李 軍，王 超，趙玉竹

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DEM空間尺度對(duì)可照時(shí)數(shù)模擬結(jié)果的影響——以浙江省仙居縣為例*

李 軍1, 2, 3，王 超1，趙玉竹1

（1．重慶師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院，重慶 401331；2．重慶市高校GIS應(yīng)用研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 401331；3．三峽庫(kù)區(qū)地表過(guò)程與環(huán)境遙感重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 401331）

以浙江省仙居縣為實(shí)驗(yàn)區(qū)，基于4種不同空間分辨率DEM提取相關(guān)地形因子，結(jié)合可照時(shí)數(shù)分布式模型，利用數(shù)字地形分析和空間數(shù)據(jù)疊置分析等方法，模擬1月和7月4種空間分辨率下的可照時(shí)數(shù)，并定量分析DEM尺度效應(yīng)對(duì)模擬結(jié)果的影響。結(jié)果表明：（1）模擬結(jié)果的空間異質(zhì)性隨分辨率減小而減小，其平均值逐漸增加，且1月增幅大于7月，最大值隨分辨率的變化不大，而最小值差異較大，標(biāo)準(zhǔn)差逐漸減小。（2）受海拔和地形遮蔽影響，平地和山脊處可照時(shí)數(shù)最多，海拔200?400m區(qū)間最少，400?1100m區(qū)域可照時(shí)數(shù)隨海拔增加而增加。以10m分辨率結(jié)果為參照，30m、90m和900m分辨率下的差值隨分辨率減小而增加，海拔<100m處差值最小，700?900m區(qū)域差值最大，1月日均多算0.7、1.4和2.9h，7月日均多算0.5、0.9和2.3h。（3）坡度0?55°范圍內(nèi)，可照時(shí)數(shù)隨坡度增加而減少，30m、90m和900m分辨率與10m分辨率的差值隨分辨率降低而增加，且最小差值均在<5°區(qū)域，最大差值在不同坡度等級(jí)，1月日均多算2.1、1.8和1.7h，而7月日均多算0.3、0.6和1.2h。（4）受太陽(yáng)高度角和方位角影響，可照時(shí)數(shù)在南坡?北坡間的差異較大，東南?西南坡、東坡?西坡以及東北?西北坡之間差異較小，30m、90m和900m分辨率與10m分辨率的差值隨分辨率降低而增加，在偏北坡，1月差值大于7月，最大差值在1月的北坡上，日均多算1.4、2.5和4.8h，在偏南坡上，1月差值小于7月，最大差值在7月的南坡或西南坡上，日均多算0.5、0.9和2.1h。

山地；可照時(shí)數(shù)；數(shù)字高程模型；尺度效應(yīng)；空間分布

可照時(shí)數(shù)（Duration of Possible Sunshine，簡(jiǎn)稱DPS）是指地理可照時(shí)數(shù)，即考慮地形遮蔽而不考慮大氣影響時(shí)從日出到日落的全天太陽(yáng)可能照射時(shí)間。它是估算太陽(yáng)輻射的重要參數(shù)之一，已被廣泛應(yīng)用于地表輻射模擬和能量平衡等研究。對(duì)于多山且地形地貌復(fù)雜地區(qū)，由于緯度、海拔、坡度、坡向以及地形遮蔽度等因子的差異，可照時(shí)數(shù)空間異質(zhì)性很大，其空間分布研究對(duì)于太陽(yáng)能等氣候資源區(qū)劃及其開(kāi)發(fā)利用、山地生態(tài)環(huán)境保護(hù)等均具有十分重要的意義[1]。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)可照時(shí)數(shù)空間分布的研究開(kāi)始于理論模型，翁篤鳴等[1?5]等自20世紀(jì)80年代初陸續(xù)提出了不同的理論算法，但受制于計(jì)算條件等因素的限制，諸多地理和地形因子的提取只能在小范圍借助地形小網(wǎng)格的圖解法確定[4?5]，數(shù)據(jù)計(jì)算和分析能力十分有限，計(jì)算過(guò)程繁瑣且耗時(shí)長(zhǎng)，制圖效果也差。之后，數(shù)字高程模型（DEM）的提出，數(shù)字地形分析的廣泛應(yīng)用以及多種高空間分辨率DEM數(shù)據(jù)的免費(fèi)獲取等，為山地可照時(shí)數(shù)空間分布研究提供了很好的條件，目前，基于DEM的山地可照時(shí)數(shù)空間分布模型已經(jīng)成熟。國(guó)外，Dozier[6]在20世紀(jì)70年代末首次在地形參數(shù)快速算法的基礎(chǔ)上提出了基于DEM的太陽(yáng)輻射空間化方法。之后，Dubayah等[7?10]相繼開(kāi)展了基于GIS的直接輻射、散射輻射、總輻射和可照時(shí)數(shù)等不同太陽(yáng)輻射要素的空間分布模擬研究。國(guó)內(nèi)學(xué)者在20世紀(jì)90年代初開(kāi)始基于DEM的山地可照時(shí)數(shù)空間分布研究。李新等[11]修正了基于DEM的日照時(shí)數(shù)空間分布模擬方法。曾燕等[12]利用1km分辨率DEM數(shù)據(jù)和基于PCI軟件的二次開(kāi)發(fā)程序?qū)崿F(xiàn)了中國(guó)可照時(shí)數(shù)的空間分布模擬，并探討了其受不同地形的影響。黃晚華等[13]改進(jìn)了坡面日照計(jì)算模型，并利用模型、Citystar軟件和500m分辨率的地形數(shù)據(jù)，估算了湖南省的年日照時(shí)數(shù)。李軍等[14]以20m分辨率的DEM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)分析了浙江省仙居縣可照時(shí)數(shù)空間分布特征。孫嫻等[15]基于100m分辨率DEM數(shù)據(jù)，考慮了坡度、坡向、地形遮蔽等對(duì)可照時(shí)數(shù)的影響，通過(guò)數(shù)值模擬確定陜西省山地可照時(shí)數(shù)計(jì)算模型?王懷清等[16]基于1:25萬(wàn)DEM構(gòu)建了可照時(shí)數(shù)自動(dòng)計(jì)算模型。近年來(lái)，張超等[17]基于DEM實(shí)照時(shí)數(shù)計(jì)算模型，以廣西省巴馬縣為例，對(duì)實(shí)照時(shí)數(shù)時(shí)空分布進(jìn)行了模擬和驗(yàn)證，采用的DEM是分辨率約為30m的ASTER GDEM?盧燕宇等[18]構(gòu)建了起伏地形天文輻射模型，并以安徽省為例，對(duì)模型進(jìn)行了參數(shù)化和應(yīng)用。由以往研究可見(jiàn)，在基于DEM的可照時(shí)數(shù)空間分布模擬中，DEM數(shù)據(jù)是重要的輸入?yún)?shù)，對(duì)結(jié)果的影響非常顯著，然而，由于地形表面特征、空間尺度、DEM結(jié)構(gòu)、內(nèi)插方法和采樣點(diǎn)等原因致使DEM數(shù)據(jù)存在誤差，其中，不同空間分辨率的DEM在很大程度上反映了對(duì)真實(shí)地形的概括程度，也是山地可照時(shí)數(shù)模擬中由于其空間尺度效應(yīng)產(chǎn)生誤差的重要根源。DEM的空間分辨率越小，尺度越大，對(duì)真實(shí)地形的概括程度越低，地形因子的誤差越大[19]。目前，基于不同分辨率的DEM分析其尺度效應(yīng)對(duì)可照時(shí)數(shù)等太陽(yáng)輻射要素的影響研究報(bào)道并不多見(jiàn)，而且，采用DEM的空間分辨率普遍較粗，不能較準(zhǔn)確反映山地可照時(shí)數(shù)的空間異質(zhì)性[20?22]。

本研究以浙江省仙居縣為例，綜合考慮目前應(yīng)用較廣泛的DEM數(shù)據(jù)源、研究區(qū)范圍大小、數(shù)據(jù)計(jì)算量以及便于模擬結(jié)果的定量比較等因素，利用10、30、90和900m共4種不同空間分辨率的DEM數(shù)據(jù)，模擬起伏地形下不同空間尺度可照時(shí)數(shù)，并定量分析DEM的空間尺度效應(yīng)對(duì)模擬結(jié)果的影響，以期為提高山地可照時(shí)數(shù)等太陽(yáng)輻射要素的模擬精度、分析其模擬過(guò)程中存在的不確定性、以及山地其它氣候要素空間化精細(xì)模擬和山地氣候資源區(qū)劃等提供依據(jù)和借鑒。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)為仙居縣，地處浙江省東南丘陵山區(qū)，介于28°28′14″?28°59′48″N和120°17′6″? 120°55′51″E?？偯娣e1996km2，其中，山地面積1624km2，約占全縣土地總面積的81.4%，屬于典型的山區(qū)（圖1）。

1.2 DEM數(shù)據(jù)

（1）1:10000的DEM

將仙居縣1:10000數(shù)字化地形圖在地理信息系統(tǒng)軟件ArcGIS建立不規(guī)則三角網(wǎng)（TIN），并通過(guò)空間內(nèi)插得到10m空間分辨率的DEM（圖1），從中提取緯度、坡度、坡向等地理和地形因子空間數(shù)據(jù)，并將10m×10m網(wǎng)格作為推算可照時(shí)數(shù)的最小空間單元。

（2）其它3種空間分辨率的DEM

根據(jù)研究區(qū)邊界，分別從目前應(yīng)用廣泛且能免費(fèi)獲取的3種空間分辨率DEM數(shù)據(jù)庫(kù)（ASTER GDEM，SRTM和GTOPO30′）中截取，并進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換和重采樣等，得到實(shí)驗(yàn)區(qū)3種空間分辨率的DEM數(shù)據(jù)，分辨率為30m、90m和900m。

1.3 山地可照時(shí)數(shù)的分布式模型

根據(jù)文獻(xiàn)[1?2]的研究結(jié)果，起伏地形下可照時(shí)數(shù)可表示為

（1）水平面可照時(shí)數(shù)（T0）

（3）地形遮蔽系數(shù)（gi）

起伏地形下，一天內(nèi)某時(shí)段i的遮蔽情況取決于該時(shí)段內(nèi)起始和結(jié)束兩時(shí)刻的遮蔽情況，若兩時(shí)刻均可照，則此時(shí)段可照，地形遮蔽系數(shù)取1；若兩時(shí)刻均遮蔽，則此時(shí)段遮蔽，地形遮蔽系數(shù)取0；若一個(gè)時(shí)刻可照，另一個(gè)時(shí)刻遮蔽，則此時(shí)段的地形遮蔽系數(shù)取0.5。某時(shí)刻的地形遮蔽情況可利用ArcGIS中的山體陰影函數(shù)（輸入坡度、坡向以及某時(shí)刻太陽(yáng)天頂角和太陽(yáng)方位角）計(jì)算得到，其中，遮蔽半徑取20km。

時(shí)間步長(zhǎng)越短，模擬結(jié)果的精度越高，但其計(jì)算時(shí)間越長(zhǎng)。根據(jù)李占清等研究，時(shí)間步長(zhǎng)取20min與1min時(shí)的模擬結(jié)果僅相差5%[1?2]，在考慮數(shù)據(jù)計(jì)算量和模擬結(jié)果精度等因素后，將時(shí)間步長(zhǎng)設(shè)為10min。

1.4 可照時(shí)數(shù)的模擬

以上模型中分別輸入4種空間分辨率的DEM和其它參數(shù)，利用ArcGIS對(duì)空間數(shù)據(jù)的疊加運(yùn)算和分析功能等，得到研究區(qū)任意一天的可照時(shí)數(shù)模擬結(jié)果，一般將逐日可照時(shí)數(shù)累加可得到月或年可照時(shí)數(shù)。為了減少計(jì)算量，根據(jù)氣候?qū)W的相關(guān)論述[1,3]：取每月第15日為代表日，將每月代表日的可照時(shí)數(shù)乘以當(dāng)月天數(shù)作為該月可照時(shí)數(shù)；考慮到冬夏季之間的差異較顯著，僅計(jì)算1月和7月代表日（第15日和第196日）的可照時(shí)數(shù)，乘以31得到1月和7月4種不同空間分辨率的可照時(shí)數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 DEM尺度對(duì)典型月可照時(shí)數(shù)空間分布的影響

由圖2和圖3可見(jiàn)，不論1月還是7月，研究區(qū)內(nèi)可照時(shí)數(shù)分布的空間異質(zhì)性均隨著空間分辨率的減小（10m、30m、90m和900m）而減小，直觀上看，10m、30m和90m分辨率下可照時(shí)數(shù)空間分布有隨高度、坡度、坡向等地形因子變化的特征，具體表現(xiàn)為平地和山脊的可照時(shí)數(shù)多，低海拔的山谷區(qū)域可照時(shí)數(shù)少，且其間差異不明顯，而900m分辨率下可照時(shí)數(shù)的空間分布均已看不出隨地形因子變化的特征。圖2與圖3相比可知，7月可照時(shí)數(shù)比1月多，空間異質(zhì)性明顯比1月小，說(shuō)明冬季可照時(shí)數(shù)受地形影響比夏季顯著。

為進(jìn)一步定量比較不同空間尺度可照時(shí)數(shù)的差異性，利用ArcGIS的空間分析功能，統(tǒng)計(jì)典型月份（1月和7月）4種不同空間分辨率可照時(shí)數(shù)模擬結(jié)果的最小值、最大值、平均值和標(biāo)準(zhǔn)值，結(jié)果見(jiàn)表1。由表可看出，無(wú)論7月還是1月，隨著空間分辨率的減小，可照時(shí)數(shù)的平均值均逐漸增加，且1月增幅大于7月。進(jìn)一步分析可見(jiàn)，不同分辨率下模擬的可照時(shí)數(shù)最大值間基本無(wú)差異，主要是由于可照時(shí)數(shù)的最大值常分布在平地和山頂，說(shuō)明其對(duì)空間分辨率較不敏感。不同分辨率下模擬的可照時(shí)數(shù)最小值間差異很大，7月可照時(shí)數(shù)最小值隨著分辨率的降低逐漸增加，1月可照時(shí)數(shù)最小值一直為0，當(dāng)分辨率降至900m時(shí)1月可照時(shí)數(shù)最小值從0陡增到220.1h，這是因?yàn)榭烧諘r(shí)數(shù)最小值常分布在坡度和地形遮蔽度大的區(qū)域，而這些地形因子對(duì)空間分辨率較敏感。從標(biāo)準(zhǔn)差的比較可見(jiàn)，隨著空間分辨率的降低，可照時(shí)數(shù)模擬結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)差逐漸減小，1月減幅大于7月，說(shuō)明其模擬精度降低、空間異質(zhì)性變小。

圖2 不同空間分辨率下仙居縣1月可照時(shí)數(shù)分布

圖3 不同空間分辨率下仙居縣7月可照時(shí)數(shù)分布

表1 不同空間分辨率下可照時(shí)數(shù)計(jì)算結(jié)果的統(tǒng)計(jì)特征值(h)

2.2 DEM尺度對(duì)典型月可照時(shí)數(shù)隨海拔高度分布的影響

利用ArcGIS的空間分析功能，將海拔高度按每100m分類，大于1100m作為一類，共分為12類進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表2和表3。由表2可看出，基于4種分辨率DEM計(jì)算的1月可照時(shí)數(shù)隨海拔高度變化均表現(xiàn)出同樣特點(diǎn)：平地（<200m）和山脊（>1100m）最多，200?400m區(qū)域由于受地形遮蔽影響最大，可照時(shí)數(shù)最少，400?1100m可照時(shí)數(shù)隨海拔高度增加逐漸增加。但從具體數(shù)值看，不同分辨率間存在一定差異。以10m分辨率的1月可照時(shí)數(shù)為參照，分別計(jì)算30m、90m和900m分辨率時(shí)1月可照時(shí)數(shù)在不同海拔高度上的差值，在海拔<100m的平地區(qū)域差值相對(duì)較小，高于100m區(qū)域差值呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，但無(wú)論是哪個(gè)海拔高度等級(jí)上，各分辨率下可照時(shí)數(shù)與10m分辨率下的差值均隨分辨率的減小而增加。在海拔700?900m區(qū)域各分辨率與10m分辨率下的差值最大，30m、90m和900m分辨率時(shí)差值分別達(dá)到22、42、92h左右，相當(dāng)于1月日平均可照時(shí)數(shù)多算0.7、1.4和2.9h。可見(jiàn)，分辨率對(duì)除平地外其它區(qū)域1月可照時(shí)數(shù)的計(jì)算結(jié)果均有明顯影響，分辨率越低，這些區(qū)域計(jì)算的1月可照時(shí)數(shù)越多，日可照時(shí)數(shù)可能偏多2～3h。

7月可照時(shí)數(shù)隨海拔高度的總體變化（表3）特點(diǎn)與1月類似，也表現(xiàn)為平地和山脊最多，200?400m區(qū)域最少，400?1100m區(qū)域隨海拔高度增加逐漸增加。各分辨率下可照時(shí)數(shù)與10m分辨率下的差值在各海拔高度等級(jí)上均隨分辨率的減小而增加，但差值均小于1月，此外，還存在一些具體的差異，相對(duì)1月而言，分辨率對(duì)7月可照時(shí)數(shù)的影響稍弱，與10m分辨率的差值最大也在海拔700?900m區(qū)域，其它分辨率的差值分別為15、28、71h左右，日平均可照時(shí)數(shù)約多算0.5、0.9和2.3h?？梢?jiàn)，盡管7月的太陽(yáng)高度角較高，可照時(shí)數(shù)受地形遮蔽影響較小，但分辨率對(duì)可照時(shí)數(shù)的計(jì)算結(jié)果仍有較明顯影響，日可照時(shí)數(shù)可能偏多2h以上。

表2 分海拔高度統(tǒng)計(jì)不同空間分辨率的1月可照時(shí)數(shù)(h)

表3 分海拔高度統(tǒng)計(jì)不同空間分辨率的7月可照時(shí)數(shù)(h)

2.3 DEM尺度對(duì)典型月可照時(shí)數(shù)隨坡度分布的影響

為了定量分析不同坡度處4種不同空間分辨率下可照時(shí)數(shù)的差異及其對(duì)可照時(shí)數(shù)的影響，利用ArcGIS的空間分析功能，將坡度按每5°分類，大于75°作為一類，共分16類統(tǒng)計(jì)不同坡度等級(jí)處不同空間分辨率的1月和7月可照時(shí)數(shù)，結(jié)果見(jiàn)表4和表5。

由表4可看出，基于4種分辨率DEM計(jì)算的1月可照時(shí)數(shù)隨坡度變化表現(xiàn)出共同特征，即在一定坡度范圍（0?55°），坡度越陡，可照時(shí)數(shù)越少，與10m分辨率下可照時(shí)數(shù)的差值隨著分辨率的降低而增加；各分辨率的差別在于：分辨率越低，坡度的空間異質(zhì)性越差，甚至900m分辨率下的模擬結(jié)果不存在坡度大于25°的區(qū)域，在>55°的陡坡區(qū)域，坡度可能不是主要影響因素，因此，導(dǎo)致可照時(shí)數(shù)隨坡度先增加后減少的變化特征。由表4還可見(jiàn)，30m、90m和900m分辨率下模擬的可照時(shí)數(shù)在不同坡度上與10m分辨率下的差值表現(xiàn)為，在<5°的平緩坡區(qū)域差值最小，>5°區(qū)域不同分辨率下的差值呈現(xiàn)不同的變化規(guī)律，30m分辨率下的差值在5°?25°區(qū)域呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，而在25°?70°區(qū)域呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，90m分辨率下的差值在5°?25°區(qū)域無(wú)明顯變化規(guī)律，而在25°?60°區(qū)域也呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，900m分辨率下的差值在5°?20°區(qū)域也呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，30m、90m和900m分辨率下最大差值分別達(dá)到66、56、52h左右，相當(dāng)于每日平均多算2.1、1.8和1.7h。

由表5可以看出，7月可照時(shí)數(shù)隨坡度的總體變化與1月相比具有共同特點(diǎn)，即坡度越陡，可照時(shí)數(shù)越少，與10m分辨率下可照時(shí)數(shù)的差值也隨著分辨率的降低而增加，900m分辨率下計(jì)算結(jié)果也不存在坡度大于25°的區(qū)域。無(wú)論哪種分辨率下，與10m分辨率下可照時(shí)數(shù)的差值均在<5°的平緩坡區(qū)域最小。各分辨率的差別在于，無(wú)論哪個(gè)坡度等級(jí)，30m、90m和900m分辨率下7月可照時(shí)數(shù)與10m分辨率下的差值均小于1月，尤以30m和90m分辨率下的差值在>40°的較陡區(qū)域減小較多，且在>5°區(qū)域兩個(gè)分辨率下的差值表現(xiàn)不同，30m分辨率下的差值在海拔5°?25°區(qū)域呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，而在25°?45°區(qū)域呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，>45°區(qū)域的波動(dòng)較大，無(wú)明顯變化規(guī)律，90m分辨率下的差值在5°?25°區(qū)域也呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，在25°?40°區(qū)域呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，>40°區(qū)域無(wú)明顯變化規(guī)律，而900m分辨率下與10m分辨率下可照時(shí)數(shù)的差值，在不同海拔區(qū)域變化趨勢(shì)不明顯。30m、90m和900m分辨率下可照時(shí)數(shù)與10m分辨率下的最大差值分別為10、19、36h左右，相當(dāng)于日均多算了0.3、0.6和1.2h。

表4 分坡度統(tǒng)計(jì)不同空間分辨率下的1月可照時(shí)數(shù)(h)

注：? 表示無(wú)統(tǒng)計(jì)值。下同。

Note: ? means no statistical value. The same as below.

表5 分坡度統(tǒng)計(jì)不同空間分辨率下的7月可照時(shí)數(shù)

2.4 DEM尺度對(duì)典型月可照時(shí)數(shù)隨坡向分布的影響

利用ArcGIS的空間分析功能，將坡向劃分為8個(gè)方位，分別統(tǒng)計(jì)各方位1月和7月可照時(shí)數(shù)的平均值（圖4），定量分析DEM尺度對(duì)1月和7月可照時(shí)數(shù)隨坡向分布的影響。

由圖4可見(jiàn)，基于4種分辨率DEM計(jì)算的1月和7月可照時(shí)數(shù)隨坡向變化均表現(xiàn)出共同特點(diǎn)，即東南?西南坡、東坡?西坡以及東北?西北坡之間的差異均較小，南坡?北坡之間的差異均較大；隨著分辨率的減小，任何坡向的可照時(shí)數(shù)均呈現(xiàn)增多趨勢(shì)，其中，1月在東坡?西坡的增幅與7月基本相同，900m分辨率的可照時(shí)數(shù)在不同坡向的差異均很小，其不同特征表現(xiàn)為，30m、90m和900m分辨率下1月可照時(shí)數(shù)與10m分辨率下在偏北坡（包括西北坡、北坡和東北坡）的差值大于7月，其中最大差值在1月北坡上，分別達(dá)到42、79、149h左右，相當(dāng)于1月每日平均多算了1.4、2.5和4.8h，而在偏南坡（包括西南坡、南坡和東南坡）的差值小于7月，其中最大差值在7月南坡或西南坡上，分別達(dá)到16、29、66h左右，相當(dāng)于7月每日平均多算0.5、0.9和2.1h。無(wú)論哪種分辨率，對(duì)于1月可照時(shí)數(shù)，南坡最多，其余方位表現(xiàn)為東南坡/西南坡>東坡/西坡>東北坡/西北坡，北坡最??；而對(duì)于7月可照時(shí)數(shù)，北坡最多，其余表現(xiàn)為東北坡/西北坡>東坡/西坡>東南坡/西南坡，南坡最小?？梢?jiàn)，分辨率對(duì)1月和7月可照時(shí)數(shù)的計(jì)算結(jié)果均有明顯影響，分辨率越低，計(jì)算的可照時(shí)數(shù)越多，1月每日可照時(shí)數(shù)可能偏多1.4～4.8h，而7月每日可照時(shí)數(shù)可能偏多0.5～2.1h。

3 結(jié)論與討論

（1）DEM存在空間尺度效應(yīng)，因此，基于DEM的可照時(shí)數(shù)模擬也必然受到DEM空間尺度效應(yīng)的影響，1月或7月模擬結(jié)果的空間異質(zhì)性均隨分辨率的減小而減小，900m分辨率下的結(jié)果隨地形的變化特征不明顯，其它分辨率的7月模擬結(jié)果受地形影響比相應(yīng)分辨率下1月的模擬結(jié)果更明顯。

（2）隨著分辨率的減小，1月或7月模擬結(jié)果的平均值均逐漸增加，且1月的增幅大于7月。由于模擬結(jié)果的最大值分布在平地或山頂，對(duì)分辨率不敏感，因此，不同分辨率下模擬的最大可照時(shí)數(shù)基本無(wú)差異，而最小值分布在坡度和地形遮蔽度大的區(qū)域，對(duì)分辨率較敏感，隨分辨率變化較大。由于隨分辨率的減小，模擬結(jié)果精度降低，空間異質(zhì)性變小，因此標(biāo)準(zhǔn)差減小。

（3）可照時(shí)數(shù)受海拔高度影響明顯，平地和山脊處最多，海拔200?400m區(qū)域受地形遮蔽影響大，可照時(shí)數(shù)最少，400?1100m區(qū)域隨海拔高度增加逐漸增加。以10m分辨率模擬結(jié)果為參照，30m、90m和900m分辨率下的差值均隨分辨率的減小而增加。在海拔<100m的平地區(qū)域差值較小，＞100m區(qū)域隨海拔增加呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，700?900m區(qū)域差值最大，1月日平均約多算0.7、1.4和2.9h，相對(duì)1月，分辨率對(duì)7月模擬結(jié)果影響稍弱，7月日均約多算0.5、0.9和2.3h。

圖4 不同分辨率下1月和7月可照時(shí)數(shù)隨坡向的變化(h)

（4）可照時(shí)數(shù)受坡度影響也十分明顯。在0?55°坡度范圍，坡度越陡，可照時(shí)數(shù)越少，與10m分辨率的差值隨分辨率的降低而增加，且30m、90m和900m分辨率下的最小差值均在<5°的平緩坡區(qū)域，最大差值出現(xiàn)在不同坡度等級(jí)，1月日均多算2.1、1.8和1.7h，7月日均多算0.3、0.6和1.2h。

（5）受太陽(yáng)高度角的影響，坡向?qū)烧諘r(shí)數(shù)的影響也不容忽視。南坡?北坡之間的差異較大，東南?西南坡、東坡?西坡以及東北?西北坡之間的差異較?。豢傮w分布特征表現(xiàn)為，1月，南坡>東南坡/西南坡>東坡/西坡>東北坡/西北坡>北坡，7月，北坡>東北坡/西北坡>東坡/西坡坡>東南坡/西南坡>南坡；不同坡向上，30m、90m和900m分辨率下可照時(shí)數(shù)與10m分辨率下的差值隨分辨率的降低而增加，在偏北坡（包括西北坡、北坡和東北坡）上，1月差值大于7月，最大差值出現(xiàn)在1月的北坡上，日均多算1.4、2.5和4.8h，而在偏南坡（包括西南坡、南坡和東南坡）上，1月的差值小于7月，最大差值出現(xiàn)在7月的南坡或西南坡上，日均多算0.5、0.9和2.1h。東坡?西坡上，1月與7月的變化基本一致。

山區(qū)的光溫水等主要?dú)夂蛞厥芫值氐匦斡绊懗尸F(xiàn)顯著的空間異質(zhì)性，目前，高精度DEM、數(shù)字地形分析、基于遙感反演的地表參數(shù)獲取等綜合應(yīng)用可顯著提高山區(qū)氣候要素空間分布的模擬精度，能夠在一定程度上解決由于山區(qū)氣象站點(diǎn)稀少估算氣候要素空間分布困難等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，然而，山區(qū)氣候復(fù)雜多變，如何準(zhǔn)確定量分析山區(qū)氣候要素和諸多地形因子之間的關(guān)系并提高空間分布的模擬精度一直是研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)，還需深入研究。

[1] 翁篤鳴,羅哲賢.山區(qū)地形氣候[M].北京:氣象出版社,1990.

Weng D M,Luo Z X.Topographical climate in mountainous areas[M].Beijing:China Meteorological Press,1990.(in Chinese)

[2] 李占清,翁篤鳴.一個(gè)計(jì)算山地可照時(shí)間的計(jì)算機(jī)模式[J].科學(xué)通報(bào),1987,(17):1333-1335.

Li Z Q,Weng D M.A computer model to determine topographic parameters[J].Acta Geographica Sinica,1987,(17): 1333-1335.(in Chinese)

[3] 傅抱璞.山地氣候[M].北京:科學(xué)出版社,1983.

Fu B P. Climate in mountainous areas[M].Beijing:Science Press,1983.(in Chinese)

[4] 傅抱璞,虞靜明,盧其堯.山地氣候資源與開(kāi)發(fā)利用[M].南京:南京大學(xué)出版社,1996.

Fu B P,Yu J M,Lu Q Y.Climate sources,development and utilization in mountainous areas[M].Nanjing:Nanjing University Press,1996.(in Chinese)

[5] 朱志輝.等可照時(shí)間與等日照方位[J].中國(guó)科學(xué)(B輯),l987, (12):1340-1347.

Zhu Z H.Equal insolation duration and equal sunshine azimuth[J].Science in China Series B,l987,(12):1340-1347.(in Chinese)

[6] Dozier J,Outcalt S I.An approach to energy balance simulation over rugged terrain[J].Geographic Analysis,1979, 11(1):65-85.

[7] Dubayah R,Dozier J,Davis W F.Topographic distribution of clear sky radiation over the Konza Prairie,Kansas[J].Water Resources Research,1990,26(4):679-690.

[8] Dozier J,Frew J.Rapid calculation of terrain parameters for radiation modeling from digital elevation data[J].IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing,1990,28(5): 963-969.

[9] Kumar L,Skidmore A K,Knowles E.Modeling topographic variation in solar radiation in a GIS environment[J]. International Journal of Geographic Information Science,1997, 11(5):475-497.

[10] Pinde F U,Rich P M.A geometric solar radiation model with application in agriculture and forestry[J].Computer and Electionics in Agriculture,2002,37:25-35．

[11] 李新,程國(guó)棟,陳賢章,等.任意地形條件下太陽(yáng)輻射模型的改進(jìn)[J].科學(xué)通報(bào),1999,44(9):993-998.

Li X,Cheng G D,Chen X Z,et al.Modification of solar radiation model over rugged terrain[J].Chinese Science Bulletin,1999,44(9):993-998.(in Chinese)

[12] 曾燕,邱新法,繆啟龍,等.起伏地形下我國(guó)可照時(shí)間的空間分布[J].自然科學(xué)進(jìn)展,2003,13(5):545-548.

Zeng Y,Qiu X F,Miao Q L,et al.Distribution of possible sunshine durations over rugged terrains of China[J]. Progress in Natural Science,2003,13(5):545-548.(in Chinese)

[13] 黃晚華,帥細(xì)強(qiáng),汪擴(kuò)軍.考慮地形條件下山區(qū)日照和輻射的GIS模型研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2006,27(2):89-93.

Huang W H,Shuai X Q,Wang K J.A study on GIS-based model of sunlight and radiation in view of terrain in mountain areas[J].Chinese Journal of Agrometeorology, 2006,27(2): 89-93.(in Chinese)

[14] 李軍,黃敬峰.基于DEM的山地可照時(shí)間的空間分布[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版),2007,34(3):346-350.

Li J,Huang J F.Spatial distribution of duration of possible sunshine based on DEM in mountain area[J].Journal of Zhejiang University (Science Edition),2007,34(3):346-350. (in Chinese)

[15] 孫嫻,王娟敏,姜?jiǎng)?chuàng)業(yè),等.陜西省山地日照時(shí)間的空間分布特征[J].自然資源學(xué)報(bào),2010,25(4):625-635.

Sun X,Wang J M,Jiang C Y,et al.The spatial distribution of sunshine duration of mountain terrain[J].Journal of Natural Resources,2010,25(4):625-635.(in Chinese)

[16] 王懷清,殷劍敏,占明錦,等.考慮地形遮蔽的日照時(shí)數(shù)精細(xì)化推算模型[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2011,32(2) :273-278.

Wang H Q,Ying J M,Zhan M J,et al.Refine project model of sunshine resources in China considering terrain masking[J]. Chinese Journal of Agrometeorology,2011,32(2):273-278.(in Chinese)

[17] 張超,吳良林,楊妮,等.基于GIS的喀斯特山區(qū)實(shí)照時(shí)數(shù)時(shí)空分布研究:以廣西巴馬瑤族自治縣為例[J].自然資源學(xué)報(bào),2014,29(11):1968-1978.

Zhang C,Wu L L,Yang N,et al.Study on temporal and spatial distribution of sunshine duration based on GIS in karst mountain area-taking Guangxi Bama county for example[J]. Journal of Natural Resources,2014,29(11):1968-1978.(in Chinese)

[18] 盧燕宇,田紅,侯恩兵,等.實(shí)際地形下地表太陽(yáng)總輻射的簡(jiǎn)化算法及應(yīng)用[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2017,38(7): 397-406.

Lu Y Y,Tian H,Hou E B,et al.A simplified calculation method of surface solar radiation over rugged terrains:the procedure and its application in Anhui province[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2017,38(7):397-406.(in Chinese)

[19] 湯國(guó)安,劉學(xué)軍,閭國(guó)年.數(shù)字高程模型及地學(xué)分析的原理與方法[M].北京:科學(xué)出版社,2005.

Tang G A,Liu X J,Lv G N.Principles and methods of digital elevation model and analysis[M].Beijing:Science Press,2005. (in Chinese)

[20] Daniel W M,Brendan G M,Brian L Z.Calibration and sensitivity analysis of a spatially distributed solar radiation model[J].International Journal of Geographical Information Science,1999,13(1):49-65.

[21] 張勇,陳良富,柳欽火,等.日照時(shí)間的地形影響與空間尺度效應(yīng)[J].遙感學(xué)報(bào),2005,9(5):521-530.

Zhang Y,Chen L F,Liu Q H,et al.Topographic and spatial- scaling effects on the sunlit time of the different terrains[J]. Journal of Remote Sensing,2005,9(5):521-530.(in Chinese)

[22] 姜?jiǎng)?chuàng)業(yè),孫嫻,王娟敏,等.山地天文輻射的地形影響與空間尺度效應(yīng)研究[J].高原氣象,2010,29(5):1230-1237.

Jiang C Y,Sun X,Wang J M,et al.Influences of various local topographic factors on astronomical radiation of mountain and its spatial scale effect in mountainous region[J].Plateau Meteorology,2010,29(5):1230-1237.(in Chinese)

Effect of Spatial Scale of DEM on Spatial Simulation of Duration of Possible Sunshine: A Case Study in Xianju County, Zhejiang Province

LI Jun1,2,3，WANG Chao1，ZHAO Yu-zhu1

（1.College of Geography and Tourism, Chongqing Normal University, Chongqing 401331, China; 2.Key Laboratory of GIS Application of Chongqing, Chongqing 401331; 3.Chongqing Key Laboratory of Earth Surface Processes and Environmental RemoteSensing in Three Gorges Reservoir Area, Chongqing 401331）

To analyze the effects of DEM with different spatial resolution on the numerical simulation of Duration of Possible Sunshine (DPS) based on DEM, Xianju County in Zhejiang Province was selected as the study area. DEM data with four spatial resolutions (10m, 30m, 90m, and 900m) derived from 1:10000 digital topographic map, ASTER GDEM, SRTM and GTOPO30′, respectively were used in this study. The topographic factors of altitude, slope, aspect, etc were derived from DEM. Using digital terrain analysis and spatial analysis for topographic factors and the distributed statistical model of DPS in GIS platform, this paper simulated the spatial distribution of DPS with four spatial resolutions in January and July. Then the effect of DEM scale on DPS simulation was analyzed. The results showed that spatial heterogeneity of DPS decreased as the spatial resolution decreased. Spatial distribution characteristics of DPS with topographic factors became increasingly hard to identify. The spatial data statistics showed that the average value increased with decreasing spatial resolution, while the standard deviation decreased. The maximum value varied little with spatial resolution, but the minimum value was quite different. Affected by altitude and other topographical factors, DPS was longest on flat and mountain ridges, while it was shortest in the region distributed at altitudes from 200?400m above sea-level. Moreover, it increased with the increasing altitude from 400?1100m above sea-level. Taking the DPS with 10m resolution as reference, the difference between the DPS with the other three spatial resolutions and the DPS with 10m resolution increased with the decrease of resolution. The minimum was at an altitude of <100m. The greatest differences were concentrated in the region of 700?900m. The average daily DPS in January were about 0.7h, 1.4h, and 2.9h more, while the one in July were about 0.5h, 0.9h, and 2.3h more. The DPS decreased with the increase of slope when the slope was in the range of 0?55°. The difference between the DPS with three spatial resolutions (30m, 90m, and 900m) and the reference value with 10m resolution increased with the decrease of resolution. The minimum all appeared in the flat region of slope 0?5°. The maximum occurred in the area with a steeper slope. The average daily DPS in January were about 2.1h, 1.8h, and 1.7h more, while the one in July were about 0.3h, 0.6h, and 1.2h more. Due to the effect of sloar altitude and azimuth angle, there was a great DPS differences between the south slope and the north slope. While the differences between SE slope and SW slope, E slope and W slope, NE slope and NW slope were smaller. The DPS differences with the reference value in all slopes increased with the decrease of resolution. In the northern slope (N, NE, and NW slopes), the difference in January was greater than that in July. The maximum occurred in the northern (N slope) slope of January. The average daily DPS were about 1.4h, 2.5h, and 4.8h more. In the southern slope (S, SE, and SW slopes), the difference in January was less than that in July. The maximum occurred in the southern slope (S or SW slope) of July. The average daily DPS were about 0.5h, 0.9h, and 2.1h more.

Mountain area; Duration of possible sunshine; Digital elevation model; Scale effect; Spatial distribution

10.3969/j.issn.1000-6362.2019.04.006

2018?10?10

重慶市前沿與應(yīng)用基礎(chǔ)研究計(jì)劃一般項(xiàng)目（cstc2015jcyjA0332）；國(guó)家自然科學(xué)基金（41807498）

李軍（1974?），博士，副研究員，主要從事農(nóng)業(yè)遙感和地理信息系統(tǒng)應(yīng)用研究。E-mail: junli@cqnu.edu.cn

李軍,王超,趙玉竹.DEM空間尺度對(duì)可照時(shí)數(shù)模擬結(jié)果的影響:以浙江省仙居縣為例[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2019,40(4):250-259