合肥地区采暖与空调度日数分布特征研究

程海峰，吴　军，占霞飞，胡　宁

(安徽建筑大学 环境与能源工程学院，安徽 合肥 230022)



合肥地区采暖与空调度日数分布特征研究

程海峰，吴军，占霞飞，胡宁

(安徽建筑大学 环境与能源工程学院，安徽 合肥 230022)

摘要：本文通过分析计算合肥地区2003～2012年以及典型年的气象参数，分别定量计算近十年采暖、空调度日数，分析其变化规律：(1)不同年份之间二者均呈现上升趋势，相同年份中，采暖度日数分别分布在1～4月与10～12月，且在1月出现极大值，月份之间数值波动较大；空调度日数分别分布在5～9月，且在7、8月数值比例较大，月份之间数值波动不均匀，(2)同一年份中，没有月份中出现温差超过8℃以上的极端天气，为今后采暖、空调的节能研究打下坚实的基础。

关键词：标准年；采暖、空调度日数；趋势；极端天气；节能研究

0引言

在全球变暖的大背景下，建立在气候变化的基础上的研究对当今节能减排的任务至关重要[1]。陈莉[2-4]等人学术研究发现气候的变暖都明显使得我国严寒地区和寒冷地区的南界与集中采暖区和过渡采暖区的界限发生了北移。当今的能源部门将会越来越多将度日数的相关资料作为分析国内外分析夏季空调制冷与冬季供暖的能源状况需求的比较依据[5]。鉴于地区差异性、气候变化趋势以及节能效应的也不尽相同[6]。本文分析了2003～2012年合肥地区的气象参数，定量计算近十年采暖、空调度日数以及分析其变化规律。

1气象资料

1.1合肥气候特征

合肥市位于北纬31°52′，东经117°17′。属于典型的亚热带湿润季风气候，一年四季分明，气候适宜，春季温度多变，秋高气爽，雨量适中，梅雨显著，夏雨比较集中，降雨量近1000毫米。其中最热月七月的平均气温28℃，最冷月一月的平均气温为2.8℃，冬季日照比较少，全年日照数为2100多个小时。

1.2建筑热湿环境分析气象参数

通过对近十年的气象数据的分析，得出合肥地区月平均温度以及平均相对湿度，如表1所示。

因此合肥地区四季分明，冬季寒冷，最冷时间为12～2月，日平均气温在3.15℃，相对湿度在71%；夏季炎热，最热月在6～8月，日平均气温在26.9℃，相对湿度在75%。

2采暖与空调度日数

2.1采暖与空调度日数研究背景

度日数反应了室外日平均温度与基础的标准温度的偏差，而基础温度的确定则是人为规定的。世界各国根据本国国情，制定出符合本国能源供应，生理需求以及经济发展水平的一个参考温度[7]，如表2所示。

从表2分析可以看出：(1)在2009年日平均温度6.31℃，此时采暖度日数最大为1894.6℃·d。从2003～2005年采暖度日数上升幅度明显，约为48.2%，然而到2006～2007年有回落现象之后下降幅度约为6.14%，2008～2012年出现上升现象，上升幅度约为5.12%。(2)采暖时间内日平均温度总体呈现下降的趋势，虽然中间有回升的现象。在采暖措施时间内2003～2007年日平均温度为7.38℃，2008～2012年日平均温度为7.09℃，温度下降为3.95%。

表2　度日数基础温度表

2.2采暖与空调度日数含义

(1)采暖度日数：根据国家颁布的《夏热冬冷地区居住建筑节能设计标准》-JGJ134-2010的专业术语中给出的定义“是一年中当某天室外日平均温度低于18℃时，将该日平均温度与18℃的差值度数乘以1天，所得出的乘积的累加值。”，我们称之为采暖度日数。(2)空调度日数：其值为一年中当某天是室外日平均温度高于26°C时，且于26°C的差值乘以1天，再将此乘积累加。从而在这里可以用一个公式概括一下：

(1)

式中：ti—表示标准年某天室外日平均温度，℃；

HDD18—采暖度日数，℃•d；

CDD26—空调度日数，℃•d；

注：其中当(18-ti)≤0，(ti-26)≤0时，一律视为0处理。

2.3采暖与空调度日数统计分析

采暖空调度日数的提出主要是用于对建筑围护结构的热工要求，同时也用于建筑节能的气候划分区域，有时也把它作为空调能耗、采暖能耗以及建筑节能的确定依据。在这里统计了2003～2012年合肥地区采暖空调度日数的变化。

从表3分析可以看出：(1)在2009年日平均温度6.31℃，此时采暖度日数最大为1894.6℃·d。从2003～2005年采暖度日数上升幅度明显，约为48.2%，然而到2006～2007年有回落现象之后下降幅度约为6.14%，2008～2012年出现上升现象，上升幅度约为5.12%。(2)采暖时间内日平均温度总体呈现下降的趋势，虽然中间有回升的现象。在采暖措施时间内2003～2007年日平均温度为7.38℃，2008～2012年日平均温度为7.09℃，温度下降为3.95%。

表3　2003～2012年采暖度日数

图1　2003～2012年合肥地区采暖度日数的变化

图2　采暖度日数与日平均温度曲线图

从图1可以看出，除了中间个别年份，采暖度日数呈现线性上升的趋势，近些年一直处于不均匀的弹性变化。用描点的方式得到散点图2，用线性拟合的方法得到其线性回归方程y = 73.921x - 1926，R2 = 0.549，其中y表示采暖度日数，x表示采暖期间日平均温度，R2表示相关系数。鉴于系数远大于1，说明随着近些年温度的提高[8]，采暖度日数在增加。且R=0.741，表征着线性程度高，采暖度日数与温度为一次函数关系。

表4　2003～2012年空调度日数

图3　2003-2012年合肥地区空调度日数的变化

从表4分析可以看出，空调度日数在2004年出现最低值为145.1℃·d，之后出现较大幅度上升，但是总体相比2003年仍然较低，2012年较2003年下降幅度约为16.5%。然而在空调期日平均温度相对比较稳定，基本均维持在28.5℃左右。

图4　空调度日数与日平均温度曲线图

从图3可以看出，采暖度日数随着年份增加，波动性比较明显，变化的随机性较强。用描点方式得到散点图4，线性拟合的方式得出线性回归y = 73.921x - 1926，R2 = 0.349，其中y表示空调度日数，x表示制冷期间日平均温度，R2表示线性相关性。由于其系数大于1，则空调度日数随着日平均温度升高而增加。同时R=0.591,说明线性拟合程度高，空调度日数与温度为一次函数关系。

2.4采暖与空调度日数分布规律

本文以2003～2012合肥地区最近十年气象参数为基础，根据文献[9]中平均月的概念，由平均月组成典型年。分析典型年中采暖、空调度日数的变化规律。

表5　典型年采暖、空调度日数分布值

从表5可以看出：(1)在典型年中，采暖度日数分别分布在1～4月与10～12月，且在1月出现极大值，月份之间数值波动较大。(2)空调度日数分别分布在5～9月，且在7、8月数值比例较大，月份之间数值波动不均匀。(3)在同一年中，无任何月份同时有采暖、空调度日数，表征着在同一年中，没有月份中出现温差超过8℃以上的极端天气。

3结论

1.2003～2012合肥市采暖度日数1280.2～1897.3℃·d，期间室外日平均温度在5.87～8.47℃；采暖度日数总体有逐渐上升的趋势，且上升趋势明显，在2009年出现极大值，为1894.6℃·d。

2.近十年合肥地区空调度日数从145.1～233.1℃·d，日平均温度28.32～29.00℃；空调度日数总体呈现上升趋势，在2012年出现极大值，为264.1℃·d，波动性比较明显，变化的随机性较强。

3.在典型年中，采暖度日数分别分布在1～4月与10～12月，且在1月出现极大值，月份之间数值波动较大；空调度日数分别分布在5～9月，且在7、8月数值比例较大，月份之间数值波动不均匀；在同一年中，无任何月份同时有采暖、空调度日数，说明在同一年中，没有月份中出现温差超过8℃以上的极端天气。

参考文献

1曹洁.山东省采暖与降温度日数时空分布规律研究[J].气象，2013, 23(01)：94-100.

2陈莉，方修睦，方修琦，等. 过去20 年气候变暖对我国冬季采暖气候条件与能源需求的影响[J]. 自然资源学报，2006，21(04)：590-597.

3陈莉，方修琦，李帅. 气候变暖对中国严寒地区和寒冷地区南界及采暖能耗的影响[J].科学通报，2007，52(10)：1195-1198.

4陈莉，方修琦，李帅，等. 气候变暖对中国夏热冬冷地区居住建筑采暖降温年耗电量的影响[J]. 自然资源学报，2008，23(05)：764-772.

5张海东.中国近50a来度日变化的研究[J].大气科学学报，2010, 33(05):593-599.

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7袁顺全.气候对能源消费影响的测度指标及计算方法[J].资源科学,2004,26(06)：125-129.

8程海峰，高瑞凯. 基于气象参数分析的夏热冬冷地区供暖方式的探讨[J].安徽建筑工业学院学报，2013，21(06)：51-53.

9李元哲. 被动式太阳房热工设计手册[M].北京: 清华大学出版社, 1993. 8～11.

A Study on the Distribution Characteristic by Heating Degree Day and Cooling Degree Day in Hefei Area

CHENG Haifeng , WU Jun , ZHAN Xiafei, HU ning

( School of Environment and Energy Engineering, Anhui Jianzhu university,AnHui,Hefei,230022)

Abstract:By analying and calculating typical years of meteorological parameters in Hefei of 2003-2012, This paper respectively calculated heating and cooling degree day and analyzes the regualtions of changes: (1) During different years both of them are on the rise and during the I the same years, heating degree days are distributed respectively in January-April, October-December, and in January is the maximum appears. The numerical value fluctuate sharply during different months. Cooling degree days are distributed in May-September, and the numerical proportion ofJuly and August is high, and there are uneven numerical fluctuations between months, (2) In the same year, there is no extreme weather with difference in temperature higher than 8℃ in any monthe, and this can help to lay a solid foundation for future research on energy conservation of heating and air conditioning.

Key words:standard years; Heating and Cooling Degree Day; tendency; extreme weather ; energy-saving research

中图分类号：TU411.01

文献标识码：A

文章编号：2095-8382(2016)01-049-04

DOI：10.11921/j.issn.2095-8382.20160111

作者简介：程海峰(1966-)，男，教授级高级工程师，主要研究方向为暖通空调系统优化与节能。

基金项目：国家科技支撑计划课题(2011BAJ03B04);安徽省教育厅产学研重点项目(KJ2011A068)

收稿日期：2015-06-15