劉 麗 趙春江 祝從文 張書(shū)萍

1.中國(guó)氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京，100081

2.上海電力大學(xué)太陽(yáng)能研究所，上海，200090

3.金開(kāi)新能科技有限公司，北京，100044

1 引 言

進(jìn)入21 世紀(jì)，以太陽(yáng)能、風(fēng)能為主的新能源憑借其儲(chǔ)量的無(wú)限性、存在的普遍性、利用的清潔性及經(jīng)濟(jì)性等優(yōu)點(diǎn)，被國(guó)際視為未來(lái)極具競(jìng)爭(zhēng)性的能源代表，是未來(lái)重要的持續(xù)能源和戰(zhàn)略能源（韓世濤等，2010）。其中光伏發(fā)電無(wú)疑是適宜的替代能源 之 一（ Moharil， et al， 2010； Armstrong， et al，2021；Shin，et al，2021）。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2021 年全球上網(wǎng)太陽(yáng)能裝機(jī)量增長(zhǎng)了21%（Christiansen，2022），全球太陽(yáng)能發(fā)電總裝機(jī)量達(dá)到940 GW。此外，伴隨光伏發(fā)電，太陽(yáng)能建筑（張艷晴等，2019； Hong，et al，2019）也正處于蓬勃發(fā)展階段。

自2012 年開(kāi)始實(shí)施的可再生能源投資組合標(biāo)準(zhǔn)（RPS）極大促進(jìn)了世界可再生能源市場(chǎng)和中、大型太陽(yáng)能發(fā)電廠的發(fā)展（Kim，et al，2017）。由于電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商負(fù)責(zé)進(jìn)行供需規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)供需平衡，需要預(yù)先制定發(fā)電計(jì)劃，對(duì)太陽(yáng)能發(fā)電進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)可以有效避免電力供應(yīng)波動(dòng)或中斷（張俊兵等，2021；Visser，et al，2023）。光伏發(fā)電受到天氣狀況的影響，太陽(yáng)能板接收到的太陽(yáng)輻照度變化是影響光伏發(fā)電效率的最重要?dú)庀笠蜃?，它不僅取決于光伏板傾角（章慶，2017）和地理位置（Cutforth，et al，2007），同時(shí)也受到太陽(yáng)輻射和氣象條件變化的直接影響（曹登峰等，2015；劉淳等，2021）。

鑒于世界輻射站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間序列相對(duì)較短、站點(diǎn)分布不均等問(wèn)題，各國(guó)學(xué)者大多利用輻射傳輸模型、傳統(tǒng)概念、數(shù)值模擬等手段來(lái)提高輻射數(shù)據(jù)的時(shí)空分辨率，并在一定時(shí)空范圍及領(lǐng)域取得一定的效果（胡小韋，2016；Tang，et al，2019；陳渭民等，2000；Feng，et al，2021；Ma，et al，2022；Oyewola，et al，2022）。大氣再分析資料為探討太陽(yáng)輻射的時(shí)空高分辨率變化提供了重要參考，其中，歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）發(fā)布的逐時(shí)再分析數(shù)據(jù)集（ERA5）在輻射研究中得到了廣泛的應(yīng)用（王丹等，2012；張星星等，2018；王娟敏等，2020；張俊兵等，2021；王傳輝等，2022）。

上海莘莊位于中國(guó)華東地區(qū)，太陽(yáng)輻射表現(xiàn)出顯著的季節(jié)變化特征，輻射等氣象要素受到東亞季風(fēng)和天氣波動(dòng)的嚴(yán)重影響。中國(guó)學(xué)者大多致力于西部地區(qū)太陽(yáng)輻射研究（劉佳等，2008；吳其重等，2010；王曉梅等，2013；梁紅等，2021），相對(duì)而言對(duì)華南及華東地區(qū)太陽(yáng)能輻射資源評(píng)估研究較少。華東地區(qū)地處東亞季風(fēng)區(qū)且太陽(yáng)能輻射資源充足，若能充分了解上海所處季風(fēng)區(qū)太陽(yáng)輻射季節(jié)以及年際變化規(guī)律，將有利于政府及相關(guān)部門(mén)制定利民措施。了解太陽(yáng)輻射與降水、氣溫的關(guān)系也有利于氣象部門(mén)提早根據(jù)氣候預(yù)測(cè)來(lái)預(yù)測(cè)相應(yīng)太陽(yáng)輻射的變化。太陽(yáng)輻射是導(dǎo)致太陽(yáng)能功率變化的關(guān)鍵因素（Cutforth，et al，2007；Burnett，et al，2014），對(duì)其精確預(yù)測(cè)有助于實(shí)現(xiàn)光伏發(fā)電的預(yù)測(cè)（Zhu，et al，2013；Akarslan，et al，2016；Colak，et al，2020；Wang，et al，2020）。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)太陽(yáng)輻射最大值有利于提前獲得最大光伏發(fā)電時(shí)間窗口，為光伏發(fā)電提供更好服務(wù)。

為此，本研究利用2007—2021 年上海莘莊觀測(cè)的月最大太陽(yáng)輻射資料，分析太陽(yáng)輻射的傾角、季節(jié)、年際變化特征及其與基本氣象因子（溫度、降水）的關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，分析逐月觀測(cè)得到的某一天最大太陽(yáng)輻射（MSR）與仰角和季節(jié)變化的關(guān)系，評(píng)估ERA5 再分析資料中逐日地表向下短波輻射（SSRD）與觀測(cè)太陽(yáng)輻射的差別，揭示天氣尺度環(huán)流背景對(duì)MSR 的影響。

2 資料和方法

太陽(yáng)輻射觀測(cè)資料來(lái)自上海莘莊太陽(yáng)能光伏發(fā)電試驗(yàn)站提供的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包括2007—2021 年0°—25°仰角太陽(yáng)能輻射儀（圖1）觀測(cè)的逐月最大日太陽(yáng)輻射強(qiáng)度（單位：W/m2），時(shí)間分辨率為5 min。其中，0°、5°、10°、15°、20°、25°傾角觀測(cè)時(shí)段分別為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。

逐日溫度、降水和月最大太陽(yáng)輻射來(lái)自中國(guó)氣象局國(guó)家氣象信息中心的上海寶山氣象站（31.4°N，121.5°E）觀測(cè)。逐日環(huán)流場(chǎng)取自歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的大氣再分析資料（ERA5），包括標(biāo)準(zhǔn)等壓面的風(fēng)場(chǎng)、溫度場(chǎng)、高度場(chǎng)以及地面總云量，空間分辨率為0.1°×0.1°（Mu?oz Sabater，2019）。文中將ERA5 逐時(shí)地表向下太陽(yáng)短波輻射（SSRD）通過(guò)逐日比較，獲得逐月最大太陽(yáng)輻射值和時(shí)間，用格點(diǎn)（31.1°N，121°E）代表上海莘莊局地太陽(yáng)輻射。由于ERA5 的地表的向下太陽(yáng)短波輻射單位為J/m2，為便于比較，通過(guò)下式對(duì)原值進(jìn)行單位換算。

考慮到不同傾角觀測(cè)數(shù)據(jù)年份不同，文中只在共同觀測(cè)年份內(nèi)比較傾角對(duì)觀測(cè)得到MSR 的影響。MSR 與氣象要素和環(huán)流變化關(guān)系中僅討論0°傾角的變化。針對(duì)不同傾角所有年份觀測(cè)的MSR，通過(guò)算術(shù)平均計(jì)算其氣候值。太陽(yáng)赤角隨時(shí)間的變化參考于賀軍（2006）的計(jì)算方法，公式為

式中， π =3.14； δ=2π×（N-1）/365，單位為弧度；N為日數(shù)，自每年1 月1 日開(kāi)始計(jì)算（1 月1 日N=1，1 月2 日N=2，依此類推）。太陽(yáng)赤緯是地球赤道平面與太陽(yáng)和地球中心的連線之間的夾角。赤緯角以年為周期，在±23°26′范圍內(nèi)變化，表征太陽(yáng)輻射的季節(jié)循環(huán)特征。文中四季定義為：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 上海莘莊MSR 季節(jié)變化特征及其與氣象觀測(cè)和再分析數(shù)據(jù)比較

3.1 不同傾角MSR 季節(jié)變化特征

受太陽(yáng)赤角季節(jié)循環(huán)的影響，上海莘莊不同傾角觀測(cè)的最大太陽(yáng)短波輻射表現(xiàn)出明顯的季節(jié)變化特征。MSR 多年平均的峰值出現(xiàn)在初夏（5 月），冬季（12 月）偏?。▓D2）。平均而言，觀測(cè)的MSR 在夏季達(dá)到一年中的最大值，強(qiáng)度為（1200±100） W/m2（表1）。冬季接收到的MSR 最小，大約為800 W/m2。夏、冬兩季MSR 差約400 W/m2，夏、冬變化幅度達(dá)50%。此外，逐月MSR 在年際尺度上波動(dòng)較大，5 月 MSR 波動(dòng)最為劇烈，達(dá)到110 W/m2，春、秋、冬季上海地區(qū)氣候穩(wěn)定，MSR 波動(dòng)也相對(duì)較小，約為50—70 W/m2。上海莘莊6—7 月是典型的梅雨期，此時(shí)，太陽(yáng)赤角達(dá)到最大，直接短波輻射明顯增強(qiáng)，MSR 達(dá)到一年中的最大。與此同時(shí)，由于梅雨期間雨水豐沛，云量增多，MSR 的年際差異較小，故在6—7 月MSR 的波動(dòng)相對(duì)較小。

表1 不同傾角觀測(cè)的季節(jié)和年平均MSR （單位：W/m2）Table 1 Seasonal and annual mean values of MSR for observations with different inclination （unit：W/m2）

圖2 莘莊不同傾角觀測(cè)到的月MSR 季節(jié)變化特征 （紅色折線為0°傾角方差變化）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）

圖3 及表2 是不同傾角與0°角MSR 差值隨季節(jié)的變化。結(jié)果顯示，除夏季的25°傾角外，其余傾角在全年均較0°角MSR 有約為100—200 W/m2盈余。MSR 年均盈余呈隨傾角增大而增加趨勢(shì)，當(dāng)傾角達(dá)到20°時(shí)，獲得的MSR 最大，年盈余累積達(dá)1294.2 W/m2。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，傾角之間的MSR 差與太陽(yáng)赤角季節(jié)循環(huán)呈反位相變化，當(dāng)太陽(yáng)赤角在夏至（6 月23 日前后）達(dá)到一年中的峰值時(shí)，各傾角輻射盈余最小。其中，25°傾角觀測(cè)的MSR 出現(xiàn)約為50 W/m2輻射虧損。當(dāng)冬季太陽(yáng)直射南半球，各傾角較0°角均有超過(guò)100 W/m2輻射盈余。因此，伴隨季節(jié)變化，通過(guò)調(diào)整太陽(yáng)能板傾角，冬季增大傾角，夏季降低傾角，有利于獲得更強(qiáng)的MSR。

表2 不同傾角與0°角輻射差及全年累計(jì)輻射差 （單位：W/m2）Table 2 Differences between observations at various inclination angles and 0° in same observation years and accumulated annual differences （unit：W/m2）

圖3 不同傾角與0°角MSR 差異的多年平均距平值 （a） 和不同傾角同時(shí)觀測(cè)年份距平值 （b） （紅線代表太陽(yáng)赤角季節(jié)變化）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 與再分析資料ERA5 對(duì)比分析

圖4 給出的是2011—2021 年歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）大氣再分析數(shù)據(jù)集（ERA5）的地表向下太陽(yáng)短波輻射（SSRD）與上海莘莊0°角觀測(cè)的MSR 的散點(diǎn)圖。如圖所示， ERA5 可以較好地再現(xiàn)上海莘莊的MSR 季節(jié)變化，兩種資料時(shí)間序列的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.88（圖4a，r為相關(guān)系數(shù)，R2為決定系數(shù)）。但是，ERA5 明顯低估，兩者平均相差約341 W/m2；當(dāng)分別剔除各自的年循環(huán)氣候值發(fā)現(xiàn)，二者距平時(shí)間序列變化不存在顯著相關(guān)（圖4b）。因此，從年際變化角度，ERA5 無(wú)法正確反映莘莊MSR 的異常趨勢(shì)變化。

圖4 2011—2021 年ERA5 與莘莊觀測(cè)MSR 原始值 （a） 和距平值 （b） 比較 （紅線為線性擬合線）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）

為探討ERA5 反映MSR 異常變化誤差的成因，分析ERA5 最大值距平與上海莘莊觀測(cè)MSR距平相關(guān)系數(shù)空間分布以及ERA5 最大值出現(xiàn)的時(shí)間（d）與觀測(cè)的距平（圖5）。如圖所示，莘莊觀測(cè)與ERA5 距平的最大正相關(guān)區(qū)域位于莘莊的西北部，在其南部表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，但均未通過(guò)顯著信度檢驗(yàn)，即 ERA5 獲得的MSR 與觀測(cè)在空間上存在錯(cuò)位。

圖5 ERA5 與莘莊觀測(cè)MSR 距平相關(guān)系數(shù)的空間分布Fig.5 Spatial distribution of correlation coefficient between MSR extracted from ERA5 and observations at Xinzhuang

為進(jìn)一步探討ERA5 與觀測(cè)MSR 在數(shù)值上的差異，分析兩者原始數(shù)據(jù)的時(shí)間序列變化（圖6）。圖6a 顯示，逐月的ERA5 較觀測(cè)MSR 小約200 W/m2，且ERA5 同樣與觀測(cè)MSR 一致呈單峰變化。2011—2021 年，兩者之差不同月份均為0—400 W/m2，平均為230 W/m2（圖6b）。圖7 給出了兩類輻射數(shù)據(jù)時(shí)、空上的偏差，結(jié)果顯示上海地區(qū)ERA5 與觀測(cè)MSR 存在130—150 W/m2偏差，最大值位于長(zhǎng)江以南地區(qū)。時(shí)間上，觀測(cè)MSR 與ERA5 確定的時(shí)間相差較大，誤差范圍為8—10 d?？傮w而言，ERA5在反映莘莊的MSR 變化方面，無(wú)論是在空間上或是在時(shí)間上均存在較大偏差。

圖6 2011—2021 年ERA5 與莘莊觀測(cè)的MSR 逐月年際變率 （a） 和逐月年際差異 （b） （紅線為平均差異）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）

圖7 ERA5 與莘莊觀測(cè)MSR 數(shù)值 （a） 和時(shí)間 （b） 誤差空間分布Fig.7 Spatial distributions of MSR value errors （a） and phase errors （b） between ERA5 and observations at Xinzhuang

3.3 與局地氣象觀測(cè)的輻射資料對(duì)比

圖8 給出的是距離莘莊最近的上海寶山站2016—2021 年月最大太陽(yáng)輻射數(shù)據(jù)與莘莊光伏站觀測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)比。二者呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.90（圖8a）。ERA5 與上海寶山站數(shù)據(jù)也存在顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.89（圖8b）。但莘莊光伏（MSR）數(shù)據(jù)、寶山站輻射（氣象站）數(shù)據(jù)及ERA5 三類數(shù)據(jù)兩兩間距平變化波動(dòng)較分散，相關(guān)較弱即此三類數(shù)據(jù)波動(dòng)不同步。圖6a 再分析數(shù)據(jù)ERA5 月最大輻射峰值出現(xiàn)在5 月，而莘莊MSR 峰值出現(xiàn)在7 月，也是造成兩類數(shù)據(jù)波動(dòng)不同步的原因之一。

圖8 2016—2021 年上海莘莊與寶山氣象站 （a、c） 和ERA5 （b、d） 的MSR 和距平散點(diǎn)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 與局地氣象要素和大尺度環(huán)流背景的關(guān)系

4.1 與局地溫度和降水關(guān)系

分析MSR 出現(xiàn)當(dāng)日的太陽(yáng)輻射與寶山站觀測(cè)到的日平均溫度和降水的關(guān)系。結(jié)果顯示，氣溫與MSR 呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.78，MSR 與當(dāng)日降水量也呈正相關(guān)（相關(guān)系數(shù)為0.43，圖略）。夏季，太陽(yáng)直射北半球，日照時(shí)數(shù)相較全年來(lái)說(shuō)最大，因而MSR 一年中峰值于夏季出現(xiàn)。同樣，夏季雨水較其他季節(jié)偏多，但一般來(lái)說(shuō)MSR 極大值出現(xiàn)當(dāng)天雨水并非月極大值（MSR 當(dāng)天降水不足5 mm），二者相關(guān)不像溫度相關(guān)那樣強(qiáng)，但也通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，相關(guān)系數(shù)此時(shí)主要體現(xiàn)在夏季降水較冬季多，而輻射與降水間的物理關(guān)系不像溫度穩(wěn)定。冬季太陽(yáng)直射南半球，北半球日照時(shí)數(shù)為全年最少，此時(shí)接收的太陽(yáng)輻射也相應(yīng)較弱， MSR 冬季均值在700—800 W/m2，此外冬季氣溫及降水均較低，符合上海氣溫及降水季節(jié)變化規(guī)律（穆海振，2019；魏培培等，2019；吳晶璐等，2021）。

4.2 環(huán)流背景和時(shí)間演變特征

天氣和大尺度環(huán)流變化通過(guò)改變?cè)屏康葰庀笠兀M(jìn)而對(duì)輻射產(chǎn)生調(diào)制作用。統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，輻射儀觀測(cè)到的MSR 出現(xiàn)日期與ERA5 輻射數(shù)據(jù)出現(xiàn)日期存在較大的不同。為保證環(huán)流分析的準(zhǔn)確，取兩種數(shù)據(jù)時(shí)間相差小于3 d 的事件進(jìn)行環(huán)流背景分析，采用2011—2021 年0°傾角觀測(cè)得到MSR 數(shù)據(jù)，觀測(cè)數(shù)據(jù)與再分析數(shù)據(jù)MSR 事件出現(xiàn)時(shí)間相差在3 d 內(nèi)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，括號(hào)內(nèi)為實(shí)際觀測(cè)到最大太陽(yáng)輻射的日期）。

表3 ERA5 與莘莊觀測(cè)得到MSR 出現(xiàn)時(shí)間Table 3 Comparison of MSR occurrence dates between ERA5 and observations at Xinzhuang

圖9 給出的是相差小于3 d 的4 個(gè)季節(jié)所有事件合成的大氣環(huán)流氣候態(tài)。其中，夏季總云量約為4—5 成，而春、秋、冬3 季總云量不足3 成。上海地處東亞季風(fēng)區(qū)，夏季盛行南風(fēng)，其中來(lái)自孟加拉灣的西南氣流及來(lái)自西太平洋的東南氣流攜帶大量水汽，使得此時(shí)總云量達(dá)全年均值的峰值，極大值區(qū)位于中國(guó)西南部及西太平洋的洋面上；冬季中緯度盛行西風(fēng)，孟加拉灣地區(qū)西南氣流減弱，副熱帶高壓強(qiáng)度也減弱并移至太平洋洋面，此時(shí)上海地區(qū)總云量為1—2 成；而春、秋兩季處于季風(fēng)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換過(guò)渡期，中、高緯度盛行西風(fēng)，低緯度地區(qū)受副熱帶高壓外圍系統(tǒng)影響，上海位于兩大系統(tǒng)中間，此時(shí)云量偏少。

圖9 ERA5 的MSR 與莘莊觀測(cè)時(shí)間相差小于3 d 的環(huán)流合成場(chǎng) （色階代表總云量 （×10）；等值線代表850 hPa 溫度，單位：℃；矢量箭頭為850 hPa 風(fēng)場(chǎng)；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 內(nèi)的環(huán)流場(chǎng)分析易于出現(xiàn)MSR 事件的環(huán)流背景。圖10 反映了ERA5 與觀測(cè)得到MSR 時(shí)間相差3 d 內(nèi)850 hPa 溫度和風(fēng)場(chǎng)，以及總云量相對(duì)于各季氣候態(tài)的差異分布。分析可以發(fā)現(xiàn)，除冬季850 hPa 氣溫較平時(shí)偏低0—1℃，其他3 季的大氣溫度較氣候態(tài)均有所升高，其中夏季氣溫相對(duì)于氣候態(tài)而言異常偏高，幅度達(dá)到了3—5℃；春、秋兩季溫度升高1—2℃?？傇屏科俚闹行奈挥谥袊?guó)東南沿海附近，且其在各個(gè)季節(jié)較平時(shí)總云量偏少3—5 成。從風(fēng)場(chǎng)來(lái)看，夏季上海周邊地區(qū)850 hPa 無(wú)顯著風(fēng)場(chǎng)變化，與夏季風(fēng)一致，春、秋、冬3 季均存在顯著偏北風(fēng)異常。由于北風(fēng)往往帶來(lái)的是冷空氣入侵，有利于晴空少云天氣出現(xiàn)，MSR 的極值偏高。

圖10 同圖9，但為距平場(chǎng)Fig.10 Same as Fig.9 but for anomalies

選取時(shí)間相差小于3 d 的事件，進(jìn)一步分析MSR出現(xiàn)時(shí)的環(huán)流演變過(guò)程（圖11）。春季（圖11a1—e1），溫度場(chǎng)前期偏低，隨著時(shí)間推移，溫度有上升趨勢(shì)，考慮到溫度的滯后效應(yīng)，其異常于2 d 后達(dá)極值；前期云量無(wú)顯著變化，當(dāng)MSR 達(dá)到最大時(shí)，云量減小到極值，而后云量雖仍為負(fù)異常，但其強(qiáng)度不如MSR 出現(xiàn)時(shí)大；850 hPa 均為偏北風(fēng)異常，異常中心從上海西北部逐漸經(jīng)上海而后移至西太平洋洋面；夏季（圖11a2—e2），受副熱帶高壓（副高）系統(tǒng)控制的上海地區(qū)溫度場(chǎng)整個(gè)過(guò)程偏高1—3℃，總云量也存在負(fù)異常到正異常的轉(zhuǎn)變過(guò)程，850 hPa由前期偏南風(fēng)異常轉(zhuǎn)變?yōu)槭芨备咄鈬到y(tǒng)影響的偏西風(fēng)異常，攜帶一定水汽致使在出現(xiàn)MSR 后總云量偏多2 成左右；秋季（圖11a3—e3），總云量變化均為負(fù)異常，但異常變化不足3 成；溫度整體為正異常（0—4℃）；風(fēng)場(chǎng)大致呈現(xiàn)偏北風(fēng)異常，但總體變化不大；冬季（圖11a4—e4），總云量存在由前期負(fù)異常到正異常轉(zhuǎn)化的過(guò)程， MSR 當(dāng)天總云量負(fù)異常達(dá)極值狀態(tài)時(shí)，較平時(shí)約偏少4 成；溫度由前期負(fù)異常（約-2°C）逐漸演化至后期正異常（偏高4—6℃），但溫度并非在MSR 當(dāng)天達(dá)正異常極值，而是滯后2 d；整個(gè)過(guò)程850 hPa 風(fēng)場(chǎng)呈現(xiàn)偏北風(fēng)異常，異常極大值由內(nèi)陸向沿海而后轉(zhuǎn)移至洋面。

5 結(jié)論和討論

采用上海莘莊2007—2021 年太陽(yáng)能光伏發(fā)電試驗(yàn)站0°、5°、10°、15°、20°、25°角觀測(cè)的逐月最大輻射（MSR）數(shù)據(jù)、上海寶山氣象站及ERA5 再分析輻射數(shù)據(jù)集，分析了上海莘莊MSR 的季節(jié)變化特征，評(píng)估了臺(tái)站觀測(cè)、大氣再分析資料反映MSR季節(jié)循環(huán)和年際變化的能力和誤差。在此基礎(chǔ)上，揭示了MSR 發(fā)生的環(huán)流背景和時(shí)間演變特征。主要結(jié)論如下：

（1）上海莘莊觀測(cè)的MSR 表現(xiàn)出明顯的季節(jié)循環(huán)特征，夏、冬分別達(dá)峰、谷值。以0°角為例，夏季平均為1200 W/m2，冬季均值為800 W/m2，春季略低，與夏季差不足100 W/m2，秋季約為1000 W/m2。MSR 的年際變率較大，變化幅度可達(dá)200 W/m2，介于秋季與夏季平均值之間。上述變化與中國(guó)東部地區(qū)的季風(fēng)氣候特征密切相關(guān)，在一定程度上反映了華東地區(qū)太陽(yáng)輻射變化特征。

（2）不同傾角觀測(cè)的MSR 存在較大差異，觀測(cè)的MSR 與太陽(yáng)赤角的季節(jié)變化呈反向關(guān)系，即調(diào)整光伏板傾角的季節(jié)變化有利于獲取更多的太陽(yáng)輻射。

（3）ERA5 的太陽(yáng)短波輻射基本可以反映MSR 的季節(jié)變化規(guī)律，但數(shù)值上低估了近200 W/m2。此外，ERA5 的太陽(yáng)輻射最大值存在空間和時(shí)間漂移，與觀測(cè)MSR 相差近130—230 W/m2，平均時(shí)間相差8—10 d。因此，ERA5 大氣再分析輻射在反映MSR 變化方面存在很大的不確定性。

（4）雖然MSR 在春、夏、秋、冬4 個(gè)季節(jié)的環(huán)流結(jié)構(gòu)存在差異，但總體來(lái)看，偏北風(fēng)異常加強(qiáng)、3—5 成的云量偏少、3—5℃的對(duì)流層溫度偏高的環(huán)流背景有利于MSR 的出現(xiàn)，為判斷和預(yù)測(cè)MSR極大值的出現(xiàn)提供了有利的氣象依據(jù)。雖然上述結(jié)論來(lái)自上海莘莊單站的分析結(jié)果，但在中國(guó)長(zhǎng)江流域其他地區(qū)同樣適用。

本研究以上海莘莊的光伏試驗(yàn)站的觀測(cè)為標(biāo)準(zhǔn)，除0°角的觀測(cè)時(shí)間序列（2011—2021 年）較長(zhǎng)之外，其他傾角的均較短，不同傾角之間的差異會(huì)伴隨觀測(cè)時(shí)長(zhǎng)而發(fā)生變化，因此需要更長(zhǎng)時(shí)間的資料比對(duì)。觀測(cè)的MSR 時(shí)間分辨率為5 min，而ERA5 的MSR 為小時(shí)平均，進(jìn)而得到的兩類數(shù)據(jù)逐月日最大太陽(yáng)輻射值，這很可能是導(dǎo)致ERA5 輻射最大值與觀測(cè)相差較大的原因。文中僅考慮了云等氣象因素對(duì)太陽(yáng)輻射的影響，后續(xù)將進(jìn)一步開(kāi)展氣溶膠粒子濃度（張悅等，2016；朱思虹等，2018）對(duì)輻射及環(huán)流的影響（Wang，et al，2021）。由于ERA5 的輻射低估了MSR 值，并且無(wú)法反映MSR的異常變化，這可能是所有再分析資料的普遍問(wèn)題，需要進(jìn)一步探討。此外，由于MSR 的環(huán)流背景分析個(gè)例較少，如何建立MSR 與環(huán)流的瞬變定量關(guān)系也需要進(jìn)一步細(xì)化。深入理解太陽(yáng)最大入射輻射的變化特征以及其與環(huán)流背景的關(guān)系，不僅加深對(duì)該地區(qū)太陽(yáng)能變化的理解，同時(shí)也為光伏發(fā)電和預(yù)測(cè)提供了重要的科學(xué)參考。需要注意的是，本研究?jī)H針對(duì)上海莘莊地區(qū)進(jìn)行了分析，因此未來(lái)的研究可以擴(kuò)展到更廣泛的地區(qū)，以進(jìn)一步驗(yàn)證文中的結(jié)論。

致 謝：感謝趙春江教授提供2007—2021 年上海莘莊地區(qū)月最大太陽(yáng)短波輻射數(shù)據(jù)。