对太阳光谱辐射进行观测, 在气象、 光伏、 农业、 材料、 环境、 天文、 海洋、 植被等领域有着重要的应用意义。 太阳辐射, 更确切地说是太阳光谱辐照度(solar spectral irradiance, SSI)的变化, 不仅对高层大气有强烈影响, 而且在气候变化的演化过程中扮演着重要的角色, 是气候受自然影响的最重要参数。

然而, 目前对SSI的观测数据不仅在时空分布上极为稀疏, 而且观测数据还存在着显著的测量质量差异。 2003年, 美国航空航天局(NASA)开始进行太阳辐射与气候实验(SORCE)项目任务^[1], 旨在通过精细化的太阳光谱辐照度观测数据提高对太阳活动的理解, 研究太阳的辐射变化如何影响大气和气候等各种问题。 连续几年的观测数据显示, 太阳光谱辐照度在紫外波段具有强烈的变化, 在可见和近红外波段存在与太阳周期反相的变化。 在其技术报告中指出, 为了全面了解太阳对大气和气候的影响, 获取太阳辐照度数据在各个波长上的细节信息至关重要, 太阳光谱辐照度观测在世界范围内引起了重视。 世界气象组织(WMO)也开展了一系列与太阳光谱辐射观测相关的项目, 尤其是瑞士达沃斯气象物理观象台/世界辐射中心的辐射工作组在2008年开始了300~1 100 nm谱段的精密太阳光谱辐射计技术开发项目, 2014年项目完成并开始进行连续的太阳光谱辐照度观测, 进而观测气溶胶和水汽等大气参数^{[2, 3]}。 对于紫外波段, 2010年发布了基于阵列光谱辐射计的技术指南报告^[4], 2014年发布了采用光谱仪器测量太阳紫外光谱辐照度的标准操作流程技术报告^[5]。 尤其是在2012年12月, 欧洲的“ 第一届太阳能辐照度数据综合开发项目” (SOLID)启动, 对欧洲全部的辐射数据, 辅以档案数据进行整理分析。 2014年中国国家公益性行业(气象)科研专项支持了分光谱辐射表研制及业务应用试验项目^{[6, 7]}, 旨在研制用于地基太阳光谱辐照度长期无人值守观测的光谱辐射计, 并将其用于气象等领域进行应用观测, 进而能够将太阳光谱辐照度作为基础业务运行数据, 提供精细化的太阳辐射分布及变化信息用于气象与气候模型、 光伏资源评估、 生态环境等研究领域, 同时也为辐射波长分布中所蕴含的气候、 农业、 生态等领域关心的各种通量监测和演化关系研究提供了有力的数据信息及观测工具。

对于太阳辐射照度的地基观测, 需要以太阳辐射及观测条件的应用特点为基础, 设计专用于太阳辐射观测的光谱辐射计。 根据ISO9845标准, 太阳光谱辐照度气象应用的有效观测光谱范围为280~4 000 nm。 其中, 300~1 100 nm一段能量约占太阳辐射总能量的75%, 谱段横跨800 nm, 覆盖了近紫外、 可见和近红外波段, 是太阳辐射能量最为集中和信息最为丰富的一段范围^[8]。 太阳光谱辐照度变化从早晨至傍晚是连续变化的, 数据最高强度大约1.5~2 W· (m²· nm)^-1, 最低观测光谱辐照度至少要达到0.001 W· (m²· nm)^-1或更低, 动态范围要大于3个数量级。

图1(a)给出了ISO9845标准太阳光谱辐照度在300~1 100 nm范围的曲线, 在整个谱段范围内光谱辐射照度的分布接近5 770 K的黑体辐射分布轮廓, 在500 nm附近是谱线能量的峰位并且向前后两侧逐渐衰减。 太阳光谱辐射计的结构图如图1(b)所示。

图1

Fig.1

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	图1 (a)ISO9845标准太阳光谱曲线; (b) DNI型精密光谱辐射计3D结构效果图Fig.1 (a) ISO9845 standard solar spectral curve; (b) 3D structure diagram of DNI precision spectroradiometer

从图1(b)可以看出, 首先由仪器的接收单元收集太阳辐射能量, 然后经由光纤将收集的太阳光通过狭缝进入光谱仪的光栅分光模块, 经光栅色散后在CCD探测器平面上依次形成按波长排布的单色狭缝像, CCD阵列探测器对分光后的光谱辐射信号进行逐像素的采样, 转换成N个像素通道的电压信号, 最后经过电路系统处理后转换为数字信号传送至计算机终端。 在整个仪器系统中, 接收单元是辐射量纲约束系统, 光栅分光部分是传感器核心单元, 电路系统是功能系统, 软件用于实现数据的采集接收、 计算、 显示、 存储以及便于后续分析的各种人机交互功能。 图2给出了太阳光谱辐射计的系统框图。

根据实际应用条件, 分光系统采用了平场凹面光栅结构。 基于平场凹面光栅的分光系统具有较低杂散光、 高收光效率和高可靠性的特点, 尤其对于300~1 100 nm这种宽谱段的应用需求, 平场凹面光栅系统比其他形式的分光谱结构更适用于太阳光谱辐射计。 分光谱系统在设计上采用了腔式结构, 即在铝块上去掉中心, 形成具有狭缝、 探测器和光栅三个元件装配端面的结构体, 腔式结构体的一体性和结构对称性更好, 并且有更好的热稳定性。 图3(a)给出了光栅分光结构模型效果图, 图3(b)给出了该模块的光谱分辨率。

图2

Fig.2

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	图2 太阳光谱辐射计系统框图Fig.2 Block diagram of solar spectroradiometer system

图3

Fig.3

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	图3 (a)光栅分光模块3D结构图; (b)典型波长处的光谱分辨率Fig.3 (a) 3D structure diagram of grating spectrograph; (b) Spectral resolution at typical wavelengths

太阳光谱辐射计的光谱分辨率可通过狭缝宽度配置, 图3(b)的光谱分辨率图是太阳光谱辐射计测试Hg-Ar灯的几条典型线谱而得到的谱峰半宽图, 采用25 μ m狭缝时, 可以达到2 nm光谱分辨率(FWHM)水平。

在实际的气象业务观测中, 对太阳光谱辐射进行完整精确测量, 需要一台装载在太阳自动跟踪器上的用于观测法向直接辐射(direct normal irradiance, DNI)的光谱辐射计和一台用于观测水平总辐射(global horizontal irradiance, GHI)的光谱辐射计, 以及一台专门用于观测水平散射辐射(diffuse horizontal irradiance, DHI)的遮挡式光谱辐射计。 由于DNI, GHI和DHI这三种接收形式的辐射量之间存在以下关系^[9]

EGHI(λ)=EDHI(λ)+EDNI(λ)cos(θzenith)(1)

其中, θ 是太阳天顶角。 在已知两个分量和太阳天顶角时, 则可以计算第三个分量, 即在实际的观测业务中可以仅观测三项中的任意两项, 而第三项可通过该关系式计算得到。 因此, 实际上仅需要两种太阳辐射观测形式即可。 太阳直接辐射DNI也称为光束辐照度(beam irradiance), 可用于计算日照时数, 也可用于分析大气参数。 GHI则是太阳辐射穿过大气层并受各种因素综合影响之后, 在全天穹辐射亮度作用下得到的辐照度, 即地表真实辐照度。 其对于评价到达地面的总辐射能量的实际水平更有意义, 可用于计算积分总辐射照度TSI, 以及光合有效辐射PAR等形式的权重积分辐射量。 DHI是大气散射辐射, 主要受大气状态、 云态和天气情况的分布变化而变化, 尤其是受云量和云态的影响比较显著。 实际上, DNI的应用意义更多, 准确性要求较高, 所以直接测量观测是非常必要的; 而GHI或DHI则可通过遮挡装置切换测量, 或仅测量GHI而将DHI作为间接计算观测量。 图4为GHI太阳光谱辐射计和DNI太阳光谱辐射计的室外观测照片。

图4

Fig.4

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	图4 (a) GHI型太阳光谱辐射计; (b)在太阳跟踪器上的DNI型太阳光谱辐射计 Fig.4 (a) GHI solar specroradiometer; (b) DNI solar specroradiometer on the solar tracker

太阳光谱辐照度观测在气象应用方面, 主要有两个目的: 一是监测太阳活动变化, 二是监测大气活动变化。 而地面测量的太阳光谱辐照度是太阳辐射穿透大气后到达地面的能量, 所以, 若要在地球表面监测太阳活动引起的辐射变化, 就需要消除观测数据中的大气影响。 大气条件的一个重要的参数化表征方式是“ 大气质量(air mass, AM)” , 用其表征辐射穿过大气后受到的影响^[10]。 AM通常用相对大气质量表示, 定义如方程(2)所示, 是指日光自θ 角倾斜入射时与自天顶入射时的光学厚度之比, 主要是用来表征大气对太阳辐射的吸收和衰减程度。 更重要的是, 为了让不同大气条件、 不同地理位置上观测的太阳辐照度测量数据能够在消除大气影响后进行统一的比较和处理, 所以定义形式是一种相对大气质量的形式— — 比值形式, 分母项表示海拔高度为零, 且天顶角也为零时的大气光学厚度; 分子项则是观测点所在的海拔和天顶角度对应的光学厚度。 因此, 大气质量是太阳光谱辐照度测试数据的附随参数, 是所测太阳光谱辐照度数据对应的大气条件, 消除大气条件影响后数据才能够反映太阳活动的辐射变化情况。

AM=δθδ0=∫0∞ρdl∫0∞ρdz(2)

只考虑天顶角一个变化因素, 不考虑大气成分参数(臭氧、 水汽、 气溶胶等独立影响因素)影响的情况下, 大气质量AM可以通过一个经验数据拟合方程来表示^[11], 如方程(3)所示

m=1cosz+0.00176759z(94.37515-z)-1.21563(3)

观测点的地理位置参数如下— — 经度: 东经120° 15'4.79″=120.255 91° ; 纬度: 北纬31° 28'18.58″=31.469 87° ; 海拔高度: 6+12=18 m; UTC时区: 8。 太阳天顶角的计算是根据美国可再生能源实验室(National Renewable Energy Laboratory, NREL)编写的一套太阳位置算法(solar position algorithm, SPA), 其具有很高的计算精度, 观测点处2017年天顶角随时间变化如图5(a)所示, 图5(b)则给出了2017年10月24日和2017年11月9日两天的天顶角以及对应的AM变化曲线。

图5

Fig.5

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	图5 (a) 观测点的天顶角的月日变化曲面; (b) 10月24日和11月9日的天顶角与大气质量变化曲线Fig.5 (a) Diurnal and monthly changing surfaces of zenith angle at observing point; (b) Changing curves of zenith angle and air mass on Oct. 24th and Nov. 9th

计算结果显示, 观测点的全年天顶角最小值约为8° , 出现在2017年5月21日正午时段。 以2017年11月9日全晴天的观测数据为例, 光谱辐射计的全天观测数据可以按照波长、 时间和辐照度三个维度进行数据绘图, GHI的全天3维数据图如图6(a)所示。 也可将辐照度维度用灰阶深浅表示, 即灰度映射图, GHI的全天灰度映射图如图6(b)所示。 从数据中可以非常直观地看出观测点处的太阳辐照度能量随时间和波长的分布效果, 能量在正午时段和波长500 nm附近最强。 图6(c)给出了DNI形式的全天灰度映射图, 可以看出DNI辐射的分布相对平坦, 在长波端(大约700 nm以后), 在日出和日落时段有较为清晰的边缘。 DHI的全天灰度映射图则可通过式(1)计算得到, 如图6(d)所示, 在全晴天情况下, DHI的分布趋势与GHI相似, 只是强度水平较低。

图6

Fig.6

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	图6 (a) 晴天时一整天光谱辐照度3维数据图; (b)GHI光谱辐照度灰度映射图; (c)DNI光谱辐照度灰度映射图; (d)DHI光谱辐照度灰度映射图Fig.6 (a)Spectral irradiance 3D data of a whole day on a sunny day; (b) GHI spectral irradiance grayscale mapping; (c) DNI spectral irradiance grayscale mapping; (d) DHI spectral irradiance grayscale mapping

光谱辐照度数据可以在波长或时间维度上抽取二维曲线, 进行更细致的观测和分析。 下面以2017年11月9日全晴天和2017年10月24日少云天为例, 抽取二维曲线比对分析。 图7分别给出了以小时为间隔的光谱辐照度曲线的变化效果, 图中还同时给出了ISO9845中的DNI标准太阳光谱曲线作为一个比较参考。 通过对比可以看出, 受云态分布的影响, 两天的DNI辐照度水平差距显著, 而这两天的GHI辐照度水平差别不大, 这是因为直接辐射减少的能量转移到了散射辐射中, 而GHI接收到的总量相对来讲没有显著变化。 11月9日的GHI辐射水平略低, 是由于这两天相差约半个月时间天顶角的变化所致。 从这两天DNI形式的光谱辐照度曲线可以看出, 天空散射效应是波长的函数, 散射系数随波长变化而变化, 700 nm之前的波段辐射相对较强, 由正午向早晚两边的衰减变化率渐增, 而GHI形式的光谱辐照度曲线随时间变化相对稳定。 可以看出GHI曲线变化规律主要与太阳天顶角变化规律相关, 趋势相反。

下面分别抽取350, 550和1 000 nm三个波长点处光谱辐照度随时间变化曲线进行对比分析, 图8分别给出了10月24日和11月9日在特定波长处的GHI, DNI和DHI三种辐照度随时间变化的曲线。

图7

Fig.7

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	图7 (a) 10月24日DNI光谱辐照度小时间隔曲线; (b) 11月9日DNI光谱辐照度小时间隔曲线Fig.7 (a) DNI SSI curves at hourly interval on Oct.24th; (b) DNI SSI curves at hourly interval on Nov.9th

图7

Fig.7

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	图7 (c) 10月24日GHI光谱辐照度小时间隔曲线; (d) 11月9日GHI光谱辐照度小时间隔曲线Fig.7 (c) GHI SSI curves at hourly interval on Oct.24th; (d) GHI SSI curves at hourly interval on Nov.9th

图8

Fig.8

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	图8 (a) 10月24日350 nm处三种光谱辐照度曲线; (b) 11月9日350 nm处三种光谱辐照度曲线Fig.8 (a) Three different types SSI@350 nm on Oct.24th; (b) Three different types SSI @350 nm on Nov.9th

图8

Fig.8

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	图8 (c) 10月24日550 nm处三种光谱辐照度曲线; (d) 11月9日550 nm处三种光谱辐照度曲线Fig.8 (c) Three different types SSI @550 nm on Oct.24th; (d) Three different types SSI @550 nm on Nov.9th

图8

Fig.8

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	图8 (e) 10月24日1 000 nm处三种光谱辐照度曲线; (f) 11月9日1 000 nm处三种光谱辐照度曲线Fig.8 (e) Three different types SSI@1 000 nm on Oct.24th; (f) Three different types SSI@1 000 nm on Nov.9th

从图8中可以看出, 在350 nm处, 天空的散射效应很强, 使得这两天的数据曲线之间相似性较大: DNI曲线和DHI曲线与GHI曲线变化相似, 在早晚两边处, GHI曲线与DHI曲线几乎重合, DNI曲线最低。 在550 nm处, 这两天的数据曲线出现显著差异: 10月24日是有云天, 云层增加天空散射使DNI曲线最低; 11月9日是晴天, DNI曲线和GHI曲线在正午时段强度几乎一致, 其他时段DNI曲线强度超过GHI曲线。 在1 000 nm处, DNI曲线在日出日落时刻具有显著的阶跃性突变, 而中间强度水平相对平坦, DNI曲线强度在10月24日有云天比11月9日全晴天更低, 但变化趋势相似。 对比这两天数据的差异, 可以看出主要是天空中云量造成的散射差异而引起的, 不同波长处DNI曲线和DHI曲线之间相对强度的高低变化比较明显, 而GHI曲线相对稳定, 仅略有变化, 是由于太阳运动的年周期变化中大气质量的变化而造成的。 所以, 在实际数据应用中, GHI数据主要用于长期气候变化模型, 而DNI和DHI则主要用于反映天气状况的变化。

由于DNI曲线反映天穹状态的瞬时变化特性, 所以可以用于分析大气参数和计算日照时数。 大气参数分析主要是利用相对透过率光谱曲线, 以ISO9845的标准太阳光谱为参考, 按照式(4)计算, 图9(a)给出了2017年11月9日的相对透过率光谱曲线。

ENor(λ)=EDNI(λ)EISO(λ)(4)

正午时分, 曲线的透过率基本处于0.6左右, 相对较低, 这反映出地理位置和季节特性(初冬), 而在夏季时透过率则会更趋近于1。

在780 nm之前的波段, 不同时段与不同波长上大气散射对太阳光谱辐射有不同的散射特性; 而780 nm以后的近红外波段, 则对不同波长的太阳光谱辐射的散射特性相对稳定, 即对于归一化光谱曲线吸收带以外的位置变化比较一致。 避开吸收峰后, 780~800, 850~880和1 000~1 050 nm

图9

Fig.9

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	图9 (a) 11月9日DNI光谱相对透过率小时间隔曲线; (b)多云、 少云与全晴条件下DNI积分辐照度曲线Fig.9 (a) DNI spectral relative transmittance curves at hourly interval on Nov.9th; (b) DNI integrated irradiance curves under the condition of a cloudy day, a partly cloudy day and an all clear day

三个波段上的相对变化是平稳一致的。 在950 nm处的水汽吸收带处可以看出, 随天顶角变化引起的大气散射变化基础上, 水汽吸收峰呈现出显著的自身吸收变化特性, 大气中的水汽吸收在滞后正午一个小时的13点左右吸收最弱, 而在早晨时水汽含量最大吸收最强。

利用DNI光谱辐射数据计算日照时数, 则首先需要进行积分计算, 按照式(5)可以算出300~1 100 nm谱段范围内的直接总太阳辐射。

TSIDNI_UVN=∑3001100EDNI(λ)(5)

由于1 100 nm以后的辐射没有被直接测量, 所以只能进行间接估算。 根据ISO9845标准太阳光谱计算, 1 100~4 000 nm一段的太阳辐射约占太阳总辐射比例25%, 选取的上述三段相对稳定的近红外辐射区间内的辐射能量之和约占太阳总辐射8.45%, 则红外波段1 100~4 000 nm波段的太阳辐射功率可以根据测量数据中相对稳定的近红外谱段按比例进行估算, 再进而得到全谱范围的波长积分太阳光谱辐照度的估计。

TSIDNI_IR=αIRαREFTSIDNI_REF=258.45(∑780800EDNI(λ)+∑850880EDNI(λ)+∑10001050EDNI(λ))(6)TSIDNI_FULL=TSIDNI_UVN+TSIDNI_IR(7)

直接辐射形式的波长积分太阳光谱辐照度主要可用于计算日照时数, 按照下面公式即可计算出日照时数。 日照时数是累计时长, 通常单位为小时/天(月或年)。

sd(t)=1if TSIDNI_FULL> 120W·m-20otherwise(8)SDday=∑t=0:01t=24:00sd(t)ΔtSDmonth=∑1st of monthend of monthSDdaySDyear=∑1st of yearend of yearSDday(9)

计算了三个典型云量状态下的日照时数: 10月24日少云, 日照时数为SD_{10_24}=9.8; 11月9日晴天, 日照时数为SD_{11_09}=9.5, 随着太阳天顶角的变化, 经过半个月时间后日累计日照时数减少了0.3 h; 10月21日为多云天, 日照时数为SD_{10_21}=6.8。

太阳辐射照度分布的能量通过不同参数化模型约束的接收系统收集, 将太阳光谱辐射在半球天穹中的变化及分布上, 划分为GHI, DNI和DHI三种光谱辐照度辐射分量。 GHI是地表实际辐照度水平, 适用于太阳能资源评估; DHI反映大气和云态; DNI作为直接透射形式, 可用于计算日照时数和分析大气参量。 与传统的波长积分式辐射观测相比, 太阳光谱辐射计为辐射能量观测增加了波长信息维度。 从DNI光谱辐照度数据中可以看出, 不同波长之间的辐射能量变化显著, 这不仅仅是为业务观测提供更精细化的太阳辐射信息, 更提供了丰富的辐射能量的变化信息通道, 利用特征波长维度的辐射信息, 可进一步通过模型反演计算气溶胶光学厚度、 臭氧、 水汽等大气参数。 精密太阳光谱辐射计, 为辐射波长分布中所蕴含的气候、 农业、 生态等领域关心的各种通量监测和演化关系研究, 提供了有力的数据信息及观测工具。