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在本文件中
我们考察全球气象模型如何提供关键参数的预测和历史数据，包括温度、风速、湿度和降水。这些气象参数对于模拟光伏（PV）性能、风险管理以及开发与太阳能资产相关的额外模型至关重要。
Solargis 平台的应用 |
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该方法被应用于 Solargis Prospect、 Solargis Evaluate、 Solargis Monitor、 Solargis Forecast、 Argus PV 仿真、 TMY 和 TS API 数据以及 咨询服务中。 |
概述
全球气象模型 通过数学建模模拟全球层面的大气行为。分析师将这些模型作为分析太阳能资产的重要工具，因为它们提供了数据，能够描述短期和长期范围内太阳能应用所需的气象和环境条件。
对于短期预报，数值天气预报（NWP）模型生成未来几小时和几天的 天气预报 。预测服务利用这些预测支持实时运营和即时决策，使运营商能够规划和安排维护活动，管理能源储存，并高效平衡供需。在此语境下，这些模型通常被称为操作性NWP模型。
对于长期历史分析，采用不同的气象模型提供再分析数据——一个综合数据集，将历史观测数据整合为全球模型输出。开发者利用这些再分析数据提供历史和近期数据服务，确保他们能够获取关于过去天气状况的准确且详细的信息。这使他们能够对太阳能项目做出更可靠的评估。
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全球再分析模型降水数据的地图表示
影响光伏资产的气象参数
光伏（PV）资产受场地条件变化的影响，因此气象和环境参数对多种用途至关重要。
气象数据 对于模拟光伏系统的预期性能至关重要。空气温度（TEMP）和风速（WS）是决定光伏电池温度的关键因素，直接影响其转换效率。相对湿度（RH）和可降水量（PWAT）是评估电池谱响应的必要条件，而降水量（PREC）和雪深水当量（SDWE）则用于估算环境因素引起的能量损失。
其他参数对于进行能源资产的风险分析也至关重要。紫外线（UVA、UVB）和由极端空气温度（TEMP）驱动的热循环对于评估光伏模块加速降解风险非常重要。在易受恶劣天气影响的地区，太阳能装置的物理完整性进一步受到威胁，这需要利用风阵风（WG）及其他相关数据等参数进行表征。
除了性能和风险考虑外，某些气象和环境参数还作为 各种模型的输入。 关于臭氧含量、水汽（WV）和气溶胶光学深度（AOD）的信息对于运行半经验式太阳辐照度模型至关重要，而基于NWP的太阳辐照度则对太阳能电力预测至关重要。其他参数，如地面反照率模型或土壤损失估计所需的参数，也依赖于准确且全面的气象数据。
NWP的运营数据产品
操作数值天气预报是天气预报的基石，提供未来数小时到数天范围内的大气状况实时信息。这些数据被用于Solargis Forecast服务，部分用于Solargis Monitor—— 更多详情请见此处。流程如下：
实时大气数据来自多种来源，包括气象站、卫星、飞机、浮标和无线电探空仪（气象气球）。
这些原始数据随后被 整合成适合数值模型的连贯格式。同化后的数据用于初始化NWP模型。利用基于物理定律（如流体力学和热力学）的数学方程，模型 模拟大气的未来状态。地球大气被划分为三维网格，每个网格点都会进行计算。结果按固定间隔（例如每6小时）和不同的交货时间（例如12小时、24小时、提前7天）生成。
作为Solargis预报服务输入的运营NWP模型 | ||||
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数据来源 | 预报视野 | 更新 | 原始空间分辨率 | |
高分辨率快速刷新（HRRR），NOAA（美国）的型号——仅限美国本土 | 18小时（D+0） 每6小时运行48小时（D+2） | 每1小时一次 | 0.033° × 0.033° （约3.5×3.5公里） | |
欧洲欧洲联合预报基金会（ECMWF）综合预报系统（IFS） | 60小时（D+2） | 每6小时一次 | 0.1°乘0.1° （约11×11公里） | |
欧洲欧洲联合预报基金（ECMWF）综合预报系统（IFS ENS） | 60小时（D+2） | 每6小时一次 | 0.25° × 0.25° （约28×28公里） | |
DWD服务的二十面体非静水（ICON）模型（德国） | 60小时（D+2） | 每6小时一次 | 0.1乘0.1° （约11×11公里） | |
DWD服务的二十面体非水静（ICON EU）型号（德国）——仅限欧洲 | 60小时（D+2） | 每6小时一次 | 0.0625° × 0.0625° （约7×7公里） | |
美国国家环境信息中心（NCEI）全球预报系统（GFS） | 14天（D+14） | 每6小时一次 | 0.1°乘0.1° （约11×11公里） | |
表格图例：
D+0表示预报发布的同一天。
D+n 表示分娩后 n 天的预测。
气象数据再分析产品
气象模型再分析涉及通过将过去观测数据与固定版本的气象模型整合，重现长期历史中的 过去大气状况 。这些数据被用于 Solargis Prospect、Solargis Evaluate 和 Solargis Monitor 服务中。流程如下：
历史天气数据 来自多个来源，包括地面观测、卫星记录和存档气象数据。由于历史数据可能存在缺口和不一致，因此会经过严格的质量控制和预处理，以纠正错误并标准化数据。类似于操作预测，这些历史数据被整合进全球模型。这里的关键区别在于，整个重新分析期间都使用同一版本的模型和同化系统，以确保一致性。
气象模型通过同化后的历史数据进行回顾性运行，生成一个全面的数据集，代表大 气随时间的状态。此步骤使用固定的模型物理和参数以避免不一致。该再分析生成长期数据集，提供数十年间连续、网格化的各种大气参数表示。
这些数据集包括光伏太阳能应用的关键参数，如温度、风速（速度和方向）、相对湿度、降水量、可降水量、积雪深度的水当量、紫外线辐射和雪密度。
再分析模型也能提供历史太阳 辐照度数据，但其结果分辨率和准确度低于卫星模型。
作为Solargis评估与监测服务输入的重新分析和NWP模型 | |||
|---|---|---|---|
数据来源 | 时代 | 原始空间分辨率 | 原始时间分辨率 |
ERA5，ECMWF对全球气候的大气再分析 | 1994年至D-10 | 0.25° × 0.25° （约28×28公里） | 1小时 |
ERA5-陆地，ECMWF对地表变量进行大气再分析 | 1994年至D-5 | 0.1°乘0.1° （约11×11公里） | 1小时 |
ECMWF的综合预报系统（IFS） | D-10到D-0 | 0.1°乘0.1° （约11×11公里） | 1小时 |
表格图例：
D-n代表当前交付时间前的几天。
数据后处理
为了在太阳能应用中实现最佳效果，气象模型提供的某些数据集需要 后处理。
后处理 优化了数据的空间分辨率，提高了其准确性和一致性。这种改进提高了太阳能系统长期分析和应用的可靠性。气象数据的原始空间分辨率通常在0.1到0.25度之间，代表的是广阔的地理区域，而非具体地点。采用多种方法来改善数据的空间表示，以解决这一限制。
气象模型不仅提供地表温度数据（例如距地面2米处），还能提供从地表到大气顶部多层大 气层的垂直温度剖面 。通过分析这些剖面，可以简化温度随海拔变化的参数化。一般来说，温度会随着海拔的增加而下降，但在地表附近，尤其是冷表面上，温度逆温现象（温度随高度上升）很常见。
为了考虑垂直温度变化，计算了 延迟率 ，表示温度随高度的变化速率。这种延迟率会随着时间和地点变化，受天气模式、当地微气候和地形特征的影响。通过应用延迟率，温度数据在空间上被下缩至更细的分辨率，确保复杂地形区域的准确性更高。利用SRTM-3数字高程模型，空气温度数据的空间分辨率被优化至1公里，显著提升了局部应用的精度。
在某些情况下， 次级参数 必须从模型提供的初级数据中推导出来。例如计算UVA和UVB辐射、露点温度、湿球温度以及积雪深度。这些额外参数对于专业的太阳能分析和应用至关重要。
气象参数与后处理分辨率 | ||||||
气象参数 | 缩写 | 单位 | 时间分辨率 | 模型空间分辨率 | 后期处理后的最终空间分辨率 | 数据来源 |
2米高的空气温度（干球） | 温度 | °C | 1小时 | 0.25°，0.1°，~0.11° | ~1公里 | ERA5-陆地、 ERA5、IFS、GFS |
大气压 | 美联社 | hPa | 1小时 | 0.25°，0.1°，~0.11° | ~1公里 | ERA5、IFS、GFS |
风速10米 | WS | 按理/s | 1小时 | 0.25°，0.1°，~0.11° | ~11公里，~28公里 | ERA5-陆地、 ERA5、IFS、GFS |
10米风向 | WD | ° | 1小时 | 0.25°，0.1°，~0.11° | ~11公里 | ERA5-陆地、 ERA5、IFS、GFS |
100米风速 | WS100 | 按理/s | 1小时 | 0.25°, 0.1°, 0.25° | ~28公里 | ERA5、IFS、GFS |
100米风向 | WD100 | ° | 1小时 | 0.25°, 0.1°, 0.25° | ~28公里 | ERA5、IFS、GFS |
风速为xxx米 | WSxxx | 按理/s | 1小时 | 0.25°，0.1°，~0.11° | ~28公里 | 源自WS100 |
风向在xxx米处 | WDxxx | ° | 1小时 | 0.25°，0.1°，~0.11° | ~28公里 | 源自WD100 |
降水 | 总结 | 公斤/米2 | 1小时 | 0.25°，0.1°，~0.11° | ~11公里，~28公里 | ERA5-陆地、 ERA5、IFS、GFS |
水等于累积积雪深度* | SDWE | 公斤/米2 | 1小时（GFS 24小时） | 0.25°，0.1°，~0.11° | ~11公里，~28公里 | ERA5-陆地，ERA5 |
降雪率的水当量* | SFWE | 公斤/米2 | 1小时 | 0.25° | ~11公里，~28公里 | ERA5-陆地，ERA5 |
露点温度 | TD | °C | 1小时 | 0.25°，0.1°，~0.11° | ~1公里 | 根据温度和相对湿度计算 |
湿球温度 | WBT | °C | 1小时 | 0.25°，0.1°，~0.11° | ~1公里 | 根据温度和相对湿度计算 |
紫外辐射区A（315 - 400 nm） | 弗吉尼亚大学 | W/m2 | 1小时 | 0.25° | ~28公里 | 计算基于ERA5宽带紫外线、ERA5总臭氧柱和AOD MACC-II |
紫外线辐射区B（280 - 315 nm） | UVB | mW/m2 | 1小时 | 0.25° | ~28公里 | 计算基于ERA5宽带紫外线、ERA5总臭氧柱和AOD MACC-II |
真实累积雪深度* | TSD | 嗯 | 1小时 | 0.25°, 0.1° | ~28公里 | 根据SDWE和SDENS计算 |
制冷度日与供暖度日 | CDD，硬盘 | 学位日 | 月均数 | N.A. | ~1公里 | 根据温度计算。基础温度18°C（64°F） |
* 处于试点阶段，按需交付
为了保持数据更新，DAY-1和DAY-2的值取自基于NWP的预测值。气象数据随后会根据重新分析的档案数据进行更新。第3天或更早期间的气象数据可视为权威。更多细节可见《 监测与预报数据来源 》一文。