日算法 MATLAB 有很多内置工具用于进行太阳辐射计算。 我们需要一些方法来判断我们的站点可以接收到的最大太阳辐射，所以我构建了这个小工具。 虽然不多，但已经很方便了。 要使用此功能，您需要对其进行重新配置以适合您的长期选择。 我想说这更像是一个你可以用 MATLAB 做的事情的工作示例，你可能不知道（或永远不需要）。 我曾经听说 MATLAB 是航天飞机，如果其他编程语言是汽车。 在这种情况下，我很高兴有穿梭机在我身边。

完整代码，可直接运行

以同济大学自建的小型气象台站测得的2009-2011年气象数据为基础,采用回归分析的方法分析了晴空指数、太阳高度角对太阳辐射照度与光照度关系的影响,发现它们对太阳辐射照度的影响整体上呈现非线性,且影响规律在各分区间内略微不同。因此,采用分段线性拟合的方法将晴空指数和太阳高度角分为9个区间,分别建立对应的太阳辐射照度与太阳光照度之间的线性拟合关系,并通过实测数据证明这种处理方式具有较高精度。结论适用于纬度和天气条件与上海相似的地区。

由于太阳能是一种清洁的能源，它的应用正在世界范围内快速地增长。利用太阳光发电就是一种使用太阳能的方式，可是目前建设一个太阳能发电系统的成本还是较高的，从我国现阶段的太阳能发电成本来看，其花费在太阳电池组件的费用大约为60～70％，因此，为了更加充分有效地利用太阳能，如何选取太阳电池方阵的方位角与倾斜角是一个十分重要的问题。

本文档为通过全国气象观测站点观测的日照时数ssd计算日总太阳辐射sr的python脚本，简单易懂。内附输入数据及输出结果文件示例。

DC竞赛平台国能日新太阳辐射指数预测个人baseline 0.172,线性回归模型

MATLAB根据日照、纬度等信息计算太阳辐射

已经有许多已发表的文章描述了用于太阳辐射应用的太阳位置算法。 在大多数这些文章中实现的最佳不确定度在计算太阳天顶角和方位角时大于 ±0.01（度）。 对于某些人来说，该算法的有效期有限，从 15 年到一百年不等。 该程序是一个逐步的过程，用于实现计算从 -2000 年到 6000 年期间的太阳天顶角和方位角的算法，不确定性为 ±0.0003 (deg)。 Jean Meeus [1] 描述了该算法。 该程序以分步格式编写，以简化书中描述的复杂步骤，重点关注太阳而不是一般的行星和恒星。 它还引入了一些变化以适应太阳辐射应用。 变化包括将测量方位角的方向改为从北向东测量而不是从南向东测量，以及将观测者地理经度的测量方向从格林威治子午线向东测量为正值而不是负值。 该程序还包括计算倾斜到任何水平和垂直角度的表面的入射角，如 Iqbal [2] 所述。 参考： 1. Meeus, J. “天文算法”

基于1981 年-2010 年年均气象数据（太阳辐射、降水、温度、蒸发量）、土壤数据（肥力、质地、盐碱度）、基础地形（高程、坡度）等，采用生产潜力逐级修订模型，逐步计算得到湖南省1 公里格网的光合生产潜力、光温生产潜力、气候生产潜力和土壤生产潜力数据集。与现实粮食生产力情况相比，数据集具有良好的空间分布一致性，真实有效的反映了湖南省粮食生产潜力分布情况，为湖南省国土资源空间规划、农业生产布局等研究与生产提供重要的数据参考.

地形对全年逐时太阳辐射影响分析方法_以某被动式太阳建筑项目为例