newland, 1989，，模型4: 對數模型，，G/G0=a+blog(S/S0)，，Ampratwum, 1999，，模型5: 冪函數模型，，G/G0=exp(a)(S/S0)b，，Coppolino, 1994，，其中G是月均日輻射總量，G0為月均日天文輻射總量，S為測定的月均日照時數，S0為理論月均日照時數。月均日天文輻射總量可依式（1）計算：，，總輻射 （1），，式中ISC是太陽常數（1367 W/m2時）， φ是緯度的位置，δ為赤緯，ρ日地平均距離， 2ω0為可照時間，可以由式（2）計算得到：，，日照時數 （2），，理論的月均日照時數由式（3）計算得到：，，日照時數 （3），，2.3 統計參數，，引入平均百分比誤差（Mean relative error，MRE）、均方根誤差(Root mean square error，RMSE)和平均偏差（Mean bias error，MBE）作為統計量來檢驗模擬值和實測值是否一致的評判標準。MRE、RMSE和MBE的計算式如下[1][13]：，，日照時數 （4），，華東地區 （5），，華東地區月均日輻射總量實測值和估測值的比較 （6），，其中Gi, m是第i個測得的日輻射總量數據，Gi, c是第i個估算出來的日輻射總量數據，n為觀測數據的總數目。，，RMSE通過逐項比較測定值和估測值之間的誤差，表現了兩者之間短期的相關性。然而，一些大的誤差會在均方根誤差中顯著放大。MBE可以用來比較長期的誤差。估計值超過測定值時用正值表示，估計值低于測定值時用負值表示。這個檢驗方法的缺點之一是，高估和者低估數據是相對獨立觀察的。對于一個好的估測模型來說，其MRE，MBE和 RMSE的值都應當較小。，，3 結果與分析，，表3給出上海、南京、杭州三地不同模型擬合得到的系數a，b，c和模型決定系數R2，表4給出統計參數MRE，RMSE和MBE的值。，，所有的模型實測值與模擬值都比較好相吻合，所得到的決定系數均較大。最低的決定系數大于0.7。上海地區的估測數據與實測數據的吻合度較高，所有模型的決定系數均達到大約0.8。南京和杭州地區的決定系數與上海相比較低。同一地區的不同站點間的決定系數也有差別。同一模型測得數據的決定系數與國外一些研究的結果也有差別[1][2][14][15]。， ，，對于每一個站點來說，所有模型得到的決定系數都很相近。模型之間決定系數相差最大的站點在南京，差值為0.03405。MRE、MBE、RMSE的值均較小，這與決定系數較高是相一致的。所有模型對上海和南京的總輻射量估計均略偏高。相反的，杭州地區的估計較高。應該指出的是，過高或者過低估計的程度均較小。杭州地區的MRE值大于上海和南京。三個地區應用的所有模型中，有的模型的MRE值較低，有的模型MBE值較低，有的是RMSE值較低。沒有一個模型的MRE、MBE、RMSE值均較低。從決定系數、MRE、MBE、RMSE值綜合來看的話，二次模型是相對最優的。，VICKER葉片泵 3525V-30A14-86CC-22R 美國威格士,