长白山地区采暖度日特征分析

利用1961—2014年长白山区域29个气象站逐日平均气温资料和RegCM4模式模拟的2010—2059年日平均气温资料,分析了长白山地区采暖度日的时空变化特征及未来变化趋势。结果表明:1961—2014年长白山地区年平均采暖度日较大,为4311.8—5723.7℃·d之间,其分布特点为北部地区采暖度日高、南部地区采暖度日低。1961—2014年长白山年采暖度日呈显著下降的趋势,1985年为采暖度日突变年,1989—2009年采暖度日减少最明显,2010年后采暖度日略增加。长白山地区年采暖度日与年平均气温呈显著的负相关关系,预估RCP 4.5和RCP 8.5情景下2010—2059年长白山地区气温升高,采暖度日将趋于减少。     

气候变化对江苏省采暖和降温耗能的影响

利用江苏省气象观测站1961—2012年逐日平均气温资料,分析了江苏省采暖度日和降温度日的时空变化特征,探讨了气候变化对江苏省采暖耗能和降温耗能方面的影响。结果表明,近52 a全省采暖度日以淮北大部分地区以及盐城北部地区最多,苏南地区最少;空间变化趋势均为明显减少,且以苏南中部和江淮南部大部分地区减少趋势最为明显。而降温度日以苏南地区最多,淮北东北部和盐城北部地区最少;空间变化趋势以苏南和江淮南部地区呈增加趋势,其他地区变化趋势并不显著。近12 a来采暖度日减少了9.8%。降温度日增加了29.9%。2001—2012年采暖期日数为近52 a来最短,降温期日数为近52 a来最长。气温变率与采暖度日变率呈很好的负相关,与降温度日变率呈正相关,二者均通过了信度0.001的显著性检验。     

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。     

黑龙江省50a来度日的时空分布特征

选用黑龙江省经过均一性检验的59个台站1961-2010年逐日最高、最低气温计算全省逐年热度日（HDD）、冷度日（CDD）,分析其趋势及年代际和空间分布特征。结果表明：50 a来HDD总体呈显著的下降趋势,CDD整体表现为显著上升趋势。HDD基本上呈现由北向南递减趋势,CDD与HDD呈相反的变化特征,二者纬向分布明显。HDD与CDD均与对应时段平均气温具有较高的相关性,HDD与冷季平均气温呈反位相变化,CDD同暖季平均气温呈同位相变化。随着气候变暖,冷季用于供暖的能源将减少,暖季制冷所需的能源消耗将不断增加。     

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。     

呼和浩特市热度日和冷度日变化特征

利用1952—2006年呼和浩特市逐日平均温度统计了热度日(HDD)和冷度日(CDD)变化特征。表明,呼和浩特市HDD以1月最大(918度日),多年年均值为4527度日,55a间呈现比较明显的平稳降低态势,线性趋势率为-145.5度日/10a;CDD以7月最大(42度日);多年年均值为74度日,多年变化呈现波动上升的趋势,线性趋势率为16.5度日/10a。HDD和CDD的日数动态变化与二者多年变化趋势是一致的,分别呈现降低和上升的趋势。呼和浩特市理论供暖和制冷日数分别为271d和38d。     

近57年广东地区度日分布及变化特征分析

利用1951—2007年广东省韶关、汕头、广州、湛江4个代表站逐日平均气温,计算了月平均、年平均热度日(HDD)和冷度日(CDD)。结果表明广东地区HDD集中在每年11月—次年3月,以1月最大,并具有明显的纬向特征;CDD集中在每年4—10月,以7月最大,纬向特征在7—8月最不明显。各地年HDD、CDD与年平均气温均有较高的相关性。各地HDD多年变化呈明显下降趋势,下降速率分布特点为南北低,中部和东部高;CDD多年变化呈上升趋势,上升速率分布特点与HDD相同。HDD与平均气温具有反位相变化趋势,随着气候增暖广东地区HDD将趋于减小,CDD将趋于显著增加,夏季用于制冷降温的能耗将增加。     

1981—2020年沈阳地区春玉米生长季水热资源时空特征

利用沈阳地区7个气象站点逐日气象数据以及春玉米生育期数据, 对1980—2020年春玉米播种期、苗期、拔节期、抽雄期、成熟期和全育期的生长度日(GDD)、高温度日(HDD)、降水量及其气候倾斜率的时空变化特征进行了分析。结果表明: 春玉米全育期生长度日呈上升趋势, 各生育期生长度日空间分布差异不太显著, 总体上呈由北向南递增趋势, 高值主要分布在浑南区和苏家屯区, 低值分布在康平县和法库县。春玉米全育期高温度日呈递增趋势, 除康平县在成熟期高温度日呈减少趋势, 其他各地生育期高温度日均呈增加趋势, 空间上由西北向东南不断递增。沈阳地区在近40 a春玉米全生育期均呈降低趋势, 空间上由东南向西北呈递减趋势, 在苗期各地降水均呈增加趋势, 其他时期均以减少趋势为主。沈阳地区春玉米全育期热量资源呈增加趋势, 但降水量呈减少趋势, 此种趋势增大了该地区极端高温和气象干旱风险。     

枣庄地区热度日和冷度日的变化特征

利用枣庄1958—2006年49年逐日平均气温计算枣庄月、年的热度日（HDD）和冷度日（CDD）。通过统计分析发现：枣庄平均月热度日1月最大,10月最小;平均月冷度日7月最大,5月最小。HDD长期变化趋势呈下降趋势,趋势系数为-0．62,达到1％的板显著水平,其气候倾向率为-73．15度日／10a,反映枣庄冬季温度为上升趋势,冬季供暖的能源将可能减少;CDD呈上升趋势,趋势系数为0．21,不显著,其气候倾向率为12．58度日／10a,即反映枣庄夏季温度为缓慢上升趋势,夏季空调降温的能源将可能增加;枣庄HDD和CDD年际变化都存在突变现象,HDD的突变点发生在1988年,CDD突变点发生在1993年,与枣庄气温突变点接近;年平均HDD和CDD与年平均气温相关性较好;年代际HDD变化趋势与平均气温年代际变化呈反位相;年代际CDD与平均气温年代际变化具有同位相发展趋势。     

太原冬季采暖期气温变化特征与节能效应分析

采用太原市1951～2003年冬季采暖期逐日气温资料,应用气候方法分析了采暖期平均气温以及与能耗相关的采暖初日、终日、采暖度日等要素的变化特征.结果表明:采暖期气温存在明显升高趋势.而且在20世纪80年代末发生跃变;采暖初日在逐年推后,采暖终日的年代际变化振荡较大,90年代以来有明显提前趋势,采暖期在逐年缩短;采暖度日存在明显减少趋势.结合供暖指标,分别从平均气温升高、采暖期缩短及采暖度日减少等方面进行节能效应分析,指出有必要改变传统的采暖模式.城市采暖具有很大的节能潜力.     

华东地区最高最低气温时空变化特征

利用华东地区1961-2005年气象站点的气温资料,分析了华东地区最高、最低气温的时间和空间变化特征。结果表明,1961-2005年华东最高和最低气温均有先降后升的变化趋势,其中冬季增温幅度最大,春季次之,夏季最高气温变化趋势不明显,最低气温升温幅度最小。2001-2005年,华东地区平均最高和最低气温最高;最高气温在20世纪80年代最低,最低气温在60年代最低。最高气温和最低气温分别在1989年和1988年发生了增加突变。华东最高和最低气温在空间上基本都为增温。华东最高气温在沿海地区的增温幅度大多大于内陆地区。最低气温在安徽北部、江苏北部和山东半岛的部分地区增温幅度较大,而在山东西部、江西西北部、浙江西部及福建沿海的部分地区增温幅度较小。最高、最低气温除在冬季增温趋势一致,即北部增温幅度大于南部外,在其他三个季节都呈现出不同的空间变化特征。     

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。     

Indirect Radiative and Climatic Effects of Sulfate and Organic Carbon Aerosols over East Asia Investigated by RIEMS

The indirect radiative and climatic effects of sulfate and organic carbon aerosols over East Asia were investigated using a Regional Integrated Environment Model System (RIEMS) with an empirical aerosol-cloud parameterization.The first indirect radiative forcing was negative and ranged from-9-0 W m-2 in the domain.The maximum cooling,up to-9 W m-2,occurred in the Chongqing District in winter,whereas the cooling areas were larger during summer than in winter.Organic carbon (OC) aerosols were more abundant in winter than in summer,whereas the sulfate concentration during summer was much higher than during winter.The concentrations of sulfate and OC were comparable in winter,and sulfate played a dominant role in determining indirect radiative forcing in summer,whereas in winter,both sulfate and OC were important.The regional mean indirect radiative forcings were-0.73 W m-2 and-0.41 W m-2 in summer and winter,respectively.The surface cooling caused by indirect effects was more obvious in winter than that in summer.The ground temperature decreased by ～1.2 K in most areas of eastern China in winter,whereas in summer,the temperature decreased (～-1.5 K) in some regions,such as the Yangtze River region,but increased (～0.9 K) in the areas between the Yellow and Yangtze Rivers.In winter,the precipitation decreased by 0-6 mm in most areas of eastern China,but in summer,alternating bands of increasing (up to 80 mm) and decreasing (～-80 mm) precipitation appeared in eastern China.     

1961-2015年华东地区极端气温变化研究

基于华东399个气象站点逐日最高、最低气温数据，利用极端气候指数软件RClimdex和线性倾向估计、Mann-Kendall突变检验、概率密度函数等气候统计诊断方法，分析了华东极端气候的时空变化特征。结果表明，1961-2015年期间，华东最低气温极大值和极小值分别以0.2℃/10a和0.6℃/10a的趋势显著增加，最高气温极小值以0.3℃/10a的趋势显著增加，结冰、霜冻、冷夜和冷昼日数分别以0.5d/10a、3.7d/10a、2.0%/10a和0.7%/10a显著减少，夏天日数、热夜日数、暖夜和暖昼日数分别以2.9d/10a、2.8d/10a、1.8%/10a和0.8%/10a显著增加。期间华东最低和最高气温极值均发生升高突变，霜冻和结冰日数、冷夜和冷昼日数分别在20世纪80年代中后期和90年代发生减少突变，夏天日数、热夜日数、暖夜和暖昼日数则在2000年发生增多突变。与1961-1990年期间相比，1991-2015年间华东最低和最高气温极值的概率密度函数分布均右移，峰值多增大；霜冻、结冰、冷夜和冷昼日数的分布函数左移，峰值升高，形状变窄，而夏天日数、热夜日数、暖夜和暖昼日数恰好相反。     

基于均一化格点资料的全球变暖趋缓期中国气温变化特征分析

利用1961-2014年水平分辨率为0.5°×0.5°的均一化气温网格数据,分析全球变暖趋缓期（1998-2014年）中国气温的变化特征。结果显示：1998-2014年中国气温上升趋缓明显,与增暖期（1985-1997年）相比,年平均气温和年平均最高气温由升温趋势转为降温趋势,分别为-0.05℃/10a和-0.11℃/10a,而年平均最低气温仍保持弱的上升趋势（0.06℃/10a）。全球变暖趋缓期中国的增暖型发生了显著变化：北方地区由增温趋势转为降温趋势,青藏高原和西南地区则呈现出相对强的增温趋势;从季节来看,冬季降温最强、夏季增温较其他季节偏强,而冬季（强降温）正是中国增暖趋缓的主要贡献季节。增温最强的要素仍然是最低气温。     

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。     

1961—2017年中国华东区域高空温度变化特征

利用中国华东六省一市13个探空站1961—2017年高空温度数据,对850 hPa、500 hPa、200 hPa高空温度的时间变化特征和空间变化特征进行分析,结果表明:1961—2017年中国华东区域对流层中下层增温趋势明显,向上增温趋势减弱,对流层顶增温趋势有所增强.850 hPa、500 hPa温度的年代际变化均...     

Theoretical Risk Formulation for Degree-day Calculations

Summary Energy consumption, agricultural activities and comfort in building design are all related to temporal temperature variations. Truncation of the temperature series at a constant base temperature level leads to surpluses and deficits as deviations. Surpluses are instances for cooling and deficits for heating. In meteorology and heat engineering these are referred to as cooling and heating degree-days, respectively. Since the temperature records are random in character their future predictions are necessary through statistical and probabilistic methods. In this paper, the degree-days are assumed to have a normal probability distribution function and therefore, their averages and standard deviations are considered sufficient for modeling cooling and heating degree-day amounts. Theoretical derivations are presented for degree-day risk calculations in their general forms and a simple implementation is given for two cities in Turkey. Received January 23, 1998 Revised June 16, 1998