重新思考大气下行长波辐射：基于黑体-灰体模型的精确估算新方法及其应用

《Advances in Applied Energy》：Rethinking the Atmospheric Downward Longwave Radiation: A Black-Gray Body Model for Accurate Estimation

针对大气下行长波辐射（DLR）估算中存在的谱变异性、时空分辨率不足等问题，研究人员提出了一种黑体-灰体（BG）大气辐射模型。该模型将红外光谱分为三个区域，在8–13 μm大气窗口区视为灰体，其余区域视为黑体，并结合本地实测数据动态捕捉辐射变化。实验验证表明，BG模型在辐射冷却功率预测中平均绝对百分比误差低于10%，显著优于传统有效天空发射率（ESE）方法和MODTRAN模型，为能源系统、气候研究和环境设计提供了高精度建模框架。

　　

随着全球对可持续能源和气候适应性设计需求的日益增长，精确估算大气下行长波辐射（Downward Longwave Radiation, DLR）成为了多个领域的关键挑战。DLR是地球表面能量平衡的重要组成部分，尤其在夜间，当太阳能辐射消失时，DLR继续为地表提供能量，减缓冷却速率。其在农业、个人热管理、建筑节能以及可再生能源等领域的应用愈发广泛。例如，在农业中，辐射冷却覆盖物可以增强炎热气候下的粮食生产并减少霜冻风险；在建筑行业，精确的长波辐射估算指导辐射冷却墙、冷却涂层和立面材料的设计，以降低不同气候区的冷却负荷。然而，DLR的估算面临三大核心难题：光谱依赖性、城市级空间分辨率和瞬时时间分辨率。传统模型，如有效天空发射率（Effective Sky Emissivity, ESE）模型和MODTRAN模型，存在明显局限。ESE模型将大气视为具有有效发射率的灰体，无法捕捉不同波长下的光谱分布，且其经验公式基于特定条件和离散区域开发，适用性有限。MODTRAN模型虽能反映详细的光谱特性，但仅将地球纬度划分为三个广阔区域（热带、中纬度和极地），空间分辨率差，且只能提供静态的大气辐射功率分布，无法实现瞬态响应。这些不足限制了DLR在高精度应用中的可靠性。

为了应对上述挑战，Lanxin Li、Xianze Ao、Qiangyan Hao、Meiling Liu、Xiansheng Li、Kegui Lu、Chongwen Zou、Bin Zhao和Gang Pei等研究人员在《Advances in Applied Energy》上发表了一项研究，提出了一种创新的黑体-灰体（Black-Gray body, BG）大气辐射模型。该模型将红外光谱分为三个区域：区域I（3–8 μm）、区域III（>13 μm）和区域II（8–13 μm，即大气窗口）。在区域I和区域III，大气被视为黑体，其辐射功率基于瞬态本地环境温度计算；在区域II，大气被视为灰体，其辐射功率通过从本地测量的总大气辐射功率中减去区域I和区域III的功率来确定。这种分段计算方法使得BG模型能够动态捕捉大气辐射的时空变化，并具备高光谱、时间和空间分辨率。为了验证BG模型的准确性，研究人员选择了辐射冷却（Radiative Cooling, RC）这一应用场景作为实验验证案例，并将BG模型与现有的辐射冷却模型耦合，形成BG-RC模拟方法。

研究人员主要采用了以下关键技术方法：首先，基于BG大气辐射模型，开发了理论框架，用于计算分段的大气辐射功率（E_RegionI、E_RegionII和E_RegionIII）。其次，设计了辐射冷却功率测量系统，包括使用宽带和选择性冷却材料（样本来源：中国合肥、拉萨和海口），通过温度控制、数据记录和气象子系统（如pyrgeometer测量大气辐射功率、便携式气象站测量相对湿度、风速计测量风速）进行室外实验。第三，利用Mean Absolute Percentage Error（MAPE）等统计指标，对比了BG-RC模拟方法与传统ESE-RC和MODTRAN-RC模拟方法的预测精度。此外，还引入了波段解析的大气能量数据库概念，并基于合肥地区全年实测数据进行了案例演示。

研究结果部分通过多个实验验证了BG模型的优越性。在“3.1. Experiment validation under various weather conditions”中，研究人员在合肥不同季节和天气条件下（夏季晴朗、夏季多云、冬季晴朗、冬季多云）对宽带和选择性冷却器进行了测试。结果显示，BG-RC模拟方法预测的冷却功率（P_{sim_BG}）与实测值（P_exp）高度一致，而ESE和MODTRAN方法在多数情况下偏差较大。例如，在夏季多云条件下，BG方法的MAPE低于10%，而其他方法超过20%。在“3.2. Experiment validation in different cities”中，研究扩展至拉萨和海口，进一步证实了BG模型在不同气候条件下的适用性。尽管拉萨与合肥纬度相近，但气候和湿度差异导致DLR显著不同，BG模型仍能准确捕捉这些变化，而传统方法（如MODTRAN）因使用静态纬度分区而失效。在“3.3. Long-term atmospheric spectral energy database and case study”中，研究人员基于合肥2024年全年数据，建立了首个股道解析的大气能量数据库，并演示了其在全球城市（如Billings、Pereira和Sonnblick）辐射冷却评估中的应用。结果显示，BG模型预测的年度辐射冷却能量更准确，传统MODTRAN方法会高估达70.5%（如在奥地利），突显了BG模型在长期规划和设计中的价值。

研究结论部分强调，BG模型通过结合光谱分段和本地实测数据，成功解决了DLR估算中的核心问题，提供了高精度、高时空分辨率的解决方案。实验验证表明，其在多种条件和材料下均优于传统方法，MAPE普遍低于10%。此外，引入的大气能量数据库概念为未来应用（如建筑节能、农业和气候变化研究）提供了实用工具。这项工作不仅推动了大气辐射建模的进步，还为可持续能源和环境设计奠定了坚实基础，具有广泛的科学和工程意义。