为适应生存环境,自然界中大多生物都有相当灵敏嗅觉系统。很多生物能够利用其敏锐的嗅觉通过气味信息进行界定领地、吸引同伴、跟踪猎物、抵御敌人等生命活动。上世纪九十年代初,一些学者通过模拟生物嗅觉功能,研究如何使用移动机器人实现气味源定位功能,即使用配备有风速/风向与气味/气体传感器的移动机器人确定气味源头的过程。气味/气体传播的主要影响因素有风、温度层结、风速廓线以及地面粗糙度等。其中风是影响气体传播的最主要因子,而大气边界层下的流场处于湍流运动状态,决定了室外近地面流场的运动特征。本文利用超声风速风向仪与气体传感器分别测量了室外近地面的风速/风向和气体浓度信息,分析了近地面流场特性并结合空间插值方法对流场中的风速/风向与气体浓度信息进行了重现。重点开展完成了如下工作:第一、采集了20组室外近地面单点风速/风向信息。考虑到大气湍流的多尺度特征,首先应用了子波变换多分辨方法分析了分尺度风速/风向的统计特性,然后应用混沌多尺度熵方法对风速的复杂性进行了分析,在此过程中,还研究了分尺度风速/风向统计特性及其复杂性随风速变化的规律。第二、分别在室外8 m、10 m和20 m三种空间尺度范围内使用风速仪与气体传感器采集了风场与浓度场的数据,并分析了风场中各空间-时间点的平均风速/风向特性及不同空间-时间点之间风速的关系。此外,根据大气湍流的多层次性,分析了分尺度风速相干结构的条件相位平均波形,从而得出了风场中不同时间尺度下风速的平均演化规律。第三、分析了流场中气体浓度的统计特性,并研究了风速与浓度的相关关系。通过空间插值的方法,推算出流场中其它未测量点的风速以及浓度值。最终通过软件动态显示室外近地面流场的演变过程。