天津市采暖空调系统日数变化分析

天津市采暖空调系统日数变化分析

0建筑采暖能耗根据联合国政府间气候变化专业委员会（picc）2001年发布的第三次评估报告，世界平均温度在过去100年中增加了0.4.80。在过去的20年里，这是前100年中最温暖的那一年。由于温室气体含量继续增加，世界气候继续变化。据估计，到2000年，世界平均气温可以上升到1.4.5.8c。20世纪80年代以来,北半球的迅速增温已达到了统计学上的突变程度。中国是一个能源消费大国,气候变暖将会改变能源的需求状况。本文将从度日数的角度对建筑冷热能耗进行分析。室外的气象条件实时地影响着建筑负荷,进而影响到建筑能耗。许多文献表明,现在建筑设计用气象数据会导致对采暖负荷估算过高,对冷负荷估算过低。本文主要讨论了在气候变化的条件下,空调采暖期度日数年变化特征以及对未来10,20,30a的预测。1天津市海表市概况天津市位于北纬38°34′~40°15′,东经116°43′~118°04′,市中心位于北纬39°10′,东经117°10′。天津市是我国海拔最低的城市,全市一般海拔2~5m。本文采用的气象资料源自天津市气象台站1951~2010年的气温资料,日平均温度为每天4个时刻温度的算术平均值,以此进行度日数的计算。2近年来冷季的变化特征2.1采暖期最大粒度数d度日数是一种简化算法,当室内温度、内部得热量和空调系统效率恒定时能较好地估算建筑能耗。这种方法假定能耗和基准温度与室外平均温度之差成正比,分析度日数可以间接地表征建筑能耗的变化规律。根据《民用建筑节能设计标准》采用的采暖度日数基准温度18℃,计算出每年的度日数如图1所示。由图1可见,采暖度日数总体上呈下降趋势,1980年后,采暖度日数几乎均低于历年平均值,大部分年份度日数波动在2000℃·d左右。历年采暖期最大度日数在1956年,为2830℃·d,最小度日数在2007年,为1587℃·d,两者相差1243℃·d;60年的平均采暖度日数为2168℃·d。虽然采暖度日数大体是下降的趋势,但是波动性很大。为了更好地把握度日数的变化规律,将1951~2005年的55a数据每10a一次平均处理,即1951~1960年,1952~1961年,1953~1962年,……,依此类推,剩余的2006~2010年数据作为检验模型的准确性。从图2可以看出,R2=0.7959,表明10a平均采暖度日数具有强线性相关。在1963~1972年的10a平均采暖度日数最大,为2393℃·d;1995~2004年的10a采暖度日数最小,为1893℃·d,比1963~1972年平均采暖度日数少20.9%。由表1可见,用线性回归模型预测未来平均采暖度日数产生的相对误差在5%以内,从而检验了线性回归模型的准确性。上述5个10a,采暖度日数产生的平均误差MBE=70℃·d,产生的均方差为RMSE=73.4。用平均采暖度日数回归模型预测未来10a(2011~2020年),20a(2021~2030年),30a(2031~2040年)的平均度日数为1832℃·d,1732℃·d,1632℃·d,即每10a平均采暖度日数下降100℃·d。2.2采暖期平均冷粒度数显色率以26℃为基准温度计算的每年冷度日数如图3所示。由图3可见,1951~1990年的冷度日数几乎在一个均值上波动,平均度日数为71℃·d。在近20年内,冷度日数发生了陡然变化,跳跃到一个较高的均值,平均度日数为124℃·d,平均增幅为75.2%。1976年的冷度日数最小,为26.6℃·d,1997年的冷度日数最大,为214.9℃·d。与采暖期度日数一样,将1951~2005年的55a冷度日数据每10a一次平均处理,得到图4的曲线,其中R2=0.884,表明冷度日数与全球气候变暖的趋势是吻合的,平均度日呈强二次多项式增加的趋势。1996~2005年的平均冷度日数最大,为138℃·d,1969~1978年最小,为58℃·d,冷度日数最大值是冷度日数最小值的2倍多。1951~2005年每隔10a的平均冷度日数的回归关系式为y=0.0892x2-3.0982x+86.994,x=1,2,3…(1代表1951~1960年,2代表1952~1961年,…,依此类推)。用此回归模型预测1997~2006,1998~2007,1999~2008,2000~2009,2001~2010年的平均冷度日数如表2所示。从表2可以看出,随着年份的推移,冷度日数的相对误差越来越大,最大值达到了25.2%。预测值普遍偏高与气候波动性和冷度日数较小有关,即使很小的绝对误差也会产生较大的相对误差。尽管某时间段的预测值与实际值的偏差较大,但是从长远看,平均冷度日数有沿着二次方程式增长的趋势。3太阳的显著性测试3.1m-k检验和udk检验M-K法(Mann-Kendall)是一种非参数检验的方法,它不需要样本遵从一定的分布规律,也不受少数异常值的干扰,适用于类型变量和顺序变量。M-K检验是在气候序列平稳的前提下,定义了一个统计量:式中:mi表示第i个样本xi大于xj(1≤j≤i)的累计值。在原序列的随机独立等假定下,dk的均值和方差为在原序列随机独立的假设下,将dk标准化为U(dk),所有U(dk)(1≤k≤N)将组成一条曲线。给定一显著性水平α0,当α1<α0时,则拒绝原假设,它表示此序列将存在一个强的增长或减少趋势。3.2日数据的测试3.2.1udk给定显著性水平α=0.05,即|U±(1-α/2)|=1.96,当U1-α/2>1.96或U-(1-α/2)<-1.96时,表明序列存在明显的增长或减少趋势。从图5可以发现,尤其在1970年后的几十年中,U(dk)均小于0,表明采暖度日数减少,并且呈逐年降低的趋势。若以α=0.05的显著水平来识别变化是否显著,图5显示:约从1991年以后,U(dk)<-1.96,度日数显著减小,1991年后比与1991年前平均采暖度日数降低了15.3%,这与逐年采暖度日数的变化是一致的。3.2.2冷粒度数年度变化特征用M-K方法检验的分析结果如图6所示。若仍以α=0.05的显著水平进行检验,图6大致显示如下:1951~1995年,U(dk)<0,表明在这一时间段内冷度日数变化趋势是减少的;1996年以后,U(dk)>0,表明冷度日数呈逐年上升的趋势;大约在2005年以后,冷度日数U(dk)>1.96,表明冷度日数开始发生了显著的增加,与冷度日数逐年变化特征基本吻合。2005年后的冷度日数比2005年前增加了68.7%。4冷粒度数美日率的变化在气候变化的背景下,冷暖度日数发生了显著的变化。在过去的60a中,10a平均采暖度日数呈线性下降的趋势。1963~1972年的10a间,平均采暖度日数最大,为2393℃·d;1995~2004年的10a间,采暖度日数最小,为1893℃·d,比1963~1972年的平均采暖度日数减少了20.9%。用平均采暖度日数回归模型预测未来的平均度日数显示,每10a的平均度日数下降100℃·d。然而,在过去的60a中,冷度日数呈逐年上升的趋势,1996~2005年的平均冷度日数最大,为138℃·d;1969~1978年的平均度日数最小,为58℃·d;冷度日数最大值是冷度日数最小值的2倍多。用M-K检验方法,在α=0.05的显著水平下检验度日数变化的显著性表明,采暖度日数从1991年后显著减少,1991年前后相比平均采暖度日数降低了15.3%;2005年后冷度日数显著增加,2005年后比2005年