RI05:日光建模的天气数据(2022年)(pdf)

天气数据的质量是任何建筑模拟分析准确性的基础。现实地表现建筑设计的边界条件对于设计出有效的解决方案至关重要。作为英国广泛使用的天气文件的提供者，CIBSE热衷于通过修改和更新这些文件来保持数据的高质量标准，以满足最新的建筑模拟方法的要求。

这份文件展示了拉夫堡大学进行的日光建模项目的天气数据的发现。该项目旨在了解基于气候的日光建模(CBDM)对太阳辐射模型的敏感性，并就天气档案中提供的太阳数据的质量提出可能的改进建议。在当前版本(2016)的CIBSE天气文件中使用的模型与高质量的测量辐照度以及国际机构使用的其他模型进行了比较。提出了一种新的方法，基于从英国气象局(Met Office)网络测量的全球水平辐照度，并结合分离和发光效能模型，推导出所有辐照度和照度分量(即直接正常水平和漫射水平)。除了

采光，该项目调查了现有的和拟议的模型对其他类型的建筑模拟的影响，如过热评估所需的模型。

目前的CIBSE天气文件为年度日光评估提供了可靠的结果，这些评估使用了基于气候的日光指标，如有用日光照度、日光自主性和年度总照度。一般来说，考虑较长时间框架(即几个月或一年)和受全局照明(即直接和漫反射照明)影响的评价在基本辐照度/照度系列中不太容易出现错误。另一方面，基于直接照度(例如每年的阳光照射或眩光分析)或更准确地调查一年中特定时刻(例如过热风险)的评价直接受到辐照度数据的准确性的影响，从而受到应用的太阳辐射模型的准确性的影响。在这种情况下，CIBSE天气

文件被发现过度预测低辐照度实例(0 ~ 400 W/m2)的频率，而低估高辐照度实例(700 ~ 900 W/m2)的频率。根据CIBSE TM59:住宅过热风险评估设计方法(2017)中提出的标准进行评估时，这往往会导致对年度阳光照射结果的过高预测和对过热风险的过低预测。新提出的方法(称为RSO)表现出更好的性能，但它依赖于所有所需位置的测量全局水平辐照度的可用性。预计卫星数据将在填补地面测量时间序列的空白和在以高于地面的空间分辨率估计太阳辐射方面发挥突出作用

天气网络。

分析越详细，我们就越需要确保基础数据是可靠的，并达到相应的准确性水平。过去的太阳辐射模型是为了回答关于年能源消耗的问题而建立的，它们的不确定性与需求成正比。现在，我们正在查询我们的建筑模拟模型越来越详细的结果，我们需要足够的，高

高质量的天气文件，以确保稳健的评估。本文档提供了一种途径，以达到高质量的太阳辐射数据，并概述了一些突出的问题在天气文件的建筑性能模拟。