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J-GLOBAL ID：202202274798230001   整理番号：22A0430749

全天日射の物理学ベース表現によるDNIの予測の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving the prediction of DNI with physics-based representation of all-sky circumsolar radiation

著者 (5件)： Xie Yu (Power Systems Engineering Center, National Renewable Energy Laboratory, Golden, CO 80401, United States) ,  Yang Jaemo (Power Systems Engineering Center, National Renewable Energy Laboratory, Golden, CO 80401, United States) ,  Sengupta Manajit (Power Systems Engineering Center, National Renewable Energy Laboratory, Golden, CO 80401, United States) ,  Liu Yangang (Environmental and Climate Sciences Department, Brookhaven National Laboratory, 99 Rochester St, Upton, NY 11973, United States) ,  Zhou Xin (Environmental and Climate Sciences Department, Brookhaven National Laboratory, 99 Rochester St, Upton, NY 11973, United States)
資料名： Solar Energy  (Solar Energy)
巻： 231  ページ： 758-766  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0099A  ISSN： 0038-092X  CODEN： SRENA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 直接垂直放射照度(DNI)は,地上測定値と数値気象予測(NWP)モデルを用いた予測で異なって解釈され,特に曇天空条件下でDNI予測の実質的なバイアスをもたらす。バイアスを緩和するために,DNI(FARMS-DNI)による太陽応用のための高速全空放射モデルを使用し,太陽周辺領域における太陽放射の物理ベースシミュレーションを実施した。DNIは太陽方向に沿った放射の和と太陽域内の散乱放射を用いて定量化した。FARMS-DNIは,太陽拡張(WRF-Solar)による気象研究および予報モデルと結合され,隣接する米国をカバーする拡張領域にわたる9kmピクセルにおける日先DNIを予測した。大気放射測定(ARM)と表面放射Budgetネットワーク(SURFRAD)サイトにおける表面ベース観測と,国立日射データベース(NSRDB)の手順によって開発された衛星ベース太陽放射製品を用いて,2018年全年のDNI予測を検証した。結果は,従来のBeer-Bouguer-Lambert法則と結合したWRF-Solarが,全体のDNI予測を30%-60%過小評価することを示し,これは,太陽周辺放射の計算と雲特性の予測における不確実性の共同効果である。このバイアスは,FARMS-DNIを用いることにより大幅に減少した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 散乱 ,  太陽 ,  太陽放射 ,  天気予報 ,  データベース ,  ネットワーク ,  不確実性 ,  気象 ,  大気放射 ,  *日射 ,  画素 ,  放射照度 ,  *全天日射 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 曇天 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 直接垂直放射照度 ,  太陽放射 ,  太陽予測 ,  サーカムソラ放射 ,  NWP

分類 (1件)： 放射,大気光学  (DC05080C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 全天日射 ,  物理学 ,  表現 ,  予測