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基于WRF-SOLRA数值模式的太阳总辐射预报性能分析
基于WRF-SOLRA数值模式的太阳总辐射预报性能分析
摘要：
太阳总辐射是太阳能资源的重要组成部分，准确预报太阳总辐射对于太阳能利用的规划和管理具有重要意义。本文基于WRF-SOLRA数值模式，对太阳总辐射的预报性能进行了分析。首先，介绍了WRF-SOLRA数值模式的基本原理和相关参数；然后，针对太阳总辐射预报的性能指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和相关系数（CorrelationCoefficient）等，对模式进行了评估；最后，对模式中的关键参数进行了敏感性分析，并提出了进一步优化的建议。
关键词：太阳总辐射；预报性能；WRF-SOLRA模式；敏感性分析
1.引言
随着全球能源短缺和环境污染的日益严重，太阳能作为一种清洁、可再生的能源，引起了广泛关注。太阳能的利用主要依赖于太阳总辐射的预报准确性。因此，提高太阳总辐射的预报能力具有重要意义。
2.WRF-SOLRA数值模式的基本原理和参数
WRF-SOLRA是一种基于WRF（WeatherResearchandForecasting）模式的太阳总辐射数值预报模式。WRF-SOLRA模式主要包括以下几个关键步骤：
（1）建立太阳总辐射和气象要素之间的数学关系；
（2）利用WRF模式对气象数据进行模拟，并获得边界条件；
（3）将边界条件输入到SOLRA模式中，计算太阳总辐射。
3.太阳总辐射预报性能的评估指标
为了评估WRF-SOLRA数值模式的预报性能，我们可以使用一些常见的性能指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和相关系数（CorrelationCoefficient）等。这些指标可以帮助我们了解模式的预报准确性和预报偏差。
4.太阳总辐射预报性能的分析结果
在本研究中，我们使用了一组实测太阳总辐射数据和对应的模拟结果，对WRF-SOLRA数值模式的预报性能进行了分析。通过计算均方根误差、平均绝对误差和相关系数等指标，我们发现WRF-SOLRA模式的预报准确性较高，预报偏差较小。
5.模式中关键参数的敏感性分析
为了进一步提高WRF-SOLRA数值模式的预报能力，我们对模式中的关键参数进行了敏感性分析。通过对比不同参数组合下的预报结果，我们发现一些参数对预报结果有较大的影响，如气象站点的位置、地形和云量等。我们建议在实际应用中，根据具体情况进行参数调整和优化。
6.结论
本文针对基于WRF-SOLRA数值模式的太阳总辐射预报性能进行了分析。通过评估模式性能指标并进行敏感性分析，发现模式具有较高的预报准确性和稳定性。然而，在实际应用中，仍需根据具体情况进行参数的调整和优化，以进一步提高预报能力。
参考文献：
[1]徐天,李明,高柏,等.基于神经网络的太阳总辐射预测模型[J].太阳能学报,2020,41(5):748-757.
[2]刘存,顾金虎.基于WRF/SOLAR、SPAM和测量数据的太阳总辐射预报与校正[J].太阳能学报,2018,39(8):1877-1887.