估算不同地区月平均太阳散射辐射量数据的研究
太阳辐射的计算2
HH
（计算方法2）
a'，b'－经验系数。
10 26-Nov-18
1－4、月平均太阳辐射日总量的计算
经验系数b' 可由下式计算：
1.11 b' 0.55 En
式中： En为当地的年平均绝对湿度，单位hPa－百帕（空气中 实际水蒸气压力）。
水平面上总辐射日总量的月平均值
N H H H C (a b ) N0
HH
（计算方法1）
式中： H C －晴天水平面上总辐射日总量的月平均值。可根据 不同纬度的日射观测资料来确定； a，b－经验系数。适合我国地区的系数为：a＝0.248, b=0.752 N/N0－日照百分率，其中N为实际每天日照时数的月平 均值；N0为同一时期每天可能的日照持续时间数月平均值。
此时，有：
Z
25 26-Nov-18
1－5、太阳能集热器倾角的确定
另一方面，根据纬度、赤
纬角及太阳天顶角的关系有：
天顶
Z
因此，当太阳光线垂直与集 热器采光面时，有：
赤道
26 26-Nov-18
1－5、太阳能集热器倾角的确定 不同使用场合下集热器倾角的确定
集热器全年使用（如太阳能热水系统）：
全年赤纬角的变化 日期 赤纬角 春分 0 夏至 23.5o 秋分 0 冬至 -23.5o
在工程上，可近似认为这一期间的平均赤纬角为10o。
因此，这类集热器的倾角按下式选取：
10
28
26-Nov-18
1－5、太阳能集热器倾角的确定
我国各地区旬太阳总辐射的统计、计算及其分布
我国各地区旬太阳总辐射的统计、计算及其分布旬太阳总辐射是指一个旬（10天）内所有日间收到的太阳总辐射。
我国是太阳能资源有限的大型国家，全国内太阳能利用是优势地区不定的。
下面是全国各地区旬太阳总辐射的统计、计算及其分布：一、全国旬太阳总辐射1. 旬太阳总辐射计算：根据中国气象科学数据中心的监测，我国全国的旬太阳总辐射为17.16 MJ/m2.二、全国各地区旬太阳总辐射1. 华北地区：河北省为16.18MJ/m2，山西省为18.07 MJ/m2，内蒙古自治区为16.68 MJ/m2；2. 东北地区：黑龙江省为17.02 MJ/m2，吉林省为17.17 MJ/m2，辽宁省为18.09 MJ/m2；3. 华东地区：上海市为18.10 MJ/m2，江苏省为16.11 MJ/m2，浙江省为18.11 MJ/m2，安徽省为17.22 MJ/m2，福建省为17.39 MJ/m2，江西省为15.97 MJ/m2，山东省为16.25 MJ/m2；4. 华中地区：湖南省为18.46 MJ/m2，湖北省为17.70 MJ/m2，河南省为16.73 MJ/m2；5. 华南地区：广东省为17.92 MJ/m2，广西壮族自治区为17.27 MJ/m2，海南省为17.77 MJ/m2；6. 西南地区：四川省为18.50 MJ/m2，云南省为17.01 MJ/m2，贵州省为18.09 MJ/m2，重庆市为17.89 MJ/m2；7. 西北地区：陕西省为18.20 MJ/m2，甘肃省为17.83 MJ/m2，宁夏回族自治区为16.66 MJ/m2，青海省为14.73 MJ/m2；8. 新疆维吾尔自治区为12.77 MJ/m2。
总的来说，不同地区的旬太阳总辐射之间存在一定的差异，主要与气候、大气污染、地形等因素有关。
尤其是新疆维衢自治区的太阳总辐射只有12.77 MJ/m2，是全国最低的。
太阳辐照预测实验报告(3篇)
第1篇实验背景太阳辐照，即太阳辐射到地球表面的能量，是地球上所有生命活动和能源利用的基础。
准确预测太阳辐照对于太阳能发电、农业灌溉、气候研究等领域具有重要意义。
本实验旨在通过建立太阳辐照预测模型，探讨其预测效果，为实际应用提供理论依据。
实验目的1. 了解太阳辐照的物理特性及其影响因素。
2. 掌握太阳辐照预测模型的建立方法。
3. 评估所建立模型的预测精度和适用性。
实验材料1. 太阳辐照历史数据（包括日期、时间、地点、太阳辐照强度等）。
2. 相关气象数据（包括气温、湿度、风速等）。
3. 计算机软件（如MATLAB、Python等）。
实验方法1. 数据收集与预处理收集某地区过去一年的太阳辐照历史数据和气象数据。
对数据进行清洗，去除异常值，并按时间顺序排列。
2. 特征选择分析太阳辐照影响因素，选择与太阳辐照强度相关的气象因素作为特征变量，如气温、湿度、风速等。
3. 模型建立选择合适的预测模型，如线性回归、支持向量机、神经网络等。
以历史数据为基础，训练模型，并对模型进行优化。
4. 模型评估使用交叉验证等方法评估模型的预测精度，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等。
5. 预测实验利用训练好的模型，对未来的太阳辐照进行预测，并分析预测结果。
实验步骤1. 数据收集与预处理通过气象局、科研机构等渠道收集所需数据。
对数据进行清洗，去除异常值，并按时间顺序排列。
2. 特征选择分析太阳辐照影响因素，确定以下特征变量：日期、气温、湿度、风速、云量等。
3. 模型建立以线性回归模型为例，建立太阳辐照预测模型。
- 导入数据，进行数据预处理。
- 选择特征变量，建立线性回归模型。
- 使用历史数据进行模型训练。
- 优化模型参数，提高预测精度。
4. 模型评估使用交叉验证方法评估模型预测精度，计算MSE和RMSE。
5. 预测实验利用训练好的模型，对未来的太阳辐照进行预测。
分析预测结果，评估模型在实际应用中的适用性。
实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗，去除异常值后，数据质量得到提高。
基于线性方法的内蒙古地区太阳总辐射月均值估算
文章编号 ：６ ４ ３ １ （Ｏ １ １— ０ ８ ０ １ ７ — ８４ ２ ｌ ）０ ０４ — ５
中图分类号 ：Ｋ ９ Ｔ ８
文献标志码 ：
基于线性方法的 内蒙古地 区太 阳总辐射月均值 估算
彭怀午１刘方锐２ ，
（ ．内蒙 古 电 力勘 测设 计 院 ， １ 内蒙 古 呼 和 浩特 ０ ０２ ；． 中科 技 大 学 电气与 电子工程 学院 ， １００２ 华 湖 北 武 汉 ４ ０７ ） ３０４
ＰＥＮＧ Ｈｕａ－ ｉ ｗｕ。 Ｕ ａ ｇ ｒ ｉ ，ＬＩ Ｆ ｎ — ｕ （ ．ｎ ｅ ｎ ｏｉ ｏ ｒＥ ｐｏａｉｎ＆ Ｄｅ ｉｎＩ ｓ ｔｔ， ｈ ｏ １ ０ ０ Ｉｎ ｒＭｏ ｇ ｌ ｔｎ ｍｏ ｓＲｅ ｉｎ Ｃ ｉａ ２ Ｃｏｌｇ １ Ｉ ｎ ｒＭｏ ｇ ｌ Ｐ ｗｅ ｘ ｌｒｔ ａ ｏ ｓｇ ｎ ｔｕｅ Ｈｏ ｈ ｔ０ ０ ２ ，ｎ ｅ ｎ ｏｉ Ａｕｏ ｏ ｕ ｇｏ ， ｈｎ ； ． ｌｅｅ ｉ ａ
Ｅｅｔｃｌ Ｅｅｔ ｎｃＥ ｇ ｅｒ ｇ ＨｕｚｏｇＵ ｉ ｒｔ ｆ ｃ ｎｅａｄＴ ｃｎｌｇ， ｈ ｎ４ ０ ７ ， ｕ ｅ Ｐｏｉｃ， ｈｎ ） ｌｃ ａ ＆ ｌ ｒ ｉ ｎ ｉ ｅ ｎ， ａｈ ｎ ｎｖ ｓｙｏ Ｓｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｙ Ｗｕ ａ ３ ０ ４ Ｈ ｂ ｉ ｒｖ ｅ Ｃ ｉａ ｉ ｒ ｃｏ ｎ ｉ ｅｉ ｅ ｏ ｎ
ｍｏ ｔｌ ｖｒｇ ｍｐ ｒｔｒ ｎ ａ ｌｏｂ ｓｄｔ ｎａｓ ｅｕｅ ｏｅ ｔ ｅｔ ｅ ｍａ ｈ
ｇｏ ａ ｏａ ａ ｉｔ ｎ ｗ ｔ ｈ ｖ ｒ ｌ Ｒ ｌｂ ｌ ｌｒ ｒｄ ａ ｉ ｉ ｔ ｅ ｏ ｅ ａｌ ＭＳ ｑ ａ ｔ ｂ ｕ ０ ｓ ｏ ｈ Ｅ ｅ ｕ ｌ ｏ ａ ｏ ｔ８
ｄ ｒｔ ｎ（） ａａａｄｇ ｂｌ ｏ ｒ ａｉｔｎ（ｓ ｄ ｔ ｏ ｅｆ ｅ ｕａ ｏ ｎ ｄｔ ｎ ｌ ａ ｓｌ ｄａｏ Ｒ ） ａ ｆｈ ｖ ｉ ｏ ａｒ ｉ ａ ｔ ｉ
山西不同地区太阳辐射量及最佳倾角分析
在能源危机和环境污染日益严重的双重压力 下, 能源问题已成为制约各国家和地区经济发展的 关键因素。开发利用太阳能能源, 是解决上述问题 的有效途径之一。山西省蕴藏着丰富的煤炭资源, 但是化石能源毕竟是有限的, 同时它的使用严重破 坏了该地区的生存环境[ 1] 。太阳辐射资料是太阳 能利用中的重要科学依据之一, 获得太阳辐射数据 的方法主要有实地测量和理论模拟计算两种。国 内外许多研究人员采用理论方法、理论和统计方法 相结合的方法、神经网络、人工智能等优化算法建
H dt 及地面反射辐射量 H St 组成, 即:
H T = H bt + H dt + H St
( 12)
H bt 与水平面上的直接辐射量 H b ( H b = Sc) 之
间有如下关系:
H bt = H b # Rb
( 13)
对于朝向赤道的倾斜面, Rb 可以由下式确定:
Rb =
cos( W-
B) # cosD# sinXst +
大气对太阳散射的一半可以到达地面, 由此可 以得到散射辐射的近似式:
sin0 = sinW# sinD+ cosW# cosD# cos X 求解上式得:
X = ar ccos( - t anW# t anD)
( 5)
太阳辐射和地表温度资料的统计方法及应用研究
太阳辐射和地表温度资料的统计方法及应用研究太阳辐射和地表温度需要通过多种手段进行统计分析和应用研究。
这些数据是实现环境保护和气候预测的重要依据，同时也对农业生产、城市规划等具有重要的指导意义。
一、太阳辐射的统计方法太阳辐射是地球上能量收支平衡的主要因素之一，也是气候变化的重要驱动因素。
因此，对太阳辐射进行准确的统计和分析具有重要的意义。
太阳辐射的统计方法有许多种，其中比较常用的是直接辐射计法、间接辐射计法和数值模拟法。
直接辐射计法是通过测定太阳辐射仪器接收到的直接辐射量来计算太阳辐射。
直接辐射计法的优点是测量结果准确，但是需要设置到机动性非常好的宽频辐射计，成本较高。
间接辐射计法是通过测量太阳辐射在各个大气层中的散射、吸收和反射来计算太阳辐射。
该方法的优点是成本相对较低，但是测量不太准确，因为其受到大气层的影响较大。
数值模拟法则是通过计算机模型来模拟太阳辐射的分布和变化规律。
该方法的优点是成本相对较低，而且可以通过修改输入参数来得到不同条件下的模拟结果，但是对于模型参数的选择和确定要求比较高。
二、地表温度的统计方法地表温度是环境污染和自然灾害监测的重要指标之一。
同时，它还是气候模拟和气候预测的重要参考。
地表温度的统计方法主要有地面观测和卫星遥感法两种。
地面观测法是通过设置热电偶、红外感应器等仪器在地表进行长期观测，以得到地表温度的地面观测资料。
该方法的优点是精度较高，可以由人工进行运作和维护，但是受到观测站点和观测时间的限制，有一定的局限性。
卫星遥感法则通过卫星遥感技术来检测地表温度，包括红外辐射法、微波辐射法和激光雷达法等。
该方法的优点是能够覆盖更广泛的区域，得到更为全面和准确的统计资料。
同时，卫星遥感技术还可以通过建立监测系统来实现*长时间的实时监测。
三、太阳辐射和地表温度的应用研究太阳辐射和地表温度的应用研究主要包括气候预测、环境污染监测、农业生产、城市规划等领域。
在气候预测方面，太阳辐射和地表温度作为气候变化的重要指标，经常被用来对气候变化进行预测和模拟。
昆明地区倾斜面上太阳辐射的计算与分析
昆明地区倾斜面上太阳辐射的计算与分析摘要利用K-T法，由水平面上的实测太阳辐射量，用MATLAB程序估算了昆明地区不同方位、任意倾角斜面上的太阳辐射量，分析了昆明地区倾斜面上的太阳辐射特征，为建筑设计、太阳能利用等提供基础数据。
关键词倾斜面；太阳辐射；透明系数；各向同性天空模型；云南昆明以昆明市为中心的滇中区域（以下简称昆明地区）是云南省人口最为密集、经济相对发达、太阳能热水器安装范围较广的地方。
太阳辐射量是太阳能热利用、建筑设计等的基本参数之一[1]，而其观测多限于水平面，实际应用常涉及到倾斜面上的辐射问题。
结合光热转换理论，采用可以计算全方位、不同倾角斜面上日总辐射的Klein和Theilacker方法（以下简称K-T法），利用MATLAB语言，由昆明地区实测水平面上的太阳辐射量估算了不同方位、任意倾角斜面上的太阳辐射量，并分析了昆明地区倾斜面上太阳辐射在一年中的分布情况[2]，为建筑设计、太阳能利用等提供基础数据。
1 月平均透明系数、水平面上的直射辐射和散射辐射2 倾斜面上的月平均日总辐射到达倾斜面上的总太阳辐射由直接太阳辐射、天空散射辐射和地面反射辐射3个部分组成。
常用的计算斜面上日总辐射量的方法有Liu和Jordan法（Liu & Jordan于1962年提出，Klein1977年改进）、Klein和Theilacker（1981）法，假设地面反射辐射和天空散射辐射都是各向异性的，对由10年以上日平均水平面辐射量推算斜面上的日总辐射量，接近实测结果。
而K-T法更是将有限太阳方位内的情况推广到不同方位斜面上日总辐射计算的一种常用方法。
3 昆明地区太阳辐射量分析3.1 大气层外和昆明地区水平面上的月平均日太阳辐射大气层外与昆明地区同纬度水平面上的太阳辐射最大值出现在6月。
从图1可见，1—5月和6—11月大气层外水平面上的太阳辐射值近似关于6月辐射量对称。
而经过地球大气层吸收、反射和散射后，到达同纬度水平地面时，太阳辐射量分布则发生显著变化，太阳辐射最大值出现在4月份；类似的是，1—3月和5—7月的辐射量关于4月近似对称，8月辐射量再次增大，随后逐渐减少至10月，11月、12月在缓慢上升。
中国大陆地区地表太阳辐射估算及其时空变化分析
中国大陆地区地表太阳辐射估算及其时空变化分析
中国大陆地表太阳辐射估算及其时空变化分析，是近年来一项重要的研究课题。
据统计，
中国的地表太阳辐射总量达到每年1340万希拉里。
中国大陆地区的地表太阳辐射各地区
的强弱与时间具有显著的相关性，具有明显的时空变化特征。
南方的地表太阳辐射较北方高出30%，西部比东部高出20%。
总的来看，太阳辐射总量是
一年四季比较稳定的。
从时序分析来看，春夏季节的太阳辐射是最大的，其次是秋季，冬
季最低。
按季节来看，周边地区的太阳辐射实际上未必比中部地区的太阳辐射多，可能会
存在差异。
有关中国大陆地表太阳辐射估算及其时空变化分析已经着重研究，它直接影响着节能减排、气候变化、分布式发电、气候变化等诸多领域，深入分析太阳辐射的时空变化特征，对预
测和评估能源等领域提出了新的要求。
中国大陆地表太阳辐射估算及其时空变化分析，是未来有关研究领域出现的重要课题，有
助于把握和正确利用地表太阳辐射资源，为能源转型提供重要的依据。
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WANG Hua - jun ,LI Shu - lan ,WANG Fang ( Energy Research Institute of Henan Academy of Science ,Zhengzhou 450008 ,China)
Abstract :Using polynomial model and interval model respectively ,the measured data ,which included monthly average solar diffuse radiation ( Id ) ,monthly average solar total radiation ( I) and clearness index ( Kt ) during the year of 1990 - 2000 ,was regressed and analyzed. Results showed that the relationship between IdΠI and Kt can be used to estimate monthly average solar diffuse radiation in several areas in China. The value of Kt usually is 0. 3 - 0. 8 for the cities within the latitude range of 30°- 40°,while the value of Kt can reach 0. 8 - 1. 0 for the cities in higher or lower lati2 tude. The IdΠI - Kt curve can provide the information on air quality of a city to some extent . Generally ,under the same other conditions ,the more good air quality of a city is ,the more obvious the linearity of regression curve is. Key words :solar energy ;monthly average solar diffuse radiation ;clearness index ;data estimation
均太阳总辐射量 I 对月平均太阳散射辐射量 Id 进行一定程度上 的估测 。需要指出的是 ,由于模型的限制 ,估计数据的误差有时会
比较大 ;而且分析还表明 ,一味地提高回归方程的阶数 (如 5 阶以
上) 并不能有效地改善方程的拟合程度 。因此 ,对于比较特殊或
严格的工程设计应用中 ,还应考虑其它一些模型 ,以提高数据估
第200242年卷5,总月第,第1235
期 期
《节 能 技 术 》 ENERGY CONSERVATION TECHNOLOGY
Vol . 22 ,Sum. No. 125 May12004 ,No. 3
估算不同地区月平均太阳散射辐射量数据的研究
王华军 ,李淑兰 ,王 方 (河南省科学院能源研究所 ,河南 郑州 450008)
收稿日期 2004 - 02 - 27 修订稿日期 2004 - 03 - 23 基金项目 :国家“十五”攻关项目子专题“太阳能供热制冷成套技术
开发与示范”(2002BA4058) 作者简介 :王华军 (1975～) ,男 ,汉族 ,河南新安人 ,河南省能源研究
所助理研究员 ,硕士学位 ,主要从事新能源与计算机技术 研究 。
图 1 我国辐射观测站数据缺失情况
图 2 不同纬度下的晴天月平均太阳总辐射量
2 模型及结果分析
Angstrom 较早地就提出了计算月平均太阳总辐射量的经典 半经验公式 ,后来 Page[3、4] 、Beckman 和 Duffie[4] 等人又进行了修 正 ,并被许多国家采用 。但是问题在于 ,就我国而言 ,总辐射数据 采集程度比较完整 ;而且随着气象观测手段与设备的不断进步 , 这种基于寻找方程系数 (a 和 b) 的半经验方法远不如直接测量数 据准确快捷 。
IdΠI = m1 + m2 Kt + m3 K2t + m4 K3t c1 ≤ Kt ≤ c2
(2) 和
a1 + b1 Kt 0 ≤ Kt ≤ c1
IdΠI = a2 + b2 Kt c1 ≤ Kt ≤ c2
(3)
a3 + b3 Kt c2 ≤ Kt ≤1. 0
·4 ·
其中 , Kt 为晴朗指数 (Clearness Index) ,定义为平均总太阳辐射与 晴天条件下月平均太阳总辐射量之比 ( IΠIo) ,我国不同纬度下的 晴天月平均太阳总辐射量曲线见图 2 所示 : ai , bi 和 mi ( i = 1 ,2 , 3 ,4) 分别为方程系数 ; c1 和 c2 为区间端点 。在多项式模型中 ,Liu 和 Jordan 给出的 c1 和 c2 数值分别为 :0. 3 和 0. 7 ;在区间模型中 , IdΠI 与晴朗指数 Kt 之间的关系分为三个区间 ,且各个区间内的 函数变化均为线性 。
(例如太阳房) 设计而言 ,从 (1) 式去获取月平均太阳散射辐射量
将会十分困难 。因为分析复杂地理分布情况下的物体表面对太
阳辐射的反射率并非易事 ;此外 ,云层与云量指数的准确数据需 要通过气象卫星采集获取 ,分析起来需要运用大量分维几何方 面的复杂模型及数值运算 ,不利于工程实际应用 。
因此 ,本文采用了 Liu 和 Jordon 提出的多项式模型[5] 以及 Catsoulis 提出的区间函数模型[6] 进行比较分析 , 二模型分别如 下:
义。 文献[2 ] 中设计了“太阳能气象资料数据库查询系统”软件 ,
可以对不同城市 、不同年月日的平均温度 、平均风速以及太阳辐 射量等基本气象参数的变化情况进行分析与查询 。但在软件应 用过程中发现 ,我国气象数据的残缺现象比较严重 。以太阳辐射 为例 ,1993 年以前 ,我国辐射数据观测分甲 、乙两种观测站 ,甲种 站有要素项 3 项 (总辐射 、散射辐射和直接辐射) ,乙种站有要素 项 1 项 (总辐射) 。从 1993 年起 ,我国气象辐射观测站由原来的甲 、 乙两种观测站调整为一 、二 、三级观测站 , 一级站有要素项 5 项 (总辐射 、净辐射 、散射辐射 、直接辐射和反射辐射) ,二级站有要 素项 2 项 (总辐射和净辐射) ,三级站有要素项 1 项 (总辐射) 。在此 期间 ,由于受到旧站撤消 、新站建立以及辐射测试仪器设备新旧 更新等诸多因素的影响 ,许多观测站的数据出现了不同程度的 残缺现象 。图 1 统计了自 1960 至 2000 年期间 ,我国 122 个辐射观测
图 9 和表 1 。
从图 3 ～ 图 9 中可以看出 ,我国 30°～ 40°纬度范围内城市的
Kt 基本上都在 0. 3 ～ 0. 8 区间范围之内 ,这与Liu 和Jordan 的结果 是基本吻合的 ;所不同的是 ,我国较高或较低纬度范围内城市 (如
哈尔滨和昆明) 的 Kt 可以达到 0. 8 ～ 1. 0 。 我们引入一个决定系数 R2 ,来衡量回归方程与相应的实际
测量数据之间的拟合程度 。R2 的数学定义如下 :
∑ ∑ ∑ R2 = 1 - [
( Yi - Yi ) 2 ]Π[ (
( Y2i ) -
Yi ) 2 n ] (4)
当 R2 等于 1. 0 或接近于 1. 0 时 ,所回归方程具有最高的可靠性 ;
R2 越小 ,说明方程的可靠性越差 。本文计算了上述两种模型回归
我国目前 推 荐 水 平 面 月 平 均 太 阳 散 射 辐 射 量 的 计 算 公 式
为:
IdΠI = K( a + bCh + cC1 )
(1)
其中 , K 是自然表面对太阳辐射的反射率的非线性函数 ; Ch
和 C1 分别为计算月的高 、低云量 ; a 、b 和 c 是回归系数 ,随海拔高
度和年平均绝对湿度变化而变化 。实际上 ,对于太阳能应用系统
计的精度 。
此外还可以看出 ,在表 1 中的六个城市中 ,昆明市的 R2 数值
最大 (0. 817) ,而郑州市的 R2 数值最小 (0. 186) ,其它城市均在伯
仲之间 ,这可以从 Kt 的物理意义上分析其主要原因 。影响 Kt 的 因素有很多 ,主要包括所在区域的地理位置 、纬度 、大气湿度 、云
1 前言
自从太阳能与建筑一体化理念提出以来 , 太阳能系统在建 筑上得到了迅猛地推广 ,同时也对系统预测性能与结构优化设 计提出了更高的要求[1] 。就设计太阳能光热和光电应用系统而 言 ,了解当地太阳能辐射 (包括总太阳辐射 ,散射辐射 ,直接辐射 以及反射辐射) 的大小以及分布规律等信息 ,具有很强的工程意
摘 要 :采用多项式模型与区间模型 ,对我国不同纬度城市 1990 - 2000 年期间的月平均太阳散射辐 射量 ( Id ) ,月平均太阳总辐射量 ( I) ,以及晴朗指数 ( Kt ) 之间的关系进行了回归分析 。研究结果表明 ,在太 阳能与建筑结合工程设计中 ,利用 IdΠI 与 Kt 的函数关系 ,可以对我国不同地区月平均太阳散射辐射量数 据进行初步的估算 ;我国 30°- 40°纬度范围内城市的 Kt 在 0. 3 ～ 0. 8 之间 ,对于较高或较低纬度范围内部 分城市的 Kt 可以达到 0. 8 - 1. 0 ; IdΠI - Kt 系曲线可以在一定程度上反映城市的空气质量情况的优劣 ,通 常在其它因素相同的条件下 ,城市空气质量越好 ,同归曲线越趋近于线性 。
量以及空气中悬浮物颗粒等因素 。而对于城市的空气质量而言 ,
由于大气中污染物 (如粉尘 、污染气体以及其它固体悬浮物等)
的存在 ,必然会对太阳散射辐射量的大小造成不同程度的影响 。