This study aims to improve operational day-ahead direct normal irradiance (DNI) forecasts in clear-sky conditions using the Weather and Research Forecasting model. To create three different forecasting methods targeting the direct effect of aerosols on radiation, we use three different types of aerosol optical depth (AOD) data: (1) the Tegen aerosol climatology, (2) the persistence of measured AERONET AOD, and (3) the Goddard Earth Observing System model version 5 (GEOS-5) gridded forecasts of AOD. We evaluate each method at the Solana Generating Station, a concentrating solar power plant near Gila Bend, Arizona, and the University of Arizona, Tucson. We perform a retrospective DNI forecast analysis and find that including GEOS-5 forecast AOD improved the DNI forecast compared to using an aerosol climatology at both locations. At Tucson, where AOD is measured, we find that the persistence of measured AOD gives the best DNI forecast. However, the accuracy of that measured AOD reduces when translating it 225 km to Solana to forecast DNI 48 hours later. We then include the GEOS-5 AOD forecasts in one member of an operational forecast system and evaluate it against the other ensemble members that use the aerosol climatology. In clear-sky conditions, including GEOS-5 forecast AOD instead of the Tegen aerosol climatology, reduces the DNI forecast root mean square error by 27% at Solana. We found no significant differences during all-sky conditions because the relatively poor performance during cloudy conditions outweighs the improvements made in clear-sky conditions.

中文翻译：

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使用 GEOS-5 预报产品在美国西南部业务日前太阳辐照度预报中表示气溶胶光学深度

本研究旨在使用天气和研究预报模型改进晴空条件下的操作性日前直接法向辐照度 (DNI) 预报。为了创建针对气溶胶对辐射的直接影响的三种不同预测方法，我们使用了三种不同类型的气溶胶光学深度 (AOD) 数据：(1) Tegen 气溶胶气候学，(2) 测量的 AERONET AOD 的持续性，以及 (3 ) 戈达德地球观测系统模型第 5 版 (GEOS-5) 对 AOD 的网格化预报。我们在 Solana 发电站、亚利桑那州吉拉本德附近的聚光太阳能发电厂和图森亚利桑那大学评估了每种方法。我们进行了回顾性 DNI 预测分析，发现与在两个地点使用气溶胶气候学相比，包括 GEOS-5 预测 AOD 改进了 DNI 预测。在图森，在测量 AOD 的地方，我们发现测量的 AOD 的持续性给出了最好的 DNI 预测。但是，将 225 公里处的 AOD 转换为 Solana 以预测 48 小时后的 DNI 时，测量的 AOD 的准确性会降低。然后，我们将 GEOS-5 AOD 预报包含在业务预报系统的一个成员中，并针对使用气溶胶气候学的其他集合成员对其进行评估。在晴空条件下，包括 GEOS-5 预测 AOD 而不是 Tegen 气溶胶气候学，将索拉纳的 DNI 预测均方根误差降低了 27%。我们发现在全天条件下没有显着差异，因为多云条件下相对较差的性能超过了晴天条件下的改进。将 225 公里处的 AOD 转换为 Solana 以预测 48 小时后的 DNI 时，测量的 AOD 的准确性会降低。然后，我们将 GEOS-5 AOD 预报包含在业务预报系统的一个成员中，并针对使用气溶胶气候学的其他集合成员对其进行评估。在晴空条件下，包括 GEOS-5 预测 AOD 而不是 Tegen 气溶胶气候学，将索拉纳的 DNI 预测均方根误差降低了 27%。我们发现在全天条件下没有显着差异，因为多云条件下相对较差的性能超过了晴天条件下的改进。将 225 公里处的 AOD 转换为 Solana 以预测 48 小时后的 DNI 时，测量的 AOD 的准确性会降低。然后，我们将 GEOS-5 AOD 预报包含在业务预报系统的一个成员中，并针对使用气溶胶气候学的其他集合成员对其进行评估。在晴空条件下，包括 GEOS-5 预测 AOD 而不是 Tegen 气溶胶气候学，将索拉纳的 DNI 预测均方根误差降低了 27%。我们发现在全天条件下没有显着差异，因为多云条件下相对较差的性能超过了晴天条件下的改进。然后，我们将 GEOS-5 AOD 预报包含在业务预报系统的一个成员中，并针对使用气溶胶气候学的其他集合成员对其进行评估。在晴空条件下，包括 GEOS-5 预测 AOD 而不是 Tegen 气溶胶气候学，将索拉纳的 DNI 预测均方根误差降低了 27%。我们发现在全天条件下没有显着差异，因为多云条件下相对较差的性能超过了晴天条件下的改进。然后，我们将 GEOS-5 AOD 预报包含在业务预报系统的一个成员中，并针对使用气溶胶气候学的其他集合成员对其进行评估。在晴空条件下，包括 GEOS-5 预测 AOD 而不是 Tegen 气溶胶气候学，将索拉纳的 DNI 预测均方根误差降低了 27%。我们发现在全天条件下没有显着差异，因为多云条件下相对较差的性能超过了晴天条件下的改进。