论文气候变化对中国寒冷和夏热冬暖城市建筑能耗影响是关于气候变化方面的论文题目、论文提纲、2018年全球气候变化论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
摘 要：
气候变暖已对建筑全生命周期的运行状况产生了不可忽略的影响,准确评估气候变化下的建筑能耗对建筑方案设计和既有建筑的节能改造具有重要意义.进行气候变化下建筑能耗的精确预测,必须拥有未来的逐时气象数据.以寒冷地区北京和夏热冬暖地区广州为研究对象,将挑选的两个城市典型气象年为基线气候,结合全球模式下的预测气象数据,应用变形法修正TMY的气象参数,得到直至本世纪末的10个节点年逐时气象文件,并进行了全年能耗模拟,预估了两个城市的办公建筑在气候变化下建筑能耗的变化趋势.结果表明：在两种预测排放情景下,干球温度、含湿量和太阳辐射均呈增加趋势；北京采暖能耗显著降低、制冷能耗增加,总能耗减少,广州采暖能耗降低、制冷能耗显著增加,总能耗增加.
关键词：
气候变化；变形法；建筑能耗
中图分类号：TU111.3
文献标志码：A 文章编号：16744764（2016）04003907
外部气候变化和建筑物系统动态关系越来越复杂,建筑所在地区气候影响着建筑围护结构的设计、室内热舒适状况、暖通空调系统及设备的选型等[12].为此,研究气候变化下建筑物的能耗需求,对建筑师进行合理优化设计有着指导性作用.
目前,对于气候变化下建筑物的能源需求研究多关注稳态法,研究方法单一,主要涉及的是不同气候模式下对温度的预测：侯证[3]和Mark等[4]使用采用度日法探讨了气候变化对中国典型代表城市的能耗影响,结果表明在不同气候区气候变化对能耗影响不同,由南至北影响递减,降温需求起主导作用；张海东[5]和田喆[6]建立统计回归方程研究了温度变化对采暖能耗影响的关系模式得出温度异常变化显著地影响着采暖能源需求的结论；Joseph等[78]和Kevin等[910]运用主成分分析法建立了气象参数和能源的相关性、将气象数据干球温度、湿球温度、太阳辐射进行研究汇总为一个参数来评估气候变化对建筑环境的影响；随着研究的深入,文献[1112]采用3个气候模式的集合平均值作为数据源,挑选未来节能分析气象年,通过两次空间插值获得未来气象数据,并应用DOE2模拟软件对我国不同气候区的建筑进行了建筑能耗模拟,得到居住建筑采暖能耗较少,制冷能耗增加、总建筑能耗增加的变化规律.
上述研究表明气候变暖必将对建筑全生命周期运营过程能耗产生显著影响,但现有的研究对精确反映采暖空调能耗峰值及细部变化存在明显不足,具有一定的局限性.在现有的建筑能耗动态分析方法中,逐时动态建筑能耗的模拟已成为建筑节能研究和实践的核心技术和重要工具.国际上模拟建筑能耗的软件（EnergyPlus,DOE2,Dest等）都需输入建筑所在地区的逐时气象参数,运行计算出建筑能耗.但目前用于建筑全年能耗模拟的逐时气象参数是基于历史观测数据生成的典型气象年,不适用于未来气候条件下的建筑能源需求预测.因此,未来建筑能源需求预测的重要前提就是产生基于气候变化预估的未来逐时气象参数文件,探讨未来气候变化对能源需求影响.
1 方 法
利用Sandia国家实验室方法挑选了北京和广州的典型气象年TMY（Typical Meteorological Year）作为基线气候,采用IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change）公布的A1B和B1两种预测排放情景下的月尺度预测气象数据,以此修正TMY的干球温度、含湿量和太阳辐射等气象参数,得到2010年始直至本世纪末2100年的10个节点年的逐时气象文件.
1.1 数据来源
全球和区域气候变化涉及未来人口、经济、技术驱动力以及由此产生的温室气候排放,所以,不同排放量下全球气候变化的预测模式有很多.政府气候变化专门委员IPCC2007 年发布了第4次评估报告,引用了20多个复杂的全球气候系统模式,对过去气候变化进行模拟并对未来全球气候变化进行预估.研究表明多个模式的平均值预测效果优于单个模式,为此IPCC第4次报告将20多个不同分辨率的全球气候系统模式及一个区域气候模式的模拟结果,经过插值降尺度,多模式平均计算制作成不同情景下的月尺度平均资料[13].SRES情景是目前广泛使用的气候预测情景.当前中国处于经济稳步增长的发展时期,新的和更高效的技术被迅速引进,能源结构由化石燃料密集型向能源平衡型结构过渡,且经济结构向服务和信息经济方向更加迅速地调整.SRES中的A1B及B1情景分别代表中排放和低排放场景,是符合中国可持续发展国情的情景,和中国未来的能源结构变化及发展模式一致,本文选择A1B及B1情景的预测数据进行研究.
1.2 现有基准气象参数
建筑能耗模拟通常使用的是TMY的逐时气象数据.国际上公认的挑选典型年的方法是Sandia国家实验室方法,选取最能代表室外气候特征的气象参数干球温度、露点温度、风速以及水平面总辐射,依照对建筑能耗影响的大小赋予不同的权重因子进行汇总.世界气象组织建议使用平均周期30年来定义一个气候基准,本文通过Sandia实验室方法,采用1971—2000年的中国地面历史观测气象数据作为数据源挑选出TMY作为基准气候,保证了气象数据基准的质量及高分辨率,结合IPCC中SRES情景下的A1B及B1场景的最新预测结果,修正得到未来的逐时气象数据.
2005年,Belcher等首先提出了未来气候设计气象参数的转化方法——“Morphing”方法[14],随后不同的国外学者均用此方法对星级建筑、办公建筑、商业建筑等进行了能源预测[1519].变形方法包括3个操作：1）位移； 2）线性拉伸（缩放）；3）位移和线性拉伸相结合.通过以上3个操作将已有的气象参数时间序列和气候变化相结合,生成新的气象参数文件,并且保留了已有气象参数的物理特征,基于以上原因,此方法在未来气候变化对建筑能耗的影响研究领域得到了广泛应用.
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参考文献：
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