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基于不確定度評定的濕度觀測數據質量評估方法研究

2023-01-18 00:28:36
氣象水文海洋儀器 2022年4期
關鍵詞:測量標準

陳 平

(北京工商大學,北京 100081)

0 引言

濕度是表征大氣干燥程度的物理量。空氣濕度是一個無量綱的量,常用%RH表示,用于衡量空氣中水汽含量的大小。自動氣象站使用的濕度傳感器主要有濕敏電容式傳感器、標準通風干濕表等。冷鏡式露點儀等儀器偶爾也用于氣象觀測,但由于價格較高,且鏡面清潔度維護要求比較復雜,因此較少在自動氣象站中使用[1,2]。

空氣濕度在大氣學、氣象學和氣候學等許多方面有重要的用途。目前自動氣象站濕度傳感器主要通過定期的計量檢定來保證其數據的準確性,但是計量檢定通常是在實驗室內相對固定的環境下進行的,現實中的濕度觀測主要是在室外復雜環境下開展,可能會受到不同環境因素的影響。因此,分析不同的環境因素對濕度觀測數據的影響及其引入的不確定度,對準確評估濕度觀測數據的質量具有重要意義[3-7]。

1 濕度觀測數據的不確定度評定

1.1 不確定度評定與數學模型的建立

數學建模是開展不確定度評定的前提。為使不確定度評定結果能夠真實全面地反映濕度測量數據的準確性,建立的數學模型應該盡可能包含所有影響濕度觀測數據的不確定度分量。

濕度傳感器觀測數據數學模型為:

H=Hc+ΔHτ+ΔHo+ΔHp+ΔHy

(1)

式中,H為濕度觀測值(%RH);Hc為濕度采樣值(%RH);ΔHτ為標準器引入的不確定度值(%RH);ΔHo為校準時濕度檢定箱濕度場的波動度引入的不確定度(%RH);ΔHp為采集器引入的不確定度值(%RH);ΔHy為計算機數據處理時的修約引入的不確定度值(%RH);標準不確定度評定包含的內容以及具體評定流程和方法,可以參見JJF 1059.1-2012《測量不確定度評定與表示》。

1.2 不確定度評定

試驗采用兩種地面氣象觀測中常用的濕度傳感器作為測試傳感器,分別為型號1濕度傳感器和型號2濕度傳感器;使用數字式標準通風干濕表的測量值作為標準值。數字式標準通風干濕表和測試傳感器同步測量,測量間隔為2 min,測量點為30%RH,50%RH,70%RH,90%RH,單點每組測20次。用每個測量點的測試傳感器的測量值減去標準通風干濕表的測量值,作為該點的濕度測量誤差值,同時計算標準偏差。

1)型號1濕度傳感器測量不確定度評估

根據濕度傳感器觀測數據數學模型,濕度測量結果的不確定度分量主要有濕度標準器修正引入的變化、濕度發生器箱中濕度的均勻性和波動性、數據采集單元的測量誤差等。

計算可得型號1濕度傳感器的A類標準不確定度uA為0.0474%。

由標準數字式干濕表的技術指標可知,標準數字式干濕表的標準值的測量不確定度為1%。由于測量誤差屬于均勻分布,則包含因子k=1.732。因此,標準數字式干濕表引入的B類標準不確定度uB1為:

uB1=ΔH1/k=0.577%

(2)

根據濕度檢定箱的技術指標可知,其產生的濕度環境的均勻度為1%。由于均勻度引入的測量誤差分布屬于反正弦分布,因此其包含因子k=1.4。濕度檢定箱的均勻性引入的B類標準不確定度uB2為:

uB2=ΔH2/k=0.714%

(3)

試驗中數據采集系統濕度測量的最大允許誤差為±1%,該不確定度分量屬于均勻分布,因此其包含因子k=1.732。由此數據采集系統引入的B類標準不確定度uB3為:

uB3=ΔH3/k=0.577%

(4)

根據數據修約規則,由數據修約引入的最大誤差分量為0.05%,該不確定度分量屬于均勻分布,因此其包含因子k=1.732。由此數據修約引入的B類標準不確定度uB4為:

uB4=ΔH4/k=0.029%

(5)

綜合以上B類標準不確定度分量的評定結果,合成后的B類標準不確定度為:

(6)

合成標準不確定度為:

(7)

擴展不確定度為:

U=2uC=2.172%

(8)

2)型號2濕度傳感器測量不確定度評估

濕度觀測數據數學模型中列出的不確定度分量主要由濕度標準器、濕度箱、數據采集單元等引入。計算可得型號2濕度傳感器A類標準不確定度uA為0.0451%。

根據B類標準不確定度評定結果,B類合成標準不確定度為:

(9)

合成標準不確定度為:

(10)

擴展不確定度為:

U=2uC=2.172%

(11)

濕度傳感器的不確定度研究表明:型號1濕度傳感器的A類不確定度為0.0474%,B類不確定度為1.085%,合成不確定度為1.086%,擴展不確定度為2.172%;型號2濕度傳感器A類不確定度為0.0451%,B類不確定度為1.085%,合成不確定度為1.086%,擴展不確定度為2.172%。

2 結束語

文章通過分析不同環境因素對濕度觀測數據的影響及其引入的不確定度,建立濕度觀測不確定度評估模型,并進行定量分析,分析結果對準確評估濕度觀測數據的質量具有重要意義。

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