基于遥感技术的有效天空发射率测定方法，用于大气长波辐射的估算

《Renewable Energy》：Remote sensing-driven effective sky emissivity determination for atmospheric longwave radiation estimation

本研究基于AVHRR长波辐射数据和NASA POWER气象数据，提出一种遥感驱动的有效天空发射率确定方法，并建立中国省级实证模型，解决了传统模型跨区域适应性差的问题，提升了大气辐射模型的精度，为天气预报、建筑能效和冷却技术评估提供支持。

　　

李兰欣|倪家豪|吴润泽|李贤生|卢克贵|裴刚|赵斌

中国科学技术大学热科学与能源工程系，合肥230027，中国

摘要

有效天空发射率是估算大气下行长波辐射的关键指标，对天气预报、建筑能源效率和辐射冷却技术评估起着至关重要的作用。然而，大多数地区缺乏适当的有效天空发射率经验公式，因为现有的公式仅是在局部确定的。在这项研究中，我们基于AVHRR长波辐射数据和NASA POWER气象数据，系统地开发了一种基于遥感的有效天空发射率测定和大气长波辐射估算方法。为了验证该方法的可靠性，使用了来自中国禹城的区域地面测量数据。此外，我们还为中国的各个省份建立了特定的有效天空发射率经验模型，以解决传统模型在跨区域应用中的适应性限制问题。总之，这项研究提供了一种利用遥感技术改进大气辐射模型的新方法，为包括辐射冷却和建筑能源效率在内的全球范围的大气辐射研究提供了指导。

引言

大气下行长波辐射（DLR）是夜间大气热量传输的主要机制[1]，对天气预报[2]和农业保护[3]至关重要。通过影响地球的能量平衡，DLR影响着雪融化和冰川退缩等过程，帮助研究人员理解区域性和全球性气候变化。在天气和气候模型中，DLR是预测夜间温度变化、霜冻风险和云层分布的基本参数，为高海拔地区的农业生产提供了科学支持。此外，DLR对于评估辐射冷却技术[4]也非常重要——其中关键天空温度的概念划定了在实际大气透过率下的可行性能范围[5]——并通过等效天空辐射温度来提高建筑能源效率[6]，从而在建筑模拟中实现更快、更可靠的辐射交换计算[7]。针对建筑应用的天空温度建模基础研究以及最近的亚环境辐射冷却示范进一步强调了DLR作为能源系统实际边界条件的作用[8][9]，最近的一项全领域综述巩固了这些联系和应用[10]。

通常，DLR可以通过两种主要方法获得：直接地面测量和基于经验模型的间接估算。测量DLR需要专门的高精度仪器，如辐射计，它们可以直接检测来自大气的辐射。然而，这些仪器价格昂贵，需要复杂的校准，并且不在常规气象站中广泛配备[11]。为了更方便地估算DLR，研究人员开发了描述晴空条件下有效天空发射率的经验模型[12]，这些模型通常依赖于从特定地点收集的气象数据（如观测到的长波辐射、空气温度和湿度）。然而，目前可用的有效天空发射率经验公式在空间覆盖范围上存在局限性，因为它们通常是基于少数地理位置收集的数据开发的。一个主要的限制是缺乏空间范围。因此，现有研究中的一种常见做法是将为一个地区开发的有效天空发射率经验关系外推或转移到其他缺乏地面测量的地区。尽管这种转移可能捕捉到一般趋势，但由于大气成分、地表特征和气候条件的区域差异，往往会导致准确性和可靠性方面的显著差异[13]。目前，阻碍更通用有效天空发射率经验模型发展的主要限制是缺乏广泛、长期和空间分布的气象和辐射数据集。

最近的研究表明，卫星-地面数据融合可以绘制热带地区的DLR场，突显了基于空间信息表征长波辐射的价值[14]。在这种背景下，卫星遥感的进步现在能够实现高精度的全球DLR反演[15][16]，提供了有效补充稀疏地面网络的大范围数据集。基于这一优势，本研究通过利用遥感获得的DLR数据来开发适合不同地理区域特定气候条件的局部有效天空发射率经验公式，从而解决了现有有效天空发射率经验公式在区域适应性方面的局限性。与以绘图为中心的方法[14]不同，我们的方法（i）通过推导ε_sky而不是仅仅回归DLR场来针对潜在的参数化问题；（ii）进行系统的区域校准，生成具有跨区域可转移性的省级系数集；（iii）通过云层调制提供从晴空到全天空的统一估算，并通过独立地面观测（例如AsiaFlux）进行验证。这种方法提高了DLR预测的区域适应性和预测准确性，为全球范围内的大气辐射研究和应用提供了新的见解和技术支持。

部分摘录

有效天空发射率

DLR是大气中辐射传输的关键组成部分，其计算通常基于黑体或灰体假设。对于前者假设，天空被视为完美的黑体，DLR可以使用有效天空温度来计算：$$其中T_sky(K)是有效天空温度，σ是斯特藩-玻尔兹曼常数。对于灰体假设，天空被视为灰体，DLR由以下公式给出：$$

晴空经验公式形式的选择

自从Brunt在1932年首次引入基于水蒸气压的有效天空发射率经验模型以来，已经开发了许多参数化模型来量化晴空有效天空发射率与地表气象变量之间的关系。这些变量包括空气温度（T_a，K）、相对湿度（RH，%）、水蒸气压（P_w，Pa）、露点温度（T_d，K）和可降水量（w，kg/m²）。在这项研究中，我们选择了16个经典的经验模型

结论

在这项研究中，我们通过整合遥感DLR数据和相应的气象观测数据，开发了一种特定地点的有效天空发射率经验公式推导方法。这种方法提高了传统模型的准确性和区域适应性。我们首先使用长白山地区的数据评估了16个经典发射率模型。重新校准后的Dai和Fang模型表现更为优越

CRediT作者贡献声明

吴润泽：软件开发。倪家豪：方法论。李兰欣：形式分析、数据管理、概念化。赵斌：验证、监督。裴刚：监督。卢克贵：方法论。李贤生：方法论

数据可用性

支持本研究发现的数据可向相应作者索取。

利益冲突声明

? 作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的财务利益或个人关系。

致谢：

这项工作得到了中国国家自然科学基金（NSFC 52476225, 52130601）和 CAST青年精英科学家资助计划（2023QNRC001）的支持。NASA POWER数据来自NASA兰利研究中心（LaRC）的POWER项目，该项目由NASA地球科学/应用科学计划资助。