建筑屋顶热红外遥感：环境条件、测量误差与参数假设对U值计算的影响

《Journal of Building Engineering》：Thermal infrared remote sensing of building roofs: Effects of environmental conditions, measurement errors and parameter assumptions on U-value calculation

　　

建筑屋顶热红外遥感：环境条件、测量误差与参数假设对U值计算的影响
·机载红外屋顶温度需要进行广泛且具有不确定性的辐射校正；
·测量与参数的不确定性会传播为较大的U值误差；
·可靠的城市尺度U值分类需要罕见的天气条件；
·每年可供商业大规模应用的合适飞行日极少，因此商用化面临挑战。

建筑领域的能源消耗约占全球总能耗的三分之一，其运行与施工碳排放约占全球能源相关CO₂排放的相似比例。为实现巴黎气候协定2050年净零目标，建筑改造速度需提高两倍。红外热成像（IRT）是识别待改造建筑与评估保温质量的成熟方法，但传统热流计法（HFM）依赖昂贵设备且测点有限；温度法（TBM）等低成本方案对室内外温差敏感。定量IRT在规模上可扩展，但从机载平台获取城市尺度热像并估算屋顶热透射系数（U值）时，测量环境、大气校正和模型假设等不确定性如何在U值计算中传播，此前缺乏系统性量化评估。

研究人员基于一维稳态传热模型开展了确定性敏感性分析：给定真实U值（0.1–2.0 Wm^-2K^-1）和天气情景，计算理论屋顶外表面温度T_out，再分别引入T_out测量误差（±1°C或±0.5°C）、发射率不确定度（±0.03）、室内温度不确定度（±2°C）以及风速变化（±0.5 m/s或0 m/s），采用笛卡尔积最坏情形与高斯误差传播两种方式量化U值绝对与相对误差。暖湿多云情景设定T_amb=5°C、T_sky=0°C；冷晴情景设定T_amb=-5°C、T_sky=-15°C。同时利用瑞士卢加诺和伯尔尼2018–2022年METAR气象数据统计实际可飞行日数。

关键技术方法包括：（1）稳态传热模型：基于傅里叶定律和热平衡，耦合室内对流、屋顶导热、室外风对流与长波辐射，用数值求根计算T_out；（2）红外测温不确定性建模：参考机载实测研究设定T_out误差±1°C或±0.5°C，发射率不确定度±0.03，室外对流系数h_wind=3.8054·V_wind（Albatici等），室内对流系数h_wall固定为10 Wm^-2K^-1；（3）敏感性分析：采用笛卡尔积参数极值组合求最坏情形误差，并用高斯误差传播估计统计误差；（4）适航条件统计：基于瑞士卢加诺与伯尔尼2018–2022年METAR数据，统计满足无雨、无雪、无雾、云底高于1000 m、飞行窗口2小时及特定云量限制的年度可飞行天数。

研究结果如下：

（1）有风且±1°C测温误差：在暖、冷两种情景下，U值计算误差均可达真实值的数倍；即使仅考虑T_out测温误差（基线情形），也难对全范围U值做出可靠评价。以真实U值为1 Wm^-2K^-1的屋顶为例，冷且有风条件下基线情形计算结果约为0.4–1.8 Wm^-2K^-1；加入附加不确定度后范围扩展至约0.1–2.2 Wm^-2K^-1，最大相对误差略超100%（笛卡尔积）或约75%（高斯传播）。

（2）无风条件：冷晴情景下，即使±1°C测温误差，仍可能将屋顶划分为若干保温等级；但暖且无风时，由于室内外温差小，误差仍显著，分类困难。

（3）更精确测温（±0.5°C）且无风：暖情景下的误差水平与前述冷且无风情景相当；冷情景则能较好地估计U值，并对屋顶保温水平做出较清晰判断。但无论哪种情景，对U值低于0.5 Wm^-2K^-1的屋顶，相对误差可达数百个百分点，无法与正确开展且受控良好的现场定量IRT精度相比。

热惯性影响方面，重型平屋顶由混凝土、保温层及可能的湿砾石和植被构成，即使经历数小时稳定天气，其热行为仍难评估；轻型倾斜瓦屋顶相对更适合，因为可在现实时间内接近稳态。基于气象统计，瑞士高原城市每年满足理想飞行条件的日子仅为1%–2%，这直接限制了商业可行性。

讨论与结论：研究人员指出，该敏感性分析所用的模型和不确定性取值总体偏保守，实际中可能存在更多附加不确定性。在此建模框架内，机载红外遥感仅能在罕见理想条件下实现城市尺度屋顶U值的可靠评估，且需要极为细致的红外温度校正。结论强调：无论哪种情景，测温不确定性、风环境以及模型参数假设的误差传播都很显著，U值低于0.5 Wm^-2K^-1时尤为严重；冷环境（T_amb≤?5°C）和大室内外温差是取得成功的前提。采用动态热模型、更精细的对流换热模型或结合机器学习分类，可能有助于降低不确定性，但已超出该模型框架。总体而言，机载红外遥感全面评估屋顶U值只能在罕见条件下实现，且需要大量校正投入，加之适航机会有限，商业大规模应用仍具挑战。