1.一种融合静止卫星云和气溶胶信息的太阳能辐照度估算方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、基于静止卫星红外辐射观测和太阳能数值预报模式背景场的差异，计算云统计特征，并构建适用于静止卫星红外辐射观测有效同化的全天空观测误差模型；

S2、利用步骤S1得到的全天空观测误差模型构建云依赖的质控方法，剔除静止卫星红外辐射观测和太阳能数值预报模式背景场中云辐射率不匹配的样本，正确提取静止卫星红外辐射观测中包含的云信息；

S3、将对云敏感的红外窗区通道亮温作为云订正因子，添加到自适应变分偏差订正模型中，减小由云过程非高斯和非线性带来的系统性偏差；

S4、将实时变化的静止卫星气溶胶反演观测输入到太阳能数值预报模式中，得到具有时变气溶胶光学特性的太阳能数值预报模式；

S5、结合步骤S1 S3得到的全天空观测误差模型、云依赖的质控方法和自适应变分偏差~订正模型，构建静止卫星红外辐射观测的全天空同化模型；并基于所述全天空同化模型吸收静止卫星红外辐射观测中包含的云信息，获得最优分析场；

S6、以步骤S5得到的最优分析场作为初始场，利用步骤S4得到的具有时变气溶胶光学特性的太阳能数值预报模式进行确定性预报，得到太阳能辐照度估算值。

2.根据权利要求1所述的融合静止卫星云和气溶胶信息的太阳能辐照度估算方法，其特征在于，步骤S1所述基于静止卫星红外辐射观测和太阳能数值预报模式背景场的差异，计算云统计特征，并构建适用于静止卫星红外辐射观测有效同化的全天空观测误差模型；

具体为：

S11、获取静止卫星红外辐射观测 ，太阳能数值预报模式全空背景场 ，以及太阳能数值预报模式晴空背景场 ；

S12、计算表示平均云效应的云统计特征 ，计算式为：

；

S13、利用云统计特征 的分段函数分别估计不同云统计特征下观测减背景的标准差OMB SD，并将其作为观测误差，构建适用于静止卫星红外辐射观测有效同化的全天空观测误差模型，表示为：；

其中， 和 分别是晴空和完全云影响区域的平均云效应阈值， 表示晴空区域，其对应的观测误差为 ， 表示完全云影响区域，其对应的观测误差为， ，其观测误差通过 的线性函数，即：进行量化。

3.根据权利要求2所述的融合静止卫星云和气溶胶信息的太阳能辐照度估算方法，其特征在于，步骤S2所述利用步骤S1得到的全天空观测误差模型构建云依赖的质控方法，剔除静止卫星红外辐射观测和太阳能数值预报模式背景场中云辐射率不匹配的样本，正确提取静止卫星红外辐射观测中包含的云信息；具体为：S21、根据观测亮温和背景亮温的分布特征，剔除观测亮温和背景亮温的差值绝对值大于7K的样本；

S22、利用步骤S1得到的全天空观测误差模型，同时结合观测亮温和背景亮温的差值随 变化的分布特征，得到阈值参数 ，如下式所示：；

其中， 在全天空观测误差模型中用来解释云区样本的观测误差，为尺度因子其大小根据 的大小而定；

S23、根据 的大小将各通道样本分为三类，保留各通道 的近晴空样本，剔除和 且 大于 ，即云效应较强但太阳能数值预报模式未能正确模拟出云效应的云区样本。

4.根据权利要求1所述的融合静止卫星云和气溶胶信息的太阳能辐照度估算方法，其特征在于，步骤S3中所述将对云敏感的红外窗区通道亮温作为云订正因子，添加到自适应变分偏差订正模型中，减小由云过程非高斯和非线性带来的系统性偏差；具体为：将静止卫星红外辐射观测中对云敏感的红外窗区通道的亮温 作为云订正因子添加到在自适应变分偏差订正模型中，表示为：在偏差项 中添加 作为云订正因子，即 ；其中， 为偏差订正后的观测算子， 为观

测算子，为背景场状态矢量， 为偏差的常数项， 为第i个订正因子， 为第i个订正因子的系数， 为订正因子个数。

5.根据权利要求1所述的融合静止卫星云和气溶胶信息的太阳能辐照度估算方法，其特征在于，步骤S4所述将实时变化的静止卫星气溶胶反演观测输入到太阳能数值预报模式中，得到具有时变气溶胶光学特性的太阳能数值预报模式；具体为：S41、分别将静止卫星提供的逐小时陆上气溶胶和海洋气溶胶产品中的AOD550nm和Ångström 指数数据合并后线性插值到均匀网格上，在缺测区域将数据替换为该区域的气候平均值；

S42、把合并后的AOD550nm和Ångström指数数据投影到WPS网格上生成中间文件，经过WPS水平插值到太阳能数值预报模式模拟区域，生成符合 WRF I/O API 标准的 netCDF 格式辅助文件，并作为太阳能数值预报模式的初始条件之一，输入到太阳能数值预报模式中得到具有时变气溶胶光学特性的太阳能数值预报模式。

6.根据权利要求1所述的融合静止卫星云和气溶胶信息的太阳能辐照度估算方法，其特征在于，步骤S5所述结合步骤S1 S3得到的全天空观测误差模型、云依赖的质控方法和自~适应变分偏差订正模型，构建静止卫星红外辐射观测的全天空同化模型；并基于所述全天空同化模型吸收静止卫星红外辐射观测中包含的云信息，获得最优分析场；具体为：将步骤S1到S3得到的全天空观测误差模型、云依赖的质控方法和自适应变分偏差订正模型进行结合，构建静止卫星红外辐射观测的全天空同化模型，基于此全天空同化模型，以全球再分析资料为背景场 ，对静止卫星红外辐射观测进行同化，有效吸收其中包含的云信息，得到最优分析场 。

7.根据权利要求6所述的融合静止卫星云和气溶胶信息的太阳能辐照度估算方法，其特征在于，步骤S6所述以步骤S5得到的最优分析场作为初始场，利用步骤S4得到的具有时变气溶胶光学特性的太阳能数值预报模式进行确定性预报，得到太阳能辐照度估算值；具体为：基于步骤S4得到的具有时变气溶胶光学特性的太阳能数值预报模式，以步骤S5得到的最优分析场 作为初始场进行n小时的确定性预报，每t小时输出一次预报结果，作为太阳能辐照度估算值。

8.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机指令，该计算机指令使计算机执行权利要求1‑7任意一项所述的融合静止卫星云和气溶胶信息的太阳能辐照度估算方法。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信，处理器调用存储器中的逻辑指令，以执行权利要求1‑7任意一项所述的融合静止卫星云和气溶胶信息的太阳能辐照度估算方法。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机执行权利要求1‑7任意一项所述的融合静止卫星云和气溶胶信息的太阳能辐照度估算方法。