Auswirkungen eines komplementären Photovoltaikkraftwerks für die Fischerei auf Strahlung, Energiefluss und Antriebskräfte unter verschiedenen synoptischen Bedingungen

Jan 30, 2024

Wissenschaftliche Berichte Band 13, Artikelnummer: 9084 (2023) Diesen Artikel zitieren

2 Altmetrisch

Details zu den Metriken

Die darunter liegende Oberfläche war das wichtige Medium der Luft-See-Wechselwirkung durch die Übertragung von Energie. Durch den Einsatz von Photovoltaikanlagen auf dem See ist ein neuer Untergrundtyp entstanden. Doch der neue Untergrund unterscheidet sich vom natürlichen See. Der Einfluss von komplementären Photovoltaik-Kraftwerken (FPV) auf die Strahlung, den Energiefluss und die Antriebskraft ist unklar. Daher erfolgt die Analyse der Strahlung, des Energieflusses und der Antriebskraft durch den Vergleich der Unterschiede zwischen den beiden Standorten unter verschiedenen synoptischen Bedingungen. Die Ergebnisse zeigten, dass sich die Strahlungskomponenten an den beiden Standorten unter unterschiedlichen synoptischen Bedingungen nicht wesentlich unterscheiden. Die nach unten gerichtete Kurzwellenstrahlung (DSR) und Nettostrahlung (\({R}_{n}\)) wurden mit einem Peak an einem sonnigen Tag dargestellt. Der tägliche durchschnittliche DSR und Rn betrugen an den beiden Standorten 279,1 W·m−2 bzw. 209,3 W·m−2. Der Tagesdurchschnitt (bewölkter Tag und regnerischer Tag) des sensiblen Wärmeflusses an den beiden Standorten betrug 39,5 W·m−2 (FPV-Standort) bzw. 19,2 W·m−2 (REF-Standort). Der latente Wärmefluss betrug 53,2 W·m−2 und 75,2 W·m−2 am Gegenstück. An einem sonnigen Tag nimmt der Wasserkörper am FPV-Standort im Allgemeinen Wärme aus der Luft auf (Tagesdurchschnitt ∆Q betrug 16,6 W·m−2). Die treibende Kraft des sensiblen Wärmeflusses am FPV-Standort wurde durch die Temperatur des FPV-Panels bei sonnigen und bewölkten Bedingungen bestimmt. Der latente Wärmefluss wurde durch das Produkt zwischen Windgeschwindigkeit und Temperaturunterschied zwischen Wasser und Atmosphäre bestimmt.

Das Photovoltaik-Kraftwerk (PV) im Versorgungsmaßstab beschleunigt, um in China CO2-Peak- und CO2-Neutralitätsziele zu erreichen. Die Entwicklung von PV-Anlagen beansprucht große Flächenressourcen, die für die Chinesen wichtig sind. Mittlerweile wurden das Landnutzungsmuster, die darunter liegende Oberfläche und die Energieübertragung zwischen Land und Atmosphäre durch das Vorhandensein von PV-Anlagen im Versorgungsmaßstab verändert1. Daher wurde das ursprüngliche Strahlungs- und Energiegleichgewicht in der Region durch den Einsatz von PV-Anlagen im Versorgungsmaßstab gestört. Die synoptischen Bedingungen in unmittelbarer Nähe der PV-Anlage wurden durch die Änderung des ursprünglichen Strahlungs- und Energieniveaus beeinflusst. Es liegen jedoch nur wenige Studien zu diesen Aspekten vor. Studien über die Auswirkungen von PV-Anlagen auf das lokale Mikroklima nehmen in dieser Betrachtungsrichtung zunehmend zu. Am Beispiel der Temperatur sind in Tabelle 1 die Analysen verschiedener Wissenschaftler zum Einfluss von PV-Anlagen auf die Temperatur aufgeführt. In diesen Referenzen wurde der Zusammenhang zwischen meteorologischen Faktoren und PV-Anlagen an Land untersucht. Die gesamte installierte Stromerzeugung von PV-Anlagen hat in den letzten Jahren zugenommen. Über Studien zu den Auswirkungen von PV-Anlagen in Seen auf Strahlung und Energie wurde jedoch weniger berichtet. Mittlerweile unterscheidet sich die Untergrundfläche der PV an Land deutlich von der in Seen. Das komplementäre Photovoltaik-Kraftwerk (FPV) für die Fischerei ist eine neue Art der Nutzung von Solarenergie durch PV-Kraftwerke in China. Die Studien zum Einfluss von FPV auf das Gleichgewicht von Strahlung und Energiefluss waren weniger aussagekräftig. Darüber hinaus ist die Charakteristik des Strahlungsflusses nach der Installation von FPV-Panels im See unter verschiedenen synoptischen Bedingungen unklar. Daher wurde der Mechanismus zwischen der Variation des Strahlungsflusses und seiner treibenden Kraft nach dem Einsatz von FPV-Panels im See für unterschiedliche synoptische Bedingungen untersucht, um die nachhaltige Entwicklung der PV-Industrie zu fördern.

Bei der Eddy-Kovarianz (EC) gibt es im Berechnungsprozess für die Messung des Wasser- und Wärmeflusses nur wenige theoretische Annahmen9, was die Möglichkeit einer direkten Beobachtung des Flusses auf der erforderlichen Zeit- und Raumskala10 bietet. Dies ist die genaueste Methode, wenn der Untergrund gleichmäßig, das Gelände flach und die atmosphärischen Bedingungen stabil sind11. Daher wird diese Methode häufig bei tatsächlichen Beobachtungen eingesetzt. Sun et al.12 analysierten den Energiefluss und die Wasserverdunstung von Seen in der Badain-Jaran-Wüste über ein Jahr (2012.03–2013.03) EC-Beobachtungsdaten. Die Ergebnisse zeigten, dass sich die täglichen und saisonalen Eigenschaften der langwelligen und kurzwelligen Strahlungsflüsse offensichtlich ändern. Die durchschnittliche jährliche Verdunstungsrate des Sees beträgt etwa 4,0 mm·d−1, die kumulative jährliche Verdunstung beträgt 1445 mm·a−1 und die kumulative jährliche Verdunstung beträgt das Zehnfache des kumulativen Jahresniederschlags. Potes et al.13 analysierten im Sommer 2014 die Wechselwirkung zwischen See und Atmosphäre im Alqueva-Stausee. Während der Studie wurde die Energie des Stausees hauptsächlich in Form von sensiblem Wärmefluss und latentem Wärmefluss freigesetzt. Xiao et al.14 untersuchten den Kontrollmechanismus der zwischenjährlichen Variabilität der subtropischen Seeverdunstung und beantworteten die Gründe für die Veränderung der Seeverdunstung vor dem Hintergrund der Klimaerwärmung auf der Grundlage der EC-Messdaten und des Prinzips der Energiebilanz. Es zeigt, dass die Verdunstung von Seen mit der Absorption der Sonnenstrahlung und der einfallenden langwelligen Strahlung zunimmt. Darüber hinaus wird die Abnahme der Seeverdunstung hauptsächlich durch den Rückkopplungseffekt verursacht, bei dem die reflektierte langwellige Strahlung abgeschwächt wird. Spank et al.15 analysierten die EC-Beobachtungsdaten des größten Trinkwassers Rappbodetalsperre in Deutschland für eine Saison. Die Ergebnisse zeigten, dass sich die tageszeitlichen Schwankungseigenschaften der sensiblen Wärme des Reservoirs von denen der Landoberfläche unterscheiden. Nachts und tagsüber sind der latente Wärmefluss und die Verdunstung in den Gewässern, in denen die Verdunstung nicht eingeschränkt ist, ungewöhnlich niedrig. Es gibt zahlreiche Studien zu den Strahlungseigenschaften und -flüssen von Seen unter Verwendung von EC-Beobachtungsdaten, die die Möglichkeit bieten, die Energieflussreaktion des Sees und die Wechselwirkung zwischen See und Luft vor dem Hintergrund des Klimawandels weiter zu untersuchen. Einerseits wurde die Änderung des Energieflusses aufgrund der effizienten Genauigkeit und weiten Verbreitung von der Europäischen Kommission analysiert. Darüber hinaus wurde weniger über die wenigen Studien zum Energiefluss für FPV-Kraftwerke berichtet. Daher wurden die Merkmale des Energieflusses im FPV-Kraftwerk anhand der EC-Daten analysiert, um in diesem Artikel die Auswirkungen des Einsatzes von PV-Modulen auf die Energiebilanz der Seeoberfläche aufzuzeigen. Das FPV-Kraftwerk ist eine neue Art der Nutzung von Solarenergie durch den Einsatz von Sonnenkollektoren auf der Wasseroberfläche. Die Entwicklung des FPV-Kraftwerks stellt einen Durchbruch bei der Nutzung des Solarenergiefelds dar, da die installierte Region keine Landbeschränkung hat. Es gibt jedoch einen großen Eigenschaftsunterschied zwischen Solarmodulen und der darunter liegenden Seeoberfläche. Dabei handelt es sich um eine integrierte Unterlage nach der Installation der Solarmodule auf der Originalfläche. Die Sonneneinstrahlung und die Energiebilanz in der Umgebung wurden durch den Einsatz des FPV-Kraftwerks beeinflusst. Es ist bekannt, dass die Wechselwirkung zwischen See und Atmosphäre vom Gleichgewicht zwischen Strahlung und Energie dominiert wird. Die Änderung des Strahlungs- und Energiegleichgewichts erfolgte weiterhin im lokalen synoptischen Zustand. Derzeit gibt es viele Studien zur Variation des Strahlungsflusses und des Energieflusses in PV-Kraftwerken7,8,16. Über die Charakteristika der Strahlungs- und Energiebilanz unter verschiedenen synoptischen Bedingungen für FPV-Kraftwerke wurde jedoch weniger berichtet. Daher füllt unsere Studie diese Forschungslücke und verbessert möglicherweise die Genauigkeit der Vorhersage der Sonneneinstrahlung aufgrund unserer Arbeit, um den Einfluss der Wetterbedingungen auf die Sonneneinstrahlung zu berücksichtigen.

In unserer Arbeit wurden die Eigenschaften von Strahlung und Energiefluss unter verschiedenen synoptischen Bedingungen für FPV-Kraftwerke analysiert. In der Zwischenzeit wurden der Energiefluss und seine treibende Kraft sowie wichtige Umweltparameter angegeben, um das Verständnis der interaktiven Funktion zwischen Wasseroberfläche und Atmosphäre nach der Installation der PV-Anlagen auf dem See zu verbessern. Darüber hinaus hat diese Studie möglicherweise dazu beigetragen, den Einfluss des Mikroklimas auf die Vorhersage der Sonneneinstrahlung besser zu erkennen.

Der Versuch wurde auf der Tongwei Huantai 10 MW Fishery Complementary Photovoltaic Demonstration Base durchgeführt. Diese Basis befindet sich in der Stadt Yangzhong in der Provinz Jiangsu im Osten Chinas. Yangzhong liegt mitten in der nördlichen subtropischen Monsunklimazone mit mildem Klima, reichlich Niederschlägen und der gleichen Regen- und Hitzesaison. Von Januar bis Dezember 2019 betrug die Durchschnittstemperatur in Yangzhong 17,1 °C, der Jahresniederschlag betrug 791,8 mm und die jährliche akkumulierte Sonnenscheindauer betrug 1792,2 Stunden. Die Änderungen des Strahlungs- und Energieflusses der auf dem See installierten PV-Anlagen wurden durch den Vergleich der Ergebnisse des Flussbeobachtungsturms innerhalb und außerhalb des FPV-Kraftwerks erfasst. Das Untersuchungsgebiet und der Standort des Flussbeobachtungsturms sind in Abb. 1 dargestellt. Die zentralen Koordinaten des Untersuchungsgebiets sind 32°17′5′′ N, 119°47′39′′ E und die Höhe beträgt 2 m. Die fischereiergänzende Photovoltaik-Demonstrationsbasis besteht aus vier Teichen mit einer Fläche von 5,7–8,9 Acres. Der FPV befindet sich in der Mitte des Teiches mit einer Wassertiefe von etwa 2,5 m bis 3 m. Der Abstand zwischen dem Flux-Beobachtungsturm innerhalb des FPV-Kraftwerks (der FPV-Standort, blaue Markierung) und dem äußeren Flux-Beobachtungsturm (der Referenzstandort, abgekürzt als REF-Standort, rote Markierung) beträgt laut Google Earth etwa 251 m, wie in Abb. 1a. Die Details von zwei Türmen sind in Abb. 1b (der FPV-Standort) und Abb. 1c (der Referenzstandort) dargestellt.

Der Untersuchungsgebietsstandort des ergänzenden Photovoltaikkraftwerks in Yangzhong, Provinz Jiangsu, China (a). Der Flux-Beobachtungsturm war mit einer Stecknadel markiert, die blaue Stecknadel war der FPV-Standort und die rote Stecknadel war die REF-Stelle. Das Foto des Turms für den FPV-Standort wurde in (b) und für den REF-Standort in (c) gezeigt.

Die Höhe des Flussbeobachtungsturms beträgt an beiden Standorten etwa 11 m. Die Ausstattung des Flux-Beobachtungsturms für den FPV-Standort ist in Abb. 2 dargestellt. Die Ausstattung am FPV-Standort ist dieselbe wie am REF-Standort. Zu den Messgeräten gehörten ein Eddy-Kovarianz-System (ECS), ein Nettoradiometer und ein dreischichtiger Temperatursensor. Aufgrund der Auswirkungen des PV-Moduls ist die Installationshöhe des ECS und des Nettoradiometers am FPV-Standort jedoch höher als am REF-Standort. Die Beschreibungsdetails der Messgeräte wurden wie folgt aufgezeichnet. Die FPV-Standortkoordination ist 32°18′9.00′′ N, 119°47′33.45′′ E. Das ECS (IRGASON-IC-BB, Campbell Scientific) wurde auf dem Turm in einer Höhe von 4,5 m montiert. Die installierte Höhe des ECS für den FPV-Standort liegt 2 m höher als der Scheitelpunkt des Photovoltaikmoduls, um den Einfluss des horizontalen Windsogs zu vermeiden. Das Nettoradiometer (CNR4, Kipp & Zonen) wurde im Fluxturm in 10 m Höhe installiert, der Beobachtungswinkel der Sonde betrug 125°. Die drei Wassertemperatursensoren (109SS, Campbell Scientific) wurden in einer Tiefe von 0,05 m, 0,75 m bzw. 1,5 m angebracht. Die Wassertemperatursensoren waren an der Boje befestigt und steigen oder fallen, wenn sich der Wasserstand ändert, um sicherzustellen, dass die Position jeder Sonde von der Wasseroberfläche im Wesentlichen unverändert bleibt. Die REF-Standortkoordination ist 32°18′4,60′′ N, 119°47′25,30′′ E. Die Messgeräteausrüstung am REF-Standort ist die gleiche wie am FPV-Standort. Die Installationshöhe des ECS und des Nettoradiometers betrug jedoch 3 m bzw. 2 m ohne PV-Module am REF-Standort.

Schematische Darstellung der Messgeräte auf dem FPV-Gelände.

Die Datenerfassung des ECS beginnt am 15. November 2019. Die Hochfrequenzdaten (10 Hz) werden in einem CR3000-Datenlogger (Campbell Inc, USA) gespeichert und der halbstündliche mittlere Fluss wird online von der Eddy Pro-Software berechnet. Die Messgeräte wurden jeden Monat rechtzeitig gewartet, um die Genauigkeit und Qualität der Daten sicherzustellen.

Die halbstündlichen Flussdaten wurden durch Feldentfernung, Trendkorrektur, sekundäre Koordinatenrotation, Gill-Ultraschall-Anemometer-Winkelkorrektur, Zeitverzögerungskorrektur, Ultraschall-Falschtemperaturkorrektur des sensiblen Wärmeflusses, Frequenzgangkorrektur und Wasserdampfkorrektur durch die Eddy Pro-Software durchgeführt ( v7.0.6). Schließlich wurden der durchschnittliche sensible Wärmefluss (H) und der latente Wärmefluss (LE) nach der EC-Methode wie folgt berechnet: Formel (1) und (2).

Dabei ist \(\rho\)(kg·m−3) die Luftdichte, \({C}_{p}\) die spezifische Wärme bei konstantem Druck von 1004,67 J·kg−1·K−1. \(\lambda\) ist die latente Wärme von Wasser (2,5 × 106 J·kg−1). Und die Parameter \({\theta }^{^{\prime}}\)(K),\({q}^{^{\prime}}\)(kg·kg-1) und \({\ omega }^{^{\prime}}\)(m·s−1) sind die Abweichungen von den zeitlichen Mitteln der Lufttemperatur, der spezifischen Luftfeuchtigkeit bzw. der vertikalen Windgeschwindigkeit.

Da das Nettoradiometer weniger vom Wetter beeinflusst wird, werden die Rohdaten der nach unten gerichteten kurzwelligen Strahlung (\(DSR\)), der nach oben gerichteten kurzwelligen Strahlung (\(USR\)), der nach unten gerichteten langwelligen Strahlung (\(DLR\)) und der nach oben gerichteten Strahlung angezeigt langwellige Strahlung (\(ULR\)) muss nicht verarbeitet werden. Die Nettostrahlung (\({R}_{n}\)) wird nach der Formel (3) berechnet.

Ein ganzer See ist ein Forschungsobjekt zur Bewertung des Energiehaushalts, der Energiebilanz eines Sees Gl. (4) kann durch die folgende Formel17 ausgedrückt werden:

Dabei ist \(R_{n}\) die Nettostrahlung, \(\Delta Q\) die Wärmespeicherung des Seewassers, \(H\) der fühlbare Wärmefluss, \(LE\) der latente Wärmefluss , \(\Delta {Q}_{B}\) ist der Wärmefluss von Seesedimenten, \(\Delta {Q}_{F}\) ist die Änderung der Wärmespeicherung vom Abfluss und durch den See, \( \Delta {Q}_{P}\) ist die Änderung der Wärmespeicherung durch Niederschlag. Die Strahlungs- und Flusseinheiten in unserer Arbeit sind W·m−2.

Da der See umschlossen ist, findet kein Wärmeaustausch durch den Austausch von Zu- und Abflussgewässern statt, sodass \(\Delta {Q}_{F}\) vernachlässigt werden kann. Die tägliche Variation von \(\Delta {Q}_{B}\) und \(\Delta {Q}_{P}\) im Vergleich zu \(H\) und \(LE\) kann also ebenfalls ignoriert werden Die Energiebilanzgleichung kann zu folgender Formel (5) vereinfacht werden:

wobei \({R}_{n}-\Delta Q\) die verfügbare Energie ist, \(H+LE\) der turbulente Energiefluss.

Der Wärmespeicher \(\Delta Q\) des Gewässers wird auf Grundlage der zeitlichen Änderung der Durchschnittstemperatur des Sees berechnet, wie in der folgenden Formel (6) dargestellt:

Dabei ist \({\rho }_{w}\) die Dichte des Wassers (kg·m−3), \({c}_{pw}\) die spezifische Wärmekapazität des Wassers (4192 J· kg−1·K−1)17; \(z\) ist die maximale Tiefe des gemessenen Wassertemperaturprofils auf dem See (m).

Das vertikale Profil der Wassertemperaturänderung wurde durch die Beobachtung der Wassertemperatur in drei Schichten (0,05 m, 0,75 m und 1,5 m) erhalten. Anschließend wurde die tiefengewichtete durchschnittliche Wassertemperatur berechnet, um die tiefengewichtete durchschnittliche Wassertemperaturänderung innerhalb von a zu erhalten fester Zeitschritt (30 Min.). Die Formel (7) lautet wie folgt:

wobei \({T}_{w,i}\) die durchschnittliche Wassertemperatur der ersten \(i\)-Schicht darstellt, \(\Delta {z}_{i}\) die Dicke der Wasserschicht von die erste \(i\)-Schicht.

Die Änderungen des täglichen Strahlungsflusses auf dem See an zwei Standorten sind in Abb. 3 dargestellt. Im Allgemeinen wird die tageszeitliche Variation von DSR, Rn und USR im Allgemeinen als offensichtlicher Spitzentyp dargestellt, wobei Spitzen zwischen 11:00 und 12:00 Uhr auftreten :30 in Peking. DLR und ULR sind relativ stabiler als andere Strahlungskomponenten. Und die Änderungen von DSR und Rn sind synchronisierter, da die Schwankungen von DLR, ULR und USR den ganzen Tag über sehr gering waren.

Täglicher Strahlungsfluss an den beiden Standorten (die erste Spalte ist der FPV-Standort, die zweite Spalte ist der REF-Standort) unter unterschiedlichen synoptischen Bedingungen (verschiedene Zeilen stehen für die verschiedenen synoptischen Bedingungen, die erste Zeile ist der sonnige, die zweite Zeile ist der bewölkt, in der dritten Reihe ist es regnerisch).

Der 16. August 2020 war ein typischer sonniger Tag und die Strahlungsflusskurven an zwei Standorten verliefen relativ gleichmäßig (Abb. 2a,b). Ab 6:00 Uhr nimmt der DSR mit der Sonneneinstrahlung allmählich zu. Die DSR-Spitzenwerte betrugen 897 W·m-2 am FPV-Standort und 875 W·m-2 am REF-Standort um 12:30 bzw. 12:00 Uhr in Peking. DSR wird hauptsächlich durch meteorologische Elemente wie Wolkendecke und Aerosol beeinflusst18,19. Die tägliche Variation des USR für den FPV-Standort ist größer als für den REF-Standort, da die Albedo (Albedo = USR/DSR) an sonnigen Tagen erhöht war (die FPV-Standort-Albedo betrug 6,56 %, die REF-Standort-Albedo betrug 6,63 %). Aber Li et al. fanden heraus, dass die Albedo nach dem Einsatz der PV-Anlagen auf Lake20 abnimmt. Weil die Albedo des Sees höher ist als die der PV-Modulmaterialien. Daher könnte die Wasserumweltqualität des Sees durch den Einsatz von PV-Anlagen verbessert werden. Die Albedo ist höher, was zur Eutrophierung von Gewässern führt21. Darüber hinaus kann der Einsatz von PV-Anlagen auf Seen auch zu einer Änderung der thermischen Eigenschaften an zwei Standorten führen, was sich hauptsächlich im Unterschied zur langwelligen Reflexion zeigt. Das tägliche ULR-Minimum am FPV-Standort betrug 470,4 W·m-2 um 5:30 Uhr, und das ULR-Minimum erschien am REF-Standort 30 Minuten später (482 W·m-2) als am FPV-Standort später 30 Minuten.

Mit zunehmender Sonneneinstrahlung war der ULR am FPV-Standort um 7:30 Uhr größer als am REF-Standort. Der ULR-Tagespeak am FPV-Standort erscheint um 12:30 Uhr mit 559,2 W·m−2. Der ULR-Tagespeak am REF-Standort erscheint um 14:30 Uhr mit 525,7 W·m−2. Die Tagesreichweite der langwelligen Strahlung auf der Seeoberfläche am FPV-Standort und am REF-Standort beträgt 88,8 W·m−2 bzw. 43,7 W·m−2. Es ist deutlich zu erkennen, dass die Tagesreichweite der langwelligen Strahlung am FPV-Standort größer war als am REF-Standort. Bei der Nettostrahlung war der Unterschied zwischen zwei Standorten nicht offensichtlich. Die Nettostrahlung am FPV-Standort erreicht um 12:00 Uhr ihren Höhepunkt mit 757 W·m−2, und die Nettostrahlung am REF-Standort erreicht um 12:30 Uhr ihren Höhepunkt mit 790 W·m−2. Die Stunde des Nettostrahlungsstatus, der positiv (6:00 Uhr) oder negativ (19:00 Uhr) war, war an beiden Standorten gleich, und die DSR-Änderung war auch mit der Nettostrahlung synchronisiert.

Die Variation der Strahlungskomponente wurde an zwei Standorten (Abb. 3c, d) für den bewölkten Tag am 1. Juli 2020 analysiert. Der DSR-Trend an zwei Standorten war eine synchrone Änderung. Aufgrund des Wolkeneinflusses zeigte sich DSR an zwei Standorten von 8:30 bis 15:00 Uhr als gezackte Charakteristik. Der durchschnittliche DSR am FPV-Standort und am REF-Standort betrug 226,48 W·m−2 bzw. 214,10 W·m−2. Der durchschnittliche USR-Wert des FPV-Standorts war 1,4 W·m-2 kleiner als der des REF-Standorts. Die DLR-Trends an zwei Standorten sind gut synchronisiert, und der Durchschnitt am FPV-Standort und am REF-Standort beträgt 420,08 W·m−2 bzw. 416,64 W·m−2. Der maximale Einfluss von PV-Anlagen auf den Strahlungsanteil wird hauptsächlich in der Differenz der ULR an zwei Standorten dargestellt. Das PV-Modul erwärmt sich mit zunehmender Sonneneinstrahlung schneller als das Wasser, da die spezifische Wärme des PV-Moduls (950 J·kg−1·K−1)22 kleiner ist als die des Wassers (4184 J·kg−1). ·K−1). ULR am FPV-Standort hatte um 12:00 Uhr mit 505,7 W·m−2 den Höhepunkt des Tages erreicht. Im Gegensatz dazu war der Spitzenwert am FPV-Standort gegenüber dem REF-Standort verzögert und beträgt um 14:00 Uhr 469,5 W·m−2. Die URL-Variation auf der FPV-Site war größer als auf der FPV-Site, bei der die Sonneneinstrahlung nachließ. Der ULR am FPV-Standort nimmt nach 18:00 Uhr deutlich ab und erreicht um 4:00 Uhr am Tag das Minimum von 437,6 W·m−2.

Der Regentag wurde am 6. Juli 2020 ausgewählt. Die Änderungskurve der Strahlungskomponenten an den beiden Standorten ist in Abb. 3e (der FPV-Standort) und Abb. 3f (der REF-Standort) dargestellt. DSR begann um 5:30 Uhr zu steigen und erreichte um 11:00 Uhr den Tageshöchstwert mit 282,7 W·m−2 am FPV-Standort bzw. 262,9 W·m−2 am REF-Standort. Die tägliche Variation des DSR zeigte eine gezackte Schwankung, nachdem der Regen um 11:00 Uhr einsetzte. Um den Strahlungsunterschied zwischen dem FPV-Standort und dem REF-Standort klar vergleichen zu können, wurde die Variation der Strahlungskomponenten unter verschiedenen synoptischen Bedingungen in Tabelle 2 dargestellt. Im Allgemeinen nahm die Nettostrahlung an den beiden Standorten in der Reihenfolge „sonnig“ ab -bewölkt-regenfall" und andere Strahlungskomponenten weisen ebenfalls die gleichen Eigenschaften auf.

Generell wird durch den Einsatz von PV-Anlagen auf dem See ein neuer Untergrund geschaffen. Die Änderung der Strahlungscharakteristik von FPV (ein Peak) ist die gleiche wie in der Wüste8,23, im Grasland24, et al. Der Strahlungsunterschied auf verschiedenen darunter liegenden Oberflächen ist auf den Einfluss von Aerosol, Wasserdampf, Gelände und Wetterbedingungen auf das Sonnenlicht zurückzuführen.

Die Variation der Energieflussänderungen an den beiden Standorten ist in Abb. 4 dargestellt. Insgesamt war der latente Wärmefluss (LE) an den beiden Standorten relativ stabil, und der fühlbare Wärmefluss (H) am FPV-Standort weist deutlichere Schwankungen auf als die des REF-Standorts bei Sonneneinstrahlung. Dieses Phänomen wurde dadurch erklärt, dass die Lufttemperatur am FPV-Standort aufgrund des Erwärmungseffekts der PV-Module bei der Gewinnung der Sonne schneller ansteigt als die Lufttemperatur am REF-Standort. ∆Q hat eine zickzackartige Schwankung gezeigt. Das positive oder negative ∆Q bedeutet, Wärme aus der Luft aufzunehmen oder an Wasser abzugeben. Der Wert von ∆Q wird mit zunehmender Nettostrahlung allmählich positiv, was darauf hindeutet, dass das Wasser während der Betriebszeit der PV-Module Wärme aus der Luft aufnimmt. Stattdessen ist ∆Q negativ, wenn die PV-Module nicht in Betrieb sind, was bedeutet, dass das Wasser Wärme an die Luft abgibt. Durch das Muster der Wärmeaufnahme während der PV-Betriebszeit und der Wärmeabgabe während der PV-Nicht-Betriebszeit nach der Installation von PV-Anlagen auf dem See wurde ein Wärmegleichgewicht zwischen Wasser und Luft erreicht. Die Auswahl eines sonnigen Tages war sehr schwierig, da das Untersuchungsgebiet nach Juni 2020 in die Regenzeit eintrat. Am 16. August war es ein sonniger Tag und unseren meteorologischen Daten zufolge gab es keine Wolke am Himmel. Schade, dass die Energieflussdaten auf der REF-Site fehlten. Daher wurde der Energiefluss im FPV-Standort nur hier analysiert. Der Durchschnitt von H und LE am FPV-Standort betrug 29,53 W·m−2 bzw. 56,38 W·m−2. Der H war mit einem Durchschnittswert von nur 0,3 W·m−2 kleiner als LE bei schwacher Sonneneinstrahlung vor 7:30 Uhr. Dann war der H größer als der LE und dieser Prozess dauerte bis 14:30 Uhr, da sich die PV-Module durch die Sonneneinstrahlung kontinuierlich aufheizen. Diese Dauer spiegelte sich im Einfluss des DSR-Änderungsprozesses auf das H wider, und die Geschwindigkeit der H-Änderung wurde durch die Eigenschaften des Photovoltaikmoduls bestimmt25. Der Tagesdurchschnitt von ∆Q betrug 16,6 W·m−2, was bedeutet, dass der Wasserkörper im Allgemeinen Wärme aus der Luft aufnimmt. Insbesondere ∆Q > 0 von 6:30 bis 16:30 Uhr war die Phase der Wasserspeicherung und andere Zeitspannen waren die Phase der Wasserfreisetzung der Wärme. Daher spielt dieser Wärmewechselprozess eine wichtige Rolle bei der Aufrechterhaltung der Stabilität der Wasserumgebung.

Tägliche Variationen des Energieflusses an den beiden Standorten (a–c stehen für den FPV-Standort; d,e stehen für den REF-Standort) unter verschiedenen synoptischen Bedingungen (a, sonniger Tag; b, d, bewölkter Tag; c, e regnerischer Tag). ).

Bei bewölktem Wetter betrug der durchschnittliche LE am FPV-Standort 74,76 W·m−2 und der durchschnittliche LE am REF-Standort 93,42 W·m−2. Der LE am FPV-Standort war kleiner als der am REF-Standort, da die Fläche auf dem See, auf der die Sonnenstrahlung gelenkt wird, durch die Abschattungswirkung der PV-Anlagen verringert wurde. Der Gesamtänderungstrend des H am FPV-Standort war deutlich größer als der am REF-Standort. Aber die Sonneneinstrahlung vor 6:30 Uhr und nach 19:00 Uhr fehlte. Daher war das H in der FPV-Stelle kleiner als das in der REF-Stelle. Der H-Wert im FPV-Standort stieg nach 6:30 Uhr mit der Sonneneinstrahlung an. Ihr Tagesmaximum erreichte sie um 12:00 Uhr mit 140,9 W·m−2. Anschließend nahm der H-Wert mit der Abnahme der Sonneneinstrahlung ab. Die H-Änderung am FPV-Standort war deutlich größer als am FPV-Standort mit Sonneneinstrahlung. Der durchschnittliche H-Wert am FPV-Standort und am REF-Standort betrug von 6:30 bis 18:30 Uhr 66,09 W·m−2 bzw. 26,19 W·m−2. Ohne Sonneneinstrahlung betrug der durchschnittliche H-Wert am FPV-Standort und am REF-Standort 1,33 W·m−2 bzw. 5,98 W·m−2. Im Allgemeinen betrug der Beitrag des Einflusses der Sonnenstrahlung auf das H an den beiden Standorten 98 % (FPV-Standort) bzw. 77 % (REF-Standort). Die Auswirkung der PV-Anlage im See auf die H beträgt das 1,5-fache im Vergleich zur H des natürlichen Sees. Daher spielt die Sonneneinstrahlung eine entscheidende Rolle im H-Umwandlungsprozess für das FPV-Kraftwerk.

Die H-Daten während der Regenwetterperiode wurden eliminiert und der durchschnittliche H war deutlich niedriger als bei anderen synoptischen Bedingungen. Die H des FPV-Standorts und des REF-Standorts im effektiven Datum betrugen 11,6 W·m−2 bzw. 6,2 W·m−2. Die Variation von LE war das Gegenteil der Regel von H. Der LE an den beiden Standorten betrug 31,7 W·m−2 (FPV-Standort) bzw. 56,9 W·m−2 (REF-Standort). ∆Q wurde durch den starken Abfall der Lufttemperatur bei Niederschlägen negativ erklärt, was darauf hindeutet, dass die Luft Wärme aus dem Wasserkörper aufnimmt, um ein Wasser-Luft-Wärmegleichgewicht zu erreichen.

Die Beziehung zwischen H, LE und Umweltfaktoren am FPV-Standort unter verschiedenen synoptischen Bedingungen ist in Abb. 5 dargestellt. Die Abkürzung eines Eigennamens und seiner Einheit in diesem Teil wurde angegeben, um die Lesbarkeit des Artikels zu verbessern. Diese Abkürzungen lauten wie folgt: Windgeschwindigkeit (U, m·s−1), Temperaturunterschied zwischen Wasser und Atmosphäre (∆T, ℃) und Wasser-Luft-Dampfdruckdefizit (∆e, kPa). Die Korrelation zwischen H und einigen Umweltfaktoren (U × ∆T und ∆T) war am FPV-Standort unter sonnigen und bewölkten Bedingungen negativ (Abb. 5a, b, e, f). Die Korrelation zwischen H und U × ∆T (0,48) und ∆T (0,45) war an einem sonnigen Tag doppelt so hoch wie an einem bewölkten Tag (0,23 und 0,24). Das Ergebnis zeigte, dass die treibende Kraft der Umweltfaktoren U × ∆T und ∆T an einem sonnigen Tag für H größer war als an einem bewölkten Tag. Der LE war bei einigen Umweltfaktoren (U & U × ∆e) positiv. an einem sonnigen und bewölkten Tag (Abb. 5c, d, g, h) für den FPV-Standort. Der R2 zwischen LE und U betrug an einem sonnigen Tag 0,15. Aber diese Beziehung (R2 = 0,003) war an einem bewölkten Tag sehr schwach, was darauf hindeutet, dass der LE nicht vom U bestimmt wurde. Darüber hinaus war die Korrelation zwischen LE und U × ∆e höher als die des U unter derselben Synoptik Bedingungen. Daher wird die treibende Kraft von LE durch U × ∆e dominiert. Insbesondere liegt die Erklärung von U × ∆e zum LE bei bewölkten Bedingungen bei nahezu 80 %.

Treibende Kraft des Energieflusses am FPV-Standort unter verschiedenen synoptischen Bedingungen. Die Zeileninformationen stehen für die unterschiedlichen synoptischen Bedingungen (die erste Zeile ist sonnig, die zweite Zeile ist bewölkt). Die Spalteninformationen stehen für die treibende Kraft. Von links nach rechts: U × ∆T, ∆T, U und U × ∆e.

Die Beziehung zwischen dem Energiefluss (H & LE) und seiner treibenden Kraft am REF-Standort an einem bewölkten Tag ist in Abb. 6 dargestellt. Die Korrelation von H und einigen treibenden Kräften (U × ∆T und ∆T) war negativ. Insbesondere war die Beziehung zwischen H und der Antriebskraft (U × ∆T) sehr schwach (R2 = 0,012). Die treibende Kraft von U × ∆T kann nur etwa 1 % der Änderung in H erklären. Die Erklärung der treibenden Kraft U × ∆T betrug jedoch 23 % (R2 = 0,23) für H am FPV-Standort unter bewölkten Bedingungen. Denn der Schatteneffekt von PV-Anlagen beeinflusst die Windgeschwindigkeit und der wärmende Effekt von PV-Anlagen beeinflusst die Lufttemperatur. Daher wurde die Erklärung der treibenden Kraft U × ∆T für H nach dem Einsatz von PV-Anlagen auf dem See unter den gleichen Wetterbedingungen deutlich verbessert. Die Korrelation zwischen LE und U war negativ, was dem Ergebnis am FPV-Standort unter den gleichen Wetterbedingungen entgegengesetzt war. Darüber hinaus war die Korrelation zwischen LE und U × ∆e an zwei Standorten unter bewölkten Bedingungen positiv. Die Korrelation von LE und U war jedoch an beiden Standorten unterschiedlich. Daher wurde die Änderung von LE nicht durch U bestimmt und die mehreren Antriebskräfte (U × ∆e) waren für LE funktional. Das H wurde durch U × ∆T und ∆T am FPV-Standort unter sonnigen und bewölkten Bedingungen angetrieben. Und diese Korrelation war am REF-Standort unter bewölkten Bedingungen schwach. Diese Ergebnisse standen im Widerspruch zur Studie von Nordbo et al.17, wonach das H in einem natürlichen See durch U × ∆T erklärt werden kann. Die Erklärung von U × ∆T für H wurde nach dem Einsatz der PV-Anlagen auf dem natürlichen See verbessert. Die Korrelation zwischen H und U × ∆T vom FPV-Standort zum REF-Standort nahm allmählich ab. Unterdessen zeigte die Korrelation zwischen LE und U × ∆e vom FPV-Standort zum REF-Standort die gleiche Änderung von H und eine gewisse treibende Kraft, wie z. B. U × ∆T. Die Veränderung der Korrelation zwischen Energiefluss und Antriebskräften zeigte die Auswirkungen von PV-Anlagen auf die lokale Umwelt. Die Hauptantriebskraft für die Dominanz des LE war U × ∆e an den beiden Standorten unter sonnigen und bewölkten Bedingungen. Dieses Ergebnis steht im Einklang mit der Studie von Du et al.26 am Erhai-See in China, und dieser Zusammenhang findet sich auch in Seen in Deutschland und Frankreich17,27. Weil die PV-Anlagen den Luftstrom blockieren, was zu einer Verringerung des Luftwiderstands führt. Unterdessen erhöht sich der ∆e mit abnehmendem Luftstrom. Daher war die Erklärung von U × ∆e für LE am FPV-Standort größer als die am REF-Standort.

Treibende Kraft des Energieflusses ((a) U × ∆T; (b) ∆T; (c) U; (d) U × ∆e) am REF-Standort am REF-Standort an bewölkten Tagen.

Im Allgemeinen beträgt R2 in Abb. 5 0,15 bis 0,45 und in Abb. 6 beträgt R2 0,012 bis 0,24. Der Korrelationswert ist unzureichend. Diese meteorologischen Faktoren für die treibende Kraft des Energieflusses wurden gemäß der Studie von Nordbo et al. ausgewählt. Ergebnisse zum Natursee17. Der R2 ist niedriger, da die darunter liegende Oberfläche des Sees durch die Installation von Solarpaneelen verändert wird. Natürlich deuten unsere Ergebnisse darauf hin, dass die treibende Kraft des Energieflusses durch den Einsatz von Sonnenkollektoren auf natürlichen Seen beeinflusst wird. Daher wird die Beziehung zwischen der treibenden Kraft des Energieflusses und meteorologischen Faktoren anhand der Korrelationskoeffizientenmatrix untersucht, um die Auswirkung des Einsatzes von Sonnenkollektoren in natürlichen Seen auf den Energieaustausch zu veranschaulichen.

Die treibende Kraft des Energieflusses am FPV-Standort unterscheidet sich von der des natürlichen Sees. Die Korrelationskoeffizientenmatrix zwischen Energiefluss und Umweltfaktoren am FPV-Standort unter verschiedenen synoptischen Bedingungen ist in Abb. 7 dargestellt, um den Hauptfaktor des Energieflusses zu ermitteln. Das H am FPV-Standort wurde bei bewölkten Bedingungen zunächst von der PV-Temperatur (T_panel) dominiert. Der Korrelationskoeffizient zwischen H und T_panel betrug 0,64 und war sehr signifikant. Der zweite Einflussfaktor von H war U × ∆e (0,59). Dieser Faktor ist so wichtig, weil es eine robuste Beziehung (0,73) zum Hauptfaktor von T_panel gab. An einem bewölkten Tag war der Korrelationskoeffizient zwischen H und T_panel etwas schwächer als an einem sonnigen Tag (Abb. 7c, 0,60). Aber der Korrelationskoeffizient zwischen H und T_panel ist der stärkste als andere. Daher ist das T_panel der wesentlich dominierende Einflussfaktor des H für den FPV-Standort. Der Hauptkontrollfaktor von LE ist U × ∆e bei sonnigen und bewölkten Bedingungen für den FPV-Standort. Aber der Korrelationskoeffizient zwischen LE und U × ∆e war an einem bewölkten Tag (0,89) größer als an einem sonnigen Tag (0,68).

Pearson-Korrelationskoeffizienten am FPV-Standort zwischen Energiefluss und Umweltfaktoren unter verschiedenen synoptischen Bedingungen. (a) Pearsons Korrelationskoeffizienten zwischen H und Umweltfaktoren (U × ∆T, ∆T, U, U × ∆e, T_panel ist PV-Temperatur) an sonnigen Tagen, (b) Pearsons Korrelationskoeffizienten zwischen LE und Umweltfaktoren an sonnigen Tagen , (c) Wie (a), aber der synoptische Zustand ist bewölkt, (d) Wie (b), aber der synoptische Zustand ist bewölkt. Die rote Ellipse steht für eine positive Korrelation, die blaue Ellipse für eine negative Korrektur und das weiße Sternchen für das Signifikanzniveau von 0,05.

Durch den Einsatz von PV auf dem See entsteht ein neuartiger Untergrund. Die Analyse der Strahlung, des Energieflusses und seiner treibenden Kraft an den beiden Standorten, um die Wechselwirkung der Luft-See-Grenzschicht zu verstehen. Darüber hinaus kann die Untersuchung des Strahlungsunterschieds unter verschiedenen synoptischen Bedingungen die Genauigkeit von Sonnenvorhersagen auf kurzfristiger Ebene verbessern. Die Studie analysierte den Unterschied in der Strahlung, dem Energiefluss und der Antriebskraft unter verschiedenen synoptischen Bedingungen, indem der FPV-Standort und der REF-Standort verglichen wurden. Aus den Beobachtungen und Untersuchungen vor Ort lassen sich folgende Schlussfolgerungen ableiten:

Die Strahlungskomponenten waren an den beiden Standorten unter verschiedenen synoptischen Bedingungen deutlich unterschiedlich. Der DSR und der Rn zeigten an einem sonnigen Tag einen Höhepunkt. Aber die glatte Kennlinie in DSR und Rn wird bei anderen synoptischen Bedingungen unterbrochen. Der tägliche durchschnittliche DSR und Rn betrugen an den beiden Standorten 279,1 W·m−2 bzw. 209,3 W·m−2. Darüber hinaus ist die durchschnittliche ULR am FPV-Standort um 1,73 W·m−2 höher als am Referenzstandort.

Die H-Änderung schwankte an den beiden Standorten unter verschiedenen synoptischen Bedingungen aufgrund des Einflusses von DSR auf T_panel. Der LE war an beiden Standorten unter unterschiedlichen synoptischen Bedingungen relativ stabil. Der Tagesdurchschnitt (bewölkter Tag und regnerischer Tag) H betrug an den beiden Standorten 39,5 W·m−2 (FPV-Standort) bzw. 19,2 W·m−2 (REF-Standort). Der LE betrug 53,2 W·m−2 und 75,2 W·m−2 am Gegenstück. An einem sonnigen Tag nimmt der Wasserkörper am FPV-Standort im Allgemeinen Wärme aus der Luft auf (Tagesdurchschnitt ∆Q betrug 16,6 W·m−2).

Die treibende Kraft von H am FPV-Standort wird durch das T_panel unter sonnigen und bewölkten Bedingungen bestimmt. Die Hauptantriebskraft von LE ist U × ∆e bei sonnigen und bewölkten Bedingungen für den FPV-Standort.

Die Analyse von Strahlung, Energiefluss und seinen treibenden Kräften unter verschiedenen synoptischen Bedingungen durch Vergleich der beiden Standorte. Aber es gibt Grenzen in diesem Papier. Die Ergebnisse wurden aufgrund der Einschränkung der Beobachtungsdaten durch die Auswahl von drei Tagen ermittelt. Die Datendetails in der Studie sind in der Zusatzdatei aufgeführt. Die Genauigkeit der Ergebnisse kann durch die Klassifizierung der Beobachtungsdaten nach den Wetterbedingungen verbessert werden. Darüber hinaus hing der Einfluss des FPV-Kraftwerks auf den Strahlungs- und Energiefluss mit seiner Größe zusammen. Die Auswirkungen von FPV-Kraftwerken im Versorgungsmaßstab auf den Strahlungs- und Energiefluss müssen weiter erforscht werden.

Alle während dieser Studie generierten oder analysierten Daten sind in diesem veröffentlichten Artikel und seinen ergänzenden Informationsdateien enthalten.

Chang, R. et al. Ein gekoppeltes WRF-PV-Mesoskalenmodell, das das oberflächennahe Klima von Photovoltaikanlagen im Versorgungsmaßstab simuliert. Sol. Energie 245, 278–289. https://doi.org/10.1016/j.solener.2022.09.023 (2022).

Artikel ADS Google Scholar

Sato, K., Sinha, S., Kumar, B. & Kojima, T. Selbstkühlungsmechanismus in Photovoltaikzellen und seine Auswirkung auf den Wärmeinseleffekt von sehr großen PV-Systemen in Wüsten. Desert Res. J. Desert Soc. Japanisch. 19, 5–8 (2009).

Google Scholar

Fthenakis, V. & Yu, Y. auf der 39. IEEE Photovoltaic Specialists Conference (PVSC) 2013. 3362–3366 (IEEE).

Taha, H. Das Potenzial für Auswirkungen auf die Lufttemperatur durch den großflächigen Einsatz von Solar-Photovoltaikanlagen in städtischen Gebieten. Sol. Energie 91, 358–367. https://doi.org/10.1016/j.solener.2012.09.014 (2013).

Artikel CAS ADS Google Scholar

Yin, D. et al. Einfluss eines großen Photovoltaikkraftwerks auf das Mikroklima der Wüstenregion im Gonghe-Becken. Stier. Bodenwasserschutz 37, 15–21 (2017).

Google Scholar

Li, Y. et al. Klimamodell zeigt, dass große Wind- und Solarparks in der Sahara Regen und Vegetation erhöhen. Wissenschaft 361, 1019–1022. https://doi.org/10.1126/science.aar5629 (2018).

Artikel CAS PubMed ADS Google Scholar

Chang, R. et al. Beobachtete Auswirkungen von Oberflächenstrahlung und Temperatur durch den großflächigen Einsatz von Photovoltaik im kargen Gebiet von Gonghe, China. Erneuern. Energie 118, 131–137 (2018).

Artikel Google Scholar

Broadbent, AM, Krayenhoff, ES, Georgescu, M. & Sailor, DJ Die beobachteten Auswirkungen von Photovoltaik im Versorgungsmaßstab auf die oberflächennahe Lufttemperatur und die Energiebilanz. J. Appl. Meteorol. Klimatol. 58, 989–1006 (2019).

Artikel ADS Google Scholar

Liang, S. & Wang, J. Fortgeschrittene Fernerkundung: terrestrische Informationsextraktion und Anwendungen (Academic Press, 2019).

Google Scholar

Baldocchi, DD, Hincks, BB & Meyers, TP Messung des Biosphären-Atmosphäre-Austauschs biologisch verwandter Gase mit mikrometeorologischen Methoden. Ecology 69, 1331–1340 (1988).

Artikel Google Scholar

Kurbatova, J. et al. Vergleichender Ökosystem-Atmosphäre-Austausch von Energie und Masse in einem europäisch-russischen und einem zentralsibirischen Moor I. Intersaisonale und interjährliche Variabilität der Energie- und latenten Wärmeflüsse während der schneefreien Zeit. Tellus B: Chem. Physik. Meteorol. 54, 497–513 (2002).

ADS Google Scholar

Sun, J. et al. Eddy-Kovarianz-Messungen des Wasserdampf- und Energieflusses über einem See in der Badain-Jaran-Wüste, China. J. Arid. Land 10, 517–533. https://doi.org/10.1007/s40333-018-0057-3 (2018).

Artikel Google Scholar

Potes, M. et al. Wechselwirkungen zwischen See und Atmosphäre am Alqueva-Stausee: Eine Fallstudie im Sommer 2014. Tellus A 69, 1272787 (2017).

Artikel ADS Google Scholar

Xiao, W. et al. Strahlung steuert die jährliche Variabilität der Verdunstung eines subtropischen Sees. J. Geophys. Res.-Atmos. https://doi.org/10.1029/2019JD031264 (2020).

Artikel Google Scholar

Spank, U., Hehn, M., Keller, P., Koschorreck, M. & Bernhofer, C. Eine Saison von Eddy-Kovarianz-Flüssen über einem ausgedehnten Gewässer basierend auf Beobachtungen von einer schwimmenden Plattform. Gebundenes Meteorol. 174, 433–464. https://doi.org/10.1007/s10546-019-00490-z (2020).

Artikel ADS Google Scholar

Yang, LW et al. Studie zu den lokalen klimatischen Auswirkungen großer Photovoltaik-Solarparks in Wüstengebieten. Sol. Energie 144, 244–253. https://doi.org/10.1016/j.solener.2017.01.015 (2017).

Artikel ADS Google Scholar

Nordbo, A. et al. Langfristige Energieflussmessungen und Energiebilanz über einem kleinen borealen See mithilfe der Eddy-Kovarianz-Technik. J. Geophys. Res. Atmosphäre. https://doi.org/10.1029/2010jd014542 (2011).

Artikel Google Scholar

Bartoszek, K., Matuszko, D. & Soroka, J. Beziehungen zwischen Bewölkung, optischer Aerosoldicke und Sonnenscheindauer in Polen. Atmosphäre. Res. 245, 105097 (2020).

Artikel Google Scholar

Yang, X., Zhao, C., Zhou, L., Wang, Y. & Liu, X. Deutlicher Einfluss verschiedener Arten von Aerosolen auf die Oberflächensonnenstrahlung in China. J. Geophys. Res. Atmosphäre. 121, 6459–6471 (2016).

Artikel ADS Google Scholar

Li, P., Gao, X., Li, Z. & Zhou, X. Physikalische Analyse der Umweltauswirkungen von ergänzenden Photovoltaikkraftwerken für die Fischerei. Umgebung. Wissenschaft. Umweltverschmutzung. Res. Int. 29, 46108–46117. https://doi.org/10.1007/s11356-022-18930-8 (2022).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Anda, A. et al. Erweiterung der Pfannenverdunstung der Klasse A für einen flachen See zur Simulation der Auswirkungen von Küstensedimenten und untergetauchten Makrophyten: Eine Fallstudie für die Keszthely-Bucht (Plattensee, Ungarn). Landwirtschaft. Für. Meteorol. 250, 277–289. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2018.01.001 (2018).

Artikel ADS Google Scholar

Krauter, S. & Hanitsch, R. in Energy and the Environment 371–375 (Elsevier, 1990).

Jiang, J., Gao, Erneuern. Energie 174, 157–169. https://doi.org/10.1016/j.renene.2021.03.148 (2021).

Artikel Google Scholar

Shao, C., Li, L., Dong, G. & Chen, J. Räumliche Variation der Nettostrahlung und ihr Beitrag zur Schließung der Energiebilanz in Grünlandökosystemen. Ökologisch. Verfahren. 3, 1–11 (2014).

Artikel Google Scholar

Moharram, KA, Abd-Elhady, M., Kandil, H. & El-Sherif, H. Verbesserung der Leistung von Photovoltaikmodulen durch Wasserkühlung. Ain. Shams Eng. J. 4, 869–877 (2013).

Artikel Google Scholar

Du, Q. et al. Faktoren, die die Verdunstung und den CO2-Fluss über einem offenen See im Südwesten Chinas auf mehreren Zeitskalen steuern. Int. J. Climatol. 38, 4723–4739. https://doi.org/10.1002/joc.5692 (2018).

Artikel Google Scholar

Goldbach, A. & Kuttler, W. Turbulente Wärmeströme über einem vorstädtischen Stausee: Eine Fallstudie aus Deutschland. J. Hydrometeorol. 16, 244–260. https://doi.org/10.1175/Jhm-D-13-0159.1 (2015).

Artikel ADS Google Scholar

Referenzen herunterladen

Diese Forschung wurde von der Scientific Research Foundation der Chengdu University of Information Technology (Nr. KYTZ202209), dem National Key R&D Program of China (2018YFB1502800) und der National Natural Science Foundation of China (Nr. 41875017) finanziert.

Plateau-Atmosphäre und Umwelt-Schlüssellabor der Provinz Sichuan, School of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu, 610225, China

Peidu Li

Schlüssellabor für Landoberflächenprozesse und Klimawandel in kalten und trockenen Regionen, Northwest Institute of Eco-Environment and Resources, Chinesische Akademie der Wissenschaften, Lanzhou, 730000, China

Xiaoqing Gao, Zhenchao Li, Tiange Ye und Xiyin Zhou

Hochschule für Ressourcen und Umwelt, Universität der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, Peking, 100049, China

Tiange Ye & Xiyin Zhou

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

PDL: Konzeptualisierung, Methodik, Software, Validierung, Untersuchung, Datenkuration, Verfassen des Originalentwurfs, Visualisierung; XQG: Ressourcen, Überwachung, Projektverwaltung, Finanzierungseinwerbung; ZCL: Ressourcen, Projektverwaltung, Fördermittelakquise; TGY & XYZ: Validierung. Alle Autoren haben das Manuskript überprüft.

Korrespondenz mit Xiaoqing Gao.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Springer Nature bleibt neutral hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die Originalautor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht gesetzlich zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Li, P., Gao, X., Li, Z. et al. Auswirkungen eines komplementären Photovoltaikkraftwerks für die Fischerei auf Strahlung, Energiefluss und Antriebskräfte unter verschiedenen synoptischen Bedingungen. Sci Rep 13, 9084 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-36314-x

Zitat herunterladen

Eingegangen: 30. Dezember 2022

Angenommen: 31. Mai 2023

Veröffentlicht: 05. Juni 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-36314-x

Jeder, mit dem Sie den folgenden Link teilen, kann diesen Inhalt lesen:

Leider ist für diesen Artikel derzeit kein gemeinsam nutzbarer Link verfügbar.

Bereitgestellt von der Content-Sharing-Initiative Springer Nature SharedIt

Durch das Absenden eines Kommentars erklären Sie sich damit einverstanden, unsere Nutzungsbedingungen und Community-Richtlinien einzuhalten. Wenn Sie etwas als missbräuchlich empfinden oder etwas nicht unseren Bedingungen oder Richtlinien entspricht, kennzeichnen Sie es bitte als unangemessen.