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DeST 是清华大学建筑学院开发的建筑热环境设计模拟分析软件平台，主要用于建筑热特性的影响因素分析、建筑热特性指标的计算、建筑全年动态负荷计算领域[1～3]。DeST 收录了大量的城市和各地区的气象参数，能满足绝大部分城市建筑负荷的模拟计算需求。但对于一些偏远地区的气象参数收录不全，主要原因是当地气象站缺乏。
为了更好地解决气象参数暂缺地区的建筑负荷逐时模拟计算，本文提出了一种基于Meteonorm 软件的气象参数导入DeST 气象数据库的方法，以西藏拉萨地区一栋宿舍楼为例，分别以导入气象参数和DeST 软件自带气象参数进行热负荷模拟，证明该种方法具有一定的可行性。
DeST 软件采用的逐时气象数据库文件ClimateData 是Access 格式的数据库文件，主要由以下四部分组成：a）DATA_DESIGN（室外计算参数）；
b）DATA_HOUR（逐时气象数据）；
c）STATION_INFO（气象站的基本信息）；
d）STATION_INFO_E（气象站的基本信息-英文版）。
1.1 DATA_DESIGN
DATA_DESIGN（室外计算参数）气象参数组成如表1 所示。
表1 DATA_DESIGN 气象数据组成
根据《民用建筑供暖通风与空气调节设计规范》相关的条款[4]，将规范中西藏拉萨的参数录入气象数据库。
1.2 DATA_HOUR
DATA_HOUR 逐时气象数据如表2。
表2 DATA_HOUR 气象数据组成
Meteonorm 软件是一款可以计算全球任何地理位置太阳辐射和气象资料的软件。这款软件的计算首先依赖于一些预先设定的数据库和运算法则，它包含了对全球906 个地区至少长达10 年的气象监测资料，其中亚洲有73 个地区，数据库中包含有全球7750 个气象站的辐射数据，我国98 个气象辐射观测站中的大部分均被该软件的数据库收录。
将GB50736[4]中拉萨地区气象站的经纬度输入Meteonorm 中，可以自动定位该气象站并获得海拔高度，地理位置的确定如图1 所示：
图1 地理位置确定
其中Science 格式文件中的Ta (Air Temperature，干球温度)、G_Gh(Global radiation，horizontal，水平面总辐射)、G_Dh(Global Diffuse radiation horizontal，水平面散射辐射)、FF(Wind speed，风速）可以直接使用，如图2 所示。
图2 Science 格式文件
Science 格式文件中导出的DD（Wind direction，风向）参数的单位是“° ”，与DeST 气象数据文件风向参数不同，是对风向按角度进行划分并赋值代替，因此需要将风向角度数据按图3 进行处理：
图3 风向传感器16 方位图
Humidity 格式文件中的mx (Mass mixing ratio:quantity of water vapor per kg of dry air)对应含湿量、PP(Atmospheric pressure)对应大气压力。
相同方法导入DYNBIL 格式文件中Ts(地表温度）、WUFI Passive 格式文件中的Tsky(天空有效温度，需注意导出的是℃，要转换成开氏温度K)，整合得出完整的逐时气象数据，并导入Access 气象数据库。
1.3 STATION_INFO
STATION_INFO 气象站的基本信息如表3 所示：
表3 STATION_INFO 气象站基本信息
至此，基于Meteonorm 软件的气象参数已经完全导入DeST，然后与DeST 自带的气象参数进行了对比分析。
2.1 气象数据可视化
以西藏拉萨为例，全年逐时干球温度数据来源于DeST 导出结果中的001_werther，基于自带气象数据的逐时干球温度如图4 所示。基于Meteonorm 软件，导出西藏拉萨气象数据的逐时干球温度如图5 所示。
图4 拉萨逐时干球温度（基于自带气象数据）
图5 拉萨逐时干球温度（基于Meteonorm）
以西藏拉萨为例，全年逐时太阳总辐射来源于DeST 导出结果中001_weather，基于自带气象数据中的全年逐时太阳总辐射如图6 所示。基于Meteonorm软件，导出西藏拉萨气象数据中的全年逐时太阳总辐射如图7 所示。
图6 拉萨逐时太阳总辐射（基于自带气象数据）
图7 拉萨逐时太阳总辐射（基于Meteonorm）
2.2 建筑热负荷模拟对比
以拉萨地区一栋典型宿舍楼建筑为例，分别采用两种气象数据进行建筑热负荷的逐时模拟，如图8 具体所示。
图8 拉萨宿舍楼DeST 模型
基于DeST 自带气象数据的全年逐时建筑热负荷如图9 所示，最大逐时热负荷为52.12 W/m2。基于Meteonorm 软件导入气象数据的全年逐时建筑热负荷如图10 所示，最大逐时热负荷为51.25 W/m2。虽然逐时气象数据来源不同，但是建筑逐时热负荷模拟计算的结果基本一致。
图9 拉萨宿舍楼热负荷模拟（基于自带气象数据）
图10 拉萨宿舍楼热负荷模拟（基于Meteonorm）
尽管来源不同，但采用Meteonorm 城市气象数据导入DeST 进行热负荷计算，其结果与DeST 本身计算结果相比保持良好的一致性，因此，该方法具有一定的可行性。
进一步，可采用同样方法将西藏其他地区（山南、那曲、日喀则、阿里）的气象数据添加到DeST 气象数据库，以便对西藏其他地区建筑负荷进行模拟分析。
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