针对近年来中国城市化进程不断加快,建筑物制冷系统的排热对城市气候的影响越来越大的现状,以2010年8月6 7日北京地区夏季典型晴天为例,开展了对建筑物能量模式(Building Energy M odel,BEM)和制冷系统人为热排放的研究。分析发现不同...针对近年来中国城市化进程不断加快,建筑物制冷系统的排热对城市气候的影响越来越大的现状,以2010年8月6 7日北京地区夏季典型晴天为例,开展了对建筑物能量模式(Building Energy M odel,BEM)和制冷系统人为热排放的研究。分析发现不同用途建筑物的用电量日变化特征不同,其与气象因子(主要是气温)之间存在一定的相关性。在此基础上,改进了BEM模式,并对制冷系统(空调)能耗和排热进行了模拟。首先,基于用电量日变化特点模拟不同用途建筑物的排热情况,表明在建筑物空调制冷系统负荷中,窗墙传热占60%以上,人员、设备产热占30%,通风设施传热占5%~6%;其次,对影响建筑物排热量较大的一些参数进行敏感性试验,建筑参数中建筑物高度对排热的影响最大,从18.3 m降低到12 m和6 m,排热量可分别减少24.3%和49.6%,紧随其后的是墙体传热系数和新风系数的影响,而空调设定参数中设定温度从25℃下降1℃,空调制冷系统排热猛增94.4%;最后,根据我国夏季各种类型空调占比情况,计算出空调排热中感热、潜热分别为12.69 W·m-2和45.87 W·m-2(约占22%和78%),为建筑物排热对城市气候影响研究奠定了基础。展开更多
应用大气化学模式WRF-Chem(Weather Research and Forecast-Chemistry),分别选用亚洲排放源清单INTEX-B(Intercontinental Chemical Transport Experiment-Phase B)、REASv2.1(Regional Emission inventory in Asia version 2.1)以及全...应用大气化学模式WRF-Chem(Weather Research and Forecast-Chemistry),分别选用亚洲排放源清单INTEX-B(Intercontinental Chemical Transport Experiment-Phase B)、REASv2.1(Regional Emission inventory in Asia version 2.1)以及全球排放源清单HTAP_v2(Hemispheric Transport of Air Pollution version 2),对浙江省2013年12月进行模拟,分别记为IN、RE和HT试验,研究人为源排放清单对大气污染物浓度数值模拟的影响。结果表明,3组试验合理的反映出PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)、PM10(空气动力学当量直径小于等于10μm的颗粒物,即可吸入颗粒物)和NO_2近地面浓度的时空分布特征,相关系数为0.5~0.8,85%以上的模拟值落在观测值的0.5~2倍范围内,但对SO_2近地面浓度模拟较差。IN、RE、HT试验对PM2.5和PM10的模拟偏差均成递减趋势,约为30%、16%和6%,HT试验的模拟值更加接近观测。INTEX-B清单中PM2.5的一次排放与二次气溶胶前提物SO_2均高于REAS与HTAP清单,因此会导致更多的硫酸盐生成,从而进一步增加PM2.5浓度。HTAP_v2清单中较低的NH3排放会抑制硝酸盐的生成,从而有助于降低PM2.5浓度。3个清单的基准年与模拟年的差异对SO_2浓度模拟的准确性影响更大,INTEX-B清单中SO_2排放量明显高于REASv2.1与HTAP_v2清单,尤其在浙北和沿海工业发达地区,导致IN试验模拟的SO_2在这些地区存在明显高估。3组试验模拟的NO_2浓度偏差最小且更为接近(-8%~4%),主要原因是3个清单在浙江省的NOx排放十分一致。从3组试验结果之间的差异程度来看,浙江省范围内PM2.5、PM10、SO_2和NO_2逐日浓度模拟值之间的平均差异程度分别约为14%、15%、51%和16%,最大差异程度分别为69%、78%、137%和132%。月均浓度与逐日浓度的平均差异程度基本一致,但最大差异程度明显更低。总体来看3组试验模拟的PM2.5、PM10与NO_2的差异程度明显低于SO_2。展开更多
文摘针对近年来中国城市化进程不断加快,建筑物制冷系统的排热对城市气候的影响越来越大的现状,以2010年8月6 7日北京地区夏季典型晴天为例,开展了对建筑物能量模式(Building Energy M odel,BEM)和制冷系统人为热排放的研究。分析发现不同用途建筑物的用电量日变化特征不同,其与气象因子(主要是气温)之间存在一定的相关性。在此基础上,改进了BEM模式,并对制冷系统(空调)能耗和排热进行了模拟。首先,基于用电量日变化特点模拟不同用途建筑物的排热情况,表明在建筑物空调制冷系统负荷中,窗墙传热占60%以上,人员、设备产热占30%,通风设施传热占5%~6%;其次,对影响建筑物排热量较大的一些参数进行敏感性试验,建筑参数中建筑物高度对排热的影响最大,从18.3 m降低到12 m和6 m,排热量可分别减少24.3%和49.6%,紧随其后的是墙体传热系数和新风系数的影响,而空调设定参数中设定温度从25℃下降1℃,空调制冷系统排热猛增94.4%;最后,根据我国夏季各种类型空调占比情况,计算出空调排热中感热、潜热分别为12.69 W·m-2和45.87 W·m-2(约占22%和78%),为建筑物排热对城市气候影响研究奠定了基础。
文摘应用大气化学模式WRF-Chem(Weather Research and Forecast-Chemistry),分别选用亚洲排放源清单INTEX-B(Intercontinental Chemical Transport Experiment-Phase B)、REASv2.1(Regional Emission inventory in Asia version 2.1)以及全球排放源清单HTAP_v2(Hemispheric Transport of Air Pollution version 2),对浙江省2013年12月进行模拟,分别记为IN、RE和HT试验,研究人为源排放清单对大气污染物浓度数值模拟的影响。结果表明,3组试验合理的反映出PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)、PM10(空气动力学当量直径小于等于10μm的颗粒物,即可吸入颗粒物)和NO_2近地面浓度的时空分布特征,相关系数为0.5~0.8,85%以上的模拟值落在观测值的0.5~2倍范围内,但对SO_2近地面浓度模拟较差。IN、RE、HT试验对PM2.5和PM10的模拟偏差均成递减趋势,约为30%、16%和6%,HT试验的模拟值更加接近观测。INTEX-B清单中PM2.5的一次排放与二次气溶胶前提物SO_2均高于REAS与HTAP清单,因此会导致更多的硫酸盐生成,从而进一步增加PM2.5浓度。HTAP_v2清单中较低的NH3排放会抑制硝酸盐的生成,从而有助于降低PM2.5浓度。3个清单的基准年与模拟年的差异对SO_2浓度模拟的准确性影响更大,INTEX-B清单中SO_2排放量明显高于REASv2.1与HTAP_v2清单,尤其在浙北和沿海工业发达地区,导致IN试验模拟的SO_2在这些地区存在明显高估。3组试验模拟的NO_2浓度偏差最小且更为接近(-8%~4%),主要原因是3个清单在浙江省的NOx排放十分一致。从3组试验结果之间的差异程度来看,浙江省范围内PM2.5、PM10、SO_2和NO_2逐日浓度模拟值之间的平均差异程度分别约为14%、15%、51%和16%,最大差异程度分别为69%、78%、137%和132%。月均浓度与逐日浓度的平均差异程度基本一致,但最大差异程度明显更低。总体来看3组试验模拟的PM2.5、PM10与NO_2的差异程度明显低于SO_2。
