在光伏行业中，计算某一点的辐射量软件很多种。但在计算区域资源内的日照辐射图不是很广泛，计算日照辐射图不但可以宏观进行选择光伏场地，更重要的是可以避开某些山体遮挡地区，选在山区选址中，最终要的就是地形数据的获取，通常有两种方式可以获取到高程数据
一、通过网站免费下载高分辨率的DEM数据，利用软件生成项目地区的等高线数据。
二、进行实地测量得到更精确的等高线数据。当然，在项目规划及可研阶段，建设单位是无法提前花钱去测量项目区大范围的大比例尺地形图，那么网上免费下载的地形图精度是否能满足光伏行业人员初步选址的工作呢？
笔者选取东北地区一复区的全年日照辐射计算，并进行相关性分析。
1、 准备数据 GDEMDEM 30M分辨率数字高程模型、同一位置处实测1:2000地形图
2、 利用ARCGIS 10.3.1 杂山区，通过实测1:2000地形图及网上下载分辨率为30米DEM高程数据进行某一地Solar Radiation 工具中的 Area Solar Radiation工具进行区域年辐射量计算
3、 截取同一位置小范围区域两组数据（由于大范围计算辐射量时间较长，截取小范围影像）
计算过程：首先，把实测地形图文件从CAD转为TIN文件利用arcgis，再转化为DEM数据，见下图：
实测地形图转为TIN文件
生成分辨率DEM数据
免费下载分辨率为30米精度DEM数据
截取公共部分计算日照辐射
其次，利用Solar Radiation 工具中的 Area Solar Radiation工具进行区域年辐射量计算，其中方法选择Whole year with monthly interval 时间间隔选择10小时，分辨率选择100，两种栅格文件均为此变量。分辨计算栅格数据，得到两个太阳日照辐射量。
下载数据全年日照辐射量分布图
实测数据全年日照辐射量分布图
最后通过Multivariate –band collection statistics工具统计两者相关性得到下列统计表：
单位：瓦特小时每平方米 (WH/m2)
| # STATISTICS of INDIVIDUAL LAYERS | |||||||
| # Layer MIN MAX MEAN STD | |||||||
| # ————————————————————— | |||||||
| 1 355914.4063 1117766.6250 873709.4439 66525.3748 | |||||||
| 2 186595.2813 1165793.7500 889922.2065 47757.5580 | |||||||
| # =============================================================== | |||||||
由以上统计表得出，两者平均值相差不是很多，从图中分布可以看出在实测地形图与下载地形图中，复杂地形有一些不同，得出相关矩阵见下表：
| # CORRELATION MATRIX | ||||
| # Layer 1 2 | ||||
| # ————————————————————————– | ||||
| 1 1.00000 0.74705 | ||||
| 2 0.74705 1.00000 | ||||
| # ==========================================================================
可以得出，在某一复杂地区进行选址的时候，如没有实测地形图数据，可以采用免费下载的数据进行初步估算，相关系数约为0.75左右。 |
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原文始发于微信公众号（坎德拉学院）：烧脑！复杂山区实测地形与下载地形辐射量相关性分析