多变量随机生成气象数据,用于通过相互依存的气象过程进行建筑模拟.
Zhichao Jiao1, Jihui Yuan2, Craig Farnham3
1Department of Housing and Environmental Design, Graduate School of Human Life and Ecology, Osaka Metropolitan University, Osaka, 558-8585, Japan. jiaozhichao1995@gmail.com.
这项研究引入了一种新方法来生成现实的天气数据,这对于评估气候变化下的建筑能源使用至关重要. 生成的数据捕捉了原始特征,同时更好地反映了天气的不确定性.
科学领域:
- 建筑能源评估 建筑能源评估
- 气候变化影响研究研究.
- 气象数据的生成气象数据的生成
背景情况:
- 越来越多地关注天气不确定性和气候变化对建筑能源评估的影响.
- 现有的随机气象数据生成方法面临着诸如太阳辐射等非连续变量的挑战.
- 需要采用完全考虑到多个气象元素同时存在的方法.
研究的目的:
- 提出一种用于生成随机气象数据的新框架,以应对非连续变量的挑战.
- 提高天气数据的准确性和代表性,用于建筑能源模拟.
- 提供一种捕捉原始数据特征和固有的天气不确定性的方法.
主要方法:
- 多变量时间序列建模使用S-vine copula每日12:00空气温度,太阳辐射和绝对湿度.
- 模拟一个典型年的365天系列数据在12:00的模拟.
- 将12:00数据扩展为基于历史变化概率的24小时序列,用于每年随机数据生成.
主要成果:
- 生成的数据与30年的原始空气温度和太阳辐射分布特征密切匹配.
- 与原始数据相比,观察到绝对湿度的曲解微小的偏差.
- 使用生成数据的办公楼的热负荷分布包括原始数据曲线,表示捕获的不确定性.
结论:
- 拟议的框架成功地生成每年随机天气数据,保留原始特征,同时包含更大的不确定性.
- 该方法适用于建筑能源评估,为气候变化影响研究提供更强大的数据集.
- 可能需要进一步细化,以完全匹配生成的数据集中的绝对湿度的曲解.
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