土壤温湿度范文第1篇
1 温湿度测量系统功能结构
分布式变电站绝缘在线监测系统。该系统3部分组成:本地监测单元、变电站通信控制单元和后台绝缘诊断系统。其温湿度测量终端安装在主要电力设备附近, 通过以太网络连接, 当进行监测时自动测量环境温湿度通过以太网上传到后台监控工控机。该终端由智能传感器SHT11和AT89C2051单片机组成, 测量数据通过RS232数据线发送到MOXA网络串口服务器 (NPort5610) , 该串口服务器通过以太网和工控机通信。结构如图1所示。
1.1 温湿度传感器
温湿度传感器选用瑞士Sensirion公司生产的SHT11型数字温湿度传感器, 该传感器是具有二线串行接口的单片全校准数字式新型相对湿度和温度传感器, 可用来测量相对湿度、温度和露点等参数, 具有数字式输出、免调试、免标定、免外围电路及全互换等特点。SHT11湿度/温度传感器系统测量相对湿度的范围是0~100%, 分辨力达0.03%RH, 最高精度为±2%RH。测量温度的范围是-40℃~+123.8℃, 分辨力为0.1℃。测量露点的精度<±1℃。利用降低分辨力的方法, 可以提高测量速率, 减小芯片的功耗。
1.2 AT89C2051单片机
At89c2051是美国ATMEL公司生产的低电压、高性能CMOS8位单片机, 片内含2kbytes的可反复擦写的只读程序存储器 (P EROM) 和128bytes的随机数据存储器 (RAM) , 兼容标准MCS-51指令系统, 片内置通用8位中央处理器和Flash存储单元。该单片机有20只引脚, 体型小巧非常适合在外设不多的情况下使用。本测量系统只扩展了一个数字式传感器和MAX232芯片, 所以采用此型号单片机。
1.3 NPort5610串口服务器
MOXANport5610机架式串口设备联网服务器, 不但可以保证现有的硬件资源, 更确保网络的扩充可能性。通过简单的设置, 就可以将现有的串口设备立即联网。同时可以在串口和以太网络界面之间轻易的执行双向数据传输。可以达到同时集中管理串口设备, 和于网络中分散管理主机的目的。变电站绝缘在线监测系统中各个本地监测终端都通过此串口网络服务器连接在以太网上与后台监控工控机通信, 充分利用了以太网的高速稳定特点。
2 温湿度测量系统电路设计
由于AT89C2051不具备I2C总线接口, 故使用单片机通用I/O口线来虚拟I2C总线, 并利用P1.0来虚拟双线数据线DATA, 利用P1.1来虚拟时钟线SCK。在DATA端接入一只4.7kΩ的上拉电阻, 同时在VDD及GND端接入一只0.1μF的退耦电容。传感器通过双线串行接口和下位机的单片机I/O口直接相连, 无需A/D转换, 和传统的测量系统相比, 大大简化了传感器和单片机之间的接口, 如图2所示。
3 温湿度测量系统程序设计
3.1 单片机测量程序设计
本系统中采用了KeilC51作为开发环境, 使用c语言完成了测量计算温湿度的功能, 同时随时应答上位机的控制命令。由于采用二线串行接口SCK和DATA (其中SCK为时钟线, DATA为数据线) , 故对SHT11的操作应严格按照时序, 共有5条用户命令, 分别是测量温度命令 (03H) 、测量湿度命令 (05H) 、读寄存器状态命令 (07H) 、写寄存器状态命令 (06H) 和软启动命令 (1EH) 。DATA在SCK时钟下降沿之后改变状态并仅在SCK时钟上升沿有效。SHT11上电后进入休眠模式, 首先应发送一个“启动”时序, 唤醒芯片, 即在SCK为高时使DATA由高电平变为低电平, 并在下一个SCK为高时将DATA升高。微控器发出测量命令后就等待测量完成, 为表明测量完成, SHT11将数据线拉成低电平。微控器重新启动SCK, SHT11就传送两个字节的测量数据与一个字节的CRC数据, 传输数据的顺序是从最高位 (MSB) 到最低位 (LSB) 。SHT11在测量和通信完成后会自动返回休眠模式。
3.2 监控工控机程序设计
监控工控机通过以太网经NPort5610串口服务器与测量终端的RS232接口连接。工控机上安装了串口服务器的驱动程序后, 可以把NPort5610串口服务器上的串口虚拟成工控机的串口, 即利用通讯程序改变访问的串口号即可与测量终端通信。上位机采用DELPHI2005开发环境调用MOXA公司提供的串口I/O函数库Pcomm函数库来控制温湿度测量终端。Pcomm库封装了基本的MicrosoftWin32API串口操作函数, 用户可利用其直接对串口操作, 极大地提高了开发速度。
4 结语
本文介绍的变电站绝缘在线监测系统中的温湿度测量系统, 充分利用了绝缘在线监测系统已有的以太网通信线路, 对绝缘在线监测功能进行了扩充, 其温湿度测量具有运行可靠、扩充方便等优点。网络串口服务器组成了简单的网络, 符合传感器智能化、和网络化的发展趋势。实际运行表明, 数据传输可靠, 测量结果准确, 满足了变电站绝缘在线监测系统对环境温湿度监测的要求。
摘要：环境温湿度是影响绝缘参数的重要外部因素, 本文介绍了变电站绝缘在线监测系统中温湿度测量系统的工作原理和软硬件结构设计。该系统应用智能型温湿度传感器SHT11来测量电力设备运行的环境温度和湿度, 单片机对数据进行处理和修正, 通过网络串口服务器NPort5610接入变电站绝缘在线监测系统的以太网, 完成单片机与绝缘在线监测系统监控计算机的通信。
关键词：在线监测,温湿度传感器,串口网络服务器
参考文献
[1] 曾欢, 刘毅.嵌入式WiFi技术在温室环境监测系统中的应用[J].林业机械与木工设备, 2008 (2) .
土壤温湿度范文第2篇
摘要：设计了基于ZigBee技术的智能粮仓监控系统，改变了目前粮仓管理依靠经验主义、人工防治的现状，有效解决了高出错率、高成本的缺点。该系统将传感网络监测到的环境参数经过A/D转换传输给后台服务器进行存储、分析和处理，通过监测数据与预设阈值数据对比，自动发出预警信息和智能启动环境调节设备。结果表明，该系统人机交互方式较好，具有监测数据精确、成本低、能耗小等优点，能让粮仓管理员的工作跨跃时空限制，具有推广价值。
关键词：ZigBee；智能粮仓；智能化监控；系统；设计
收稿日期：2013-09-22
作者简介：刘国红（1979—），男，江西鄱阳人，硕士，副教授、高级工程师，主要从事无线网络应用、农业信息化及物联网应用技术等研究。E-mail：2318878980@qq.com。民以食为天，对于拥有13亿人口的我国来说，做好粮食储藏工作对稳定发展、保证民生具有重要的现实意义。国家对粮食储藏工作曾提出“三低、三高”的要求，即低损耗、低污染、低成本和高质量、高营养、高效益。然而储存环境和条件直接影响粮食储存期限和食用价值。国家粮食局局长任正晓接受媒体采访时说，我国粮食产后损失惊人，每年的粮食损失浪费量约相当于0.133亿hm2耕地的产量，比第一产粮大省黑龙江省1年的产量还要多。其中最主要的损失就是粮食虫害和霉变造成的损失。因此，运用ZigBee技术对粮仓环境实时监控，对提高粮食储藏质量、减少粮食损失具有重要作用。目前，物联网技术在交通、医疗、家居中应用较多，也很成熟[1]，但ZigBee技术在智能粮仓监控中应用的研究较少，许多设计与研究不能很好地与粮食仓储结合起来。本研究设计的基于ZigBee技术的智能粮仓监测系统，通过相关的传感器收集粮仓不同位置的温度、湿度、微振等参数，实现对粮食储藏环境的实时监测和智能调节，提高管理效率，减少人为误差，降低劳动强度，为实施粮仓日常智能化监控提供了科学依据。
1基于ZigBee技术的物联网概述
1.1ZigBee技术简介
ZigBee是一种双向无线通讯技术，可工作在2.4 GHz、868 MHz和915 MHz 3个频段上，分别具有最高250、20、40 kbit/s 的传输速率，传输距离在10～75 m之间；主要特点有距离短、速率低、成本低、容量大、延时短、功耗小等；常用于周期性数据、间歇性数据和低反应时间数据的传输及应用。ZigBee是一种高安全、高可靠的无线数据传输技术，方便在各种电子设备之间进行数据传输[1-3]。
1.2物联网简介
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，是智能感知、识别技术与普适计算、泛在網络的融合应用，被称为继计算机、互联网之后信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网应用的拓展，其架构可分为3层：感知层、网络层和应用层[4]。 感知层由各种传感器构成，如温湿度传感器、二维码标签、摄像头、红外线、GPS等感知终端，是物联网识别物体、采集信息的来源。网络层是互联网、网络管理系统和云计算平台等组成的数据传输部分，是整个物联网的中枢，负责传输和处理感知层获取的信息。应用层是物联网和用户之间的接口，它与行业需求结合，实现智能化人机交互。
综上所述，基于ZigBee的物联网技术在智能粮仓监控系统设计中应为首选技术，两者有机结合、优势互补，具有很强的现实意义和应用价值，可为本系统的设计提供经济、科学、适用的解决方案。
2基于ZigBee技术的智能粮仓监控系统设计
2.1系统总体框架
智能化粮仓是粮食储藏的先进手段和方法，其应用良好具有很强的社会意义，能产生较大的经济效益。系统要求具有使用安全、控制可靠、运行稳定、扩展性强等优点。笔者经过走访省内多家粮库，在充分了解粮食储藏要求的基础上，对温湿度、防虫等关键要素进行梳理，从实际应用出发，坚持科学、方便、经济、易用的设计原则，把基于ZigBee技术的智能粮仓监控细分为4个子系统，分别为无线传感网络系统、数据分析处理系统、智能控制系统和人机交互系统。
基于ZigBee的无线传感技术为智能粮仓环境监控和数据采集提供了很好的途径，可避免管理员进粮仓凭经验而引发的误判。系统通过分布在粮仓不同位置的各种传感器，把采集到的环境数据通过ZigBee节点汇集到中心节点，经过智能网关连接到3G通信网络，实现与控制主机之间实时、安全、高效地通信；主机对采集到的环境数据进行自动处理和科学分析，提供实时监测状态、历史报表等信息供管理员参考；系统把监测到的环境数据与管理员设置的阀值进行比较，如果采集到的环境数据不在阀值范围之内，则分析粮仓环境变化，自动启动预警装置，在继电器控制下，通风降温等环境调节设备自动运行，直到新采集到的环境数据达标为止，从而防止粮食发热、霉变、虫害等情况发生[5]。本系统允许管理员足不出户，远程控制，实现粮仓管理智能化。系统结构框图如图1所示。
2.2无线传感网络系统
无线传感网络系统是智能粮仓监控系统的前导，是信息采集核心部位，为粮仓环境数据监测和设备控制提供第一手资料。在粮食储藏过程中，粮仓内的温度、湿度、气体成分等都会对粮食品质产生重要影响。无线传感网络系统通过在粮仓内不同位置设置传感器节点，对粮仓内部温度、湿度、微振及视频等数据实时采集，并通过ZigBee技术传送到中心节点，再经网关和3G网络传输到服务器。这种部署具有灵活性强、扩展方便、能耗少等特点，其结构主要分为供电模块、传感器模块、无线通信模块和A/D模块4个部分（图2）[5]。供电模块为传感器供电，一般用5 V锂电池，可维持60～180 d；A/D模块把传感器采集到的模拟信号转化为数字信号，便于在网络上快捷、安全地传输。整个ZigBee网络节点工作过程如下：首先初始化，协调器参与并建立无线网络后，再通过路由器（FFD）和终端设备（RFD）发现网络，最后建立起连接并开始数据采集和发送。ZigBee节点采用间歇式工作模式，以达到环保节能的目的，有任务时则采集传感器数据和接受来自协调器的控制数据，没有任务时则进入休眠状态，节点功耗降到最低。
主要传感器工作过程如下。
2.2.1温度检测智能粮仓温度检测采用AD590传感器，该传感器的输出电流会随着温度的变化而变化。工作原理：AD590传感器通过与10 kΩ电阻连接，把电流转化为电压值，电压信号经过A/D转换，由模拟信号转化为数字信号，经无线网络传送到主机进行分析处理。AD590温度传感器设计科学，应用成熟，具有传输距离远、线性度好、精度高等特点，其测量范围可达-50～150 ℃之间。
2.2.2湿度检测智能粮仓湿度檢测采用HIH-5030/5031系列传感器，该传感器是相对湿度值的线性电压输出，热固塑料外壳、激光调整互换，设计上具有低功率、高精度、响应快、稳定好、漂移小、抗化学性等特点。工作原理：当传感器所在位置湿度发生变化时，振荡电路提供正弦波信号，通过电压跟随器处理后输出电压值，电压信号经过A/D转换，由模拟信号转化为数字信号，经无络网络传送到主机进行分析处理。
2.2.3声音（微振）检测声音（微振）检测采用HX-SLM3虫害声音传感器，利用粮食生虫后，虫子运动产生声音的特点，采集粮仓虫害数据。该传感器内置1个对声音敏感的电容式驻极体话筒，声波使话筒内的驻极体薄膜振动，导致电容变化，从而产生与之对应变化的微小电压，这一电压随后被放大成0～5 V，经过A/D转换成数字信号，通过无线网络传送给主机进行分析处理。工作原理：传感器采集到声音信号，通过神经网降噪技术除去信号中的噪音，进行幅度归一化，从抽样数据中利用静音分离出独立的样本。为保证取样数据能准确地反映虫子运动，用自适应抵消器抵消环境噪声，即把一个声音传感器放在谷堆里，一个传感器放在谷堆外，谷堆里的传感器提供环境和虫子双重原始声音输入，外面的传感器只提供环境声音（即噪声）输入，两者叠加，最终环境噪声被自适应地过滤掉，留下了虫子的声音。
2.2.4视频监控视频监控模块前端采用市场上成熟的高精度网络摄像头，带红外功能，360 ℃自控制旋转，可手动变焦，采用最新节能电路，低功耗，发热小，具有较长的使用寿命。采集到的图像经A/D转换成数字信号，通过流媒体服务提供网络监控。用户可以通过3G手机或电脑，随时随地查看仓库内部的实时图像，对仓库进行远程监控。
2.3数据处理系统
数据处理处于系统后台，是整个智能粮仓监控系统的核心，也是指挥环境调节设备运行的中枢，其数据处理流程决定了智能粮仓监控系统软件的设计。本系统管理软件采用 VC++ 开发，分为前台用户界面和后台数据库组成。数据处理系统工作流程如图3所示。首先采集数据准备就绪，系统接收传感网络采集到的粮仓环境数据，经过A/D处理转化为数字信号，通过网络传到服务器并写入后台数据库，服务器对数据进行存储、分析、比较和挖掘，与管理员预先设置的阀值进行比对，如不在正常范围之内，管理员会收到系统自动发送的预警信息，同时系统自动启动相应的设备进行环境调节，直到新采集到的环境数据达标为止；如传感器采集到的粮仓环境实时数据中温度高于20 ℃或空气湿度大于70%，系统会向管理者手机发出预警短信，并智能开启鼓风机、空调等设备进行环境调节，直到粮仓环境达到正常值才停止设备运行。仓库管理员可以通过控制终端查询任一传感节点状态、实时环境数据和历史数据。
整个数据处理系统设计本着确保实用、节省能耗的原则，采用定时采集数据的工作模式，即在传感器节点上设置断点，间歇性启动数据采集和发送任务，每完成1次采集和发送后，进入一段休眠状态，休眠时间间隔可以由管理员自行设置，时间到了再唤醒，本系统设计的是5 min采集和发送1次数据。
2.4智能控制系统
智能控制系统由环境调节设备和继电器控制电路组成。该系统中环境调节设备主要分2个部分：一是粮仓温湿度的调节。由系统通过启动空调与鼓风机来实现，当粮仓温湿度不在正常的阀值范围之内时，则启动进出口鼓风机，通过风机及粮仓内的通风管道使冷却后的空气吹过粮堆形成对流[6]；如果风机启动后仍不让环境数据达到正常范围，则要开启空调进行降温与排湿；如果粮仓空气太干燥，还可以配加湿器进行调节。二是粮仓虫害的监控。粮食生虫后，其爬动会产生声音，如果采集到的环境数据中有微振，则开启搅拌设备和喷药设备，以达到及时杀虫的目的，避免虫害进一步扩大。
继电器控制就是控制环境调节设备的运行或停止。工作原理：当检测到环境数据不在预设阈值范围内，则输出低电平信号，经驱动器加到光电隔离器TLP521-4的输入端引脚，当光耦加载的电压超过3 V时就会产生光信号，将光信号转为电信号，经三极管放大，控制继电器打开环境调节设备开始工作；当检测到信号输出在预设阈值范围内，则发出高电平信号，控制环境调节设备停止工作[6]。继电器控制电路图见图4。
2.5用户交互系统
用户交互系统直接面向用户，实现人机对话，因此在界面设计上要集方便、美观为一体，简单易学，便于操作。本系统主界面上设有：环境阀值设置、权限设置、历史数据分析、报表打印、设备控制、视频调用、实时数据显示等。粮仓管理员可以通过PC、PAD或智能手机随时随地访问系统，对数据进行统计分析，形成数据仓库，为粮仓科学化管理提供决策依据，实现足不出户地远程管理。
3运行测试
3.1测试准备工作
在粮仓内放置温度传感网络节、湿度传感网络节点各1个、声音传感节点1组、装好应用软件的控制主机1台；ZigBee 网络通过网关与3G网络相连，控制终端与服务器连接正常，各种环境调节设备准备就绪。一般情况，粮食最佳保存环境为温度低于20 ℃，空气湿度小于70%。
3.2测试结果
试验开始前，将温度传感器、湿度传感器分别放置在粮仓2个角落，离地面距离为粮仓净高一半；声音传感器1个放在谷堆里，1个放在谷堆外；接收设备放置在控制室实验台上，距离传感器发送模块30 m左右，ZigBee中心节点通过网关与3G网络相连[7]。试验开始后，管理员通过软件能够直观地看到粮仓内各监测点的环境数据，并通过调节阀值，启动相关环境调节设备，基本实现了粮仓智能化的远程监控。在3 h的试验过程中，各试验传感网络节点每5min采集1组数据并发送，各节点共采集发送36条记录，在远程监控主机上接收到34条记录，传输准确率达94.44%，完全满足系统运行要求。运行画面截图如图5、图6所示。
4总结
本监控系统基于ZigBee技术，设计了粮仓智能监控网络和管理软件；完成了对粮仓温度、湿度、虫害等相关环境数据的采集、传输、分析和处理，有效解决了目前粮仓管理因经验主义、人工防治等而引发的高出错率、高成本的缺点；运用3G无线互联网技术，建立了粮仓管理的后台数据库，为粮仓管理员提供随时、随地，跨跃时空的工作模式。试验结果表明，系统数据采集传输可靠，环境数据精确，运行成本降低，具有推广的意义和价值。下一步将增加传感网络节点，扩大ZigBee网络覆盖范围，以实现粮仓更多环境数据的精确采集[8]，并把该设计进一步应用和推广。
参考文献：
[1]滕志军，何建强，李国强. 基于ZigBee的智能农业管理系统设计[J]. 湖北农业科学，2013，52（3）：681-684.
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土壤温湿度范文第3篇
1 工作原理及结构介绍
1.1 机械式温湿度计
机械式温湿度计分为干湿计、机械式湿度计、机械式温湿度计。干湿计是由两支规格完全相同的温度计组成, 一支感温泡暴露在外以测量环境温度, 另一支感温泡由纱布包裹以测量湿度, 纱布中水分蒸发的同时也带走一定热量, 从而使湿球温度下降。机械式湿度计是采用毛发、尼龙及有机高分子镀膜材料等作为感湿元件, 是可直接指示相对湿度的指针型和记录型湿度计, 包括毛发湿度表、毛发湿度记录仪等等, 是根据人发、尼龙丝等材料在空气湿度发生变化时产生长度变化的原理制造而成。这种湿度计体积小、重量轻、便于携带与安装。机械式温湿度计是由湿度部分 (机械式湿度计或干湿计) 和温度部分 (双金属温度计或玻璃液体温度计) 组成的一体式温湿度两用仪器, 由双金属温度计和毛发湿度计构成的一般称为指针式温湿度计, 形如仪表盘, 是利用金属热胀冷缩的原理制成, 以双金属片作为感温元件来控制指针。
1.2 电子式湿度传感器
电子式湿度传感器是由湿敏电容、湿敏电阻或湿敏谐振器等湿敏元件及其相应变换电路组成的能显示相对湿度的湿度计, 一般分为电阻式和电容式。湿敏电阻的特点是在基片上覆盖一层由感湿材料制成的膜, 当空气中的水蒸气吸附在感湿膜上时, 元件的电阻率和电阻值都发生变化, 利用这一特性即可测量湿度。湿敏电容一般是用高分子薄膜电容制成的, 常用的高分子材料有聚酰亚胺、聚苯乙烯等。当环境湿度发生改变时, 湿敏电容的介电常数随之发生变化, 使其电容量也发生变化, 电容的变化量与相对湿度成正比。湿度传感器的准确度可达到±2%R H~±5%RH。湿敏元件除对环境湿度敏感外, 对温度亦十分敏感, 其温度系数一般在 (0.2~0.8) %RH/℃范围内。
2 校准方法
2.1 机械式温湿度计
机械式温湿度计的校准标准器具可以选用精密露点仪或通风干湿表, 通过在恒温恒湿箱中恒温一定时长后, 读取温湿度计与标准器具的显示值, 并通过计算得出其相应校准点的示值误差。校准前需将标准器探头放置于恒温恒湿箱的中心位置, 将被校温湿度计放置于箱内有效空间内且不影响箱内空气循环。温度选取15℃, 20℃, 30℃三个校准点, 湿度选取40%RH, 60%RH, 80%RH三个校准点。温、湿度校准可同时进行。
温度回差的校准依次按照10℃, 20℃, 30℃, 40℃, 30℃, 20℃, 10℃的顺序进行。同一校准点上正反行程温度示值误差的差值为温度回差。湿滞误差的校准在20℃下按照40%RH, 60%RH, 80%RH, 60%RH, 40%RH的顺序进行, 计算方法与湿度回差相同。温度、湿度的重复性分别在10℃, 20℃, 30℃, 40℃和40%RH, 60%RH, 80%RH的顺序进行校准, 并连续重复3次, 同一校准点上的误差最大差值为相应温度/湿度重复性。
2.2 电子温湿度传感器
湿度传感器的校准不同于机械式湿度计, 其校准环境为标准湿度发生器的测试室, 选用精密露点仪作为湿度标准, 选用扩展不确定度为0.1℃的温度计为温度标准。湿度校准点为从低湿10%RH到高湿90%RH (在20℃或25℃下) 每间隔10%RH做一次, 每点读取三次数值。同时也要对传感器稳定性、相应时间、湿滞等指标进行考核。
3 工作应用
3.1 机械式温湿度计
干湿计的校准过程中, 其示值的读取是较为重要的一步。干湿计自身的干、湿温度计是通过金属扣固定在带有温度刻度的面板上, 并通过观察水银柱的高度与温度面板相对应的数值来读取温度值。其湿度是通过计算干、湿温度计示值的差值查表或直接用干、湿球温度对比得出相对湿度值。干湿温度计的固定、上水纱布的选择和湿球用水、干湿温度计感温介质的不同都会影响到干湿计的示值。
机械式温度计与温湿度计在校准过程中, 其调修工作尤为重要。通常是在常温下将温湿度计与标准器同时恒定一段时间, 通过对比调修好, 使温湿度计在这个温湿度环境下更接近标准器的示值, 这样可避免打开温湿度箱调修造成的一系列问题。另外, 指针位置的颠倒会阻碍其活动, 指针活动范围受限势必会影响示值。如果事先没有发现, 就会导致校准数据偏差较大或认为此温湿度计已坏, 进而作出错误的判断。
3.2 电子式湿度传感器
在湿度传感器实际标定困难的情况下, 可以通过一些简便的方法进行湿度传感器计量特性的判断与检查。在对电子湿度传感器进行校准之前, 可用嘴呵气或利用其它加湿手段对其所在环境加湿, 观察其灵敏度、重复性、升湿降湿性能、分辨率等。此外, 部分湿度传感器是由电池供电, 电量过低时, 湿度显示值会严重偏离参考值, 这样便影响了我们的判断, 所以在校准和使用过程中要注意提醒客户定期更换电池。
电子湿度传感器以其较好的准确度和良好的稳定性 (短期内) 为温湿度监测提供了良好的技术支持, 但长期稳定性不佳和使用寿命偏短却是影响其质量的头等问题。为此, 对于使用和检校环境的要求和使用人员的素质要求是较为苛刻的, 应避免在酸性、碱性及含有机溶剂的环境中使用, 也要避免在粉尘较大的环境中使用。
4 结语
近年来, 各种制造原理、规格型号的温湿度计层出不穷, 环境温湿度的监测技术在持续发展, 其使用范围之广泛, 技术开发之迅猛, 标志着人类在温湿度测量领域获得了长足的发展。与此同时, 对于温湿度计的检定校准工作也提出了更高的要求, 身为计量人员, 为保证国家生产制造基础标准合格, 更要与时俱进, 深入理解其工作原理, 持续创新、改进校准方法。
摘要：文中介绍了几种温湿度计的工作原理、校准方法及在校准过程中的使用、维护等常见问题的讨论。
关键词：温度,湿度,工作原理,校准方法,维护
参考文献
[1] 李英干, 范金鹏.湿度测量[M].北京:气象出版社, 1990.
[2] 廖理.热学计量[M].北京:原子能出版社, 2002.
土壤温湿度范文第4篇
空气中的水汽含量我们用绝对湿度表示, 单位体积空气中所含水蒸汽的质量, 叫做空气的“绝对湿度”。它实际上就是水汽密度。它是大气干湿程度的物理量的一种表示方式。通常以1m3空气内所含有的水蒸汽的克数来表示。单位为g/m3或g/cm3。水蒸汽的压强是随着水蒸汽的密度的增加而增加的, 所以, 空气里的绝对湿度的大小也可以通过水汽的压强来表示。它能直接表示空气中水汽的绝对含量, 但在一般站内不能直接测量, 而是通过其他测量间接求得的。绝对湿度 (a) 与水汽压 (e) 的关系可由右式表示a=289e/T g/m3式中T为气温, 当气温等于1 6℃ (289K) 时, a=e。
1 资料方法
采用金山区气象站2003年迁站以来的夏季08时气温、水汽压自动站资料以及迁站以来的8-8时定时降水量资料。
方法采用二维频率表, 将降水等级划分为4类, 如表1。
然后计算各样本在不同的水汽条件下出现的频率, 从而完成二维频率表, 这种表对预报很有参考价值, 并且当统计的资料达到一个量级的时候, 用这种规律作预报是较可靠的。
2 二维频率表分析
统计完成后的表格内容如表2所示。
从表2可以看出, 6月里, 当湿度小于20时, 有可能下一些小雨, 但是从未出现过中雨以上量级的降水, 翻看原资料, 也发现即使是小雨, 降水量也只在零点几毫米, 属于微量降水;当湿度小于等于23时, 从未出现过大雨或暴雨;暴雨只有在湿度大于24的时候才会出现, 并且在大于等于27的时候暴雨出现的概率为24~26时概率的2倍。
7月里, 当绝对湿度小于等于24时, 24小时内从未下过雨;当绝对湿度小于等于27时, 24h内从未下过大雨或暴雨, 暴雨只有在湿度大于等于30的时候才会出现。
8月里, 当湿度小于等于25的时候从未出现过大雨或暴雨, 26~29这个区间内曾出现过暴雨, 历史上只有一次, 并且是受台风“麦莎”的影响, 可以说是一次小概率事件, 其他区间内则从未出现过暴雨, 在8月的金山地区, 除台风影响外出现的暴雨次数目前来说可以说是零。
纵向比较6、7、8三月, 7月里的绝对湿度是最高的, 大于等于30的湿度频率达到0.56;8月的湿度则其次, 达到0.54 (0.45+0.09=0.54) ;6月里的湿度最低, 普遍都在20几hpa。但是, 6月里出现暴雨的次数最多, 这个是由于江淮梅雨的影响, 金山的入梅时间在6月中上旬至7月初之间, 是连阴雨的多发时段。8月里如果没有强台风的影响, 暴雨出现的可能性为零。降水日数最多的是6月, 其次是7月, 最少的是8月, 它们的无雨频率分别对应0.55, 0.61, 0.76。
3 结语
夏季湿度与降水的二维频率统计结果, 撇开小概率事件 (比如台风) , 还是比较理想的, 基本符合了随着湿度增大, 降水的可能性越高, 可能出现的降水量级越高的理论, 所以当统计数量达到一个极值时, 这样的二维频率表的可信度非常高。本文目前的统计结果还没有达到那样理想的效果, 主要还是受到样本量少的关系, 2003年迁站至今一共只有5年时间, 所以在预报参考的同时, 仔细分析天气形势, 掌握连续的天气变化以及利用其它高科技的手段仍然是十分必要的。
摘要：利用08时水汽压与温度资料, 计算出绝对湿度, 再将绝对湿度与降水进行统计, 制作出二维频率表, 并找出它们的关系。
关键词：降水,绝对湿度
参考文献
土壤温湿度范文第5篇
1 土壤墒情预报方法
目前, 国内外土壤墒情预报研究所采用的方法概括起来可大致分为经验公式法、水量平衡法、消退指数法、土壤水动力学法、时间序列法、神经网络模型法、遥感监测法等几类[1]。本文用经验公式法开展研究。土壤含水量与降水、气温、风速、蒸发量等有着密切的关系。通过对辽宁省昌图县气象站近22年4月中下旬土壤墒情、降水量、平均气温、平均风速、蒸发量等资料分析计算, 得出如下结果:
昌图县4月28日10cm的土壤墒情与4月中下旬的合计降水量相关最显著, 相关系数为0.72。
昌图县土壤含水量与气温为负相关, 相关系数为-0.43, 10cm土壤含水量与时段内平均风速为负相关, 相关系数为-0.26。
蒸发量是一个综合因子, 如果气温高、风速大、日照多、地温高、时间长, 则蒸发量大;反之蒸发量小。经统计得到:蒸发量与土壤墒情负相关明显, 昌图县4月28日10cm的土壤墒情与4月中下旬蒸发量的相关系数为-0.51。
在没明显透雨的情况下, 可使用土壤墒情预报经验公式计算。在春旱期间, 10mm以上的降水, 一般每增加1mm降水, 10cm土壤墒情可增加0.7个百分点左右。如果春季一般降水达40mm以上时, 土壤含水量会达到饱和, 此种情况不用计算, 可直接预报某日大雨后, 土壤墒情可达25%以上。
在没有降水的情况下, 10cm土壤墒情平均1d下降0.3个百分点左右。
康绍忠[2]通过研究发现, 时段末土壤含水量与时段初土壤含水量、时段内累计降水量、日平均气温等具有较好的多元线性关系, 即:
式 (1) 中:θt为时段末土壤含水量, θ0为时段初土壤含水量, R为时段内累计降水量, T为时段内日平均气温, a, b, c, d为经验系数。
经过统计验证, 预报误差达到最小时, 确定经验系数。
预报未来有大于10mm降水时, 可用式 (2) 计算10cm土壤墒情变化。式 (2) 中θt为时降水后的土壤含水量, θ0为时段初土壤含水量, R为未来某降水过程大于10mm降水量。
变量多不易确定经验系数, 最好是选一个能代表多个变量的要素。所以我们选择了蒸发量这一要素, 蒸发量可以代表气温、风速、日照、地温、时长等要素的综合作用。
在预报未来一段时间内, 没有降水的情况下, 可用下式计算10cm土壤墒情的变化。
式 (3) 中θt为时段末土壤含水量, θ0为时段初土壤含水量, L为未来几日的蒸发量。
3 具体实例
例如2017年4月23日昌图县10cm土壤墒情为15.7%, 预报未来10d没有明显降水, 未来10d内平均每天蒸发量为7mm, 那么到5月3日10cm土壤墒情将下降到多少?
由计算得出, 昌图县5月3日10cm土壤墒情下降到12.9%左右, 地表墒情很差。
又例如:昌图县5月3日10cm土壤墒情为12.9%, 预计昌图县5月4到5日有中雨, 平均降水量为20mm, 那么5日降水后, 10cm土壤墒情将上升到多少?
用式 (2) :θt=θ0+0.7 (R-10) 计算如下:
由计算得出, 昌图县5月5日降中雨后, 平均10cm土壤墒情将上升到19.9%左右。
结束语
研究墒情变化, 统计与土壤墒情变化相关的气象要素, 查找相关情况, 建立墒情预报方法, 为更好地服务农业生产提供技术支撑。
摘要：研究土壤墒情预报, 确定未来旱涝发展趋势, 对农业生产服务有重要意义。统计与土壤墒情变化相关的气象要素, 计算各要素与土壤墒情的算相关系数, 建立简便易行的土壤墒情预报方法, 为更好地服务农业生产提供技术支撑。
关键词：土壤墒情,相关分析,墒情预报
参考文献
[1] 栗容前, 康绍忠, 贾云茂.农田土壤墒情预报研究现状及不同预报方法的对比分析[J].干旱地区农业研究, 2005, 23 (6) :194-199.