基于GIS的地域性光气候信息系统*

王爱英 金 海 李雯雯

(天津大学建筑学院，天津 300072)

1 前言

天然光是一种安全的、取之不尽用之不竭的清洁能源，充分利用天然光，可以节约大量照明用电和保护环境。我国地处温带，气候温和，天然光资源十分丰富，所以充分利用天然光成为我国发展可持续建筑的重要方面。天然光的利用面临的最大问题就是它的不稳定性和可变性，光气候研究是采光设计的重要基础。

1.1 建筑设计本土化趋势

当前建筑设计正在往生态化和可持续方向发展，这就提出了建筑设计的本土化 (localization)需要。也就是要求建筑要适应当地的地理环境、气候条件、建筑材料、历史文化和生活方式等等，这样才能在保证舒适度不降低的前提下使建筑最大限度地节约能源和保护环境。为了尽量少地制造人工环境，本土化的建筑设计中当地的气候条件是必须要考虑的重要因素，光气候是其中与建筑采光有关的一个重要方面。光气候的研究就是为了得到可靠的天然光数据，以便建筑师进行准确的采光计算和设计，这样可以有效地节约电能，同时得到较舒适的室内光环境。

1.2 本土化的光气候数据

我国地域辽阔，不同地区，不同时间的光气候条件存在着巨大的差异，所以建筑师和照明工程设计师在进行建筑采光设计时必须考虑不同时间段和特定地区的具体特点。以往在采光设计时，往往以全阴天情况下的采光系数为依据进行采光计算。虽然也考虑了地域的差别，但是五个分区对于960万平方公里的辽阔地域来说显然是不够的，保守的采光计算假设带来了电能的浪费。

本土化的建筑设计和采光设计需要本土化的光气候数据，短期和长期的地域性光气候数据包括太阳辐射量、室外照度和天空亮度分布等，对于建筑采光设计、建筑设计和城市设计都是必不可少的。光气候变化无常，室外可利用的天然光和天空情况随着时间和地点在不停地变化着。为了得到更好的本土化设计效果，需要研究在当地气候条件下天然光的变化规律，即获得地域性的光气候数据。

1.3 GIS在数据处理中的应用

地理信息系统 (Geographic Information System，GIS)是一种特定的空间信息系统，它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层 (包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。地理信息系统用于分析和处理在一定地理区域内分布的各种现象和过程，解决复杂的规划、决策和管理问题。GIS应该提供以下几个基本功能:数据的获取、数据的初步处理、数据的存储及检索、数据的查询与分析、图形的显示与交互。目前GIS在城市设计中已有应用。将GIS运用到地域性光气候的存储和分析中，可以发挥GIS处理空间数据的优势。

本课题的任务，就是首先运用科学的方法得到全国各省市的地域性光气候数据，然后将其与地理信息系统结合，建立可靠的光气候信息数据库，以便于建筑师和照明设计师进行合理准确的建筑采光设计。

2 光气候数据的获得

光气候受到太阳高度角、云量、云状、大气透明度等因素的影响。按照 IDMP(International Daylight Measurement Program)的规定，在研究光气候时，应考虑太阳辐射，包括水平太阳总辐射量、水平太阳直射辐射量、水平太阳散射辐射量等;室外照度，包括室外水平面照度以及室外垂直照度;天空亮度的分布，包括全阴天、全晴天和中间天空的亮度分布。太阳辐射表明了太阳光射到地球表面所带来的能量或热量;天空亮度的分布则影响了室内的照度分布。

太阳辐射数据的采集较为简单，我国大部分地区的太阳辐射数据都比较容易获得，其历史数据也比较丰富。室外照度数据相对较少，能收集到的最新数据只有在北京和重庆两地在上世纪90年代两年左右的数据。除了少量重庆的天顶亮度数据，有关天空亮度分布数据的记载非常少。在目前不可能进行大规模测试的情况下，需要利用其他方法获得我国的光气候数据。

除了IDMP倡导的地面观测法，获得光气候数据的方法还有天空模型法，数码照片法，卫星图像法，数据转化法等。结合我国太阳辐射数据丰富和经费有限的现状，本课题采用模型转化法，运用从太阳辐射热到室外照度和天空亮度分布的转化模型，获得需要的光气候数据，其转化流程见图1。

图1 光气候数据转化流程

目前，光气候数据转化模型是国外研究的热点之一，已有数种模型投入使用，根据现有的我国的数据在比较了几种主流模型的基础上，本课题选择了Muneer模型和Perez模型，分别用来获取室外照度和天空亮度分布数据。由于篇幅所限，关于转化模型的选择和使用将在其他文章中专门论述。

3 光气候信息系统的建立

根据光气候数据转化模型计算出的光气候数据，建立我国地域性光气候数据库，并与GIS相结合，形成我国光气候信息系统。《光气候信息处理系统》已经取得中国国家版权局颁发的计算机软件著作权登记证书，登记号:2010SR000372。该系统实现的功能模块包括数据管理模块、视图操作模块、查询检索模块、数据维护模块、分类统计模块、辅助设计模块等，如图2所示。

图2 光气候信息系统的功能模块

运用光气候信息系统，可得到全国32个主要城市的小时太阳总辐射量、月平均太阳总辐射量、月平均散射辐射量、月最大总辐射量、月最大散射辐射量、太阳高度角、方位角、室外照度、天空亮度分布等数据，以提供给采光设计和采光计算。光气候信息系统不仅可以提供历史数据，而且可以将新采集的太阳辐射数据输入进系统，系统将利用已存储的转换模型，计算出室外照度、天空亮度等光气候数据，因此该系统可以进行实时的数据处理与计算，只要用户输入实时的太阳辐射数据，就可以得到实时的更准确光气候数据，因而进一步可以通过采光设计软件实时模拟室内光环境。

光气候信息系统将各地光气候的初始数据进行筛选转化，利用模型计算出采光设计中需要的数据，再将这些光气候数据以空间属性数据的方式存储。与此同时，将基础地理地图转化成矢量形式，输入系统，建立全国统一的坐标网格，形成空间的坐标数据。将光气候数据即空间属性数据与空间坐标数据连接，形成GIS完整的空间数据，以点数据和面数据形式存储。系统将已存储的空间数据进行数据分析，包括统计分析等。光气候信息系统总体框架示意图，如图3所示。

4 室外照度计算模型

图3 光气候信息系统总体框架

光气候信息系统需要对初始的太阳辐射等数据进行筛选处理，计算出室外总照度和室外散射照度，因此包含照度转化模型。系统中照度计算模型流程示意图，如图4所示。

图4 照度计算流程

从图中可以看出，只要能输入足够详细和精确的太阳辐射数据，就可以得到任意时刻的室外总照度值和室外散射照度值。

利用该系统计算重庆的室外照度，将计算结果与重庆IDMP观测站的1991年室外总照度的观测数据进行对比。发现模型在中午12点前后两小时左右误差稍大，而在其他时间的二者十分吻合，计算结果比实测结果略高一点。相关均偏差MBD为8.06%。因此，运用Muneer模型计算我国室外照度有较为满意的准确度。

另外，本研究分别选取了张晴原著的《中国建筑用标准气象数据库》，美国energyplus全球气象数据库的全国57个城市太阳辐射量数据进行对比计算，得到两个全国年平均总照度图。与上世纪80年代得到的全国年平均总照度图进行比较，发现全国各地的照度分布趋势大致相同，四川地区附近的较为相似，而在东北部地区的差别稍大，另外该系统输出的照度值普遍要比实测值要小一些。因为缺乏与太阳辐射数据同步的地面观测室外照度数据，所以此处的误差分析较难进行。

5 天空亮度计算模型

按照国际惯例计算天空亮度分布，就要将天空半球进行分块，计算每一天空块上的亮度数值。本研究采取将天空半球分为145块，以15°为单位进行划分。也就是说在半球的精度上按 15°划分为360/15=24份，在纬度上90/15=6份，共24*6+1=145块，其中包括天顶的那一块。PEREZ模型是目前国际上公认的最权威的转化模型，他的公式非常复杂。我们利用我国已有的数据对PEREZ公式的参数进行了确定，从而确定了计算模型，输入太阳辐射数据可以得到145块天空块的亮度值，这一结果可以直接用于室内采光计算。

光气候信息系统对初始的太阳辐射等数据进行筛选处理，计算出天空中各个天空块的亮度数据，该系统中天空亮度计算模型流程示意图如图5所示。

6 结论

本课题收集了我国大量的地域性光气候数据，运用GIS技术建立了地域性光气候信息系统，输入太阳辐射数据，可以获得更多时段甚至实时的室外照度和天空亮度分布数据，因而大大丰富了我国光气候数据信息。该系统今后可以与采光软件如Radiance对接，并且利用GIS平台得到城市内各街区的光气候数据，为更准确地进行建筑采光和节能设计提供基础。

图5 天空亮度分布计算流程

［1］柳孝图.建筑物理.北京:中国建筑工业出版社，2000.111～117.

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［8］金海.基于GIS的地域性光气候数据分析和处理方法研究，天津大学硕士学位论文，2009.