基于Meteonorm 氣象參數的建筑熱負荷模擬

徐亮 董自安 許道金 刁維杰 李炫廷 李旭

日出東方控股股份有限公司

0 引言

DeST 是清華大學建筑學院開發的建筑熱環境設計模擬分析軟件平臺，主要用于建筑熱特性的影響因素分析、建筑熱特性指標的計算、建筑全年動態負荷計算領域[1～3]。DeST 收錄了大量的城市和各地區的氣象參數，能滿足絕大部分城市建筑負荷的模擬計算需求。但對于一些偏遠地區的氣象參數收錄不全，主要原因是當地氣象站缺乏。

為了更好地解決氣象參數暫缺地區的建筑負荷逐時模擬計算，本文提出了一種基于Meteonorm 軟件的氣象參數導入DeST 氣象數據庫的方法，以西藏拉薩地區一棟宿舍樓為例，分別以導入氣象參數和DeST 軟件自帶氣象參數進行熱負荷模擬，證明該種方法具有一定的可行性。

1 DeST 氣象數據文件分析

DeST 軟件采用的逐時氣象數據庫文件ClimateData 是Access 格式的數據庫文件，主要由以下四部分組成：a）DATA_DESIGN（室外計算參數）；b）DATA_HOUR（逐時氣象數據）；c）STATION_INFO（氣象站的基本信息）；d）STATION_INFO_E（氣象站的基本信息-英文版）。

1.1 DATA_DESIGN

DATA_DESIGN（室外計算參數）氣象參數組成如表1 所示。

表1 DATA_DESIGN 氣象數據組成

根據《民用建筑供暖通風與空氣調節設計規范》相關的條款[4]，將規范中西藏拉薩的參數錄入氣象數據庫。

1.2 DATA_HOUR

DATA_HOUR 逐時氣象數據如表2。

表2 DATA_HOUR 氣象數據組成

Meteonorm 軟件是一款可以計算全球任何地理位置太陽輻射和氣象資料的軟件。這款軟件的計算首先依賴于一些預先設定的數據庫和運算法則，它包含了對全球906 個地區至少長達10 年的氣象監測資料，其中亞洲有73 個地區，數據庫中包含有全球7750 個氣象站的輻射數據，我國98 個氣象輻射觀測站中的大部分均被該軟件的數據庫收錄。

將GB50736[4]中拉薩地區氣象站的經緯度輸入Meteonorm 中，可以自動定位該氣象站并獲得海拔高度，地理位置的確定如圖1 所示：

圖1 地理位置確定

其中Science 格式文件中的Ta (Air Temperature，干球溫度)、G_Gh(Global radiation，horizontal，水平面總輻射)、G_Dh(Global Diffuse radiation horizontal，水平面散射輻射)、FF(Wind speed，風速）可以直接使用，如圖2 所示。

圖2 Science 格式文件

Science 格式文件中導出的DD（Wind direction，風向）參數的單位是“° ”，與DeST 氣象數據文件風向參數不同，是對風向按角度進行劃分并賦值代替，因此需要將風向角度數據按圖3 進行處理：

圖3 風向傳感器16 方位圖

Humidity 格式文件中的mx (Mass mixing ratio:quantity of water vapor per kg of dry air)對應含濕量、PP(Atmospheric pressure)對應大氣壓力。

相同方法導入DYNBIL 格式文件中Ts(地表溫度）、WUFI Passive 格式文件中的Tsky(天空有效溫度，需注意導出的是℃，要轉換成開氏溫度K)，整合得出完整的逐時氣象數據，并導入Access 氣象數據庫。

1.3 STATION_INFO

STATION_INFO 氣象站的基本信息如表3 所示：

表3 STATION_INFO 氣象站基本信息

至此，基于Meteonorm 軟件的氣象參數已經完全導入DeST，然后與DeST 自帶的氣象參數進行了對比分析。

2 氣象數據及模擬結果分析

2.1 氣象數據可視化

以西藏拉薩為例，全年逐時干球溫度數據來源于DeST 導出結果中的001_werther，基于自帶氣象數據的逐時干球溫度如圖4 所示?；贛eteonorm 軟件，導出西藏拉薩氣象數據的逐時干球溫度如圖5 所示。

圖4 拉薩逐時干球溫度（基于自帶氣象數據）

圖5 拉薩逐時干球溫度（基于Meteonorm）

以西藏拉薩為例，全年逐時太陽總輻射來源于DeST 導出結果中001_weather，基于自帶氣象數據中的全年逐時太陽總輻射如圖6 所示?；贛eteonorm軟件，導出西藏拉薩氣象數據中的全年逐時太陽總輻射如圖7 所示。

圖6 拉薩逐時太陽總輻射（基于自帶氣象數據）

圖7 拉薩逐時太陽總輻射（基于Meteonorm）

2.2 建筑熱負荷模擬對比

以拉薩地區一棟典型宿舍樓建筑為例，分別采用兩種氣象數據進行建筑熱負荷的逐時模擬，如圖8 具體所示。

圖8 拉薩宿舍樓DeST 模型

基于DeST 自帶氣象數據的全年逐時建筑熱負荷如圖9 所示，最大逐時熱負荷為52.12 W/m2?；贛eteonorm 軟件導入氣象數據的全年逐時建筑熱負荷如圖10 所示，最大逐時熱負荷為51.25 W/m2。雖然逐時氣象數據來源不同，但是建筑逐時熱負荷模擬計算的結果基本一致。

圖9 拉薩宿舍樓熱負荷模擬（基于自帶氣象數據）

圖10 拉薩宿舍樓熱負荷模擬（基于Meteonorm）

3 結束語

盡管來源不同，但采用Meteonorm 城市氣象數據導入DeST 進行熱負荷計算，其結果與DeST 本身計算結果相比保持良好的一致性，因此，該方法具有一定的可行性。

進一步，可采用同樣方法將西藏其他地區（山南、那曲、日喀則、阿里）的氣象數據添加到DeST 氣象數據庫，以便對西藏其他地區建筑負荷進行模擬分析。