【摘 要】
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获取准确的逐时太阳辐射数据是进行建筑热环境与节能设计的基础。我国辐射观测台站数量少、分布不均匀,实测数据远不能满足工程应用需求,且我国不同地区气候差异明显,实测参数可利用性差异较大。当前采用模型估算是解决辐射数据缺失的有效途径,而传统的经验模型具有通用性差、在适用地区范围上受限制等问题。本研究以提高逐时太阳辐射模型的预测精度及适用性为目标,基于上海和西安的数据进行研究和验证,为具有与西安、上海相似
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（51838011）； 国家自然科学基金面上项目（52078407）；
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获取准确的逐时太阳辐射数据是进行建筑热环境与节能设计的基础。我国辐射观测台站数量少、分布不均匀,实测数据远不能满足工程应用需求,且我国不同地区气候差异明显,实测参数可利用性差异较大。当前采用模型估算是解决辐射数据缺失的有效途径,而传统的经验模型具有通用性差、在适用地区范围上受限制等问题。本研究以提高逐时太阳辐射模型的预测精度及适用性为目标,基于上海和西安的数据进行研究和验证,为具有与西安、上海相似气候地区的逐时总辐射数据估算提供方法借鉴。主要内容如下:（1）针对当前常见的几种卫星反演辐射产品以及再分析辐射产品,本研究选择欧洲中心制作的ERA5再分析辐射产品、美国CERES卫星反演辐射产品、MERRA辐射产品进行了对比分析,选取中国两个地区（上海、西藏）、五个台站（宝山站、拉萨站、昌都站、那曲站、狮泉河站）进行质量评估,与基于地面台站数据建立的神经网络模型预测精度进行对比,利用误差分析法确定当前常见的辐射产品质量是否能满足行业应用需求,并分析出了不同种辐射产品在不同季节的误差差异。（2）通过梳理国内外利用神经网络方法来预测逐时太阳辐射时的相关文献,得到建立神经网络模型需要的步骤以及每一步骤需解决的问题,确定神经网络模型建模的一般方法,选择两种不同的神经网络方法建立了多种输入参数组合的太阳辐射模型,获得了逐时太阳辐射数据,利用误差分析法对所建立模型的预测精度进行评价,并将本研究建立的神经网络模型预测效果与传统的统计模型、其它神经网络模型、逐时太阳辐射产品进行对比。（3）针对利用神经网络方法建立的逐时总辐射模型,选用上海地区2006-2010年及西安地区2016-2019年的实测数据,研究了不同输入要素组合、分季节建模对广义回归神经网络模型准确度的影响,得出不同数据状况下的神经网络模型输入参数选择策略以及不同季节下的神经网络模型精度变化规律,并探讨了利用团队计算的日总辐射数据及卫星反演的云量数据来代替实测数据进行模型估算的可行性。（4）针对逐时太阳辐射数据的应用问题,探讨了逐时太阳辐射模型预测精度变化对建筑冷热负荷计算的影响,证明了提高逐时太阳辐射数据的估算精度对于建筑热环境与节能设计是十分有必要的。
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