温度与能源消费关系的研究进展

温度与能源消费关系的研究进展

1气候影响研究气候与能源消费的关系是国际学术界极为关注的研究主题之一。近几十年来,人们一直把能源消费作为引起气候变化的主要因子,并且把气候变化对能源消费的影响作为世界气候影响研究计划中的重要内容。从目前研究情况来看,人们对前者的研究较多,而对后者却不够重视,特别是发展中国家。研究气候对能源消费的影响可以为能源规划、能源战略的制定以及能源消费的预测提供科学依据,许多发达国家对此较为重视,他们不但加强该领域的理论研究,而且还建立了许多气候影响评价系统,定期发行气候影响评价报告,为社会公众服务。其中的气候影响评价指标和模式是最重要的研究内容。目前该领域的研究集中于发达国家,研究内容也聚焦于温度对能源消费的影响。从20世纪50年代初提出度日指标开始,随着研究的不断深入,测度指标不断涌现,计算方法不断改进,模型不断完善,目前已经初步形成了一系列的测度指标、计算方法和模型。2测量指标2.1集料的计算早在20世纪50年代初,Thom首次用度日法探讨了能源消费与温度的关系。所谓度日就是指日平均温度与规定的基础温度的实际离差。为了研究的方便,度日又分为两种类型,即,取暖度日(heatingdegree-day)和降温度日(coolingdegree-day),如果日平均温度低于基础温度,人们根据采暖的需要,用下式计算取暖度日:Thi=Tb−Ti(1)Τhi=Τb-Τi(1)式中:Thi为第i天的取暖度日值,Tb为基础温度,Ti为第i天的日平均温度。与此类似,如果日平均温度高于基础温度,人们根据降温的需要,用下式计算降温度日:Tci=Ti−Tb(2)Τci=Τi-Τb(2)式中:Tci为第i天的降温度日值,Tb为基础温度,Ti为第i天的日平均温度。把全年取暖(降温)期内的取暖(降温)度日值累加起来就得到该区域全年取暖(降温)度日总值,即Dh=∑Thi;Dc=∑Tci度时(degree-hour)也是一个在植物种子生长、温室效应模拟、取暖降温系统设计等许多领域有重要用途的度量指标。与度日概念类似,度时是指某小时的温度与基础温度的离差。同样,度时亦有取暖度时(heatingdegree-hour)和降温度时(coolingdegree-hour)之分,其中计算取暖度时的公式为:Zi=b−Ui(Ui<b)；Zi=0(Ui≥b)(3)Ζi=b-Ui(Ui<b)；Ζi=0(Ui≥b)(3)降温度时的计算公式为:Zi=Ui−b(Ui＞b)；Zi=0(Ui≤b)(4)Ζi=Ui-b(Ui＞b)；Ζi=0(Ui≤b)(4)式中:Zi为取暖(降温)度时,b为基础温度,Ui为第i小时的平均温度。尽管度时是一个更加精确的量度指标,但是由于它所需要的资料的严格性及计算的繁琐性,在实际应用中未象度日那样广泛。今后随着技术的进步及逐时气温资料的全面拥有,度时可能会有广泛的应用。2.2能源消费之间的关系度月和度季是与度日类似的两个不太常用的测度指标,它们应用于长时间较粗略地估计温度变化与能源消费之间的关系。Manley用度月和度季的方法,计算了英国从1700年到20世纪80年代取暖季节的能源消费变化。结果表明:最冷10年的季能源消费超过最暖10年的季能源消费的25%,最冷的个别供暖季节超过平均季的供暖消费量的36%左右,超过最暖季的85%。2.3供暖降温强度以上所谈的度日、度时、度月和度季等指标,其实都是反映取暖(降温)强度的指标。我国学者在研究温度与能源消费关系时,还常采用取暖期长度,即取暖日数。顾名思义,取暖期长度(取暖日数)指在1年内所有需要取暖的天数之和。2.4冬季平均气温特征采暖度日变率和采暖期长度变率即采暖度日距平百分率和采暖期长度距平百分率。陈峪等人通过计算我国北方15个代表站采暖度日变率与冬季平均气温和冬季各月平均气温的相关系数,发现采暖度日变率与冬季平均气温的关系最密切,相关系数一般达0.9以上,度日变率与冬季各月平均气温的相关系数也一般在0.6以上,均通过信度0.01的检验。还建立了度日变率与温度变率之间的相关方程,通过该方程可以预测气候异常变化所引起的能源需求的异常变化。并且他们还尝试性地进行以采暖期长度变率替代采暖能耗变率的研究,前提是假定每日采暖能耗相同。这一方法虽然解决了我国采暖问题复杂、资料难以获得的问题,但是,我国在不同地区,温度变化1℃所引起的采暖期长度的变化有着明显的差异,温暖地区要比寒冷地区变化幅度大的多,这一点此法却无法体现。2.5采暖期长度和采暖强度的测度众多学者通过对大量的历史资料分析表明,取暖期长度、取暖强度与能源消费量之间有着十分密切的关系。在采暖期长度一定时,采暖强度越大,消耗的能源就越多,反之就越少;在采暖强度一定时,采暖期越长,消耗的能源越多,反之就越少。由于采暖期长度和采暖强度的变化不完全同步,能源消费与上述指标的统计关系的显著程度往往因此而下降,即单独使用上述指标一般不能真实刻划能源消费的过程,因此,有必要综合考虑采暖期长度和采暖强度,设计综合性的指标。刘军臣等人通过深入分析采暖期长度和采暖强度的关系,提出了一个新的测度指标,即采暖指数(Zi):Zi=Ti+Qi(5)Ζi=Τi+Qi(5)式中:Ti是历年采暖期长度距平百分率,Qi是历年采暖强度的距平百分率。通过对河南省近30年的资料分析,证明这种方法能较客观的反映采暖的实际变化。3日度计算方法由于度日法是目前应用最为广泛的一种方法,因此本文主要阐述一下度日的计算方法,由前述公式可知,欲求度日值需要求两个量,即基础温度和日平均温度。3.1采暖期基础温度基础温度是为了统计需要而人为规定的一个参考温度,各个国家(或地区)往往根据能源供应、人体生理需求、经济水平和温度变化特点选取适合本国(或地区)的参考温度。生理卫生学家认为,23℃～24℃为人生活最舒适的环境温度。据测定,一般建筑物室内设计温度和建筑物“热平衡”温度之差通常为3℃～7℃,因此美国通常将基础温度定为18.3℃(65℉),英国由于能源价格方面的原因,采暖期基准温度取为15.5℃,我国在《采暖通风与空气调节设计规范》中规定,采暖的基础温度为室外日平均温度5℃。一般情况下,当室内日平均温度在10℃～12℃之间时,室外日平均温度在5℃左右。这与发达国家相比,我国的标准显然是有些低,今后随着生活水平的提高,我国采暖的基础温度也会相应提高。基础温度除了用上述方法确定之外,有学者还专门研究了冬季取暖和夏季降温设计温度的确定方法,Doeken等人探讨了由日最低气温的积累概率分布函数估算冬季取暖设计温度的计算方法,Kenbel研究了由日最高气温估算夏季降温设计温度的方法,这些方法的出现较人为的规定更为合理。3.2h观测值的计算日平均温度的计算方法有如下4种:①真实日平均温度。这种方法最理想,但由于计算的繁琐和资料的不易获得而不常应用;②取24h观测值的算术平均值。此法较简便一些,但仍然较繁琐,也不太常用;③用3次(6时,14时,21时)或4次(2时,8时,14时,20时)观测值的平均值作为日平均温度。实验证明,这种方法所得结果非常接近真实日平均温度,此法较常用;④用日最高气温和最低气温的平均值作为日平均温度。这种方法最简便,资料也容易获得,结果也比较接近真实日平均温度,是目前国外学者经常用的方法。3.3某月度粒度日平均值度日可以直接用公式(1)和(2)计算,将每天求得的度日值累加起来得到全年度日值。不过这种方法工作量太大,所需数据有时不易获得,因此,在实际研究中人们常采用其他较为简便的方法计算。Wayne提出了一种快速计算月度日值的方法,即Dm=(T月−Tb)×m(6)Dm=(Τ月-Τb)×m(6)其中:Dm为月度日总值,T月为月平均温度,Tb为基础温度,m为该月天数。他经过实验分析得出如下结论:如果某月度(摄氏度)日总值大于100度日,这种快速计算法与直接根据公式(1)和(2)求得的结果几乎一致,误差非常小;当某月度(摄氏度)日总值小于100度日时,这种方法的误差较大,一般不适用。我国度日值的统计有两种方法,即以稳定低于(等于)某一界限温度统计法和用多年旬平均温度内插统计度日法。龙斯玉等人通过实验比较得出如下结论:这两种方法计算的结果都比较接近于用日平均温度所统计的结果,误差一般在5%左右,且旬平均内插法的差值比稳定通过法要小,而且计算更简便,因此,多年旬平均温度内插法是一种较好的方法。3.4改进方法,即从多种因素引起的产业平均消费习惯。在温度与能源消费关系中,温度与能源消费能源消费除了主要受气候变化的影响之外,还受到居民数目、燃料价格、居民收入、以及消费习惯等多种因素的影响,为了分离这些因素的影响,更好地反映温度与能源消费的关系,许多学者提出了人口加权、面积加权和价格调整等几种(度日)指标的调整方法。人口加权法就是把某区域统计出的度日值乘以该区域的人口权重。4气候能耗模式4.1战时能量模型能量平衡模式是从房屋的热量收支状况建立起来的能量消费与天气关系的物理模式。Jüger设计了一种用于短时能量分析的模型,该模型用非常详尽的物理模式计算建筑物逐时的热量收支,求出采暖所需能量。Reiter等以热传导为基础,设计了一种包括建筑物参数、天气参数以及住户参数等各项参数的模型。用这个模型计算的美国冬季能源消耗量与实际值相差在5%左右。虽然,他们对模型做了些修正,但模型太复杂,不便应用。4.2基于回归模型的能源消费与温度关系的研究统计模式是应用统计学原理通过设计温度量度指标而建立的气候能耗数学模式,这是使用最为广泛的一种模式。通过对历史资料的分析,建立模式不仅能发现温度与能源消费的关系以及这种关系的变化,而且还能进行短期和长期预测。Thom等通过分析发现,某区域度日值与该区同期平均温度有线性相关关系,我国学者张家诚等用相关系数法得出我国北方冬季平均温度与度日值也有很好的相关性,其相关系数高达0.99,并用最小二乘法建立了一元回归模型,发现度日是一个比采暖日数更敏感的指标。Quayle等通过简单回归模型得出美国居民取暖能源消费与取暖度日值之间的线性相关关系。Henry等通过研究美国取暖的天然气消费与取暖度日间关系,也得出同样的结论。Douglas等建立了国家降温度日与电能消耗之间的多元回归模型,该模型以周电能消费为基础,考虑了假日、经济增长以及前一周温度变化的影响,更加精确地刻划了温度与电能消费之间的关系。Richard等建立了天然气消费与温度之间的短期预测模型,该模型还分析了能源价格对天然气消费的影响。Michael研究了美国温度的短期变化对能源消费的影响,认为温度与能源消费之间的关系具有明显的季节性和区域性,温度变化对采暖和降温所需的能源消费有不同的影响。Segal等研究了土地利用变化和CO2倍增所引起的长期气候变化对夏季电能消费的影响模型。Richard等建立了温度变化与能源消费的长期预测模型。我国学者张立祥等用非线性曲线拟合法提取气象电量,探讨了城市供电量与气象条件的关系,并建立了短期预测模型。黄朝迎以北京地区为例,用3种方法分离出居民夏季生活用能量的气候耗能量,研究了温度与居民生活能源消费的关系,发现居民夏季生活用电量主要取决于温度的变化,还建立了模型进行短期预测。5气候因子与能源消费的关系通过度日等指标反映温度与能源消费间的关系是近似的,实际上能源消费除了与气候变化有关之外,还与经济发展水平