尤拉伊-贝塔克
Sep 12, 2025
在Solargis Monitor，我们持续监测和分析全球范围内跨月、跨年、跨季节的太阳能资源可用性异常模式。
2025 年 6 月、7 月和 8 月，即北半球的夏季和南半球的冬季，全球太阳辐照度基本接近长期平均值，大部分地区在典型值的 ±8% 范围内。然而，有几个地区与这一范围相差很大。
在东亚、澳大利亚东南部和欧洲部分地区，我们记录到太阳辐照正异常，这些地区的太阳辐照超过了历史平均值。这些地区差异凸显了太阳资源在时间和空间上的异质性。
本报告对 2025 年 6 月-7 月-8 月的全球水平辐照度（GHI）进行了全球分析，强调了与长期平均值的偏差。
附图直观地展示了这些异常情况：红色表示全球水平辐照度高于平均水平，蓝色表示低于平均水平，而温和的橙色至绿色代表接近长期平均水平的数值。这种地图是识别异常区域的有力工具，可为太阳能运营商、规划者和研究人员提供有关季节变化及其对光伏性能影响的宝贵见解。
2025 年夏季，日本本州岛、九州岛和四国岛以及朝鲜半岛东南部被观测到最为异常的区域。七月份的太阳辐照度达到了极高水平，而六月份和八月份也出现了正异常，尤其是在沿海地区。总体而言，该地区可利用的太阳能资源比夏季长期平均值高出 13% 至 22%，部分局部地区超过 25%。
更多信息 日本 2025 年 7 月创纪录：太阳能资源比长期平均值高出 40
在华东地区，2025 年夏季的太阳能资源条件变化很大，全球水平辐照度（GHI）的月度异常从极度负值到极度正值不等。
然而，如果将 6 月、7 月和 8 月合并考虑，全球水平辐照度总体高于平均水平，通常在 +10% 到 +15% 之间，局部地区超过 +18%。四川盆地的情况尤为突出，大部分地区的增幅在+20%左右，中部地区超过+25%。Solargis Monitor 的数据还显示，在过去两年中，四川盆地的太阳能资源显著增加，这凸显了在规划和运营光伏资产时密切监测不断变化的辐照模式的重要性。
2025 年，印度经历了一场高于正常水平的季风，季风于 6 月初到来，并以不同寻常的强度持续整个季节。与前几十年相比，季风的行为发生了明显的变化，最近的分析（如英国广播公司的这篇文章）强调了这一点。
漫长的季风季节直接影响了可用的太阳能资源：大气中的高湿度助长了大面积云层的形成，减少了进入的太阳辐射，限制了光伏发电的潜力。这些情况凸显了在太阳能规划和预测中考虑季风变化的重要性。
在欧洲大部分地区，2025 年夏季的特点是月与月之间变化很大：6 月份异常晴朗，7 月份天气疲软，而 8 月份整个欧洲大陆的天气状况好坏参半。将这三个月的情况汇总后，有两个地区出现了明显的正异常：英吉利海峡周边地区（英国南部、法国西北部和比荷卢三国）以及中欧和东欧部分地区。在这些地区，全球降水指数比长期平均值高出 +7% 到 +14%，一些山区超过 +20%。
与此相反，波罗的海国家--爱沙尼亚、拉脱维亚和立陶宛--在所有三个夏季月份中的太阳能资源一直低于平均水平。全球辐照度偏差从-6%到-13%不等，这使得 2025 年夏季成为该地区近几十年来太阳辐照最差的季节之一。上一次观测到类似的赤字还要追溯到 2000 年和 1998 年。
在南半球，6-8 月为冬季，澳大利亚大部分地区的太阳资源水平接近长期平均水平，一般在 -5% 到 +5% 之间。然而，澳大利亚东南部和新西兰则出现了明显的正偏差，全球日光热量指数异常值在+5%到+15%之间，塔斯马尼亚和新西兰部分地区的区域热点超过了+20%。
总体而言，2025 年澳大利亚冬季的气温高于平均水平。值得注意的是，在过去 12 个月中，这些地区的 GHI 一直处于平均水平或高于平均水平，极少出现负异常。这种持续的趋势已转化为异常强劲的光伏产量，为太阳能运营商创造了全年的有利条件。
最后，在研究全球模式时，尼加拉瓜出现了明显的负异常，尤其是在中东部地区，该地区的 GHI 降幅高达 -20%。造成这一赤字的主要原因是 2025 年 6 月的太阳辐照度异常低，创下了新的月度历史记录。
6 月通常是雨季，湿度较高，而今年的特点是云层持续覆盖，降水量大大超过平均水平，达到 400-700 毫米，往往是长期平均值的两倍，一些地方达到绝对月记录。
在下图中，通过分析三个代表性地点的 Solargis 10 分钟直接正常辐照度（DNI）时间序列数据，可以看出该月有 10-15 天阴云密布，其余大部分时间仅为部分多云。值得注意的是，ENSO 和 MJO 等大尺度大气指数接近中性，这表明长时间多云主要是局部现象，而不是更广泛的气候振荡的结果。
上述异常情况凸显了在运行、月度和季节时间尺度上持续监测和评估太阳能资源变化的重要性。
对于光伏产业来说，了解这些波动对于设定准确的能源产出预期和优化资产管理至关重要。季节性异常（无论是正向还是负向）都会对收益预测和运营策略产生重大影响。通过利用高分辨率的太阳辐照数据集和时间序列分析，太阳能运营商可以更好地预测变化，适应当地的天气模式，提高不同地区光伏装置的可靠性和盈利能力。
