能源气象服务适用技术成果丨中国气象科学研究院：建成全域高精度太阳能智能

　　随着我国“双碳”行动深入推进，太阳能已成为可再生能源规模化发展的核心支柱，而地表太阳辐射、日照时数的精准监测与预测，正是决定太阳能资源开发效率、电网安全消纳的核心前提。

　　长期以来，传统地面观测手段受站点分布稀疏不均、时空连续性不足、单一数据源偏差等瓶颈制约，难以满足现代能源系统对高精度、精细化气象信息的迫切需求。

　　日前，中国气象科学研究院(以下简称“气科院”)研究团队成功研发“基于站点和格点的太阳能监测技术”，构建起覆盖全国的站点—格点双尺度协同太阳能智能监测体系，打破传统观测的时空局限，为我国太阳能资源高效开发、能源安全稳定供应筑牢了坚实的气象科技底座。

　　重构全国高精度高密度长时序日太阳总辐射数据集

　　长期以来，我国太阳总辐射地面观测站点不足，且分布稀疏不均，导致缺乏精确的太阳总辐射观测数据和连续均一的长时序历史数据产品，成为制约太阳能资源评估与发电预测的关键瓶颈。

　　针对这一痛点，研究团队依托全国约2400个国家级地面气象观测站，以气象要素、时空信息与太阳总辐射的物理关联为切入点，融合多源数据与机器学习技术，构建高精度时空融合机器学习估算模型，并完成全国所有国家级气象站的太阳总辐射高精度估算，建成我国覆盖全域的高密度太阳总辐射虚拟观测网，重构全国高精度高密度长时序(1980—2025年)日太阳总辐射数据集，填补数据空白，让每一个气象站点都拥有了完整连续的太阳辐射“档案”。

　　融合多源卫星数据，构建高精度日照时数格点场

　　如何融合静止卫星与地面台站等多源数据，实现高精度格点日照时数监测，是技术攻关的核心。

　　团队打通卫星遥感、地面观测、模式模拟三类数据的融合壁垒，整合多源卫星遥感数据，同时融合全国地面自动气象站观测数据，以及欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集ERA5，通过物理模型与人工智能算法的深度耦合，完成逐日、逐小时日照时数的精准估算，生成空间分辨率达0.01°的格点化产品，有效填补地面观测的空白，显著提升日照监测数据的空间覆盖度和精度。

　　赋能多元领域应用，助力绿色低碳发展

　　从技术突破到业务应用，从数据产品到精准服务，基于站点和格点的太阳能监测技术正在多个领域释放出显著的应用价值。

　　团队负责人、气科院研究员房世波表示，目前虚拟观测产品可按需逐日更新，服务场景延伸至能源、农业、城市建设、气象科研等多个领域。

　　在能源领域，该技术可为太阳能发电的选址规划、光伏电站调整运行策略和运行优化提供精确的数据支持。高精度的发电量预测，有助于增强电网接纳可再生能源的能力，降低系统运行成本，进而推动能源气象关键要素监测技术的进步。

　　团队成员、气科院副研究员曾昭亮表示，该技术成果也在多领域展现出广泛的应用价值。在农业生产领域，高精度的辐射与日照数据可为农作物生长周期管理、种植结构调整提供科学依据，助力精细化农业生产，降低极端天气对农业生产的影响；在城市建设领域，相关数据可支撑绿色建筑采光通风优化设计、城市热岛效应研究，为智慧城市与低碳城市建设提供核心数据支撑。

　　据了解，该技术目前已形成成熟的技术体系与可迭代优化的人工智能框架，具备全国通用的推广能力。

　　(作者：罗澜责任编辑：张林)