基于数据融合降低气温测量辐射误差的仿真分析与试验研究

地表气温上升速度约为0.1 ℃/（10 a），然而受太阳辐射影响，地面气象站观测到的气温会高于真实大气温度，存在1 ℃量级的辐射误差。因此，本文提出了一种基于数据融合的铝壳温度传感器设计。首先，利用流体动力学方法计算温度传感器在不同环境条件下的辐射误差。其次，为获得连续辐射误差结果，利用神经网络算法对辐射误差数值计算结果进行学习，形成误差订正方程。最后，将太阳辐射误差订正方程修正值与试验结果进行对比。结果表明，基于数据融合的铝壳温度传感器可将辐射误差降至0.05 ℃以内。