由于2004年后气象部门不再观测湿球温度，需要采用其它气象要素来计算，《电力工程气象勘测技术规程》修订版推荐的公式很难求解，一般是通过“湿球查算表”查取，效率低、易出错，不适合大量的数值计算。根据研究，本文推荐采用的计算方法，简单易懂，非常方便的解决了求解的难题。
湿球温度：温度计的感温球与空气直接接触所测出的空气温度称为空气的干球温度，如果用带有水分的湿纱布包在温度计的感温球上，这样的温度计就叫湿球温度计，所测出的温度就叫湿球温度，是纱布中的水与周围空气进行热、湿交换达到最终稳定状态时的温度。
气象站观测湿球温度主要是为了查算水汽压与相对湿度两个气象要素，自从江苏省气象部门在2002-2004年逐步完成建立自动观测站后，水汽压与相对湿度两个气象要素都能自动观测了，所以气象部门就不再观测湿球温度了。
为了给火力发电厂冷却塔设计提供10％的湿球温度及相应气象条件，《电力工程气象勘测技术规程》DL/T 5158-2002中4.2.1规定：“近期连续不少于5年最炎热时期(3个月计)频率为10％的日平均湿球温度，......，其相应的日平均干球温度、相对湿度、风速、气压应选取10％的日平均湿球温度出现日的对应值。”从规定可以看出，10％的湿球温度实际上是为冷却塔水温计算确定标准，如果标准定高了，会造成冷却塔偏大，浪费钱财；如果标准定低了，那么在高 温季节可能造成冷却水温过高而报警停机或降低机组出率的严重后果。因此10％的湿球温度计算非常重要。
由于气象部门在2004年以后就不再观测湿球温度这一气象要素，发电厂冷却塔参数10％湿球温度将难以直接计算，为了解决这个问题，《电力工程气象勘测技术规程》DL/T 5158-2010修订版征求意见稿4.3节提出了如下湿球温度计算公式：
$t_w=t_d-\frac{E_{t_w}-e}{{\mathrm{Ap}}_h}---\left(1\right)$
${\log E}_{t_w}=10.79574(1-\frac{T_1}{T})-5.028\log \left(\frac{T}{T_1}\right)+1.50475\times {10}^{-4}[1-{10}^{-8.2969(\frac{T}{T_1}-1)}]$
    (2)
$+0.42873\times {10}^{-3}[{10}^{4.76955(1-\frac{T_1}{T})}-1]+0.78614$
式中：tw  湿球温度，℃；
      td  干球温度，℃；
湿球温度tw所对应的纯水平液面饱和水汽压，hpa；
      e   水汽压，hpa；
      A   干湿表系数，查表取值，℃-1；
      Ph  本站气压，hpa；
      T   绝对湿度，为湿球温度tw加上273.15，K；
      T1  水的三相点温度，273.16K。
以土耳其某电厂为例，比较2002年-2006年热季实测湿球温度和反查《湿度查算表》、差值法、相关法得到的湿球温度，93％的数据以查表法的偏差最小，最小偏差为0℃，最大偏差为0.7℃，平均偏差为0.3℃，较其它方法为佳。
目前对公式还不能直接求解，只能通过查表法、差值法、相关法来近似求 解，由于这些方法效率低、易出错，且精度不高，一直以来困扰着设计工作者。近年来，也有人研究采用迭代法近似求解，但操作也比较繁琐、且误差较大。

本发明所要解决的技术问题是提供一种计算量小、简单地测量湿球温度的方法。
为解决上述技术问题，本发明提供一种湿球温度的测量方法，其特征在于：包括以下步骤：
1)现场实测td、e、ph的数值；
2)令y＝logEtw、x＝tw，将
${\log E}_{t_w}=10.79574(1-\frac{T_1}{T})-5.028\log \left(\frac{T}{T_1}\right)+1.50475\times {10}^{-4}[1-{10}^{-8.2969(\frac{T}{T_1}-1)}]$
式(2)
$+0.42873\times {10}^{-3}[{10}^{4.76955(1-\frac{T_1}{T})}-1]+0.78614$
和${\log E}_{t_w}=\log [{\mathrm{Ap}}_h(t_d-t_w)+e]$式(4)转化为：
$\left\{\begin{array}{c}y=f_1\left(x\right)\\ y=f_2\left(x\right)\end{array}\right.$式(5)；
3)将$\left\{\begin{array}{c}y=f_1\left(x\right)\\ y=f_2\left(x\right)\end{array}\right.$看作两条直线；
4)在x轴上x1处作垂直于x轴的直线分别与两条近似直线交叉于C、A两点，在x2处作垂直于x轴的直线分别与两条近似直线交叉于G、E两点；两条近似直线的交点为D，过D点作一条平行于x轴的直线分别与直线AC交于B点、与直线EG交于F点，则各点的坐标值分别为：C(x1，y11)、A(x1，y12)、D(x，y)、B(x1，y)、E(x2，y21)、F(x2，y)、G(x2，y22)，
5)取x2＝td，x1取值范围在td-2与td-8之间，利用式(5)来计算y21、y22、y11、y12的值，然后利用式(7)计算出x值、即为求解的tw值，
式(7)，
或者，对应x1计算出Δ1＝abs(y11-y12)、x2计算出Δ2＝abs(y21-y22)，abs代表绝对值函数，当Δ趋近于0时所对应的x值就是要求的值，利用迭代法求解，初始值为td至td-3，步长取0.5-5，
各式中：tw湿球温度，℃；          td干球温度，℃；
湿球温度tw所对应的纯水平液面饱和水汽压，hpa；e水汽压，hpa；
A干湿表系数，查表取值，℃-1；     Ph本站气压，hpa；
T绝对湿度，为湿球温度tw加上273.15，K；
T1水的三相点温度，273.16K。
前述的湿球温度的测量方法，其特征在于：在所述步骤5)中，利用式(5)来计算y21、y22、y11、y12的值时，x1取td-3。
本发明所达到的有益效果：本发明在确保满足计算精度的情况下，计算步骤大大减少、计算过程简单，计算速度可以提高30倍以上，并可以在Excel电子表格中直接计算，满足批量数据计算，能更好的应用于工程设计，节约工时。
附图说明
图1为y＝f1(x)、y＝f2(x)折线图；
图2为y＝f1(x)、y＝f2(x)部分折线图。

下面结合附图对本发明作进一步的说明。
公式的几何图形转换
将公式(1)改变为：
$E_{t_w}={\mathrm{Ap}}_h(t_d-t_w)+e---\left(3\right)$
将式(3)两边取对数，得下式：
${\log E}_{t_w}={\log [\mathrm{Ap}}_h(t_d-t_w)+e]---\left(4\right)$
由于td、e、ph、A为已知，求tw，将式(2)、(4)组成一对方程组，由于两个方程中均隐含tw的未知变量，且不能直接求解。但如果假设一个tw值，就可以根据方程(2)、(4)分别计算出两个不等的logEtw值，当计算的两个logEtw值相等时，对应假设的tw值就是要求解的值。
为了便于说明，令y＝logEtw、x＝tw，将方程(2)、(4)进一步转化为：
$\left\{\begin{array}{c}y=f_1\left(x\right)\\ y=f_2\left(x\right)\end{array}\right.---\left(5\right)$
本文采用南京气象站1999年8月17日一组实测资料(td＝28.5℃ e＝29.8hpaph＝1006.7hpa  A＝0.0007947℃-1)，因为同时观测的湿球温度总是低于干球温度，所以x值从28.5起算，步长取0.2，计算到-0.1，表1为函数f1(x)、f2(x)对应x的计算值；将表1所有计算数据复制到autoCAD中绘制成图1；为了节省篇幅，将x＝21.5℃及以上步长所对应的f1(x)、f2(x)值以及Δf(x)/Δx值列于表2：表2为变量x值与对应的f1(x)、f2(x)、Δf(x)/Δx计算值。
表1


表2

从表2中的Δf1(x)/Δx、Δf2(x)/Δx的数值变化可以判断，图1中的两条折线是两条近似直线，因为折线的斜率只有微小的变化，
对于Y＝f1(x)的折线平均斜率：K1＝(1.5900-1.4088)/(28.5-21.5)＝0.0259
分段斜率在0.0252-0.0266之间，斜率变化是随x值的增大而逐渐均匀变小，与平均斜率之间的差值小于1‰，可以近似看着是一条直线；
对于Y＝f2(x)的平均斜率：K2＝(1.3689-1.4620)/(28.5-21.5)＝-0.0133
分段斜率在-0.0148--0.0120之间，斜率的绝对值变化是随x值的增大而逐渐均匀变大，与平均斜率之间的差值小于1.5‰，也可以近似看着是一条直线。
为了便于表达，将表1中x值大于21.5的折线段放大显示为图2所示。假设在x轴上x1处作垂直于x轴的直线分别与两条近似直线交叉于C、A两点，在x2处作垂直于x轴的直线分别与两条近似直线交叉于G、E两点；假设两条近似直线的交点为D，过D点作一条平行于x轴的直线分别与直线AC交于B点、 与直线EG交于F点。
再假设各点的坐标值分别为：C(x1，y11)、A(x1，y12)、D(x，y)、B(x1，y)、E(x2，y21)、F(x2，y)、G(x2，y22)。
以下采用两种方法来进一步求解。
直接计算法
从图1、图2可以看出，方程组(5)是两条交叉近似直线，两条近似直线的交点(x，y)就是要求解的点，求解的x值就是tw。根据几何学相似三角形原理：三角形ABD与三角形DFG相似、三角形BCD与三角形DEF相似，根据相似三角形对应边长成比例的定义有：
$\left\{\begin{array}{c}\frac{\mathrm{AB}}{\mathrm{FG}}=\frac{\mathrm{BD}}{\mathrm{DF}}\\ \frac{\mathrm{BC}}{\mathrm{EF}}=\frac{\mathrm{BD}}{\mathrm{DF}}\end{array}\right.$
据此可以列出如下对应的坐标数值方程组(6)：
$\left\{\begin{array}{c}\frac{y_{12}-y}{y-y_{22}}=\frac{x-x_1}{x_2-x}\\ \frac{y-y_{11}}{y_{21}-y}=\frac{x-x_1}{x_2-x}\end{array}\right.---\left(6\right)$
根据方程组(6)可以求解出：

式(7)是以x1小于x、x2大于x推导的。同理，在保证式(6)的几何意义不变的情况下，x1、x2都小于x或x1、x2都大于x时式(7)均不变。
因为观测站当日实测的干球温度总是比湿球温度高，根据多站资料分析，逐日平均干球温度与湿球温度的差值在江苏省为0.2-6.5，差值的高限在南方可 能偏小、在北方偏大。计算时取x2＝td，x1取值范围在td-2与td-8之间都可以，x1分别取td-2、td-8所计算x值的绝对误差在0.02以内，对结果基本没有影响。
通过多站资料分析对比，取x1＝td-3误差相对最小，也就是在差值0.2-6.5的中间值附近误差最小。因此在江苏省采用x2＝td，x1＝td-3来计算y21、y22、y11、y12的值，然后计算出x值、也就是求解的tw值。
据此编程计算，根据连续5年夏季三个月逐日实测的td、e、ph参数来计算逐日平均湿球温度在1秒左右就可以完成，计算的精度达到0.02℃以内。也可以将式(2)、(4)、(7)编写到Excel电子表格中直接计算，非常方便，但在Excel中计算的精度只能达到0.03℃(Excel中计算精度比编程计算精度低)，但都能满足精度0.1℃要求。
在其它省份，因为同点同时观测值td＞tw恒定不变，因此x2＝td；x1取值范围在td-2与td-10之间都可以满足计算精度要求，但是如果能预估到当地逐日平均干球温度与湿球温度差值的中间值(不需要很准确)，那么x1采用td+中间值时精度更高。
迭代法
从图2可以看出，对应x1可以计算出Δ1＝abs(y11-y12)、x2可以计算出Δ2＝abs(y21-y22)，abs代表绝对值函数。当Δ趋近于0时所对应的x值就是要求的值，由于两条近似直线只有一个交点，因此迭代逐步收敛。这里介绍一种变步长迭代法，为了简单易懂，采用basic语言来表达：
10 x＝td-3：st＝0.5
20 Δ2＝abs(f1(x)-f2(x))
30 x＝x+st
40 Δ1＝abs(f1(x)-f2(x))
50 ifΔ1＜0.0001 then 80
60 ifΔ1＜Δ2 then Δ2＝Δ1：goto 30
70 st＝-st/2：Δ2＝Δ1：goto 30
80 tw＝x
90 end
采用以上迭代计算，其初值x与步长st的取值决定迭代步数，如果初值取干球温度td、步长取5，20步以内完成计算。为了减少迭代步数，初值取td-3，步长取0.5，7-15步以内完成计算。初值的取值理由同前，目的主要是使初值尽量靠近真值，然后按照差值Δ逐渐变小的方向以每步缩减二分之一步长逼近真值。据此编程，计算连续5年夏季三个月逐日平均湿球温度在2秒左右完成。根据50行Δ1＜0.0001结束计算条件设置，湿球温度的计算精度达到0.002℃。
由于该迭代法逐步收敛，只要初值x取值不大于干球温度且步长取值适当，迭代均可很快完成。但如果x初值大于干球温度，并使式(3)中[Aph(td-tw)+e]≤0，则程序出错。
误差的分析
直接计算的误差分析：
1)根据表1全部144个数据，采用相关计算拟合的直线方程为：
y＝0.8010+0.0282x     对应y＝f1(x)
y＝1.7311-0.00856x    对应y＝f1(x)
由以上两个相关方程，求得交点处的
x＝(1.7311-0.801)/(0.0282+0.00856)＝25.302；
2)根据表2局部36个数据，采用相关计算拟合的直线方程为：
y＝0.85288+0.02589x    对应y＝f1(x)
y＝1.77955-0.01068x    对应y＝f1(x)
由以上两个相关方程，求得交点处的
x＝(1.77955-0.85288)/(0.02589+0.01068)＝25.340；
3)利用迭代法计算的x＝25.3445，是根据Δ1＜0.000001计算的，误差小于0.0001；
4)采用直接计算求得x＝25.3651。将几种计算结果列于表3，表3为误差对比表。
表3
计算方法        全部数据拟合的直线方   局部数据拟合   直接计算  迭代法
                程                     的直线方程
计算值          25.302                 25.340         25.365    25.345
与迭代法的差值  -0.043                 -0.005         0.020     0
从表3可以看出，由于前三个计算值均是近视直线计算值，存在误差。迭代法从理论上来说计算精度最高，其计算误差小于0.001。因此，如果以迭代法计数值为标准值来分析，采用全部数据(tw＝-0.1-28.5℃)拟合的直线方程计算值的误差应该最大，而采用两条直线交点附近的局部数据(tw＝21.5-28.5℃)拟合的直线方程计算值的误差较小，直接计算实际上是采用近视直线上两点插值计算的，其误差介于两者之间。从表3可以看出，采用直接计算的误差应该小于0.04，完全满足计算精度要求。
直接计算与迭代计算误差的分析
为了进一步检验直接计算法的精度，本次采用江苏省13个气象站共计806组资料、对直接计算法与迭代法进行比较，以两种方法计算结果的差值绝对值来统计，结果为：平均差值在0.01℃左右，其中≤0.02℃的个数占85％，≤0.03℃的个数占96％，差值最大为0.06℃的仅有2个，差值为0.05℃的也仅有2个，差值为0.04℃的只有5个。说明两种计算方法的结果基本接近，满足湿球温度计算精度0.1℃要求。
计算值与观测值误差分析
按照地域分布均匀的原则，在江苏省选用13个气象站，采用以上直接计算法、迭代法两种方法，选用2000年7、8两个月62个实测的逐日平均td、e、ph参数来计算逐日平均湿球温度，并将逐日计算值减去逐日实测值，对差值进行统计、对比分析。表4为逐日平均湿球温度计算值与实测值统计表。
表4
               逐日  逐日  逐日误  逐日误  逐日误  逐日误  逐日误
站名     逐日  误差  最大  差绝对  差绝对  差绝对  差绝对  差绝对
         误差  绝对  误差  值在    值在    值在    值在    值在
         平均  值平  绝对  0.45-0. 0.55-0. 0.65-0. 0.75-0. 0.85-0.
         (℃)  均    值    54之间  64之间  74之间  84之间  94之间
               (℃)  (℃)  的个数  的个数  的个数  的个数  的个数
徐  直算 0.02  0.03  0.09  0       0       0       0       0
州  迭代 0.0   0.03  0.07  0       0       0       0       0
新  直算 -0.02 0.18  0.65  4       1       1       0       0
浦  迭代 -0.03 0.18  0.66  4       1       1       0       0
宿  直算 0.0   0.15  0.87  1       0       0       1       1
迁  迭代 -0.02 0.15  0.86  2       0       0       1       1
射  直算 0.01  0.03  0.06  0       0       0       0       0
阳  迭代 0.0   0.03  0.07  0       0       0       0       0
淮  直算 0.01  0.03  0.07  0       0       0       0       0
安  迭代 0.0   0.03  0.08  0       0       0       0       0
洪  直算 -0.04 0.15  0.51  1       0       0       0       0
泽  迭代 -0.05 0.15  0.5   1       0       0       0       0
盐  直算 -0.20 0.22  0.62  4       3       0       0       0
城  迭代 -0.21 0.23  0.63  4       3       0       0       0
如  直算 -0.11 0.15  0.52  2       0       0       0       0
东  迭代 -0.12 0.16  0.53  2       0       0       0       0
镇  直算 -0.11 0.19  0.72  4       0       1       0       0
江  迭代 -0.13 0.19  0.72  6       0       1       0       0
南  直算 0.01  0.03  0.08  0       0       0       0       0
京  迭代 0.0   0.03  0.08  0       0       0       0       0
南  直算 0.01  0.03  0.08  0       0       0       0       0
通  迭代 0.0   0.03  0.06  0       0       0       0       0
金  直算 -0.02 0.15  0.76  1       0       0       1       0
坛  迭代 -0.04 0.15  0.76  2       0       0       1       0
无  直算 -0.12 0.22  0.76  2       2       0       1       0
锡  迭代 -0.13 0.22  0.73  3       1       2       0       0
从表4可以看出，本次共分析了13个气象站共806组资料，其中有8个站逐日误差绝对值平均数较大，平均误差在0.15-0.23℃，盐城气象站与无锡气象站为0.22-0.23℃；盐城、如东、镇江、无锡4个站出现偏差，计算值比观测值 偏小-0.11--0.21℃，其中盐城站偏小值-0.21℃；逐日误差绝对值有8个站大于0.5℃，但误差大于0.7℃的个数只有7个，其中最大值发生在宿迁，为0.87℃。
根据江苏省气候中心介绍，南京站、淮安站、南通站、徐州站为每小时观测一组的数据，各要素的日平均值均是24次观测值的平均值，所以代表性高，与公式符合性好；盐城站、无锡站为3次观测，日平均值是3次观测值的平均值，所以代表性就低，易产生偏差；其余站均为4次观测，代表性介于两者之间。
由于公式(1)、(2)是根据逐时观测资料建立的，当采用日平均值来计算时，采用3、次4次观测值来计算日平均值本身就存在偏差，因此采用公式计算时就会产生偏差，而采用24次观测值来计算日平均值时基本不存在偏差。
本发明巧妙地将一组复杂的隐性方程组化解为一组近似线性方程组，并以几何学中的相似三角形原理来直接求解，解决了湿球温度求解的难题，使湿球温度的计算方法变得简单易懂。
从应用角度来看，直接计算法是对求解湿球温度这一复杂方程组的重大突破，在确保满足计算精度的情况下，计算步骤大大减少、计算过程简单，计算速度可以提高30倍以上，并可以在Excel电子表格中直接计算，满足批量数据计算，能更好的应用于工程设计，节约工时。
迭代法是传统求解隐性方程组的方法，属于试算法，本次经过线性处理后的迭代更简单明了，但本法只能编程计算，计算量比直接计算法要多三十倍，且不能在Excel电子表格中计算。所以迭代法没有直接计算法好。
以上已以较佳实施例公开了本发明，然其并非用以限制本发明，凡采用等同替换或者等效变换方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。