Статистичний аналіз параметрів прозорості та хмарності атмосфери на півдні України
Анотація
Розглянуто спеціальні аспекти інсоляції земної поверхні на Півдні України, а саме індекси прозорості та хмарності атмосфери. В основу роботи покладено дані супутникового моніторингу середньої добової інсоляції та загальної хмарності у вузлах двоградусної сітки для домену 48°-45° пн.ш. та 29°-39° сх.д. за період 1981-2020 рр. Для оцінки максимально можливого геліоенергетичного потенціалу Півдня України використовувалися дані супутникових спостережень за літній сезон. Було встановлено, що найбільша повторюваність (понад 50 %) загального хмарного покриву характеризується ступенем ясності атмосфери , що відповідає ясному стану неба. Обґрунтовано значимість опромінення земної поверхні дифузною сонячною радіацією, частка якої в структурі сумарного опромінення (індекс дифузної радіації) перебуває в тісній оберненій залежності із індексом прозорості атмосфери (коефіцієнт кореляції близько -0,97). Індекси прозорості ( ) та хмарності ( ) атмосфери перебувають в тісній статистичній залежності зі ступенем ясності неба, що дозволило побудувати аналітичні функції для вказаних індексів залежно від ступеня ясності неба, які виявилися S- та Z-подібними кривими відповідно. Емпіричний розподіл двомірної випадкової величини ( ; ) задовольнив вимоги нормального розподілу, а отримані еліпси розсіювання дозволили розрахувати довірчі інтервали двовимірної випадкової величини (індекс прозорості : індекс хмарності) для заданого рівня довіри. Просторовий розподіл індексів прозорості та хмарності атмосфери на Півдні України виявив значну залежність цих індексів від географічної широти та типу підстильної поверхні. В кінці літа проявився сезонний ефект в просторовому розподілі індексів хмарності та прозорості атмосфери, який ймовірно зумовлений сезонними особливостями циркуляції атмосфери, викликаними поширенням східного відрогу Азорського антициклону та загальною ситуацією з розвитком блокувальних процесів в Атлантико-Європейському секторі Північної півкулі.
Завантаження
Посилання
Bakirci, K. (2015). Models for the estimation of diffuse solar radiation for typical cities in Turkey. Energy, 82, 827-838. https://doi.org/10.1016/j.energy.2015.01.093
Rybchenko, L.S., Savchuk, S.V. (2017). Monitorynh helioenerhetychnykh resursiv Ukrainy [Monitoring the solar energy resources of Ukraine]. Ukrainskyi hidrometeorolohichnyi zhurnal – Ukrainian hydrometeorological journal, 19, 65-71. [in Ukrainian]
Rybchenko, L.S., Savchuk, S.V. (2015). Potentsial helioenerhetychnykh klimatychnykh resursiv soniachnoi radiatsii v Ukraini [Potential of the climatic solar radiation energy resources in Ukraine]. Ukrainskyi heohrafichnyi zhur-nal - Ukrainian Geographical Journal, 4. 16-23. https://doi.org/10.15407/ugz2015.04.016 [in Ukrainian]
Bortolini, M., Gamberi, M., Graziani, A., Manzini, R., Mora, C. (2013). Multi-location model for the estimation of the horizontal daily diffuse fraction of solar radiation in Europe. Energy Conversion and Management, 67, 208–216. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2012.11.008
Kuo, C.W., Chang, W.C., Chang, K.C. (2014). Modeling the hourly solar diffuse fraction in Taiwan. Renewable Energy, 66, 56-61. https://doi.org/10.1016/j.renene.2013.11.072
Berrizbeitia, S.E., Gago, E.J., Muneer, T. (2020). Empirical Models for the Estimation of Solar Sky-Diffuse Radia-tion. A Review and Experimental Analysis. Energies 2020, 13(3), 701. https://doi.org/10.3390/en13030701
Bailek, N., Bouchouicha, K., Al-Mostafa, Z., El-Shimy, M., Aoun, N., Slimani, A., Al-Shehri, S. (2018) A new empiri-cal model for forecasting the diffuse solar radiation over Sahara in the Algerian Big South. Renewable Energy, 117, 530-537. https://doi.org/10.1016/j.renene.2017.10.081
Despotovic, M., Nedic, V., Despotovic, D., Cvetanovic, S. (2016). Evaluation of empirical models for predicting monthly mean horizontal diffuse solar radiation. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 56(C), 246-260. https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.11.058
Paulescu, E., Blaga, R. (2016). Regression models for hourly diffuse solar radiation. Solar Energy, 125, 111-124. http://dx.doi.org/10.1016/j.solener.2015.11.044
Wang, L., Kisi, O., Zounemat-Kermani, M., Salazar, G.A., Zhu, Z., Gong, W. (2016). Solar radiation prediction using different techniques: Model evaluation and comparison. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 61, 384–397. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.04.024
Zhang, J., Zhao, L., Deng, S., Xu, W., Zhang, Y. (2017). A critical review of the models used to estimate solar radia-tion. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2017, 70, 314–329. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.11.124
Boland, J., Huang, J., Ridley, B. (2013). Decomposing global solar radiation into its direct and diffuse compo-nents. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 28, 749–756. https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.08.023
Lipіnskyi, V.M., Dyachuk, V.A., Babichenko, V.M. (Eds). (2003). Klimat Ukrainy [Climate of Ukraine]. Kyiv: Ra-yevskyi Publ., 343. [in Ukrainian]
Pashinsky, V.A., Butko, A.A., Cherkasova, A.A. (2015). Ocenka padajushhej solnechnoj radiacii na gorizontal'nuju poverhnost' territorii v uslovijah Respubliki Belarus' [Assessment of incident solar radiation on the horizontal surface of the territory in the conditions of the Republic of Belarus]. Jekologicheskij vestnik – Ecological Bulletin, 2(32), 77-82. [in Russian]
Muneer, T., Younes, S., Munawwar, S. (2007). Discourses on solar radiation modeling. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 11(4), 551–602. https://doi.org/10.1016/j.rser.2005.05.006
Safi, S., Zeroual, A., Hassani, M. (2002). Prediction of global daily solar radiation using higher order statistics. Renewable Energy, 27(4), 647–666. https://doi.org/10.1016/S0960-1481(01)00153-7
Younes, S., Muneer, T. (2006). Improvements in solar radiation models based on cloud data. Building Services En-gineering Research and Technology, 27(1), 41–54. https://doi.org/10.1191/0143624406bt143oa
Atmospheric Science Data Center. Retrieved from: https://eosweb.larc.nasa.gov
Forecasts | ECMWF. Retrieved from: www.ecmwf.int
Solar Irradiance Data. Retrieved from: https://solcast.com/solar-radiation-data
Rodrigues, V.S., Nunes, M.V.A., Silva, V.S., Rodrigues, G.S., Ramkeerat, P.F.R., Batista, C.M.N., Moraes, W.A. (2016). Clarity Index in the city of Manaus in Global Atmospheric Radiation Measurement function by Meteorological Observation Station in the Amazon ranking. Journal of Engineering and Technology for Industrial Applications, 02(08), 136-144. https://www.itegam-jetia.org. ISSN ONLINE: 2447-0228. https://dx.doi.org/10.5935/2447-0228.20160050
Bawazir, R.O., Chakchak, J., Çetin, N.S., Ulgen, K. (2016). Investigating the Optimum Tilt Angle for Solar Receiver in Izmir. ISEM2016, 3rd International Symposium on Environment and Morality, 4-6 November 2016, Alanya – Turkey. Alanya: Sakarya University, 809-817. Retrieved from: http://i-sem.info/PastConferences/ISEM2016/ISEM2016/papers/1-ISEM2016ID250.pdf
Al-Enezia, F.Q., Sykulskia, J.K., Ahmed, N.A. (2011) Visibility and Potential of Solar Energy on Horizontal Surface at Kuwait Area. Energy Procedia, 12, 862–872. https://dx.doi.org/10.1016/j.egypro.2011.10.114
Perez-Burgos, A., Diez-Mediavilla, M., Alonso-Tristan, C., Dieste-Velasco, M.I. (2018). Retrieval of monthly average hourly values of direct and diffuse solar irradiance from measurements of global radiation in Spain. Journal of Renewable and Sustainable Energy, 10(2), 023707. https://doi.org/10.1063/1.5016926
Berger, A., Yin, Q. (2012) Astronomical theory and orbital forcing. In The Sage Handbook of Environmental Change, J.A. Matthews (Managing editor). Vol. 1, Section III Causes, Mechanisms and Dynamics of Environmental Change. 403-423.
Insolation in The Azimuth Project. Retrieved from: www.azimuthproject.org
Declination Angle. Retrieved from: www.pveducation.org
The Sun As A Source Of Energy. Part 4: Irradiation Calculations. Sections: Solar Photovoltaics. Retrieved from: https://www.itacanet.org/the-sun-as-a-source-of-energy/part-4-irradiation-calculations/
Salhi, H., Belkhiri, L., Tiri. A. (2020). Evaluation of diffuse fraction and diffusion coefficient using statistical anal-ysis. Applied Water Science, 10:133. https://doi.org/10.1007/s13201-020-01216-0
Yang, D. (2016). Solar radiation on inclined surfaces: Corrections and benchmarks. Solar Energy, 136, 288-302. https://doi.org/10.1016/j.solener.2016.06.062
Scarpa, F., Marchitto, A., Tagliafico, L.A. (2017). Splitting the solar radiation in direct and diffuse components; insights and constrains on the clearness-diffuse fraction representation. International journal of heat and tech-nology, 35(2), 325-329. https://doi.org/10.18280/ijht.350213 ISSN: 0392-8764
Yang, L., Cao, Q., Yu, Y., Liu, Y. (2020). Comparison of daily diffuse radiation models in regions of China without solar radiation measurement. Energy, 191:116571. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.116571
Bazalieieva, Y.O., Balabukh, V.O. (2016). Povtoriuvanist, tryvalist ta intensyvnist blokuvalnykh protsesiv, shcho zumovliuiut anomalni pohodni umovy v Ukraini [Frequency, duration and intensity of the blocking processes, which causes abnormal weather conditions in Ukraine]. Naukovi pratsi Ukrainskoho naukovo-doslidnoho hidro-meteorolohichnoho instytutu – Proceedings of Ukrainian Research Hydrometeorological Institute, 268, 44-51. Retrieved from: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npundgi_2016_268_7. [in Ukrainian]
