碳中和目标背景下，中国未来将显著增加光伏等新能源在能源结构中的占比。太阳能资源评估是高效利用光伏资源的重要前提，迫切需要高时空分辨率太阳辐射数据。地面站点可提供长期且精度较高的观测数据，但站点分布稀疏，空间覆盖严重欠缺；再分析资料可提供时空覆盖完整的全球格点化数据，但时空分辨率较粗，精度较低，不能满足精细资源评估需求（Du et al., 2022）；搭载在新一代静止气象卫星的光谱成像仪显著提升了光谱、时间和空间分辨率，可反演获得公里/分钟级地表太阳辐射，为太阳能资源评估提供了新手段。新一代静止气象卫星风云四号的发射为我国太阳能资源评估和短临预报提供了新的契机，解决了日本葵花卫星Himawari-8和欧洲Meteosat-9在中国地区不完全覆盖问题和卫星观测边缘精度下降问题（图1）。

　　近日，中国科学院大气物理研究所施红蓉博士等联合哈尔滨工业大学能源科学与工程学院和中国气象局卫星气象中心合作者，利用风云四号A星（FY-4A）光谱成像仪数据，结合机器学习方法构建了中国地区高时空分辨率（4km/15min）地表太阳辐射数据集，进一步基于光伏模型链（图2），获得了中国地区光伏有效辐射资源分布图（图3），表明中国西北地区最大年有效辐射能超过1700 kWh/m²。本研究工作表明新一代静止气象卫星在太阳能资源评估中的广阔应用前景，有望显著促进我国光伏太阳能能源发展和利用。

　　上述研究成果收录在《Renewable and Sustainable Energy Reviews》，论文第一作者为中国科学院大气物理研究所施红蓉博士，通讯作者为中国科学院大气物理研究所夏祥鳌博士和哈尔滨工业大学Yang Dazhi博士。

　　该工作受大气物理研究所十四五基础科研新兴研究人工智能方向项目和国家自然科学基金重点项目（42030608）资助。

　　相关文章信息：

　　Shi H., Yang D.^*, Wang W., Fu D., Gao L., Zhang J., Hu B., Shan Y., Zhang Y., Bian Y., Chen H., Xia X.^*, First estimation of high-resolution solar photovoltaic resource maps over China with Fengyun-4A satellite and machine learning. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2023, 184, 113549, https://doi.org/10.1016/j.rser.2023.113549. （一区Top，IF15.9）

　　Du Y., Shi H.^*, Zhang J.^*, Xia X., Yao Z., Fu D., Hu B., Huang C., Evaluation of MERRA-2 hourly surface solar radiation across China. Solar Energy, 2022, 234, 103-110, https://doi.org/10.1016/j.solener.2022.01.066.

图1. 中国风云4A（FY-4A）、日本葵花8（Himawari-8）和欧洲（Metesat-9）静止气象卫星空间覆盖示意图

图2. 光伏有效辐射模块链示意图

图3. 中国地区2018年光伏分布图（kWh/m²/annum）