建筑节能
建築節能
건축절능
CONSTRUCTION CONSERVES ENERGY
2013年
3期
57-64
,共8页
朱明亚%潘毅群%沙华晶%许鹏%黄治钟
硃明亞%潘毅群%沙華晶%許鵬%黃治鐘
주명아%반의군%사화정%허붕%황치종
气候变化%典型气象年%典型建筑模型%建筑能源需求%能耗模拟
氣候變化%典型氣象年%典型建築模型%建築能源需求%能耗模擬
기후변화%전형기상년%전형건축모형%건축능원수구%능모모의
climate change%Typical Meteorological Year (TMY)%prototype building model%building energy demand%energy consump-tion simulation
20世纪以来,全球气候变暖趋势已得到证实,对生态系统和人居环境造成的影响备受瞩目,气候变化无疑将对建筑能源需求产生重大影响.基于IPCC最新预测结果,选择我国3个典型气候区代表城市——北京、上海和广州,采用统计降尺度方法-Mor-phing,在现有典型气象年的基础上,结合地球气候模式(GCM)在气候变化中间稳定路径(RCP4.5)和高端路径(RCP8.5)下的大尺度预测结果,进行未来天气参数预测.针对每个城市、每个气候变化路径各生成5个未来时间段(2000年~2017年、2018年~2035年、2036年~2053年、2054年~2071年和2072年~2089年)的TMY逐时天气参数文件,用于典型建筑模型进行全年能耗模拟,预估典型城市建筑能源需求在未来100年里的变化趋势.
20世紀以來,全毬氣候變暖趨勢已得到證實,對生態繫統和人居環境造成的影響備受矚目,氣候變化無疑將對建築能源需求產生重大影響.基于IPCC最新預測結果,選擇我國3箇典型氣候區代錶城市——北京、上海和廣州,採用統計降呎度方法-Mor-phing,在現有典型氣象年的基礎上,結閤地毬氣候模式(GCM)在氣候變化中間穩定路徑(RCP4.5)和高耑路徑(RCP8.5)下的大呎度預測結果,進行未來天氣參數預測.針對每箇城市、每箇氣候變化路徑各生成5箇未來時間段(2000年~2017年、2018年~2035年、2036年~2053年、2054年~2071年和2072年~2089年)的TMY逐時天氣參數文件,用于典型建築模型進行全年能耗模擬,預估典型城市建築能源需求在未來100年裏的變化趨勢.
20세기이래,전구기후변난추세이득도증실,대생태계통화인거배경조성적영향비수촉목,기후변화무의장대건축능원수구산생중대영향.기우IPCC최신예측결과,선택아국3개전형기후구대표성시——북경、상해화엄주,채용통계강척도방법-Mor-phing,재현유전형기상년적기출상,결합지구기후모식(GCM)재기후변화중간은정로경(RCP4.5)화고단로경(RCP8.5)하적대척도예측결과,진행미래천기삼수예측.침대매개성시、매개기후변화로경각생성5개미래시간단(2000년~2017년、2018년~2035년、2036년~2053년、2054년~2071년화2072년~2089년)적TMY축시천기삼수문건,용우전형건축모형진행전년능모모의,예고전형성시건축능원수구재미래100년리적변화추세.
Concerned by tremendous effects on ecosystem and environment, global warming trend has been proved since the turn of 20th century. Undoubtedly climate change could have significant influence on building energy demand. Based on the latest predictions by the In-tergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), it describes the integration of predictive climate change calculated by selected global cli-mate model (GCM) under future climate scenarios (RCP4.5 and RCP8.5) into existing Typical Meteorological Year (TMY) for future weather data prediction. Future hourly weather files for three representative cities in China (Beijing, Shanghai and Guangzhou) and five future periods (2000-2017, 2018-2035, 2036-2053, 2054-2071 and 2072-2089) are generated by a statistical downscaling method - Morphing. These fu-ture TMY weather files are used in different prototype building models for annual energy consumption simulation, predicting future trends of building energy demand in different typical city by 2100.