(57)【要約】【課題】  任意の地点における太陽光発電装置の発電量を高精度で予測することができる太陽光発電装置の発電量予測システム及び発電量予測方法を提供する。【解決手段】  電子計算機１，２を用いて太陽光発電装置の発電量を予測するシステムであって、気象予報データ５に基づいて大気中の水蒸気量及び雲に関する物理気象モデルをシミュレーションすることで、雲水粒度分布を算出し、前記雲水粒度分布に基づいて発電量の予測地点における雲の光透過率データを算出し、当該雲の光透過率データなどに基づいて予測地点の地上に到達する分光データを算出し、前記分光データに基づいて分光日射量を算出し、前記分光日射量などに基づいて、設置される太陽光発電装置に応じた発電量を予測するようにした太陽光発電装置の発電量予測システムである。【選択図】図１
2011159199.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子計算機を用いて太陽光発電装置の発電量を予測するシステムであって、
気象予報データに基づいて大気中の水蒸気量及び雲に関する物理気象モデルをシミュレーションすることで、雲水粒度分布を算出し、
前記雲水粒度分布に基づいて発電量の予測地点における雲の光透過率データを算出し、
前記雲の光透過率データに基づいて予測地点の地上に到達する分光データを算出し、
前記分光データに基づいて分光日射量を算出し、
前記分光日射量に基づいて、設置される太陽光発電装置に応じた発電量を予測する手段を備えたことを特徴とする太陽光発電装置の発電量予測システム。
【請求項２】
前記雲水粒度分布は、
物理気象モデルから直接算出されるものである、または、
前記雲水混合比の鉛直分布を示す雲水混合比データから算出されるものであることを特徴とする請求項１に記載の太陽光発電装置の発電量予測システム。
【請求項３】
前記雲の光透過率データに基づく分光データの算出は、
太陽光が直接地上に到達する成分と、太陽光が散乱後に地上に到達する成分のそれぞれについて雲の光透過率データを考慮して算出し、それらを合算することで行われているものであることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の太陽光発電装置の発電量予測システム。
【請求項４】
予測地点の地上に到達する分光データの算出は、
物理気象モデルをシミュレーションすることで得られた前記雲の光透過率データ及び大気中の水蒸気量に基づいて太陽光の吸収と散乱を計算することで行われているものであることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の太陽光発電装置の発電量予測システム。
【請求項５】
電子計算機を用いて太陽光発電装置の発電量を算出するシステムであって、
過去の気象データに基づいて大気中の水蒸気量及び雲に関する物理気象モデルをシミュレーションすることで、雲水粒度分布を算出し、
前記雲水粒度分布に基づいて発電量の算出地点における雲の光透過率データを算出し、
前記雲の光透過率データに基づいて算出地点の地上に到達する分光データを算出し、
前記分光データに基づいて分光日射量を算出し、
前記分光日射量に基づいて、設置される太陽光発電装置に応じた発電量を算出する手段を備えたことを特徴とする太陽光発電装置の発電量算出システム。
【請求項６】
電子計算機を用いて太陽光発電装置の発電量を予測する方法であって、
気象予報データに基づいて大気中の水蒸気量及び雲に関する物理気象モデルをシミュレーションし、雲水粒度分布を算出するステップと、
前記雲水粒度分布に基づいて、発電量の予測地点における雲の光透過率データを算出するステップと、
前記雲の光透過率データに基づいて予測地点の地上に到達する分光データを算出するステップと、
前記分光データに基づいて、設置される太陽光発電装置に応じた発電量を予測するステップと、
を有することを特徴とする太陽光発電装置の発電量予測方法。
【請求項７】
前記雲水粒度分布を算出するステップは、
物理気象モデルから直接雲水粒度分布を算出するものである、または、
雲水混合比の鉛直分布を示す雲水混合比データから雲水粒度分布を算出するものであることを特徴とする請求項６に記載の太陽光発電装置の発電量予測方法。
【請求項８】
前記雲の光透過率データに基づいて予測地点の地上に到達する分光データを算出するステップは、
太陽光が直接地上に到達する成分と、太陽光が散乱後に地上に到達する成分のそれぞれについて雲の光透過率データを考慮して算出し、それらを合算することで行われているものであることを特徴とする請求項６又は請求項７に記載の太陽光発電装置の発電量予測方法。
【請求項９】
請求項６ないし請求項８のいずれか一項に記載の太陽光発電装置の発電量予測方法を電子計算機で実行するためのプログラム。
【請求項１０】
電子計算機を用いて太陽光発電装置の発電量を算出する方法であって、
過去の気象データに基づいて大気中の水蒸気量及び雲に関する物理気象モデルをシミュレーションし、雲水粒度分布を算出するステップと、
前記雲水粒度分布に基づいて発電量の算出地点における雲の光透過率データを算出するステップと、
前記雲の光透過率データに基づいて算出地点の地上に到達する分光データを算出するステップと、
前記分光データに基づいて分光日射量を算出するステップと、
前記分光日射量に基づいて、設置される太陽光発電装置に応じた発電量を算出するステップと、
を有することを特徴とする太陽光発電装置の発電量算出方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の太陽光発電装置の発電量算出方法を電子計算機で実行するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、太陽光発電装置の設置地点において常時変化する発電量を高精度で予測することができる太陽光発電装置の発電量予測システム及び発電量予測方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
エネルギー問題及び環境問題を解決する手段として有望な太陽光発電装置の導入をユーザーに提案し普及させるには、予め太陽光発電装置の設置地点において常時変化する発電量を正確に予測し、導入する太陽光発電装置の価値評価を正しく行う必要がある。
【０００３】
そして、従来、太陽光発電装置による発電量を予測する技術としては、建物の緯度・経度、屋根形状、屋根構造、気象統計情報、現場周辺の建物による日影に関するデータに基づいて発電量を予測し、導入する太陽光発電装置によって得られる経済上の利益を評価することが提案されている（特許文献１）。
【０００４】
このような発電量を予測するために使用する気象データとしては、日射量、気圧、気温、蒸気圧、相対湿度、風向、風速、降水量、降雪、積雪、全天日射量、日照時間、雲量に関するデータを用いることが提案されている（特許文献２）。
【０００５】
さらに、気象庁などにより提供される天気予報データを利用したり、気象衛星による雲画像を利用する方法（特許文献３）や、大気透過率、直接日射強度及び散乱日射強度から求めた全天日射強度と、地域別日最低温度とから太陽電池の動作温度を求め、発電量を予測する方法（特許文献４）が提案されている。
【０００６】
しかしながら、この従来技術においては、太陽光発電装置の実際の設置地点において常時変化する発電量を高精度で予測することはできないという欠点があった。
【０００７】
従来技術による上記の欠点は、発電量の予測に用いている気象データが、１０ｋｍメッシュの解像度にて得られたデータを使用しており、実際の個々の地点における気象状況とは正確に一致しないことを１つの原因として生じているものであり、そのような不一致に基づく誤差を修正するには、発電量の予測に用いる気象データとして、より実際に太陽光発電装置を設置する任意の地点における任意の日時でのより詳細で正確な気象データを用いる必要がある。
【０００８】
さらに、太陽光発電に使用する太陽電池としては、シリコン太陽電池、化合物太陽電池、有機・色素太陽電池、酸化物太陽電池などが知られており、それらの種類に応じて受光する波長域での発電効率が異なっている。
一例として、微結晶シリコン太陽電池（ｍ−Ｓｉ）、アモルファスシリコン太陽電池（ａ−Ｓｉ）、化合物太陽電池（ＣＩＧＳ、ＣｄＴｅ）の波長域（日射スペクトル強度）に応じた変換効率（スペクトル応答特性：ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）のグラフを図３０に示す。
【０００９】
そこで、実際に使用される太陽光発電装置が受ける光のスペクトル（分光成分）を考慮して発電量を予測する技術が提案されている（特許文献５）。
しかしながら、かかる従来技術においては、時々刻々と様々に変化する気象条件下における太陽光のスペクトルを正確に分析する手法については何ら開示されておらず、気象の変化（特に雲を構成する粒子の状態）に応じて常時変化する太陽光発電装置による発電量の日内変動を詳細かつ正確に予測することはできないという問題があった。
【００１０】
また、当日又は翌日というような直近の発電量を詳細かつ正確に予測できれば、電力会社による発電量を無駄なく計画的に調整することが可能となり、電力の安定供給を図ることができる。
【００１１】
しかしながら、従来の発電量予測システム及び発電量予測方法は、当日又は翌日というような直近の発電量を詳細かつ正確に予測することに対応できるものではなく、従来の発電量予測システム及び発電量予測方法によっては上記の目的を達することはできないという問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２００２−２９９６６８号公報
【特許文献２】特開２００５−２７５４９１号公報
【特許文献３】特許第３９８４６０４号公報
【特許文献４】特開平１０−１０８４８６号公報
【特許文献５】特開２００３−１１６２２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明が解決しようとする課題は、従来の太陽光発電装置による発電量予測方法によっては天気予報データの情報解析が実際の雲の状態に合致するように正確に行われていないため、太陽光発電装置の実際の設置地点における発電量を高精度で予測することができないことであり、本発明の目的は、実際に太陽光発電装置を設置する任意の地点における任意の日時での詳細かつ正確な気象データ（特に日射量と発電量に大きな影響を及ぼす大気中の水蒸気量と雲の状態に関する物理気象モデルをシミュレーションすることで正確に得られた雲の光透過率データ）に基づいて算出した分光データ及び分光日射量を用いることで、太陽光発電装置の実際の設置地点において常時変化する発電量を高精度で算出し予測することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、各種の太陽光発電装置の実際の設置地点における発電量を高精度で予測するため、大気の運動、雲の生成・移動・消散、降雨、気温変化などを流体力学や熱力学などの方程式に従って忠実に再現したコンピュータ・シミュレーション・モデルである物理気象モデルを用いて雲の状態及び大気中の水蒸気量などを正確に把握することで、正確な雲の光透過率データを算出し、時々刻々と変化する分光データ及び分光日射量を詳細かつ正確に算出し、太陽光発電装置による発電量を算出して予測するものであり、
『  電子計算機を用い、気象予報データに基づいて大気中の水蒸気量及び雲に関する物理気象モデルをシミュレーションすることで、雲水粒度分布を算出し、前記雲水粒度分布に基づいて発電量の予測地点における雲の光透過率データを算出し、前記雲の光透過率データに基づいて予測地点の地上に到達する分光データを算出し、前記分光データに基づいて分光日射量を算出し、前記分光日射量に基づいて、設置される太陽光発電装置に応じた発電量を予測する手段を備えたことを特徴とする太陽光発電装置の発電量予測システム。』を最も主要な特徴とする。
【００１５】
さらに、より好ましくは、前記雲の光透過率データに基づく分光データの算出は、太陽光が直接地上に到達する成分と、太陽光が散乱後に地上に到達する成分のそれぞれについて雲の光透過率データを考慮して算出し、それらを合算することで行われるようになっていることを特徴とする。
【００１６】
また、前記予測地点の地上に到達する分光データの算出は、物理気象モデルをシミュレーションすることで得られた前記雲の光透過率データ及び大気中の水蒸気量に基づいて太陽光の吸収と散乱を計算することで行うようにされていてもよい。
【００１７】
さらに、本発明は、前記気象予報データに代えて、過去の気象データに基づいて過去の発電量を算出するシステムであってもよく、本発明はそれらのシステムにおいて使用される電子計算機用プログラム及び発電量の算出方法を含むものである。
【発明の効果】
【００１８】
上記構成を採用したことにより、本発明による太陽光発電装置の発電量予測システム及び発電量予測方法は、常時変化する大気中の水蒸気量及び雲（水、氷など）の状態、特に雲水粒度分布を把握することで、（その他の散乱因子の影響をも考慮して）正確な分光データ及び分光日射量を算出でき、各種の太陽光発電装置の分光発電効率に応じて発電量を詳細かつ正確に算出し、予測することができる。
【００１９】
さらに、本発明は、気象予報データに基づいて物理気象モデルをシミュレーションすることで、時々刻々と変化する気象条件下での太陽光発電装置による将来（１〜３日後）の発電量を詳細かつ正確に予測することができるばかりでなく、過去の気象データあるいは過去の気象予報データに基づいて過去の発電量を算出することもできる。
【００２０】
即ち、例えば従来の発電量予測では単に「薄曇り」と判断される場合であっても、実際には雲の雲水混合比は様々に異なっているため、本発明の物理気象モデルにおいては、個々の気象条件下において実際に予測できる雲に関する詳細な情報、特に雲粒子の状態、粒度分布（鉛直分布）及び水蒸気量などに基づいて大気中の雲の光透過率などを算出し、地上に到達する分光データ及び分光日射量を詳細かつ正確に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】図１は、本発明の太陽光発電装置の発電量予測方法を実行するシステムの概要を示す概念図である。
【図２】図２は、本発明の太陽光発電装置の発電量予測方法により予測発電量を算出する過程を示すフロー図である。
【図３】図３は、本発明の太陽光発電装置の発電量予測方法を概念的に示すブロック図である。
【図４】図４は、本発明の太陽光発電装置の発電量予測方法により地上到達分光データを推定する過程を概念的に示すブロック図である。
【図５】図５は、物理気象モデルの概念図である。
【図６】図６は、雲微物理過程における相変化を示す概念図である。
【図７】図７は、太陽光のスペクトルを示すグラフ図である。
【図８】図８は、ＳＭＡＲＴＳ２の概略を示すブロック図である。
【図９】図９は、太陽光のスペクトルを示すグラフ図である。
【図１０】図１０は、大気中のガスによる光透過率を示すグラフ図である。
【図１１】図１１は、太陽光の散乱を示すグラフ図である。
【図１２】図１２は、雲の粒度分布を示すグラフ図である。
【図１３】図１３は、雲の粒度分布と透過率を示すグラフ図である。
【図１４】図１４は、雲のミー散乱による消散効率因子を示すグラフ図である。
【図１５】図１５は、大気圏外のスペクトルと雲水の透過率を示すグラフ図である。
【図１６】図１６は、オゾンの経年変化を示すグラフ図である。
【図１７】図１７は、異なる可降水分量による光透過率を示すグラフ図である。
【図１８】図１８は、異なるオゾン含有量による光透過率を示すグラフ図である。
【図１９】図１９は、異なる二酸化炭素濃度による光透過率を示すグラフ図である。
【図２０】図２０は、雲水量による日射強度の推移を示すグラフ図である。
【図２１】図２１は、異なる雲水体積質量による光透過率を示すグラフ図である。
【図２２】図２２は、ＭＭ５の計算領域を示すグラフ図である。
【図２３】図２３は、全天日射強度の時系列比較を示すグラフ図である。
【図２４】図２４は、直達日射強度の時系列比較を示すグラフ図である。
【図２５】図２５は、散乱日射強度の時系列比較を示すグラフ図である。
【図２６】図２６は、快晴時の日射スペクトル強度を示すグラフ図である。
【図２７】図２７は、薄曇りの日射スペクトル強度を示すグラフ図である。
【図２８】図２８は、曇天の日射スペクトル強度を示すグラフ図である。
【図２９】図２９は、特定日の午前１０時における日射スペクトル強度を示すグラフ図である。
【図３０】図３０は、太陽光発電装置のスペクトル特性を示すグラフ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本発明は、電子計算機を用いて太陽光発電装置の発電量を予測するシステムであって、
気象予報データに基づいて大気中の水蒸気量及び雲に関する物理気象モデルをシミュレーションすることで、鉛直方向の雲粒子の状態を示す雲水粒度分布を算出し、前記雲水粒度分布に基づいて発電量の予測地点における雲の光透過率データを算出し、前記雲の光透過率データに基づいて予測地点の地上に到達する分光データを算出することで、気象の変化に応じて時々刻々と変化する前記分光データに基づいて分光日射量を算出し、前記分光日射量に基づいて、設置される太陽光発電装置に応じた発電量を正確に予測する手段を備えた太陽光発電装置の発電量予測システム及び太陽光発電装置の発電量を予測する方法である。
【００２３】
本発明は、雲の光透過率データの算出を、雲水混合比の鉛直分布を示す雲水混合比データから雲水粒度分布を算出することで行ってもよく、また、前記雲の光透過率データに基づく分光データの算出を、太陽光が直接地上に到達する成分と、太陽光が散乱後に地上に到達する成分のそれぞれについて雲の光透過率データを考慮して算出し、それらを合算することで行うようにして実施してもよい。
【００２４】
本発明は、予測地点の地上に到達する分光データの算出を、物理気象モデルをシミュレーションすることで得られた前記雲の光透過率データ及び大気中の水蒸気量に基づいて太陽光の吸収と散乱を計算することで行うようにして実施してもよい。
さらに、本発明は、過去の気象データに基づいて大気中の水蒸気量及び雲に関する物理気象モデルを電子計算機を用いてシミュレーションすることで、気象の変化に応じて時々刻々と変化する分光日射量を算出し、設置される太陽光発電装置に応じた発電量を詳細かつ正確に算出する太陽光発電装置の発電量算出システム及び太陽光発電装置の発電量算出方法として実施してもよい。
【００２５】
なお、前記雲の光透過率データに基づく分光データの算出は、大気中の吸収因子、レイリー散乱及びミー散乱による影響を考慮して正確に算出され、観測結果ともよく一致する発電量の算出を得られる。
【実施例１】
【００２６】
まず、電子計算機を用いた本発明の太陽光発電装置の発電量予測方法及び太陽光発電装置の発電量予測システムの概要について図１〜図９に従って説明する。
なお、本明細書中において単に「透過率」というときは、「光透過率」を意味する。
【００２７】
本発明の太陽光発電装置の発電量予測システムは、図１に示すように、電子計算機１と電子計算機２とから構成されており、これらの電子計算機１，２と気象庁３とは、インターネット４を介して互いに接続されている。
【００２８】
前記電子計算機１は、図５に示す通りの物理気象モデルに基づいて大気及び地上の物体による物理現象について計算（シュミレーション）を行うものであって、気象庁３から提供される気象予報データ５から、大気中の水蒸気量、及び、高度毎の雲水混合比鉛直分布を示す雲水混合比データをシュミレーション結果として電子計算機２が利用できるように出力するものである。
【００２９】
なお、前記物理気象モデルとは、様々な高度での大気中の水蒸気量、雲の粒径や、氷水量、液滴水量について詳細かつ正確に再現したモデルであり、各種の気象データに基づいてコンピュータ・シミュレーションを行い、物理気象モデル（雲微物理モデル）を構築することで、常時変化する様々な高度での大気中の水蒸気量、及び、雲の粒径や氷水量、液滴水量といった雲の状態を的確に把握し、正確な雲の光透過率を算出することが可能となる。
【００３０】
本実施例においては、気象庁３から提供される気象予報データ５に基づいて大気中の水蒸気量及び雲の状態に関する物理気象モデルを算出する電子計算機１として、本件出願人である国立大学法人岐阜大学内にある気象予報システム（ＭＭ５）を利用している。
なお、気象データに基づいて物理気象モデルをシミュレーションする電子計算機、さらには雲水粒度分布データを算出する電子計算機として、前記ＭＭ５以外のシステムを利用して本発明を実施しても良いことは勿論である。
【００３１】
本発明で行う日射強度推定では、ＭＭ５による各種気象要素のうち特に雲に関する推定結果が重要となる。そこで、ここではＭＭ５における雲の表現について説明する。
ＭＭ５における雲の状態の推定には、物理気象モデルとして雲微物理パラメタライゼーションモデルが用いられている。雲微物理パラメタリゼーションモデルは、水蒸気が相変化しながら輸送される物理過程を再現するモデルである。このモデルでは、雲水、雨、雲氷、雪、雹、霰などの液体および固体粒子について、それらの諸特性（質量・落下速度等）を基に衝突・併合・分離などの成長・発達過程をバルク法により再現し、雲微物理モデルデータとして提供することが可能となっている。
【００３２】
実際の雲微物理過程は、様々な相と粒度の関係から複雑に関わりあっているが、すべての過程を忠実に再現することは困難であるため、ＭＭ５では、例えば雲水粒子であれば大小の２つの粒度と仮定するなどいくつかのカテゴリーに分類し、それぞれの相変化などの変化過程を極力少ない変数で表現している。この様に少ない変数で実現象を再現する手法がバルク法である。図６に雲微物理パラメタリゼーションモデルによって再現されている大気中水蒸気の相変化の概念図を示す。ＭＭ５では、ここで示されている雲微物理過程の一部をモデル化している。
【００３３】
そして、前記気象予報システム（ＭＭ５）は、大気の運動、雲の生成・移動・消散、降雨、気温変化を流体力学や熱力学などの方程式に従って時々刻々と正確に再現することができるシステムであり、最細で３３３ｍメッシュの物理気象モデルを提供できる。
その２ｋｍメッシュの気象予報データは、
ｈｔｔｐ：／／ｎｅｔ．ｃｉｖｅ．ｇｉｆｕ−ｕ．ａｃ．ｊｐ／
にて提供されており、インターネット４を介して利用可能である。
【００３４】
その気象予報システムにおいて使用している気象庁から提供される気象予報データは、以下の１）〜５）及び表１に示す通りのものである。
１）解析時刻：００、０６、１２、１８ＵＴＣ
２）領域：日本域（１１０−１６０Ｅ、１０−６０Ｎ）
３）格子系：等緯度等経度（経度０．２５×緯度０．２度格子、２０１×２５１）
４）地上物理量：海面更正気圧（Ｐｍｓｌ）、地上気圧（Ｐｓ）、風（Ｕ，Ｖ）、気温（Ｔ）、相対湿度（ＲＨ）
５）Ｐ面物理量：２１層；高度（Ｚ）、風（Ｕ，Ｖ）、気温（Ｔ）、上昇流（ω）１２層；相対湿度（ＲＨ）
なお、この気象予報システムによる雲水混合比データの算出方法の詳細については後述する。
【００３５】
【表１】
2011159199.tif 000003
上記表は、気象庁から提供される気象予報データを示す。
【００３６】
なお、前記電子計算機１には、複数台の電子計算機２がインターネット４を介してアクセス可能に構成されているため、本発明による発電量の算出（予測）はインターネット４の利用環境がある場所であれば、本発明の電子計算機用プログラムを組み込んだ電子計算機を電子計算機２として用いてどこでも行うことが可能である。
【００３７】
ここで、太陽放射は、波長が数百ｎｍから数百ｍと幅を持つ電磁波から成り立っているが、そのエネルギーの９９％を０．２μｍ  から４μｍの波長範囲の成分が占めている（Ｔｈｅｋａｅｋａｒａ  ａｎｄ  Ｄｒｕｍｍｏｎｄ，１９７１）。
また、エネルギーの約半分（４６．６％）が可視光線（波長０．３８〜０．７７μｍ）領域にあたり、残りの大部分を赤外域（波長＞０．７７μｍ）の成分が占めている。
【００３８】
これらの成分に比べると紫外線域に含まれるエネルギーは、およそ７％と極僅かである。太陽放射のエネルギーの総量は、１，３８２Ｗｍ−２ である。この値は、太陽定数と呼ばれている。太陽定数は、地球が太陽からの平均距離にあるとき、地球大気の上端において太陽光線に直角な単位面積が受ける太陽放射エネルギー強度であり、世界気象機関ＷＭＯが１９５７年に決定したものである。
【００３９】
なお、１９８１年１０月にＷＭＯの測器観測法委員会（ＣＩＭＯ：  Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ  ａｎｄ  Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ）が新しい放射基準（ＷＲＲ：  Ｗｏｒｌｄ  Ｒａｄｉｏｍｅｔｒｉｃ  Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）を用いて観測した結果をもとに新しい太陽定数１，３６７Ｗｍ−２ を用いるようになった。しかし日本の気象庁では、現在でも前途の１，３８２Ｗｍ−２ という値を採用しているため本発明においてもこの値を使用している。
【００４０】
太陽放射のうち、地球大気の上端に入射する波長毎の太陽放射を大気外スペクトルと呼ぶ。太陽放射の各スペクトル成分は、大気中を伝搬する際に、さまざまな大気成分により吸収や散乱の影響を受ける。そのため、地表面に到達する太陽放射のスペクトル分布は、大気成分とその経路によって大きく変動する。
【００４１】
図７は、雲がない快晴日について大気外と地表面（海面）に到達する直達太陽放射エネルギーの波長分布を示したものである。大気成分のなかで吸収効果のある主なものには、水蒸気（Ｈ２Ｏ）、二酸化炭素（ＣＯ２）、オゾン（Ｏ３）などが挙げられる。水蒸気と炭酸ガスは、赤外域の波長帯で太陽放射を吸収し、オゾンは、主に紫外線域で顕著な吸収を示す。
【００４２】
また、散乱効果を示す大気成分には、空気分子（窒素Ｎ２、酸素Ｏ２など）やエアロゾル（浮遊粒子）と雲粒が重要である。吸収は、成分ごとに特定の波長、あるいは波長域に対して行われるのに対し、散乱はすべての波長で連続的に起こる。
そこで、地上に到達する太陽光の分光成分を正確に算出するには、それらの散乱と吸収について考慮する必要がある。
【００４３】
そのため、前記電子計算機２には、電子計算機１から受領した前記雲水混合比データ及び大気中の水蒸気量に関するデータなどに基づいて、雲水粒度分布を算出することで、雲の光透過率データ及び太陽光の分光成分（分光データ）を詳細かつ正確に算出し、さらに太陽光発電装置による発電量を算出し予測するための電子計算機用プログラムが組み込まれている。
【００４４】
そして、前記電子計算機２には、雲水混合比データ、大気中の水蒸気量、気温、風速などの気象に関するデータの他に、発電量を予測する予測対象地点に関する地理データ及び太陽光発電装置に関する発電システムデータなどが入力される。
【００４５】
次に、本発明の前記ＭＭ５を利用した実施例において、太陽光発電装置の発電量予測システムによるデータ処理方法の概略について、図２〜図５に従って説明する。
【００４６】
前記電子計算機１は、気象庁３から気象予報データを２４時間毎に受領し（ステップＳ１）、約６時間かけて３６時間先までの物理気象モデルをシミュレーションにて計算し、雲水混合比鉛直分布を示す雲水混合比データ及び大気中の水蒸気量などを算出する（ステップＳ２）処理を繰り返し行う。
そこで、電子計算機２に予測対象となっている日時及び地点に関するデータを入力すると（ステップ３）、電子計算機２は、当該予測対象データと前記雲水混合比データから算出した雲水粒度分布に基づいて雲の光透過率データを算出する（ステップ４）。
【００４７】
次に、前記電子計算機２は、図４に示すように太陽光の分光成分のうち、大気中のオゾン、二酸化窒素、水蒸気、その他の混合ガスといった吸収因子により吸収されることなく直接地上に到達する成分（直達成分）と、大気、大気中の水蒸気、雲粒、その他の散乱因子によって散乱した後に地上に到達する成分（散乱成分）とに分けてそれぞれ算出し（ステップ５）、それらを合算することで地上に到達する分光成分（地上到達分光データ）を算出する（ステップ６）。
【００４８】
ここで、前記散乱には、レイリー散乱とミー散乱がある。そして、前記雲の光透過率は、ミー散乱に影響する因子となる。
そこで、前記電子計算機２は、前記地上到達分光データの算出に際し、前記雲の光透過率を加味してミー散乱の影響を計算する。
【００４９】
上記の地上到達分光データの算出に際しては、後記するＳＭＡＲＴＳ２（Ａ  Ｓｉｍｐｌｅ  Ｍｏｄｅｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ  Ｒａｄｉａｔｉｖｅ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  ｏｆ  Ｓｕｎｓｈｉｎｅ）を改良した計算方程式により正確な分光データを得るようにしている。
【００５０】
次に、電子計算機２は、地上到達分光データを積算することで、分光日射量を算出する（ステップＳ７）。
また、前記電子計算機２には、発電装置についての分光発電効率、受光面積といった発電装置データを入力しておく（ステップ８）。
なお、電子計算機２は、気象庁３又は電子計算機１から予測対象地点の気温データ及び風速データを別途入手し、前記発電装置データと、気温データと、風速データと、分光日射量データに基づいて、予測発電量を算出し（ステップ９）、得られた予測発電量を表示装置（電子計算機画面）に出力する（ステップ１０）。
【００５１】
次に、本発明の太陽光発電装置の発電量予測方法及び太陽光発電装置の発電量予測システムについての詳細について説明する。
【００５２】
本件発明を開発するに当たり、まず放射伝達の基礎理論には、透過率による積算方式を採用しているＳＭＡＲＴＳ２を用いた。ＳＭＡＲＴＳ２は米国の再生可能エネルギー研究所（ＮＲＥＬ）と、Ｇｕｅｙｍａｒｄらによって１９９４年に開発され、現在も更新されている。本発明の実施に際して参考としたモデルはＶｅｒｓｉｏｎ２．９．５である。
【００５３】
ＳＭＡＲＴＳ２は、大気による吸収・散乱過程を考慮して地表面に到達する日射スペクトルを算出することが可能な大気放射伝達モデルである。
図８は、ＳＭＡＲＴＳ２の概略図である。
ただし、このモデルは、快晴日のみを対象として設計されており、雲による影響を考慮することはできない。そこで本発明では、この高精度かつ汎用的モデルの理論をベースに雲の影響を評価できるように拡張した。
【００５４】
このモデルは、大気外スペクトル強度を入力値とし、大気中の気体及び粒子による散乱・吸収過程を透過率で評価したものを積算することで直達成分及び散乱成分を推定し、最終的に地表面に到達する日射スペクトル強度を出力するものである。ＳＭＡＲＴＳ２が日射強度を推定するうえで必要とする入力パラメータを下記の表２に示す。
【００５５】
図９、図１０と図１１に、ＳＭＡＲＴＳ２による解析結果一例を示す。
図９は、ＳＭＡＲＴＳ２によって出力された大気外・全天・直達・散乱日射スペクトルを示し、図１０は、オゾン・水蒸気・混合ガスによる透過率の波長分布を示し、図１１は、レイリー散乱とエアロゾルによるミー散乱の透過率の波長分布を示す。
【００５６】
図９は大気外スペクトルと全天・直達・散乱スペクトル、図１０は波長ごとのオゾン・水蒸気・混合ガスの吸収による透過率、図１１は波長ごとのレイリー散乱とエアロゾルによる散乱を考慮した時の大気の透過率である。透過率０とは太陽放射が大気中で全て吸収もしくは散乱され、太陽光が全く地表面に到達していないことを意味する。
【００５７】
図９からは、日射強度の波長ごとの変化や、全天日射強度に占める直達・散乱日射強度の割合が見て取れる。図１０から、オゾンは紫外線域（波長＜３８０ｎｍ）、水蒸気は赤外線域（波長＞７７０ｎｍ）、混合ガスは可視光線域（３８０〜７７０ｎｍ）や赤外線域で吸収が強くなることがＳＭＡＲＴＳ２ で再現されていることが分かる。また、図１１において、レイリー散乱やエアロゾルによるミー散乱は、短波長領域（波長＜３７０ｎｍ）において散乱が強くなることが分かる。
【００５８】
【表２】
2011159199.tif 000004
上記表は、「ＳＭＡＲＴＳ２の入力データ一覧」を示す。
【００５９】
次に、大気の放射伝達過程を記述したＳＭＡＲＴＳ２のモデル基礎方程式について説明する。
直達成分日射強度（Ｄｉｒｅｃｔ  Ｂｅａｍ  Ｒａｄｉａｔｉｏｎ）は、波長λにおけるスペクトル強度Ｅｂｎλ を次のモデル式から推定している。
【００６０】
【数１】
2011159199.tif 000005
…式（１）
【００６１】
ここで、Ｅ０ｎλ は大気外日射スペクトル強度、ＴRλ、ＴOλ、Ｔｎλ、Ｔｇλ、Ｔｗλ、Ｔａλ はそれぞれ波長λにおけるレイリー散乱、オゾン、窒素ガス、混合ガス、水蒸気、エアロゾルの透過率である。
ここで、オゾン、窒素ガス、混合ガス及び水蒸気は、図４における「吸収因子」に相当するものである。
各透過率Ｔは、ビーアの法則より各成分の光学的距離τを用いて以下のように求められる。
【００６２】
【数２】
2011159199.tif 000006
…式（２）
【００６３】
ここでＡＭはエアマスであり、大気を構成する各要素によって異なるエアマスを持つ。これは各要素が異なる密度分布を持っているためであり、ＳＭＡＲＴＳ２では、これらの補正を加味したＭｉｓｋｏｌｃｚｉらのエアマスの推定式を用いて以下のように表している。
【００６４】
【数３】
2011159199.tif 000007
…式（３）
【００６５】
ここで、エアマスａｍｉ はａｍＲ （レイリー）、ａｍＯ  （オゾン）、ａｍｎ （NO2）、ａｍｇ （均一混合ガス）、ａｍｗ （水蒸気）またはａｍａ （エアロゾル）のエアマスを表し、θｚ は天頂角を表す。また、ａｉ１〜ａｉ４ は係数で表３に示した値を用いている。
【００６６】
【表３】
2011159199.tif 000008
上記表は、「各消散因子のエアマスの係数」を示す。
【００６７】
次に散乱成分日射強度（Ｄｉｆｆｕｓｅ  Ｒａｄｉａｔｉｏｎ）について波長λにおけるスペクトル強度Ｅｄλを求めるモデル式を次に示す。
【００６８】
【数４】
2011159199.tif 000009
…式（４）
【００６９】
このように散乱日射強度は、レイリー散乱、エアロゾル散乱及び地上/天空後方散乱による３つの成分の和で表される。レイリー散乱あるいはエアロゾル散乱による日射強度は、大気圏で下方へ散乱された日射に、吸収因子の透過率を乗ずることで表される。
【００７０】
【数５】
2011159199.tif 000010
…式（５）
【００７１】
【数６】
2011159199.tif 000011
…式（６）
【００７２】
ここで、Ｅ０ｎλは大気圏外日射強度、ＦＲとＦａとは散乱日射の下方部分、Γ０λは有効オゾン透過率、Ｔａａλはエアロゾル吸収透過率、Ｔａｓλはエアロゾル散乱透過率である。
また、後方散乱強度Ｅｄｂλは、大気圏で上方へ散乱された成分のうち、反射され下方に届く日射の強度であり、次のように表される。
【００７３】
【数７】
2011159199.tif 000012
…式（７）
【００７４】
ここで、ρｓλ は天空の全反射率、ρｂλ は直達日射の地上分光反射率、ρｄλ は散乱日射の地上分光反射率、Ｅ０ｎλ は、Ｅ０ｎλ ＝ ＥｄＲλ＋Ｅｄａλ と表される。ρｂλ・ρｄλ は、非ランバート面反射について法線面からの入射に対する修正反射関数Ｒｚ を用いて次のように表される（Ｌａｒｓｅｎ  ａｎｄ  Ｂａｃｋｓｔｏｒｍ，１９７７）。
【００７５】
【数８】
2011159199.tif 000013
…式（８）
【００７６】
ここで、ρｂ０λ は標準的な分光反射率（アルベド）で与えられる。修正反射関数Ｒｚ は地表面の状態に応じて２種類に分けられる。
・  陸地の場合
【００７７】
【数９】
2011159199.tif 000014
…式（９）
【００７８】
・  水・氷・雪の場合
【００７９】
【数１０】
2011159199.tif 000015
…式（１０）
【００８０】
全天日射強度Ｅλ は、入射角Ｚを用いて次のように表される。
【００８１】
【数１１】
2011159199.tif 000016
…式（１１）
【００８２】
反射率などの各比率の導出アルゴリズムなどの詳細は、Ｇｕｅｙｍａｒｄ（１９９５年）により開示されている。
【００８３】
次に、拡張ＳＭＡＲＴＳ２のアルゴリズムについて説明する。
本発明による拡張ＳＭＡＲＴＳ２は、従来の大気放射モデルが快晴日「雲なし大気」を想定しているのに対し、雲による遮蔽効果を再現できるように拡張した大気放射モデル、つまり「雲あり大気」を想定した新しいモデルである。
【００８４】
ここで、この拡張ＳＭＡＲＴＳ２モデルと雲の光学的特性を推定するＴＭＣＷ（Ｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅ  Ｍｏｄｅｌ  ｏｆ  Ｃｌｏｕｄ  Ｗａｔｅｒ；雲水透過率推定モデル）を統合した新しい全天候型大気放射モデルについて説明する。
【００８５】
図４にこのモデルの全体構成を示す。本発明で構築したモデルは、大きく３つのモデルによって構成されている。雲情報（雲水混合比鉛直分布データ）を提供する領域メソ気象モデルＭＭ５（ＰＳＵ／ＮＣＥＲ）、雲による消散過程をモデル化した雲水透過率推定モデルＴＭＣＷ、そして拡張ＳＭＡＲＴＳ２である。
【００８６】
これらのモデルを統合してここでは全天候型大気放射モデルと呼ぶことにする。対象となる任意の地点上空に存在する雲を領域メソ気象モデルＭＭ５により再現し、気象モデルより得られる雲水混合比鉛直分布データをＴＭＣＷが取り込むことによって、雲による消散過程を再現することが可能となった。
【００８７】
またＴＭＣＷで算出された雲の光学特性とそのほかの吸収・散乱因子のデータを設定することで拡張ＳＭＡＲＴＳ２により「雲あり大気」の大気放射を推定可能とした。これは雲の状態に応じた日射強度を推定できることを意味する。そのため日射の大きな減衰要因である雲について現地再現性の高いデータが用意できれば、高精度な日射強度を推定することができる。また気象モデルで未来の雲を予測させることで、数日先の日射スペクトル強度を予測することも可能となる。
【００８８】
図４は、本発明で構築したモデル群の構成を示す。
雲の影響を考慮した直達成分日射強度（Ｄｉｒｅｃｔ  Ｂｅａｍ  Ｒａｄｉａｔｉｏｎ）Ｅｂｎλ は、従来のＳＭＡＲＴＳ２の直達成分モデル式（１）に雲の透過率Ｔｃλ を乗じて表現することができる。
【００８９】
【数１２】
2011159199.tif 000017
…式（１２）
【００９０】
散乱成分日射強度Ｅｄλ （Ｄｉｆｆｕｓｅ  Ｒａｄｉａｔｉｏｎ）については、新たに雲による散乱光の成分Ｅｄｃλ を導入し、モデル化を試みた。
【００９１】
【数１３】
2011159199.tif 000018
…式（１３）
【００９２】
【数１４】
2011159199.tif 000019
…式（１４）
【００９３】
【数１５】
2011159199.tif 000020
…式（１５）
【００９４】
【数１６】
2011159199.tif 000021
…式（１６）
【００９５】
また、Ｆｃ は散乱における雲透過率の下方成分、Ｔｃｓλ 、Ｔｃａλ は雲の散乱透過率と吸収透過率である。雲散乱項Ｅｄｃλ は、大気外から入射した直達日射が散乱した成分を入力値とし、散乱成分に各種減衰要因の透過率を乗じて求めている。全天成分の算出は、式（１１）と同様に直達成分と散乱成分の重ね合わせで求めている。
【００９６】
次に、雲水透過率推定モデル（ＴＭＣＷ）について説明する。
地球大気の上端に入射する太陽放射は、大気中を伝播する間に大気成分による吸収と散乱を受ける。雲粒は大気中成分の中でも粒径が大きい因子であり、主にミー散乱（Ｍｉｅ  ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）を起こす成分として知られている。光路長ｓにおける雲の透過率は、ビーアの法則（Ｂｅｅｒ’ｓ  ｌａｗ）によって次式のように表される。
【００９７】
【数１７】
2011159199.tif 000022
…式（１７）
【００９８】
ここで、Ｉλ０ は気柱の上端（ｓ＝０）での放射強度、Ｉλ は気柱の下端での放射強度、Ｉλ/Ｉλ０ は光路ｓにおける雲の透過率（光透過率）、δλ は波長λにおける雲の消散係数である。
また光路ｓにおける波長λの光学的距離τλ は
【００９９】
【数１８】
2011159199.tif 000023
…式（１８）
と表され、これらより大気経路ＡＭ（エアマス）を考慮した雲の透過率Ｔｃλ は次のように表される。
【０１００】
【数１９】
2011159199.tif 000024
…式（１９）
【０１０１】
つまり雲の消散係数δλ が決定されれば雲による放射過程を考慮した透過率を推定することができる。散乱過程の方程式導出において、散乱過程の消散係数（散乱係数）を導出するには、散乱成分の光学特性（数密度粒度分布ｎ（ｒ）と複素屈折率ｍ）が重要である。しかし、雲のデータを取得する方法は非常に限定的であり、さらに粒度分布となるとまとまった観測データは皆無に等しい。
【０１０２】
本発明ではＭＭ５によって算出される雲の鉛直分布データを利用することを想定しているが、ＭＭ５から得られるデータは雲水の混合比である。従って雲水の混合比から粒度あるいは粒度分布を推定する必要がある。そこで、雲水混合比から雲の数密度粒度分布を推定する手法がＴＭＣＷに必要になる。
【０１０３】
雲粒の粒径は広い範囲にわたって分布しており、雲の散乱特性を評価する場合には、すべての粒子による寄与を考慮する必要がある。そのため対象とする光経路における数密度粒度分布を得る必要がある。
雲の単位体積あたりの数密度Ｎ及び数密度粒度分布ｎ（ｒ）は以下のように定義される。
【０１０４】
【数２０】
2011159199.tif 000025
…式（２０）
【０１０５】
【数２１】
2011159199.tif 000026
…式（２１）
【０１０６】
ここで数密度粒径分布ｎ（ｒ）を観測データなどから得られたものを利用できればよい。しかし、前述のように任意の地点・任意の時刻における観測データを入手するのは極めて困難である。一方、本発明で用いるＭＭ５からも数密度粒径分布の解析値は得られず、雲水の混合比ｑｃｌｏｕｄ 等である。よって、この混合比から粒度分布を仮定する手法を用いることとした。
【０１０７】
まず、数密度粒径分布に関する重要な定義を示す。数密度粒径分布ｎ（ｒ）の幾何学的平均半径ｒｇｅｏ 、面積平均半径ｒｓｅｃ 、体積平均半径ｒｖｏｌ は、雲が球径と仮定してそれぞれ以下のように定義される。
【０１０８】
【数２２】
2011159199.tif 000027
…式（２２）
【０１０９】
【数２３】
2011159199.tif 000028
…式（２３）
【０１１０】
【数２４】
2011159199.tif 000029
…式（２４）
【０１１１】
また数密度粒径分布を決定するのに重要な有効半径ｒｅｆｆ と有効分散Ｓｅｆｆ は、式（２３）と式（２４）を用いて以下のように表せる。
【０１１２】
【数２５】
2011159199.tif 000030
…式（２５）
【０１１３】
【数２６】
2011159199.tif 000031
…式（２６）
【０１１４】
ここで有効半径ｒｅｆｆ と面積平均半径ｒｓｅｃ 、体積平均半径ｒｖｏｌ の関係を
【０１１５】
【数２７】
2011159199.tif 000032
…式（２７）
と表わすと、κ は粒度分布の幅に関係した係数である。
【０１１６】
Ｍａｒｔｉｎ  ｅｔ  ａｌ．（１９９４）は、彼の観測結果から、このκは海洋性の境界層雲ではおよそκ＝０．８、大陸性の雲ではκ＝０．６７と報告している。
【０１１７】
次に、単位体積あたりの空気に含まれる雲粒子の体積比Ｖ（Ｖｏｌｕｍｅ  ｍｉｘｉｎｇ  ｒａｔｉｏ）は、
【０１１８】
【数２８】
2011159199.tif 000033
…式（２８）
と表せ、質量密度Ｍ（ｍａｓｓ  ｄｅｎｓｉｔｙ）は純水の密度ρｗ を用いて
【０１１９】
【数２９】
2011159199.tif 000034
…式（２９）
と表せる。
【０１２０】
ここでＭＭ５から得られる雲水混合比ｑｃｌｏｕｄ について考える。雲水混合比は、雲水粒子の質量密度Ｍｃｌｏｕｄ （すなわち単位体積に含まれる雲水の質量）と乾燥空気の密度ρｄ 比である。従ってＭＭ５から得られる雲水混合比ｑｃｌｏｕｄ と雲水の質量密度Ｍｃｌｏｕｄ とは次の関係になる。
【０１２１】
【数３０】
2011159199.tif 000035
…式（３０）
【０１２２】
従って、式（２８）において数密度粒径分布ｎ（ｒ）が決定されれば、式（２９）と式（３０）よりＭＭ５の混合比によって重み付けされた数密度粒径分布を推定できる。
【０１２３】
粒度分布は、解析的な関数で近似表現されることが多い。雲の場合、べき乗則（ｐｏｗｅｒ−ｌａｗ）、ガンマ分布（ｇａｍｍａ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）、対数正規分布（ｌｏｇｎｏｒｍａｌ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）などで表現される（例えばＨｅｓｓ  ｅｔ  ａｌ．  １９９８）。Ｈｅｙｍｓｆｉｅｌｄ  ａｎｄ  Ｐｌａｔｔｅ  （１９８４）は、氷晶の数密度粒度分布などにべき乗則を適応いているがパラメータが多く複雑である。
【０１２４】
Ｎａｋａｊｉｍａ  ｅｔ  ａｌ．  （１９９０）やＨｅｓｓ  ｅｔ  ａｌ．（１９９８）は、雲粒やエアロゾルの数密度粒径分布として対数正規分布を用いている。またＨｉｇｕｒａｓｈｉ（１９９９）やＨａｙａｓａｋａ（１９９４）は、体積密度の粒度分布が対数正規分布で表現できると仮定したものを提案している。このように多種多様な分布が提案されているが、本発明では雲の種類に応じた適応範囲の広い分布の設定が可能である  Ｄｅｉｒｍｅｄｊａｎの修正ガンマ分布（１９６４）を用いた。この分布に従えば、雲水の数密度粒度分布ｎｆ（ｒ）［ｃｍ−３μｍ−１］は、モード半径（ピーク半径ともいう）ｒｃ を用いて表現可能で以下のように表される。
【０１２５】
【数３１】
2011159199.tif 000036
…式（３１）
【０１２６】
ここで、ｒは雲粒の半径、ａ，ｂ，ｃ，α及びγは正の定数である。定数α及びγを決定し、単位体積あたりの数密度Ｎを指定することで定数ａが求まる。またｒｃ は粒子数最大時の半径モード半径（ｍｏｄｅ  ｒａｄｉｕｓ）である。ここで用いる粒度分布関数は、雲の種類によって数値を選択する必要がある。雲の種類に応じた粒度分布関数についてはＣａｒｒｉｅｒ  ａｎｄ  Ｃａｔｏ（１９６７）を参照した（図１２、図１３（ａ）、表４）。
【０１２７】
図１２は、雲粒度分布関数（Ｍｏｄｅｌ  ｃｌｏｕｄ  ｄｒｏｐ  ｓｐｅｃｔｒａ  Ｃａｒｒｉｅｒ  ａｎｄ  Ｃａｔｏ，  １９６７）を示している。
【０１２８】
【表４】
2011159199.tif 000037
上記表は、「粒度分布関数の粒度範囲，モード半径と数密度」を示す。
【０１２９】
以上をまとめると、粒度分布関数ｎｆ（ｒ）を決定すればＭＭ５より得られる雲水混合比ｑｃｌｏｕｄ によって重み付けされた数密度粒度分布ｎ（ｒ）が求まる。雲の光学特性（数密度粒度分布と複素屈折率）が求まればミーの理論により散乱過程を再現できる。雲はすべての種類で純水の水滴または氷晶からなるとみなせ、雲粒の複素屈折率の実数部は雲粒粒径０．４μｍから２μｍ付近までの範囲でほぼ一定値の１．３３を示す、また吸収を表す虚数部は可視光域周辺では非常に小さく吸収がないと見なせるので、太陽光発電に重要な放射波長帯である波長２μｍ未満の解析には、複素屈折率ｍ の値として（１．３３，０）を採用することができる。
【０１３０】
【数３２】
2011159199.tif 000038
…式（３２）
【０１３１】
上記式（３２）において、積分限界ｒ１ 、ｒ２ は、それぞれ含まれる粒子の最小および最大の半径であり、ｍは屈折率（複素屈折率）を示し、σＭＩＥ は、ミー散乱の体積散乱係数を示す。
また、半径ｒの粒子１個あたりの消散係数、即ち消散断面積Ｃと粒子の幾何学的断面積πｒ２ の比、Ｑ＝Ｃ／πｒ２ は、次式（３３）にて与えられ、式中の変数ｘは、ｘ＝２πｒ／λにて与えられる（ｒ：粒子半径、λ：波長）。
Ｑは、粒子の幾何学的断面積に入射するエネルギーの何倍のエネルギーが消散されるかを示す量であり、消散効率因子（ｅｘｔｉｎｃｔｉｏｎ  ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ  ｆａｃｔｏｒ）と呼ばれる。
【０１３２】
【数３３】
2011159199.tif 000039
…式（３３）
【０１３３】
よって、上記式（３２）を用いれば、先に求めた数密度粒度分布ｎ（ｒ）と複素屈折率ｍ、そしてミーの理論で導き出される消散効率因子Ｑ（上記式（３３））より雲の体積散乱係数σλ が求まる。各波長の体積散乱係数σλ が決定されれば、式（１８）と式（１９）より雲の透過率Ｔｃλ が推定可能である。
【０１３４】
そして、この雲の透過率Ｔｃλ を用いれば、式（１２）のように雲を考慮した日射強度を推定することが可能になる。これにより、拡張ＳＭＡＲＴＳ２及び全天候型大気放射モデルが構築された。
【０１３５】
次に、全天候型大気放射モデルについて検証する。
上記にて構築した、雲を考慮できる新しいタイプの大気放射モデル、全天候型大気放射モデルの日射強度再現性、推定精度検証、モデルの特性の検討、等を行った。
まず、このモデル自身の特徴を決定づけるいくつかの係数について説明する。
【０１３６】
粒度分布による透過率への影響について。
実際の雲水数密度粒径分布は、対象とする雲の種類や存在する高度によって異なる。そのため上記のとおり構築したＴＭＣＷの粒度分布関数は、対象領域に存在する雲の種類や規模に応じて検討する必要がある。
【０１３７】
ここでは一例として地上から高度１ｋｍから１．５ｋｍまでの厚さ５００ｍの層に雲水混合比３．９×１０−６ ［ｋｇ／ｋｇ］（雲水量に換算すると５．０×１０−１２［ｋｇ／ｃｍ３］）が存在した場合を想定し、粒度分布関数の違いによる雲水の透過率を比較・検討した。図１３（ａ）に与える３つのケースの粒度分布関数ｎｆ（ｒ）を示す。また各推定分布を算出した条件を表５に示す。
【０１３８】
【表５】
2011159199.tif 000040
上記表は、「２つのケースについての各設定値」を示す。
【０１３９】
Ｃａｓｅ  Ａは、粒子数ピーク半径ｒｃ＝４μｍ、粒子数ピーク半径に粒子数が比較的集中している分布、Ｃａｓｅ  Ｂは、粒子数ピーク半径ｒｃ＝４μｍ、Ｃａｓｅ  Ａと比較すると粒径が広範囲である分布、Ｃａｓｅ  Ｃは、粒子数ピーク半径ｒｃ＝８μｍ、粒子数ピーク半径に粒子数が比較的集中している分布を示す。これらの粒度分布関数を用いて雲水混合比によって重み付けされた雲水数密度粒径分布を図１３に示す。また、ここで得られた雲水数密度粒径分布を用い、各波長の透過率を算出した結果を図１３に示す。
【０１４０】
Ｃａｓｅ  ＡとＣａｓｅ  Ｃの比較から同じ雲水量の場合には小さい粒子が多いほど透過率が小さくなることが示されている。従って小さい雲粒子により形成された雲は日射遮蔽効果が高いと言える。これは透過率が粒子の表面積に依存していることを表している。同様な理由からＣａｓｅ  ＡとＣａｓｅ  Ｂとの比較結果から同じ粒子半径にピークを持つ場合には、粒子サイズの小さい粒子が支配的な分布形状の透過率のほうが低いことが示されている。このように雲水粒度分布は透過率に影響を与える因子として極めて重要であり、現実により近い粒度分布を用いることで雲が存在する大気を透過する日射スペクトルを推定することが可能となる。
【０１４１】
感度分析について。
次に、従来の大気放射モデルＳＭＡＲＴＳ２から雲の影響を考慮できる新しいモデル、拡張ＳＭＡＲＴＳ２を導いた。この拡張では、式（１２）で示されているように、雲による透過率Ｔｃλ をミーの散乱理論を基に導出し、その透過率を日射強度推定に用いている点が重要であった。
【０１４２】
そこで、雲の混合比に対応する雲透過率Ｔｃλ について感度分析を行った。また地上に到達する日射強度に対して雲による散乱効果がその他の散乱因子や吸収因子にくらべて支配的であるが、その他の各因子が日射強度へ与える影響も把握する必要がある。そこで式（１２）に示される雲以外の因子による透過率についても、想定できる値範囲内で感度分析を合わせて行った。
【０１４３】
はじめに雲以外の因子のなかでも影響が大きいといわれている水蒸気（Ｈ２Ｏ）、オゾン（Ｏ３）、二酸化炭素（ＣＯ２）についての感度分析を行った。分析の基準値として、日本工業標準規格（ＪＩＳ規格）に示される基準太陽光スペクトルの条件を用いた。その条件を表６に示す。ここで基準太陽光スペクトルとは、国際的に合意された太陽光電池セルの標準試験に用いられる指標の一つで、国際電気標準会議（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｅｌｅｃｔｒｏｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ）が定めるＡＭ１．５の基準太陽光スペクトル（ＩＥＣ６０９０４−３）と同じである。
【０１４４】
【表６】
2011159199.tif 000041
上記表は、「基準太陽光スペクトルの条件」を示す。
【０１４５】
表６中にある可降水分量とは、地表面から大気上端までの鉛直大気柱内に含まれる全水蒸気を降水量と同様に表わした量で長さの単位ｃｍを用いて表す。また大気オゾン含有量とは、鉛直大気柱内のオゾンガス全量を１５度、一気圧の状態の層厚に換算したもので、ａｔｍ−ｃｍ（ドブソン単位）単位で表したものである。
【０１４６】
表６の条件を基準とし、過去１０年間のデータを参照し、水蒸気、オゾン、二酸化炭素の想定変動範囲の上限と下限を表７のように設定した。ただし、可降水分量については表７の補足※にあるように下限ではなく通常曇りに想定されうる可降水分量５ｃｍを用いた。可降水分量の上限である５０ｃｍは、既存のＳＭＡＲＴＳ２モデルの上限値である。
【０１４７】
オゾンの範囲設定に参照した１９７０年から２００８年までのオゾン全量月平均値の経年変化を図１６示す。オゾン全量の月平均値推移には、明瞭な季節変動がみられる。この図１６から年平均値の２０〜３０％程度の振幅が確認できる。年平均値は、およそ３００〜３５０ｍ ａｔｍ−ｃｍ（１ｍ ａｔｍ−ｃｍ＝１０３ａｔｍ−ｃｍ）で推移しており著しい増減は見られない。また過去１０年では２５０〜４００ｍ ａｔｍ−ｃｍの範囲内で推移しているため下限上限を２５０、４００ｍ ａｔｍ−ｃｍとした。
【０１４８】
気象庁の大気・海洋環境観測報告，２００９に基いて、綾里、南鳥島、与那国島における１９８７年から２００８年まで二酸化炭素濃度の月平均値推移について検討すると、二酸化炭素濃度は、明確な増加傾向を示しており、１９９８年の年平均値約３７０ｐｐｍに対して２００８年の年平均値は約３９０ｐｐｍとおよそ５％増加している。ここでの二酸化炭素濃度の設定値を１９９８年の下限値と２００８年の上限値を含むように３６０〜４００ｐｐｍとする。
【０１４９】
なお、二酸化炭素濃度については、基準太陽光スペクトルの条件には明示されていないため２００８年の年平均値３９０ｐｐｍを基準値とした。ｐｐｍ（ｐａｒｔ  ｐｅｒ  ｍｉｌｌｉｏｎ）とは気体の容積比の百分率であり百万分の１を意味する。（ｐｐｍ＝０．０００１％）
【０１５０】
【表７】
2011159199.tif 000042
上記表は、「感度分析に用いる設定値」を示す。
【０１５１】
可降水分量は、基準に用いる値が十分に小さいため下限ではなく通常曇りに想定されうる可降水分量を用いた。
図１６は、つくばにおけるオゾン全量月平均値の経年変化（気象庁、オゾン層観測報告：２００８，Ｍａｒｃｈ  ２００９）を示す。
【０１５２】
【表８】
2011159199.tif 000043
上記表は、「モデルの設定条件（感度分析項目以外）」を示す。
【０１５３】
上記の表８に感度分析項目以外のモデル設定条件を示す。エアマス、大気濁度係数、アルベドは、表６で示した基準太陽光スペクトルと同じ条件である。
まず図１７に異なる可降水分量に対応する各波長の透過率を示す。また表９に感度分析に用いた可降水分量に対する全天日射強度と透過率の変化の解析結果を示す。
【０１５４】
【表９】
2011159199.tif 000044
上記表は、「異なる可降水分量による全天日射強度の増減と透過率の変動」を示す。
【０１５５】
図１７では、可降水分量が基準値１．４２ｃｍを実線、１２ｃｍを破線、５ｃｍを点線で示しており、表９の各項目は、第２列に全天日射強度、第３列に基準値に対する全天日射強度の増減率、第４列に基準値の全波長で平均した透過率と設定値での全波長で平均した透過率の差（ＢＩＡＳ）、第５列に各波長における基準値の透過率と設定値の透過率の差の二乗を全波長で平均した値（ＲＭＳＥ）を示している。
【０１５６】
図１７から可視光域４００〜８００ｎｍ付近では、可降水分量の違いによる顕著な透過率の差は見られない。赤外域の１７００〜２５００ｎｍ付近では、可降水分量すなわち水蒸気の増加にともない透過率の減少が確認できる。
【０１５７】
表９の基準値に対する透過率のＢＩＡＳは、曇りと想定される比較的水蒸気が多い設定値である可降水分量５ｃｍにおいては−０．０７、発達した雨雲が想定されるような水蒸気が非常に多い可降水分量１２ｃｍにおいては−０．１１８であり、水蒸気の増加に伴い平均透過率が最大約１２％減少することを示している。
【０１５８】
全天日射強度は、基準値の６７０．６６Ｗｍ−２ に対して可降水量を増加させることによりそれぞれ６２５．０７Ｗｍ−２ 、５９０．６３Ｗｍ−２ と変化し、６．８％と１１．９％の減少が見られた。
【０１５９】
【表１０】
2011159199.tif 000045
上記表は、「異なるオゾン含有量による全天日射強度の増減と透過率の変動」を示す。
【０１６０】
次に、図１８に異なるオゾン含有量に対応する透過率の変化を示し、表１０にオゾン全量の基準値と上限値および下限値における全天日射強度、基準値に対する全天日射強度の増減率、基準値に対する平均透過率の差（ＢＩＡＳ）と基準値に対する透過率のＲＭＳＥを示す（上記の可降水量の場合と同じ）。図１８よりオゾン含有用の増減による透過率の変化は一部の波長帯４００〜７００ｎｍに現れる。表１０の透過率ＲＭＳＥより透過率の増減幅はオゾン含有量０．２５ａｔｍ−ｃｍの場合０．０１４５であり、オゾン含有量０．４０ａｔｍ−ｃｍの場合０．００７８である。
【０１６１】
オゾンの吸収が特定の波長のみを対象とするため、上限値と下限値のいずれの設定においても平均透過率の差（ＢＩＡＳ）は０．００４−０．００２と低い。そのため全天日射強度に与える影響も０．５３％−０．３３％と微量である。
【０１６２】
【表１１】
2011159199.tif 000046
上記表は、「異なる二酸化炭素濃度による全天日射強度の増減と透過率の変動」を示す。
【０１６３】
最後に図１９に異なる二酸化炭素濃度に対応する透過率の変化を示し、表１１に二酸化炭素の基準値と上限値および下限値における全天日射強度、基準値に対する全天日射強度の増減率、基準値に対する平均透過率の差（ＢＩＡＳ）と基準値に対する透過率のＲＭＳＥを示す（上記の可降水量の場合と同じ）．
【０１６４】
図１９では二酸化炭素の増減による透過率の顕著な変化は見られない。表１１のＢＩＡＳ、ＲＭＳＥいずれの数値も二酸化炭素濃度の増減に対して大きな変化は見られない。全天日射強度の増減率では、基準に対して二酸化炭素濃度が３０ｐｐｍ低い下限値３６０ｐｐｍにおいても０．０３％の増加にとどまる。二酸化炭素は、長波放射（波長２，５００ｎｍ以上）に対して強い吸収効果を示す温室効果ガスとしてよく知られているが、可視光域付近では目立った吸収効果は無く、濃度の増減による影響は少ない。
【０１６５】
次に雲の透過率について感度分析を行う。本研究で開発した全天候型大気放射モデルは、雲水混合比ｑｃｌｏｕｄ を入力値として雲水の質量を換算するように構築されている。感度分析に用いる雲水混合比の値の選定には、領域メソ気象モデルＭＭ５による計算結果の値を参照した。
【０１６６】
【表１２】
2011159199.tif 000047
上記表は、「ＭＭ５による雲水混合比の月間最大値（ＭＡＸ）と月間最小値（ＭＩＮ）」を示す。
【０１６７】
表１２に２００７年３月から２００８年４月までのＭＭ５による解析結果の内、岐阜市上空（緯度３５．４７度，経度１３６．７３度）の雲水混合比鉛直分布の月間最大値と最小値を示す。当然ながら一カ月の期間中に岐阜市上空に雲が全くない瞬間が想定されるので、月間最小値は期間中すべて０である。
【０１６８】
一方、月間最大値は対象月によってばらつきがあり、乾燥しやすい冬季にあたる１１月から５月にかけて低く、相対湿度が比較的高い６月から１０月の夏季において高い値を示す傾向がみられる。今回は雲によるモデルの感度分析を行うことが目的であるので、最も大きい値を示した雲水混合比９．０６×１０−４ ｋｇ／ｋｇを基準に、一定割合毎に混合比を減少させ、全天日射強度、直達日射強度、散乱日射強度のそれぞれに与える影響について分析を行った。
【０１６９】
【表１３】
2011159199.tif 000048
上記表は、「雲の感度分析におけるモデル設定値」を示す。
【０１７０】
表１３に感度分析を行ったモデルの設定値を示す。エアマスを１．５、気候区を中緯度の夏モードに設定し、その他の項目は、中緯度に対応した値となっている。感度分析の対象となる雲水混合比の値は高度５０００ｍから５０７６ｍの一層にのみ設定し、他の層での値はゼロとした。図２０に異なる雲水体積質量に対応する全天日射強度、直達日射強度、散乱日射強度の変化を示す。
【０１７１】
雲水混合比はモデル内部で雲水体積質量に変換される。そのためこの図では単位体積あたりの質量である雲水体積質量を横軸に用いている。ここで単位体積質量は乾燥空気の密度１．２９［ｋｇ／ｍ３］を混合比に乗じて求められる。直達日射強度（破線）は、雲水体積質量増加に伴い、１．０Ｅ−６［ｋｇ／ｍ３］を境に急激に減少し、１．０Ｅ−４［ｋｇ／ｍ３］でほぼゼロとなる。
【０１７２】
雲の増加に伴う直達日射の遮蔽効果をよく表しており、ある一定値を超えると直達日射を完全に遮蔽する、という公知の経験則を再現している。一方散乱日射強度は、直達日射強度が減少する雲水体積質量よりも少ない１．０Ｅ−７［ｋｇ／ｍ３］程度から散乱日射成分の増加に寄与しはじめる。雲水体積質量が１．０Ｅ−５［ｋｇ／ｍ３］近辺で散乱増加のピークに達し、その後は減少に転じている。
【０１７３】
全天日射強度は直達成分と散乱成分の合計で評価される。そのため、散乱成分の増加に伴い１．０Ｅ−７［ｋｇ／ｍ３］付近より増加するが、雲水体積質量１．０Ｅ−５［ｋｇ／ｍ３］近辺を境に急激に減少する。この結果は、Ｓｌｉｎｇｏ（１９８９）が行った日射の雲による透過率の数値計算の結果と比較して雲による影響をより強く評価している。これは本研究で開発したモデルでは、雲に対して過剰に散乱（消散）を評価しているため全天日射強度の減衰が強くなっている可能性があることを示している。
【０１７４】
最後に図２０で全天日射強度が大きく変化している、雲水体積質量１．０×１０−７、１．０×１０−６、１．０×１０−５、１．０×１０−４［ｋｇ／ｍ３］のそれぞれについて雲による波長毎の透過率を図２１に示す。また雲水体積質量が１．０×１０−７［ｋｇ／ｍ３］のときの全天日射強度を基準とした各雲水体積質量での全天日射強度の増減率を表１４に示す。
【０１７５】
【表１４】
2011159199.tif 000049
上記表は、「異なる雲水体積質量による全天日射強度の増減率」を示す。
【０１７６】
雲水体積質量が１．０×１０−７［ｋｇ／ｍ３］の場合、雲の透過率は限りなく１．０に近い数値を示している。従ってこの時点での雲による散乱はほとんど発生していない。雲水体積質量１．０×１０−６［ｋｇ／ｍ３］では、雲水体積質量１．０×１０−７［ｋｇ／ｍ３］の場合と比較して平均透過率が０．０４６減少する。
【０１７７】
ただし、この時の全天日射強度は１８．９６％増加している。これは図２０で示したように散乱成分の増加によるものである。雲水体積質量が１．０×１０−５［ｋｇ／ｍ３］の場合では、雲水体積質量が１．０×１０−７［ｋｇ／ｍ３］の場合と比較して平均透過率で０．３９４減少する。つまりおよそ４０％の直達日射が遮蔽されることを意味している。
【０１７８】
雲水体積質量１．０×１０−４［ｋｇ／ｍ３］では、透過率はほぼゼロを示し、直達日射成分を完全に遮断する。従って雲水体積質量が１．０×１０−７［ｋｇ／ｍ３］から１．０×１０−４［ｋｇ／ｍ３］の間で推移する場合、全天日射強度はその値に応じて敏感に変動することが確認された。
図２０は、雲水量による日射強度の推移を示し、図２１は、異なる雲水体積質量による各波長の透過率を示す。
【０１７９】
次に、全天候型大気放射モデルの精度の検証について説明する。
本章では、大気中の雲の効果も考慮できる新しい大気放射モデル、全天候型大気放射モデルを構築した。このモデルは領域メソ気象モデルＭＭ５、雲水透過率推定モデルＴＭＣＷ、拡張ＳＭＡＲＴＳ２から成り立っている。ここではこのモデルが推定する日射強度、日射スペクトル強度を現地の観測値と比較し、このモデルの推定精度を検証する。
【０１８０】
検証の対象とした期間は、２００７年６月１日から３０日までの１ヶ月間、対象地点は岐阜大学とした。ここで１年のうち特に６月の１ヶ月間を対象としたのは、この期間は１年の中でも特に天候の変化が激しく、また曇天日も多いことから、雲あり大気でも日射強度が推定可能な全天候型大気放射モデルの推定精度検証には適していると判断したからである。また対象地点では（財）日本気象協会による日射強度観測が行われており、観測データを入手できた。
【０１８１】
次に、精度検証に用いる観測データについて説明する。
全天候型大気放射モデルの推定精度検証には、財団法人日本気象協会（以下、ＪＷＡ）が実施している国立大学法人岐阜大学（岐阜市郊外；緯度３５．４５度，経度１３６．７３度）での日射観測データを用いる。
【０１８２】
観測システムは、日射観測ユニットと気象観測ユニットの二つの観測ユニットから構成されており、すべての観測データはコントロールボックスに集約されたのちＪＷＡに自動転送され、欠測や異常値検出などのデータ品質確認が行われている。観測は１分間隔で行わる。
【０１８３】
この観測データのうち本研究で検証に用いるデータの一覧を表１５に示す。すべての観測データは１分間隔の瞬時値である。なお直達日射強度ＩＤＮＩ（Ｄｉｒｅｃｔ  Ｎｏｒｍａｌ  Ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ）は、太陽の頂点角Ｚを用いて以下のように法線面直達日射強度ＩＢＨＩ（ｄｉｒｅｃｔ  Ｂｅａｍ  Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ  Ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ）に変換した。
【０１８４】
【数３４】
2011159199.tif 000050
…式（３４）
【０１８５】
また、散乱日射強度ＩＤＨＩ（Ｄｉｆｆｕｓｅｄ  Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ  Ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ）は、水平面全天日射強度ＩＧＨＩ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ  Ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ）から法線面直達日射強度ＩＢＨＩを差し引いて求めている。
【０１８６】
【数３５】
2011159199.tif 000051
…式（３５）
【０１８７】
【表１５】
2011159199.tif 000052
上記表は、「検証に利用した観測データ一覧」を示す。
【０１８８】
次に、領域メソ気象モデルＭＭ５の設定条件について説明する。
本発明で開発した全天候型大気放射モデルを構成する３つのモデルの一つでもある、領域メソ気象モデルによる気象場の再現精度を検討する。ここではまず、このＭＭ５の計算条件について述べる。
【０１８９】
図２２にＭＭ５による気象計算の対象領域を示す。ＭＭ５の計算領域は３つの異なる水平解像度の領域から構成されており、その水平解像度は大領域１８ｋｍ（ＤＯＭＡＩＮ１）、中領域６ｋｍ（ＤＯＭＡＩＮ２）、小領域２ｋｍ（ＤＯＭＡＩＮ３）であり、入れ子状に配置されている。この設定によりネスティング計算を行い、対象とした中部（特に岐阜県付近）の高解像度データを得ている。ＭＭ５の計算に必要な初期場および境界値は、気象庁メソ客観解析データ（ＭＳＭ、詳細は表１６参照）および米国環境予報センター（ＮＣＥＰ）の海面水温データＳＳＴ（詳細は表１７参照）を使用した。
ＭＭ５の計算条件と用いた物理オプションの詳細を表１８に示す。
【０１９０】
【表１６】
2011159199.tif 000053
上記表は、「メソ客観解析データ（ＭＳＭ）の詳細」を示す。
【０１９１】
【表１７】
2011159199.tif 000054
上記表は、「ＮＣＥＰ水面温度データ（ＳＳＴ）」を示す。
【０１９２】
【表１８】
2011159199.tif 000055
上記表は、「ＭＭ５の計算条件と物理過程」を示す。
【０１９３】
次に、日射強度の精度検証について説明する。
ここでは、前節の条件のもとで行った領域メソ気象モデルＭＭ５による気象場の再計算結果を用い、雲水透過率推定モデルＴＭＣＷおよび拡張ＳＭＡＲＴＳ２を用いて日射強度および日射スペクトル強度の推定を行った。そしてその推定結果を観測値と比較してモデルの推定精度の検証を行った。このうち本節では日射強度の推定精度を検証する。
【０１９４】
はじめに時間的変化を確認するために、観測値と再計算解析値の時系列比較を行う。期間は、表１８のとおり２００７年６月１日から３０日まで、時間は日出から日没までを対象に６：００から１８：００までの１３時間とした。
【０１９５】
図２３、図２４および図２５は、それぞれ全天日射強度、直達日射強度および散乱日射強度の時系列比較を示している。図中、日射がなく比較検証を行わなかった夜間は削除している。
【０１９６】
図２３の全天日射強度では日射強度の時系列が再計算解析値、観測値とも、全体を通じて日変動による日射強度の変動曲線が描かれている。６月９日、１４日、１８日、２４日のように一日中雲が多い天候の際、日射を雲が遮蔽するために観測値は一日を通して２００Ｗ／ｍ２ 以下という非常に低い数値を示している。
【０１９７】
同日の再計算解析値もこの雲による遮蔽がよく再現されている。ただし若干再計算解析値の日射強度の方が大きな値を示している。観測値では同日の散乱比は０．９２、  １．０、  １．０、  １．０となっており全天日射強度のほとんどが散乱日射強度で占められていることが分かる。散乱が支配的な天候において散乱成分を正確に評価するためには、天空を占める雲の分布を評価する必要がある。
【０１９８】
つまり曇天日は、日射強度の絶対量が小さいため、天空の全方位に対して正確に散乱を見積もる必要がある。この評価には、雲の３次元分布を評価する手法などの検討が必要である。一方観測値が、一日通して低い値を示すような曇天日である６月７日では、再計算解析値はほぼ快晴日の日射強度分布を示し、大きな誤差を生じている。この原因には、雲による散乱の過小評価もしくはＭＭ５により算出された雲データが過小評価されている可能性が高い。最後に６月１２日では、１１時に強い雲による遮蔽（散乱）が見られ、再計算解析値でもこの強い遮蔽による日射の減衰をよく再現している。 
【０１９９】
次に、図２４の直達日射強度の時系列では図２３の全天日射強度の変動曲線と異なり、直達日射強度がゼロ値を取ることも頻繁にみられる。全体を通して日射の有無を表すオンオフは比較的とらえているものの、図２３の全天日射強度に比べて誤差は大きい。
【０２００】
これは直達日射強度が太陽と観測ポイントを結ぶ直線上（以下、日射光路）での雲の有無やその雲厚などに敏感に関係するためである。一般に雲の厚さが４００ｍを超えると直達日射の透過率は、１０％未満になり、雲の厚さが１，０００ｍを超えると日射透過を完全に遮蔽すると言われている（ＷＭＯ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｎｏｔｅ，  １９８１）。従って、高層雲、巻雲そして一部の層雲系を除き視認できる雲の場合、直達日射はほとんど遮断される。
【０２０１】
このオンオフの激しい挙動を捉えるためには、気象モデルでの空間的および時間的な雲の再現精度を高め、日射光路を遮る雲を適切に評価する必要がある。 
【０２０２】
最後に、図２５の散乱日射強度の時系列では全体的に観測値に対して推定値は日射強度を過小評価している。６月５日、７日、２１日、２５日、２６日、２８日の観測値は、ピークの１２時付近で６００Ｗ／ｍ２ を超える強い散乱成分を観測しているのに対して、再計算解析値では強い散乱を再現するに至っていない。散乱成分は、日射光路周辺に分布する雲による散乱が支配的である。従って、日射光路周辺の雲水質量が多ければ散乱日射強度も大きくなる。
【０２０３】
一方、当然散乱した光は、観測ポイントに到達するまでの雲によって遮蔽される。つまり雲の厚みと濃度の関係が重要である。今回の計算では、鉛直層をＭＭ５の出力と同じ間隔で評価しておりその間隔は上空へ行くほど長く設定してある。
【０２０４】
地上付近では数百メートルの鉛直解像度であるが上空１０ｋｍでは数キロメートルにも及ぶ。仮に１０ｋｍ上空で雲による散乱が起こったとしても、鉛直解像度が大きい場合、同じ空間に存在する雲によって減衰されると評価されるため散乱成分を過小評価する可能性がある。鉛直解像度については、日射の入射角に応じた設定を検討する必要がある。
【０２０５】
次に、表１９は、平均誤差（ＢＩＡＳ）、平均二乗誤差（ＲＭＳＥ）そして相関係数（ＣＯＲＲＥＬ）について示している。ここでＢＩＡＳとＲＭＳＥは、絶対量Ｗ／ｍ２ と平均観測値との比率％の両方を用いて表している。全天日射強度のＢＩＡＳは、４５．６２Ｗ／ｍ２ 程度であり観測値の平均全天日射強度の１１．５％である。
【０２０６】
【表１９】
2011159199.tif 000056
上記表は、「日射強度の誤差（２００７年６月）」を示している。
【０２０７】
この数値は、気象モデルの再現精度を考慮すると妥当な結果であるといえる。ただしＲＭＳＥは、２５５．５８Ｗ／ｍ２ と若干大きい数値であり、この精度誤差の原因はＭＭ５による雲の再現精度にあると考えられる。直達日射強度のＢＩＡＳは過大に評価されている。図２４の時系列を含めて考えると、ＭＭ５が曇り日を再現できていなかった可能性と全天候型大気放射モデルが雲による散乱を過小に評価した場合が考えられる。
【０２０８】
前者は、いわゆる空振りといわれる推定誤差であり、気象モデルが雨を再現できずに晴れ日を推定するのと同じである。後者は、モデルの感度分析によると散乱は過大評価する傾向がみられているので一見当てはまらない。ただし積雲系の雲の散乱過程を評価する場合、雲の水平面的拡がりが小さいため全天候型大気放射モデルが仮定として用いている平行平面の条件が利用できない。
【０２０９】
また、ＭＭ５による雲の再現においても積雲のような鉛直混合が激しい条件の雲を再現することは非常に難しい問題である。６月は、梅雨時を前にした大気の状態が安定と不安定を行き来する非常に難しい条件であり、突発的な積雲ができる可能性が十分に考えられる。このような水平面に拡がりを持たない雲による散乱現象については検討をする必要がある。
【０２１０】
次に、ＭＭ５による雲の再現精度誤差を除いた全天候型大気放射モデル、すなわち雲水透過率推定モデルＴＭＣＷおよび拡張ＳＭＡＲＴＳ２の精度を確認するために、ＭＭ５が算出する全天日射強度と観測値とがほぼ一致する期間のデータを全天候型大気放射モデル再計算解析値から抽出し、観測値と比較を行った。このデータ期間選定・抽出によって、全データ数は約５０％となった。
【０２１１】
表２０では、全天、直達および散乱のそれぞれの誤差を平均誤差（ＢＩＡＳ）、平均二乗誤差（ＲＭＳＥ）と相関係数（ＣＯＲＲＥＬ）にまとめた。
【０２１２】
【表２０】
2011159199.tif 000057
上記表は、「日射強度の推定誤差（その２）」を示す。
【０２１３】
ＢＩＡＳについては、表１９と同様に誤差の絶対量［Ｗ／ｍ２ ］と観測値の平均値との比率［％］を示している。全天日射強度は、よく観測値と一致しており、ＢＩＡＳも１４．２３［Ｗ／ｍ２ ］と３．８％の誤差で再現できている。相関係数も表１９の検証時の０．６に対して今回は０．８５と飛躍的に向上している。このことは、再現性の高い雲分布が入力値として与えられれば誤差４％以下で全天日射強度が推定されることを示している。
【０２１４】
また、直達日射強度も同様に、観測値とよく一致しており、ＢＩＡＳも１０％程度に収まっている。表１９の全データ検証時のＢＩＡＳが６０％であったことから、全データ検証時の結果は、ＭＭ５による雲の再現精度の低さによる影響が大きかったと考えられる。相関係数は０．７７を示しており、全データ検証時の０．４５から大きく改善している。ただし、散乱日射強度ではその相関係数が無相関を示し、散乱成分推定精度が低いことを示している。
【０２１５】
次に、日射スペクトル強度の規格化について説明する。
日射スペクトル強度を日射強度の成分と分布形状の成分に分離して議論するために日射スペクトル強度Ｉ（λ）を日射強度で規格化する手法について述べる。規格化された分布形状を規格化スペクトルＮ（λ）と呼ぶことするとその分布は以下のようにして算出される。
【０２１６】
【数３６】
2011159199.tif 000058
…式（３６）
【０２１７】
ここで、ａ，ｂは波長積分範囲を示している。本項では観測値の波長範囲に合わせてａ＝３５０ｎｍ、  ｂ＝１，７００ｎｍとした。なお規格化スペクトルＮ（λ）は、以下に示すように分布面積を１に規格化したことになる。
【０２１８】
【数３７】
2011159199.tif 000059
…式（３７）
【０２１９】
大気放射モデルで推定された日射スペクトル強度は式（３７）のように規格化することにより、日射強度
【０２２０】
【数３８】
2011159199.tif 000060
…式（３８）
とスペクトル形状Ｎ（λ）に分離することができ、推定精度などの検討で個別に議論することが可能になる。
【０２２１】
次に、代表的な日射スペクトル強度について説明する。
日射スペクトル強度は天候に応じて変化する。ここでは代表的な天候「快晴」・「うす曇り」・「曇天」における日射スペクトル強度を取り上げ、各天候における規格化スペクトルの変化について再計算解析値と観測値を比較して検証した。
【０２２２】
上記と同様に２００７年６月のなかで同じ時間帯かつ「快晴」・「うす曇り」・「曇天」の天候である日時を抽出した結果検証に用いる対象日時は、快晴日を６月１５日１１：００、うす曇りを６月５日１１：００、曇天日を６月２日１１：００とした。
表２１は対象日の全天日射強度（Ｇｌｏｂａｌ）、直達日射強度（Ｄｉｒｅｃｔ）および散乱日射強度（Ｄｉｆｆｕｓｅ）と散乱比Ｋについて観測値（Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ）と再計算解析値（Ａｎａｌｙｓｉｓ）のそれぞれ示している。
【０２２３】
【表２１】
2011159199.tif 000061
上記表は、「代表する快晴・うす曇り・曇天の日射条件」を示す。
【０２２４】
ここで散乱比Ｋとは、全天日射強度に占める散乱日射強度の割合のことで以下の式で求められる。
【０２２５】
【数３９】
2011159199.tif 000062
…式（３９）
【０２２６】
図２６から図２８に「快晴」・「うす曇り」・「曇天」における日射スペクトル強度と規格化スペクトルのそれぞれについて再計算解析値と観測値の比較結果を示す。
図上部（ａ）に日射スペクトル強度について再計算解析値と観測値の比較結果を示す。横軸が波長、縦軸が各波長に対応する日射強度を表す。図下部（ｂ）に上部（ａ）に示した日射スペクトル強度の規格化スペクトルを示している。横軸が波長、縦軸が規格化された係数を示す。
【０２２７】
前述の通り規格化スペクトルでは日射スペクトル強度の分布形状のみを比較・議論することができる。従って図上部（ａ）で示した日射スペクトル強度分布とその規格化スペクトルである図下部（ｂ）を比較すれば、各日射スペクトル強度に対応する分布形状が観測値とどの程度一致しているかを視覚的に確認することができる。
【０２２８】
図２６（ａ）は、６月１５日１１：００の日射スペクトル強度を示している。表２１より全天日射強度が大きく、散乱比Ｋも十分小さいことから快晴日であると判断した。図２６（ｂ）の再計算解析値の日射スペクトル強度は、観測値と良く一致している。
【０２２９】
表２１からも全天日射強度は近い値を示しており、その誤差は３．１％である。この快晴日における規格化スペクトルである図２６（ａ）は、形状が良く一致している。この結果は、ＳＭＡＲＴＳ２の「雲なし大気」の基礎理論が十分にその精度を有していることを示している。
【０２３０】
図２７（ａ）は、６月５日１１：００の日射スペクトル強度を示している。また図２７（ｂ）はその規格化スペクトルを示している。快晴日のピーク波長における日射強度が、およそ１，６００Ｗ／ｍ２／ｎｍに達するのに対して、このケースはピーク波長で９００Ｗ／ｍ２／ｎｍ程度でありピーク波長における日射スペクトル強度が半減している。
【０２３１】
表２１から全天日射強度についても快晴時の９６６Ｗ／ｍ２ に対してこのケースの全天日射強度は５８４Ｗ／ｍ２ と半減していることに加えて、散乱比が1未満かつ高い数値であることからうす曇りであると判断した。この時の全天日射強度の誤差は−３８．０％であり、日射スペクトル強度の分布も観測値より低い値を示している。
【０２３２】
このうす曇りケースの規格化スペクトルである図２７（ｂ）は、再計算解析値の分布が観測値の規格化スペクトル分布と比較して短波長に強いピークを持つ形状を示している。この分布の不一致の原因は、全天日射強度を占める散乱日射強度の割合つまり散乱比Ｋと太陽周辺からの強い散乱の有無にあると考えられる。
【０２３３】
散乱成分が支配的かつ太陽周辺からの強い散乱成分が無い場合、日射スペクトルの分布形状は短波長側にシフトする。これはレイリー散乱による散乱成分が支配的になるためである。この再計算解析値の分布形状は散乱比が１．０と散乱成分が支配的でありかつ直達成分がゼロであることからこの状態に合致し、分布形状が短波長にシフトしていると考えられる。
【０２３４】
一方散乱成分が支配的であってもうす曇り時のように太陽周辺からの強い散乱が有る場合、日射スペクトルの分布形状は直達日射スペクトルの分布形状に近くなる。観測値はこの状態に近いと考えられ、再計算解析値と観測値の分布は一致しなかった。太陽周辺から強い散乱がある場合は雲水粒子によるミー散乱によって起こる散乱成分が支配的になる。
【０２３５】
また雲の波長散乱特性は空気によるレイリー散乱に比べて非常に小さく波長依存が少ない。そのため太陽周辺からの散乱成分は大気外スペクトルの分布形状を維持した直達成分に近い分布形状となる。再計算解析値の直達成分がゼロであるのに対して、観測値の直達成分は８９．８Ｗ／ｍ２ を示しており、直達成分を遮断するほど厚い雲ではなく、薄い層の曇が存在したことを表している。
【０２３６】
そのため太陽周辺を覆う薄い雲による強い散乱日射が想定される。また散乱日射強度が曇天日よりも大きな値を示していることからも散乱成分が雲による散乱によって増加したことが示されている。以上のことからこのうす曇りのケースにおいて再計算解析値のスペクトル分布が不一致である原因は、領域メソ気象モデルＭＭ５が雲粒子の過大評価したことによる直達成分の推定誤差と大気放射モデルが太陽周辺からの雲による散乱成分の過小評価したことによる推定誤差である。
【０２３７】
図２８（ａ）は６月２日１１：００の日射スペクトル強度を示している。また図２８（ｂ）はその規格化スペクトルを示している。図２８（ａ）よりピーク波長における日射スペクトル強度はうす曇りのケースからさらに半減している。
【０２３８】
表２１からも日射強度が半減するような曇天であることが確認できる。図２８（ｂ）より再計算解析値のスペクトル分布は観測値と概ね一致しており良く再現されている。再計算解析値の分布は観測値の分布と比較して若干短波長側にシフトしている。この原因は、うす曇り時と同様に太陽周辺からの散乱成分の評価誤差の可能性が高い。
【０２３９】
表２１から再計算解析値の直達成分はゼロであるが、観測値では極僅かに直達成分が存在する。従って太陽周辺に存在する雲は直達成分を完全に遮断するほど厚くないことが想定され、太陽周辺からある一定度の散乱成分が散乱成分増加に寄与していたものと推測される。そのため観測値は再計算解析値のスペクトル分布と比較して５００から１，１００ｎｍ付近の成分が大きく示される結果となったと考えられる。
【０２４０】
以上の結果から、全天候型大気放射モデルによって再現された日射スペクトル強度は、太陽周辺の雲による散乱成分の評価精度による分布の再現誤差はあるものの、全天日射強度に占める散乱日射強度の割合によって変化する分布の特徴を捉えている。
【０２４１】
次に、２００７年４月１日より２００８年３月３１日までを対象としたＭＭ５の雲予測データを基に、全天候型大気放射モデルによる予測計算を行った。ここで、予測対象地点は、国立大学法人岐阜大学とした。
この予測計算に用いたＭＭ５および全天候型大気放射モデルの計算条件は、以下の表２２〜表２４に示す通りである。
【０２４２】
【表２２】
2011159199.tif 000063
上記表（ａ）は、領域数値予報データを示し、（ｂ）は、全球数値予報データを示し、（ｃ）は、ＭＭ５の計算条件と物理過程を示す。
【０２４３】
【表２３】
2011159199.tif 000064
上記表は、「全天候型大気放射モデルの計算条件」を示す。
【０２４４】
【表２４】
2011159199.tif 000065
上記表は、「日出および日没時刻と計算対象時刻（２００７年４月から２００８年３月）」を示す。
【０２４５】
なお、気象庁から配信される予報モデルとして２００７年４月１日から２００７年１１月２０日までをＲＳＭ予報値、２００７年１１月２１日から２００８年３月３１日までをＧＳＭ予報値を用いている。
【０２４６】
次に、２００７年４月１日より２００８年３月３１日までを対象とした年間予測結果について日射強度とスペクトル分布を観測値と比較を行ったところ、誤差は、以下の表２５に示す通りとなった。
【０２４７】
【表２５】
2011159199.tif 000066
上記表は、「日射強度についての再計算解析値と予測値の誤差」を示す。
【０２４８】
ここで、再計算解析値とは、水平解像度が１０ｋｍである高解像度の気象データ（メソ客観解析データ（ＭＳＭ））に基づいてＭＭ５にて雲水混合比データを計算し、大気放射モデルにて日射スペクトル強度を解析したものである。
以上の結果から、全天日射強度の誤差は、一年間通して変動があまりなく、雲の発生が多い７月に若干ＲＭＳＥの誤差が大きくなる程度で精度は高いことが確かめられた。直達日射強度も同様に７月にＲＭＳＥの誤差が大きくなる程度で良好であった。
【０２４９】
一方散乱日射強度は、太陽高度角が高い４月から６月と８月にＢＩＡＳが大きくなり、精度はやや劣っていた。スペクトル分布の精度は、ＢＩＡＳ、ＲＭＳＥおよびＣＯＲＲＥＬのいずれの指標においても月平均値の年間推移はなめらかであり、年間平均したＣＯＲＲＥＬも０．９５と高精度であった。
【０２５０】
上記にて説明したとおり、本発明においては、最新の気象予報データに基づき１日分の発電量を予測したり、過去の気象データを用いて過去の１日に可能であった発電量を算出したり、過去の数日間、１ヶ月間、数ヶ月間、１年間といった発電量を算出することも可能であり、かかる場合も本発明の範囲に含まれるものである。
【０２５１】
上記のように過去の気象データを用いて発電量を算出する場合には、上記において説明したステップＳ１において過去の気象データを電子計算機１に入力することで、電子計算機１が雲水混合比鉛直分布データを算出し、当該データに基づいて電子計算機２が発電量を算出することになる。
【０２５２】
本発明は、上記各実施例の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更して実施することが可能であり、例えば電子計算機１にて本発明に関する全ての計算をするようにして実施し、かかる電子計算機１に他の電子計算機にてアクセスし、予測地点及び発電システムに関するデータなどを入力することで発電量を算出し予測することができるようにして実施してもよい。
【０２５３】
また、本発明は、気象データとして気象庁から提供されるデータ以外のデータを用いて物理気象モデルをシミュレーションしたり、気象データから雲水粒度分布を直接算出するシステムにおいて本発明を具体化して実施してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０２５４】
本発明は、太陽光発電装置の発電量予測システム及び発電量予測方法として、さらには、太陽光発電装置の発電量算出システム及び発電量算出方法として、太陽光発電装置の設置地点を決定する用途に好適に利用することが可能である。従って、太陽光発電装置とリンクした発電所による発電量を気象の変化に応じて的確に調整することが可能となり、電力を安定供給することに利用することも可能である。
【符号の説明】
【０２５５】
１    電子計算機
２    電子計算機
３    気象庁
４    インターネット
５    気象予報データ
Ｓ１〜Ｓ１０  ステップ１〜ステップ１０
【図１】
2011159199.tif 000067
【図２】
2011159199.tif 000068
【図３】
2011159199.tif 000069
【図４】
2011159199.tif 000070
【図５】
2011159199.tif 000071
【図６】
2011159199.tif 000072
【図７】
2011159199.tif 000073
【図８】
2011159199.tif 000074
【図９】
2011159199.tif 000075
【図１０】
2011159199.tif 000076
【図１１】
2011159199.tif 000077
【図１２】
2011159199.tif 000078
【図１３】
2011159199.tif 000079
【図１４】
2011159199.tif 000080
【図１５】
2011159199.tif 000081
【図１６】
2011159199.tif 000082
【図１７】
2011159199.tif 000083
【図１８】
2011159199.tif 000084
【図１９】
2011159199.tif 000085
【図２０】
2011159199.tif 000086
【図２１】
2011159199.tif 000087
【図２２】
2011159199.tif 000088
【図２３】
2011159199.tif 000089
【図２４】
2011159199.tif 000090
【図２５】
2011159199.tif 000091
【図２６】
2011159199.tif 000092
【図２７】
2011159199.tif 000093
【図２８】
2011159199.tif 000094
【図２９】
2011159199.tif 000095
【図３０】
2011159199.tif 000096