基于结霜图谱川西藏区气候特征区划

岳泓辰 魏鹏 王笙

西安建筑科技大学建筑设备科学与工程学院

0 引言

川西藏区地处青藏高原东部的横断山区，地形多样，气候特征复杂。传统化石燃料运输成本高，不宜设置集中供暖系统，该地区水电资源丰富，电驱动空气源热泵应用前景广阔。

因该地区低温、高湿的特点，低温和结霜共同制约着空气源热泵的应用。低温环境下机组会出现制热量下降，不能启动或不能稳定供热等问题。霜层会堵塞翅片间的空气流动通道，增大空气流动阻力，导致热阻增大，传热系数减小，系统COP 减小[1-3]。学者对于低温与高湿的问题已分别提出了新系统、新技术，但当低温与高湿并存时，应优先解决负荷需求还是控霜需求缺乏明确认知。

因此，本文对川西藏区的气候做出了区划，给出了各县市负荷需求与控霜需求的关系，为解决低温、高湿并存的问题提供研究基础。

1 结霜图谱简介

结霜是一个复杂的传热传质过程，结霜图谱以二维坐标图的方式直接、简单的展现了结霜状况。图1 为刘优优根据王伟等人的研究成果改进的分区域结霜图谱，临界结霜线和临界结露线将图谱分为三个区域：结露区，非结霜区和结霜区[4]。等结霜速率线1.3 mm/h，0.9 mm/h，0.5 mm/h 和0.2 mm/h 将结霜区分为重结霜区，一般结霜区Ⅰ，一般结霜区Ⅱ，轻结霜区Ⅰ和轻结霜区Ⅱ[5]。

图1 分区域结霜图谱

2 气候区划方法

2.1 确定聚类指标

传统气候区划是以供暖耗热量为目标，采用HDD18 采暖度日数、HWD5.75 湿日数、CDD26 空调度日数等为指标，对建筑节能设计做出指导。空气源热泵在川西藏区应用面临低温与结霜的问题，传统区划方式不能反应结霜特征，该区域的气候区划目标从供暖耗热量变为结霜分布情况，结霜图谱是探究结霜分布情况的有力工具。

对于逐时气象数据，结霜图谱中点的数量体现结霜和供暖时间长短，位置反映负荷需求和结霜速率的大小。采用负荷和结霜速率为聚类指标，对川西藏区进行气候区划。

2.2 聚类指标计算

2.2.1 负荷计算

目标建筑为川西藏区常驻居民牧民的住宅，牧民新居。建筑形式为单层独栋住宅，砖混结构，无外保温，建筑平面图如图2 所示。该建筑总面积121.125 m2，层高3.5 m，客厅，卧室及佛堂为供暖区域，供暖面积65.875 m2。

图2 建筑模型平面图

各朝向窗墙比见表1，围护结构根据牧民新居实际情况确定，参数见表2。

表1 各朝向窗墙比

表2 围护结构热工参数

供暖时间采用五日滑动平均法计算得出，气象数据来源为瑞士Meteonorm 研究所统计的1991 年至2010 年典型气象年逐时数据，使用TRNSYS 软件对川西藏区30 个供暖县市逐时供暖季负荷进行计算。

2.2.2 结霜速率

使用1991 年至2010 年典型气象年逐时数据中的空气温度和相对湿度，将其绘制到结霜图谱中，利用四条等结霜速率线插值计算，获得30 个供暖县市对应温湿度条件下的逐时结霜速率。根据等结霜速率曲线间的分布频率聚类，将结霜图谱分布相似的县市聚为一类。

2.3 聚类方法

聚类是将对象或样本分类，使得同一类中的对象之间的相似性比其他类的对象的相似性更强。聚类的目的是类内对象的同质性最大，类间对象的异质性最大。聚类分析经过长年的发展已形成了成熟的聚类方法，常用的三种方法为k-means 聚类，层次聚类和两步聚类。

k-means 聚类是使用最广泛的聚类方法，适用于样本聚类。层次聚类是传统的聚类方法，聚类结果的不同类别间存在层次关系，适用于变量聚类。两步聚类适用于大数据，聚类指标复杂，连续型和离散型数据混合出现的情况。各县市逐时室外空气温湿度在结束图谱中代表的点为分类样本，不存在连续型数据和离散数据同时出现的情况，选取k-means 聚类的方法。

3 川西藏区气候区划

结霜速率和负荷是决定区划结果的两个指标，首先分别探讨在单一指标作用下的结霜分布和负荷分布，分析对比其差异，再综合两个指标获得气候区划。

3.1 单指标气候区划

3.1.1 结霜速率为指标的气候区划

以结霜速率为单一指标，计算等结霜速率曲线间的分布频率，当聚类数为四时，准确率P值均小于0.001，说明聚类的5 个频数对聚类均有突出显著性，结果有效，具体聚类结果见图3，I～IV 类结霜地区代表县市用记号“▲、▉、★、●”在图中标出。

图3 供暖季结霜程度空间分布

从图3 可知，结霜速率空间分布总体特征为：东部至东北部至西南部结霜强度逐渐减弱，由弱到强分为以下四类：弱结霜区（Ⅰ类），次弱结霜区（Ⅱ类），次强结霜区（Ⅲ类），强结霜区（Ⅳ类），结霜强度弱则控霜需求小，结霜强度大控霜需求大。弱结霜区主要位于川西藏区西南部，次弱结霜区主要位于中部和西北部，次强结霜区主要位于东北部和中部，强结霜区主要位于川西藏区东部。

3.1.2 负荷为指标的气候区划

对川西藏区30 个供暖县市进行供暖季动态负荷模拟，得到各县市供暖季逐时热负荷并计算均值和方差，均值表征逐时负荷的数值大小，方差刻画负荷的离散程度，使用这两个参数对各供暖县市的负荷进行聚类。聚为四类时准确率P值小于0.001，聚类有效，川西藏区供暖季负荷空间分布情况如图4 和表3 所示，I～IV 类负荷需求地区代表县市用记号“▲、▉、★、●”在图中标示。

图4 供暖季负荷空间分布

表3 负荷需求空间分布

从图4 可知，负荷空间分布总体特征为：西部至东部至南部负荷逐渐减小，负荷需求由小到大分为四类：小负荷区（Ⅰ类），较小区（Ⅱ类），较大负荷区（Ⅲ类），大负荷区（Ⅳ类）。小负荷区主要位于川西藏区东部和少数中部县市，较小区位于中部大半和少数西南部县市，较大负荷区位于北部大半和南部少数地区，大负荷区位于西部少数县市。

3.1.3 结霜速率与负荷分布对比

对比表4 中单一指标气候区划的结果，发现川西藏区部分县市冬季控霜需求大而负荷需求小，部分县市两者需求均较大，应综合两个指标对川西藏区各供暖县市进行区划得出供暖季主要矛盾。

表4 两种聚类指标聚类中心对比

3.2 双指标气候区划

上一小节利用结霜速率和负荷分别对川西藏区进行区划，本节综合考虑结霜速率和负荷对研究区域聚类，得到最终的气候区划结果。聚类数为四时，准确率P 小于0.001，聚类有效，聚类结果见图5，用“▲、▉、★、●”将四类地区典型城市在图中标示。聚类结果按照结霜严重程度和负荷需求大小分为I～IV 类地区，较大负荷弱结霜区（Ⅰ类），较小负荷次弱结霜区（Ⅱ类），大负荷次强结霜区（Ⅲ类），小负荷强结霜区（Ⅳ类）。Ⅰ区位于川西藏区西南部，Ⅱ区位于东北部和少数中部区域，Ⅲ区位于西北和大半中部区域，Ⅳ区位于东南部。

图5 双指标气候区划结果

图6 给出了各代表县市的结霜速率，Ⅰ类地区代表城市乡城结霜速率集中在0.9 mm/h 以下，频率为0.97，无大于1.3 mm/h 的时刻。Ⅱ类地区代表城市九寨沟结霜速率集中在0.5 mm/h～1.3 mm/h，大于1.3 mm/h 和小于0.2 mm/h 的数据点较少，频率均为0.07。Ⅲ类地区代表城市炉霍在结霜速率小于1.3 mm/h 的区间分布密集较为平均，频率在0.25 左右，没有大于1.3 mm/h 数据点。Ⅳ类地区代表城市康定结霜速率集中分布在大于0.9 mm/h 的区间内，频率为0.80，小于0.2 mm/h 的时刻略少，频率为0.02。

图6 双指标区划四类典型城市结霜速率分布

为便于比较四类地区控霜需求和负荷需求的大小，定义相对结霜速率：

式中：RS—相对结霜速率，%；vi—某县市供暖季逐时结霜速率mm/h；vimax—该县市供暖季逐时结霜速率最大值，mm/h。

将四类地区的相对结霜速率与负荷率绘制为频率分布直方图，如图7、8 所示。相对结霜速率曲线呈上凹型和单峰型两种，负荷分布曲线与正态分布曲线接近。从图中可知，随着四类地区结霜程度的增加，相对结霜速率小的地区负荷增大的现象不断弱化。Ⅰ类地区负荷需求大，控霜需求弱，满足负荷需求为其主要问题。Ⅱ类地区负荷需求小、控霜需求小，两者对机组性能影响均较小。Ⅲ类地区负荷需求和控霜需求均较大，应兼顾负荷与结霜两个问题，满足负荷需求的同时制定抑霜、控霜策略。Ⅳ类地区负荷需求小，控霜需求大，结霜为主要问题，重点解决结霜问题。

图7 代表城市相对结霜速率

图8 代表城市负荷率分布特征

4 结论

①单指标区划下，川西藏区结霜速率空间分布特征为东部至东北部至西南部结霜强度逐渐减弱，负荷分布空间特征为西部至东部至南部负荷逐渐减小。

②双指标区划下，将川西藏区分为I～IV 类，Ⅰ类地区负荷问题突出，着重解决低温问题，Ⅱ类地区负荷和结霜问题均较弱，Ⅲ类地区负荷和结霜问题均较为突出，需同时解决低温与结霜的问题，Ⅳ类地区代表城市康定结霜问题突出，应关注结霜问题。