根据日冕计水平和倾斜辐照度的比较计算云层覆盖指数

Question

我有2的数据日射强度计一个在水平面上，一个在倾斜平面上。倾斜的相关性涉及到它们在太阳能发电厂中的使用，倾斜与太阳能发电机在同一平面上。

我们可以应用简单的三角函数将水平数据转换为倾斜平面上的理论值。在某些日子里，我们注意到倾斜平面上的实测数据与水平面上实测数据计算出的理论值之间有很好的相关性。在其他日子，相关性不是那么明显，相关性的程度可能差别很大。

假设:我想，我们所注意到的相关性差异是由于云层的影响。

问题:是否有一种既定的方法来计算这两个数据集的云量?

Answer 1

我不是这方面的专家，所以同意你的假设。但是，我认为你所测量的读数的差异是各向异性照明。在多云的天空中，来自天空各个方向的光量是相同的(这就是为什么你不知道太阳在哪里)。在极端情况下，就像所提到的情况乳白天空(雪上的浓雾)任何方向的测热仪都能测量出相同的值。

但是，我认为这不能用于计算常识上的云量，因为即使在云层中有一个小的缝隙让阳光通过，各向异性也会非常高，所以你的云量转换只有在云量均匀时才有效，而在云量不均匀时就会失败。

我认为，如果你有一个防阳光直射的热量计，你就有更好的机会估算出土块覆盖面积，这样你就可以测量出有多少能量来自天空。然而，你只知道该地区的云层覆盖，仍然有许多可能的错误来源。

测量云量是一个难题。对天空云量的肉眼观测普遍抵制自动化。一些成功的方法使用图像分析，如in全空摄影机或者更复杂全天空成像仪。

但是，已经开发了基于标准AWS数据来估计云量的方法。与APCADA一样，它使用长波向下辐射、温度和相对湿度测量。在论文中有描述地面长波向下辐射测量云量自动检测，报告称:

APCADA估计。结果表明，中等气候地区约86%的云量差异在±1‐octa以内，北极气候地区为82%，热带气候地区为78%。

我认为，就技术发展的方向而言，最经济实惠的选择将是使用相机拍摄天空(如果可江南登录网址app下载以的话，可以使用红外)，并使用算法来分析和评估云量。我发现这篇论文这就是问题所在。红/蓝比值似乎是将图像像素划分为云和无云的一个很好的指标。