趙玉芬 楊 柳 張同偉

（1 西安建筑科技大學建筑學院，陜西 西安710055；2 佳木斯大學建筑工程學院，黑龍江 佳木斯154007）

建筑行業(yè)的發(fā)展已經成為社會經濟發(fā)展的重要支柱之一，它不但滿足了城市化進程中人口急劇增長對住房的需求，同時也提供了更多的就業(yè)機會。然而，建筑產業(yè)由于其巨大的能耗也對人們所居住的環(huán)境產生了很多負面影響，成為能耗大戶并對生態(tài)環(huán)境造成了一定的破壞。因此，建筑設計不僅僅要考慮到造型、功能和審美等因素，也需要具有可持續(xù)發(fā)展性。在方案設計階段就應將采光、采暖、遮陽和風等相關因素考慮其中，使建筑成為當今社會所提倡的“生態(tài)建筑”。

生態(tài)建筑的設計就是要根據當地氣候特點和地理特征來進行設計，為了對生態(tài)建筑提供有力的依據，降低建筑能耗，一系列的能耗模擬軟件應運而生。Weather tool是英國Square One公司開發(fā)的生態(tài)建筑設計軟件Ecotect的子軟件，它可將氣象數據的數字信息用圖表的可視化方式表達出來，幫助建筑師直觀的認識建筑所在地的氣象資料。

1 Weather tool 簡介

在建筑方案設計初期階段，當地的氣象數據是建筑節(jié)能設計的一項重要指標。Weather tool中包含了大部分經常使用到的逐時氣象參數，如溫度、相對濕度、太陽輻射數據、風速及風向等。它可以對某地的氣象數據進行準確的分析，可為建筑師進行被動式設計提供有力的設計依據，從而使設計的建筑不但可以滿足人體熱舒適的需求，并且可以達到節(jié)能的目的。[1]

通過Weather tool分析氣象數據可以直觀的認識建筑所在地的氣象資料。焓濕圖可以讓設計師了解當地的被動式太陽能采暖、夜間通風、直接和間接蒸發(fā)降溫、蓄熱材料等的使用時間及降溫或采暖的潛力，以及全年干、濕、冷、熱的具體情況；通過日軌分析，可以知道當地全年的太陽輻射量的分布及大小，結合風可以確定出建筑的最佳朝向；它也可以分析并且編輯制作逐時氣象數據。

2 工具軟件中的數據

我國四個典型氣象年的數據主要有：郎四維與美國勞倫斯·伯克利國家實驗室于2002年合作研究并建立了我國26個城市的典型氣象年逐時氣象資料；張晴原等人于2004年出版的《中國建筑用標準氣象數據庫》，包含了57個主要城市的標準年氣象數據、標準日氣象數據以及不保證率氣象數據；中國氣象信息中心氣象資料室與清華大學建筑技術科學系于2005年研究并開發(fā)了《中國建筑熱環(huán)境分析專用氣象數據集》，它收集了我國270個地面氣象站臺自1971年到2003年的實測氣象數據；西安建筑科技大學與香港城市大學共同合作的重大國際合作項目“建筑節(jié)能的基礎科學問題研究”開發(fā)并研究了我國建筑節(jié)能用的氣象資料，它包括我國地面194個站臺自1971年到2000年共30年的氣象數據。

Weather tool可以讀取并轉換包括TMY、TMY2、TRY和DAT等在內的一列常用氣象數據格式，使用擴展名為“wea”的氣象數據記錄文件。其中常用的數據主要有CSWD、CTYW、SWERA和IWEC等，其具體信息如表1。

表1 常用的典型氣象年數據[7]

其中IWEC的部分輻射和云量數據是通過計算得到的，太陽輻射的直散分離模型使用Perez模型[2]-[3]；SWERA更偏重于太陽能和風的數據，對做太陽輻射量的計算比較適用，其太陽輻射模型采用METSTAT模型來進行間隔補充[4]-[5]。

3 工具軟件的氣候分析方法

Weather tool的氣候分析方法主要有焓濕圖分析、日軌分析、風分析及逐時、逐周和逐月的數據（溫度、濕度、風速、太陽輻射及云量等）分析。

3.1 焓濕圖分析

焓濕圖（Psychrometric Chart）是氣象數據分析的重要依據。如圖1所示。

圖1 北京地區(qū)焓濕圖中熱舒適性區(qū)域示意圖

上圖為累積頻率顯示，假設人的活動程度為靜坐。其中的橫坐標代表干球溫度（℃），縱坐標代表絕對濕度（g/kg），同時縱坐標也可以根據需要變換成水蒸氣分壓力（Pa），向左側傾斜的實線代表空氣容重（m3/kg），向左側傾斜且斜率不一樣的虛線代表濕球溫度（℃），弧線代表相對濕度（%），圖中的封閉區(qū)域代表舒適區(qū)間，深色區(qū)域代表逐日空氣狀態(tài)點的頻率。室內的空氣溫度、空氣濕度、氣流速度以及環(huán)境輻射溫度是構成室內熱濕環(huán)境的重要因素[6]，影響著人的健康和身體的舒適度。Weather tool是假定平均輻射溫度接近空氣溫度，并且氣流速度在舒適范圍內，根據當地氣象資料，進而在焓濕圖上確定出舒適區(qū)。

焓濕圖還可根據當地的氣象數據確定出建筑被動式設計的采暖或降溫潛力（如圖2）。

圖2 焓濕圖中的被動式設計分析

圖中的深色區(qū)域代表使用被動式策略之后的采暖或降溫潛力，淺色區(qū)域代表使用被動式設計策略之前的采暖或降溫潛力，這些設計策略包括使用高熱容材料、夜間通風、被動式太陽能采暖、自然通風、直接蒸發(fā)降溫和間接蒸發(fā)降溫。

通過模擬分析可以得出北京地區(qū)利用高熱容材料效果比較明顯的月份在4、5、6、8、9、10月份，其中5月和9月效果最為明顯。4、5、6、8、9、10月份利用夜間通風進行降溫效果顯著。在被動式太陽能采暖方面，與利用太陽能之前相比，3、4月份和10、11月份的被動式太陽能采暖發(fā)揮的作用最大，效果很明顯。利用自然通風最好的月份為5、6、7、8、9月份。直接蒸發(fā)降溫雖然不如其他被動式策略那么顯著，但也有一定的降溫效果，其中4、5、6、8、9月份的使用效果相對較明顯。間接蒸發(fā)降溫在4、5、6、7、8、9月份的降溫效果顯著，其中6月份的利用價值最大。

通過利用焓濕圖來分析當地氣候特點，建筑師可以很直觀的了解到在具體月份應該用什么樣的被動式策略，讓建筑在少用甚至不用機械手段的情況下，使建筑滿足室內人體的生理和心理需求，從而為建筑的被動式設計提供了有利的幫助。

3.2 日軌分析

Weather tool中的太陽輻射是通過尺標來調節(jié)各個朝向的，從而得出不同朝向上的輻射量。圖3中的輻射時間選擇的是4月1日中午12點。左上角的89.0°代表北偏東89°。深色區(qū)域（原圖為紅色）為過熱時間段，淺色區(qū)域（原圖為藍色）為過冷時間段，深色曲線為在該方向上的太陽直射輻射平均值。通過Weather tool的分析可以了解到，北京地區(qū)的最熱月份為6、7、8月，最冷月份為12、1、2月份，太陽輻射量在700-2100kw·h/㎡之間波動，據此可提出在不同季節(jié)和不同朝向上應利用或者控制太陽輻射的措施。

圖3 北京地區(qū)4月1日正午的太陽輻射分析

圖4為該地區(qū)的最佳朝向分析圖，通過分析可以知道最佳朝向為北偏東162.5°，最差的朝向為北偏東72.5°。在建筑方案初期階段，可將建筑的朝向設計在北偏東162.5°左右，這樣可使建筑的采光及日照能達到最佳的效果，在采暖季可充分利用太陽能，并且在炎熱季節(jié)可避免過多的太陽輻射通過窗戶進入室內。

圖4 北京地區(qū)最佳朝向分析

3.3 風分析

Weather tool中的風分析可以根據當地氣象數據確定出全年及逐月的風玫瑰圖。年風玫瑰圖可幫助建筑師確定當地全年的主導風向、風速及主導風向的頻率。逐月玫瑰圖有助于建筑師了解到每個月的主導風向、風速及頻率。如圖5、圖6所示。

圖5 北京地區(qū)全年風玫瑰圖

圖6 北京地區(qū)全年逐月風玫瑰圖

圖5中的圓內顏色的深淺代表了風的頻率，顏色越深，說明風的頻率越高（在圖片經過處理前顏色所代表的頻率剛好相反），圓坐標代表風向，縱坐標代表風速。從圖中可以看出北京地區(qū)全年風的頻率及各朝向上的風速相對較均勻。只是縱觀12個月份來看，夏季的風速相對較小，春、秋、冬季的風速較大。

4 結語

本文利用Weather tool軟件，結合北京地區(qū)的氣象數據，確定出北京地區(qū)的焓濕圖、太陽輻射狀況及風頻率情況，可以為建筑的被動式設計策略的選擇提供依據。

通過幾種氣象數據的分析，發(fā)現(xiàn)在北京地區(qū)墻體使用蓄熱材料、夜間通風、被動式太陽能采暖、自然通風和間接蒸發(fā)降溫的被動式設計策略比較有效。綜合考慮全年的太陽輻射和風可發(fā)現(xiàn)南向冬季的太陽輻射量比夏季太陽輻射量大，最佳朝向為北偏東162.5°（即南偏東17.5°），同時建筑的布局也應注意夏季導風入室，避免冬季寒風侵襲。

[1] 中國氣象局，清華大學.中國建筑熱工環(huán)境分析專用氣象數據集[M].北京：中國建筑工業(yè)出版社，2005

[2]Kasten F，Golchert H J，Stolley M.Parameterization of radiation fluxes as function of solar elevation，cloudiness and turbidity[C]//Solar Radiation Data，Brussels，1983:108-114

[3]Kasten F，Czeplak G.Solar and terrestrial radiation dependent on the amount and type of cloud [J].Solar Energy，1980,24（2）：177-189

[4]Maxwell E L.METSTAT—the solar radiation model used in the production of the national solar radiation data base（NSRDB） [J]. Solar Energy，12998,62（4）：263-279

[5]Rigollier C，Bauer O，Wald L.On the clear sky model of the 4th European Solar Radiation Atlas with respect to the Heliosat method[J].Solar Energy，2000,68（1）：33-48

[6]劉加平.建筑物理[M].北京：中國建筑工業(yè)出版社，2009:2

[7]沈紹華，譚洪衛(wèi).上海地區(qū)建筑能耗計算用典型氣象數據的研究[J].暖通空調，2010,40（1）：89-94