建筑氣候數據的平穩化處理與缺失數據補充

趙婧 閔鵬 張珊珊 趙舵

（1.中國五洲工程設計集團有限公司 北京 100053 2.中國電力工程顧問集團華北電力設計院有限公司 北京 100120 3.西安建筑科技大學 陜西西安 710055）

為了節能降耗，建筑師們在建筑設計時必須充分考慮當地氣候對建筑采暖、通風、防凍和避雨等因素的影響，這必然要將歷年來觀測的大量氣候數據作為研究和設計的依據。然而，氣象站點采集的數據往往不完整，需要采用一定的方法進行補充[1]。

本文選取我國476個氣象站點近33年的實測氣象數據（每天4次或8次定時數據）為研究對象，對數據進行異常剔除、插值補充、平穩化處理，為建筑節能設計提供依據。

1 數據處理模型

1.1 數據采集與異常剔除

世界氣象組織規定，分析某一地區的氣候特征，一般需要這一地區最少30年的氣象數據。本文研究選取我國476個氣象站點1981年1月1日～2013年12月31日近33年的氣象數據為研究對象。

由于各站點的條件不同，不同時間段要求不同，每一站點采集的數據有每日四次定時數據（0時，6時，12時，18時），還有每日八次定時數據（0時，3時，6時，…，21時）等。

本文采集到的各站點的基礎數據有：

X1——干球溫度。即離開地面1.5m處的空氣溫度，取值單位為0.1℃；

X2——露點溫度。即大氣壓力一定，空氣含濕量一定的情況下，未飽和空氣因冷卻而達到飽和狀態時的溫度，單位取0.1℃；

X3——太陽輻射。即水平面上立體角內所接收到的太陽直射和太陽散射之和，單位為MJ/m2；

由于條件的限制，某些站點創建比較晚，數據較少或缺失量較大（如上海的某些站點），故本文首先去除了部分站點，選取的有效站點共有476個。

對于所選取的站點，常常有個別數據異常或明顯超過了正常的取值范圍。為了研究結果的可靠，本文剔除了這些異常數據。

1.2 數據補充

對于剔除掉的或缺失的干球溫度、露點溫度和太陽輻射等數據，本文采用插值方法進行處理。首先對于正常數據根據每日所測的各種數據（如干球溫度、露點溫度和太陽輻射等）計算出每日的日均值。如果某日的數據缺失，而該日前后兩日的數據正常，則采用前后兩日的數據作插值；如果前后兩日的數據也缺失，則采用前后兩相鄰年同日的數據作插值。經過這樣處理，大部分缺失的數據可以得到有效補充。

經過數據插值，雖然可以獲得各站點比較完整的干球溫度、露點溫度和太陽輻射等數據序列。但作為時間序列，這些數據的隨機性較大或含有噪聲，不能反映氣候條件的本質特征（如圖1）。

圖1 平穩化前的干球溫度

為了消除噪聲，我們對這些數據分別進行時間序列分析。

1.3 數據的平穩化處理

利用保時線性濾波器[2]

對所采集到的數據序列進行平穩化處理（本文取S=7），抑制噪聲。經過平穩處理后的數據序列可得到明顯改善，能反映氣候變化的本質特征，同時還能進一步補充插值法沒有補全的缺失數據，使數據得到完善（如圖2）。

圖2 平穩化后的干球溫度

2 模型計算與處理

2.1 原始氣象數據的讀入

由于各站點的條件不同，不同時間段當時的要求不同，每一站點采集的數據有每日四次定時數據（0時，6時，12時，18時），還有每日八次定時數據（0時，3時，6時，…，21時）等。所有氣象數據的格式均為文本文件（.txt）。以下以第436號站點（站點編碼為58847）為例，其結構如表1所示（其中干球溫度和露點溫度的單位均為0.1℃），本文采用MATLAB編程方式讀入并對其進行加工處理。

2.2 數據剔除與補充

經過對異常數據的剔除，缺失數據的插值補充，我們可獲得每個站點每日的日均干球溫度、露點溫度和太陽輻射（如表1圖1）。

表1 插值后某站點的干球溫度（單位為0.1℃）

2.3 數據的平穩化處理

為了消除噪聲，我們對獲得的每個站點日均干球溫度、露點溫度和太陽輻射用保時線性濾波器（1）進行降噪處理，經過平穩化處理后的時間數據序列可得到明顯改善（如表2圖2）。

通過上述計算，我們獲得了476個氣象站點1981年～2013年33年的反映氣象本質特征的數據，為進一步研究奠定了基礎。

表2 平穩化后某站點的每日的干球溫度（單位為0.1℃）

[1]李百戰，田勝元．用樣條函數構成室外逐時溫度的插值方法及其誤差估計[J]．重慶建筑工程學院學報，1990，12（2）：24～29．

[2]潘紅宇．時間序列分析[M]．北京：對外經濟貿易大學出版社，2006.