一种高精度的宽波段太阳紫外辐射量(0.280–0.400 μm)快速反演模型

A novel efficient broadband model to derive daily surface solar Ultraviolet radiation (0.280–0.400 μm)

2. 成果信息

Qin Wenmin, Wang Lunche, Wei Jing, Hu Bo, Liang Xun. A novel efficient broadband model to derive daily surface solar Ultraviolet radiation (0.280–0.400 μm). Science of the Total Environment 2020, 735: 139513.

DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.139513

软件链接：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.11409666

3. 成果团队成员

覃文敏，博士，副教授，中国地理学会会员。主要从事高分辨率地表太阳辐射参数化反演方案、气溶胶光学特性及其辐射效应反演、气候变化与潜在光伏发电量利用等方面研究。（联系邮箱：qinwenmin@cug.edu.cn）

王伦澈，博士，教授，中国地质大学（武汉）bat365官网登录入口副院长。研究方向：利用多源地球空间数据，开展定量遥感智能化反演，研究大气辐射-地表过程之间的交互作用，理解全球变化背景下自然和人文因素驱动的区域地表系统变化过程、格局及其驱动机制。（通讯作者，联系邮箱：wang@cug.edu.cn）

韦晶，北京师范大学和马里兰大学联合培养博士，曾获李小文遥感科学青年奖，以第一或通讯作者发表SCI期刊论文20余篇。主要从事卫星云、气溶胶和细颗粒物等定量遥感、大气科学和环境科学等方面研究。

胡波，中国科学院大气物理研究所，研究员，博导。主要从事云、气溶胶-辐射-生态系统之间的交互作用，定量评估气溶胶辐射效应。

梁迅，博士，讲师，研究方向是多尺度城市模拟和土地利用时空优化。

4. 成果介绍

太阳紫外辐射（UV, Ultraviolet radiation）指太阳发射的波长在0.100-0.400 之间的电磁辐射，按波长可分为UVA (0.315–0.400 )、UVB(0.280–0.315 )和UVC (0.100–0.280 )三部分。太阳紫外辐射与地-气系统间的诸多生态过程和生物化学过程息息相关，对臭氧有着较强的衰减效应，是区域臭氧浓度变化的主要因素之一。同时，太阳紫外辐射量增加会对人类身体健康产生影响，增加眼病、皮肤癌和传染病的发生率。精确观测太阳紫外辐射量是探究其对自然环境和人类健康影响的基础和前提。但是，受建设成本和维护成本制约, 国内外紫外辐射地基观测站点的空间分布较为稀疏，无法提供高质量的时空连续的面域观测数据。本研究利用地基气象观测数据和再分析数据，发展了一套宽波段太阳紫外辐射量估算模型，实现了大范围、长时序和高精度的太阳紫外辐射量反演。在此基础上，重建和分析了我国太阳紫外辐射量的时空变化规律。

图1. FASTUV模型框架图

晴空条件下，太阳紫外辐射会经历瑞利散射、气溶胶消光和臭氧吸收等辐射衰减过程，其强度在不同气候区和地形区存在较大的空间异质性。本研究基于Leckner光谱太阳辐射估算模型，重建了晴空条件下宽波段紫外辐射的瑞利散射率、臭氧吸收率和气溶胶消光率与大气相对质量、Angstrom浊度系数、臭氧柱浓度之间的数学关系，以实现宽波段太阳紫外辐射量快速反演，具体计算公式如下：

式中， 、 和 分别表征紫外波段的瑞利散射率、臭氧吸收率和气溶胶消光率； 、 、 和 分别为臭氧柱含量、Angstrom浊度系数、相对大气质量和大气压力矫正后的相对大气质量。

图2. 太阳紫外辐射量估算精度验证图 (ANN指本研究改进的紫外辐射云透过率估算方法，QPF指二次多项式；Train和test分别指训练阶段和测试阶段)

图3. 2014年中国太阳紫外辐射量空间分布图

图4. 2014年中国太阳紫外辐射量空间变化趋势

图5.太阳紫外辐射量月均值空间分布图

主要结论：

1） 本研究采用2005-2015年29个CERN观测站点的太阳紫外辐射量观测数据（104278个样本），验证了FASTUV模型的估算精度和普适性。结果显示：FASTUV模型的太阳紫外辐射量估算值与观测值高度相关，误差较小。

2） FASTUV模型的太阳紫外辐射量估算值与Leckner模型的估算值高度相关，RMSE、MAE和R值分别为0.0019Wm^-2, 0.0013Wm^-2和0.9999。同时，本研究随机抽取了1000个样本，对比了FASTUV模型和Leckner光谱模型的估算效率，得出FASTUV模型的估算速度要明显快于Leckner光谱模型。

3） 相比于二次多项式，神经网络模型能够更好地校正云对太阳紫外辐射量的衰减效应（图3）。在训练阶段，RMSE、MAE、RMSD、MAD和R值分别为11.200Wm^-2、8.699Wm^-2、14.62%、11.36% 和 0.965；测试阶段分别为RMSE、MAE、RMSD、MAD和R值分别为11.190 Wm^-2、8.692 Wm^-2、14.62%、11.35% 和 0.964。

4） 青藏高原和帕米尔高原一直是太阳紫外辐射量的高值区，东北地区和四川盆地是太阳紫外辐射量的低值区。我国太阳紫外辐射量自西向东呈递减趋势；自北向南呈先上升后下降趋势。