辐射表积尘：光伏与气象辐射数据的隐形误差

积尘为什么影响大

辐射表通过半球玻璃罩测总辐射：灰尘、鸟粪、盐粒、花粉在玻璃罩上散射和吸收阳光，进入传感器的光减少。典型影响：

• 轻积尘（1~2 周）：读数低 3~8%；
• 明显积尘（沙尘/鸟粪）：低 10~20%；
• 结露/结霜：读数异常偏低（可能接近 0 直到蒸发）。

风险：积尘是"缓慢爬坡"型误差，趋势分析看不出异常——光伏功率预测、蒸散计算（ET₀ 用辐射）、气候研究都会被污染。

判断积尘的方法

1. 清洁前后对比：清洁玻璃罩后读数应回升（回升幅度即积尘误差）——这是最直接的判断；
2. 晨昏比值检查：早晚（太阳高度角低）积尘影响更大，同一天清洁前后早晨比值变化显著；
3. 与邻近站对比：两站同参数差异缓慢增大，查积尘与清洁记录；
4. 定期"清洁试验"：每周清洁一次，记录清洁前后读数差，建立本站积尘曲线。

清洁规范

• 频率：干燥少雨区每周；沙尘/工业区 2~3 天；多雨区雨后必清；
• 工具：蒸馏水 + 软布/棉签（镜头纸）；禁止干擦（砂粒会划伤玻璃罩）与硬物；
• 时机：早晨或阴天清洁（避免清洁后立即大太阳加热罩面造成热冲击）；
• 记录：每次清洁记录时间与清洁前读数——清洁记录是辐射数据质控的一部分。

自动清洁与改进

• 通风加热罩：减少结露结霜（也改善低温测量）；
• 自动清洁装置：刮刷/压缩空气（高污染站点）；
• 倾斜安装：有些场景倾斜安装减少积尘（但会引入角度误差，需换算）；
• 对比清洁：配备两台辐射表，一台自动清洁、一台按常规周期，对比偏差监控积尘。

结语

辐射表积尘是"最便宜的误差也是最容易被忽视的误差"：每周清洁 + 清洁前后对比记录 + 与邻近站交叉检查，三件事能把积尘误差从 10% 级压到 1% 级。光伏功率预测和蒸散研究对辐射数据的依赖，让"清洁记录"成为辐射站的强制运维项。