面向长时间尺度室外热环境模拟的节气日典型气象日气象要素序列的生成

doi:10.3969/j.issn.1673-503X.2023.05.007

摘要/Abstract

摘要：

长时间尺度的数值模拟可以更为全面地描述室外热环境的特征及变化规律，具有重要的理论和实践意义。当前在模拟中输入的气象数据主要是经由Finkelstein-Schafer(FS)统计方法或主成分分析法生成的典型气象日，其数据连续性不足，不利于描述模拟场景。节气知识起源于中国黄河中下游地区，将节气知识与FS方法相结合，选出具有气象代表性的典型节气日，加工后可生成用于长时间尺度室外热环境模拟的节气日典型气象日(Solar Terms Typical Meteorological Day，STTMD)气象要素数据序列。研究分别以1981—2010年及1991—2020年的气象观测数据为基础，生成了郑州、济南等8个站点的STTMD气象要素数据序列，并对该数据的气象代表性和适用范围进行了分析。结果表明：该数据在黄河中下游地区具有较为准确的气象表征，可以大幅简化长时间尺度的数值模拟工作，并具备进一步加工深化及延伸应用的可能。研究也发现，对于黄河中下游之外的区域，该数据的物候意义不够准确。

关键词: 室外热环境模拟, 节气日典型气象日, 长时间尺度

Abstract:

Long-term numerical simulation can describe the characteristics and change rules of outdoor thermal environments more comprehensively, which has an important theoretical and practical significance.At present, the meteorological data input in the simulation is mainly the typical meteorological days generated by the Finkelstein-Schafer (FS) statistical method or principal component analysis method, which is not continuous enough to describe the simulation scene.The solar term knowledge originates from the middle and lower reaches of the Yellow River in China.By combining the solar terms knowledge with the FS method, the typical solar terms with meteorological representative days are selected, and the solar term′s typical meteorological days (STTMD) can be generated for long-term outdoor thermal environment simulation.Based on the meteorological observation data from 1981 to 2010 and 1991 to 2020, the STTMD meteorological element data series of eight stations such as Zhengzhou and Ji′nan are generated, and the meteorological representation and application scope of the data were analyzed.The results show that the data has more accurate meteorological characterization in the middle and lower reaches of the Yellow River, which can greatly simplify the numerical simulation of long term, and has the possibility of further deepening and extending application.It is also found that the phenological significance of the data is not accurate enough for regions outside the middle and lower reaches of the Yellow River.

Key words: Outdoor thermal environment simulation, Typical meteorological days of solar terms, Long-term

中图分类号:

李峻峰,赵瑾. 面向长时间尺度室外热环境模拟的节气日典型气象日气象要素序列的生成[J]. 气象与环境学报, 2023, 39(5): 53-61.

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图/表 14

图1

表1

表2

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表9

参考文献 31

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气象要素	挑选参数	权重
	T_avg干球温度日平均值	3/20
空气温度	T_max干球温度日最高值	1/20
	T_min干球温度日最低值	1/20
相对湿度	RH_avg相对湿度日平均值	2/20
相对湿度	RH_min相对湿度日最低值	1/20
风	V_avg风速日平均值	1/20
风	V_max风速日最大值	1/20
太阳辐射	SW水平面日累计辐射值	10/20

站点编号	站点名称	所属气候区划(基于中国建筑气候区划)
1	郑州	IIA(寒冷地区)
2	济南	IIA(寒冷地区)
3	临汾	IIB(寒冷地区)
4	大连	IIA(寒冷地区)
5	广州	IVB(夏热冬暖地区)
6	哈尔滨	IVC(严寒地区)
7	乌鲁木齐	VIIB(严寒地区)
8	拉萨	VIC(寒冷地区)

节气日	大连	广州	哈尔滨	济南	拉萨	临汾	乌鲁木齐	郑州
小寒	1991	1992	1998	1985	1997	1991	1985	2009
大寒	2003	1999	1981	1995	1996	1995	2002	2005
立春	1992	1981	1999	1997	1982	2010	1998	1992
雨水	1986	1983	1989	1989	1982	1986	1992	1986
惊蛰	1996	1984	2005	2004	1982	1982	2007	2006
春分	2000	1992	2007	2005	2007	1996	1982	1986
清明	1991	2008	2009	2010	2001	2006	2005	2006
谷雨	1992	1998	1997	1997	1988	1995	1993	1995
立夏	2000	1987	2004	1993	1988	1993	1995	1987
小满	1995	1999	2007	2009	1997	1985	1994	2003
芒种	1995	1995	2010	2009	1988	1995	1987	2010
夏至	2001	1992	1984	1988	1985	1999	2000	1991
小暑	2004	1986	1993	1993	1996	1991	1989	2003
大暑	2001	1984	2003	2010	1994	1995	2005	1998
立秋	2003	1998	2000	2010	1995	2009	1993	1989
处暑	2005	1989	1985	2006	2001	1984	1996	1982
白露	1986	1984	1989	2001	1986	1989	1984	1990
秋分	2003	1996	2005	1998	1996	1983	1998	1991
寒露	2009	1996	1985	1991	2008	1991	2007	1991
霜降	2003	1991	1984	1983	2010	2006	1989	1990
立冬	1987	2004	2006	2001	1992	1997	1982	2001
小雪	1984	1989	1984	1991	1985	2008	1982	2004
大雪	1987	2001	1995	1984	1984	1983	2004	1989
冬至	1992	1981	2005	1997	2006	2009	1995	1997

节气日	T_avg/℃	T_max/℃	T_min/℃	RH_avg/(%)	RH_min/(%)	V_avg/(m·s^-1)	V_max/(m·s^-1)	SW/(MJ·m^-2)
小寒	-0.60	2.35	-3.31	50.00	38.83	2.20	3.24	9.35
大寒	0.01	5.82	-5.02	65.61	38.49	1.65	2.94	10.67
立春	1.44	7.60	-4.55	63.33	39.70	1.88	2.48	13.43
雨水	5.30	11.54	-0.61	65.14	39.32	2.56	4.37	14.27
惊蛰	6.85	14.29	0.79	49.60	33.42	2.43	4.44	19.06
春分	10.11	14.50	5.47	64.52	43.82	1.73	2.80	15.82
清明	14.73	20.32	10.45	43.70	27.64	2.87	3.92	19.76
谷雨	16.76	22.73	10.49	62.26	45.07	4.07	6.37	19.55
立夏	17.85	22.23	12.99	63.93	40.59	2.49	3.92	19.36
小满	22.92	28.09	18.67	53.42	38.81	2.96	4.75	21.25
芒种	24.99	29.43	19.56	52.15	35.03	2.82	3.71	22.97
夏至	26.14	31.61	22.71	72.39	50.71	1.83	3.94	19.38
小暑	27.45	31.41	22.73	77.17	61.81	2.10	3.73	21.50
大暑	27.77	30.47	25.34	79.53	65.34	2.79	4.09	19.93
立秋	27.07	30.64	24.52	85.03	72.25	2.11	3.80	18.14
处暑	23.46	27.44	19.35	78.80	58.70	1.59	2.94	18.45
白露	23.14	28.27	18.37	75.13	51.44	2.31	3.97	19.24
秋分	22.08	27.13	18.27	71.45	47.39	2.10	3.32	17.03
寒露	17.52	23.45	13.36	65.10	36.42	1.68	2.40	16.95
霜降	14.37	16.70	6.97	55.74	43.79	3.65	5.77	13.92
立冬	10.55	14.77	8.11	52.59	37.20	2.46	3.27	10.16
小雪	6.60	10.98	2.70	81.22	66.98	2.66	3.58	11.04
大雪	3.64	6.51	0.26	71.09	51.44	2.36	4.17	7.99
冬至	1.51	4.58	-0.92	62.07	47.89	1.76	2.69	9.83

节气日	数据组1(STTMD)	数据组2(CSWD)	数据组3(30 a均值)
小寒	-0.60	-3.43	0.55
大寒	0.01	1.78	0.52
立春	1.44	5.66	2.06
雨水	5.30	4.05	3.61
惊蛰	6.85	7.28	7.23
春分	10.11	10.90	9.30
清明	14.73	15.76	15.09
谷雨	16.76	16.64	17.32
立夏	17.85	21.02	19.99
小满	22.92	21.92	22.37
芒种	24.99	24.06	25.30
夏至	26.14	30.41	26.05
小暑	27.45	24.24	27.35
大暑	27.77	26.85	27.47
立秋	27.07	24.72	27.20
处暑	23.46	24.32	25.03
白露	23.14	20.24	22.63
秋分	22.08	24.12	20.73
寒露	17.52	15.13	17.94
霜降	14.37	15.05	14.45
立冬	10.55	9.72	11.25
小雪	6.60	6.80	7.46
大雪	3.64	-0.24	3.25
冬至	1.51	3.61	2.41