基于辐射误差订正与高精度传感器的地面气温观测方法研究

The magnitude of air temperature change is on the order of 0.1 °C per decade. However, due to solar radiation effect, current air temperature sensor probe inside a thermometer screen or a naturally ventilated radiation shield may produce a radiation error that is on the order of 1 °C. The difference of air temperatures inside and around a thermometer screen or radiation shield has become a bottleneck for improving the accuracy of surface temperature observation. To tackle this problem, the real temperature of the atmosphere in the periphery of a thermometer screen or radiation shield needs to be obtained by error correction. Furthermore, temperature sensor designs that features small radiation error will be necessary as well. A multi-physics model based on a computational fluid dynamics (CFD) method is implemented to obtain radiation errors under various environmental conditions including different wind speeds, wind directions, sun elevation angles, sun zenith angles, and air densities. A radiation error correction equation is obtained by fitting the CFD results using a neural network algorithm. The equation can be utilized to correct the solar radiation error of historical temperature data. An experiment platform based on a wind tunnel and a solar simulator will be built to verify the CFD models and the error correction method. In order to refrain the radiation error to the order of 0.01 °C, a temperature sensor based on a tube-array structure is presented. Under any wind direction, at least one sensor probe in the tube does not suffer from solar radiation. A miniature thermocouple-based high precision temperature sensor is also proposed to reduce solar radiation error and to improve the response.

气温变化的平均速度在0.1℃/10a量级，百叶箱和防辐射罩的辐射误差可达1℃量级，仪器内部温度偏离周围自由空气的温度，成为提高温度观测精度的瓶颈。为解决上述问题，不仅需要求出百叶箱外的真实空气温度，对观测数据进行辐射误差订正，而且有必要研制出具有低辐射误差的新型温度传感器。提出一种计算流体动力学（CFD）多物理场分析方法，针对多种百叶箱和防辐射罩，求解不同太阳辐射角度、风速风向、空气密度等环境参数下的辐射升温，通过神经网络等算法，拟合出辐射误差订正方程，尝试对台站的历史温度曲线进行辐射误差订正。搭建基于风洞和太阳模拟器的实验平台，验证CFD模型和订正方法。为进一步使辐射误差降低至0.01℃量级，提出一种阵列式导流罩结构的新型地表温度传感器，在任意风向条件下，至少有一个导流罩内的温度探头不受太阳辐射响；亦提出一种基于微型热电偶的高精度温度传感器设计，可降低辐射误差，提高响应速度。

地表气温变化的幅度为0.1 °C/10a，然而百叶箱和防辐射罩内部的温度传感器受到太阳辐射会导致其温度高于大气真实温度，辐射误差可达1 °C量级。百叶箱和防辐射罩内部空气温度偏离周围自由空气的温度，这已成为提高地表气温观测精度的瓶颈。因此，如何快速、准确地获取多物理场导热对流辐射传热耦合情况下的温度传感器传热特性，是提高辐射误差订正精度的必要手段，也是本项目研究工作的重点和难点。本项目采用计算流体动力学（CFD）方法建立气象站温度传感器的多物理场流固耦合传热模型，研制新型低辐射误差温度传感器，通过神经网络算法形成了辐射误差订正方程。本项目具体成果主要包括：.（1）利用CFD方法解决了传统研究方法无法针对百叶箱和防辐射罩在各种气象条件下求解辐射误差的难题，利用多物理场分析方法进行数值仿真，并采用神经网络算法求解多因素对辐射误差的影响。.（2）编制易于使用的辐射误差订正值查询软件，只要输入百叶箱或防辐射罩的型号、气压、风速风向、太阳照射角度（或时间、经纬度）、下垫面等信息，软件即可自动给出订正值，从而解决了气象科学研究者误差订正的便利性难题。.（3）研制了导流罩结构的阵列式温度传感器、高反射率球形温度传感器、以及含有微型热电偶探头和铂电阻的组合式温度传感器。其中第一种仪器巧妙地利用7个导流罩及其内部的传感器探头构成阵列，使得在任何风向条件下，总有一个探头不会受到导流罩管壁的尾流热污染，同时降低了传统百叶箱和防辐射罩带来的热惰性问题。第二种仪器可利用多个高反射率球形探头吸收辐射的比例不同，用算法消除辐射误差，具有体积小、重量轻的优势。而含有微型热电偶探头和铂电阻的组合式温度传感器由于探头体积微小，对流换热系数高，辅以CFD辐射误差订正算法，亦可获得较高的测量精度。实验结果表明这些自然通风传感器可将辐射误差降低至0.01 ℃量级。