差值分析学术资讯 - 科技工作者之家

差值分析是指分析产生差值的原因，原因主要分析人为差值、非人为差值、仪器产生的差值、系统差值等。对产生差值的原因进行分析，减小系统误差，提高精度。

概念差值产生的原因主要来源于以下四个方面，因此需要对其进行差值分析：

（1）外界条件：主要指观测环境中气温、气压、空气湿度和清晰度、风力以及大气折光等因素的不断变化，导致测量结果中带有误差。

（2）仪器条件：仪器在加工和装配等工艺过程中，不能保证仪器的结构能满足各种几何关系，这样的仪器必然会给测量带来误差。

（3）方法：理论公式的近似限制或测量方法的不完善。

（4）观测者的自身条件：由于观测者感官鉴别能力所限以及技术熟练程度不同，也会在仪器对中、整平和瞄准等方面产生误差。

测量差值按其对测量结果影响的性质，可分为系统差值和偶然差值。在测量时，测量结果与实际值之间的差值叫误差。真实值或称真值是客观存在的，是在一定时间及空间条件下体现事物的真实数值，但很难确切表达。测得值是测量所得的结果。这两者之间总是或多或少存在一定的差异，就是测量误差。

地表温度和地表辐射温度差值分析遥感定量化研究是遥感应用的一个难点和热点。遥感手段可直接提供的信息很有限，除了可见光—近红外波段可以为我们提供地表反照率参数，热红外波段可以为我们提供地表温度参数外，其它参数都需要建立各种模型反演得到。因而，只能围绕这两个基本参数建立各种遥感定量模型来反演我们所需的其它地表参数，如土壤含水量、地表水热通量、叶绿素含量和叶面积指数等。这些模型中大都需要地表温度作为输入参数，因而用遥感方法获取的地表温度精度直接影响到模型的估算精度。如何对遥感反演的地表温度精度进行验证，这需要在地面试验场对地表温度进行同步观测。红外辐射计为遥感反演地表温度的精度验证、热红外遥感图像的定标，以及建立地表通量的遥感定量模型提供了一种手段。

在与地表温度有关的问题研究中，主要集中在辐射表面温度的测量值随着观测角度的变化方面，以及用一点或若干点的测量值来代表某一范围的地表辐射温度的研究。在许多已经建立的遥感模型中，一些学者直接用地表辐射温度，也有一些学者用考虑天空环境辐射和地表比辐射率后的地表温度。关于地表辐射温度未经标准黑体源标定与标定后的差值，以及地表温度和地表辐射温度差值的研究鲜见报道。

研究利用2004年6月5日至7月6日北京市小汤山镇国家精准农业示范基地红外巡回温度观测值研究地表辐射温度未经标准黑体源标定与标定后的差值；结合自动气象站观测资料，分析天空比辐射率的变化特性；用空气温湿度资料和37°天空红外辐射计实际观测值计算天空环境辐射，并与测定值进行比较；推算考虑天空环境辐射和地表比辐射率后的地表真实温度，研究地表真实温度和地表辐射温度的差值。研究结果可为进一步利用遥感技术反演地表温度和研究地表热量平衡提供科学的参考依据。

红外辐射计原理在野外观测时，由于太阳照射，红外辐射计的机壳内壁温度和调制片温度不一致，会使测得的数据产生漂移;另外，红外辐射计使用时间长了，也会产生漂移现象。因而使用红外辐射计进行野外观测时，黑体源的标定工作是非常重要的。黑体源的标定方法是：第一步将黑体源遮阴或将其温度调至室温，读取黑体源自身的温度(y1)，然后用红外辐射计测量黑体的温度(x1)，获取第一组标定数据(x1，y1)，相当于定标的最低点；第二步用红外辐射计测量野外地物表面温度，作为x值；第三步，将黑体源朝阳或将其温度设置为高温(70℃)；第四步读取黑体自身的温度，作为y2值，然后用红外辐射计测量黑体的温度，作为x2值，获取第二组标定数据(x2，y2)(相当于定标的最高点)。我们假定在t1～t2这个时间段内，被测物温度变化和黑体温度变化是线性关系。

根据获取的2组标定数据(x1，y1)和(x2，y2)，我们可以求出直线的斜率，建立直线方程。将用红外辐射计获取的物体温度值(x)代入直线方程就可求得经过标准黑体源订正的地表辐射温度(y)。

测量结果分析（1）未经过黑体订正与经过黑体订正的土壤表面辐射温度差异分析

表1给出了红外辐射计在低温和高温情况下与黑体源温度的差异。由表1可见，标准型红外辐射计测量值均高于黑体源自身温度值，而低温型红外辐射计测量值均低于黑体源测量值。总体而言，标准型红外辐射计在低温和高温情况下，标准误差相差不大，但是平均偏差相差较大。低温型平均偏差和标准误差相差都较大，表明标准型红外辐射计系统误差小于低温型。4台标准型红外辐射计之间也有明显的差值，之间的差值在低温情况下较小，平均为0.0～0.2℃，在高温情况下较大，平均为0.1～0.5℃。4台低温型红外测量值也同样有差值，低温下平均相差0.0～0.1℃，高温下平均相差0.0～0.3℃。因而用黑体源标定可以去除仪器本身的误差，提高观测的表面辐射温度的精度。同时由于整个观测期前后使用的红外辐射计分别是标准型和低温型，经过黑体源标定后，数据系列具有了可比性和连续性。

对4个样带的地表辐射温度观测值，采用介绍的黑体源标定原理进行标定，标定的结果表明：4台标准型红外辐射计的观测值均偏高，而4台低温型红外辐射计的观测值均偏低。图1给出了2004年6月7日晴天10:55样带3标准型红外辐射计测定值与黑体源标定值的对比曲线，图2给出了2004年7月5日晴天15:35样带3低温型红外辐射计测定值与黑体源标定值的对比曲线。这两张图都很好地显示了这一点。显然直接将未标定的红外辐射温度代入显热通量计算公式中，在其他参数不变的情况下，必然造成显热通量的高估或低估，或者直接将未标定的红外辐射温度用于遥感图像的定标，也必然造成定标值偏高或偏低，给遥感模型计算值的验证带来误差。进一步对获取的56组样本分别用标定的辐射温度值减去未标定的辐射温度，相减的差值表明：表面辐射温度未经标准黑体源标定与标定后的差值的绝对值在0.1～1℃之间，显然红外辐射计测量值进行黑体源标定是非常重要的工作。

（2）天空比辐射率和天空辐射特征分析

将2004年6月5日至7月6日南边和北边自动气象站的观测资料，计算得到不同天气条件下的天空比辐射率。从整个计算结果来看，不同天气条件下天空的比辐射率变化范围为0.75～0.85，非均匀下垫面天空比辐射率之间的差值非常小，差值绝对值一般都小于0.004，而且南北观测场非均匀下垫面天空比辐射率的日变化趋势非常一致(图3)。假定天空温度为15℃，那么εα=1时，计算的天空环境辐射Rld为392.94W/m2，而εα变化在0.75～0.85之间时，Rld计算值为294.71～334.01W/m2，因而把天空比辐射率近似作为1来计算，将导致58.94～98.23W/m2的误差。

（3）地表温度与地表辐射温度差值分析

在巡回观测的4个样带上，下垫面非均匀性较强，我们在测量时对下垫面的每个测点状况进行了详细记录，这为仔细地处理这些不均匀地表提供了保证。采用逐个观测点处理的方法，根据经过黑体源标定的表面辐射温度，以及求出天空环境辐射，求出每个观测点对应的地表真实温度。观测下垫面主要是由植被(杂草、玉米苗)和干湿裸土组成，根据试验中使用的比辐射率测定结果，植被的比辐射率取0.98，干燥土取0.974，湿润土取0.985。

根据遥感热红外波段，直接得到的是地表辐射温度，但是在许多热红外应用研究中，需要的是地表温度，而不是地表辐射温度，这是因为地表温度不仅取决于地表净辐射通量，而且取决于地表热量平衡方程中的各分量(大气湍流所引起的显热通量、地表水分蒸发蒸腾所引起的潜热通量和土壤性质控制的土壤热通量)。因此，只有地表温度才能作为一个重要的基本参数直接参与相关模型的计算。显然在遥感估算地表通量时，在其它参数不变的情况下，如果直接用地表辐射温度代替地表温度进行反演，必将低估显热通量值，高估潜热通量。在需要地表温度作为输入参数的遥感模型中，如果用地表辐射温度代替，造成的误差是不可忽略的。

研究结论地表真实温度和辐射温度的差值研究对于进一步利用遥感技术反演地表温度和研究地表热量平衡，提高输入参数的精度，是不可缺少的工作。研究结果表明：

(1)利用红外巡回温度观测值对非均匀下垫面表面辐射温度未经标准黑体源标定与标定后的差值的研究表明非均匀下垫面辐射温度未经标准黑体源标定与标定后的差值的绝对值在0.1～1℃之间，很显然对红外辐射计测量值进行黑体源标定是必须进行的工作，可以减小将红外测温值作为输入参数代入遥感模型参与计算所带来较大的误差。

(2)利用自动气象站观测资料分析了天空比辐射率的变化特性，天空比辐射率的变化在0.75～0.85之间，非均匀下垫面天空比辐射率的日变化趋势非常一致，这表明将天空比辐射率作为1来处理，也会带来误差，实际上天空比辐射率的变化取决于大气中的水汽和温度，因而不同季节不同天气状况，天空比辐射率不同。

(3)利用空气温湿度资料和37°天空红外辐射计观测值计算的天空环境辐射，与长波辐射测定值的比较结果表明：在晴天，用空气温湿度的计算值与长波辐射计测定值差值较小，相对误差平均为3.1%，但是天空37°热红外辐射计观测值与长波辐射计测定值差值大，相对误差平均值达到38.1%，因而用天空37°热红外辐射计观测值来计算大气向下长波辐射需要进一步进行修正。

(4)对非均匀下垫面表面真实温度和表面辐射温度的差值研究表明:非均匀下垫面表面真实温度均高于表面辐射温度，差值在0.2～1.5℃之间。由此可见，在地表温度作为输入参数的遥感模型中，如果用地表辐射温度代替，带来的误差是不可忽略的。1

M6000型能见度仪与人工观测能见度差值分析能见度（V）是地面气象观测中一个重要的气象要素，是判断雾、轻雾、霾等视程障碍现象的重要依据，也是评价环境污染的重要指标，它的好坏与交通及人们的日常生活密切相关。保证能见度观测数据的准确性和代表性显得非常重要，是做好环境监测和气象灾害预警的前提。

我国气象台站在各种气象服务中使用的能见度还是以人工观测（也称目测）为主，能见度仪自动观测为辅。人工观测能见度一般指有效水平能见度，是指台站四周视野中1/2以上的范围能看到的目标物的最大水平距离。能见度仪自动观测测定的是一定基线范围内的能见度，台站使用的多属于散射能见度仪，是通过测量散射系数从而估算出消光系数和气象光学视程的仪器。由于两种观测方式的定义和原理不同，观测数据必然存在一定的差异。人工观测能见度主观性比较强，容易受到观测员的视力状况、对比视感、主观意识等因素的影响；自动观测能见度比较客观，但存在以点盖面的不利情况，容易受地理位置、测点数量和气溶胶空间分布不均匀等因素的影响。随着地面气象观测业务全面向自动化和现代化方向推进，能见度仪自动观测将成为今后主要的观测手段。因此分析能见度自动与人工观测数据之间的差异，探讨造成差异的原因，并探索提高能见度仪观测性能的维护方法，对今后能见度自动观测数据的使用和仪器的维护有着重大意义。

资料和方法研究分两个阶段进行对比：第1阶段对比阳江2013年7—12月能见度仪与人工观测测得的能见度资料，分析两者存在差异的原因。人工观测数据以每天24h航空天气报观测时（第51—60分之间）的有效水平能见度为准，能见度仪数据以每小时整点前10min平均值为准。

第2阶段（2014年1—3月）是根据第一阶段的分析结果，针对性地加强了能见度仪的日常维护工作，对比分析加强仪器维护前、后的数据特征，进一步了解造成数据差异的原因。因地面气象观测业务改革，这阶段对比只使用每天08:00、11:00、14:00、17:00、20:00时次的数据进行分析。

分析时主要以人工观测值为基准，从能见度绝对差值（ΔV）和相对误差（δV）的角度对比两序列的差异，分析自动观测值的偏差情况，并分不同天气现象进行了统计。ΔV和δV的计算公式分别为：

ΔV=自动观测能见度－人工观测能见度

δV=ΔV/人工观测能见度×100%

当|δV|≤30%时认为两者的差值正常，否则为异常。

为了保证对比的可靠性，将以m为单位的自动观测值换成以km为单位，并保留3位小数。同时根据前向散射的原理，能见度仪较为可信的测量范围在10km以内，对能见度20km以上的测量波动会很大，所以人工观测V>20km时的数据不作对比分析。自动观测值缺测的时次也不参与分析，第1阶段的样本数为2686个，第2阶段的样本数为416个。