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为了应对全球气候变化，解决日益凸显的能源短缺及环境污染问题，我国太阳能工业在过去10年发展迅速，太阳能电站装机规模已位居世界首位。作为一种清洁的可再生能源，太阳能具有波动性、间歇性和随机性等特点。一座太阳能电站的资源量水平主要取决于当地气候变化长期趋势，未来发电量主要受天气过程影响。为了降低太阳能电站的投资风险，消纳更多的清洁电力，电力设计院及发电集团在项目前期会对地表太阳辐射进行勘测及定量估算，并在项目运营期对地表太阳辐射进行持续预报。因此，地表太阳辐射计算是太阳能工程中最为关键的科学问题。
本文以中国气象局17个一级辐射观测站及香河大气综合观测试验站为研究区域，分别对晴空地表太阳辐射数值模拟、地表太阳辐射直散分离、卫星反演时序地面订正和地表太阳辐射日前预报4个科学问题作了探索性研究，以期为国内太阳能工程应用提供理论及实践指导。主要研究结论表明:
(1)以AERONET(Aerosol Robotic Network)观测资料为输入，晴空模式计算得到的瞬时总辐射、直接辐射和散射辐射精度最好;高质量大气成分观测资料缺测时，计算晴空总辐射可考虑MACC(Monitoring Atmospheric Composition and Climate)资料;晴空模式瞬时模拟性能不完全取决于输入资料的质量;晴空模式越复杂，输入要素越多，总辐射和散射辐射瞬时模拟误差越小;光热电站仿真应优先选择REST2晴空模式;除了额济纳旗、乌鲁木齐、格尔木、拉萨、榆中、北京、郑州和武汉地区外，4个晴空模式在我国其他地区的逐时模拟性能较差。
(2)随晴空指数减小，直散分离模式BRL的直接辐射模拟误差逐渐升高，散射辐射模拟误差逐渐降低;利用当地辐射资料对BRL进行参数优化可明显提升其在全天空、晴空、多云和阴天下的直散分离模拟精度，并可有效消除偏差;人工神经网络模型可在一定程度上提升直散分离模拟精度，其模拟性能不及局地调优后的BRL，说明人工神经网络模型的稳定性和鲁棒性不及logistic模式;工程应用中，利用实测资料对BRL进行统计修正十分必要，没有足够观测资料时，BRL可直接应用于格尔木、榆中、北京、拉萨、昆明、郑州、广州、三亚地区的太阳能工程项目。
(3)物理订正无法降低直接辐射卫星反演时序的误差;线性统计订正可有效消除直接辐射卫星反演时序的偏差;与物理订正和线性订正相比，多元4阶多项式订正法的地面订正效果最好，经二次线性订正后，得到的订正效果最佳，是工程应用的首选方案;目标站测量周期为9-12个月时，实测资料对直接辐射卫星时序的订正效果最好;观测时长超过12个月后，订正效果虽有波动，但基本处于平稳状态，没有出现较大改善;工程实践中，至少应开展为期9个月的现场辐射实测，持续12个月为最佳。
(4)全球天气模式GFS(Global Forecast System)在我国不同地区的逐时直接辐射日前预报误差普遍高于总辐射和散射辐射预报;GFS在中国地区存在系统性偏差，总辐射和直接辐射预报偏高，散射辐射预报偏低;利用当地资料优化直散分离模式不能降低GFS的直接辐射预报误差，预报误差主要源自模式，而非直散分离;基于人工神经网络的混合预报方案可极大改善GFS的直接辐射、散射辐射预报精度，对总辐射预报性能也有一定的提升作用。
本文以中国气象局17个一级辐射观测站及香河大气综合观测试验站为研究区域，分别对晴空地表太阳辐射数值模拟、地表太阳辐射直散分离、卫星反演时序地面订正和地表太阳辐射日前预报4个科学问题作了探索性研究，以期为国内太阳能工程应用提供理论及实践指导。主要研究结论表明:
(1)以AERONET(Aerosol Robotic Network)观测资料为输入，晴空模式计算得到的瞬时总辐射、直接辐射和散射辐射精度最好;高质量大气成分观测资料缺测时，计算晴空总辐射可考虑MACC(Monitoring Atmospheric Composition and Climate)资料;晴空模式瞬时模拟性能不完全取决于输入资料的质量;晴空模式越复杂，输入要素越多，总辐射和散射辐射瞬时模拟误差越小;光热电站仿真应优先选择REST2晴空模式;除了额济纳旗、乌鲁木齐、格尔木、拉萨、榆中、北京、郑州和武汉地区外，4个晴空模式在我国其他地区的逐时模拟性能较差。
(2)随晴空指数减小，直散分离模式BRL的直接辐射模拟误差逐渐升高，散射辐射模拟误差逐渐降低;利用当地辐射资料对BRL进行参数优化可明显提升其在全天空、晴空、多云和阴天下的直散分离模拟精度，并可有效消除偏差;人工神经网络模型可在一定程度上提升直散分离模拟精度，其模拟性能不及局地调优后的BRL，说明人工神经网络模型的稳定性和鲁棒性不及logistic模式;工程应用中，利用实测资料对BRL进行统计修正十分必要，没有足够观测资料时，BRL可直接应用于格尔木、榆中、北京、拉萨、昆明、郑州、广州、三亚地区的太阳能工程项目。
(3)物理订正无法降低直接辐射卫星反演时序的误差;线性统计订正可有效消除直接辐射卫星反演时序的偏差;与物理订正和线性订正相比，多元4阶多项式订正法的地面订正效果最好，经二次线性订正后，得到的订正效果最佳，是工程应用的首选方案;目标站测量周期为9-12个月时，实测资料对直接辐射卫星时序的订正效果最好;观测时长超过12个月后，订正效果虽有波动，但基本处于平稳状态，没有出现较大改善;工程实践中，至少应开展为期9个月的现场辐射实测，持续12个月为最佳。
(4)全球天气模式GFS(Global Forecast System)在我国不同地区的逐时直接辐射日前预报误差普遍高于总辐射和散射辐射预报;GFS在中国地区存在系统性偏差，总辐射和直接辐射预报偏高，散射辐射预报偏低;利用当地资料优化直散分离模式不能降低GFS的直接辐射预报误差，预报误差主要源自模式，而非直散分离;基于人工神经网络的混合预报方案可极大改善GFS的直接辐射、散射辐射预报精度，对总辐射预报性能也有一定的提升作用。