严寒地区民用建筑热工设计二级分区指标适用性分析

文泽球，刘 衍，杨 柳，李 晨，董 宏

(1.西安建筑科技大学 西部绿色建筑国家重点实验室;建筑学院，西安 710055；2.中国建筑科学研究院有限公司，北京 100013)

为创造舒适的居住空间，在气候多样化地区划分不同的气候区，研究建筑热环境和气候的关系，进而制定不同的建筑设计原则来指导建筑设计[1]。中国建筑热工设计分区主要适用于建筑热工设计，随着绿色建筑理念的不断深入和建筑节能环保研究的不断创新，建筑热工设计分区逐渐开始应用于建筑节能环保领域[2-3]。《民用建筑热工设计规范》(GB 50176—2016)[4]采用度日数作为二级指标，对原有的一级分区细分和完善，提高了分区的准确性；节能标准根据各个二级区的气候特点，规定了围护结构传热系数、窗墙面积比等，提高了中国建筑节能水平；同时，方便了建筑师及工程师在节能工作中的应用：不需借助复杂难懂的模拟软件就能使建筑能耗控制在合理的范围内。因此，合理的划分气候区对建筑热工设计和提高建筑节能水平具有重要意义。

文献[5-7]指出，在建筑围护结构参数确定的条件下，度日数能表征建筑累计负荷，温度是对建筑累计负荷影响显著的因素。因此，各国建筑法规通常以温度或度日数作为建筑气候分区指标。但是，对某些气候条件复杂的地区，仅采用这两个指标难以准确反映气候对建筑的影响。例如，文献[8]指出，在赤道附近的厄瓜多尔，湿度、太阳辐射等因素是分区的重要影响指标；文献[9]指出，太阳辐射是中国青藏高原地区能耗计算方法、节能设计策略区别于其他地区的关键因素；文献[10]指出，西藏地区外表面对流换热系数低、太阳辐射强，因此，单一的温度或度日数作为分区指标并不适用于所有地区，尤其是太阳辐射、湿度等差异较大的地区；文献[11]在建筑节能气候分区方面进行探讨，但对分区指标HDD18与建筑累计热负荷关系的分析较少。中国严寒地区分布较广，主要包括东北三省、内蒙古、青海、西藏北部、新疆北部、甘肃西部等地区，其中，青藏地区具有明显的高原气候特征，建筑设计要求应区别于其他地区。本文主要分析仅以HDD18作为二级分区指标是否能较好地反映严寒地区气候对建筑累计负荷的影响。

1 典型建筑模型及参数设置

室外气象参数是影响建筑能耗的因素之一，相同建筑在不同地区的建筑能耗高低一定程度上反映了区域的气候差异[12]。建筑负荷主要与围护结构热工性能和室外气候条件相关，而建筑能耗除此之外还与空调采暖系统有关[13]。本文讨论建筑热工设计分区，采用建筑累计负荷进行分析更能反映气候对建筑本体的影响。

1.1 建筑模型

居住建筑参考《建筑设计资料集》[14]中北方地区常见的建筑户型，多层办公建筑参考文献[15]中对严寒地区办公建筑的调研结果，建筑的朝向均为南向，建筑模型简化后，材料热物理性质参数及围护结构构造参考相应构造图集设置[16-17]，见表1、表2。高层居住建筑和多层居住建筑的标准层平面如图1(a)、(b)所示，建筑面积分别为7 985.88、1 152.90 m2，层高均为2.90 m，其中，高层住宅18层，多层住宅6层；多层办公建筑的标准层平面图如图1(c)所示，建筑面积为4 536.00 m2，首层层高均为4.20 m，其余层高为3.60 m，共6层。

1.2 参数设置

采用EnergyPlus建筑能耗模拟软件，模拟和分析所选取的气象数据源于该软件官方网站的典型气象年数据，模拟时间为1月1日至12月31日。内外表面换热系数分别采用TARP算法、DOE-2算法。居住建筑室内热源设为3.8 W/m2，换气次数为0.5次/h[18]；办公建筑换气次数、人员逐时在室率、照明功率密度情况及电器设备功率密度情况等均按照相应的节能设计标准设置[19]。

2 结果与分析

2.1 各城市建筑累计热负荷的差异

图2为3种典型建筑在严寒地区61个城市的年累计热负荷，城市按照采暖度日数从高到低排列。结果表明：即使是同一二级分区内的城市，建筑的年累计热负荷差异仍然显著，例如，同属于严寒A区的漠河，多层办公建筑年累计热负荷是曲麻莱的4倍以上；不同气候区之间建筑年累计热负荷的差异并不明显，例如，属于严寒A区的刚察等城市，建筑年累计热负荷与严寒C区的沈阳等城市相差较小。建筑围护结构参数确定的条件下，HDD18是反映一个地区建筑累计热负荷的气候指标，而在严寒地区，度日数相近条件下，西部高海拔地区的建筑累计热负荷显著低于东部城市。因此，有必要进一步分析HDD18与建筑累计热负荷之间的关系及其他气象要素对建筑累计热负荷的影响。

2.2 城市间的气候特征对比

影响建筑累计负荷的气象要素较多[20]，刘大龙等[6]通过敏感性分析法得出：对建筑采暖能耗影响较大的气象要素主要有温度、太阳辐射以及风速。本文主要从温度、太阳辐射及风速3个方面对比城市间气候特征，分析度日数相近条件下年累计热负荷差异较大的原因。选取度日数相差较小，且建筑年累计热负荷相差较大的城市作对比，分析城市间的气候特征见表3。图3为对比组中各城市的月平均温度、高层住宅建筑月累计热负荷、月平均风速以及水平面太阳辐射量。

对比组对比城市海拔/mHDD18/(℃·d)建筑单位面积年累计热负荷/(kWh·m-2)多层住宅高层住宅多层办公a沈阳1 1433 929054.3546.5828.19酒泉1 4783 971038.5432.9717.12b嫩江0 2436 352106.9291.5367.23乌鞘岭3 0446 329061.7549.9121.85

图3 城市间气候特征对比Fig.3 Climate characteristics of comparison group

表3中a组，沈阳与酒泉月平均温度基本一致，而酒泉各月的太阳辐射总量高于沈阳，风速低于沈阳。综合来看，尽管两个地区HDD18仅相差42 ℃·d，各月的平均温度也相差较小，而由于风速和太阳辐射的影响，酒泉的建筑累计热负荷低于沈阳。b组中，嫩江与乌鞘岭各月平均温度存在较大差异，由于乌鞘岭地处3 000 m以上的高海拔地区，夏季温度低，气温年较差远小于嫩江。即使是7、8月份，乌鞘岭的建筑月累计热负荷为零，但月平均温度低于18 ℃，计算HDD18时也被计入累加值。因此，尽管两个地区HDD18仅相差23 ℃·d，但各月平均温度和建筑累计热负荷存在明显差异。此外，在3、10月份，两地平均气温相差较小，乌鞘岭风速和太阳辐射均大于嫩江，而建筑累计热负荷低于嫩江，说明太阳辐射也是建筑累计负荷产生差异的原因，而风速影响相对较小。

综上，HDD18相近的条件下，各城市典型建筑的年累计热负荷差异较大，一方面，与采暖度日数的统计方式有关，因部分地区夏季并没有热负荷，但平均温度低于18 ℃，在计算HDD18时也被计入累加值；另一方面，因各个地区的太阳辐射差异较大，导致部分温度相差较小的城市建筑累计热负荷却相差较大。对于风速，虽然同样影响建筑热负荷，但不是导致差异的主要原因。基于以上两个原因，可推测在建筑围护结构参数确定的条件下，HDD18在太阳辐射量和夏季温度差异较小的地区能准确表征建筑累计热负荷。

2.3 建筑累计热负荷与HDD18的相关性分析

为验证以上结论，选择太阳辐射量和夏季温度差异较小的城市，分别分析HDD18与建筑累计热负荷之间的关系。参考中国太阳能资源分区[21]，将61个城市大致划分为3类，见表4。分别分析每个区域城市的HDD18与建筑累计热负荷的关系。

表4 严寒地区太阳能资源分区Table 4 Solar energy distribution in severe cold climate zone

图4为HDD18与单位面积年累计热负荷的散点图，纵坐标表示所在城市建筑单位面积年累计热负荷，横坐标表示所在城市的HDD18。由图4可知，部分采暖度日数相近的城市，建筑年累计热负荷差异较大。

图5为各地区多层住宅建筑单位面积年累计热负荷与HDD18散点图，随着度日数的增加，太阳辐射总量高的Ⅰ类地区，建筑累计热负荷的增加比太阳辐射总量低的Ⅲ类地区缓慢。整个严寒地区，多层住宅单位面积年累计热负荷与HDD18的线性关系较弱，按照太阳辐射将严寒地区所参照的61个城市进行划分，分别对分类后的城市进行分析，发现HDD18与单位面积年累计热负荷之间呈现明显的线性关系。决定系数R2在3类地区分别为0.81、0.91、0.98。

对高层住宅和多层办公建筑的模拟结果，也有类似的规律。通过以上分析得出，在夏季温度和太阳辐射量差异较小的地区，建筑围护结构参数确定的条件下，HDD18能准确表征建筑累计热负荷。

图4 建筑单位面积年累计热负荷与HDD18的关系Fig.4 Relationship between annual cumulative building heating load per unit area and

图5 多层住宅单位面积年累计热负荷与HDD18的关系Fig.5 Relationship between annual cumulative building heating load of multi-storey residential and

3 采暖度日数在不同地区分区结果的评价

3.1 分区结果评价指标

Walsh等[22]提出了“误分类区平均百分比”(MPMA)的概念，并通过该指标评价建筑气候分区的合理性。图6为该指标计算的示例图，典型建筑在不同城市得到的不同模拟结果，以5 kWh/m2为一个区间，统计每个单位面积年累计热负荷区间段的城市个数，深色条形和浅色条形分别表示在A气候区和B气候区，处于各个单位面积年累计热负荷区间的城市个数。同一负荷区间内，两个气候区重叠部分的城市数量与总城市数量的比值为PMA，多种建筑类型模拟结果得到的PMA值的平均值为MPMA。MPMA值越低，则说明分区结果相对更合理。

图6 各负荷区间的城市个数Fig.6 Number of cities in each building heating load

PMA值的计算公式为

(1)

式中：I为城市总数量；n为负荷区间个数；Ii为单位面积年累计热负荷处于(5i-5，5i)内的城市数量；bi为单位面积年累计热负荷处于(5i-5，5i)内属于A气候区的城市数量；ci为单位面积年累计热负荷处于(5i-5，5i)内属于B气候区的城市数量。

3.2 采暖度日数在不同地区分区结果的MPMA值

在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类地区，各城市HDD18与建筑单位面积年累计热负荷之间的相关系数不同，以下主要评价这3类地区及现行分区指标和方法得到的分区结果。如图7所示，分别计算Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类地区分区结果的MPMA值。

图7 各地区MPMA值Fig.7 MPMA values in different

由图7可知，Ⅲ类地区的MPMA值最低，因此，分区结果相对更合理。对于整个严寒地区，MPMA值为21.80 %，高于3类地区中的任何一类，该结果也说明HDD18与建筑年累计热负荷之间的相关系数越高，则按照HDD18划分的分区更准确。因此，HDD18作为分区指标,更适合于太阳辐射量以及夏季温度差异较小的地区。

4 结论

从气候对建筑负荷影响的角度对严寒地区现行的二级分区指标进行了分析，主要得出以下结论：

1)中国西部高海拔地区太阳辐射量大，夏季平均温度低。采暖度日数相近的条件下，中国西部高海拔地区城市的建筑年累计热负荷显著低于中国东部城市。

2)对整个严寒地区而言，HDD18与建筑年累计热负荷线性相关性较弱，因而，在围护结构参数确定条件下，难以准确表征建筑年累计热负荷；而对于严寒地区中太阳辐射量差异较小的地区，HDD18与建筑年累计热负荷之间则呈现明显的线性相关。

3)从气候对建筑负荷影响的角度分析，HDD18适合在太阳辐射量和夏季温度差异较小的地区作为分区指标，而中国严寒地区东西部太阳辐射量差异较大，严寒地区宜结合太阳辐射等因素划分二级分区。

严寒地区地形地貌较复杂，青藏高原地区气候特征与其他地区有显著差异，主要体现在太阳辐射强、日照时数长、夏季温度低、温度年较差小，因而，仅采用HDD18作为指标难以区分气候差异对建筑年累计热负荷的影响。在完善严寒地区二级分区时，增设划分高寒地区指标(如太阳辐射、7月平均温度等)，将高海拔地区单独划为一个二级分区，进而制定更符合气候特点的设计策略。