劉大龍，劉加平，楊 柳，張衛(wèi)華

（西安建筑科技大學(xué) 建筑學(xué)院，西安， 710055）

氣候是決定建筑能耗的關(guān)鍵因素，特別是對建筑的采暖和空調(diào)能耗。20世紀(jì)80年代以來，全球氣候發(fā)生了異常變化，氣溫過度變暖，導(dǎo)致自然災(zāi)害頻發(fā)，人類生存的自然環(huán)境不斷惡化。在如此突變的氣候條件下，建筑能耗必將隨之發(fā)生顯著變化。變化的建筑能耗將會使建筑節(jié)能設(shè)計面臨新的挑戰(zhàn)，這是建筑節(jié)能領(lǐng)域備受關(guān)注的問題，國內(nèi)外學(xué)者相繼展開多項研究。

目前對于氣候變化下建筑能耗的研究主要采用靜態(tài)能耗計算方法度日法。文獻(xiàn)[1-3]使用采暖度日數(shù)和空調(diào)度日數(shù)研究了世界各個地區(qū)溫室氣體引起氣溫升高對于建筑能耗的影響。這些研究基本都得出了采暖能耗降低，但降溫能耗升高且高于采暖能耗的規(guī)律。此外有些學(xué)者采用統(tǒng)計方法來研究氣候變化對建筑能耗的影響。2005年Ruth和Lin[4]對美國馬里蘭州氣候變化下的能耗需求進(jìn)行了研究，馬里蘭州具有巨大的空調(diào)降溫和采暖能源需求，研究采用時間序列方法預(yù)測了馬里蘭州2005－2025年間采暖和空調(diào)能源需求量，該研究也得到了上述能耗變化規(guī)律。2009年Lam等[5]對香港商業(yè)辦公建筑未來的能耗進(jìn)行了研究。該研究通過一個由氣溫、濕球溫度和太陽總輻射組合氣候因子與建筑降溫能耗之間的回歸模型，得到在SRES B1情景下，2009－2100的年平均空調(diào)負(fù)荷將比1979－2008的年均值要高9.1%，建筑總能耗量增長4.3%。研究還發(fā)現(xiàn)隨著氣候的變化，建筑負(fù)荷和能耗量的季節(jié)性差異將變得越來越小。

上述研究表明隨著氣候變暖，建筑能耗將會發(fā)生明顯的變化。但上述研究主要是以歷史氣象數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)來推算未來建筑能耗的變化趨勢，而很少采用未來氣象來預(yù)測建筑能耗。在現(xiàn)有的建筑能耗分析方法中，動態(tài)建筑能耗模擬是主流研究方法，該方法在逐時室外氣象條件下，計算滿足室內(nèi)環(huán)境要求的環(huán)境控制設(shè)備需要的全年逐時能耗量，它對于計算、預(yù)測和評估建筑的能源消耗變得越來越重要[6]。雖然建筑能耗模擬是目前計算建筑能耗的有效方法，但是因為受到缺乏準(zhǔn)確詳實的未來模擬氣象參數(shù)的限制，該方法很少被用于研究氣候變化下的建筑能耗研究領(lǐng)域。

1 建筑能耗模擬氣象數(shù)據(jù)模式

為了將該動態(tài)能耗模擬方法應(yīng)用于氣候變化下的建筑能耗計算。必須獲取滿足模擬條件的、準(zhǔn)確的、逐時的未來氣象參數(shù)。模擬氣象參數(shù)模式是獲取一個地區(qū)代表性氣象數(shù)據(jù)的方法，能夠從長期的氣象資料中挑選出代表當(dāng)?shù)貧夂蛞?guī)律的全年逐時、能夠滿足能耗計算需要的多項氣象參數(shù)。

1.1 節(jié)能分析氣象年模擬氣象參數(shù)模式的提出

目前多數(shù)主流建筑能耗模擬軟件 DOE-2，Energy-Plus，DeST等使用的模擬氣候參數(shù)模式是TMY2（Typical Meteorological Year 2）。TMY2是20世紀(jì)90年代美國國家可再生能源實驗室分析研究 組 （National Renewable Energy Laboratory's Analytic Studies Division）資源評估項目的研究成果。TMY2使用Sandia方法來挑選代表性氣象數(shù)據(jù)。Sandia方法的核心是在相當(dāng)長1個時期（通常為30a）的氣象數(shù)據(jù)中，從不同年份中挑選出12個典型氣象月，然后由其組成1個完整的典型年，這個典型年是一個虛擬年。以1a的氣候數(shù)據(jù)來代表該地區(qū)30a內(nèi)的氣候特征，這樣便于模擬計算。

設(shè)計之初TMY2計劃用于太陽能轉(zhuǎn)換系統(tǒng)或者建筑環(huán)境控制系統(tǒng)在不同系統(tǒng)類型、不同系統(tǒng)配置和在不同地域環(huán)境下的系統(tǒng)運(yùn)行性能之比較。后來TMY2因為具備當(dāng)?shù)亻L期氣候的代表性，其太陽輻射、空氣溫度與風(fēng)速等氣象數(shù)據(jù)的發(fā)生頻率分布與過去多年的長期分布相似；同時各參數(shù)間的具備較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)相似性；還能夠使建筑物全年熱負(fù)荷及能耗計算結(jié)果具備代表性，被應(yīng)用于建筑能耗的模擬計算。但是在建筑節(jié)能分析中，發(fā)現(xiàn)使用TMY2模式的氣象數(shù)據(jù)存在以下問題：

1）在挑選典型月時太陽輻射的權(quán)重系數(shù)占到了一半，所占比重過大。中國各地氣象狀況相差較大，各地太陽輻射資源也存在較大差異，相同地區(qū)還存在太陽輻射的季節(jié)性差異。而太陽輻射也不是所有地域建筑的主要可利用能源，所以太陽輻射的權(quán)重系數(shù)所占比重過大。

2）在挑選典型月時各主要?dú)庀髤?shù)比重在不同地區(qū)、不同季節(jié)都是固定不變。研究表明氣候存在非常明顯的地域性特征，中國則因地域遼闊表現(xiàn)的更為顯著，在挑選典型氣象月時，各地的氣象參數(shù)比重有所差別。因此對各地的典型氣候的研究不能以固定不變的比重方式來進(jìn)行，應(yīng)該考慮到地域差異和季節(jié)差異。

基于以上分析，提出了新的模擬氣候數(shù)據(jù)模式——節(jié)能分析氣象年。

1.2 節(jié)能分析氣象年模擬氣象數(shù)據(jù)模式的構(gòu)成

節(jié)能分析氣象年（Analysis of Energy Efficiency Meteorology Year，AEEMY）模式的基本思想與TMY2相同，根據(jù)當(dāng)?shù)叵喈?dāng)長一段時期內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)，先挑選出12個節(jié)能分析氣象月，然后組成一個“節(jié)能分析氣象年”。

節(jié)能分析氣象月的挑選以平均氣溫、水平面太陽總輻射、大氣壓和相對濕度4項氣象參數(shù)為選擇依據(jù)，以主成分分析為理論根據(jù)，來確定各地4項氣象參數(shù)作用于建筑能耗的組合系數(shù)。主成分分析是統(tǒng)計學(xué)中的一種常用方法，它的基本任務(wù)是根據(jù)樣本的觀測值確定應(yīng)該構(gòu)造多少個綜合指標(biāo)（主成分），并構(gòu)造出各主成分的表達(dá)式[7]。主成分分析是對于原本提出的所有變量，以盡量緊湊的變量形式來表達(dá)現(xiàn)實問題的函數(shù)關(guān)系，使得變量能夠最大限度地、獨(dú)立地反映現(xiàn)實問題的某一方面，而且盡可能保持原有的信息。

采用主成分分析方法計算出4項氣象參數(shù)的組合系數(shù)之后，計算4項參數(shù)在每個月的累年平均組合值和歷年組合值，兩者差值最小的月份即為該月的節(jié)能分析氣象月。差異最小是指各考察月4項參數(shù)的組合值與該月4項參數(shù)累年平均值組合值的差異最小，在差異最小的判斷中有一個很重要的概念就是4項參數(shù)的組合值，該組合值通過主成分分析獲取4項參數(shù)各自的組合系數(shù)，然后通過4項參數(shù)的線性組合得到。在參數(shù)組合值的計算中，各地4項參數(shù)的權(quán)值不是固定的不變的，分別通過分析各地的長期的冬季和夏季氣象數(shù)據(jù)得到的，反應(yīng)出了4項氣象參數(shù)對于建筑能耗影響的地域性和季節(jié)性。節(jié)能分析氣象月的挑選方法如公式（1）—（4）所示。

其中：Li（j）為j年i月4項參數(shù)的組合值；：i月4項參數(shù)累年平均值的組合值；Pi（j）、Ti（j）、Gi（j）、Ri（j），分別為大氣壓、平均溫度、水平面太陽總輻射和相對濕度j年i月的平均值；Wpi、Wti、Wgi、Wri分別為為大氣壓、平均溫度、水平面太陽總輻射和相對濕度各月的組合系數(shù)；，分別為大氣壓、平均溫度、水平面太陽總輻射、相對濕度i月的累年平均值

其中：AEEMYi為第i月模擬氣候月的當(dāng)月年份。

節(jié)能分析氣象年最主要的特點(diǎn)是考慮了不同地域、不同季節(jié)的氣候因素對于建筑能耗作用的差異性，這點(diǎn)顯著區(qū)別于目前主流的TMY2及其他模擬氣象數(shù)據(jù)模式中對于典型氣候的選擇性。在這些模式中對于不同地域不同季節(jié)各氣象參數(shù)的挑選權(quán)重始終保持不變。節(jié)能分析氣象年的這一特點(diǎn)使得能夠挑選中更加具有當(dāng)?shù)卮淼牡湫蜌庀髷?shù)據(jù)，能夠更加準(zhǔn)確的反應(yīng)出氣候?qū)τ诮ㄖ芎牡挠绊憽?/p>

論文使用1971－2000和2021－2050兩個時期的氣象資料，依據(jù)節(jié)能分析氣象年參數(shù)模式，為中國5個氣候區(qū)的5個代表城市挑選出來典型氣象數(shù)據(jù)，然后按照DOE-2模擬軟件中氣象參數(shù)格式的要求制作了5個城市的DOE-2逐時模擬氣象參數(shù)文件。

2 未來氣象數(shù)據(jù)的獲取

氣候變化條件下建筑能耗模擬必須具備未來氣候條件下的模擬用氣象參數(shù)。采用氣候模擬方法獲取了未來的氣候數(shù)據(jù)。氣候模擬己成為開展氣候變化研究的最重要手段之一，模式預(yù)測結(jié)果己具有很強(qiáng)的指示意義，多模式的集合結(jié)果也己經(jīng)被證明更加可信[8]。文獻(xiàn)[9]在研究黑龍江省未來氣候變化預(yù)測時，也是采用多個氣候模式的集合平均值作為數(shù)據(jù)源使用的。以3個全球海氣耦合模式的集合平均值作為未來氣象數(shù)據(jù)預(yù)測值，這3個氣候模式較為符合中國氣候的變化規(guī)律，其模擬結(jié)果較為準(zhǔn)確，他們的集合平均值將會更接近中國的氣候變化情況。所選用的3個氣候模式分別為：MIROC3.2－MEDRES，UKMO－HadCM3和ECHAM5，其基本信息如表1所示。

表1 3個氣候模式基本信息表

使用集合預(yù)測結(jié)果得到了中國5個氣候區(qū)代表城市2021－2050期間的模擬用主要?dú)庀髤?shù)。5個氣候區(qū)每個選取了1個代表城市，5個代表城市如表2所示。5個代表城市的選區(qū)依據(jù)是：1）具有典型的氣候代表性；2）在中國政治、經(jīng)濟(jì)、文化等方面處于重要地位。各氣候選取的代表城市雖然只有1個，但是同一氣候中各城市具有共同的氣候特征，而且同一氣候區(qū)建筑節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)相同，建筑構(gòu)造以及采暖降溫方式基本相同，因此可以近似認(rèn)為同一氣候區(qū)中的不同地區(qū)在建筑能耗與氣候的關(guān)系上基本相近。

表2 各熱工分區(qū)代表城市

3 不同氣候條件下建筑能耗對比分析

3.1 模擬建筑及設(shè)置參數(shù)

模擬建筑的模型如圖1所示，平面布局如圖2所示，建筑為南北朝向，其圍護(hù)結(jié)構(gòu)傳熱系數(shù)、窗墻面積比、體形系數(shù)等限定性指標(biāo)都滿足各氣候區(qū)節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)要求。模擬建筑室內(nèi)采暖計算溫度18℃，采用連續(xù)供暖方式，采暖期為11月到翌年3月；室內(nèi)空調(diào)計算溫度26℃，采用間歇性空調(diào)制冷，空調(diào)期為5月到9月。分別輸入1971－2000年期間和2021－2050年期間的模擬氣象參數(shù)，使用DOE-2[10]在對5個代表城市對同一高層居住建筑進(jìn)行了2個時期的能耗模擬。

圖1 高層住宅模型

圖2 高層住宅標(biāo)準(zhǔn)層平面圖

3.2 不同氣候條件下能耗模擬結(jié)果

模擬建筑在2種氣象條件下5個城市的能耗值如表3、表4所示。

表3 模擬建筑在不同氣候區(qū)1971－2000年能耗值（kWh·m－2）

表4 模擬建筑在不同氣候區(qū)2021－2050年能耗值（kWh·m－2）

2021時期相比1971時期，各氣候區(qū)代表城市建筑能耗的變化基本都呈現(xiàn)單位面積采暖能耗減少，空調(diào)能耗增加的趨勢。在5個氣候區(qū)中，嚴(yán)寒地區(qū)采暖能耗減少最多，平均每平米減少13.4kWh；夏熱冬冷地區(qū)空調(diào)能耗增加最多，平均每平米增加20.1kWh。夏熱冬冷地區(qū)熱工總能耗增加最大，每平方米增加9.0kWh。各氣候區(qū)建筑熱工總能耗的增加是因為空調(diào)能耗的增加高于采暖能耗的減少，以夏熱冬冷的武漢為例，單位面積采暖能耗較少11.1kWh／m2，而單位面積空調(diào)能耗增20.1kWh／m2，使得單位面積熱工總能耗增加9.0kWh／m2。夏熱冬暖地區(qū)采暖能耗減少18.8%，空調(diào)能耗增加5%，其余幾個氣候區(qū)采暖能耗平均減少18%，空調(diào)能耗平均增加23.6%。夏熱冬暖地區(qū)主要以空調(diào)能耗為主，采暖能耗很少，雖然從比例上看采暖能耗減少比空調(diào)能耗增加的幅度大，但實際總能耗量還是顯著增加，這與其他4個氣候區(qū)建筑熱工總能耗增加的表現(xiàn)一致。

3.3 模擬結(jié)果分析

中國居住建筑采暖能耗減少、空調(diào)能耗增加、而熱工總能耗增加的主要原因是氣候變暖。

各氣候區(qū)代表城市在2001－2050這50a間的溫度增長如表5所示，可以看出各代表城市的溫度都明顯升高，這是導(dǎo)致中國各氣候區(qū)建筑采暖能耗減少，空調(diào)能耗增加的主要原因。研究表明近50a全球氣候變暖的主要原因是人為的溫室氣體排放[11]，溫室氣體能讓太陽短波輻射自由通過，同時吸收地面和空氣放出的長波輻射（紅外線），從而造成地面溫度升高。

表5 代表城市2001－2050年氣溫增長值

進(jìn)一步分析表3、表4模擬結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在兩種不同氣候條件下，除過嚴(yán)寒地區(qū)的哈爾濱以采暖能耗為主外，其他氣候區(qū)代表城市都是以空調(diào)能耗為主。表5中各氣候區(qū)代表城市冬季和夏季的溫度增長幅度相差不大，哈爾濱和昆明冬季的增溫幅度還高于夏季，但是建筑熱工總能耗卻表現(xiàn)出空調(diào)能耗的增加明顯高于采暖能耗的減少。這說明建筑降溫需要更多的能耗。因此在氣候變化下的未來，中國建筑節(jié)能的重點(diǎn)方向應(yīng)該是空調(diào)節(jié)能，其節(jié)能的難度會增加。

寒冷地區(qū)北京的采暖能耗2021時期比1971時期出現(xiàn)了略微增加的現(xiàn)象，與其他氣候區(qū)城市不同。這是因為北京地區(qū)在溫度升高的同時冬季太陽輻射出現(xiàn)了較為明顯的降低現(xiàn)象，兩個時期的北京地區(qū)太陽總輻射變化如圖3所示。太陽輻射是建筑主要的熱源之一，它不僅能夠使建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)表面溫度升高，而且能夠透過窗戶進(jìn)入室內(nèi)成為建筑的直接熱源。但是隨著城市大氣污染的加劇，特別是冬季由于采暖需要，大量的燃煤造成空氣透明度顯著下降；同時天空中云量增多云層變厚，也減少了到達(dá)地面的太陽輻射量。文獻(xiàn)[12]通過研究近50a來鄂爾多斯地面太陽輻射的變化，也得到太陽輻射減少的結(jié)論。因此北京地區(qū)冬季太陽總輻射較為明顯的降低，造成建筑得熱量減少，是造成北京地區(qū)采暖能耗出現(xiàn)略微增加的主要原因。

圖3 2個時期北京AEEMY月平均總輻射

4 結(jié) 論

采用建筑能耗動態(tài)模擬方法研究了中國在氣候變暖條件下居住建筑能耗的變化規(guī)律。在TMY2模擬氣象參數(shù)模式基礎(chǔ)之上，提出了節(jié)能分析氣象年（AEEMY）模式，該模式體現(xiàn)了各地影響建筑能耗的氣候要素差異、同時體現(xiàn)了氣象要素的季節(jié)性差異，使其更加適合于建筑節(jié)能的能耗模擬計算。

使用氣候模擬方法預(yù)測了2021－2050期間中國主要?dú)夂騾^(qū)代表城市的氣象數(shù)據(jù)。使用節(jié)能分析氣象年模式制作了1971－2000期間和2021－2050期間中國主要?dú)夂騾^(qū)代表城市的模擬氣象參數(shù)。使用DOE2模擬了高層居住建筑在不同氣候區(qū)2個時期的建筑能耗情況。模擬結(jié)果表明，隨著氣候的變暖，采暖能耗基本都呈現(xiàn)減少趨勢，而空調(diào)能耗都呈現(xiàn)增加趨勢，空調(diào)能耗增加量明顯高于采暖能耗的增加量，建筑熱工總能耗呈增加趨勢。在未來氣候條件下，中國建筑節(jié)能的重要方向是減少空調(diào)能耗。各氣候中，夏熱冬冷地區(qū)居住建筑總能耗最高，是今后建筑節(jié)能的重點(diǎn)區(qū)域。夏熱冬冷地區(qū)是中國今后開展節(jié)能工作的重點(diǎn)區(qū)域，

將節(jié)能分析氣象年模式與氣候預(yù)測相結(jié)合有效拓展了動態(tài)模擬方法的使用范圍，為研究中國未來氣候變暖條件下建筑能耗變化規(guī)律，指導(dǎo)中國未來建筑節(jié)能設(shè)計和生態(tài)建筑設(shè)計提供了重要的研究基礎(chǔ)。將會有力促進(jìn)中國建筑節(jié)能技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步。

[1]CARTALIS C，SYNODINOU A，PROEDROU M.Modifications in energy demand in urban areas as a result of climate changes：an assessment for the southeast Mediterranean region[J].Energy Conversion＆ Management，2001，42（14）：1647-1656.

[2]CHRISTENSON M，MANZ H，GYALISTRAS D.Climate warming impact on degree-days and building energy demand in Switzerland[J].Energy Conversion and Management，2006，47：671-686.

[3]陳莉，方修琦，李帥，等，氣候變暖對中國夏熱冬冷地區(qū)居住建筑采暖降溫年耗電量影響[J].自然資源學(xué)報，2008，23（5）：764-772.CHEN LI，F(xiàn)ANG XIU-QI，LI SHUAI，et al.Impacts of climate warming on electricity consuption for heating and cooling in the hot summer and cool winter zone of China[J].Journal of Natural Resources，2008，23（5）：764-772.

[4]RUTH M，LIN AI.Regional energy demand and adaptations to climate change：Methodology and application to the state of Maryland[J]. USA，Engergy Policy，2006，34：2820-2833.

[5]LAM J C，WAN K K W，LAM T N T，et al.An analysis of future building energy use in subtropical Hong Kong[J].Energy，2010：1-9.

[6]JENTSCH M F，BAHAJ A S，JAMES P A B.Climate change future proofing of buildings—Generation and assessment of building simulation weather files[J].Energy and Buildings，2008，40：2148-2168.

[7]余錦華，楊維權(quán).多元統(tǒng)計分析與應(yīng)用[M].廣州：中山大學(xué)出版社，2005.

[8]LAMHERT S J，BOER G J.CMIP1evaluation and intercomparison of coupled climate models[J].Climate Dynamics，2001，17：83-106.

[9]徐南平，潘華盛，徐影，等.黑龍江省未來30和50年氣候變化預(yù)測 [J].自然災(zāi)害學(xué)報，2004，13（1）：146-151.XU NAN-PING，PAN HUA-SHENG，XU YING.Prediction of climate change in Heilongjiang Province in coming 30and 50years[J].Journal of Natural Disasters，2004，13（1）：146-151.

[10]WINKELMANN F C.DOE-2BDL Summary-Version 2.1E，Energy and environment division [R].Berkeley，california： Lawrence Berkeley National Laboratory，University of California，1993.

[11]IPCC.Climate Change 2007：The physical science basis：Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[M].NewYork：Cambridge University Press，2007.

[12]申彥波，趙東，祝昌漢.近50年來鄂爾多斯地面太陽輻射的變化及與相關(guān)氣象要素的聯(lián)系 [J].高原氣象，2009，28（4）：786-794.SHEN YAN-BO，ZHAO DONG，ZHU CHANGHAN.Variational characteristics of surface solar radiation and associat-ed meteorological elements over ordos plateau in recent 50years[J].Plateau eteorology，2009，28（4）：786-794.