摘要：
逐時氣象參數是建築物全年能耗計算機模擬的必要輸入參數之一，其中的太陽輻射數據通常難以得到。本文提出了一種基於統計的逐時太陽輻射數據計算方法，在計算出大氣層外水平面逐時太陽輻射數據的基礎上，利用典型氣象年逐時氣象參數中的太陽輻射數據，擬合出水平面逐時太陽總輻射量與大氣層外水平面逐時太陽總輻射量之間的關係，以及法線方向太陽直射輻射量與水平面太陽總輻射量之間的關係，再結合實際氣象年的相關氣象數據，從而可以計算得到實際氣象年的逐時太陽輻射數據。
關鍵詞：氣象參數太陽輻射統計。
前言：
當前，採用計算機模擬的方法對建築物的全年能耗進行分析越來越普遍，這種方法既可以在設計階段，對新建建築的能耗進行預測，從而指導建築物能源系統的設計，使之符合國家相關的節能標準。同時，也可以用於已建建築，對建築物的能耗進行評價和預測，併爲對其進行節能改造的可能性及其效果進行預估。目前，常用於建築物全年能耗模擬的計算機軟件有DOE—2（包括VisualDOE）、EnergyPlus、eQUEST和DeST等。由於空調系統在整個建築物的全年能耗中佔有相當大的比例，因此，在對建築物的全年能耗進行計算機模擬的時候，不可避免地要計算空調系統的全年能耗，而空調系統的能耗，與當地的氣象條件，特別是溫度、溼度和太陽輻射強度緊密相關。
通常，在設計階段進行建築物能耗預測時，一般採用典型氣象年數據；而在對已建建築進行全年能耗分析的時候，由於已經可以取得建築物運行的實際能耗數據，通常需要根據實際能耗數據和實際氣象年逐時數據對計算機模型進行校準（calibration），以保證模型具有足夠的精度，然後再採用標準氣象年數據進行計算，並根據計算結果進行評價和比較。這種建模→模型校準→計算及結果評價的方法也是IPMVP20xx（International Performance and Measurement Verification Protocol）中所推薦的方法。
一、基本計算方法。
根據DOE—2程序的要求，計算空調負荷用的逐時氣象參數有溼球溫度、乾球溫度、大氣壓力、雲量、雪、雨、風向、空氣絕對含溼量、空氣密度、空氣焓值、水平面太陽總輻射量、法線方向太陽直射輻射量、雲的類型與風速等14項。除了與太陽輻射有關的兩項參數外，都可以由當地氣象臺站公佈的逐時氣象參數直接取得，或者通過一定的計算和量化取得。
與此不同的是，有關太陽輻射的兩項參數的取得則比較困難。由於我國的氣象臺站均不公佈逐時太陽輻射數據，因此有些學者採用半正弦模型進行插值，有些採用混合迴歸的方法，在一些要求不高的場合，則乾脆直接採用典型氣象年的數據。
筆者認爲，由於大氣層外水平面逐時太陽總輻射量只與當地的經度和緯度有關，而這可以通過天文學的有關公式精確計算得到，所以我們需要求取的，只是水平面逐時太陽總輻射量與大氣層外水平面逐時太陽總輻射量之間的關係及其影響因子，以及法線方向太陽直射輻射量與水平面太陽總輻射量之間的關係及其影響因子。只要能夠得到這些關係，我們就可以從大氣層外水平面逐時太陽總輻射量，得到水平面逐時太陽輻射總量；然後再從水平面逐時太陽輻射總量，得到法線方向逐時太陽直射輻射量。而這些關係和及其影響因子，筆者認爲，都可以從當地的典型氣象年逐時數據中採用統計的方法取得。爲了敘述方便，以下均以求取上海地區20xx年逐時太陽輻射數據爲例。
二、數據分析、計算、擬合及應用。
首先考慮水平面逐時太陽總輻射量與大氣層外水平面逐時太陽總輻射量（以下簡稱爲總輻射/天文輻射）之間的關係。筆者首先假定，影響總輻射/天文輻射之間的關係的因子有三項：雲量、太陽入射角和空氣絕對含溼量。其中，雲的多少直接對太陽輻射起了遮擋作用，因此雲量多少對水平面太陽總輻射量的影響是不言而喻的；太陽入射角的大小將影響水平面太陽總輻射量，入射角越小，則太陽總輻射量越低；空氣中的水蒸氣將對太陽輻射起散射和吸收作用，水蒸氣濃度越高（即絕對含溼量越高），則水平面太陽總輻射量就越低。當然，在考慮總輻射/天文輻射之間的關係時，還應當考慮大氣污染對水平面太陽總輻射量的影響，可是由於筆者無法取得有關大氣污染情況的數據，所以只能將這一因子忽略了。
基於這樣的考慮，筆者利用“中國建築用標準氣象數據庫”中上海典型氣象年的逐時氣象參數，以雲量、太陽入射角和空氣絕對含溼量作爲影響因子，採用SPSS程序分析它們對總輻射/天文輻射之間關係的影響。結果發現，太陽入射角和空氣絕對含溼量對總輻射/天文輻射的影響幾乎爲零，總輻射/天文輻射之間的關係僅與雲量相關。
對於這個結果，筆者是這樣認爲的：雲量作爲主要影響因子是符合預期的；太陽入射角的影響幾乎爲零，只是說明這一因子的影響已經包含在大氣層外水平面逐時太陽總輻射量的變動中了；而空氣絕對含溼量的影響幾乎爲零，可能有兩個原因，一是在上海地區，空氣中水蒸氣對太陽輻射的吸收和散射並不是很嚴重，二是空氣絕對含溼量與雲量之間多少有些關係，這個因子的部分影響已經包含在雲量這個因子中了。
這樣，在忽略大氣污染對太陽輻射影響的前提下，求取總輻射/天文輻射之間的關係，就簡化爲求取在各個雲量水平下，與不同雲量相對應的總輻射/天文輻射比例係數。
由於20xx年上海地區太陽位於地平線以上的時間爲4385小時，對應與每個雲量的總輻射/天文輻射數據基本上都有上百個之多，個別的甚至超過了一千個，數據分佈範圍也很廣（見圖1，其中紅色部分爲50%置信區間）。
這些數據的分佈範圍比較廣的原因，筆者認爲，在氣象學中，雲量是指雲遮蔽天空視野的成數（0~10），它並不反映太陽與雲的相對位置。因此，由於太陽既可能被雲遮擋，也可能不被雲遮擋，所以同一雲量所對應的水平面太陽輻射總量會有很大的差異，在雲量較少的情況下尤爲明顯。
同時，如果筆者這個想法是正確的，那麼，由於太陽與雲的相對位置的隨機性，在各個雲量水平下，總輻射/天文輻射數據的分佈應當服從正態分佈。因此，在求取比例係數前，必須首先檢查在各個雲量水平下，總輻射/天文輻射的比例係數是否符合正態分佈。
同樣採用SPSS程序，筆者對每個雲量水平所對應的總輻射/天文輻射數據進行了正態分佈檢驗，結果發現，所有的總輻射/天文輻射數據分佈均很好地滿足正態分佈，這爲下一步求取比例係數提供了基礎。
上述方法也可應用於分析法線方向太陽直射輻射量與水平面太陽總輻射量（以下簡稱直接輻射/總輻射）之間的關係。同樣，筆者發現直接輻射/總輻射之間的關係也只有雲量這一個影響因子，所以問題就同樣簡化爲求取在各個雲量水平下，若干個與不同雲量對應的直接輻射/總輻射比例係數。儘管2004年上海有太陽直接照射的時間僅3845小時，但是，各雲量水平所對應的`直接輻射/總輻射數據基本上也都有成百上千個，根據與前述相同的原因，同樣需要進行正態分佈檢驗。檢驗結果表明，在各個雲量水平下，直接輻射/總輻射數據也都很好地服從正態分佈。
儘管在各個雲量水平下，總輻射/天文輻射和直接輻射/總輻射的比例係數分佈都滿足正態分佈，但是由於數據分佈範圍較廣，其中還存在一些極端值，因此筆者認爲，如果直接採用它們的算術平均值或中位值可能會帶來較大的誤差。因此，筆者採用了Hampel''sredescendingM—estimator最大似然均值估計算法，這種算法在數據分佈符合正態分佈規律，但是分佈範圍較廣，以及有少數極端值存在的情況下，可以得到比算術平均更加接近真值的平均值。表1中列出了根據典型氣象年逐時數據，在各個雲量水平下，採用Hampel''sredescendingM—estimator最大似然均值估計算法得到的總輻射/天文輻射比例係數和直接輻射/總輻射比例係數。
可以看出：
（1）最多隻有不到30%的太陽天文輻射能量到達地面；
（2）當雲量爲2、3和4時，到達地面的太陽輻射能量最多；
（3）當雲量爲3和4時，在到達地面的太陽輻射能量中，直接輻射所佔的比例最大，超過了80%。
三、結論。
1、根據影響因子分析的結果，在忽略大氣污染影響的前提下，水平面太陽輻射總量與大氣層外水平面太陽輻射總量之間的關係只與雲量相關。同樣，法線方向太陽直射輻射量與水平面太陽輻射總量的關係也只與雲量相關。
2、儘管在各個不同的雲量水平下，水平面太陽輻射總量與大氣層外水平面太陽輻射總量的比例係數，以及法線方向太陽直射輻射量與水平面太陽輻射總量的比例係數，都分佈在一個相當寬的範圍內，但是這些數據都很好地服從正態分佈。
3、上述兩個與不同雲量水平相對應的比例係數，可以採用Hampel''sredescendingM—estimator最大似然均值估計算法計算得到，這種算法能得到比算術平均更加接近真值的平均值。這兩個比例係數的最大似然均值與雲量的對應關係，可以很好地分別用一個二次三項式來擬合。
4、結合採用天文學公式計算得到的當地大氣層外水平面逐時太陽輻射總量數據，以及從當地實際氣象年的逐時天氣狀況中得到的雲量數據，應用上述兩個比例係數，就可以得到實際氣象年的逐時太陽輻射數據。
5、由於本計算方法的基礎是當地的典型氣象年逐時太陽輻射數據和當地實際氣象年的逐時雲量數據，因此本方法可以適用於任何地點和任何年份的逐時太陽輻射數據計算。
參考文獻：
1、郎四維。建築能耗分析逐時氣象資料的開發研究。暖通空調。2002年第4期。
2、張素寧田勝元。太陽輻射逐時模型的建立。太陽能學報。1997年第3期。
3、王炳忠。太陽輻射計算講座第一講太陽能中天文參數的計算。太陽能。1999年第2期。
4、北京市氣象局氣候資料室編著。北京城市氣候。氣象出版社。1992。
5、薛薇編著。SPSS統計分析方法及應用。電子工業出版社。2004。