MODERN TRENDS IN MODELING OF 3D SOLAR RADIATION FOR THE SURFACE OF THE CROWN OF TREES

Список литературы: 1. Березовская Ф. С., Карев Г. П., Швиденко А. З., Янсон Н. Д., Информационно-справочная база эколого-физиологических моделей растительных сообществ. Лесоведение №1, 1994, с. 32-36А 2. Бринкворт Б. Солнечная энергия для человека. - М.: Мир, 1976. - 291с. 3. Выгодская H. H., Горшкова И. И., Теория и эксперимент в дистанционных исследованиях растительности, Л., Гидрометеоиздат, 1987, 248с. 4. Выгодская H. H., Радиационный режим и структура горных лесов, Л., Гидрометеоиздат, 1981, 260 с. 5. Гавриков В. Л. Рост леса: уровни описания и моделирования. Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2013. - 176 с. 6. Гавриков В. Л., Хлебопрос Р.Г. Проблема создания углеродного леса: много или быстро? Вестник Российской Академии наук, 2014, том 84, № 6, с. 32-37 с. 7. Ефремова О. А. Использование энергии солнечного излучения в реальных климатических условиях; Труды молодых ученых Алтайского государственного университета, 2017, 14, 126-129 с. 8. Зимин Г. В. Расчет параметров солнечной коротковолновой радиации, Русский виноград, 2019, 138-146 с. 9. Карамов Д. Н. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2017. Т. 328. № 6. 28–37 с. 10. Князихин Ю., Маршак А., 1992, Уравнение переноса радиации в растительном покрове, в «Математическое моделирование переноса радиации в растительных средах» Ю. Росс, Ю. Князихин, А. Кууск, А. Маршак и Т. Нильсон, Гидрометеоиздат, с.24. 11. Климатические данные для возобновляемой энергетики России (база климатических данных): учеб. пособие. – М.: Изд-во МФТИ, 2010. – 56 с. 12. Кондратьев К. Я., Пивоварова З. И., Федорова М. П. Радиационный расчет наклонных поверхностей. - Л.: Гидрометеоиздат, 1978. 13. Кубов, В. И. Экспериментальные и теоретические исследования параметров солнечных фотоэлектрических батарей с учетом географических и климатических условий / В. И. Кубов, К. В. Кубова, Р. М. Кубова, А. А. Павленко // Украинский аэрокосмический журнал. – 2012. – № 1 (6). – С. 30–42. 14. Кубов В. И., Кубова Р. М. Двухкомпонентная модель солнечного излучения для оценки эффективности фотоэлектрической энергии, Московский университет им. С.Ю. Витте; каф. математики и информатики. – М.: изд. ЧОУВО «МУ им. С.Ю. Витте», 2019. – 199 с. 15. Кубова, Р. М. Использование трехэлементного фотосенсора в качестве измерителя прозрачности атмосферы / Р. М. Кубова, В. И. Кубов // Экологические и природоохранные проблемы современного общества и пути их решения: материалы XIII Международной научной конференции – М.: МУ им. С.Ю. Витте, 2017. – С. 33–40. 16. Кубова, Р. М. Экстраполирование экспериментальных и модельных характеристик атмосферы как источников зеленой энергетики / Р. М. Кубова, В. И. Кубов, А. Л. Боженко // Образовательные ресурсы и технологии. – 2018. – № 3 (24). – С. 56–62. 17. Кууск А., Рассеяние прямой солнечной радиации в кроне отдельно стоящего дерева, 1987 18. Кууск А., Эффект обратного блеска однородного растительного покрова, Исследование Земли из космоса, 1983, №4 с. 90- 99. 19. Левашова Н. Т., Мухартова Ю. В., Ольчев А. В. Сборник: Материалы Пятой Национальной научной конференции с международным участием "Математическое моделирование в экологии", Пущино, 16–20 октября 2017 20. 20. Маркус Т. А., Моррис Э. Н. Здания, климат и энергия. - Л.: Гидрометеоиздат, 1985. - 502 с. 21. Молдау Х. А., 1967, Оптическая модель листа растения., в кн.: Фитоактинометрические характеристики растительного покрова, Таллин, «Валгус», с. 89-109. 22. Нильсон Т., 1977, Теория пропускания радиации неоднородным растительным покровом, Тарту, 147 с. 23. Нильсон Т., Кууск А., 1984, Приближенные аналитические формулы для расчета коэффициентов спектральной яркости сельскохозяйственной растительности. Исследование Земли из космоса, 5, 76-83 с. 24. Обухов С. Г., Плотников И. А. Математическая модель прихода солнечной радиации на произвольно-ориентированную поверхность для любого источника России, Альтернативная энергетика и экология (ISJAEE), 2017. 25. Попель, О. С. Атлас ресурсов солнечной энергии на территории России / О.С. Попель. - М.: Изд-во МФТИ, 2010. - 86 с. 26. Рачкулик В. И., Ситникова М. В., Отражательные свойства и состояние растительного покрова, -Л., Гидрометеоиздат, 1981. 287 с. 27. Росс Ю. К. Радиационный режим и архитектоника растительного покрова. Л.: Гидрометеоиздат. 1975. 344 с. 28. Токарева Е. Ф. Определение поступлений прямой солнечной радиации на вертикальные поверхности разной ориентации. - Киев, КиевЗНИИЭП, 1971, - 12 с. 29. Токарева Е. Ф. Определение часовых и суточных значений прямой и диффузной солнечной радиации, проникающей внутрь помещений через двойное остекление окон при различной ориентации помещений. - Киев, КиевЗНИИЭП, 1971. - 14 с. 30. Уделл С. Солнечная энергия и другие альтернативные источники энергии. М., Знание, 1980. - 88 с. 31. Цельникер Ю. Л., 1994, Структура кроны ели. Лесоведение, №4, С. 35-44. 32. Червяков М. Ю., Котума А. И., Спиряхина А. А. Атлас альбедо по данным измерений отраженных потоков коротковолновой радиации, полученных с помощью гидрометеорологического спутника «Метеор-М» № 1. – Саратов: Изд-во Саратовского университета, 2017. – 57 с. 33. Чертищев, В. В. Использование справочных данных для расчета теплопроизводительности солнечных коллекторов / В. В. Чертищев, Г. Н. Филиппова // Известия Алтайского государственного университета. Физика. – 2000. – № 1 (15). – С. 98–100. 34. Шульгин И. А., Растение и Солнце, 1973 35. Allen W.A. and Richardson A.J., Interaction of Light with a Plant Canopy, J. Opt. Soc. Amer., 1968, 58, 1023-1028. 36. Beland, M.; Parker, G.; Harding, D.; Hopkinson, C.; Chasmer, L.; Antonarakis, A. White Paper–On the Use of LiDAR Data at AmeriFlux Sites; Ameriflux Network, Berkeley Lab: Berkeley, CA, USA, 2015. 37. Bode, C.A.; Limm, M.P.; Power, M.E.; Finlay, J.C. Subcanopy Solar Radiation model: Predicting solar radiation across a heavily vegetated landscape using LiDAR and GIS solar radiation models. Remote Sens. Environ. 2014, 154, 387– 397. 38. Borel, C.C., Gerstl, S.A.W., and Powers, В., The radiosity method in optical remote sensing of structured 3-D surfaces. Remote Send. Environ., 1991, 36:13-44. 39. Conrad, O.; Bechtel, B.; Bock, M.; Dietrich, H.; Fischer, E.; Gerlitz, L.;Wehberg, J.;Wichmann, V.; Böhner, J. System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) v. 2.1.4. Geosci. Model Dev. 2015, 8 40. ,Comeau, P. Measuring Light in the Forest; Technical Report; Ministry of Forests: Victoria, BC, Canada, 2000. 41. 41. Comeau, P. Modeling Light Using SLIM & LITE. Available online: https://sites.ualberta.ca/~pcomeau/Light_Modeling/lightusingSLIM_and_LITE.htm 42. Gastellu-Etchegorry, J.-P.; Grau, E.; Lauret, N. DART: A 3D model for remote sensing images and radiative budget of earth surfaces. In Modeling andSimulation in Engineering; JohnWiley & Sons: Hoboken, NJ, USA, 2012; ISBN 978-953-307-959-2. 43. Gueymard, C.A. Direct solar transmittance and irradiance predictions with broadband models / C.A. Gueymard // Solar Energy. – 2003. – Vol. 74. – 355– 379. 44. Gueymard, C.A. REST2: High-performance solar radiation model for cloudless-sky irradiance, illuminance, and photosynthetically active radiation - Validation with a benchmark dataset [Text] / C.A. Gueymard // Solar Energy. - 2008. - Vol. 82(3) 45. GlobALS: Global ALS Data Providers Database. Interactive Map. Available online: https://www.google.com/maps/d/viewer?mid=1-K-a1MvbjFRE19i8YzOvgkAfEwQ2SGBU&ll=38.48478719903015%2C53.5579 13999999926&z=3 46. Hopkinson, C.; Lovell, J.; Chasmer, L.; Jupp, D.; Kljun, N.; van Gorsel, E. Integrating terrestrial and airborne lidar to calibrate a 3D canopy model of effective leaf area index. Remote Sens. Environ. 2013, 136, 301–314. 47. Hummel, S.; Hudak, A.T.; Uebler, E.H.; Falkowski, M.J.; Megown, K.A. A comparison of accuracy and cost of LiDAR versus stand exam data for landscape management on the Malheur National Forest. J. For. 2011, 109, 267–273. 48. Jones, H.G.; Archer, N.; Rotenberg, E.; Casa, R. Radiation measurement for plant ecophysiology. J. Exp. Bot. 2003, 54, 879–889. 49. Kobayashi, H.; Baldocchi, D.D.; Ryu, Y.; Chen, Q.; Ma, S.; Osuna, J.L.; Ustin, S.L. Modeling energy and carbon fluxes in a heterogeneous oak woodland: A three-dimensional approach. Agric. Forest Meteorol. 2012, 152, 83–100. 50. Kubov, V.I. The Influence of the Silicon Photovoltaic Panels Spectral Response on the Seasonal Variations of the Photocurrent / V.I. Kubov, Y.Y. Dymytrov, Ziulieiev, R.M. Kubova // IEEE 38th International Conference on Electronics and Nanotechnology (ELNANO). – 2018 – 20–25. 51. Kubova R. M., Kubov V. I. Two components model of solar radiation for PV-energy efficiency estimation, 2019 52. Kucharik, C.J.; Norman, J.M.; Gower, S.T. Measurements of leaf orientation, light distribution and sunlit leaf area in a boreal aspen forest. Agric. Forest Meteorol. 1998, 91, 127–148. 53. Kurth, W. Sloboda, B., Tree and stand architecture and growth described by formal grammars -I. Non-sensitive trees, J. For. Sei., 1999, 45, 16-30. 54. Lee, H.; Slatton, K.C.; Roth, B.E.; Cropper, W.P. Prediction of forest canopy light interception using three-dimensional airborne LiDAR data. Int. J. Remote Sens. 2009, 30, 189–207. 55. Li, T.; Yang, Q. Advantages of diffuse light for horticultural production and perspectives for further research. Front. Plant Sci. 2015, 6. 56. Lujano-Rojas J.M., Dufo-L\pez R., Bernal-AgustRn J.L. Probabilistic modelling and analysis of stand alone hybrid power systems // Energy. – 2013. – V. 63. – 19–27. 57. Mahesh A., Sandhu K.S. Hybrid wind/photovoltaic energy system developments: Critical review and findings // Renewable and Sustainable Energy Reviews. – 2015. – V. 52. – 1135–1147. 58. Maleki S.A.M., Hizam H., Gomes C. Estimation of Hourly, Daily and Monthly Global Solar Radiation on Inclined Surfaces: Models Re-Visited // Energies. - 2017. - Vol. 10(1). - 28. 59. Merei G., Berger C., Sauer D.U. Optimization of an off-grid hybrid PV–Wind– Diesel system with different battery technologies using genetic algorithm // Solar Energy. – 2013. – V. 97. –460–473. 60. Musselman, K.N.; Margulis, S.A.; Molotch, N.P. Estimation of solar direct beam transmittance of conifer canopies from airborne LiDAR. Remote Sens. Environ. 2013, 136, 402–415. 61. Myers, D.R. Description and availability of the SMARTS spectral model for photovoltaic applications / D.R. Myers, C.A. Gueymard // Proc. SPIE 5520, Organic Photovoltaics. – 2004. – Vol. 3. – 14 62. Pinty B., Lavergne T., Dickinson R.E. et al. Simplifying the interaction of land surfaces with radiation for relating remote sensing products to climate models // J. Geophys. Res. 2006. V. 111, D02116. 63. Promis, Á. Measuring and estimating the below-canopy light environment in a forest: A Review. In Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente; Universidad Autónoma Chapingo: Chapingo, Mexico, 2013; Volume XIX, 139–146. 64. Promis, A.; Schindler, D.; Reif, A.; Cruz, G. Solar radiation transmission in and around canopy gaps in an unevenaged Nothofagus betuloides forest. Int. J. Biometeorol. 2009, 53, 355–367. 65. Prusinkewicz P. and A. Lindenmayer. The algorithmic Beauty of Plants. Springer-Verlag, 1990, 201. 66. Seidel, D.; Fleck, S.; Leuschner, C. Analyzing forest canopies with ground-based laser scanning: A comparison with hemispherical photography. Agric. Forest Meteorol. 2012, 154–155, 1–8. 67. Smolander H., Stenberg P., Linder S., Dependence of light interception efficiency of Scots pine shoots on structural parameters. Tree Physiology, 1994, 14, 971-980. 68. Strahler, A.; Jupp, D.; Woodcock, C.; Schaaf, C.; Yao, T.; Zhao, F.; Yang, X.; Lovell, J.; Culvenor, D.; Newnham, G.; et al. Retrieval of forest structural parameters using a ground-based LiDAR instrument (Echidna †). Can. J. Remote Sens. 2014, 34. 69. Szymanowski, M.; Kryza, M.; Miga, K.; Sobolewski, P.; Kolondra, L. Modelowanie. Modelling and validation of the potential solar radiation for the hornsund region—Application of the r.sun model. Rocz. Geomatyki Ann. Geomat. 2008, 6, 107–112. 70. Tymen, B.; Vincent, G.; Courtois, E.A.; Heurtebize, J.; Dauzat, J.; Marechaux, I.; Chave, J. Quantifying micro-environmental variation in tropical rainforest understory at landscape scale by combining airborne LiDAR scanning and a sensor network. Ann. Forest Sci. 2017, 74. 71. Two components model of solar radiation for PV-energy efficiency estimation. Publisher: Moscow University by S.U.Vitte, June 2019. 72. Urraca, R. Quality control of global solar radiation data with satellite-based products / R. Urraca, A.M. Gracia-Amillo, T. Huld, F.J. Martinez-de-Pison, J. Trentmann, A.V. Lindfors, A. Riihelä, A. Sanz-Garcia // Solar Energy. – 2017. – Vol. 158. – 49–62. 73. Van der Zande, D.; Stuckens, J.; Verstraeten, W.W.; Mereu, S.; Muys, B.; Coppin, P. 3D modelling of light interception in heterogeneous forest canopies using ground-based LiDAR data. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf.2011, 13, 792– 800. 74. Van Leeuwen, M.; Coops, N.C.; Hilker, T.; Wulder, M.A.; Newnham, G.J.; Culvenor, D.S. Automated reconstruction of tree and canopy structure for modelling the internal canopy radiation regime. Remote Sens. Environ. 2013, 136, 286–300. 75. Vedyushkin, M., Fractal characteristics of forest spatial structure, Vegetatio, 1995, 113/1, 65-70. 76. Virtuani, A. A simple approach to model the performance of photovoltaic solar modules in operation / A. Virtuani, D. Strepparava, G. Frisen // Solar Energy. – 2015. – Vol. 120. – 439–449. 77. Vygodskaya N., Panfyorov M., Milyukova I., Panfyorov O., Zukert N. Spectral composition of solar radiation in spruce crown, Universität Goettingen. in press, 1999 78. Widlowski, J.-L.; Côté, J.-F.; Béland, M. Abstract tree crowns in 3D radiative transfer models: Impact on simulated open-canopy reflectances. Remote Sens. Environ. 2014, 142, 155–175. 79. Wong L.T., Chow W.K. Solar radiation model // Applied Energy. – 2001. – V. 69. – 191–224. 80. Yamamoto, K.; Murase, Y.; Etou, C.; Shibuya, K. Estimation of relative illuminance within forests using small-footprint airborne LiDAR. J. Forest Res. 2015, 20, 321–327. 81. Yang, X.; Strahler, A.H.; Schaaf, C.B.; Jupp, D.L.B.; Yao, T.; Zhao, F.;Wang, Z.; Culvenor, D.S.; Newnham, G.J.; Lovell, J.L.; et al. Three-dimensional forest reconstruction and structural parameter retrievals using a terrestrial full-waveform lidar instrument (Echidna). Remote Sens. Environ. 2013, 135, 36–51.