国内外气象数据的处理方法

自六十年代以来,美国、加拿大、日本等国家先后研究出新的暖通空调负荷计算方法。例如,美国开利公司的蓄热系数法(1965),加拿大D.G.Stephenson和G.P.Mitslos 提出的房间反应系数法(1967)和传递函数法(1971),日本空调协会标准委员会提出的负荷动态计算法(1972)等。国内外在建筑热过程方面的研究发展很快。随着计算机技术的发展,到七十年代中末期出现了计算建筑物全年逐时能耗的计算机程序,如美国的NBSLD和日本的HASP/ACLD/8001程序,进入八十年代,象DOE-2和HASP/ACSS/8502这样可以模拟计算各类建筑的暖通空调系统与设备的计算程序出现了。而我国也于1982年完成了《设计用建筑物冷热负荷计算方法》的课题,开始了我国暖通空调负荷计算的变革。随后,又相继出现VCD-1、HVAC、SUBWAY、ACCURACY等各具特色的能耗计算模拟程序。近几年来,国内外在这方面又有了新的发展,用于准确设计围护结构的ENVSTID程序,比较详细分析研究包括系统短期动态过程特性的HVACSIM建筑系统与设备的模拟程序先后出现并进入设计使用。更加高级的建筑能耗分析专家系统和能量核心系统也相继开发。

气象数据处理方法

但是,所有这些分析计算都必须基于有一套切实反应客观实际气象特征的动态气象数据,否则就难以实现。国内外学者在气象资料研究方面,大致经历了三个阶段:

1)数学统计法

统计法是从历史上观测的气象数据中选择认为能反映气象规律的有代表性的一部分数据的组合,作为标准天或标准年用于建筑能耗分析和冷暖负荷计算,对于详细的计算机模拟方法,标准年气象资料通常采用一年的逐时气象资料,常见的有以下几种模式:

a、实验性参考年(Test Reference Year,TRY)

实验性参考年是美国国家气象中心(NCDC,1976年)提出,包含美国的60个城市,其构成方法是:按月平均温度依能量分析的重要性顺序进行筛选,把那些含有最热月(或冷月)平均温度的年份去掉,最后剩下的不含极值的一年为参考年。由于参考年为时间连续的12个月构成的实际年,它不一定代表历年平均值,因而用于能耗分析并不可靠。

b、典型气象年(Typical Meterological Year,TMY、TMY-2)

由美国SANDIA国家实验室发展起来的,它是用数学统计的方法选出典型月,然后由典型月构成的典型年。作为典型月数据的九项指标是:水平总辐射、干球温度露点温度的极大值、极小值、平均值、风速的极大值和平均值,并按辐射占50%,其余占50%的比例加权处理,内部缺值用线性插值,头尾缺值用前后的值,两月之间连接处各取六个点(小时)采用三次曲线平滑连接。然后根据指标选出典型月,由典型月构成典型年。

c、能量计算用天气年(Weather Year for Energy Calculation,WYEC、WYEC-2)

能量年资料是ASHRAE(1980年)的研究成果,它也是用统计法从长期的原始气象资料中选出典型月,然后构成典型年,在选择过程中对温度和太阳辐射值与长周期的平均值的相关性和逼近性都做了检验,对选出的典型月中个别天做了置换以便与长周期的平均值逼近得更好,对两个月温度的连接做了调整,对错误和反常数据做了更正。

d、日本的标准年

在最近十年的温度、湿度及日照平均值中按月份找出那一年该月三项值都接近十年平均值的该月均值后,把它作为代表月——平均月,由12个月平均的逐时观测值衔接起来便构成了标准年气象资料。

e、中国的标准年

美国和日本的标准年气象数据有其适用范围,这与其地域和气候复杂程度有关,我国不宜套用其具体数值。1985年以来田胜元教授在吸收、消化日本标准年构成方法的基础上,改进原来的方法,提出一种构成我国“动态用气象资料标准年”,该方法从理论上分析了空调负荷与室外参数之间的关系,至今,已构成了各大气候区多个中心城市的标准年气象资料。

统计方法都是静态的,能够反映气候变化的静态规律,而不能反映气象过程的无重复的动态随机过程特征。此外,这类方法需要大量完整的原始气象资料,故暖通空调界又提出了第二种有前途的方法:数学模拟法。

1)随机数模拟法

随机数模拟法的思想就是以过去实测的大批气象资料中找出各气象参数的概率分布和其他一些统计特性,用随机数模拟法同实际气象变化具有相同数字特征的数据,作为能量分析用的气象数据。

2)随机过程模拟法

1970年,Box和Jenkins发表了他们多年以时间序列方法研究随机过程的成果全面论述性著作,提出了一整套分析、模拟、预测、控制随机过程的时间序列方法,较好地解决了一维随机过程的模拟、预测和控制问题。为气象过程的研究开辟了一条崭新的路径。


参考资料:
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