如何在太阳能数据集中发现日食事件

从太阳能建模的角度来看，日食会导致太阳和月亮在太空旅行时投下阴影的区域的辐照度暂时下降。

在 2024 年 4 月 8 日最近一次日全食发生之际，请阅读太阳辐照度建模的工作原理以及如何在太阳能数据集上识别日食事件。

图 1：日食期间三个选定地点的全球水平辐照度 (GHI) 地图和 GHI 时间序列。

日食阴影和云层

地球上大约每 18 个月就会发生一次日食。根据日偏食、日全食或日环食的不同，对日辐照度曲线的影响也不同。

在有云的情况下，辐照度数据集中的日食效应很可能与云的效应叠加，从而难以从全球水平辐照度和直接法线辐照度（GHI 和 DNI）的日剖面图中发现日食效应。

图 2：日食期间 GOES 卫星提供的可见光卫星图像。

不过，我们可以在所有地点观察到一些现象：晴空全球水平辐照度和晴空直接法向辐照度（GHIc 和 DNIc）的晴空辐照度曲线突然而平稳地下降。

在日食发生在中心时段并被视为全食（或至少太阳的大部分被覆盖）的地点，我们可以更清楚地看到这种特殊形状。

图 3：日全食期间晴空 GHI 和 DNI 的晴空值下降。以德克萨斯州达拉斯市为样本。

了解晴空辐照度

晴空辐照度是指在假设没有云层遮挡天空的情况下，在所考虑的地点和时间段内地球表面可获得的太阳辐照度。换句话说，晴空辐照度是卫星云衰减信号叠加后的理论最大值。

晴空辐照度取决于几个因素。

首先，它取决于地日距离和太阳在天空中的位置。计算出晴空辐照度后，太阳辐照度模型会加上太阳辐照度在穿过大气层时被散射和吸收的影响。为此，我们需要输入海拔高度和大气气体成分，尤其是水蒸气和臭氧含量。

晴空辐照度中的另一个重要因素是大气中的气溶胶含量。

这些微小颗粒通常来自沙尘暴、工业排放以及野火和火山等其他事件。它们按照特定的模式在空气中飘移，这些模式也被模拟并纳入晴空辐照度计算链中。

图 4：图示分别为 4 月 7 日、8 日和 9 日杜兰戈（墨西哥）、达拉斯（美国）和贝尔维尔（加拿大）的 GHI 和 DNI 日剖面图。

图 5：4 月 7 日、8 日和 9 日杜兰戈（墨西哥）、达拉斯（美国）和贝尔维尔（加拿大）的 GHIc 和 DNIc 日剖面图。

下一次日食

下一次日食（这次是环食）将于 2024 年 10 月 2 日发生。太平洋和南美洲南部地区将能看到这次日食。

了解日食、气溶胶和云层的细微差别对于全球太阳能行业的利益相关者优化太阳能利用至关重要。太阳辐照度建模综合了气象知识、计算建模和遥感技术，有助于实现这一目标。