北京科技大学王存海/刘敬崇Appl. Therm. Eng.：云层对天空辐射制冷影响的量化分析

辐射冷却（Radiative Cooling, RC）是一种无需能源输入、通过将热量以中红外辐射形式发散至外太空来实现被动降温的技术，在应对全球变暖、能源危机等问题中具有重要意义。然而，大气中的云层由于是红外不透明的，会显著影响热辐射传输，对RC性能有不可忽视的影响。过去的模型要么忽略云层的存在，要么简化地假设云温度等同于地面环境温度，从而造成对RC能力的高估或低估。为解决这一问题，本文引入了基于云底高度和大气递减率的云温度模型，动态修正大气逆辐射的估算，提升RC功率预测的准确度。通过典型城市气象数据和全球实况对比，研究揭示了云层高度和云量在不同气候区域对RC性能的真实影响，为RC器件在全球范围内的合理部署与能效评估提供了理论支撑。相关工作以Assessing radiative cooling power considering the cloud effects为题发表在Applied Thermal Engineering期刊()。

2模型构建与理论验证

2.1模型描述

地表与宇宙空间之间的能量交换如图1所示。地表上的辐射冷却器（radiative cooler, RCer）的热平衡主要由四个部分组成：RCer自身的热发射，吸收的太阳辐射，大气逆辐射以及由于传导和对流而导致的寄生热损失。云层的温度变化显著影响大气逆辐射，进而影响RCer的性能，云层温度与云层高度密切相关。考虑云冷却效果（cloud cooling effect, CCE）对RCer的效率准确性判断至关重要。在本工作中，使用了理想的宽波段RCer，其光谱特性如图2所示。

图1：地球与外层空间之间的能量交换。低空云层由于温度接近地表温度，会抑制地表热量的有效散发，造成闷热感；而高空云层温度较低，有利于地表向云层发出热量，从而带来清凉感。

图2：理想宽带辐射冷却器的光谱特性。

2.2模型验证

参考Zhao等已发表的实验参数，对所提出的模型进一步进行了验证。在晴空（无云）条件下，模型计算结果与实验值一致，误差仅为0.43 °C（图3a）。而在多云条件下，考虑CCE后的计算结果与实验数据高度吻合，四组实验的绝对误差分别仅为0.10 °C、0.26 °C、0.12 °C和0.15 °C（图3b）。整体来看，引入CCE显著提升了模型在不同气象条件下的预测准确性，验证了其在真实应用场景下的可行性与稳定性。

图3：(a)冷却器平衡温度的实验值与考虑或不考虑CCE情况下的计算值。(b)实验值与计算值之间的绝对误差。

3结果与讨论

3.1大气递减率的影响

本研究分析了不同大气递减率γ对净冷却功率（net cooling power, NCP）计算的影响（图4）。图4a显示，NCP随云底高度变化，在云底高度为5 km处，当γ = 6.5 °C·km−1时，NCP与γ取9 °C·km−1和4 °C·km−1时的差异在10 W·m−2以内。图4b表明，云量较高时γ对NCP的影响同样小于10 W·m−2。

图4：采用不同大气递减率计算的NCP随不同(a)云底高度和(b)云量的分布情况。

3.2云底高度和云量的影响

在300 K环境下，计算了大气逆辐射（Patm,cloud）和NCP（图5）。结果显示，Patm,cloud随云量增大而升高，在云底高度为5 km时，Patm,cloud由216 W·m−2提升至293 W·m−2，如图5a所示。图5b展示，不考虑CCE时，NCP在高云量时几乎降为零；而引入CCE后，即使云量为1.0/1.0，云底高度为5 km时NCP也能维持在~44 W·m−2，且云层越高，冷却效果越好。图5c和5d进一步说明，云量越高，NCP对云基底高度越敏感。考虑CCE时，NCP不会随云盖增大而完全消失，而是随云高升高而增强，这与实际观测结果相符。图5e则指出，忽略CCE会带来较大误差，尤其在高云高、高云量条件下，被忽视的NCP可超30W·m−2。

图5：(a)不同云底高度下，随云量变化的大气逆射辐射分布。(b)不同云底高度下，NCP随云量变化的分布：灰线表示不考虑CCE的NCP，彩色线表示考虑CCE后的NCP。虚线表示各云底高度NCP与不考虑CCE时NCP的差值。(c)不同云量下，NCP随云底高度变化的分布。(d) NCP随云量和云底高度的分布：（d1）不考虑CCE，（d2）考虑CCE；d1和d2共用同一色标。(e) (d1)与(d2)的差值随云量和云底高度的分布，绿色虚线表示NCP差值为30 W·m−2的等高线。

3.3在真实世界中云的影响

3.3.1典型城市云量和云高度的分布

基于EnergyPlus获取的全年8760小时数据，分析了五个典型城市的云底高度与云量分布（图6）。结果显示，艾斯尤特云层高但稀疏，1100小时云高超3 km，其中大部分云量低于0.1。全年有7681小时为低云量（<0.1）。北京、伦敦、纽约为温带气候，其中北京的高云时长最多，伦敦多云显著，近4900小时云量超0.8。吉隆坡常年多雨，云层低且密，仅1小时云高超2 km，但有7281小时云量超0.8。在现实生活中，高云和多云很少同时存在，表现出互斥的模式。

图6：艾斯尤特、北京、伦敦、纽约和吉隆坡全年不同云底高度与云量的累计小时数分布。

3.3.2 CCE对典型城市的RC性能影响

基于逐小时气象数据，计算了五个城市再有无CCE条件下的年均NCP，结果如图8a所示。艾斯尤特气候干燥、云少，年均NCP虽高，但CCE影响极小，差值仅1.3 W·m−2。北京、伦敦、纽约的年均NCP差值分别为6.2、6.9和6.4 W·m−2。吉隆坡常年高云量和低云高，CCE带来的NCP增幅达到10.0 W·m−2，是五个城市中最高。图8b进一步展示CCE占比，结果表明，在热带、湿润城市评估RCer性能时，考虑CCE至关重要。

图7：(a)五个典型城市在考虑与不考虑CCE下的NCP，以及两者的差值。(b)五个城市的CCE占比。该占比通过NCP差值与考虑CCE时的NCP之比计算得出。

3.3.3 CCE对全球RC的影响

基于1986个全球气象站的逐小时数据，绘制了CCE在全球的空间分布（图9）。结果显示，全球大部分地区CCE占比低于60%，占比大于40%以上的主要分布在高纬度地区。赤道至南北纬30°附近的亚热带区域受下沉气流影响，CCE比例下降至约20%。整体来看，若忽略CCE，全球RC估算将面临约25%的系统性偏差。精确纳入CCE不仅可提升RC模型精度，更是制定能源策略、应对气候变化和评估城市热岛效应干预效果的重要基础。

图8：CCE占比的(a)全球分布和(b)纬度分布。

小结：本文针对现有模型忽略或简化云层温度处理的问题，提出了一种基于云底高度的云温度模型，从而更准确地评估云层对RC的影响。研究表明，在云量为1.0/1.0的条件下，NCP分别可达14 W·m−2（云底高度1 km）、22 W·m−2（2 km）和44 W·m−2（5 km），远高于不考虑CCE时的预测值（趋近于0 W/m²）。在北京、伦敦、吉隆坡等城市，超95%的时间内云底高度低于3 km。进一步的全球分析表明，忽略CCE会导致平均约25%的NCP低估，在湿润城市如吉隆坡，该比例高达59%。通过提高辐射冷却功率预测的准确性，本研究为在城市环境中合理部署辐射冷却系统提供了有价值的框架。

论文信息Chen H, Wei J, Liu X, Liu J*, Wang C*. Assessing radiative cooling power considering the cloud effects. Appl. Therm. Eng., 2025; 278: 127192. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2025.127192.

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