Menneen ajan UV-säteilyn rekonstruointi

Solar ultraviolet (UV) radiation has a broad range of effects concerning life on Earth. Soon after the mid-1980s, it was recognized that the stratospheric ozone content was declining over large areas of the globe. Because the stratospheric ozone layer protects life on Earth from harmful UV radiation, this lead to concern about possible changes in the UV radiation due to anthropogenic activity. Initiated by this concern, many stations for monitoring of the surface UV radiation were founded in the late 1980s and early 1990s. As a consequence, there is an apparent lack of information on UV radiation further in the past: measurements cannot tell us how the UV radiation levels have changed on time scales of, for instance, several decades. The aim of this thesis was to improve our understanding of past variations in the surface UV radiation by developing techniques for UV reconstruction. Such techniques utilize commonly available meteorological data together with measurements of the total ozone column for reconstructing, or estimating, the amount of UV radiation reaching Earth's surface in the past. Two different techniques for UV reconstruction were developed. Both are based on first calculating the clear-sky UV radiation using a radiative transfer model. The clear-sky value is then corrected for the effect of clouds based on either (i) sunshine duration or (ii) pyranometer measurements. Both techniques account also for the variations in the surface albedo caused by snow, whereas aerosols are included as a typical climatological aerosol load. Using these methods, long time series of reconstructed UV radiation were produced for five European locations, namely Sodankylä and Jokioinen in Finland, Bergen in Norway, Norrköping in Sweden, and Davos in Switzerland. Both UV reconstruction techniques developed in this thesis account for the greater part of the factors affecting the amount of UV radiation reaching the Earth's surface. Thus, they are considered reliable and trustworthy, as suggested also by the good performance of the methods. The pyranometer-based method shows better performance than the sunshine-based method, especially for daily values. For monthly values, the difference between the performances of the methods is smaller, indicating that the sunshine-based method is roughly as good as the pyranometer-based for assessing long-term changes in the surface UV radiation. The time series of reconstructed UV radiation produced in this thesis provide new insight into the past UV radiation climate and how the UV radiation has varied throughout the years. Especially the sunshine-based UV time series, extending back to 1926 and 1950 at Davos and Sodankylä, respectively, also put the recent changes driven by the ozone decline observed over the last few decades into perspective. At Davos, the reconstructed UV over the period 1926-2003 shows considerable variation throughout the entire period, with high values in the mid-1940s, early 1960s, and in the 1990s. Moreover, the variations prior to 1980 were found to be caused primarily by variations in the cloudiness, while the increase of 4.5 %/decade over the period 1979-1999 was supported by both the decline in the total ozone column and changes in the cloudiness. Of the other stations included in this work, both Sodankylä and Norrköping show a clear increase in the UV radiation since the early 1980s (3-4 %/decade), driven primarily by changes in the cloudiness, and to a lesser extent by the diminution of the total ozone. At Jokioinen, a weak increase was found, while at Bergen there was no considerable overall change in the UV radiation level.Auringon ultraviolettisäteily (UV-säteily) vaikuttaa usealla tavalla elämään maan päällä. 1980-luvun puolivälin jälkeen huomattiin, että stratosfäärin otsonimäärä oli vähenemässä etenkin Etelämantereen kevätkaudella mutta myös maapallonlaajuisesti. Stratosfäärin otsonikerros suojelee elämää maan päällä haitalliselta UV-säteilyltä, ja havaitut otsonikerroksen muutokset aiheuttivat huolta ihmiskunnan mahdollisesti aiheuttamista muutoksista UV-säteilymäärissä. Tämän seurauksena useimmat UV-säteilyn mittausasemat ovat perustettuja juuri tähän aikaan 1990-luvun taitteessa. UV-säteilyn mittausaikasarjat ovat siis melko lyhyitä, ja ne pystyvät tyypillisesti kertomaan meille UV-säteilyn vaihteluista vain viimeisten noin 15 vuoden ajalta. Tämän väitöskirjatyön tavoitteena oli tuottaa uutta tietoa UV-säteilyn vaihteluista menneisyydessä kehittämällä ns. UV-rekonstruointimenetelmiä, joissa hyödynnetään yleisiä meteorologisia mittauksia ja kokonaisotsonitietoa menneen ajan UV-säteilyn arvioimiseen. Tässä työssä kehitettiin kaksi UV-rekonstruointimenetelmää. Molemmissa lasketaan aluksi säteilynkuljetusmallilla pilvettömän sään UV-säteilymäärä. Pilvien vaikutus otetaan tämän jälkeen huomioon joko auringon paistehavaintojen tai pyranometrimittauksien perusteella. Lisäksi kumpikin menetelmä ottaa huomioon lumen aiheuttamat vaihtelut maan pinnan heijastuvuudessa. Ilmakehän pienhiukkaset ovat mukana laskuissa tyypillisenä määränä kullakin paikkakunnalla. Näitä kahta menetelmää käyttäen tuotettiin pitkiä aikasarjoja menneen ajan UV-säteilystä viidelle asemalle Euroopassa. Asemat olivat Sodankylä ja Jokioinen Suomessa, Bergen Norjassa, Norrköping Ruotsissa ja Davos Sveitsissä. Kumpikin tässä työssä kehitetty menetelmä ottaa huomioon tärkeimmät UV-säteilymäärään vaikuttavat tekijät ja tulokset ovat hyviä verrattaessa riippumattomiin havaintoihin. Tämän vuoksi menetelmiä voidaan pitää luotettavina. Pyranometrimittauksiin perustuva menetelmä on tarkempi kuin paistehavaintoihin perustuva etenkin päiväkohtaisia arvoja verrattaessa. Kuitenkin paistehavaintoihin perustuva menetelmä on kuukausiarvoja tarkasteltaessa lähes yhtä tarkka kuin pyranometrimenetelmä, mikä tarkoittaa että paistemenetelmä on suurin piirtein yhtä hyvä kuin pyranometrimenetelmä arvioitaessa pidemmän aikavälin vaihteluita kuten esimerkiksi vuosi vuodelta tapahtuvaa vaihtelua. Tässä työssä tuotetut pitkät UV-aikasarjat tuovat uutta tietoa UV-säteilyn ilmastollisesta käyttäytymisestä ja siitä kuinka UV-säteily on vaihdellut menneisyydessä. Esimerkiksi auringon paistehavaintoihin perustuvat aikasarjat ulottuvat vuoteen 1926 Davosissa ja vuoteen 1950 Sodankylässä. Näin ollen ne muodostavat myös uuden vertailukohdan viimeaikaisille muutoksille, joissa otsonikadolla on ollut merkitystä (noin 1980 alkaen). Davosissa UV-säteily on vaihdellut tuntuvasti koko tarkastelujaksolla 1926-2003. Korkeita arvoja oli 1940-luvun keskivaiheilla, 1960-luvun alussa ja 1990-luvulla. Lisäksi huomattiin, että pilvisyyden vaihtelut hallitsivat ennen vuotta 1980 tapahtuneita vaihteluita UV-säteilyssä. Toisaalta sekä pilvisyys että otsonin vähentyminen vaikuttivat jakson 1979-1999 aikana todettuun kasvuun UV-säteilyssä (4,5 %/vuosikymmen). Myös Sodankylässä ja Norrköpingissä UV-säteily on lisääntynyt 1980-luvun alusta (3-4 %/vuosikymmen). Näillä asemilla kasvun aiheutti ensisijaisesti pilvisyyden muutokset ja vähemmässä määrin otsonin vähentyminen. Jokioisissa ja Bergenissä UV-säteilyn muutokset olivat pieniä

Evaluating the Self-Balancing Potential of Rooftop Photovoltaic Systems and its Impact on the Net Demand Profile

This paper investigates the self-balancing potential of rooftop Photovoltaic (PV) systems in Finland by focusing on the characteristics of the net demand for the electricity network scenario of the year 2045. Four comparative cases are analyzed related to the PV panel orientations, including south facing panels, southeast-southwest facing panels, east-west facing panels, and PV panels aligned with the actual rooftop orientations i.e., with the roof pitch and roof azimuth. The findings indicate that east-west facing or actual rooftop facing PV systems reduce the average mid-day overgeneration by 38% and 44% respectively as compared to the south facing PV systems, thus minimizing the need for balancing. The study further reveals that despite the increase in frequency and uncertainty of the net demand ramping events associated with the integration of PV generation, orienting the PV panels towards east-west or actual rooftop orientations results in reduced ramp rates and ramp occurrences as compared to the south facing PV systems. The analysis also indicates that rooftop PV systems result in a 53% reduction and east-west facing PV systems result in an even higher reduction of 61% in the average magnitude of the evening ramp rates. The paper also analyses the interactions between PV and other non-dispatchable generation resources, such as wind power on the net demand profile to do a holistic assessment for balancing measures. The paper finally concludes that rooftop PV panel orientations and east-west PV panel orientations aid in shifting the generation towards the demand interval.Peer reviewe

Quantifying the amplified bias of PV system simulations due to uncertainties in solar radiation estimates

Solar radiation databases used for simulating PV systems are typically selected according to their annual bias in global horizontal irradiance (G(H)) because this bias propagates proportionally to plane-of-array irradiance (G(POA)) and module power (P-DC). However, the bias may get amplified through the simulations due to the impact of deviations in estimated irradiance on parts of the modeling chain depending on irradiance. This study quantifies these effects at 39 European locations by comparing simulations using satellite-based (SARAH) and reanalysis (COSMO-REA6 and ERAS) databases against simulations using station measurements. SARAH showed a stable bias through the simulations producing the best Pp c predictions in Central and South Europe, whereas the bias of reanalyses got substantially amplified because their deviations vary with atmospheric transmissivity due to an incorrect prediction of clouds. However, SARAH worsened at the northern locations covered by the product (55-65 degrees N) underestimating both G(POA) and P-DC. On the contrary, ERAS not only covers latitudes above 65 degrees but it also obtained the least biased P-DC estimations between 55 and 65 degrees N, which supports its use as a complement of satellite-based databases in high latitudes. The most significant amplifications occurred through the transposition model ranging from +/- 1% up to +/- 6%. Their magnitude increased linearly with the inclination angle, and they are related to the incorrect estimation of beam and diffuse irradiance. The bias increased around + 1% in the PV module model because the PV conversion efficiency depends on irradiance directly, and indirectly via module temperature. The amplification of the bias was similar and occasionally greater than the bias in annual G(H), so databases with the smallest bias in G(H) may not always provide the least biased PV simulations.Peer reviewe

Epidermal UV-A absorbance and whole-leaf flavonoid composition in pea respond more to solar blue light than to solar UV radiation

Plants synthesize phenolic compounds in response to certain environmental signals or stresses. One large group of phenolics, flavonoids, is considered particularly responsive to ultraviolet (UV) radiation. However, here we demonstrate that solar blue light stimulates flavonoid biosynthesis in the absence of UV-A and UV-B radiation. We grew pea plants (Pisum sativum cv. Meteor) outdoors, in Finland during the summer, under five types of filters differing in their spectral transmittance. These filters were used to (1) attenuate UV-B; (2) attenuate UV-B and UV-A We studied the relative importance of the UV and blue wavebands of sunlight for the phenolics in leaves of pea (Pisum sativum cv. Meteor) plants grown outdoors. We report a large reduction in epidermal flavonoids and a change in the flavonoid composition in leaf extracts when solar blue light was attenuated. Under the conditions of our experiment, these effects of blue light attenuation were much larger than those caused by attenuation of UV radiation.Peer reviewe

Helsinki aerosol studies

Presentación realizada en: 2nd ACCORD ASW celebrado del 4 al 8 de abril de 2022 en Ljubljana, Eslovenia

Quality control of global solar radiation data with satellite-based products

Several quality control (QC) procedures are available to detect errors in ground records of solar radiation, mainly range tests, model comparison and graphical analysis, but most of them are ineffective in detecting common problems that generate errors within the physical and statistical acceptance ranges. Herein, we present a novel QC method to detect small deviations from the real irradiance profile. The proposed method compares ground records with estimates from three independent radiation products, mainly satellite-based datasets, and flags periods of consecutive days where the daily deviation of the three products differs from the historical values for that time of the year and region. The confidence intervals of historical values are obtained using robust statistics and errors are subsequently detected with a window function that goes along the whole time series. The method is supplemented with a graphical analysis tool to ease the detection of false alarms. The proposed QC was validated in a dataset of 313 ground stations. Faulty records were detected in 31 stations, even though the dataset had passed the Baseline Surface Radiation Network (BSRN) range tests. The graphical analysis tool facilitated the identification of the most likely causes of these errors, which were classified into operational errors (snow over the sensor, soiling, shading, time shifts, large errors) and equipment errors (miscalibration and sensor replacements), and it also eased the detection of false alarms (16 stations). These results prove that our QC method can overcome the limitations of existing QC tests by detecting common errors that create small deviations in the records and by providing a graphical analysis tool that facilitates and accelerates the inspection of flagged values.Peer reviewe

Nykyisen ja tulevan ilmaston säätietoja rakennusfysikaalisia laskelmia ja energialaskennan testivuotta 2020 varten

Ilmaston lämmetessä ja vesisateiden talvisinkin yleistyessä myös rakennetussa ympäristössä tulisi varautua muuttuviin sääolosuhteisiin. Tässä tutkimushankkeessa on luotu säähavaintoihin pohjautuvia tiedostoja, joita voidaan käyttää laskelmien pohjana arvioitaessa rakennusten energiantarvetta ja rakennusfysikaalista toimintaa nykyisessä ja tulevassa ilmastossa. Aluksi tarkasteltiin neljän paikkakunnan (Vantaa, Jokioinen, Jyväskylä ja Sodankylä) säähavaintoja 30 vuoden pituiselta aikajaksolta 1989–2018; paikat edustavat kutakin neljää energialaskennan lämpötilavyöhykettä. Havaintojen pohjalta muodostettiin lämpötilan, ilman suhteellisen kosteuden, auringon kokonaissäteilyn, hajasäteilyn, sädettä vastaan kohtisuoralle pinnalle saapuvan suoran säteilyn, tuulen suunnan ja nopeuden sekä sademäärän tunnittaiset aikasarjat vuosille 1989–2018. Ilmastomallien ennustamien muutosten perusteella nämä aikasarjat muunnettiin kuvaamaan tulevaisuuden olosuhteita vuosina 2015–2044 (lähitulevaisuutta kuvaava vuoden 2030 ilmasto), 2035–2064 (vuosisadan puoliväliä kuvaava v. 2050 ilmasto) ja 2065–2094 (vuosisadan loppupuolen eli v. 2080 ilmasto). Kaikki nämä tulevaisuuden ilmaston sääaikasarjat muodostettiin erikseen kolmelle kasvihuonekaasuskenaariolle, joista RCP2.6 vastaa vähäistä, RCP4.5 kohtalaista ja RCP8.5 hyvin voimakasta ilmastonmuutosta. Jakson 1989–2018 ilmastoa kuvaavista aikasarjoista haettiin kutakin 12 kuukautta kohti se vuosi, jona kyseisen kuukauden sääolot olivat vastanneet mahdollisimman hyvin keskimääräisiä ilmasto-oloja. Yhdistämällä nämä 12 kuukautta saatiin muodostettua kullekin energialaskennan vyöhykkeelle uusi rakennusten energialaskennan testi-vuosi TRY2020. Testivuotta kuvaavassa tiedostossa ovat mukana lämpötila, kosteus, auringon säteily (kokonaissäteily, suora säteily kohtisuoralle pinnalle ja hajasäteily) sekä tuulen suunta ja nopeus, mutta ei sademäärää. Samoja valittuja kuukausia käyttämällä muodostettiin vastaavat energialaskennan testivuodet myös kolmelle tulevaisuuden jaksolle, erikseen kullekin kasvihuonekaasuskenaariolle. Aiemmin laadittuun testivuoteen TRY2012 verrattuna uusi testivuosi TRY2020 koostuu lämpötilavyöhykkeestä riippuen 7–11 uudesta tyyppikuukaudesta, kun taas loput kuukaudet ovat samoja kuin aikaisemmin. Vantaalla, Jyväskylässä ja Sodankylässä, joita tarkasteltiin molempia testivuosia muodostettaessa, TRY2020 on koko vuotta ajatellen 0.17–0.36°C lämpimämpi kuin TRY2012, vaikka joinakin yksittäisinä kuukausina se onkin viileämpi. Vuotuisen kokonaissäteilyn erot uuden ja aiemman testivuoden välillä ovat pieniä, mutta joinakin yksittäisinä kuukausina säteilymäärät kyllä poikkeavat melko selvästi. Rakennusten energialaskennan testivuosien ohella koottiin rakennusfysikaalisten tarkastelujen vertailuja varten todellisen menneen vuoden (Jokioinen v. 2015) tunnittain mitatut säätiedot; näitä muokattiin myös kuvaamaan tulevaisuuden ajanjaksoja. Lisäksi hankkeessa tuotettuja 30-vuotisia nykyisen ja tulevaisuuden ilmaston säätietoja voidaan käyttää esimerkiksi aiemmin valittujen rakennusfysikaalisten testivuosien päivittämiseen. Raportissa tarkasteltiin myös lämmitysjärjestelmien mitoitukseen käytettäviä kylmiä lämpötiloja sekä sitä, miten ilmastonmuutos vaikuttaa nykyään harvoin esiintyvien lämpötilojen, sademäärien ja tuulen nopeuksien yleisyyteen tulevaisuudessa.As the Finnish climate becomes warmer and liquid precipitation events will be increasingly frequent even in winter, it is necessary to be prepared for changing weather conditions in the built-up environment. In this study, we have elaborated weather data files that can be utilized in assessing energy demand and physical functioning in buildings in the current and future climate. Weather datasets were compiled for four measurement sites in Finland, Sodankylä, Jyväskylä, Jokioinen and Vantaa, each of them representing different thermal zones for building energy demand. The datasets, comprising years 1989–2018, contained the following variables at hourly resolution: temperature, relative humidity, wind speed and direction, total, diffuse and direct normal solar radiation and precipitation. The tridecadal datasets were transformed to represent future climate by modifying the hourly values of the weather variables in accordance with climate model projections. Three future periods were considered, 2015–2044 representing the immediate future, 2035–2064 mid-century and 2065–2094 the late century climate. Henceforth, the periods will be referred to according to the mid-point year, i.e., 2030, 2050 and 2080, respectively. All the time series representing future climate were compiled for three representative concentration pathways, RCP2.6 representing small, RCP4.5 medium and RCP8.5 very large greenhouse-gas emissions. Next, the 30-year datasets were used to find for each of the twelve calendar months a "standard" month during which weather conditions have been as close as possible to typical long-term statistical distributions. These twelve months originating from different years were merged to create the new test reference year of building energy demand (TRY2020) for all four thermal zones. In the test reference year datasets, all the above-mentioned weather variables were included apart from precipitation. The months selected were likewise used to extract test reference year data from the data files representing future climate, separately for all three future periods and the three representative concentration pathways. Compared to the previously-compiled test reference year TRY2012, the new reference year TRY2020 consists of 7–11 fresh months, depending on the thermal zone, the remaining months being the same as in TRY2012. Regarding the three measurement sites for which both references years are available, the annual mean temperature in TRY2020 is 0.17–0.36°C higher than in TRY2012, even though some individual months are cooler. The total annual solar radiation sum in the two test reference years is nearly identical, while some single months exhibit quite remarkable differences. In addition to the test reference year for building energy demand, hourly measurements during a historical year (Jokioinen 2015) were collected for comparison purposes in building physical calculations. This comparison year data was also transformed to represent future climates. Moreover, the 30-year datasets elaborated in the project can be used to update previously-selected building physical test years for the Finnish climate. The report likewise examines very cold temperatures relevant for the design of heating systems. As well, we explored how the projected climate change affects the future occurrence of temperature, precipitation and wind speed extremes.Då det finska klimatet blir varmare och nederbörd i form av regn allt vanligare också vintertid, måste den bebyggda miljön vara beredd på förändringar i väderförhållanden. I detta arbete har vi framställt väderdata, som kan användas för att bedöma behovet av värme- och kylenergi samt byggnadsfysikalisk funktion i det nuvarande och framtida klimatet. Väderdata samlades från fyra orter i Finland, Sodankylä, Jyväskylä, Jockis och Vanda, som representerar de olika temperaturzonerna för energiberäkning i byggnader. Timvis väderdata för åren 1989–2018 sammanställdes för följande väderparametrar: temperatur, relativ luftfuktighet, vindhastighet och riktning, global-, diffus- och direkt solstrålning samt nederbörd. De här trettioåriga tidsserierna omräknades för att representera det framtida klimatet i enlighet med simuleringar gjorda med klimatmodeller. Tre framtida perioder betraktades: 2015–2044 beskriver den nära framtiden, 2035–2064 mitten av seklet och 2065–2094 klimatet i slutet av seklet. Perioderna har namngetts enligt året i mitten av perioden, dvs. 2030, 2050 och 2080. Alla de tidsserier som representerar det framtida klimatet sammanställdes för tre växthusgasscenarier: RCP2.6 motsvarar små, RCP4.5 medelmåttliga och RCP8.5 mycket stora utsläpp. Därefter användes de 30-åriga tidsserierna för att konstruera det nya testreferensåret, eller typåret, för efterfrågan av byggnadsenergi (TRY2020) för alla fyra termiska zoner. Typåret innehåller hela kalendermånader, som valts ut så att de rådande väderleksförhållandena under månaden motsvarar typiska långtida statistiska fördelningarna. I datafilerna för TRY2020 inkluderades alla ovannämnda väderparametrar förutom nederbörd. De valda månaderna användes också för att sammanställa typårsdata, som beskriver det framtida klimatet. Detta gjordes separat för alla tre framtida perioder och de tre växthusgasscenarierna. Jämfört med det tidigare typåret TRY2012 består det nya typåret TRY2020 av 7–11 nya typmånader, beroende på den termiska zonen, medan resten av månaderna är desamma som i TRY2012. Då man granskar de tre orterna, för vilka båda typår finns tillgängliga, är den årliga medeltemperaturen i TRY2020 0,17–0,36°C högre än i TRY2012, även om några enstaka månader är svalare. Den årliga summan av global solstrålning är nästan identisk i de två typåren, men under några enskilda månader skiljer strålningsmängden sig tydligt. Förutom typåren för energiberäkningar, sammanställdes väderdata för ett historiskt år (Jockis 2015) som kan användas för exempelvis byggnadsfysiska studier. Även detta jämförelseår omräknades till att representera framtida förhållanden. Dessutom kan de 30-åriga tidsserier, som utarbetats i projektet, användas för att uppdatera tidigare byggnadsfysiska typår. Rapporten undersöker också förekomsten av mycket låga temperaturer, som är relevanta för dimensioneringen av värmesystem. Dessutom granskade vi, hur den förväntade klimatförändringen inverkar på extrema temperaturer, nederbördsmängder och vindhastigheter i framtiden