暖通空调
设计
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中关于室外气象参数的文献综述
关于室外气象参数的文献综述
通过对《建筑热过程》这门课程的学习，使我体会到在做暖通空调设计时，室外气象参数的重要性。所以，需要对室外气象参数的来源、处理、计算
方法
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、使用等等做进一步学习。
空调设计气象参数，包括设计干球温度、湿球温度和太阳辐射，是建筑空调系统设计必要和基本的数据。它们同时作用于建筑物，.是导致围护结构的传热和通过渗透和通风直接进行质交换的驱动势。在空调系统中同时发生的设计气象条件是确定空调系统容量的峰值冷负荷所必需的条件。不适当的设计气象数据将造成容量过大或偏小的HVAC系统，会导致不必要的额外初投资和较低的部分负荷效率，或者经常不能提供充足的制冷量。
1. 室外空气计算参数的数据来源及分析比较
原始数据来源于中国气象局气象信息中心气象室编制的我国地面气象资料数据集和气象辐射资料数据集。我国地面气象资料数据集由我国地面气候观测网国家基准气候站和国家基本气象站连续定时探测大气变化所记录的各种气象要素资料组成。基准气候站每天进行24次定时观测，基本气象站每天进行4次定时观测，分别为02:00、08:00、14:00、20:00。
采用国家气象信息中心气象资料室提供的26城市1978年1月1月至2007年12月31日的地面气候资料为观测基础数据，按我国规范的确定方法和国外不保证率的方法为基础，对室外空气计算参数的确定方法进行讨论，并更新了部分城市的主要室外空气计算参数，主要结论如下:
(1)分别计算统计年限为10年、15年、20年及30年的室外空气计算参数，参考气象学上的规定并综合冬夏室外空气计算参数的变化与累年气温的变化规律，认为30年是比较适宜的统计期。
(2)我国空调室外空气计算参数与ASHRAE相比，数值处于保证级别比较高的水平，只是形式不够灵活，不能让设计师在设计时根据建筑的不同用途、实际需要来选择对应的设计值。而且我国现在还不能提供满足统计要求的逐时气温数据，使用不保证率的方法条件还不够成熟。
(3)与GBJ19一87相比，夏季空调干球计算温度变化不大，大部分城市温度增长在1?以内，个别城市如乌鲁木齐、徐州的夏季空调设计温度甚至低于原规范的设计参数;采暖城市30年统计期的采暖室外计算温度增幅较为明显，大部分上升了2一3?，部分北方城市10年统计期的冬季采暖及空调设计参数呈现出下降趋势，有的甚至与30年的统计数据持平。
(4)对负荷计算方法进行分析并对比新老30年的计算参数，我国北方地区采暖室外计
算温度的变化对围护结构热负荷计算的影响率在3%一9%之间;夏季围护结构的逐时冷负荷计算温度与夏季空调室外计算逐时综合温度成线性关系，外窗逐时冷负荷计算温度与夏季空调室外计算逐时温度成线性关系。夏季围护结构及外窗的逐时冷负荷计算温度增长率在2%一4%之间。通过北京地区的一个算例得出虽然夏季冷负荷计算温度的变化很小，但对于夏季围护结构冷负荷的影响较大的结论。
2. 研究适用于“未知地区”(指现有设计气象参数数据未涵盖的城镇)的新的设计气象参数的方法。
现有的设计气象数据手册，它是以历年(一般30年)气象资料为基础，以“不保证时间”为思想，根据一定规则经过统计法得到相关设计气象参数;而对于未覆盖到的城市采用简化统计法进行推导。这两种方法都是基于历年气象统计资料的，对于缺少历年气象资料的地区不适用。所以需通过插值法和神经网络法来获得未知地区的采暖空调设计气象参数。
(1)应用插值法计算相关室外设计计算温度时，对最邻近的3个城市的设计计算温度数据进行插值就能取得比较好的效果，改进的插值法能进一步提高该方法计算结果的准确性。插值法适用性研究表明该方法计算设计计算温度仅在我国夏热冬冷地区和夏热冬暖地区是基本适用的，引起的偏差大多在2?以内。
(2)应用神经网络法计算相关室外设计计算温度时，对设计气象参数数据和简要地理信息(经度、纬度、海拔高度以及大陆度等)之间的内在联系进行分析，得到了基于地理信息和神经网络的设计气象参数构成方法。相关结果表明利用神经网络算法构成室外设计计算温度较传统经典数学方法而言具有独到优势，为不可知气象条件下的空调设计提供了依据，在我国目前气象数据不充分的情况下，是对规范数据的有益补充，具有一定的应用价值。
3.气象参数与建筑能耗的关系
与建筑热环境分析直接相关的主要气象参数包括:干球温度、湿球温度、露点温度、相对湿度、太阳辐射强度、风速、风向。采用多元线性回归分析的方法来分析讨论室外各气象参数对建筑能耗的影响，然后通过利用统计学中的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性。有分析可知干球温度、露点温度及太阳总辐射是影响建筑能耗的主要气象因素，而风速及相对湿度对建筑能耗有一定影响，但是影响的程度不高。
对于典型气象年来说，构成典型气象年的基本方法是根据一定的基准挑选出“标准月”以组成典型气象年。“标准月”的挑选基准取决于典型气象年的应用目的，如果获得用于建筑负荷计算的气象数据，则挑选时可以首先确定对建筑负荷影响较大的气象参数及其权重，这里所谓权重是针对不同气象要素数据处理为同样的比较基准后的标准化参数而言的，之后
根据这些代表不同气象要素的标准化参数及其权重来选择“标准月”组成典型气象年。进行建筑热过程的动态模拟分析时，不同的模拟目的需要体现不同的侧重点，对于气象数据的要求也会有所不同。
所以，对于不同的地区各气象参数对能耗的影响比重都有所差异，我们在选取典型气象年的时候，应因地制宜。这样才能做到典型年气象数据能够更加真实的反应当地实际的气象规律，才能更加准确地估计一当地建筑能耗，才能更加有效地为建筑节能服务。
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