海表面温度范文（精选5篇）
海表面温度 第1篇
关键词：卫星遥感,海表面温度,WindSat,HadISST,空间分布
卫星遥感海表面温度具有获取范围广、时间和空间连续等优点。微波卫星遥感相比于红外卫星遥感具有不受云层干扰[1]的优势。由于辐射计探测角度的变化以及海况的不同,卫星遥感的全球海温资料有着区域适应性,即在不同区域的误差存在差异。本文利用Hadley中心的Had ISST海温资料对Wind Sat海温产品进行对比分析,探究Wind Sat海温产品在全球范围内的误差分布状况。
1数据及方法
1.1 Wind Sat数据
Wind Sat是全球首个星载全极化微波辐射计(2003年1月发射,搭载于Coriolis卫星),其反演算法由AMSR-E的海表面温度反演方法(即多元线性回归算法)改进得到[2]。本文使用2006-2015年1月和7月的第7版Wind Sat SST全球月平均数据,该数据由RSS(Remote Sensing System)处理发布,空间分辨率为0.25°×0.25°。
1.2 Had ISST数据
Had ISST(Hadley Center Sea Ice and Sea Surface Temperature)是由全球月平均海温数据和海冰数据组成的数据集,由隶属于英国气象局(Met Office)的Hadley中心制作发布。该数据集中的海温数据被广泛应用。Had ISST的实测海温资料来源于MDB(Met Office Data Bank),MDB资料的缺失部分由COADS(Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set)资料替代。Had ISST数据为格点数据,分辨率为1°×1°,海温数据的时间覆盖1870年至今。本文使用2006-2015年1月和7月的Had ISST数据,获取来源为Met Office官方网站http://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadisst/。
1.3匹配方法
Wind Sat SST空间分辨率为0.25°×0.25°,Had ISST海温资料空间分辨率为1°×1°,在比较分析之前,首先将Wind Sat SST权重平均至1°×1°格点,使Wind Sat SST数据与Had ISST数据格点相吻合。
2误差空间分布
本节将Wind Sat SST和英国气象局哈德莱(Hadley)中心发布的海温资料Had ISST1进行对比。选取2005~2014年10年间Wind Sat SST月平均数据与Had ISST1月平均海温资料。
图1为1月和7月份Wind Sat SST与Had ISST1平均偏差的10年平均值全球分布。大部分海域,Wind Sat SST与Had ISST1差异较小,在±0.1℃以内。但是西北大西洋和西北太平洋的沿岸海域偏差较大,南部大洋偏差较大的海域分布在30°S~60°S之间且近似呈现纬向条带状。一些沿岸海域,例如日本东南沿海、美国东部沿岸以及墨西哥湾等在1月份表现出较大偏差但在7月份偏差恢复正常范围,这些可能是由于陆地和海冰的射频污染造成的。北半球偏差较大的海域在7月份比1月份北移了10°纬度左右(从45°左右移至55°左右)。为了探究Wind Sat-Had ISST1间SST的偏差与实测海温大小是否存在联系,我们作出了对应月份Had ISST1海温10年平均值的全球分布图,如图2。对比图1和图2,发现有着较大Wind Sat-Had ISST1偏差的海域(超出±2°C)(图1)与实测海温在5~10°C之间的海域分布(图2)一致。由此看出,海表温度为5~10°C之间时Wind Sat SST的反演算法精度可能不够理想。
3结论
本文以2006-2015年的Wind Sat SST数据为主要评估对象,与Hadley中心的Had ISST海温数据进行对比,分析了误差的空间分布。Wind Sat海温与Hadley海温总体误差较小,西北大西洋和西北太平洋的沿岸海域偏差较大。北半球较大误差分布区域随季节变化存在移动,具体为7月份北移1月份南移。
参考文献
[1]姜景山.面向21世纪的中国微波遥感技术发展[J].中国工程科学,1999,1(2):78-82.
海表面温度 第2篇
海表面温度(sea surface temperature,SST)是海洋和大气科学研究中的重要参数之一。是气候变化和海-气相互作用中的关键因素。卫星遥感技术能够获取全球范围内具有空间和时间连续性的海表面温度数据。红外遥感和微波遥感是卫星遥感海表面温度的两种主要方法。红外遥感主要基于分裂窗技术,相比微波遥感具有较高的空间分辨率,但是其易受大气状况尤其是云层遮挡的干扰,影响着反演的精度或造成反演的空白;微波遥感可以提供全天候条件下的测量,能在一定程度上克服云等因素的干扰。国内为相关学者已对卫星遥感的海表面温度数据进行过验证工作,Meissner和Wentz利用RSOI(Optimum Interpolated)数据对2003年至2006年的Wind Sat SST数据进行对比分析,发现平均偏差为-0.11℃,标准偏差为0.66℃。本文利用Hadley中心的Had ISST数据中的海温资料对Wind Sat海温资料进行了验证分析。
数据及方法
Wind Sat数据
Wind Sat于2003年1月搭载在Coriolis卫星上发射升空,是全球第一颗星载全极化微波辐射计。它由美国国家海军研究实验室和海军空间技术中心共同研制。本文使用的Wind Sat SST数据,是由RSS(Remote Sensing System)处理发布的第7版(v7)全球月平均数据,时间为2015年1月至12月,空间分辨率为0.25°×0.25°。其反演算法继承于AMSR-E的海表面温度反演方法,即多元线性回归算法3(Meissner and Wentz,2005,2007)。
Had ISST数据
Had ISST(Hadley Center Sea Ice and Sea Surface Temperature Data)数据集包括全球月平均海温数据和海冰数据,其海温数据被广泛应用。该数据集由英国气象局(Met Office)下属的Hadley制作发布。其实测资料来源于MDB(Met Office Data Bank),并使用COADS(Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set)资料弥补MDB资料的缺失部分。Had ISST数据的格点分辨率为1°×1°,包括了从1870年至今的海表面温度。本文使用的Had ISST数据从Met Office Hadley网站http://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadisst/获得,时间为2015年1月至12月。
匹配方法
由于Had ISST海温资料的空间分辨率为1°×1°,低于Wind Sat SST的0.25°×0.25°,为便于配对比较,将Wind Sat SST权重平均到1°×1°格点,使Wind Sat SST与Had ISST资料格点吻合。
整体对比
Wind Sat SST与Had ISST海温资料的对比结果如图1所示。匹配所得数据组数为361031组,Wind Sat与Had ISST之间平均偏差为0.04℃,标准偏差为0.61℃。根据3sigma原则画出μ±3σ线,即在数据样本量足够大的情况下,距平均值正负3倍标准偏差范围的置信度水平能达到99.73%,μ±3σ范围外的数据可以视为较大误差数据,可以看出Wind Sat与Had ISST总体误差较小,Wind Sat SST整体偏高于Had ISST。在较低温度(0-5℃)和较高温度(25-30℃)段,两种资料的偏差相对较小。
Wind Sat SST与Had ISST间误差月际变化
图2为Wind Sat SST与Had ISST间平均偏差和标准偏差月际变化情况。总体来看,Wind Sat SST高于Had ISST的月份较多,偏差最大值出现在8月,超过0.1℃。2月、5月以及10月的平均偏差接近0℃,7月~9月以及11月~12月的平均偏差较大,均大于0.8℃。1月份Wind Sat SST与Had ISST的平均偏差为负,即Wind Sat SST低于Had ISST。两种资料之间的标准偏差在1月、7月和8月较大,超过0.64℃。平均偏差的谷值出现在4月、5月以及11月、12月,均低于0.6℃。可以发现,夏季和冬季Wind Sat SST的误差较大,其中7、8月和1月尤为明显,而春季和秋季误差相对较小。
结语
海表面温度 第3篇
煤矿井下隐蔽高温区域探测一直是困扰我国煤矿自燃火灾防治的一大难题,应用热红外成像仪进行探测和分析,定性和定量研究松散煤体有源温度场变化及影响参数,认清和掌握松散煤体内部热量传递规律,对探测井下煤层自燃隐蔽火源具有重要的实际工程应用价值[1]。
红外测温仪以其操作简便、结果直观、响应迅速、非接触测温的特点在各行各业中都得到了广泛的使用。煤科院合肥分院利用红外测温仪在判断电气故障、观察顶板与围岩离层、破碎情况、探火、探水、指导注浆灭火、观察应力等方面都做出了积极的尝试[2]。兖矿集团王振平等系统性的使用红外测温仪进行了井下煤自燃隐蔽火源探测的研究和应用。包括易氧化区域的预防探测,和煤巷近距离自燃火源位置的红外探测与反演研究[3]。
2实验原理及设计
2.1实验原理
实验目的是研究有热源的松散煤体表面温度与热源温度的对应关系,基于以上理论分析,在松散煤体内部人为添加线状热源,给热源输入恒定的电流,使其产生持续稳定的热量,该热量传导到与热源相接触的松散煤体上,部分煤又不断向周围的煤层传递热量,以致整个煤体内部温度场发生变化,通过温度传感器记录温度变化(以备后续实验分析),表面温度也会不断发生变化,到温度场达到稳定,用红外热像仪的红外成像功能,直观地显示出煤层表面的红外辐射情况。
2.2实验条件
为了尽可能的降低外界环境因素对实验准确性的影响,本实验是在特制的不透明封闭空间里进行,封闭的空间很好的减少了空气的流动,实验期间,室内灯光始终处于开启状态,以减少光线强弱变化对实验带来的影响。
2.3实验材料
实验煤样为山东赵楼煤矿1/3气肥煤,破碎至粒度为8-10mm。为了让散煤煤样不跨落,将煤样装在事先做好的能承受相当重量的钢板制成的立方体箱中,钢是热的良导体,为了减小对传热的影响,箱体内部紧贴钢板处再添加了一层绝缘隔热板,顶部盖子揭开以便露出上表面,表面即为红外热像仪观测面。
2.4实验设计
煤体尺寸为60cm60cm40cm,模拟线状加热源,加热棒(功率350W,长28cm,直径1cm)水平居中放置在距表面10cm处,层前后均为30cm,左右均为16cm,图1。温度传感器分别在平行于地面的三个平面分层布置,如图2、3所示。1、2、3号距表面2cm,4、5、6号距表面5cm,7号距表面10cm。红外热像仪固定在距松散煤体表面1.5m处。
3实验过程及结果分析
3.1实验过程
本次实验从2010年11月9日20:00正式开始,加热棒温度为100℃,传感器温度每5分钟自动采集一次。温度场达到稳定状态时,用红外热像仪在松散煤体表面拍照。然后将加热棒温度按50℃的间隔升高到400℃,每当温度场达到稳定状态时用红外热像仪拍照。11月11日21:00实验结束,共经历49小时。
3.2红外照片分析
本次实验共采集到7张红外照片,如图4所示,从红外照片上,可以清楚的看到,当热源为线状时,表面高温区域呈椭圆状,并且随着热源温度的升高,高温区域不断扩大。
3.3加热棒垂直投影区域温度分布规律
红外照片为384288像素,左上角为(0.0)像素点,右下角为(384.288)像素点,利用ThermoProTMTP8红外热像仪自带的分析软件,可以获取每个像素点的温度。根据前期尝试性试验,得知当红外热像仪距被测物1.5m时,照片上7个像素点对应实际1cm,且松散煤体表面中心位置的像素为(185.122)。由于加热棒长28cm,直径1cm,在红外照片上,取(181.24)、(189.24)、(181.220)、(189.220)4个像素点,连接成矩形区域(如上述红外照片所示),即为加热棒在表面的垂直投影区域。
将该区域的温度数据导出,得到7197组温度数据,将水平7组数据取平均值,得到1197组新数据,即为加热棒所对应的温度。达到稳定时温度分布只与由x、y、z方向传入煤体的热量有关系。将像素点延加热棒方向建立横坐标,其垂直投影区域上方顶端为零点,以温度为纵坐标,建立坐标系,得到温度与像素坐标关系,如图5中曲线所示。
从图5中可以看出,与加热棒垂直投影区域温度有较大的波动,总体呈先升高后降低的趋势。根据曲线的变化趋势,利用二次函数:
式中:t加热棒垂直投影区域温度;
x像素坐标;
a、b、c常数系数。
对曲线进行拟合,如图5中黑色曲线所示,拟合曲线基本符合原曲线变化趋势。每条拟合曲线对应的二次函数系数如表2。
3.4热源温度与系数a、b、c的关系
为获得表面温度t与热源温度T的关系,先研究热源温度T与系数a、b、c的关系:由二次函数的性质,可知在公式t=a(x+b)2+c中,a表示该函数的开口程度,-b为该函数的对称轴,c为该函数的最大值。从曲线图上可知,其对称轴基本出现在加热棒中部,因此认为b不随热源温度变化,其值取上述7组b的平均值,为-101.8248。a值与温度T函数曲线如图6,c值与温度T函数曲线如图7。
利用线性插值的方法对a和c进行拟合,得到如下公式:
式中:T热源温度。
将拟合值与实验值进行比较,可知a、b、c的平均误差分别为7.73%、3.52%、2.56%,满足实际需要。
3.5表面温度与热源温度关系
结合上述分析,将公式(1)、(2)、(3)进行联立,得到如下公式:
将上式变形,得:
即为热源温度与表面温度的关系。在利用由公式(4)反推得到的公式(5)进行求解时,由于数据的近似计算,会将误差放大。通过实验数据进行校验,得出公式(5)的误差为9.74%。
4结论
基于上述实验,在保持热源位置不变的情况下,通过改变热源温度,利用红外热像仪对表面温度进行探测,得出如下结论:
(1)当热源为线状时表面高温区域呈椭圆状,并且随着热源温度的升高,高温区域不断扩大。
(2)加热棒垂直投影区域温度t与像素坐标x满足二次函数关系:t=a(x+b)2+c。系数a=-0.000003T+0.0001,b=-101.8248,c=0.0865T+33.686(式中T为热源温度)。
(3)表面温度与热源温度、像素坐标满足关系式:
其计算误差为9.74%。
参考文献
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海表面温度 第4篇
我们的宇宙真是蕴含了无穷的财富。近期科学家们在一颗近距离恒星附近发现了一颗似乎是由钻石组成的行星。
这颗行星就是巨蟹座55e,其直径约为地球的2倍,质量约为地球的8倍,因而被归入“超级地球”的行列。钻石行星的公转周期仅有约18小时,表面温度可达3 900华氏度(约合2 150摄氏度),这样的环境,加上极高的碳含量,造就了形成钻石的绝佳条件。
这颗行星所围绕运行的恒星距离地球仅,有大约40光年,位于巨蟹座方向。这个距离尽管相对而言是非常近的,但是想取到钻石,以人类目前的科技水平是不可能的。
海表面温度 第5篇
关键词：反射隔热涂料,屋顶表面温度,室内温度,屋顶得热
0 引言
反射隔热涂料是指具有较高太阳光反射比和半球辐射率,并产生明显隔热效果的涂料。反射隔热涂料能将太阳辐射能通过光谱反射和远红外热辐射的形式隔绝在涂装物体之外,从而达到节能降温的效果。早在20世纪70年代,美国已开始反射隔热涂料的研究与应用,将之用于减轻“热岛效应”,取得显著的成果,并将其应用于石化、建筑、工业等领域[1]。随着节能减排的逐步深入,利用反射隔热涂料提高建筑节能效果已成为欧美等发达国家与地区的重要举措之一。如美国已建立比较完善的法规、标准、认证、设计、应用等服务体系,有效推动反射隔热涂料在建筑领域的应用[2]。我国也对反射隔热涂料开展大量的研究工作,包括理论模拟[3,4]、效果实测[5]以及功能型反射隔热涂料[6,7,8,9]开发等工作,为其实施应用与后期发展奠定坚实的基础。
国内外的实践研究证明,反射隔热涂料能够显著降低太阳辐照下的建筑物表面温度和室内温度。但是反射隔热涂料的节能降温理论计算方面长期存在较大的分歧。计算方法上,目前可分为稳态传热与非稳态传热,前者与现行节能标准与设计一致,而后者的理论模型更符合实际。计算内容上,为简化计算,则存在忽略半球发射率、围护结构传热系数、风速等因素的影响[3,4]。本文以稳态传热为计算方法,针对以上存在的问题,建立具体的研究模型,研究反射隔热涂料对房屋外表面温度和室内温度的影响,并探讨无致冷与空调致冷条件下反射隔热涂料的降温节能效果。
1 研究模型
建筑物使用反射隔热涂料后,外表面具有较高的反射率和辐射率,最直接的效果体现在降低房屋外表面温度和室内温度。考虑空调致冷情况时,假设室温恒定,则反射隔热涂料对建筑热环境的影响表现在降低屋顶外表面的温度。
假设建筑物无限大(忽略墙体对传热的影响),在太阳辐射下达到热平衡,即达到稳态传热条件,此时屋顶吸收的热量等于屋顶外表面对流换热、屋顶与大气的辐射换热以及屋顶自外向内传递的热量之和,屋顶外表面的温度满足式(1)关系:
式中:ρ——太阳光反射比;
I——太阳能辐射强度,W/m2;
ε——屋顶的半球发射率;
σ——斯特潘-波尔兹曼常数,5.67×10-8J/(s·m2·K4);
Trf——屋顶外表面温度,K;
Tsky——天空辐射温度,K。其值与Ta直接相关;
hc——对流传热系数,W/(m2·K);
Ta——室外温度,K;
Krf——屋顶外表面至室内空气的传热系数,W/(m2·K);
Tm——室内温度,K。
在给定研究条件下,屋顶外表面温度Trf是太阳光反射比ρ、屋顶半球发射率ε、屋顶传热系数K的函数,如式(2):
因此,从屋顶传热系数K、反射比ρ、半球发射率ε等因素分析反射隔热涂料对屋顶外表面温度、屋顶至室内传热量及空调能耗的影响。本文以7月份的杭州天气为分析背景,假设白天的平均辐照强度为669 W/m2、平均气温为35℃、风速小于2 m/s[hc为8.5 W/(m2·K)],室内空气温度均匀,且太阳热辐射仅对顶层气温产生热效应。以下模拟计算如无特殊说明均按以上条件计算。
2 隔热降温分析
2.1 屋顶传热系数对室内温度的影响
屋顶传热系数对外表面温度的影响与太阳光反射比ρ、半球发射率ε密切相关,相互作用关系较为复杂。为简化分析,可确定屋面材料的ρ与ε后进行讨论。假设屋顶至顶层的传热量等于顶层与次顶层间的传热量,即:
式中:Krf——顶外表面至顶层室内空气的传热系数,W/(m2·K);
K12——顶层室内空气至次顶层室内空气间的传热系数,W/(m2·K);
Tml——顶层室内温度,K;
Tm2——次顶层室内温度,K。
根据式(1)和式(2),假设次顶层的室内温度为35℃,可得到顶层室温、屋顶外表面温度及屋顶至顶层的传热量。由于常见的建筑材料如混凝土、沥青、涂料、卷材等(金属除外)材料的半球发射率一般在0.85～0.95范围内,因此以ε为0.9、ρ为0.1～0.7作为参考条件。为便于对比,K12按2 W/(m2·K)计算,结果如图1～图3所示。
图1～图3结果表明,在给定屋面材料的情况下,屋顶外表面温度随屋顶传热系数的增大而缓慢下降,室内温度与屋顶至室内的传热量则随屋顶传热系数的增大而显著提高。同时,随着反射比的增大,屋顶外表面温度、室内温度与屋顶至室内的传热量均迅速降低。其原因在于,随着传热系数的增大,屋顶吸收的太阳辐射能将更多的传递至室内,导致屋顶外表面温度下降、室内温度升高。当传热系数为0.5 W/(m2·K),反射比从0.1升至0.7时,屋顶外表面温度、室内温度、屋顶至室内的传热量从69.6℃、41.9℃、13.8 W/m2分别降至44.9℃、37.0℃、4.1 W/m2,别降低了24.7℃、4.9℃、9.7 W/m2。当传热系数为2 W/(m2·K),反射比从0.1升至0.7时,屋顶外表面温度、室内温度、屋顶至室内的传热量从68.4℃、51.7℃、33.0 W/m2分别降至44.5℃、39.7℃9.4W/m2,分别降低了23.9℃、12.0℃、23.6 W/m2。即反射隔热涂料更适用于高传热系数的建筑,降温效果尤其显著。
2.2 隔热涂料对室内温度的影响
假设屋顶至顶层的传热量等于顶层与次顶层间的传热量,为简化计算,按建筑物的屋顶传热系数为1 W/(m2·K),楼板的传热系数为2W/(m2·K)计算,根据式(1)和式(2)可得到屋顶外表面温度、顶层室温及屋顶至顶层的传热量,结果如图4～图6所示。
图4～图6结果表明,屋顶外表面的反射比和辐射率与室内温度关系密切,与对屋顶外表面温度影响趋势基本一致,但变化绝对值相比屋顶表面温度较小。辐射率为0.9,当反射比由0.1升至0.9时,则顶层室内温度由46.3℃下降到35.3℃,降低11℃;屋顶外表面温度由69.1℃下降到36.1℃,降低33℃;屋顶至顶层的传热量由22.8 W/m2下降至0.8 W/m2,降低22 W/m2。
反射比为0.4,当辐射率由0.1升至0.9时,顶层室内温度由48.2℃下降到42.4℃,降低5.8℃;屋顶外表面温度由74.6℃下降到57.1℃,降低17.5℃;屋顶至顶层的传热量由26.4W/m2下降至14.7 W/m2,降低11.7 W/m2。即屋顶材料反射比和辐射率升高都可以显著降低建筑物的室内温度,并且反射比的升高对降低室内温度的效果更显著。在设定条件下,以混凝土沥青砂浆为屋面材料的建筑物(ρ=0.2,ε=0.85)对应的室内温度为44.7℃;普通涂料建筑物(ρ=0.45,ε=0.85)对应室内温度为42.1℃,而反射隔热涂料建筑物(浅色,ρ=0.65,ε=0.85)对应室内温度为39.3℃。可见屋顶喷涂反射隔热涂料后室内温度相对于混凝土沥青砂浆屋面降低5.4℃,相对于普通涂料降低2.8℃。
2.3 隔热涂料对空调节能的影响
夏季白天平均气温取35℃,空调致冷室内温度取26℃(可忽略房间之间的传热量),当屋顶的传热系数K为1 W/(m·K)时,屋顶外表面温度、屋顶至顶层的传热量与ρ、ε的关系如图7、图8所示。
由图7、图8可见,屋顶外表面温度和屋顶材料的反射比和辐射率密切相关,与前面的分析一致。当辐射率为0.9,反射比由0.1升至0.9时,则屋顶外表面温度由67.9℃下降到35.4℃,降低32.5℃;屋顶至顶层的传热量由41.9 W/m2下降至9.4 W/m2,降低77.5%(32.5 W/m2)。当反射比为0.4,辐射率由0.1变化到0.9时,屋顶外表面温度由72.5℃下降到56.2℃,降低16.3℃;屋顶至顶层的传热量由46.5 W/m2下降至30.2 W/m2,降低35.1%(16.3 W/m2)。在设定条件下,以混凝土沥青砂浆为屋面材料的建筑物(ρ=0.2,ε=0.85)对应的屋顶外表面温度为63.2℃,屋顶至室内的传热量为37.2 W/m2;普通涂料建筑物(ρ=0.45,0.85)对应屋顶外表面温度为54.8℃,屋顶至室内的传热量为28.2 W/m2;而反射隔热涂料建筑物(浅色,ρ=0.65,ε=0.85)对应屋顶外表面温度为46.7℃,屋顶至室内的传热量不高于21.8 W/m2。若仅考虑屋面的得热量,在设定条件下,则屋顶喷涂反射隔热涂料后相对混凝土沥青砂浆屋顶可降低41.4%,相对普通涂料可降低22.7%。
3 结论
基于稳态传热计算方法,研究不同屋顶传热系数时反射隔热涂料对房屋外表面温度和室内温度的影响,并探讨无致冷与空调致冷条件下反射隔热涂料的降温节能效果。得到以下结论:
(1)在给定屋面材料的情况下,屋顶表面温度随屋顶传热系数的增大而缓慢下降,而室内温度与屋顶至室内的传热量则随屋顶传热系数的增大而显著提高。同时,随着太阳光反射比的增大,屋顶外表面温度、室内温度与屋顶至室内的传热量均迅速降低。
(2)屋顶材料的太阳光反射比和辐射率升高都可以显著降低建筑物的室内温度,并且反射比的升高对降低室内温度的效果更显著。在设定条件下,屋顶喷涂反射隔热涂料后室内温度仅39.3℃,相对于混凝土沥青砂浆屋顶降低5.4℃,相对于普通涂料降低2.8℃。
(3)空调致冷室内温度为26℃时,若仅考虑屋面的得热量,在设定条件下,则屋顶喷涂反射隔热涂料后相对混凝土沥青砂浆屋顶可降低41.4%,相对普通涂料可降低22.7%。
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