利用采暖/制冷度日分析建筑能耗变化的适用性评估

采暖/制冷度日与建筑能耗有显著线性关系,被认为是最简单可靠的衡量能源需求的指标,但其适用性还缺乏全面的评估。通过模拟1961-2009年天津市办公、商场以及不同节能水平的居住建筑能耗,分析了能耗与采暖/制冷度日的关系,确定其反映能耗变化的适用性。结果表明：采暖期办公及商场建筑的热负荷与采暖度日的相关性达到极显著水平（P<0.01）,决定系数（R2）分别为0.99和0.97;制冷期冷负荷与制冷度日的关系尽管也达到极显著水平,但决定系数仅分别为0.64和0.55;不同节能水平居住建筑热负荷与采暖度日极显著相关,决定系数均在0.99以上。研究认为：采暖度日可以反映办公、商场及居住建筑的热负荷特征,用于分析气候变化对能耗的影响是可行的;但制冷度日不能完全反映办公及商场建筑冷负荷的变化,仅可分别解释冷负荷变化的64%和55%,单纯用制冷度日研究能耗变化是不够全面的。通过分析能耗与气候要素的关系发现,冬季采暖期能耗主要受气温的影响,而夏季制冷能耗受气温和湿度的共同影响。     

气候变化对天津市商场和居住建筑极端能耗的影响

通过模拟1961-2009年天津市商场建筑采暖和制冷能耗及不同节能水平居住建筑采暖能耗,采用百分位法确定了极端能耗阈值,分析了不同类型建筑的极端能耗年际变化特征,同时探讨了其与气候变化的关系。结果表明,近49年来,采暖期商场建筑热负荷极值日数呈显著下降趋势,而制冷期冷负荷没有明显变化趋势,但年际间波动较大;商场建筑热负荷极值对总热负荷的影响总体呈显著减小趋势,而冷负荷极值对总冷负荷的贡献呈弱的减少趋势,但没有通过显著性水平检验;一步节能居住建筑采暖热负荷极值日数呈显著下降趋势,且占总热负荷的比重显著减少;二步节能居住建筑仅有7年出现热负荷极值,而三步节能建筑热负荷49年来没有出现极值。逐步回归分析表明,平均气温是影响商场和居住建筑冬季热负荷极值的主要因素,而商场建筑冷负荷极值主要受湿球温度的影响。对商场建筑和居住建筑在设计和运行两个方面进行节能时要充分考虑能耗的变化特征以及不同时期对不同气候因子的响应,也要考虑制冷能耗极值的出现对空调系统运行安全的影响。另外,随着节能水平的提高,居住建筑能耗减少的同时,极端能耗出现的日数明显减少,有利于居住建筑节能。     

气候变化对天津市不同节能水平建筑制冷采暖能耗的影响

利用天津市地面气象观测站1961—2017年逐小时观测资料,通过TRNSYS软件,对不同节能水平办公建筑供热和制冷能耗,以及居住建筑供热能耗进行动态模拟,定量评估了气候变化对天津市不同节能水平建筑能耗的影响。结果表明：在供暖期和制冷期,温度均呈现显著上升的趋势,而太阳辐射则呈现下降的趋势,受其影响,1961—2017年办公和居住建筑供热能耗呈现显著下降的趋势,制冷能耗呈现微弱的上升趋势,但气候变化对供热能耗的影响要明显强于制冷能耗;随着建筑节能水平的提升,供热和制冷能耗均有一定程度的下降,其中供热能耗的降幅尤为明显,四步节能居住建筑相比于一步到三步节能居住建筑,供热能耗分别下降了53.56%、50.13%和21.25%。对新建建筑及既有建筑的节能改造,应充分考虑不同节能水平对建筑能耗的影响,结合实际需求酌情进行升级改造。除此之外,建筑节能水平的提升,会使其供热和制冷能耗变化量随温度的上升而减小,说明其对气候变化的敏感性在逐渐减弱。因此,提高建筑节能水平,可以更好的应对气候变化,保证其在未来的使用中耗能更低。     

绵阳市度日数特征及其变化趋势分析

从20世纪50年代以来,度日数一直作为气候变化与供暖关系的一个综合评价指标。基于全球变暖可能对我国供暖天数和温度产生深刻的影响,本文采用绵阳市1946~2005年共49年的日最低、最高气温资料,分析了绵阳市度日数年变化特征,并对其进行了趋势分析。结果表明:绵阳市历年供暖度日数最小值处于1998年,比1976年最大值低93.5%,10a年均供暖度日数变化趋势为二次曲线;制冷度日数波动性很大,1960~1979年在1500℃·d左右波动,1979~1990年在1400℃·d左右波动,1990年以后基本处于1500℃·d以上,10a年均制冷度日数拟合趋势曲线为三次曲线。基于Mann-Kendall(M-K)检验法,在α=0.05水平下,对绵阳市供暖和制冷度日数进行检验,研究发现:供暖度日数明显减少,1992年为突变起始年份;制冷度日数波动增长,且自1997年起突变。     

中国建筑气候分区和采暖气候条件变化研究

利用1951-1980年和1981-2010年两个气候期的月平均气温数据,对中国大陆地区建筑气候分区进行对比,讨论建筑气候分区的变化;并基于近气候期的建筑气候分区以逐日气温为基础,讨论了1951-2018年不同分区采暖气候条件变化特征。结果表明：与1951-1980年相比,1981-2010年严寒地区范围有所缩减,南界北移;寒冷区、夏热冬冷区、夏热冬暖区北进,温和区西扩,夏热冬暖区范围增大。中国大陆采暖度日数、采暖日数、采暖日均强度分布一致,东部随纬向增加,西部随海拔增加;采暖度日数严寒地区最大,寒冷地区其次,夏热冬暖地区最小;1951-2018年,中国大陆各建筑分区的采暖度日数都呈显著减少趋势,减少速率严寒地区最大,温和地区最小;夏热冬冷地区距平百分率的波动最大,严寒地区波动最小。1998-2012年,全国各建筑气候分区采暖度日数和采暖日均强度在此期间均表现为增加,其中夏热冬暖地区增加趋势通过了0.05显著性检验。     

未来气候变化对天津市办公建筑制冷采暖能耗的影响

利用能耗模拟软件（TRNSYS）模拟了1971—2010年天津市办公建筑制冷和采暖能耗,结合未来不同排放情景（低排放：B1;中等排放：A1B）下气候预估数据,定量评估了未来（2011—2100年）气候变化对办公建筑能耗的影响。结果表明,2011—2100年热负荷呈显著的下降趋势,而冷负荷显著上升,冷负荷的上升幅度高于热负荷的下降,导致总能耗呈微弱的上升趋势;低排放情景下热负荷的下降和冷负荷的上升幅度低于中等排放情景,总能耗的变化在两种排放情景下没有明显差异;与1971—2010年相比,低排放和中等排放两种情景下2011—2050年热负荷下降10%左右,而冷负荷上升约12%,总能耗增加超过2%;2051—2100年热负荷的下降和冷负荷的上升更为明显,尤其是冷负荷上升（约30%）,总能耗增加8%左右,冷负荷变化率在两种情景下相差较大。     

湿球温度计算方法及序列连续性研究

湿球温度是许多大型工程设计的重要参数,是影响工程安全、投资成本和运营效益的关键因子。停止观测后,寻求合理的湿球温度计算方法及对其的连续性研究迫在眉睫。文章选取牛顿迭代法和最优逼近法,基于江苏省70台站1991—2001、2004年(及13站长年代——近40年)的观测数据检验两种方法的估算偏差及探讨资料的连续性应用。最优逼近法的计算精度高,离散度低,与湿球温度的观测记录吻合好(90.8%~100%),显著优于牛顿迭代法(12.7%~20.1%),且呈现出09—20时符合率较高,日出前后符合率较低的变化特征。近40年的长年代对比分析表明,最优逼近法的计算结果稳定性好,在一定程度上可替代湿球温度的观测值,估算效果在温度高时较好,温度低时相对较弱;并且基于最优逼近法,利用百叶箱柱状干湿表数据估算的时间序列,相对长年代数据的不均一性,对湿球温度数据的连续性研究更为可靠。     

建筑物能量模式的改进及制冷系统人为热排放研究

针对近年来中国城市化进程不断加快,建筑物制冷系统的排热对城市气候的影响越来越大的现状,以2010年8月6 7日北京地区夏季典型晴天为例,开展了对建筑物能量模式(Building Energy M odel,BEM)和制冷系统人为热排放的研究。分析发现不同用途建筑物的用电量日变化特征不同,其与气象因子(主要是气温)之间存在一定的相关性。在此基础上,改进了BEM模式,并对制冷系统(空调)能耗和排热进行了模拟。首先,基于用电量日变化特点模拟不同用途建筑物的排热情况,表明在建筑物空调制冷系统负荷中,窗墙传热占60%以上,人员、设备产热占30%,通风设施传热占5%~6%;其次,对影响建筑物排热量较大的一些参数进行敏感性试验,建筑参数中建筑物高度对排热的影响最大,从18.3 m降低到12 m和6 m,排热量可分别减少24.3%和49.6%,紧随其后的是墙体传热系数和新风系数的影响,而空调设定参数中设定温度从25℃下降1℃,空调制冷系统排热猛增94.4%;最后,根据我国夏季各种类型空调占比情况,计算出空调排热中感热、潜热分别为12.69 W·m-2和45.87 W·m-2(约占22%和78%),为建筑物排热对城市气候影响研究奠定了基础。     

影响北京城市增温的主要社会经济因子分析

应用计量经济学方法研究了城市增温的主要社会经济影响因子。结果表明: 20世纪70年代以来,北京城市化进程加快使得城市增温现象和城市热岛效应明显。其中,城市化进程中的人口增长、社会经济发展、基础设施建设及能源消耗等都是影响城市增温的主要因素。此外,分析还证明了采暖度日指数和制冷度日指数能够很好地应用于气候变化与社会经济研究领域。     

气候变化对典型气象年数据的影响及能耗评估——以中国北方大城市天津为例

本文以中国北方城市天津为例,采用Sandia及Danish两种方法生成典型气象年（TMY）数据,并借助TRNSYS软件模拟得到3个时段（1961-1990年、1971-2000年和1981-2010年）典型办公建筑的逐时负荷,评估气候变化对典型气象年数据及模拟负荷的影响。结果表明：Sandia和Danish生成典型气象年的方法在天津均有较好的适用性,Sandia方法采用6个气象要素生成的典型气象年数据代表性满足要求。受气候变化影响,典型气象年数据变化较大,采暖期（11月-翌年3月）较制冷期（6-9月）的变化更明显;从30年均值差异看,1981-2010年相对于1961-1990年,建筑供热负荷减少5.2%,而制冷负荷增加1.6%。因此,在使用典型气象年数据进行建筑设计能耗评估时需充分考虑气候变化的影响,加快典型气象年数据的生成和更新工作。基于天津现行使用的典型气象年数据模拟得到的办公建筑制冷负荷较1981-2010年偏低6.7%,供热负荷偏高4.7%。表明采用现行典型气象年数据进行建筑能耗评估时,会造成制冷负荷偏低,供热负荷偏高,从而降低人体舒适度及造成供热能源浪费。     

北京地区热度日和冷度日的变化特征

应用1951—2004年北京逐日平均温度制作北京月、年的热度日 (HDD) 和冷度日 (CDD)。其中平均月HDD以1月 (687.9度日) 最大, 多年平均的年值为2922.6度日, 多年变化呈明显的下降趋势, 下降率为-99.5度日/10 a。平均月CDD以7月 (259.2度日) 最大。CDD多年平均的年值为826.7度日, 多年变化呈上升趋势, 上升率为39.0度日/10 a。1971—2004年HDD月城郊差值 (北京站-密云站) 冬季较大, 最大值为-73.8度日 (12月)。月CDD的城郊差值比HDD的差值小, 最大差值在8月 (34.0度日)。年HDD和CDD与年平均气温具有较高的相关性。年际、年代际HDD与年际、年代际平均气温具有反位相变化趋势, 随着气候增暖, 北京地区HDD将趋于减小, 冬季用于供暖的能源将减少; CDD将趋于增加, 夏季用于制冷降温的能源将增加。     

广州市城市电力消费对气候变化的响应

低纬度地区的城市电力消费对气候变化有较为敏感的响应。该文引入了气候变化对农业产量和能源影响的研究方法, 分别建立了气候变化对电力消费影响强度的动态评估模型和降温度日模型, 对广州市城市电力消费对气候变化的响应作了深入分析。结果表明:广州市城市电力消费量主要受到气温、湿度、风速等气象因子的影响, 其中气温为关键性因子; 综合考虑各气候因子和气候变化的稳定性, 1956—2005年的近50年, 广州市气候变化对城市电力消费影响强度是持续稳定增加的, 正强度出现的概率呈现出增大趋势, 以10%/10a的速度增长; 通过对广州市降温度日的分析可知, 5—10月为主要的降温时期, 其气温的升高对降温度日强度变化影响很大, 达到46.6%/ ℃, 同时, 广州市的降温期长度变率也呈递增趋势, 因此, 气温的升高引发的降温度日的增加对广州市城市电力消费有深刻影响; 在未来气候变暖情景下, 夏季平均最高气温每升高1 ℃, 广州市全年单位工业产值耗电将增加2.02%, 5—10月的平均气温每升高1 ℃, 居民生活用电量的百分比将增加1.25%。在未来, 气候变暖将使城市用电压力有继续增大的趋势。     

Spatial distributions of heating, cooling, and industrial degree-days in Turkey

Summary The degree-day method is commonly used to estimate energy consumption for heating and cooling in residential, commercial and industrial buildings, as well as in greenhouses, livestock facilities, storage facilities and warehouses. This article presents monthly and yearly averages and spatial distributions of heating, cooling, and industrial degree-days at the base temperatures of 18 °C and 20 °C, 18 °C and 24 °C, and 7 °C and 13 °C, respectively; as well as the corresponding number of days in Turkey. The findings presented here will facilitate the estimation of heating and cooling energy consumption for any residential, commercial and industrial buildings in Turkey, for any period of time (monthly, seasonal, etc.). From this analysis it will also be possible to compare and design alternative building systems in terms of energy efficiencies. If one prefers to use set point temperatures to indicate the resumption of the heating season would also be possible using the provided information in this article. In addition, utility companies and manufacturing/marketing companies of HVAC systems would be able to easily determine the demand, marketing strategies and policies based on the findings in this study.     

气候变化对中国华北地区办公建筑供热制冷能耗的影响评估

以中国华北地区五大城市办公建筑为例,利用1961—2017年气象数据和TRNSYS软件模拟的供热制冷负荷数据,评估了气候变化背景下华北地区建筑供热制冷负荷的变化。在此基础上,对模拟负荷和气象要素进行多元线性逐步回归分析,揭示了影响建筑供热、制冷负荷的主要气象因子。结果表明：1961—2017年中国华北五大城市供热负荷均呈下降趋势,降幅为0.05（石家庄）—0.13 kWh·m^-2·（10 a）^-1（呼和浩特）;各城市制冷负荷的变化不同,仅呼和浩特为增多,增幅为0.04 kWh·m^-2·（10 a）^-1,其余城市制冷负荷无明显变化;从总负荷来看,各城市均呈下降趋势,降幅为0.05（太原）—0.10 kWh·m^-2·（10 a）^-1（呼和浩特）。由供热制冷负荷与气象要素的回归分析可知,冬季供热负荷主要受气温影响,五大城市的显著增温导致供热负荷减少;与此不同,夏季制冷负荷主要受气温、太阳辐射的共同影响,呼和浩特平均气温和太阳辐射均呈显著上升趋势,导致其制冷负荷显著增加。其他城市气温显著升高,而太阳辐射显著降低,二者的综合作用导致制冷负荷没有明显的变化趋势。总体来看,在气候变暖背景下,中国华北地区冬季供热负荷明显降低,而夏季制冷负荷并未明显增加,导致总负荷显著降低,气候变暖总体上对建筑节能有利。     

吉林省城市住宅采暖气候耗能距平序列的建立方法

 由于中国社会经济统计资料中均缺乏历年采暖能源消费数据,在分析气候变化对采暖能耗的影响时,始终存在着一个瓶颈。为此,提出了一种城市住宅采暖气候耗能距平序列的建立方法,这种方法把气候变化因素与相关的社会经济因素（如人口、人均居住面积等）结合在一起,较直观地反映了气候变化对城市住宅采暖耗能的影响。以地处高纬的吉林省为例,利用吉林省历年城镇人口、城镇人均居住面积、采暖度日数以及单位面积采暖耗煤量指标,建立了吉林省历年采暖气候耗能距平序列。结果表明：相对于1971-2000年30 a平均气候状况,吉林省2001/2002年的采暖期理论上因气候偏暖可以节约35.98万t标准煤,而2000/2001年采暖期因气候偏冷需要增加15.5万t标准煤。     

吉林省城市住宅采暖气候耗能距平序列的建立方法

由于中国社会经济统计资料中均缺乏历年采暖能源消费数据,在分析气候变化对采暖能耗的影响时,始终存在着一个瓶颈。为此,提出了一种城市住宅采暖气候耗能距平序列的建立方法,这种方法把气候变化因素与相关的社会经济因素（如人口、人均居住面积等）结合在一起,较直观地反映了气候变化对城市住宅采暖耗能的影响。以地处高纬的吉林省为例,利用吉林省历年城镇人口、城镇人均居住面积、采暖度日数以及单位面积采暖耗煤量指标,建立了吉林省历年采暖气候耗能距平序列。结果表明：相对于1971-2000年30 a平均气候状况,吉林省2001/2002年的采暖期理论上因气候偏暖可以节约35.98万t标准煤,而2000/2001年采暖期因气候偏冷需要增加15.5万t标准煤。     

中国近50a来度日变化的研究

采用中国1951—2006年的气象观测资料,在运用度日分析法分析全国、各省及省会城市近50 a的平均温度变化的基础上,系统分析全国的度日变化情况;研究了中国六大区省会城市热度日（Heating Degree-day,HDD）和冷度日（Cooling Degree-day,CDD）的变化情况;分析了典型城市北京、上海、广州CDD的上升趋势和上升率,并求得相关方程。结果表明,北京、上海、广州CDD的长期变化都呈上升趋势,上升率分别为11.7℃/（10 a）、10.4℃/（10 a）、25.1℃/（10 a）。     

1881—2010年哈尔滨市气候变化及其影响

利用哈尔滨站1881—2010年的月平均气温、1909—2010年的月总降水量和1961—2010年哈尔滨所辖区、县（市）月平均气温、月总降水量资料,采用线性趋势分析方法,计算了哈尔滨市气温、降水变化速率,分析了哈尔滨市气候变化特征;阐述了气候变化对哈尔滨市的影响。结果表明：近50 a,除巴彦7月气温略呈下降趋势外,哈尔滨市各区、县（市）各月、季、年平均气温均呈升高趋势。哈尔滨各区、县（市）各月、季、年总降水量变化趋势不一致。近130 a,哈尔滨市年、季平均气温均呈明显的上升趋势,20世纪80年代开始明显增温,21世纪开始增温尤为显著。近百年来,哈尔滨市年、季总降水量均呈减少趋势。气候变化对哈尔滨市农业、能源等方面的影响有利有弊,但对于水资源、人体健康和交通等有较大的负面影响。