排序方式： 共有10条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
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。 相似文献
2.
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。 相似文献
3.
利用门限回归模型和非线性滑动回归模型,分析天津市2014-2019年日用电量和气温之间的非线性关系,并计算得到不同响应关系下的阈值气温。结果表明：天津地区的阈值气温在不同响应关系下存在明显差异,在"V"型非线性响应关系下,阈值气温为18.8℃,在"U"型响应关系下,线性不对称模型的舒适区范围为12.3-23.4℃,非线性模型的舒适区范围为13.7-21.7℃;对比不同模型的预测效果,认为"U"型优于"V"型模型,非线性模型优于线性模型。对阈值气温的影响要素分析表明,相对湿度对舒适区与冷却区的阈值气温影响较大,阈值气温在相对湿度为30%-50%时较相对湿度为50%-70%时偏大2.2℃,相比之下,相对湿度对舒适区与加热区的阈值气温影响不大;天津地区阈值气温会随时间发生明显变化,2002-2005年的舒适区范围较2014-2019年偏大1.4℃。在实践应用中,应根据模型的需求,并充分考虑相对湿度和时间变化的影响选择阈值气温,从而提升用电量预测的准确率。 相似文献
4.
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。 相似文献
5.
基于湿球温度提出一种新的表征制冷能耗的冷度日,利用TRNSYS软件模拟得到1961—2012年逐月制冷能耗,分析了基于湿球温度的冷度日反映我国不同建筑气候区制冷能耗的适用性。结果表明,除上海外,基于干球温度的冷度日并不能很好地反映制冷能耗,仅能解释逐月制冷能耗的17%~60%;基于湿球温度的冷度日能够很好地反映各建筑气候区的制冷能耗,可以解释逐月制冷能耗的67%~98%。此外,各建筑气候区随着设定的基础湿球温度不同,计算得到的冷度日对制冷能耗的解释量不同。基础湿球温度为16.85℃的冷度日对哈尔滨和天津制冷能耗解释量最大,而不同基础湿球温度的冷度日对上海和广州制冷能耗解释量均无明显差异。以上研究结果证实,基于湿球温度的冷度日能较好地反映各建筑气候区制冷能耗,但各气候区用湿球冷度日反映制冷能耗时应设定不同的基础湿球温度。 相似文献
6.
利用255m天津气象塔数据定量评估了建筑暖通空调设计气象参数随高度的变化及其对设计负荷的影响,建立了一种气温垂直模型,明确了该模型可推算超高层建筑室外气温,基于此推算超高层建筑暖通空调室外设计气象参数。结果表明:在5—200m处,供暖设计温度、冬季空调室外设计温度和夏季空调室外设计干球温度均随高度降低,200m与5m高度处相比,分别降低2.0℃、1.4℃和2.8℃,导致供暖和冬季空调设计负荷分别增加5.78%和1.36%,而夏季空调设计负荷减少5.85%。基于气温垂直模型得到的200—500m气温数据计算气象参数,发现从200m到500m,供暖设计温度、冬季空调室外设计温度和夏季空调室外设计干球温度均随高度降低,降幅分别为0.52℃/100m、0.50℃/100m和0.66℃/100m。本研究表明,基于地面2m高观测数据计算的建筑暖通空调设计气象参数无法满足超高层建筑暖通空调设计需求,应充分考虑气象参数的垂直变化,选择合理的气象参数,为超高层建筑暖通空调设计提供基础,以保证室内热舒适环境达标,达到降低建筑能耗的目的。 相似文献
7.
广义线性统计降尺度方法模拟日降水量的应用研究 总被引：3，自引：2，他引：1
利用1960—2010年青藏高原23个台站和长江下游25个台站的日降水量观测资料及NCEP再分析资料,采用广义线性模型的统计降尺度方法模拟台站日降水量,并评估了广义线性模型对日降水量的模拟能力。在建模期(1960—2005年)广义线性模型对日降水量表现出良好的模拟能力,两区域模拟结果与观测值1月平均相关系数0.75左右,7月也均超过0.5。模拟结果大部分台站日降水偏大,但偏大的量值较小;模拟的无降水准确率较高,最高值在高原区域,1月平均达85.2%。检验期(2006—2010年)广义线性模型模拟的日降水与建模期具有较好的一致性。此外,对两区域代表站的分析显示,广义线性模型模拟降水极值和降水0值的效果较好,且较好地还原了主要降水过程。总之,广义线性模型对日降水量的降尺度效果良好,适合应用于气候领域的相关研究。 相似文献
8.
针对日最高温度的降尺度问题,发展了一种统计降尺度的新方法——优选格点回归法(OPR)。利用该方法与双线性插值法(BI)对平原(山东)和高原(云南)的日最高温度进行降尺度对比分析,结果表明:无论对于平原(山东)还是高原(云南)地区以及夏季(7月)还是冬季(1月),OPR方法都明显优于BI方法,特别是从高原地区的均方根误差来看,降尺度效果优势更加明显。进一步对OPR方法降尺度过程中所做的方差放大对比分析显示,方差放大后对日最高温度的降尺度效果不但没有改进,在某些方面如均方根误差和极端误差等还有变差的表现。 相似文献
9.
利用中国东北地区三个典型城市（哈尔滨、长春和沈阳）1961—2019年的气温、相对湿度等气象资料和TRNSYS软件模拟的能耗资料,分析了气候变化对东北地区办公建筑设计气象参数的影响,研究了气候变化对办公建筑能耗的影响及其影响因子。结果表明：与1961—1990年相比,近30 a（1991—2019年）东北地区三个城市的办公建筑室外设计计算参数,即供暖室外计算温度、冬季空调室外计算温度和夏季空调室外计算温度均有所升高,且夏季空调室外计算温度升幅低于其他两个设计参数,三个城市供暖室外计算温度分别升高了2.1℃、1.7℃和0.2℃;1961—2017年三个城市办公建筑冬季供暖能耗均呈减少趋势,夏季制冷能耗均呈增加趋势,年总能耗呈减少趋势;哈尔滨和长春的变化速率大于沈阳,三个城市的办公建筑年总能耗减少速率分别为5.02 MJ·m-2/10 a、6.15 MJ·m-2/10 a和1.99 MJ·m-2/10 a。气温是影响东北地区城市办公建筑能耗的主要气象因子,分别可以解释三个城市冬季供暖能耗95%、96%和93%的变化和夏季制冷能耗72%、71%和72%的变化;气温每升高1℃,三个城市的冬季采暖能耗将分别减少20.6 MJ·m-2、21 MJ·m-2和18.9 MJ·m-2,夏季制冷能耗将分别增加15.1 MJ·m-2、16.1 MJ·m-2和18.8 MJ·m-2,年总能耗将分别减少5.5 MJ·m-2、4.9 MJ·m-2和0.1 MJ·m-2。 相似文献
10.
利用天津市1961-2018年分钟级降水数据,统计了天津地区短时暴雨过程,结合模糊识别法对暴雨过程进行分类,分析了暴雨雨型的时空分布特征,基于天津城市暴雨内涝数值模型,评估了不同雨型对内涝积水总量的影响。结果表明：近58 a天津地区短时暴雨雨型以单峰型（Ⅰ型、Ⅱ型和Ⅲ型）为主,其中各年代60 min暴雨雨型以Ⅰ型、Ⅲ型为主,120 min和180 min暴雨雨型以Ⅰ型为主导。短时暴雨集中出现在7月和8月,暴雨过程均以单峰型为主,60 min暴雨雨型7月以Ⅰ型居多,8月Ⅲ型最多,120 min和180 min暴雨雨型均为Ⅰ型最多。各区短时暴雨雨型均以单峰型居多,双峰型次之,均匀型较少。从各地区主导雨型来看,60 min和180 min暴雨雨型不一,包含Ⅰ型、Ⅲ型和Ⅴ型;120 min暴雨雨型各区一致为Ⅰ型。天津市短时暴雨雨型存在明显的时空分异,且不同雨型影响内涝积水总量的峰值出现时间,其中Ⅰ型的积水总量峰值出现时间早,是城市排水设计重点关注的雨型。工程设计中应充分考虑气候变化和城市化对暴雨过程的影响。 相似文献
1