准确掌握地表太阳辐射的时空分布特征，对太阳能资源评估与区域新能源规划具有重要意义。以甘肃省地基辐射站点观测数据为基准，构建机器学习模型，对欧洲中期天气预报中心第五代再分析资料（ERA5）的逐小时地表下行太阳辐射进行偏差订正，在此基础上系统分析了2000—2024年甘肃省地表下行太阳辐射的时空变化特征，并统计了各地级行政区年总辐射量。结果表明：机器学习订正方法显著提升ERA5数据精度，订正后数据与地基观测值的相关系数（0.93）提高12.04%，均方根误差（106.2 W·m-2）降低36.45%；与中国科学院空天信息创新研究院发布的CARE（Cloud Remote Sensing，Atmospheric Radiation and Renewal Energy Application）卫星遥感产品对比，二者相关系数达0.87，偏差主要分布在青藏高原东北侧。研究期内，甘肃省地表下行太阳辐射年均值为206.73 W·m-2，折合年累计总辐射量为1 659.60 kWh·m-2，高于全国平均水平，空间上呈“西北高、东南低”的分布格局，其中酒泉地区可达1 828.44 kWh·m-2，具备优越的太阳能开发潜力，且全省未呈现明显的年际波动趋势。
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