基于溫頻法和溫濕頻法的南京全年逐時(shí)氣象數(shù)據(jù)分析

趙　堅(jiān)，陳邦東

（1.長(zhǎng)興縣行政中心管理辦公室，浙江長(zhǎng)興313100；2.長(zhǎng)興縣太湖街道辦事處，浙江長(zhǎng)興313100）

基于溫頻法和溫濕頻法的南京全年逐時(shí)氣象數(shù)據(jù)分析

趙堅(jiān)1，陳邦東2

（1.長(zhǎng)興縣行政中心管理辦公室，浙江長(zhǎng)興313100；2.長(zhǎng)興縣太湖街道辦事處，浙江長(zhǎng)興313100）

采用DeST軟件的南京全年逐時(shí)氣象數(shù)據(jù)，根據(jù)溫頻法和溫濕頻法求解干球溫度、含濕量和太陽(yáng)總輻射不同頻段的數(shù)據(jù)，以此分析它們的分布特征。可為建筑物全年能耗計(jì)算和分析提供理論依據(jù)。

干球溫度；含濕量；太陽(yáng)總輻射；溫頻法；溫濕頻法

0　引言

建筑能耗分析對(duì)確定空調(diào)全年能耗、新建建筑的節(jié)能設(shè)計(jì)、既有建筑的節(jié)能改造都有重要意義[1]。溫頻法[2，3]及溫濕頻法[4，5]都是用于計(jì)算建筑能耗的簡(jiǎn)化方法，這兩種方法都對(duì)氣象參數(shù)具有較大的依賴(lài)性，且在氣象參數(shù)計(jì)算整理上需耗費(fèi)較多的時(shí)間[6]。

本文通過(guò)編寫(xiě)氣象數(shù)據(jù)計(jì)算程序，對(duì)逐時(shí)氣象數(shù)據(jù)（干球溫度、含濕量和太陽(yáng)輻射等）進(jìn)行整理計(jì)算并進(jìn)行分析，尋找其分布規(guī)律，從而為建筑全年能耗計(jì)算和分析奠定基礎(chǔ)。同時(shí)，氣象數(shù)據(jù)與地表水、土壤等溫度密切相關(guān)[7，8]，氣象數(shù)據(jù)的分析也能為可再生能源（地表水、土壤等）的開(kāi)發(fā)和利用提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1　氣象數(shù)據(jù)

本文參照文獻(xiàn)[1]的做法，利用DeST軟件中的南京地區(qū)全年逐時(shí)氣象數(shù)據(jù)（干球溫度、含濕量和太陽(yáng)總輻射），氣象數(shù)據(jù)如圖1～圖3所示。從圖1可以看出，干球溫度最低值為-5.6℃，最高值為37.2℃，圖形大致為開(kāi)口向下的拋物線(xiàn)；從圖2可以看出，含濕量最小值為0.79g/kg，最大值為24.38g/kg，兩頭變化相對(duì)平緩，中間變化較大；從圖3可以看出，太陽(yáng)總輻射最小值為0 W/m2，最大值為952.78W/m2。

2　方法

2.1氣象數(shù)據(jù)頻段劃分

計(jì)算溫度頻段、溫濕度頻段出現(xiàn)的小時(shí)數(shù)是溫頻法、溫濕頻法的組成部分。在溫頻法中，首先將干球溫度劃分成一定間隔的溫度頻段，然后計(jì)算各個(gè)溫度頻段出現(xiàn)的小時(shí)數(shù)。而在溫濕頻法中，將干球溫度和含濕量同時(shí)劃分一定頻段，然后計(jì)算各個(gè)溫濕頻段出現(xiàn)的小時(shí)數(shù)。

圖1　干球溫度全年逐時(shí)變化圖

圖2　含濕量全年逐時(shí)變化圖

圖3　太陽(yáng)總輻射全年逐時(shí)變化圖

根據(jù)上文氣象數(shù)據(jù)的最值，可將南京地區(qū)干球溫度、含濕量和太陽(yáng)總輻射分別進(jìn)行如下劃分：起點(diǎn)為-6℃（-7.5～-4.5℃），間隔（步長(zhǎng)）3℃，終點(diǎn)溫度為36℃（34.5～37.5℃）；起點(diǎn)為1.5 g/kg（0～3g/kg），間隔3 g/kg，終點(diǎn)為25.5 g/kg（24～27 g/kg）；起點(diǎn)為50 W/m2（0～100 W/m2），間隔100 W/m2，終點(diǎn)為950 W/m2（900～1000 W/m2）。

2.2程序框架圖

根據(jù)干球溫度各頻段的劃分，編寫(xiě)程序求解不同溫度頻段出現(xiàn)的小時(shí)數(shù)，程序框架圖如圖4所示。同理可求解含濕量、太陽(yáng)總輻射各頻段出現(xiàn)的小時(shí)數(shù)，程序框架圖略。

根據(jù)干球溫度和含濕量各頻段的劃分，編寫(xiě)程序求解不同溫濕頻段出現(xiàn)的小時(shí)數(shù)，程序框架圖如圖5所示。

3　結(jié)果及其分析

3.1干球溫度頻段數(shù)據(jù)分析

為細(xì)化分析氣象數(shù)據(jù)，將每個(gè)月氣象數(shù)據(jù)的分布情況單獨(dú)列出，根據(jù)程序框架圖4分別求解南京地區(qū)12個(gè)月份的溫頻數(shù)據(jù)，見(jiàn)表1。從表1中看出：全年干球溫度頻段（-6～36℃）跨度較大，月與月之間干球溫度變化相差較大，南京冬夏季節(jié)明顯，中間有過(guò)渡季節(jié)。以溫頻段3℃為例，1月、2月和12月分別出現(xiàn)200h、246h和187h，氣溫低時(shí)出現(xiàn)頻率高，是主要供暖月份。以溫頻段27℃為例，6月、7月和8月分別出現(xiàn)140h、201h和327h，氣溫高時(shí)出現(xiàn)頻率高，是主要供冷月份。另外，溫頻段21℃共出現(xiàn)1006h，是出現(xiàn)小時(shí)數(shù)最高的頻段。

按照干球溫度從小到大的順序，將各溫頻段對(duì)應(yīng)出現(xiàn)小時(shí)數(shù)進(jìn)行累加求和，得到圖6。從圖中看出，當(dāng)南京地區(qū)冬季室外氣溫低于3℃時(shí)空調(diào)系統(tǒng)開(kāi)始供暖，夏季高于27℃時(shí)開(kāi)始供冷，假設(shè)某建筑無(wú)其它內(nèi)外得熱，則該建筑一年需要供暖1431h，供冷1797 h（8760～6963）。

圖4　溫頻法氣象參數(shù)計(jì)算程序框架圖

圖5　溫濕頻法氣象參數(shù)計(jì)算程序框架圖

表1　南京地區(qū)12個(gè)月的溫頻數(shù)據(jù)h

圖6　各溫頻段對(duì)應(yīng)出現(xiàn)小時(shí)數(shù)累加求和圖

圖7　濕頻－比例圖

表2　南京地區(qū)12個(gè)月的濕頻數(shù)據(jù)h

表3　南京地區(qū)全年溫濕頻數(shù)據(jù)h

3.2含濕量頻段數(shù)據(jù)分析

同理，分別求解南京地區(qū)12個(gè)月份的濕頻數(shù)據(jù)，見(jiàn)表2。將各濕頻段“合計(jì)”數(shù)據(jù)分別與全年總小時(shí)數(shù)8760h相除，得到各濕頻段所占的比例，如圖7所示。

從表2和圖7中看出，濕頻段4.5 g/kg共對(duì)應(yīng)2744h，所占比例最大（31.3%），是出現(xiàn)小時(shí)數(shù)最高的濕頻段，而且明顯高于其它頻段。這是因?yàn)椋?月、2月、3月、11月和12月共5個(gè)月出現(xiàn)最大小時(shí)數(shù)都集中在濕頻段4.5g/kg上，分別出現(xiàn)466h、581h、509h、327h和492h；同時(shí)，4月、5月和10月在濕頻段4.5g/kg也有出現(xiàn)，這樣疊加后明顯高于其它頻段。

圖8　南京地區(qū)12個(gè)月的太陽(yáng)總輻射頻段數(shù)據(jù)圖

圖9　各月日照時(shí)間圖

3.3溫濕度頻段數(shù)據(jù)分析

根據(jù)程序框架圖5求解南京地區(qū)全年的溫濕頻數(shù)據(jù)，結(jié)果見(jiàn)表3。從表3中看出：

（1）表3中各個(gè)溫頻段、濕頻段“合計(jì)”數(shù)據(jù)與表1、表2中“合計(jì)”數(shù)據(jù)是一致的，說(shuō)明了表格的正確性；

（2）表3得到不同溫頻段及不同濕頻段相互組合的數(shù)據(jù)，而表1（表2）只能得到單一溫頻段（濕頻段）數(shù)據(jù)，因而表3更能清楚描繪氣象數(shù)據(jù)的特征。以下以溫頻、濕頻的最值舉例說(shuō)明：由上文可知，在溫頻段中，干球溫度為21℃時(shí)出現(xiàn)頻率最高；在濕頻段中，含濕量為4.5g/kg時(shí)出現(xiàn)頻率最高。但是，溫濕度聯(lián)合頻段卻不是21℃、4.5g/kg（59h），而是6℃、4.5g/kg（759h）出現(xiàn)頻率最高。

（3）當(dāng)對(duì)溫度、含濕量共同影響的參數(shù)進(jìn)行分析時(shí)，建議采用溫濕頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而能更清楚了解分布情況。

3.4太陽(yáng)總輻射頻段數(shù)據(jù)分析

同理，分別求解南京地區(qū)12個(gè)月份的太陽(yáng)總輻射頻段數(shù)據(jù)，制作各月太陽(yáng)總輻射頻段數(shù)據(jù)圖，如圖8所示。

從圖8中看出：1～12月份都是在最小頻段50W/m2出現(xiàn)的小時(shí)數(shù)最多（共5821h，占總數(shù)的66.4%），而且各月其它頻段出現(xiàn)的小時(shí)數(shù)遠(yuǎn)小于該頻段。太陽(yáng)總輻射各個(gè)月份頻段數(shù)據(jù)曲線(xiàn)的趨勢(shì)基本一致（隨著太陽(yáng)總輻射頻段的增加而遞減，其中在頻段150W/m2時(shí)急劇下降，之后緩慢下降）。

因?yàn)閳D8最小頻段50W/m2中包括太陽(yáng)總輻射（散射輻射和直射輻射）為0W/m2出現(xiàn)的小時(shí)數(shù)，所以它仍然不能反映日照的時(shí)間（即太陽(yáng)總輻射大于0W/m2出現(xiàn)的小時(shí)數(shù)）。將頻段50W/m2中0W/m2出現(xiàn)的小時(shí)數(shù)剔除，制作各月日照時(shí)間圖9。從圖9中看出：全年總共日照4312h，其中7月日照時(shí)間（420h）最長(zhǎng)，2月日照時(shí)間（300h）最短。

結(jié)合圖8和圖9可知，雖然7月和2月太陽(yáng)總輻射頻段數(shù)據(jù)曲線(xiàn)的趨勢(shì)基本一致，但是在具體頻段上有明顯差距，7月日照時(shí)間比2月共多120h，其中在頻段50W/m2（剔除0 W/m2后）處少出現(xiàn)23h，在650W/m2和750W/m2處分別多出現(xiàn)32h和40h。這說(shuō)明7月在低頻段出現(xiàn)小時(shí)數(shù)少，在高頻段出現(xiàn)小時(shí)數(shù)多，即太陽(yáng)總輻射強(qiáng)度大而且時(shí)間長(zhǎng)，由此也導(dǎo)致7月干球溫度和含濕量遠(yuǎn)大于2月。

4　結(jié)語(yǔ)

（1）以DeST南京地區(qū)氣象數(shù)據(jù)為例，編寫(xiě)程序得到該地區(qū)溫頻、溫濕頻段等數(shù)據(jù)，同時(shí)可根據(jù)需要修改程序（地區(qū)、起點(diǎn)、終點(diǎn)和步長(zhǎng)）得到該地區(qū)（或其它地區(qū)）實(shí)際需要的不同頻段的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可方便技術(shù)人員建筑物全年能耗計(jì)算及分析時(shí)使用。

（2）當(dāng)對(duì)溫度、含濕量共同影響的參數(shù)進(jìn)行分析時(shí)，建議采用溫濕頻段數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，能更清楚了解氣象數(shù)據(jù)分布特征。

（3）當(dāng)冬季室外氣溫低于3℃時(shí)空調(diào)系統(tǒng)開(kāi)始供暖，夏季高于27℃時(shí)開(kāi)始供冷，假設(shè)南京某建筑無(wú)其它內(nèi)外得熱，則該建筑一年需供暖1431h，供冷1797h。

[1]宋濤，王萬(wàn)江.溫頻法在烏魯木齊地區(qū)的應(yīng)用與分析[J].暖通空調(diào)，2015，45（5）：39～43.

[2]龍惟定.用BIN參數(shù)作建筑物能耗分析[J].暖通空調(diào)，1992，22（2）：6～11.

[3]蘇芬仙，張從軍，田勝元.BIN建筑能耗計(jì)算方法的改進(jìn)[J].重慶建筑大學(xué)學(xué)報(bào)，2006，28（1）：88～91.

[4]趙堅(jiān)，劉金祥.某辦公樓能耗因素分析與2種簡(jiǎn)化方法對(duì)比[J].建筑科學(xué)，2008，24（4）：54～57.

[5]杜塏，劉青，張建忠.應(yīng)用聯(lián)合頻率表對(duì)傳統(tǒng)BIN法的改進(jìn)[J].暖通空調(diào)，2002，32（4）：88～90.

[6]廖深瓶.BIN簡(jiǎn)化法在空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能效益分析中的應(yīng)用[J].建筑節(jié)能，2013，41（8）：1～6.

[7]辛向文，周孝德.天然水溫估值計(jì)算方法研究[J].水資源與水工程學(xué)報(bào)，2010，21（2）：124～127.

[8]柴紅敏，劉增進(jìn)，谷紅梅.太陽(yáng)輻射、氣溫及土溫關(guān)系探討[J].華北水利水電學(xué)院學(xué)報(bào)，2003，24（3）：4～8.

Analysis of Hourly Weather Data of the Whole Year in Nanjing Base on Bin Method and Temperature and Humidity Method

ZHAO Jian1，CHEN Bang-dong2
（1.Management Office of County Administration Center，Changxing 313100，China；2.Tai-lake Street Office，Changxing 313100，China）

In this paper，hourly weather data of the whole year in Nanjing from DeST software were chose，and dry bulb temperature，humidity content and solar radiation data of the different segment were calculated by bin method and temperature and humidity method to analyze distribution feature.This paper could provide evidence for building consumption calculation and analysis.

dry bulb temperature；humidity content；solar radiation；bin method；temperature and humidity method

10.3969/J.ISSN.2095-3429.2015.05.020

TU83

B

2095-3429（2015）05-0089-05

趙堅(jiān)（1982-），男，江蘇常州人，碩士，工程師，主要從事建筑節(jié)能及設(shè)備運(yùn)行維護(hù)管理工作。

2015-07-27

2015-09-02