太阳辐射, 特别是太阳光谱辐照度(solar spectral irradiance, SSI)的变化, 在地球演化和气候气象、 生态农业等领域中起着至关重要的作用。 随着光伏技术和太阳能应用的不断发展, 近年来对太阳光谱辐照度的精确测量和标准化需求日益增强。 Belluardo等指出, 目前光伏领域常用的光谱辐射仪在测量宽波段太阳模拟器分类时仍存在显著误差, 亟需提升仪器性能以匹配更广泛的波段覆盖^[1]。 Dirnberger等从不同光伏技术对光谱响应差异出发, 探讨了实际太阳光谱变化对发电量的影响, 强调了准确光谱匹配对产能评估的重要性^[2]。 为进一步支持参考太阳光谱的标准化应用需求, Gueymard 等提出了用于光伏系统测试的标准条件参考太阳光谱数据^[3]。 而 Jessen, Wilbert, Gueymard等也进一步提出了更为丰富的从属子集参考光谱数据集, 特别考虑了不同的典型大气条件下的标准光谱模型, 提升了标准光谱在不同场景的适用性^{[4, 5]}。 此外, 近些年发展起来的国际光谱辐射仪比对实验表明, 不同仪器间的测量偏差可能显著影响光伏器件的标定与性能评估, 凸显了标准统一与仪器溯源体系构建的必要性^[6]。

在气候气象领域, 美国航空航天局(NASA)指出, 全面了解太阳辐照度在各波长的变化对于研究其对大气和气候的影响至关重要。 2014年至2021年期间, 中国国家公益性行业(气象)科研专项支持了光谱辐射表的研制及应用试验项目, 成功研发了地基太阳光谱辐照度长期无人值守观测的光谱辐射计, 旨在为气象等领域提供基础数据支持^{[7, 8]}。 近年来, 随着高光谱太阳辐射观测技术的不断进步和政策的大力扶持, 该技术的应用逐渐受到相关行业的重视, 并被纳入《生态环境监测规划纲要(2020— 2035年)》和《我国气象卫星及其应用发展规划(2021— 2035年)》等重要政策文件。 特别是在《气象高质量发展纲要(2022— 2035)》中, 提出要加强高光谱技术的应用。 中国气象局为推动地基高光谱观测网的逐步完善与星地综合观测体系的建设, 2021年中国气象局探测中心组织了高光谱辐射观测系统外场评估试验。 本研究将详细介绍该试验过程中光谱辐射计与传统气象辐射仪器在外场比测中的结果和分析。

测试时间自2021年10月31日至2022年7月31日, 在呼伦贝尔市鄂温克族自治旗气象试验站(呼伦贝尔市那仁扎拉格附近)开展外场测试, 经纬度(119.4, 49), 海拔高度1.5 km。

试验场中的设备为: 光谱辐射照度观测系统、 地表反射特性观测系统、 一级辐射站向下辐射单元、 一级辐射站向上辐射单元及全天空视频智能观测仪、 4G数据传输及图像监控系统、 太阳能电站系统。 本工作主要是对高光谱辐照度观测系统和一级辐射站向上辐射单元进行对比分析, 仪器设备如图1所示。

图1

Fig.1

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	图1 高光谱辐照度观测系统和一级辐射站向下辐射单元Fig.1 Hyperspectral irradiance observation system and primary radiation station downward radiation unit

高光谱辐射观测系统中的核心仪器是光谱辐射计, 是国家公益性行业(气象)专项的自主研发的仪器成果, 分为半球接收型和定向接收型2类不同接收特性的仪器, 分别采用了不同的外壳封装结构设计, 图2(a)— (c)分别给出了光谱辐射计的设计效果。 半球接收型光谱辐射计的前端是具有均匀散射特性的余弦校正器, 通过光纤引入光谱仪, 用于观测。 定向接收型光谱辐射计的光纤前端则是由Gershun管(光阑筒)结构的窄视场光筒, 根据世界气象组织(WMO)推荐采用5° 的视场角, 用于观测。

图2

Fig.2

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	图2 光谱辐射计及传统辐射表的设计图 (a): 定向接收型光谱辐射计; (b): 半球接收型光谱辐射计; (c): 阵列光谱仪模块; (d): 热电型直接辐射表; (e): 热电型总辐射表Fig.2 Design drawings of spectroradiometer and traditional radiometer (a): Directional receiving spectroradiometer; (b): Hemisphere receiving spectroradiometer; (c): Array spectrometer module; (d): Thermoelectric direct radiometer; (e): Thermoelectric total radiometer

一级辐射站是传统辐射传感器的集成观测系统, 3个传感器的设计效果如图2(d)和(e)所示。 将其中的热电型总辐射表和热电型直接辐射表的观测数据进行比较分析是本工作的重点。

根据WMO气象仪器观测指南, 太阳辐射观测的2类传统仪表热电型总辐射表和热电型直接辐射表, 分别对应半球接收全天空的太阳辐射和以5° 视场角瞄准跟踪太阳接收直接法向辐射。 光谱辐射计的接收设计与二者兼容, 同样是半球接收和5° 视场接收, 这保证了辐射测量仪器在观测几何条件上的统一。

国际标准ISO 9060: 2018对于太阳直接辐射和半球总辐射的分类和分级规范的说明中, 在5.3.3节阐述了光谱响应的平坦性判据, 当辐射表在0.35~1.5 μ m范围内的光谱选择性小于3%, 可以被称为光谱平坦型辐射表^[9]。

在国际标准ISO 9060— 2018中, 对于热电式辐射计的指标要求, 没有直接以光谱响应度作为测试项目和指标要求的一个重要原因是热电器件大多响应时间较长, 转换效率较低, 对于传统的单色仪分光测试方法, 需要采用特殊的弱信号检测技术以及较长的扫描测试过程, 从而使得仪器设备成本和时间成本过高。 所以热电辐射计的制造商一般直接采用防护球罩材料或热电器件上涂覆吸光材料的光谱特性数据来计算光谱响应度, 再用ISO 9060提供的参考光谱曲线代入计算晴空光谱误差。 这种方法并非是对仪表整机特性的直接测量, 对仪表测试工艺条件与参考数据测试条件的差异所引起的偏差并未被真实的体现。 所以ISO 9060— 2018中还提到了第二种方法— — 光谱辐射计与热电辐射计在人工或自然日光条件下的联用比测, 通过光谱辐射计提供的接近观测限天顶角的光谱辐射数据作为热电型辐射表晴空光谱误差的评估^[9]。

实际上ISO 9060— 2018中用晴空光谱误差代替了上一版ISO 9060— 1990中光谱选择性这一指标, 用所谓的标准测试条件(STC)下的参考太阳光谱的大气质量从AM1.5变化至AM5引起的晴空光谱误差作为辐射表分类的判据指标, 晴空光谱误差由IEC60904— 3中的对参考太阳光谱与实测太阳光谱之间的失配因子FMM进一步定义得到。 ISO 9060: 2018的附录A7中指出, 光谱误差可以通过在自然/人工照明下与光谱辐射计并联或在自然照明和晴朗天空条件下与太阳光度计并联操作仪器来实验确定^{[9, 10]}。

因此, 本试验一方面可以分析光谱辐射计与热电型太阳辐射表之间的偏差特性, 另一方面也作为ISO9060中所说的热电型辐射表与光谱辐射计并联观测评估热电型辐射表光谱误差能力的验证测试。

将自主研发的SVG型半球接收型光谱辐射计与日本英弘精机(EKO)公司的MS700型光谱辐射计进行了比对观测, 主要性能参数如表1所示。

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 光谱辐射计主要性能参数 Table 1 Main performance parameters of spectroradiometer EKO(MS700) 航天新气象(SVG) 波长范围 350~1 050 nm 300~1 100 nm 光谱分辨率 10 nm 4 nm 波长采样间隔 3.3 nm 0.45 nm 杂散光 < 0.1% OOB< 0.1%, BSR< 0.01% 非线性 < 2% < 2% 波长定标精度 0.13 nm(CI=90%) < 0.1 nm(CI=95%) 辐射定标不确定度 4%(450~1 050 nm), 10%(350~450 nm) 4%(300~1 100 nm)

表1 光谱辐射计主要性能参数 Table 1 Main performance parameters of spectroradiometer

图3给出了自主研发的SVG光谱辐射计观测的太阳光谱辐照度数据的吸收峰特性, 图中还给出ISO 9845— 1: 2022的大气质量1.5条件下的标准分辨率的参考太阳光谱和大气质量0时的高分辨率地外参考太阳光谱^{[11, 12]}。 从图中可以看出当仪器采用不同光谱分辨率观测时, 太阳光谱中的吸收谱线的实际轮廓经过光谱带宽函数卷积平滑得到仪器测量的太阳光谱曲线。 在光谱辐射计的光谱分辨率4 nm的条件下, 能够准确识别20多个典型的气体吸收引起的夫琅禾费线谱特征峰, 可用于后续大气成分参数的分析以及光谱波长定位的判别。

图3

Fig.3

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	图3 SVG光谱辐射计观测的太阳光谱辐照度数据的吸收峰特性Fig.3 Absorption peak characteristics of solar spectral irradiance data observed by SVG spectroradiometer

光谱分辨率是光谱辐射计的关键性能参数之一, 对太阳吸收带特征的识别能力具有直接影响。 我们通过自研SVG型(光谱分辨率4 nm)与EKO MS700型(10 nm)的比测, 探讨光谱分辨率对太阳辐射测量精度的影响及其参数选择的依据。

根据世界气象组织(WMO)全球大气监测(GAW)技术报告No.191中的相关建议, 对于紫外波段(280~400 nm)的太阳光谱测量, 需具备不低于1 nm的光谱分辨率, 以保证对该窄波段中的快速变化结构具备足够的解析能力。 然而该标准主要适用于紫外辐射测量, 非本研究关注的主波段。 对于可见-近红外范围的太阳直达或总辐射测量, 阵列型光谱辐射计的分辨率主要受限于探测器像素密度与成像光谱结构。 为满足WMO建议中“ 每个FWHM内采样点数不低于5像素” 的要求, 同时兼顾灵敏度与信噪比, 2~4 nm的光谱分辨率被普遍认为是较为合理的工程设计选择。 SVG型光谱辐射计采用4 nm分辨率即源于上述技术考量, 既能保证对吸收带的识别能力, 也符合整机光学系统性能匹配。

相较之下, EKO MS700型为了获得更高的信号输出(辐射响应度)而选择降低分辨率至10 nm。 这种设计策略虽然在积分能量测量中具有更高的信号响应特性, 但在吸收带的结构解析上则存在一定程度的光谱细节丢失, 体现为“ 削峰填谷” 现象。 因此, 将两种不同分辨率的仪器进行比对, 有助于评估不同设计理念下仪器对太阳辐射测量的特性差异, 也为后续外场比测数据的一致性分析提供必要前提。

图4给出了SVG型光谱辐射计与EKO仪器的光谱比对观测情况。 根据图4中的对比效果来看, 不同光谱分辨能力的设备, 对于夫琅禾费线谱的观测差异是显著的, 对于尖锐的吸收峰的峰值测量偏差最大可达到40%左右。 而对太阳光谱积分能量值的总体差异并不是特别明显, 这是因为卷积平滑采样对于光谱曲线变化率的正负偏差会抵消, 水平总辐射观测更多的误差来自于余弦方位误差, 而法向直接辐射更多是视场角边带的环日辐射误差。

图4

Fig.4

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	图4 SVG型光谱辐射计与EKO的光谱比对观测情况 (a): 不同时刻的太阳光谱曲线比较; (b): 正午时不同波长处的比对偏差; (c): SVG与EKO数据比较散点图; (d): SVG与EKO数据偏差统计直方图Fig.4 Observation of spectral irradiance comparison between SVG spectroradiometer and EKO's (a): Comparison of solar spectral curves at different times; (b): Comparison deviation at different wavelengths at noon; (c): Comparison of SVG and EKO data; (d): SVG and EKO data deviation

图4中不同光谱分辨能力的光谱辐射计, 在光谱平坦处基本一致, 而在吸收峰处的差异是显著的, 这是波长采样间隔和光谱带宽两个参数对光谱曲线变化率卷积采样的影响。 不同波长采样间隔和光学分辨带宽的光谱仪器设备之间的比对, 除了光学分辨带宽对太阳光谱吸收带平滑作用的差异, 对于特定波长处的光谱响应度也存在差异。

图4(a)是全晴天下几个典型时刻下自主研发的SVG与日本EKO光谱辐射计曲线的直接比较, 由于日本EKO公司的MS700型光谱辐射计采用了10 nm光谱分辨率, 太阳光谱的吸收峰特征基本上被卷积平滑掉了, 已经不太适合峰位特征定位应用。 图4(b)是正午时刻附近不同波长处对比偏差, 图4(c)和(d)给出了全晴天整时间隔的光谱数据比对的散点图和偏差分布直方图。 从比对数据的散点图可以看出, 数据都非常接近于y=x直线, 二者有很好的一致性, 并且偏差分布轮廓基本呈正态分布。 二者数据的偏差形成以2%为中心的分布, 满足不同溯源链光谱辐射计的计量兼容性要求。

统计图中还可以看出, 大约53%的数据分布在中心的± 5% 范围内, 71%的数据分布在中心的± 10%范围内。 主要的比对偏差来自于仪器配置的不同分辨率在太阳吸收峰处的卷积平滑作用的差异, 以及波长谱段两端处低信噪比的校准影响。

当太阳辐射以天顶角θ _z入射地球表面时, 除了直接到达地表的太阳辐射以外, 还有一部分太阳辐射在穿过大气层时被大气散射掉, 在整个大气层内形成漫散射光, 有时也称为天空辐射或天空光, 其中一部分漫散射光会回到地球表面。 因此, 当仪器在地表采用水平表面接收测量太阳辐射时, 接收到的总辐射量包含了直接入射的太阳辐射和一部分天空散射的太阳辐射, 效果如图5所示。

图5

Fig.5

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	图5 太阳辐射的基本观测量示意图Fig.5 Schematic diagram of basic observations of solar radiation

根据上述过程, 在气象辐射观测时, 将太阳辐射的能量根据路径来源的不同分为以下三个基本辐射分量, 分别是法向直接辐照度(direct normal irradiance, DNI)、 水平总辐照度(global horizontal irradiance, GHI)和水平散射辐照度(diffuse horizontal irradiance, DHI), 这三种太阳辐射的辐射量之间的关系可以用式(1)表示

EGHI(λ, θz)=EDHI(λ, θz)+EDNI(λ, θz)cos(θz)(1)

根据式(1), 可知DNI、 GHI、 DHI三者中任意知道2个辐射分量, 可以计算第三个辐射分量。 实际应用中, 影响太阳辐射光谱显著变化的因素是DNI和GHI这2个分量的能量分配, 也就是太阳辐射被天空大气散射的能量占比的多少。 在地面观测中, 太阳散射辐射的多少主要与大气浊度和光程两个因素相关, 而光程主要是与太阳入射的天顶角相关, 实际上斜程穿透大气的路径是随天顶角变化的函数。 一般用漫总比(the ratio of DHI to GHI, RDG)反映大气对太阳辐射的散射变化, 也就是DHI与GHI之比。

$\begin{aligned} \operatorname{RDG}\left(\lambda, \theta_{z}\right) & =\frac{E_{\mathrm{DHI}}\left(\lambda, \theta_{z}\right)}{E_{\mathrm{GHI}}\left(\lambda, \theta_{z}\right)} \\ & =\frac{E_{\mathrm{GHI}}\left(\lambda, \theta_{z}\right)-E_{\mathrm{DNI}}\left(\lambda, \theta_{z}\right) \cos \left(\theta_{z}\right)}{E_{\mathrm{GHI}}\left(\lambda, \theta_{z}\right)} \end{aligned}$(2)

图6给出了连续12天传统热电型总辐射表和直接辐射表的数据与光谱辐射计的谱段内积分辐射值的比较。

图6

Fig.6

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	图6 连续12天传统热电型总辐射表和直接辐射表的数据与光谱辐射计的谱段内积分辐射值的比较 (a): 总辐射比较数据; (b): 直接辐射比较数据Fig.6 Comparison of data from traditional hotspot type total radiation meter and direct radiation meter for 12 consecutive days with integrated radiation values within the spectral range of a spectroradiometer (a): GHI comparison data; (b): DNI comparison data

从图中可以看出光谱辐射计的积分辐射值与传统热电型辐射表的数据趋势一致, 而存在一个相对特性稳定的偏差, 下面选择以全晴天的整日数据作为典型数据对偏差做进一步的详细分析。 图6(a)给出了连续28天的GHI光谱数据伪彩图, 根据时间轴上能量变化的连续性可以判断是否为全晴天, 图6(b)是2021年10月31日的全晴天的DNI伪彩分布图。

在太阳辐射观测中, 太阳天顶角通用是指表观天顶角, 即真实(天文学)天顶角减去折射。 美国可再生能源实验室编写的一套太阳位置算法, 可以根据时间和经纬度海拔计算太阳天顶角。 在实际应用中, 通常采用光学大气质量(air mass, AM)这一概念, 并与表观太阳天顶角一起使用, AM通常采用标准大气条件的经验来近似计算^[13], 如下式给出, 可表示为太阳天顶角θ _z的函数

AM(θz)=1cosθz+0.15(93.885-θz)-1.253(3)

光学大气质量的这一概念与天顶角的含义一定程度上是等效的, 而光学大气质量在实际观测中更为常用。 例如AM1.5(zenith=48.2° , ISO 9845— 1: 2022)通常表示中纬度的整体年平均情况, 这个特定的数值是在20世纪70年代被选定用于标准化目的推广应用, 自此太阳能产业在所有标准化测试或评级中一直使用AM1.5。 AM5.6(zenith=80° , CIE 241: 2020)到AM38(zenith=90° )一般表示在日出或日落时段, 或者在极地附近地区。 接近地平线角度的太阳辐射存在高度的变异性, 这种条件下太阳辐射会受到大气层强烈的衰减和散射, 导致辐照度和光谱发生显著的变化。

图7

Fig.7

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	图7 整日光谱数据集 (a): 连续28天的光谱总辐射整日伪彩图; (b): 全晴天条件下的光谱总辐射整日伪彩图Fig.7 Full day spectral data set (a): Pseudo color map of spectral GHI for 28 consecutive days; (b): Full day pseudocolor map of spectral GHI under clear weather conditions

图8(a)给出了整日内GHI和DNI光谱辐射数据的谱段范围波长积分辐射随时间变化的曲线与传统热电型辐射表的数据曲线, 同时对应给出了天顶角随时间变化的曲线, 如图8(a) 所示。

图8

Fig.8

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图8 天顶角状态对太阳辐射的总直光谱能量分布变化的影响 (a): DNI和GHI随天顶角的变化特征; (b): 漫总比随天顶角的变化特征; (c): 全晴天条件下小时间隔的DNI曲线; (d): 全晴天条件下小时间隔的GHI曲线Fig.8 The influence of zenith angle state on the spectral energy distribution changes of DNI and GHI (a): Characteristics of DNI and GHI with zenith angle; (b): The characteristics of the RDG with the zenith angle; (c): DNI curve with hourly intervals under clear weather conditions; (d): GHI curve with hourly intervals under clear weather conditions

通过不同波长的漫总比日变化曲线可以看出, 从短波紫外到可见光, 曲线有一个显著的过渡变化趋势, 在650 nm以后, 在日间的大部分时段内漫总比变得一致且稳定。

图8(b)展示了中高纬度地区(北纬49° )晴天条件下, 散射辐射与总辐射比值(RDG)的光谱依赖性和日变化特征。 在太阳正午时分(AM约为2.3), 积分得到的RDG(黑色虚线)曲线大约稳定在 0.3 左右, 而在日出和日落时段, 当散射作用占主导时, 该比值接近 1(达到峰值)。 这种变化对光谱辐射计与基于热电堆的总辐射表之间的测量一致性有显著影响。

直射辐射(DNI)几乎不受散射作用的影响, 而总辐射(GHI)则容易受到余弦响应误差和方向敏感性的影响, 尤其是在 RDG 值较高的时段(如大气质量> 5时), 这会导致对比测量中出现明显的非线性偏差。 此外, RDG具有显著的光谱依赖性— — 在短波区域因瑞利散射而表现得更为明显, 这会引入波长选择性偏差, 光谱辐射计的计量兼容性或校准误差也同样与波长相关。 因此, 光谱仪器与热电辐射表之间的偏差来自于太阳天顶角和方位角、 漫总比的波长特性, 以及光谱辐射空间分布与仪器接收响应之间分布特性之间的耦合偏差。

ISO9060: 2018中定义了热电辐射表的总响应度和晴空光谱误差, 分别由式(4)和式(5)给出。

RS=∑j=1MRλj(λj)Eλ(λj)Δλj∑j=1MEλ(λj)Δλj(4)

$\begin{aligned} \delta_{\mathrm{RS}} & =\mathrm{FMM}-1 \\ & =\frac{\sum_{j=1}^{M} R_{\lambda j}(\lambda j) E_{\lambda, \text { Test }}(\lambda j) \Delta \lambda j}{\sum_{j=1}^{M} R_{\lambda j}(\lambda j) E_{\lambda, \text { Ref }}(\lambda j) \Delta \lambda j} \frac{\sum_{j=1}^{M} E_{\lambda, \text { Ref }}(\lambda j) \Delta \lambda j}{\sum_{j=1}^{M} E_{\lambda, \text { Test }}(\lambda j) \Delta \lambda j}-1 \\ & =\frac{R_{S}\left(R_{\lambda}, E_{\lambda, \text { Test }}\right)}{R_{S}\left(R_{\lambda}, E_{\lambda, \text { Ref }}\right)}-1 \end{aligned}$(5)

其中的 Eλ, Ref(λj)和Eλ, Test(λj)均是指晴空条件下太阳辐射光谱, 在ISO9060: 2018的附录中给出了典型大气条件下AM1.5和AM5的参考太阳光谱, 用来测算评估太阳光谱变化引起的光谱误差。 把总响应度还原为物理概念, 如式(6)所示。

RS(t)=∫λ1λ2R(λ)E(λ, t)dλ∫λ1λ2E(λ, t)dλ=∫λ1λ2R(λ)E(λ, t)dλE(t)(6)

可以看到总响应度实际上是响应度函数R(λ )与输入辐射光谱E(λ , t)在波长维和时间维的一个卷积。 假设辐射表的响应度R(λ )随时间的变化可以忽略, 那么总响应度R_S(t)随时间的变化, 主要是由测量的太阳辐射光谱随时间变化的特性而引起的变化。 ISO9060: 2018中定义的晴空光谱误差, 是以一个稳定无时变的参考太阳光谱E_{λ , Ref}(λ )(AM1.5)作为规定标准条件从而获得校准响应度R_{S, Ref}, 然后以其他各种实际条件下的太阳光谱E_{λ , Test}(λ )条件下对应的响应度R_S(t)的相对变化率。

根据WMO仪器与观测方法指南第7章辐射的定义, 对于到达地表的太阳辐射, 97%以上的能量来自于290~3 000 nm (290~300 nm段能量占比极低, 也可认为从300 nm 开始)。 地球辐射(含大气辐射)的能量99.99%在3 000 nm 以后, 所以气象学中规范以3000 nm作为太阳辐射和地球辐射的分界波长点。 实际上在3 000~4 000 nm光谱区间通常被视作是太阳辐射能量和地球辐射能量的一个交叠区。 由于大气的吸收, 2 500~3 000 nm之间是一个强吸收带, 此区间的能量可以忽略, 所以实际上的太阳辐射光谱的光学辐射能量集中在300~2 500 nm。 综上所述, 热电型辐射表的光谱范围通常根据实际的型号不同, 使用球罩和吸光涂料牌号的不同, 其光谱范围通常有300~2 800、 285~3 600、 200~4 000 nm 等谱段两端选择性的差异。

对于光伏领域, 在太阳光谱的观测和太阳模拟光谱的应用中有着更为灵活的子谱段辐射能量需求。 依据IEC60904— 9中对标准太阳模拟光谱的要求包括400~1 100 nm 谱段, 以及后来扩展的300~1 200 nm谱段, 用于对Si基光伏器件的性能评估。 对于卫星应用的多结型光伏器件, 通过加入InGaAs等材料扩展光谱响应范围, 可以扩展近红外响应, 一般3结型可以响应至1 700 nm左右, 4结可扩展至2 000 nm左右, 5结及以上可扩展至2 500 nm左右。

下面进一步来比较一下AM1.5和AM5条件下太阳光谱的能量在不同谱段上分布的变化, 图9给出了ISO9060: 2018中的DNI在AM1.5和AM5条件的比较以及GHI在AM1.5和AM5条件的比较, 并由表2给出了AM1.5和AM5条件下DNI与GHI的不同谱段功率占比。 可以看出, GHI的不同波长下的比例非常稳定, 不同谱段总功率比例变化不超过1.5%。 DNI的不同波长下的比例变化主要集中在前两个谱段, 大约为4%左右, 而1 700~2 500 nm谱段占总功率比例的变化不超过1%, 2 500~4 000 nm谱段占总功率比例变化不超过0.3%。

图9

Fig.9

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	图9 ISO9060: 2018附录中的AM1.5和AM5条件下典型的DNI光谱的比较 (a): AM1.5和AM5条件下G173光谱; (b): 不同大气条件下AM1.5和AM5的谱段A与全谱段的关系Fig.9 Comparison of typical DNI spectra under AM1.5 and AM5 conditions in the appendix of ISO9060: 2018 (a): G173 spectra under AM1.5 and AM5 conditions; (b): The relationship between spectral range A and the full spectral range of AM1.5 and AM5 under different atmospheric conditions

表2

Table 2

表2(Table 2)

表2 AM1.5和AM5条件下DNI与GHI的不同谱段功率占比 Table 2 The spectral power distribution of DNI and GHI under AM1.5 and AM5 conditions 300~1 100 nm 1 100~1 700 nm 1 700~2 500 nm 2 500~4 000 nm DNI@AM1.5 78.94% 15.10% 5.09% 0.87% DNI@AM5 74.72% 18.56% 5.97% 0.75% GHI@AM1.5 80.32% 14.23% 4.67% 0.79% GHI@AM5 79.12% 15.69% 4.63% 0.56%

表2 AM1.5和AM5条件下DNI与GHI的不同谱段功率占比 Table 2 The spectral power distribution of DNI and GHI under AM1.5 and AM5 conditions

根据式(6), 全谱段的光谱响应度可以分解为任意谱段范围内响应度的线性求和。

RSλj(λj, Δλj, t)=∫λ-0.5Δλjλ+0.5ΔλjRS(λj)EBP(λj, t)dλ∫λ-0.5Δλjλ+0.5ΔλjEBP(λj, t)dλ(7)

因此, 在实际的太阳光谱观测应用中, 对于线谱的观测通常要求较高的光谱分辨率和波长采样间隔。 而对于太阳光谱的总积分功率, 对光谱分辨率的要求可以放宽很多。 光谱仪器与带通型单元响应仪器之间的比对, 对于太阳光谱范围内的子谱段A(300~1 100 nm)的总响应度可表示为

$\begin{aligned} R_{\mathrm{SA}}(t) & =\frac{\int_{300}^{1100} R_{\mathrm{SA}}(\lambda) E(\lambda, t) \mathrm{d} \lambda}{\int_{300}^{1100} E(\lambda, t) \mathrm{d} \lambda} \\ & =\frac{\sum_{j=1}^{M_{A}} R_{\lambda j}(\lambda j) E_{\lambda}(\lambda j, t) \Delta \lambda j}{E_{A}(t)}=\frac{R_{\mathrm{SA}}^{\prime}(t)}{E_{A}(t)} \end{aligned}$ (8)

R'SA(t)=∑j=1MARλj(λj)Eλ(λj, t)Δλj(9)

若后面再分别设谱段B为1 100~1 700 nm, 谱段C为1 700~2 500 nm, 谱段D为2 500~4 000 nm(能量占比太少, 一般可忽略)。 太阳辐射全谱段(300~4 000 nm)的总响应度随太阳光谱变化的公式

$\begin{aligned} R_{S}(t) & =\frac{\sum_{j=A}^{D} R_{\mathrm{SA}}(t) E_{k}(t)}{E(t)} \\ & =\frac{E_{A}(t)}{E(t)} R_{\mathrm{SA}}(t)+\sum_{k=B}^{D} \frac{E_{k}(t)}{E(t)} R_{S k}(t) \\ & =\frac{R_{\mathrm{SA}}^{\prime}(t)}{E(t)}+\sum_{k=B}^{D} \frac{R_{\mathrm{Sk}}^{\prime}(t)}{E(t)} \end{aligned}$ (10)

当具有不同谱段的光谱辐射计联用校准时, 这种子谱段响应度分量对应关系可以被监测评估。 通常条件下, 谱段A的能量约占太阳光谱辐射总能量的75%~80%, 也是DNI光谱曲线中能量随波长占比分布变化最显著的谱段。 若对分辨率要求不高时, 后面的谱段可以合并为一个谱段G。

E(t)=RSA(t)RS(t)EA(t)+RSG(t)RS(t)EG(t)(11)

式中, 子谱段之间功率分布比例的变化引起的子谱段响应度的变化如果在增加或减少的趋势上一致, 那么子谱段积分功率与全谱段的总功率之间就会具有更好的线性相关性, 反之如果二者变化趋势的不一致, 会引起子谱段积分功率与全谱段的总功率之间的非线性相关性。 根据式(10)可以看出实际测量的太阳辐照度的全谱段积分值E(t)与谱段A的积分值E_A(A, t)之间成线性关系的2种情况。 以ISO9060: 2018附录参考光谱为例, 对于强散射大气条件例如dusty条件, 会导致线性关系中截距项的值减小, 甚至于0, 而斜率项的值增大。 而对于干燥晴空条件例如G173, 在线性关系中会体现为截距项的值增加, 而斜率项的值减少, 而更趋近于1。

当随光谱变化, 而 RSA(t)RSt相对稳定时, E(t)与E_A(t)之间呈稳定的线性关系, 也就是对应大气条件稳定的一个时段, 子谱段的积分值与全谱段辐射积分值也就具有相对稳定的线性关系。

图10

Fig.10

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图10 光谱辐射计波段内积分与直接辐射表的DNI数据的拟合特征 (a): 整日DNI比较数据散点图及拟合关系; (b): 整日GHI比较数据散点图及拟合关系; (c): 天顶角小于80° DNI散点比较及线性拟合; (d)天顶角小于80° GHI散点比较及线性拟合(e): 天顶角小于80° 的DNI拟合残差直方图; (f)天顶角小于80° 的GHI拟合残差直方图Fig.10 The fitting characteristics of the integration within the spectroradiometer band and the DNI data of the direct radiometer (a): Comparison of daily DNI data scatter plot and fitting relationship; (b): Comparison of daily GHI data scatter plot and fitting relationship; (c): Comparison and linear fitting of DNI scatter points with zenith angle less than 80 degrees; (d): Comparison and linear fitting of GHI scatter points with zenith angle less than 80 degrees; (e): DNI fitting residual histogram with zenith angle less than 80 degrees; (f): GHI fitting residual histogram with zenith angle less than 80 degrees

从大气成分特性来讲, 主要包括散射和吸收两种效果作用, 太阳光谱功率分布的改变主要是来自于大气的散射作用, 所以响应度的变化也是以大气散射作用的变化而变化的。 因此, 式(11)可以写成更广义的表达形式, 太阳辐射的总功率表现为任意多个子谱段功率的线性加权求和, 其中的权重系数则是子谱段响应度与总响应度之比, 如式(12)。 而任意子谱段的积分辐照度也可以表达为总谱段积分辐照度减去其他谱段积分辐照度的线性权重求和, 如式(13)。

E(t)=∑k=1MSSk(t)RS(t)Ek(t)(12)

Ej(t)=RS(t)RSj(t)E(t)-∑k=1k≠jMEk(t)(13)

当大气条件不稳定时, 或者太阳穿过大气的路径变化迅速时(例如日出和日落时段, AM5以上的时段), E(t)与E_A(t)之间呈非线性关系, 如图8中的(a)和(b)中的效果。 对于图8中的(c)和(d), DNI的拟合数据中可以看出, 谱段A与全谱段的热电式辐射表具有很好的线性拟合关系, 残差分布具有较好的类高斯特性, 可以用残差标准差(约为2 W· m^-2)来表征残差的离散水平, 对于近1 000 W· m^-2的总辐照度, 单点数据最大偏差0.5%左右。 而GHI拟合的残差特性则差于DNI, 单点数据最大偏差5%左右, 残差分布相对均匀无典型特征, 残差值不仅更高, 且具有显著的回差现象。 这是因为对于GHI的半球接收, 除了光谱失配引起的灵敏度变化导致的光谱误差以外, 还包含了余弦方位误差的影响因素。

通过外场比测实验, 系统评估了光谱辐射计与传统热电型太阳辐射表观测数据的拟合特性, 并对光谱辐射计作为热电辐射表测量光谱误差特性评估设备的有效性进行了验证分析, 主要结论如下:

(1)测量一致性与偏差特性。

研究结果表明, 在大气质量较小时(AM< 5), 光谱辐射计与热电型辐射表的测量值偏差较小, 测量结果具有良好的一致性。 直射辐射(DNI)仅受路径上散射的稍许影响, 而总辐射(GHI)受余弦响应误差和方位误差特性的影响明显, 具体表现为DNI拟合残差小于 0.5%, GHI拟合残差小于5%。

然而, 在大气质量较高(AM> 5)的情况下, 晨昏时段, 光谱辐射计与热电型辐射表测量结果呈现的非线性偏差可从多维度归因。 从物理机制看, 该时段太阳天顶角增大, 大气路径延长致使瑞利散射主导的大气散射作用显著增强, 散射辐射占比(RDG)攀升逐渐至1, 太阳辐射以散射的形式形成不同的天空分布, 对总辐射(GHI)的余弦响应误差和方位误差特性的影响是主导因素, 拟合残差中具有明显的回差现象。 对比AM1.5与AM5条件下DNI和GHI的光谱能量分布可知, GHI整体相对稳定仅有细微波动, 而DNI 在短波谱段占比变化显著, 这说明DNI的非线性偏差可能主要来自于波长选择性偏差, 例如计量兼容性或校准误差的波长依赖性。

综上所述, 光谱辐射计与热电型辐射表之间的偏差是太阳天顶角及大气光程、 漫总比波长特性以及光谱辐射空间分布与仪器接收响应分布特性耦合作用的综合结果。 其中大气的高散射和AM确定的大气光程变化是导致在 AM> 5 的晨昏时段测量偏差呈现非线性特征形成的大气光学条件。

(2)光谱分辨能力对测量精度的影响。

尽管光谱分辨率对太阳光谱吸收特征的解析能力具有显著影响, 高分辨率光谱仪确实能更清晰地刻画夫琅禾费线等精细吸收结构。 例如, ISO 9845— 1: 2022 所提供的1 nm带宽的参考太阳光谱即在气体吸收分析中展现出高分辨率带来的优势。 在特定应用中, 如气体成分反演或吸收带诊断, 部分100~200 nm范围的特征波段建议采用优于1 nm(如0.5 nm 或更高)的光谱分辨率, 以保障谱线形态的准确恢复。 然而在可见-近红外波段中, 针对如500~800 nm宽谱段积分的太阳辐照度测量, 光谱分辨率带来的积分偏差整体有限, 且偏差基本呈正态分布特征。 因此, 对于太阳总辐照度、 法向直接辐照度(DNI)、 水平总辐照度(GHI)等宽带辐射量测量任务而言, 2~4 nm的光谱分辨率是阵列型光谱辐射计的合理选择, 在保证测量精度的同时兼顾了仪器响应度和系统复杂性。 而常见的10 nm分辨率设备, 尽管对吸收峰细节解析能力较弱, 但在宽带能量测量中仍具备可接受的工程适用性。

(3)光谱误差的量化与ISO 9060: 2018标准验证。

依据ISO 9060: 2018 规范, 热电型辐射表的光谱误差通常通过计算球罩材料透过率与吸收涂层光谱特性估算, 而本研究的比测实验提供了一种更直接的评估手段。 光谱辐射计的高光谱数据可用于量化热电型辐射表在不同太阳高度角条件下的光谱响应误差, 并为传统辐射仪器的光谱匹配修正提供实验依据。

(4)光谱辐射计的应用价值与代替性分析。

虽然光谱辐射计在测量精度和光谱信息丰富度方面明显优于传统热电型辐射表, 但由于其高成本、 复杂的校准需求以及长期稳定性问题, 它尚不能完全替代热电型辐射表在气象站和长期辐射监测网络中的应用。 相反, 光谱辐射计与热电型辐射表在测量体系中形成互补关系: 在科学研究和精细化气候监测中, 光谱辐射计可提供更详细的光谱信息, 用于分析大气成分变化、 气溶胶影响及太阳能资源评估。 在日常气象监测和太阳辐射观测网络中, 热电型辐射表因其稳定性和成熟度仍是主要测量手段, 而光谱辐射计的高精度数据可用于优化热电型辐射表的误差修正, 提升整体观测精度。

研究结果表明, 光谱辐射计在太阳辐射测量中并非对热电型辐射表的简单替代, 而是提供了一种更精细化的补充手段。 通过光谱辐射计与传统辐射仪的融合应用, 可以有效提高太阳辐射测量精度, 并为气象、 环境监测及可再生能源应用提供更可靠的数据支持。 未来, 随着光谱测量技术的进一步发展, 地基太阳辐射监测系统的高光谱化和智能化将成为重要趋势。