CN110220598A - 一种基于红外检测的城市建筑群室外热环境数据采集方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于红外检测的城市建筑群室外热环境数据采集方法，本发明用于在城市建筑群室外热环境数据采集和分析，在城市建筑进行数据采集，通过建筑群室外热环境数据监测分析系统实现对外热环境数据的监控和检测。
Description
技术领域
本发明涉及一种数据采集方法，尤其涉及一种基于红外检测的城市建筑群室外热环境数据采集方法。
背景技术
在城市不断发展的今天，室外热环境质量日益成为人们所关注的焦点。随着城市的膨胀，大量建筑被快速建造，摩天高楼林立，绿地面积锐减。城市界面性质的改变使建筑物外表面性能尤其是热辐射性能对室外热环境的影响日益加强然而随着城市的膨胀，大量建筑被快速建造，摩天高楼林立，绿地面积锐减。城市界面性质的改变使建筑物外表面性能对室外热环境的影响日益加强。相较于自然界面，这些人为建造物对城市环境起到消极的影响。这与人类改造的目标背道而驰筑自身排出的热辐射对其环境及邻近建筑的不良影响,亦属“热污染”的一种。而随着城市建筑群密度越来越大，建筑的平均高度不断攀升，导致了建筑外界面面积不断加大，其对城市微气候的影响也越来越明显，“热污染”日趋严重。
针对建筑物对室外空气温度变化影响都已展开了不同程度的研究，其中一部分已通过计算模拟得出了一定的规律和比较成熟的计算模型如CTTC系列计算模型。但尚缺乏对建筑立面在其中起到的作用之详细研究，因此需要一种城市建筑群室外热环境数据采集方法。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的就在于提供一种基于红外检测的城市建筑群室外热环境数据采集方法。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的：
本发明包括
S1、区域数据采集，并记录区域数据采集的地理位置、建筑群密度，朝向，绿化情况相关信息；
S2、将区域数据分为白天区域数据和夜晚区域数据；
S3、测定区域数据的地理位置、建筑群密度，朝向，绿化覆盖率以及长波辐射吸收系数的指标数据；
S4、采集区域数据的近红外光谱；
S5、将步骤S3和S4中的各项数据进行处理整合，形成线性对应；
S6、使用建筑能耗模拟分析软件DeST建立白天和夜晚两个数学模型；
S7、建立白天和夜晚分析数据库；
S8、对数据库进行修正.
具体地，步骤S3中长波辐射吸收系数的测定方法如下：(1)选定特定区域； (2)对特定区域采用长波辐射计仪对长波辐射强度列进行定性及定量分析，并通过长波辐射强度数据库对比获得长波辐射强度的详细信息。
进一步地，步骤S8对数据库的系统修正方法为：随机选取不同区域的随机位置及随机选取楼层，对其进行红外光谱测定，然后进行现行对比，对其区域的各数据参数进行估测和实际测定，检测估测值同实测值之间是否存在差值，并且检测其差值是否存在线性的的关系；并通过调整其线性关系进而修正其估测值和实测值之间的差异。
具体地，根据权利要求1-3中任一项所述的方法建立的数据库。
本发明的有益效果在于：
本发明用于在城市建筑群室外热环境数据采集、分析；在城市建筑进行数据采集，通过城市建筑群室外热环境数据监测分析系统实现对外热环境数据的监控和检测。
附图说明
图1为本发明结构示意图；
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明：
如图1所示，本发明包括
S1、区域数据采集，并记录区域数据采集的地理位置、建筑群密度，朝向，绿化情况相关信息；
S2、将区域数据分为白天区域数据和夜晚区域数据；
S3、测定区域数据的地理位置、建筑群密度，朝向，绿化覆盖率以及长波辐射吸收系数的指标数据；
S4、采集区域数据的近红外光谱；
S5、将步骤S3中的各项数据进行处理整合，形成线性对应；
S6、使用建筑能耗模拟分析软件DeST建立白天和夜晚两个数学模型；
S7、建立白天和夜晚分析数据库；
S8、对数据库进行修正
步骤S4中近红外光谱的测定方法如下：(1)选定特定区域；(2)对特定区域采用长波辐射计仪对长波辐射强度列进行定性及定量分析，并通过长波辐射强度数据库对比获得长波辐射强度的详细信息。
步骤S8对数据库的系统修正方法为：随机选取不同区域的随机位置及随机选取楼层，对其进行红外光谱测定，然后进行现行对比，对其区域的各数据参数进行估测和实际测定，检测估测值同实测值之间是否存在差值，并且检测其差值是否存在线性的的关系；并通过调整其线性关系进而修正其估测值和实测值之间的差异。
根据权利要求1-3中任一项所述的方法建立的数据库。
在本实施例子中选择广东地区作为区域数据采集点：
广州地区气候特点如下：
气温：年平均气温为21.4～21.9℃，北部21.4℃，中部21.7℃，南部21.9℃。最热的7～8月，平均气温28.0～28.7℃，绝对最高气温38.7℃；最冷为1月 (个别年份为2月)，平均气温12.4～13.5℃，绝对最低气温为－2.6℃。每年1-7月平均气温逐渐上升。11月下旬至2月中旬可能出现霜冻。
雨量：年降雨量平均为1 623.6～1 899.8mm，北部多于南部。每年自1月起雨量渐增，4月激增，5～6月雨量最多，雨量主要在4～9月的汛期，10月至翌年3月是少雨季节，4～6月的前汛期多为锋面雨，7～9月的后汛期多为热带气旋雨，其次为对流雨(热雷雨)。
太阳辐射：年平均太阳辐射值为4367.2～4597.3MJ/m，分布是南高北低。年内太阳辐射以2月最低，7月最高；年平均日照时数为1820～1960h，年日照百分率为41％～44％，南多北少。季节上以夏季最多，秋季次之，冬季再次，春季最少。
风向：因受季风的影响，年内冬季(1月)华南受冷高压控制，多偏北风和东北风；春季(4月)风向较零乱，而以东南风较多；夏季(7月)受副热带高压和南海低压的影响，以偏南风为主；秋季(10月)由夏季风转为冬季风，以偏北风为主。在平均风速方面，以冬、春季节风速较大，夏季风速较小。但夏季间常有热带气旋侵袭，风速可急剧增大到8级以上的大风。
随机选择A区和B区进行检测。
在日间，太阳辐射是环境得热的最大来源之一，太阳辐射的强度直接决定着环境各个界面的表面温度，并间接影响环境的热辐射状况。因而建筑物表面太阳辐射吸收率差异将对空气造成较明显的影响。墙面其值越大，单位时间吸收的太阳辐射热量越多，表面温度越高，因而通过对流作用对其近距离的空气造成的加温作用更强烈。
日间，因受到的太阳辐射较少，而且绿化和建筑遮挡作用对其起着降温作用，建筑低层区域通常在日间维持着较低的温度，而随着高度增加，天空角系数的增大，建筑壁面受到的太阳辐射强度加大，造成了空气温度的上升。清晨6:00 和下午17:00，太阳辐射强度均相对较弱，且建筑壁面基本没有接收到太阳直射光，主要影响其表面温度的是大气散射辐射，因而天空角系数较大的高层收到的辐射强度较大，其壁面温度较高，因而造成其近旁空气温度也较高。但因整体差异不大，故建筑近壁面空气温度随着高度而小幅度爬升。而在太阳辐射强烈的10：00和14：00两个时段，太阳直射辐射占主导作用。因而建筑的壁面温度及其近旁空气温度垂直分布变化主要取决于太阳高度角和方位
角的变化。A区6栋建筑的近壁空气温度明显高于B区21栋，但两者均随着高度的增加而上升。
夜间空气得热主要来源于大地下垫面，建筑物等的长波辐射。因此，空气温度的垂直变化一般规律为分别受到大地长波辐射影响较大的低层温度较高，而高层收到其它建筑长波辐射影响较弱天空角系数较大，大气长波辐射更强因而温度较低。但人为热扰对空气温度的垂直分布影响较大，尤其在湿热地区炎热的夏季，大量空调通过室外机向环境排放惊人的热量，对室外热环境造成了严重的影响。
夜间时刻的温度在夜晚8：00，同高度下两栋楼层距离外墙不同距离处的测点所测得的温度值绝对值相差不大，但可以看出随着楼层高度的增大，不同测点的温差也逐渐增大。壁面近旁空气温度最低值大都出现在5层。在27日凌晨， A区的近旁空气温度随高度变化出现剧烈的波动，出现了2层和5层两个明显的谷值和3层，7层两个峰值。造成这种波动的原因据推测为建筑室内用户开启了空调，导致了其室外机大量向外排热，令近旁空气温度升高。而B区21栋的测点分布线上均没有空调室外机分布，因而其整体的壁面近旁空气温度垂直变化相对缓和。
从A区南向墙壁附近和B区南向墙壁附近两处所测得的太阳辐射强度连续变化趋势来看，两者太阳辐射强度变化趋势相同，白天时段，A区(白色马赛克墙面)处的太阳辐射强度更大一些，最大值于12：41出现，为972W/m2；B 区21栋(灰色水刷石)太阳辐射强度最大值于12：42出现，为818W/m2。两者最大差值为54W/m2，且出现在中午时段。测点测得的太阳辐射主要来自于太阳直接辐射和经由建筑壁面反射的太阳辐射两部分。两测点的太阳直接辐射状况相差微弱，而白色马赛克墙面的太阳辐射反射率较大，使其反射至测点的太阳辐射强度较大，因而造成了A区(白色马赛克墙面)处测得的太阳辐射强度更大。但因两者差值不大，因此，两种外墙的温度变化差异及长波辐射状况差异可被认为主要是两者外墙体差异所引起的。
在冬季白天，相同材料在大致相同的条件下，随着饰面颜色由深到浅，温度越来越低。晚上各种色彩材料的温度非常接近，差别很小。粗糙表面吸热能力强，反射热量比较少，温度变化较快，光滑表面吸热能力弱，反射热量较多，升温降温都比较慢。建筑外墙面材料太阳辐射热的吸收系数越大越有利于减少采暖能耗，但会增大空调能耗。表面黑度增加，有利于减少采暖和空调能耗。。
看出B区墙体的长波辐射最强烈的时间段为正午12点半左右，而A区6 栋的墙体长波辐射最强烈的时间段也为正午12点半左右。但A区墙体向外辐射热量的高峰段明显较B区墙体长，从正午12点半一直持续至15点左右，而B区的长波辐射高峰段为11点半至13点半左右。此外，两者的辐射强度最大值差为22W/m2。从昼夜变化的角度来看，A区墙体的长波辐射强度在大部分时间都比B区墙体的高。在无太阳辐射或太阳辐射不强的时段，两者的差值维持在20W/m2左右；而在太阳辐射最强烈的中午和温度最高的午后两小时内，两者温差拉大，最大可达到69W/m2。建筑壁面的长波辐射强度主要取决于其发射率和壁面温度。两建筑壁面首层的壁面温度昼夜变化。在大部分时刻，B区21栋(灰色水刷石)的首层壁面温度较高，但两者相差不大，最大温差为2℃(27日2:00)。而从前面的介绍我们可知A区6栋(白色马赛克)的理论发射率取为0.95，B区21栋(灰色水刷石)的理论发射率取为 0.90。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围内。
Claims (4)
1.一种基于红外检测的城市建筑群室外热环境数据采集方法，包括，
S1、区域数据采集，并记录区域数据采集的地理位置、建筑群密度，朝向，绿化情况相关信息；
S2、将区域数据分为白天区域数据和夜晚区域数据；
S3、测定区域数据的地理位置、建筑群密度，朝向，绿化覆盖率以及长波辐射吸收系数的指标数据；
S4、采集区域数据的近红外光谱；
S5、将步骤S3和S4中的各项数据进行处理整合，形成线性对应；
S6、使用建筑能耗模拟分析软件DeST建立白天和夜晚两个数学模型；
S7、建立白天和夜晚分析数据库；
S8、对数据库进行修正。
2.根据权利要求1所述的基于近红外光谱建立山羊肉质检测数据库的方法，其特征在于：步骤S3中长波辐射吸收系数的测定方法如下：(1)选定特定区域；(2)对特定区域采用长波辐射计仪对长波辐射强度列进行定性及定量分析，并通过长波辐射强度数据库对比获得长波辐射强度的详细信息。
3.根据权利要求1所述的基于近红外光谱建立山羊肉质检测数据库的方法，其特征在于：步骤S8对数据库的系统修正方法为：随机选取不同区域的随机位置及随机选取楼层，对其进行红外光谱测定，然后进行现行对比，对其区域的各数据参数进行估测和实际测定，检测估测值同实测值之间是否存在差值，并且检测其差值是否存在线性的的关系；并通过调整其线性关系进而修正其估测值和实测值之间的差异。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法建立的数据库。
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|---|---|---|---|---|
| CN113128845A (zh) * | 2021-03-29 | 2021-07-16 | 中国地质大学（武汉） | 一种基于遥感影像和多源数据的屋顶绿化优先级计算方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108195790A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-06-22 | 内蒙古农业大学 | 基于近红外光谱建立山羊肉质检测数据库的方法 |
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- 2019-06-06 CN CN201910489719.9A patent/CN110220598A/zh active Pending
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| CN108195790A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-06-22 | 内蒙古农业大学 | 基于近红外光谱建立山羊肉质检测数据库的方法 |
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| 区燕琼: "建筑外墙面热辐射性能对室外温度场的影响", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库-工程科技II辑》 * |
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| CN113128845A (zh) * | 2021-03-29 | 2021-07-16 | 中国地质大学（武汉） | 一种基于遥感影像和多源数据的屋顶绿化优先级计算方法 |
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