Effect of Downward Shortwave Radiation Difference on the Surface Radiation Balance of Meadow Grassland

Fu LI; Bingrong ZHOU; Li WANG; Wenze MA; Jinhu HUO

doi:10.7522/j.issn.1000-0534.2023.00035

Plateau Meteorology >

2024 , Vol. 43 >Issue 1: 217 - 226

DOI: https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0534.2023.00035

Effect of Downward Shortwave Radiation Difference on the Surface Radiation Balance of Meadow Grassland

Fu LI ,
Bingrong ZHOU ,
Li WANG ,
Wenze MA ,
Jinhu HUO

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1. Institute of Qinghai Meteorological Science Research，Xining 810001，Qinghai，China
2. Qinghai Key Laboratory of Disaster Preventing and Reducing，Xining 810001，Qinghai，China
3. Chinese Academy of Meteorological Sciences，Beijing 10081，China
4. Haibei Pastoral Meteorology Experimental Station，Haibei 810200，Qinghai，China

Received date: 2022-09-30

Revised date: 2023-04-10

Online published: 2024-01-11

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Abstract

Based on the 20%， 40%， 60% and 80% quantiles of the daily cumulative energy of downward shortwave radiation， the four-component radiation observation data observed by the Haibei Animal Husbandry Experimental Station of China Meteorological Administration from September 2014 to December 2020 were divided into five groups.The influence of difference in downward shortwave radiation on the radiation balance of meadow grassland has been analyzed， which provided a basis for clarifying the changes and causes of radiation balance under different sunlight conditions.The results show that the downward shortwave radiation energy in the whole year is 8192.9 MJ·m^-2·a^-1， which can be theoretically received under the condition of abundant sunlight.Under normal sunlight， it is only 80% of that in the condition of abundant sunlight， while this proportion is only 40% under the condition of less sunlight.The downward shortwave radiation received by the surface under different sunlight conditions showes a very significant logarithmic increase trend in the same month， and the difference between the groups exceeds the difference between different season.There are also large differences between the groups of upward shortwave radiation and atmospheric longwave radiation.However， the upward shortwave radiation increases with the increase of solar radiation， due to the change of air humidity and cloudiness， while the atmospheric longwave radiation decreases with the increase of solar radiation.The variation of surface longwave radiation under different sunlight conditions is small， and does not exceed 3%.Although the difference in surface longwave radiation is not significant between the three sunlight conditions， due to the small amount of downward shortwave radiation received under the condition of less sunlight， the surface longwave radiation is 3.4 times more than the downward shortwave radiation， while it is only 1.4 and 1.7 times under the other two lighting conditions.As the increase of sunlight， the net shortwave radiation received by the surface increases， and the net longwave radiation also increases.Therefore， the energy absorbed by the radiation under different sunlight conditions accounts for 36% to 39% of the downward shortwave radiation energy received in each case.In addition， the difference of sunlight conditions also affect the linear regression model between downward shortwave radiation and net total radiation.The coefficient of determination and slope of the relationship model are the smallest under the condition of less sunlight.The coefficient of determination of the relationship model are above 0.85 for both normal and abundant sunlight.However， the slope is 1 when the sunlight is normal， while the slope is 0.87 when the sunlight is abundant.

Key words： four-component radiation; differences in downward shortwave radiation; meadow grassland; radiation balance

Cite this article

Fu LI , Bingrong ZHOU , Li WANG , Wenze MA , Jinhu HUO . Effect of Downward Shortwave Radiation Difference on the Surface Radiation Balance of Meadow Grassland[J]. Plateau Meteorology, 2024 , 43(1) : 217 -226 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2023.00035

1 引言

太阳辐射是自然界中各种物理过程的主要能量来源，是驱动天气、气候形成和演变的基本动力（齐月等， 2014）。目前通过地面观测、气象学估算（刘淳等， 2021）以及遥感估算（丁立国等， 2022）等方式得到众多不同时空尺度的站点或格点数据。由于下垫面的不同会造成下垫面吸收的净辐射能量产生差异（Yao et al， 2012；范丽军等， 2002；王慧等， 2009； Horton et al， 1996），进而影响地气间热量交换过程（贾东于等， 2017），近些年，国内外众多学者分析了农田（刘晶淼等， 2009；李振朝等， 2009）、戈壁（范丽军等， 2002；王慧等， 2009）、沼泽（刘兴土， 1988）、冰雪（蒋友严等， 2007； Van den Broeke et al， 2008）、沙漠（金莉莉等， 2014）和城市（Liu et al， 2017； Dudorova and Belan， 2015； Ferreira et al， 2012）等下垫面的辐射平衡及各分量的年、季、月、日变化特征。作为“世界屋脊”的青藏高原不仅收入的太阳辐射量很大，支出辐射量也很大（陆渝蓉和高国栋， 1983）。已有研究结果表明，高原地面所吸收的太阳辐射能，使得该地区地气相互作用过程，尤其是能量与水分循环过程对亚洲季风、东亚大气环流、西风急流及全球气候变化均有极大的影响（马耀明等， 2006；赖欣等， 2021）。所以针对青藏高原的辐射平衡研究也是热点之一（张乐乐等， 2019；周万福等， 2013；李宏毅等， 2018；钱泽雨等， 2003；卞林根等， 2001），只是目前开展的地面观测和研究多集中在青藏高原的西部和中部，下垫面也以高寒草甸和戈壁为主（谷星月等， 2018）。此外，青藏高原天气多变，全天晴朗的日数屈指可数，特别是在青海湖流域的夏季更是难得一见。众所周知，云对太阳总辐射以及辐射平衡有着较大影响（Schneider， 1972；蒋兴文和李跃清， 2010），然而不同程度的云遮挡对辐射平衡的分析偶有报道（马宁等， 2015），应该与区分云遮挡程度的定量客观指标有关。以日照时数为例，相同的日照时数因为光照出现的时间区段不同，其收支的辐射能量本身会存在较大差异。所以本文通过引入分位数作为分组指标，直接根据地表接收的向下短波辐射能量多寡来区分不同的遮挡状况，既有效的区分光照条件，又兼顾了各分组的样本量。进一步明晰了青藏高原草甸化草原下垫面的辐射平衡特征及不同光照条件对其产生的影响，可为该区域牧业生产气象服务、地气能量交换以及水分循环研究提供依据。

2 资料概况

2.1　观测场概况

中国气象局海北牧业试验站（以下简称海北站）是国家级牧业试验站，位于青海湖东北岸［图1（a）］，为高寒草甸化草原［图1（b）］。土壤类型为砂壤土，垂直剖面上以30 cm为界，上层为粉壤土，下层以黏壤土为主（王力和张强， 2018）。观测场内优势牧草分别为：西北针茅（S.krylovii）、洽草（Koeleriacristata）、冷地早熟禾（Poacrymophila）、矮嵩草（Kobresiahumilis）、斜茎黄芪（Astragalusadsurgens）和猪毛蒿（Artemisia scoparia）。文中涉及的地图是基于青海省标准地图服务网站下载的审图号为青S（2021）第256号的标准地图制作，底图无修改。

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图1 海北牧业试验站位置（a）及下垫面（b）

Fig.1 The location （a） and underlying surface （b） of the Haibei Animal Husbandry Experimental Station

2.2　观测说明

海北站辐射传感器安装高度1.5 m，采用NR01型（Hukseflux，荷兰）四分量净辐射传感器，其测量幅度为0~2000 W·m^-2，短波光谱范围介于305~2800 nm，长波光谱范围介于4500~50000 nm，太阳辐射值在1000 W·m^-2时的窗口热偏移小于15 W·m^-2。空气温湿度传感器采用HMP45C型（Vaisala，芬兰），安装高度2 m。土壤温度传感器为109型（Campbell，美国），土壤湿度传感器为CS616型（Campbell，美国），安装深度分别为5 cm、 10 cm、 20 cm、 30 cm和40 cm。数据采集器10 min自动记录1次数据。植被观测采用人工观测，观测内容为牧草产量和牧草高度，生长季内每月初观测1次。数据起止时间为2014年9月至2020年12月，文中分析所用的通量密度值为样本的平均值，能量值则由辐射通量密度与时间计算而得。

2.3　数据名称说明

四分量辐射表观测的数据分别为向下短波辐射（DR）、向上短波辐射（UR）、大气长波辐射（DLR）、地面长波辐射（ULR）、净短波辐射（Rs）、净长波辐射（Rl）和净全辐射（Rn）（刘娜等， 2023）。

2.4　数据处理方法

基于向下短波辐射日累计能量数据和20%、 40%、 60%和80%分位数，将各月数据均分成5组，分别对应光照偏少、较少、正常、较多和偏多5种光照条件。本文主要对光照偏少、正常和偏多3种光照条件进行差异分析，进而评估不同光照条件对辐射平衡特征的影响。为了消除1 -12月存在的日数差异，月变化分析采用不同光照条件下日累计能量的月均值。而不同光照条件下的年累计能量理论值是先用月均值乘上日数得到月累计能量，然后再将12个月的能量值累加得到。线性回归、均值检验（独立样本t检验和单因素方差分析）等采用SPSS 21.0.0.0处理。

3 结果与分析

3.1　不同光照条件四分量辐射变化

海北站向下短波辐射的年累计能量为6088.4±85.14 MJ·m^-2·a^-1，最大值出现在2015年，为6220.7 MJ·m^-2·a^-1，最小值出现在2018年，为5986.7 MJ·m^-2·a^-1。年内不同光照条件发生频次显示， 2015年光照偏少的日数较2018年减少15 d，而光照偏多的日数较2018年增加27 d。由图2（a）可知，光照偏多时向下短波辐射的月变化呈单峰型，日累计能量峰值出现在6月份，为31.08±1.12 MJ·m^-2·d^-1，最小值出现在12月，为11.59±0.43 MJ·m^-2·d^-1。而光照偏少时，向下短波辐射的最大值出现在3月（12.33±2.12 MJ·m^-2·d^-1），最小值出现在9月（5.95±2.04 MJ·m^-2·d^-1）。与光照偏多时相比，冬季差值较小，夏季差值较大，介于3.97~22.49 MJ·m^-2·d^-1之间。基于分位数分组后，单因素方差分析结果显示5组数据之间存在显著性差异，通过0.01显著性水平检验。向下短波辐射能量在组间均呈现出极显著的对数增加趋势［图2（c），（d）］， R ²均超过0.98。因光照条件分组是在月内开展，太阳高度角的变化不会太大，影响向下短波辐射的因素主要有云、空气湿度和大气洁净度等。选取观测场11:00（北京时，下同） -16:00时段的数据，利用独立样本t检验方法，对降水和非降水时段的向下短波辐射通量进行均值比较。结果证实非降水时段向下短波辐射通量显著高于降水时段，通过0.01显著性水平检验，两者在5月份的平均值几乎相差3倍。所以随着云层遮挡的减少，直接辐射增加，到达地面的向下短波辐射能量迅速增多，直至全天均处于晴空状况时趋于稳定。

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图2 不同光照条件下短波辐射日累计能量的月变化

Fig.2 Monthly variation of daily cumulative energy of shortwave radiation under different sunlight conditions

向上短波辐射的年累计能量为1511.7±176.03 MJ·m^-2·a^-1，最大值出现在2018年，为1767.5 MJ·m^-2·a^-1，最小值出现在2107年，为1293.9 MJ·m^-2·a^-1。2017年与2018年的差值主要由11月至次年4月的反射率差异引起［图3（a）］。光照偏多时，向上短波辐射最大值出现在5月，日累计能量为6.33±1.10 MJ·m^-2·d^-1，最小值出现在10月，为3.8±0.84 MJ·m^-2·d^-1。光照偏少时，最大值出现在4月，为3.38±2.17 MJ·m^-2·d^-1，最小值出现在9月，仅为1.05±0.42 MJ·m^-2·d^-1。而正常光照条件下，最大值和最小值分别为5.29±1.78 MJ·m^-2·d^-1（4月）和3.09±0.27 MJ·m^-2·d^-1（9月）。光照偏多和偏少两种条件下日累计能量的差值介于0.85~4.22 MJ·m^-2·d^-1［图2（b）］，最大差值出现在5月，最小差值则出现在11月。不同月份之间，向上短波辐射变化主要受植被变化、土壤水分以及积雪等因素影响（李德帅等， 2014）。不同光照条件下向上短波辐射差异的影响因素为向下短波辐射和积雪。由图3（b）可知， 5月份的反射率差异并不大，向上短波辐射的差异主要是因为两种光照条件下向下短波辐射的差值高达20.2 MJ·m^-2·d^-1。11月份，两种条件下向下短波辐射日累计能量的差值为7.1 MJ·m^-2·d^-1，因光照偏少时的反射率远大于光照偏多时的反射率，两者之间的向上短波辐射差值很小。12月份，两种条件下向下短波辐射日累计能量的差值为4.0 MJ·m^-2·d^-1，但此时反射率与11月份相反，所以两者之间向上短波辐射日累计能量的差值达到2.5 MJ·m^-2·d^-1。

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图3 不同年份（a）和不同光照条件下（b）地表反射率月变化

Fig.3 Monthly variation of surface reflectance in different years （a） and under different sunlight conditions （b）

海北站大气长波辐射的年累计能量为8785.1±92.62 MJ·m^-2·a^-1，最大值出现在2018年，为8926.1 MJ·m^-2·a^-1，最小值出现在2015年，为8659.2 MJ·m^-2·a^-1。大气长波辐射的日累计能量与空气温度和空气湿度密切相关［图5（a）］，其回归方程的R ²为0.93。大气长波辐射均在8月达到峰值，日累计能量介于27.66±1.74~33.24±1.16 MJ·m^-2·d^-1，光照偏多时最小值出现在1月，而其他两种光照条件下最小值则出现在12月，介于16.05±1.63~19.57±1.79 MJ·m^-2·d^-1。与向上短波辐射、向下短波辐射和地面长波辐射表现相反，其日累计能量从高到低依次为光照偏少、正常和偏多，差值介于2.85~5.78 MJ·m^-2·d^-1［图4（a）］。结合气象条件来看，大部时段光照偏多时气温还是较光照偏少时气温高，这与光照偏多组和偏少组的大气长波辐射的实际变化不一致，所以二者差值间的相关系数也只有0.27。而且独立样本t检验结果证实日照偏多和光照偏少时气温之间的差异并不显著。但光照偏少时空气湿度较光照偏多时的高1%~32%，两者差值与大气长波辐射差值的相关系数为0.62［图5（b）］。独立样本t检验结果也证明光照偏多和光照偏少时空气湿度之间具有显著性差异，并通过0.01显著性水平检验。可见空气湿度的改变对不同光照条件下大气长波辐射的变化影响较大。换言之，同一月份下虽然光照偏少较光照偏多时的气温低，但因为光照偏少条件下普遍表现出大气中的水汽含量较高，导致大气吸收的地面长波辐射增多，进而引起大气长波辐射增加。利用逐步回归法，基于气温差值和空气湿度差值模拟大气长波辐射差值的最优模型也只能解释大气长波辐射变化中的68%，这是因为除空气湿度、气温外，云层的差异对两组大气长波辐射差值的影响应该也是不容忽视的（刘梦琪， 2018）。

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图4 不同光照条件下长波辐射日累计能量的月变化

Fig.4 Monthly variation of daily cumulative energy of longwave radiation under different sunlight conditions

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图5 大气长波辐射模拟值与观测值（a）及大气长波辐射差值与空气湿度差值（b）的对比分析

Fig.5 Comparison of simulated and observed atmospheric long wave radiation values （a） and comparative analysis of atmospheric long wave radiation difference and air humidity difference （b）

海北站地面长波辐射的年累计能量为11049.4±51.77 MJ·m^-2·a^-1，最大值出现在2015年，为11104.0 MJ·m^-2·a^-1，最小值出现在2020年，为10950.7 MJ·m^-2·a^-1。海北站地面长波辐射与5 cm土壤温度关系密切，两者线性回归方程的R ²高达0.90。故与土壤温度的变化相似，地面长波辐射在不同光照条件下均表现为单峰型，峰值基本出现在7 -8月，介于34.62±1.08~35.56±1.12 MJ·m^-2·d^-1，而最小值出现在12月和1月，介于23.75±1.64~24.64±0.90 MJ·m^-2·d^-1。不同光照条件引起的地面长波辐射差异不大［图4（b）］，光照偏多时的地面长波辐射与偏少时的差值不超过2.26 MJ·m^-2·d^-1，独立样本t检验结果表明这两组地面长波辐射之间具有显著差异，通过0.01显著性水平检验。但有意思的是，光照偏多和光照偏少条件下的5 cm土壤温度在相同月份时差异不显著。初步判断出现这种情况应该与土壤温度观测深度有关。地表温度变化幅度应该比5 cm处要大，对短波辐射的响应时间应该也比5 cm处要更快。所以目前多是用地表温度（草面温度）计算地面长波辐射（何清等， 2009）。海北站由于缺少地表温度，故需配置红外地表传感器后再开展进一步的观测和分析。

3.2　不同光照条件净辐射月变化

净辐射为正值表明地面吸收的辐射能量，负值则表明地面支出辐射能量（下同）。光照偏多与光照正常时的净短波辐射日累计能量差值介于-0.81~7.02 MJ·m^-2·d^-1。光照偏多与光照偏少时的净短波辐射日累计能量差值达到1.44~18.30 MJ·m^-2·d^-1，主要原因是光照偏多时接收到的向下短波辐射能量本就较高，却只有23%的短波辐射能量被反射，所以地面得以吸收77%的向下短波辐射能量。光照偏少时接收的向下短波辐射偏少，却有约27%被地面反射，所以地面吸收的短波辐射能量仅占其接收的向下短波辐射能量的73%。最大差值出现时间均为6月［图6（a）］。光照偏多与光照正常时的净长波辐射日累计能量差值介于-0.50~3.74 MJ·m^-2·d^-1，最大值出现在4月。光照偏多与光照偏少时的净长波辐射日累计能量差值介于1.82~7.35 MJ·m^-2·d^-1［图 6（b）］，最大值出现在5月。明显较两者之间的净短波辐射差异偏小。这是因为光照偏多时支出的地面长波辐射较日照偏少时多。与此同时，光照偏多时由于空气中水汽含量较低，导致其大气长波辐射比光照偏少条件下减少，两种因素叠加就使得光照偏多时地面以长波辐射损失的能量更多。

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图6 不同光照条件下不同净辐射分量的日辐射能量月变化

Fig.6 Monthly variation of daily radiation energy of different net radiation component under different sunlight conditions

由图6（c）可知， 12月份三种光照条件以及11月份光照正常条件下的净全辐射为负值，表明地面吸收的净短波辐射能量小于支出的净长波辐射能量，其绝对值介于0.24~1.05 MJ·m^-2·d^-1。其他月份三种光照条件下的净全辐射均为正值。1 -11月，地面在光照偏少时吸收的净全辐射能量较日照偏多时减少0.28~11.71 MJ·m^-2·d^-1， 4 -10月减少5 MJ·m^-2·d^-1以上，而这一差值在6月和7月更是高达11 MJ·m^-2·d^-1； 12月份，净全辐射支出的能量减少0.38 MJ·m^-2·d^-1。与不同光照条件向下短波辐射的变化一样， 5 -9月净全辐射在不同光照条件下也呈现出对数增加的趋势［图6（d）］， 10月至次年4月，应该是受积雪覆盖以及土壤封冻等影响，不同光照条件下净全辐射变化较为复杂。

3.3　不同光照条件辐射平衡特征

光照偏多时，理论上全年可接收的向下短波辐射能量为8192.9 MJ·m^-2·a^-1，光照正常条件下约占光照偏多时的80%左右，而光照偏少条件下接收的向下短波辐射能量只有光照偏多时的40%左右。三种条件下的向上短波辐射能量只有各自向下短波辐射能量的23%~27%［图7（a）］。与接收的向下短波辐射能量相比，光照偏少时地面长波辐射支出的能量是其3.4倍，而光照正常和偏多条件下分别是1.7倍和1.4倍。得益于大气中水汽的保温效应，光照偏少时到达地面的大气长波辐射能量最多，是其向下短波辐射能量的3.0倍。光照正常和偏多条件下，到达地面的大气长波辐射能量依次是各自向下短波辐射能量的1.3倍和1.0倍。最终光照偏少时地面通过辐射形式总共获取的能量是其向下短波辐射能量的36%，而光照正常和偏多时这一比例均为39%。不同光照条件下向下短波辐射与净全辐射的关系模型会存在较大的差异［图7（b）］。光照偏少时关系模型R ²只有0.21，斜率为0.46。光照正常和光照偏多时，关系模型的R ²均在0.85以上，不过光照正常时斜率基本为1，而光照偏多时斜率为0.87。

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图7 不同光照条件下各辐射分量与向下短波辐射的比值（a）和净全辐射与向下短波辐射日累计能量的线性回归模型（b）

Fig.7 The ratio of different radiation components to downward shortwave radiation （a） and the linear regression model between the daily cumulative energy of the net total radiation and the downward shortwave radiation （b） under different sunlight conditions

4 讨论

海北站向下短波辐射的平均年累计能量为6088.4±85.14 MJ·m^-2·a^-1，受太阳高度角、大气洁净度、地理纬度和对流云等因素的影响（谷星月等， 2018），明显低于塔克拉玛干沙漠和黑河戈壁（金莉莉等， 2014）的向下短波辐射。与刘娜等（2023）统计的青藏高原东部、中部和西部向下短波辐射月曝辐量相比，海北站向下短波辐射基本与青藏高原中部一致，较西部偏低，较东部偏高。向上短波辐射主要受向下短波辐射和反射率调节，海北站平均年累计能量为1511.7±176.03 MJ·m^-2·a^-1，较塔克拉玛干沙漠偏低。从季节反射率来看，海北站四季的反射率均较北京奥林匹克森林公园（郝文静等， 2019）偏高，较青海省玛多县（周万福等， 2013）偏低。海北站下垫面为草甸化草原，年最高鲜草产量多介于300~400 g·m^-2，平均覆盖度在80%以上，均比玛多下垫面高，所以较高的覆盖度会减少对向下短波辐射的反射（谷星月等， 2018）。大气长波辐射和地面长波辐射主要与海拔、空气温湿度、云、沙尘、土壤温度等密切相关（何清等， 2009；谷星月等， 2018），海北站长波辐射能量与青藏高原其他观测点的差异也基本是由上述因素的差异引起的。

已有很多研究关注光照条件对辐射平衡的影响，但是对于光照条件的区分，目前多是通过向下短波辐射日变化曲线（李宏毅等， 2018；谷星月等， 2018；刘晶淼等， 2009）、日照时数（王欢等， 2020）或云量数据确定出晴天、多云、阴天等。对于青藏高原而言，瞬时多变的天气使得典型晴空的样本量很少，特别是雨季更是少见。人工或自动云量观测数据可通过从气象台站获取，但如果野外台站距离气象站点过远，可能就无法使用。日照时数其实是一个很好的参考指标，但是相同的日照时数可能因为光照时段不同造成向下短波辐射出现较大的变化，进而造成样本组内本身就存在很大的差异。本研究基于多年的向下短波辐射日累计能量数据，分月计算得到分位数，再将同月份数据按照分位数进行分组。单因素方差分析结果证明样本组之间差异明显，通过0.01显著性水平检验。这样可以解决不同光照条件下样本量的问题，而且只要观测时段足够，可以根据研究需要自由选择分位数的个数。从上文分析中可以看到，受接收的向下短波辐射差异的影响，海北站不同光照条件下向上短波辐射［图2（b）］和大气长波辐射［图4（a）］也存在较大差异。岭南森林（王欢等， 2020）和藏东南草地（李宏毅等， 2018）在晴天、多云、阴天等天气状况之间也观测到类似的变化，只是海北站向上短波辐射的组间极差较大，超过了月份之间的极差。在不同光照条件下，向下短波辐射和净全辐射回归模型的决定系数和斜率存在不同［图7（b）］。目前有云条件下地表净辐射通量的估算精度较低（余晓雨等， 2022），或许按照不同光照条件开展分段拟合可能会对净全辐射的估算产生积极的影响。综上，利用短波辐射日累计能量区分光照条件是可行的。当然本文中不同光照条件下的变化只是基于草甸化草原下垫面得到的，其他下垫面是否遵循同样的变化规律，还需在后续的研究中，使用更多站点以及更长时间序列的辐射数据开展进一步研究。

5 结论

（1）光照偏多与光照偏少之间的向下短波辐射和向上短波辐射日累计能量的最大差值分别为22.49 MJ·m^-2·d^-1和4.22 MJ·m^-2·d^-1，甚至比两者季节间的差异还要大。地面长波辐射在三种光照条件下变化幅度不大，但受空气湿度差异和云的影响，大气长波辐射随着光照条件的增加而减少。1 -11月，光照偏少时地面吸收的净全辐射能量较光照偏多时减少0.28~11.71 MJ·m^-2·d^-1， 4 -10月两者差值在5 MJ·m^-2·d^-1以上， 6月和7月更是高达11 MJ·m^-2·d^-1。

（2）光照偏多时，理论上全年可接收的向下短波辐射能量为8192.9 MJ·m^-2·a^-1，而光照偏少条件下接收的向下短波辐射能量只有其40%左右。光照偏少时地面长波辐射是其向下短波辐射3.4倍，而其他两种光照条件下仅为1.4倍和1.7倍。三种光照条件下通过辐射形式吸收的能量分别占各自接收向下短波辐射能量的36%~39%。此外，光照条件差异还会对向下短波辐射与净全辐射的关系模型产生较大的影响。

References

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Abstract

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1 引言

2 资料概况

2.1 观测场概况

图1 海北牧业试验站位置（a）及下垫面（b）

2.2 观测说明

2.3 数据名称说明

2.4 数据处理方法

3 结果与分析

3.1 不同光照条件四分量辐射变化

图2 不同光照条件下短波辐射日累计能量的月变化

图3 不同年份（a）和不同光照条件下（b）地表反射率月变化

图4 不同光照条件下长波辐射日累计能量的月变化

图5 大气长波辐射模拟值与观测值（a）及大气长波辐射差值与空气湿度差值（b）的对比分析

3.2 不同光照条件净辐射月变化

图6 不同光照条件下不同净辐射分量的日辐射能量月变化

3.3 不同光照条件辐射平衡特征

图7 不同光照条件下各辐射分量与向下短波辐射的比值（a）和净全辐射与向下短波辐射日累计能量的线性回归模型（b）

4 讨论

5 结论

References

2.1　观测场概况

2.2　观测说明

2.3　数据名称说明

2.4　数据处理方法

3.1　不同光照条件四分量辐射变化

3.2　不同光照条件净辐射月变化

3.3　不同光照条件辐射平衡特征