許馨尹，于軍琪，李紅蓮,，楊柳

(1.西安建筑科技大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院，西安 710055；2. 西安建筑科技大學(xué) 建筑學(xué)院 西安，710055)

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氣候變化對(duì)中國(guó)寒冷和夏熱冬暖城市建筑能耗的影響

許馨尹1，于軍琪1，李紅蓮1,2，楊柳2

(1.西安建筑科技大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院，西安 710055；2. 西安建筑科技大學(xué) 建筑學(xué)院 西安，710055)

氣候變暖已對(duì)建筑全生命周期的運(yùn)行狀況產(chǎn)生了不可忽略的影響，準(zhǔn)確評(píng)估氣候變化下的建筑能耗對(duì)建筑方案設(shè)計(jì)和既有建筑的節(jié)能改造具有重要意義。進(jìn)行氣候變化下建筑能耗的精確預(yù)測(cè)，必須擁有未來(lái)的逐時(shí)氣象數(shù)據(jù)。以寒冷地區(qū)北京和夏熱冬暖地區(qū)廣州為研究對(duì)象，將挑選的兩個(gè)城市典型氣象年為基線氣候，結(jié)合全球模式下的預(yù)測(cè)氣象數(shù)據(jù)，應(yīng)用變形法修正TMY的氣象參數(shù)，得到直至本世紀(jì)末的10個(gè)節(jié)點(diǎn)年逐時(shí)氣象文件，并進(jìn)行了全年能耗模擬，預(yù)估了兩個(gè)城市的辦公建筑在氣候變化下建筑能耗的變化趨勢(shì)。結(jié)果表明：在兩種預(yù)測(cè)排放情景下，干球溫度、含濕量和太陽(yáng)輻射均呈增加趨勢(shì)；北京采暖能耗顯著降低、制冷能耗增加，總能耗減少，廣州采暖能耗降低、制冷能耗顯著增加，總能耗增加。

氣候變化；變形法；建筑能耗

外部氣候變化與建筑物系統(tǒng)動(dòng)態(tài)關(guān)系越來(lái)越復(fù)雜，建筑所在地區(qū)氣候影響著建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)、室內(nèi)熱舒適狀況、暖通空調(diào)系統(tǒng)及設(shè)備的選型等[1-2]。為此，研究氣候變化下建筑物的能耗需求，對(duì)建筑師進(jìn)行合理優(yōu)化設(shè)計(jì)有著指導(dǎo)性作用。

目前,對(duì)于氣候變化下建筑物的能源需求研究多關(guān)注穩(wěn)態(tài)法，研究方法單一，主要涉及的是不同氣候模式下對(duì)溫度的預(yù)測(cè)：侯證[3]和Mark等[4]使用采用度日法探討了氣候變化對(duì)中國(guó)典型代表城市的能耗影響，結(jié)果表明在不同氣候區(qū)氣候變化對(duì)能耗影響不同，由南至北影響遞減，降溫需求起主導(dǎo)作用；張海東[5]和田喆[6]建立統(tǒng)計(jì)回歸方程研究了溫度變化對(duì)采暖能耗影響的關(guān)系模式得出溫度異常變化顯著地影響著采暖能源需求的結(jié)論；Joseph等[7-8]和Kevin等[9-10]運(yùn)用主成分分析法建立了氣象參數(shù)與能源的相關(guān)性、將氣象數(shù)據(jù)干球溫度、濕球溫度、太陽(yáng)輻射進(jìn)行研究匯總為一個(gè)參數(shù)來(lái)評(píng)估氣候變化對(duì)建筑環(huán)境的影響；隨著研究的深入，文獻(xiàn)[11-12]采用3個(gè)氣候模式的集合平均值作為數(shù)據(jù)源，挑選未來(lái)節(jié)能分析氣象年，通過(guò)兩次空間插值獲得未來(lái)氣象數(shù)據(jù)，并應(yīng)用DOE2模擬軟件對(duì)我國(guó)不同氣候區(qū)的建筑進(jìn)行了建筑能耗模擬，得到居住建筑采暖能耗較少，制冷能耗增加、總建筑能耗增加的變化規(guī)律。

上述研究表明氣候變暖必將對(duì)建筑全生命周期運(yùn)營(yíng)過(guò)程能耗產(chǎn)生顯著影響，但現(xiàn)有的研究對(duì)精確反映采暖空調(diào)能耗峰值及細(xì)部變化存在明顯不足，具有一定的局限性。在現(xiàn)有的建筑能耗動(dòng)態(tài)分析方法中，逐時(shí)動(dòng)態(tài)建筑能耗的模擬已成為建筑節(jié)能研究與實(shí)踐的核心技術(shù)和重要工具。國(guó)際上模擬建筑能耗的軟件(EnergyPlus,DOE-2,Dest等)都需輸入建筑所在地區(qū)的逐時(shí)氣象參數(shù)，運(yùn)行計(jì)算出建筑能耗。但目前用于建筑全年能耗模擬的逐時(shí)氣象參數(shù)是基于歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)生成的典型氣象年，不適用于未來(lái)氣候條件下的建筑能源需求預(yù)測(cè)。因此，未來(lái)建筑能源需求預(yù)測(cè)的重要前提就是產(chǎn)生基于氣候變化預(yù)估的未來(lái)逐時(shí)氣象參數(shù)文件，探討未來(lái)氣候變化對(duì)能源需求影響。

1 方 法

利用Sandia國(guó)家實(shí)驗(yàn)室方法挑選了北京和廣州的典型氣象年TMY(Typical Meteorological Year)作為基線氣候，采用IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)公布的A1B和B1兩種預(yù)測(cè)排放情景下的月尺度預(yù)測(cè)氣象數(shù)據(jù)，以此修正TMY的干球溫度、含濕量和太陽(yáng)輻射等氣象參數(shù)，得到2010年始直至本世紀(jì)末2100年的10個(gè)節(jié)點(diǎn)年的逐時(shí)氣象文件。

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

全球和區(qū)域氣候變化涉及未來(lái)人口、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)驅(qū)動(dòng)力以及由此產(chǎn)生的溫室氣候排放，所以，不同排放量下全球氣候變化的預(yù)測(cè)模式有很多。政府氣候變化專門委員IPCC2007 年發(fā)布了第4次評(píng)估報(bào)告，引用了20多個(gè)復(fù)雜的全球氣候系統(tǒng)模式，對(duì)過(guò)去氣候變化進(jìn)行模擬并對(duì)未來(lái)全球氣候變化進(jìn)行預(yù)估。研究表明多個(gè)模式的平均值預(yù)測(cè)效果優(yōu)于單個(gè)模式，為此IPCC第4次報(bào)告將20多個(gè)不同分辨率的全球氣候系統(tǒng)模式及一個(gè)區(qū)域氣候模式的模擬結(jié)果，經(jīng)過(guò)插值降尺度，多模式平均計(jì)算制作成不同情景下的月尺度平均資料[13]。SRES情景是目前廣泛使用的氣候預(yù)測(cè)情景。當(dāng)前中國(guó)處于經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長(zhǎng)的發(fā)展時(shí)期，新的和更高效的技術(shù)被迅速引進(jìn)，能源結(jié)構(gòu)由化石燃料密集型向能源平衡型結(jié)構(gòu)過(guò)渡，且經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)向服務(wù)和信息經(jīng)濟(jì)方向更加迅速地調(diào)整。SRES中的A1B及B1情景分別代表中排放和低排放場(chǎng)景，是符合中國(guó)可持續(xù)發(fā)展國(guó)情的情景，與中國(guó)未來(lái)的能源結(jié)構(gòu)變化及發(fā)展模式一致，本文選擇A1B及B1情景的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

1.2 現(xiàn)有基準(zhǔn)氣象參數(shù)

建筑能耗模擬通常使用的是TMY的逐時(shí)氣象數(shù)據(jù)。國(guó)際上公認(rèn)的挑選典型年的方法是Sandia國(guó)家實(shí)驗(yàn)室方法，選取最能代表室外氣候特征的氣象參數(shù)干球溫度、露點(diǎn)溫度、風(fēng)速以及水平面總輻射，依照對(duì)建筑能耗影響的大小賦予不同的權(quán)重因子進(jìn)行匯總。世界氣象組織建議使用平均周期30年來(lái)定義一個(gè)氣候基準(zhǔn)，本文通過(guò)Sandia實(shí)驗(yàn)室方法，采用1971—2000年的中國(guó)地面歷史觀測(cè)氣象數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源挑選出TMY作為基準(zhǔn)氣候，保證了氣象數(shù)據(jù)基準(zhǔn)的質(zhì)量及高分辨率，結(jié)合IPCC中SRES情景下的A1B及B1場(chǎng)景的最新預(yù)測(cè)結(jié)果，修正得到未來(lái)的逐時(shí)氣象數(shù)據(jù)。

2005年，Belcher等首先提出了未來(lái)氣候設(shè)計(jì)氣象參數(shù)的轉(zhuǎn)化方法——“Morphing”方法[14]，隨后不同的國(guó)外學(xué)者均用此方法對(duì)星級(jí)建筑、辦公建筑、商業(yè)建筑等進(jìn)行了能源預(yù)測(cè)[15-19]。變形方法包括3個(gè)操作：1)位移； 2)線性拉伸(縮放)；3)位移和線性拉伸相結(jié)合。通過(guò)以上3個(gè)操作將已有的氣象參數(shù)時(shí)間序列與氣候變化相結(jié)合，生成新的氣象參數(shù)文件，并且保留了已有氣象參數(shù)的物理特征，基于以上原因，此方法在未來(lái)氣候變化對(duì)建筑能耗的影響研究領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

本文對(duì)未來(lái)氣象參數(shù)的預(yù)測(cè)，由于未來(lái)氣象參數(shù)獲取的限制，涉及干球溫度、太陽(yáng)輻射和含濕量；預(yù)測(cè)氣象數(shù)據(jù)中風(fēng)速未知，風(fēng)速保持不變；在計(jì)算相對(duì)濕度的過(guò)程中，由于氣壓未知，通過(guò)與其他氣象參數(shù)的相關(guān)關(guān)系計(jì)算得出。各氣象參數(shù)具體處理方法如表1所示。

表1 各氣象參數(shù)變形的具體方法

1.3 分區(qū)和代表城市的選擇

氣候變暖將導(dǎo)致建筑總能耗和能耗結(jié)構(gòu)的變化，一般規(guī)律表現(xiàn)為采暖能耗的降低和降溫能耗的增加?？紤]到氣候變暖的季節(jié)差異以及空間分布差異，直觀地體現(xiàn)氣候變化對(duì)建筑能耗的影響，選取寒冷地區(qū)北京和夏熱冬暖地區(qū)廣州作為代表城市。因同一氣候地不同城市具有相似的氣候特征，且同一氣候區(qū)建筑節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)、建筑構(gòu)造及采暖降溫方式基本相同，故選取典型氣候區(qū)的代表城市作為研究對(duì)象。

1.4 寒冷地區(qū)及夏熱冬暖地區(qū)氣候變化預(yù)測(cè)結(jié)果分析

寒冷地區(qū)北京及夏熱冬暖地區(qū)廣州在IPCC公布的SRES情景中A1B和B1情景下的年均干球溫度、含濕量和太陽(yáng)輻射增幅情況見(jiàn)表2、3所示?？芍本┖蛷V州地區(qū)干球溫度和含濕量的總體趨勢(shì)是增加的，與全球變暖的預(yù)測(cè)相符。在A1B排放情景下，北京、廣州年平均溫度分別升高約2.7、3.3 ℃，在B1排放情景下，干球溫度的變化分別為0.9、1.8 ℃。含濕量的變化，寒冷地區(qū)北京的增加高于夏熱冬暖地區(qū)廣州。與基準(zhǔn)氣候參照相比，太陽(yáng)輻射是增加的，但直至本世紀(jì)末，變化趨勢(shì)不明顯且趨于穩(wěn)定。

表2 A1B情景下的年均干球溫度、含濕量和太陽(yáng)輻射增幅情況

表3 B1情景下的年均干球溫度、含濕量和太陽(yáng)輻射增幅情況

2 氣候變化對(duì)辦公建筑采暖制冷能耗的影響

2.1 建筑模型的建立

研究氣候變化下的建筑能耗變化，對(duì)寒冷地區(qū)和夏熱冬暖地區(qū)建立了典型辦公建筑的模型，建模建筑為一棟20層的辦公建筑，北軸夾角為0°，標(biāo)準(zhǔn)層為37.8 m×31.5 m平面，層高3.8 m，總建筑面積為23 814 m2，其中空調(diào)區(qū)域面積為21 609 m2，分布在建筑周圍的4個(gè)區(qū)，參照國(guó)家及各地方建筑標(biāo)準(zhǔn)[21]，分別對(duì)各個(gè)城市的辦公建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，圖1為建筑示意圖，表4為基準(zhǔn)建筑基本概況，建立的辦公建筑典型模型基本能夠反映兩個(gè)代表城市建筑普遍情況。由于氣候的變暖會(huì)導(dǎo)致室外溫度升高使室內(nèi)環(huán)境控制要求也有可能發(fā)生變化，在未來(lái)夏季設(shè)定溫度將可能會(huì)是27或者28 ℃，在2005年，日本政府大樓將夏季設(shè)定溫度提高至28 ℃，這對(duì)建筑的節(jié)能將會(huì)產(chǎn)生很大的影響[22]。至本世紀(jì)末隨著氣候變暖辦公建筑的使用模式也會(huì)有所變化。但為了比較氣象參數(shù)對(duì)建筑能耗的影響，辦公

建筑的內(nèi)部負(fù)荷、室內(nèi)設(shè)計(jì)工況及暖通空調(diào)系統(tǒng)保持一致，且符合相應(yīng)的建筑設(shè)計(jì)、節(jié)能設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，表5為基準(zhǔn)建筑能耗模擬基本參數(shù)設(shè)置。

圖1 典型辦公建筑示意圖

表4 基準(zhǔn)建筑基本情況

表5 基準(zhǔn)建筑基本參數(shù)設(shè)置

2.2 氣候變化下的采暖和制冷能耗

利用變形法生成未來(lái)兩種排放場(chǎng)景下寒冷及夏熱冬暖地區(qū)代表城市能耗模擬所需逐時(shí)氣象數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)換成EPW文件格式，采用能耗模擬Energy Plus軟件對(duì)兩個(gè)地區(qū)典型建筑進(jìn)行建筑能耗模擬。在兩種排放情景下，分別對(duì)兩個(gè)城市以10 a為節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了40次模擬得出未來(lái)氣候變化下的采暖制冷能耗。

圖2表明了在A1B和B1排放情景下，以10 a為節(jié)點(diǎn)2個(gè)城市辦公建筑總能耗的變化情況。由圖可知?dú)夂蜃兓瘜?duì)建筑能耗有顯著影響，其中A1B情景因表征著更高的排放場(chǎng)景，總能耗整體增加趨勢(shì)較B1更明顯。A1B排放情景下，廣州地區(qū)在2050年總能耗增加了27 MJ/m2，至2100年總能耗增加51 MJ/m2；北京的總能耗整體呈減少趨勢(shì)，2050年能耗減少26 MJ/m2，2100年能耗減少89 MJ/m2。B1排放情景下，廣州地區(qū)在2050年總能耗增加了24 MJ/m2，至2100年總能耗增加36 MJ/m2；北京地區(qū)在2050年能耗減少41 MJ/m2，2100年能耗減少52 MJ/m2。

圖2 兩種情景下兩個(gè)城市的辦公建筑年總能耗變化

表6為兩種排放情景在2050和2100年兩個(gè)節(jié)點(diǎn)年，兩個(gè)城市辦公建筑的采暖、制冷及總能耗情況。結(jié)果表明：在以夏季制冷能耗為主的氣候區(qū)廣州，制冷能耗的增加量大于采暖能耗的減少量導(dǎo)致總能耗增加，在以冬季采暖能耗為主的氣候區(qū)北京則出現(xiàn)相反情況，采暖能耗的減少量大于制冷能耗的增加量導(dǎo)致總建筑能耗的減少。在A1B情景下，廣州地區(qū)制冷能耗的增加量大于采暖能耗的減少量，與基準(zhǔn)氣候TMY的采暖能耗217.15 MJ/m2、制冷能耗26.13 MJ/m2相比，2050年的制冷能耗為249.12 MJ/m2，采暖能耗為11.45 MJ/m2；北京地區(qū)，與基準(zhǔn)氣候TMY的制冷能耗122.75 MJ/m2和 采暖278.52 MJ/m2比，在A1B情景下2100年制冷能耗為141.75 MJ/m2，采暖能耗為166.04 MJ/m2。模擬結(jié)果表明，隨著氣候的變暖，到21世紀(jì)末，B1情景下夏熱冬暖地區(qū)采暖能耗減少69.6%，制冷能耗增加19%，總能耗增加5.0%；寒冷地區(qū)采暖能耗減少23.5%，制冷能耗增加9.6%，總能耗減少6.4%。A1B情景下夏熱冬暖地區(qū)采暖能耗減少77.3%，制冷能耗增加26.8%，總能耗增加7.1%；寒冷地區(qū)采暖能耗減少40.4%，制冷能耗增加15.5%，總能耗減少11.1%。A1B和B1情景代表著中國(guó)未來(lái)可能的兩種能源結(jié)構(gòu)變化及發(fā)展模式，月尺度數(shù)據(jù)較為適用于中國(guó)，Joseph等[8]及朱明亞等[23]通過(guò)預(yù)測(cè)氣候變化對(duì)建筑能耗的影響也得出了相同的規(guī)律，但本文能較夠細(xì)致客觀地反映了建筑未來(lái)能耗變化規(guī)律。

表6 兩種排放情景下2050和2100年典型氣候代表城市辦公建筑的制冷、采暖和總能耗

3 結(jié) 論

基于TMY及IPCC預(yù)測(cè)未來(lái)100年氣象參數(shù)的月均值，由Morphing方法得到未來(lái)近100年兩種排放情景下每隔10 a的逐時(shí)氣象數(shù)據(jù)，通過(guò)建筑模型建模，運(yùn)用EnergyPlus動(dòng)態(tài)能耗模擬軟件下模擬了兩種氣候條件下代表城市辦公建筑的能耗情況。

夏熱冬暖地區(qū)主要以制冷能耗為主，僅有少量采暖能耗，該地區(qū)制冷能耗的增加量高于采暖能耗的減少量導(dǎo)致了總能耗的增加。而寒冷地區(qū)主要以采暖為主兼顧制冷，該地區(qū)采暖能耗的減少量高于制冷能耗的增加量導(dǎo)致了總能耗的減少。AB1情景代表中排放情景，氣候變暖較低排放情景B1更為明顯，模擬結(jié)果也顯示了在A1B情景下夏熱冬冷地區(qū)建筑的能耗高于B1情景，在寒冷地區(qū)能耗減少較B1情景更明顯。

中國(guó)目前的建筑節(jié)能重點(diǎn)區(qū)域是炎熱和寒冷地區(qū)，研究表明，未來(lái)氣候變暖對(duì)建筑的能耗產(chǎn)生重大影響。在未來(lái)氣候持續(xù)變暖的條件下，節(jié)能的主要方向應(yīng)是減少制冷能耗。典型氣象年與氣候預(yù)測(cè)相結(jié)合的方法為研究未來(lái)氣候變化對(duì)能源需求的影響提供了重要依據(jù)。

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(編輯 胡玲)

Climate change effect on building energy consumption in cold and hot summer and warm winter zone of China

Xu Xinyin1,Yu Junqi1,Li Honglian1,2,Yangliu2

(1. School of Information and Control Engineering , Xi`an University of Architecture and Technology , Xi`an 710055, P.R.China; 2. College of Architecture , Xi`an University of Architecture and Technology , Xi`an 710055, P.R.China)

Climate warming has a non-negligible impact on the whole life of building. Accurate assessment of building energy consumption under climate change is important for energy-saving building design and existing building. Climate is the basis for building energy simulation. The global warming will cause the change of building energy consumption. In order to study the impact of climate change on the build energy consumption, the future hourly meteorological parameters are necessary. Based on the latest prediction, the ‘morphing’ methodology is utilized for transforming current Typical Meteorological Year (TMY) into future hourly meteorological file. A high office building is simulated respectively in two different regions Beijing and Guangzhou. The results show that the dry-bulb temperature, moisture content and the solar radiation have an increased trend. In Beijing, the reduction in heating consumption outweighed the increase in summer cooling, which led to the increase of the total energy consumption, but Guangzhou is opposite.

climate change；morphing methodology；building energy consumption

2016-01-10

省部級(jí)自然科學(xué)基金(2014KW17、教外司留【2014】1685號(hào))；國(guó)家杰出青年科學(xué)基金(51325803)；國(guó)家自然科學(xué)基金(2010100106)

許馨尹(1990-)，女，主要從事建筑氣候與節(jié)能研究，(E-mail) 845140325@qq.com。

李紅蓮(通信作者)，女，博士，副教授，(E-mail)lihonglian_lhl@163.com。

Foundation item：Provincial Natural Science Foundation of China(No.2014KW17,教外司留【2014】1685號(hào))；National Science Fund of Distinguished Young Scholars(No. 51325803)； National Natural Science Foundation of China(No. 2010100106)

TU111.3

A

1674-4764(2016)04-0039-07

10.11835/j.issn.1674-4764.2016.04.007

Received:2016-01-10

Author brief：Xu Xinyin(1990-)，main research interests：building climate and building energy conservation，(E-mail) 845140325@qq.com.

Li Honglian(corresponding author)，PhD，associate professor，(E-mail)lihonglian_lhl@163.com.