Phân tích bức xạ - Sự khác biệt đáng kể giữa GRASS và SAGA

Tôi muốn tính toán và hình dung các giá trị chiếu xạ cho một âm mưu. Không biết tại sao, nhưng trong bản sao QGIS 2.18.5 của tôi, tôi thiếu mô-đun SAGA thích hợp trong " Phân tích địa hình -> sét ", vì vậy tôi đã chọn thuật toán GRASS " r.sun ".

Kết quả khá đáng kinh ngạc. Có vẻ như mặc dù raster đã được định vị địa lý đúng cách mà phân tích được thực hiện, cốt truyện phải được đặt trên Sao Kim thay vì phía đông Ba Lan. Đơn giản là không thể nhận được gần 5 kwh / mét vuông vào ngày 21 tháng 6 tại đây.

Để kiểm tra lại các con số, tôi đã tìm thấy bản sao độc lập của SAGA 5.0 và chạy lại phân tích ( thuật toán "Tiềm năng bức xạ mặt trời sắp tới" ). Lần này kết quả đáng tin cậy hơn (raster trên ảnh chụp màn hình được nhập vào QGIS để so sánh).

Là hai thuật toán khác nhau rất nhiều?

Có ai phải đối mặt với vấn đề tương tự?

Vẫn chỉ thử nghiệm chức năng này.

1. Phiên bản QGIS: 2.18.5
2. Phiên bản GRASS: 7
3. Phiên bản SAGA: 5.0.0.
4. Đầu vào: độ cao raster, độ dốc và dữ liệu khía cạnh (3 riêng biệt). SAGA chỉ chạy trên raster elev. GRASS sử dụng cả 3.

Tôi không biết nhiều về nền tảng của thuật toán r.sun và SAGA. Tuy nhiên, đây không phải là vấn đề với việc giải thích các đơn vị hoặc giải thích dữ liệu đầu vào?

Trong trường hợp của r.sun, số tiền này phải là hàng ngày trên mỗi mét vuông. Đính kèm ảnh chụp màn hình của các giá trị hàng ngày điển hình gần Krakow từ cơ sở dữ liệu Solargis , vào tháng 6. 5 kWh / m2 / ngày là tốt.

Trong trường hợp các đơn vị SAGA - tôi không biết. Chỉ cần đoán - các giá trị có thể tương ứng với năng lượng tức thời. Trong ngày hè trời quang dễ dàng đạt khoảng 800 W, thậm chí lên tới 1000 W (= 1 kW), được trình bày dưới dạng giá trị tức thời.

Trong cả hai trường hợp, độ biến thiên của dữ liệu trong khu vực của bạn quá cao , không thực tế (ít nhất tôi không thấy bất kỳ địa hình hoặc các tính năng nào khác sẽ gây ra hiệu ứng đổ bóng và chịu trách nhiệm về kết quả như vậy).