建筑方案的天然采光性能分析方法

夏春海

(特華博士后科研工作站，北京 100029)

1 引言

由于天然采光可降低建筑照明能耗，因此20世紀70年代能源危機以后，天然采光模擬技術得以快速發展，而側窗采光、中庭采光、天窗采光等采光方式也逐漸被建筑師所采納。

常用的采光模擬軟件有德國的ADELINE、美國勞倫斯伯克利實驗室開發的SUPERLITE和Radiance、加拿大建設研究所開發的Daysim。此外，不少學者還對影響側窗和中庭采光效果的因素進行了研究，并總結出方便設計計算的經驗公式［1］［2］［3］［4］。

盡管應用詳細的逐時模擬軟件能夠計算各種采光部件的采光系數和全年采光滿足率，但是建模復雜、計算時間長，很難對建筑方案進行快速分析。現有的經驗公式盡管速度快、操作簡便，但是目前僅能計算采光系數，無法計算全年采光滿足率，也就無法預測照明節能率。另外，無論是逐時模擬軟件還是經驗公式都僅僅能計算單個采光部件的采光效果，還不能反映建筑整體的天然采光效果，也無法分析建筑造型、平面布局、立面設計的影響。

為了提高建筑方案的采光水平，使天然采光技術能融入到方案構思中，需要在現有采光模擬計算軟件的基礎上研究簡便、快捷的天然采光性能分析方法和設計流程。

2 模擬軟件

Daysim是由加拿大建設研究所開發的專門用于預測建筑全年天然采光性能的模擬計算軟件，該軟件基于Radiance計算核心，以DA作為全年天然采光評價指標［5］［6］。軟件誤差不超過10%，與同類軟件相比可獲得較高精確度［6］［7］。

本文應用Daysim軟件進行采光模擬計算時的具體設置如下:

(1)地點為北京，氣象參數選用DeST能耗模擬軟件的氣象文件;

(2)室內照明時間段為7:00～20:00;

(3)辦公建筑照度允許值為300 lx;

(4)默認設置內遮陽百葉，當工作面的太陽直射輻照度超過50 W/m2時放下遮陽百葉，此時百葉的可見光透過率為25%［5］;

(5)根據文獻［5］，室內天花板表面反射比為0.8，內墻表面反射比為0.6，地板反射比為0.4;

(6)照明控制方式包括通斷控制 (計算DA)和連續調光控制 (計算DAcon)。

3 側窗采光分析

影響建筑側窗采光性能的因素包括窗墻比、窗臺高、玻璃可見光透過率、室內墻體表面反射比、朝向、遮陽百葉設置等參數，方案階段主要研究窗墻比、玻璃可見光透過率和朝向對采光性能的影響。

距離側窗距離越遠，采光影響越小，影響范圍大致為3.7米左右［1］，本文按4米考慮。

圖1 房間采光性能分析模型

如圖1所示的房間，房間進深均為10米，層高4米，室內工作平面高750mm。對不同窗墻比 (0.3≤ω≤0.7)和不同玻璃可見光透過率τ(0.4≤τ≤0.8)組合的案例進行詳細模擬計算，并進行回歸分析得到如下所示經驗計算公式。

其中，DA0為工作時間段內，室外照度滿足室內照度要求的時間比例，x1和x2的系數見表1。擬合計算公式與模擬計算結果之間的相關性分析結果見圖2。兩者相關性較大，擬合公式能反映實際采光性能的隨 (ωτ)值的變化關系。

表1 不同朝向側窗采光計算公式的擬合參數

圖2 模擬值與經驗公式計算值比較

4 中庭采光分析

影響中庭采光性能的因素較多，主要包括中庭形式 (光井指數WI)、中庭四壁開口面積、天窗開口面積、天窗玻璃可見光透過率、天窗形式、中庭底層反射比、中庭四壁平均反射比。方案設計階段主要關心對建筑內部空間和圍護結構參數影響較大的中庭形式、天窗開口面積、玻璃可見光透過率、天窗形式、周邊區開口面積對采光的影響。

4.1 中庭底層采光

屋頂可見光等效透過率τroof(天窗可見光透過率與屋頂天窗面積比例的乘積)和光井指數WI對中庭底層采光影響較大。對建筑層高4米、層數6層、中庭長20米、寬20米的建筑、頂部為平開窗、玻璃可見光透過率0.6的案例，分別計算不同WI和τroof值的DA變化規律，如圖3和圖4所示。

圖3 DA值隨光井指數的變化 (τroof=0.5)

圖4 DA值隨τc的變化曲線 (WI=1.0)

隨著WI值的增大，DA值降低，下降的趨勢分兩個不同的階段;當WI值小于1.5時，DA開始下降緩慢，隨后下降迅速;當WI值大于1.5時，DA下降趨勢則由快變慢;隨著τroof的增大，DA呈負指數增大。

根據DA變化特點，采用分段函數進行擬合。當WI小于1.5時可選用式 (2)計算;當WI值大于1.5時，可選用式 (3)計算。

選用不同WI(0.2≤WI≤3.2) 和 τroof(0.2≤τroof≤0.6)值組合的案例，按照式 (2)和 (3)進行回歸分析，得到如表2所示的系數x1～x6的取值。相關性分析結果如圖5所示，相關系數分別為0.9965和0.9951，相關性較高，利用擬合公式能反映中庭底層采光效果。

圖5 中庭底層經驗公式相關性分析

表2 中庭底層DA和DAcon值計算公式系數

4.2 中庭周邊區

中庭周邊區域 (見圖6)獲得的太陽光比外區通過外窗獲得的太陽光要少，天然采光主要作用區域一般不會超過4米［8］。

圖6 中庭周邊區域示意圖

中庭光井指數 (WI)和屋頂可見光等效透過率(τroof)是影響中庭周邊區域采光效果的主要影響因素。選擇如圖7所示模型，設置兩種案例:①τroof值取0.7，改變不同的中庭尺寸使WI值在0.67～2.7之間變化，詳細設置參見表3;②中庭截面尺寸為20m×20m，層數為6層，τroof值在0.3～0.7之間變化。計算時，周邊區與中庭之間開口取值為80%，窗戶 (單層玻璃)可見光透過率取值為80%。

圖7 中庭周邊區域采光計算案例圖

表3 中庭周邊區DA和DAcon值計算公式相關系數

利用Daysim采光模擬軟件計算全年的DA和DAcon值，計算結果如圖8和圖9所示。隨著WI值的增大，DA和DAcon值降低，且當WI大于2.0以后，DA和DAcon幾乎不變;隨著屋頂等效可見光透過率的增大，DA和DAcon值呈線性增加。根據DA和DAcon隨τroof和WI的變化特點，計算公式可表示為

圖8 全年采光滿足率隨WI值的變化情況

圖9 全年采光滿足率隨τroof值的變化情況

當WI在0.67～2.7之間變化、τroof值在0.3～0.7之間變化時，利用Daysim對不同WI和τroof組合的案例進行模擬計算，對計算結果回歸分析可得式 (4)中的系數x1～x4取值，模擬計算結果與擬合公式計算結果的相關系數分別為0.992和0.96(見圖10)。

圖10 中庭周邊區經驗公式相關性分析

5 整體采光分析

5.1 天然采光節能率

根據文獻［9］的研究成果，燈具的相對輸入功率hp(實際輸入功率與額定功率的比值)和相對輸出光量hl(實際輸出光量與額定輸出光量的比值)之間的關系可表示為:

其中，hl與DAcon的近似關系為hl=1－DAcon。

定義建筑采光外區為距離外墻4米以內區域，外區建筑建筑面積為Fp，其余為建筑采光內區，內區建筑面積為FI。

當燈具采用通斷控制方式時，建筑整體全年天然采光照明節能率可按下式計算

當燈具采用連續調光控制方式時，建筑整體全年天然采光照明節能率可按下式計算

其中DAI為內區被太陽光照射到區域的全年采光滿足率，DAp為采光外區的全年采光滿足率，fp和fI為外區和內區建筑面積比例，r為內區能獲得天然光部分的面積與內區總面積的比例。

5.2 與體形系數關系

如果建筑外區各朝向的全年采光滿足率和立面面積差異不大，則ηdaylight與建筑體形系數近似呈線性關系。建筑外區是獲得天然采光的主要區域，而體形系數越大，建筑外區面積越大，因此照明節能率越大。

6 總結

計算全年采光滿足率的經驗公式是模擬輔助采光設計的有效途徑，符合方案階段天然采光設計的建筑信息和設計需求特點。方案階段，模擬輔助天然采光設計的工作流程如圖11所示，該方法能方便、快捷地分析建筑整體采光性能，從而輔助建筑師進行方案設計。

圖11 模擬輔助天然采光設計流程

［1］Krarti M，Erickson P M，Hillman T C.A simplified method to estimate energy savings of artificial lighting.Building and Environment，2005，40:747 ～754.

［2］Littlefair P J.Daylight prediction in atrium buildings.Solar Energy，2002，73:105～109.

［3］Littlefair P J.Daylight prediction in atrium buildings.Solar Energy，2002，73:105～109.

［4］Atif M R，Boyer L L，Degelman L O.Development of atrium daylighting prediction:from an algorithm to a design tool. Journal of the Illuminating Engineering Society，1995，24(1):3～12.

［5］Reinhart C F.Daysim softeware［CP］.http://irc.nrccnrc.gc.ca/ie/lighting/daylight/daysim_e.html-User Manual.

［6］Reinhart C F，Walkenhorst O.Validation of dynamic RADIANCE-based daylight simulations for a test office with external blinds.Energy and Buildings，2001(33):683～697.

［7］Reinhart C F，Herkel S.The simulation of annual daylight illuminance distributions:a state-of-the-art comparison of six RADIANCE-based methods.Energy and Buildings，2000，32:167～187.

［8］Calcagni B，Paroncini M.Daylight factor prediction in atria building designs.Solar Energy，2004，76:669～682.

［9］Doulos L，Tsangrassoulis A，Topalis F.Quantifying energy savings in daylight responsive systems:The role of dimming electronic ballasts.Energy and Buildings，2008，40:36～50.