華南區天空亮度分布的觀測研究

馬 源，邊 宇，陳建華，遇大興

(1.廣東工業大學建筑與城規學院，廣東 廣州 510090；2.華南理工大學建筑學院，廣東 廣州 510640；3.華南理工大學亞熱帶建筑科學國家重點實驗室，廣東 廣州 510640)

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華南區天空亮度分布的觀測研究

馬 源1，邊 宇2,3，陳建華2，遇大興2

(1.廣東工業大學建筑與城規學院，廣東 廣州 510090；2.華南理工大學建筑學院，廣東 廣州 510640；3.華南理工大學亞熱帶建筑科學國家重點實驗室，廣東 廣州 510640)

闡述了通過圖像采集進行天空亮度分布研究的方法，裝有魚眼鏡頭的數碼相機通過合理曝光長期連續地采集天空圖像，用程序從采集到的天空圖像信息中獲取天空亮度分布情況，經統計得出三類標準天空出現的近似頻率，并以反映其出現頻率的線性分量進行疊加后分時段得出華南區的典型天空亮度分布模型(CSRS)。最后通過模擬計算對CSRS模型進行了檢驗。

典型天空；建筑采光；天空亮度分布

引言

天空亮度的分布情況可以通過典型天空模型(Representative Sky Model)來描述，定義某一地區典型天空模型需要建立在對當地天空亮度長期連續觀測研究的基礎上，而這一工作并未在我國全面開展。由于缺少區分地域的天空亮度分布模型，建筑采光的模擬計算主要在CIE標準全云天(CIE Standard Overcast Sky)下進行，實際上該模型作為一種理想的天空狀態并不能真實地表示任何地區天空亮度分布情況。我國幅員遼闊光氣候地域差異明顯，因此基于氣候的采光模型(CBDM)研究亟需開展，華南區光氣候地域性特點突出與北方地區迥異值得專項研究。本文主要針對以廣州為代表的華南區天空亮度分布情況開展觀測，通過連續采集天空圖像并對圖像進行處理以獲取亮度分布數據進而通過統計分析建立可描述華南區的典型天空模型。

1 典型天空

天空亮度分布情況取決于太陽在空中的位置、當地氣候以及天氣，最為常用的有全陰天、多云天、晴天空三類。課題組擬將當地的天空亮度觀測值歸類為三大類標準天空并以其近似出現次數為基礎，通過統計分析構建可反映天空亮度分布均值情況的典型天空亮度模型；典型天空模型建立在三種標準天空線性分量疊加的基礎上，該模型的結構如圖1所示，將華南區典型天空模型簡稱為CSRS(China Southern Representative Sky Model)。

圖1 典型天空模型結構示意圖Fig.1 Structure of representative sky model

CSRS=Ko(Skyoc)+Ki(Skyim)+Kc(Skycl)

其中：

Skyoc/Skyim/Skycl分別代表標準全云天/中間天空/晴天空;

Ko為全云天Skyoc的分量系數(其物理意義為：近似該天空類型的出現頻率);

Ki為中間天空Skyim的分量系數;

Kc為晴天空Skycl的分量系數;

Ko,Ki,Kc為三種標準天空模型的線性分量系數。

2 研究方法

2.1 實驗

圖2 項目測試場地Fig.2 Site of observation

項目測試地點：華南理工大學亞熱帶建筑科學國家重點實驗室2號實驗樓頂平臺(廣州市天河區，經度:113.3E，緯度:23.2N)，該測量點周圍環境空曠，無明顯遮擋建筑等(如圖2所示)。測試裝置包括：魚眼鏡頭，數碼相機，水平儀，電腦，防水罩等。其中，數碼相機正對天頂，取景框上方朝正北，在固定地點以15分鐘間隔對天空連續拍攝，取值時間為08:00—17:00，圖像記錄在電腦硬盤中。該測試自2012年12月8日開始至2014年2月5日共采集天空圖像1.3萬余張，測試期間僅少數時段因設備故障維修或強臺風天氣中斷測試。

2.2 圖像處理與分類

拍攝得到的天空圖像，經過處理后形成500×500像素的方形圖片。通過自行開發的程序對圖片中145個區塊的灰度平均值進行讀取，進而通過對數關系獲取每個區塊所反映的亮度相對值，通過不同區塊的天空方位角換算出的系數進而折算以獲得相對應天空單元的亮度相對值。

經過研究發現，在一定閾值內天空亮度的對數與圖像灰度級對數之間存在線性關系，與不同的設備以及拍攝參數相關。具體到本次研究，選擇的曝光參數根據天空亮度情況為多組，經過論證各曝光參數組合可保證天空亮度與圖像灰度之間基本保持線性關系。因此經過對于平面圖像灰度等級的分析可以得出天空單元亮度相對值。如圖3所示，采集的天空圖像經過處理轉換為了天空亮度分布圖(太陽部分被排除)。

圖3 天空圖像轉換為亮度分布圖示意Fig.3 Sky image transfer to luminance distribution map

天空的亮度分布圖以標準方差最小的原則按照CIE提出的三種標準天空亮度分布模型歸類。將歸類后的結果進行分析，統計出三類標準天空(Sky Type 1/2/3)的近似出現頻率。

2.3 分量系數K值

本研究提出的典型天空亮度分布模型，建立在三種標準天空線性分量疊加的基礎上，該模型的結構如圖4所示。

圖4 典型天空模型結構示意圖Fig.4 Mathematical structure of representative Sky

該模型結構表示為：

CSRS=Ko(Sky1)+Ki(Sky2)+Kc(Sky3)

(1)

(2)

(3)

其中，K1為Sky Type 1出現次數；K2為Sky Type 2出現次數；K3為Sky Type 3出現次數；Ko,Ki,Kc為三種典型天空模型的線性分量系數。

3 CSRS天空模型

本節將對測試得到的數據進行統計分析后構建華南區典型天空亮度分布模型，并對該模型的模擬計算結果的準確程度進行校驗與驗證。

3.1 數據分析

以華南區2013年9月為例，測量時段為08:00—17:00共計獲取有效圖像1005幅，通過程序將這一系列圖像數據進行整理歸類，將歸類后的結果進行分析、統計得到三類標準天空亮度分布情況出現次數。

由以上實測數據分析得知，在該測試時段內全云天/中間天空/晴天空的天空狀態出現頻率分別為40% / 21% / 39%。表1中所示為9月份三類標準天空分量K值。

綜上所述，9月CSRS具體可定義為：9月CSRS=0.40(Sky1)+0.21(Sky2)+0.39(Sky3)

表1 9月份Ko、Ki、Kc數值Table 1 Ko、Ki、Kc in September

由此可以較為直觀的認識到：華南區9月份的天況較為多樣，其中多云天、陰天、晴天出現次數相對均衡。

3.2 模型檢驗

1.2.1 教學方法 針對《兒童護理學》中“住院兒童的護理”章節采用PBL案例教學法，教師以臨床病例為引導，提出問題。課前一周將病例相關資料發給護生，護生利用課余時間通過圖書館、網絡等方式查閱相關資料，尋求問題答案；課堂上護生討論，對問題進行分析，提出解決方案，最后由教師歸納點評。學期結束后采用CTDI-CV評價護生評判性思維能力。

課題組以坐落于廣州市的華南理工大學校內某研究空間作為校驗用標準研究對象(圖5)，以該研究用房內的實測照度數據與CSRS模型下的模擬分析數值、CIE標準全云天下的模擬值進行比對研究。

圖5 測試空間內景圖片(Model Room)Fig.5 Model room for measurement

該房間進深7.6米，僅朝北開單側窗，室內0.75米高度平面布置有9×3共計27個照度計，相鄰照度探頭間距0.8m(如圖6所示)。該陣列照度測試系統以15min為間隔對室內自然光照度情況進行為期一年的連續測量。

圖6 測試教室平面與測量示意圖Fig.6 Plan of model room and lux sensor arrangemont

在2013年9月中選取的6天作為取值對象(9月1日，9月6日，9月10日，9月15日，9月21日，9月30日)，這6天內的實際測試結果的平均值與模擬結果的平均值如圖7所示。

圖7 模擬值與測量值比較Fig.7 Comparison of measurement of simulation

圖7中曲線表述了該測試教室室內照度與進深之間的關系，其中菱形折線為CSRS模型下模擬均值，三角形折線為CIE標準全云天模型下的模擬均值，方形折線為現場測量均值。從9:00/12:00/17:00點的分時測量數據與模擬數據的比對而言，顯而易見的是CSRS模型較CIE標準全云天模型更加準確，且通過與Daysim中的模擬數據進行對比后也證明了CSRS模型較perez模型準確度高，受限于篇幅不列出該部分數據，這意味著CSRS更加能夠反映某一地區實際的天空亮度分布的均值情況，本文僅列出少量分時數據，基于更全面的數據的統計得知：CSRS模型在準確程度上的優勢明顯。該測試足以證明：CSRS可以更好地反映華南區的天空亮度分布均值情況，該模型建立的意義在于給建筑采光模擬分析提供了較為簡潔且準確程度高的方法。

4 結論

經過對天空亮度的長時間連續觀測，我國華南區9月份的典型天空模型為：

9月CSRS=0.40(Sky1)+0.21(Sky2)+ 0.39(Sky3)

上午CSRS=0.40(Sky1)+0.21(Sky2)+ 0.39(Sky3)

中午CSRS=0.37(Sky1)+0.30(Sky2)+ 0.33(Sky3)

下午CSRS=0.40(Sky1)+0.17(Sky2)+ 0.43(Sky3)

該天空亮度模型可以較好的反映該地區的天空兩幅分布的均值情況，適宜作為典型天空亮度模型使用。其模擬結果較之CIE標準全云天模型等更具有實際指導意義，對于分析采光問題更有實用價值。

由于科研條件的限制，當前的測試采用安裝有魚眼鏡頭的數碼相機通過圖像法獲取天空亮度分布相對值，該測試方法受限于儀器裝備與研究方法的限制測量精度偏低(受曝光參數與感光器件的影響)、應對惡劣天氣能力差，本文的研究成果不可避免地存在一定的誤差，亞熱帶建筑科學國家重點實驗室光學研究團隊已經計劃于2015年添置天空亮度測量儀器(Sky Scanner)等儀器，進一步深入開展該方向上的研究工作，待獲取高準確度的天空亮度分布數據，可以開展更為詳細的天空參考模型的研究，可進一步提出反映全年均值情況的天空亮度分布，分季節、分月份、分時段的典型天空模型，有利于建立一套反映年周期內的動態天空亮度分布模型集合，為研究動態采光分析模擬技術以及探討采光問題的最優化提供基礎數據與理論支持。

致謝：感謝國家自然科學基金青年基金項目(51208205)；亞熱帶建筑科學國家重點實驗室自主課題(2013ZC17)，廣東省高校優秀青年創新人才培養計劃資助項目(2012WYM_0051)對于本課題的資助。感謝J Alstan Jakubiec博士對本文研究過程中給予的幫助。

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Observation of the Sky Luminous Distribution in Southern China

Ma Yuan1， Bian Yu2,3， Chen Jianhua2， Yu Daxing2

(1.CollegeofArchitecture&UrbanPlanning,GuangdongUniversityofTechnology,Guangzhou510090,China;2.SchoolofArchitecture,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou501640,China;3.StateKeyLaboratoryofSubtropicalBuildingScience,Guangzhou501640,China)

This article describes a method of observing sky luminance distribution via sky images. A fisheye lens DSLR camera was used to capture sky images continuously with a proper exposure. And a program was developed to obtain sky luminance distribution from the captured images. The approximate occurrences of three standard sky types were obtained through statistical processing. And then the linear components reflecting each occurrence were superimposed to obtain the representative sky models (CSRS) of South China. At last, a series of simulations were conducted to verify the obtained CSRS models.

representative sky; building daylight; sky luminance distribution

國家自然科學基金青年基金項目(51208205)，亞熱帶建筑科學國家重點實驗室自主課題(2013ZC17)，廣東省高校優秀青年創新人才培養計劃資助項目(2012WYM_0051)

邊宇，E-mail:aryubian@163.com

TM923

A

10.3969/j.issn.1004-440X.2015.01.001