應用氣象數據的迷思
作者:數碼阿叔/柏基建築師
這一集談談應用氣象數據的迷思。安裝好了建築性能模擬軟體(例如Ecotect),開始運行的時候,軟體顯示您還沒載入氣象數據。沒錯,這類型的軟體必須先載入一個氣象數據檔案,指明模擬地點才能正常運行。外國人開發的軟體裡自帶了一些氣象數據檔案,可是裡面沒有台灣的氣象數據。到網際網路上搜尋也許能找到幾個台灣城市的氣象數據檔案,但是這幾個氣象數據集能夠覆蓋到您的設計地點嗎?找個距離最近的城市載入試試,的確能運算出結果來,可是模擬出來的這個結果能用嗎?總不能把眼睛一蒙,管他的,用了再說。
典型氣象年
這裡所謂的氣象數據集,實際上是以長期的氣象觀測記錄做為基礎,從最近10年的記錄中遴選出12個典型月份,組合成一整年8760小時的逐時數據,代表某個地區典型的氣候型態。這種氣象數據最常用在設計HVAC的常態運轉負荷上,做為熱負荷的設計條件。但是HVAC的設備容量就不能使用這種已經排除掉極端高低溫記錄的數據集,設備容量必須涵蓋到極端高低溫的負荷條件,讓建築物的使用人能有機會調節設備去應付最不利的負荷狀態。除了HVAC空調系統設計會用上氣象數據以外,其實許多關於環境與建築的模擬軟體也在使用氣象數據集,做為環境負荷的設定條件。
Ecotect是個建築性能模擬軟體,除了需要載入用於模擬的三維模型之外,同樣重要的是需要載入合適的氣象數據才能夠運行。這裡說的“合適”,指的是能覆蓋到該建築物座落地點的氣象數據,Ecotect所應用的是“典型氣象年”(Typical Meteorological Year)數據集,這是一種通用的氣象數據格式,在台灣這裡稱之為“平均氣象年”,名稱怎麼叫並不重要,重要的是它表現出某個地區特定的長期氣候型態。
台灣目前公開流傳的僅有七个城市的“典型氣象年”(Typical Meteorological Year 2, TMY2)數據集,分别为早期的台北、台中、高雄三個城市,以及其後的新竹、台南、花蓮、台東四個城市。這些氣象數據推測應該是出自中央氣象局的長期氣象記錄,被西拉雅工作室製作成TMY2格式,原先用於HVAC設計。其中台北、台中、高雄三個城市的數據很早就被轉換成Ecotect使用的WEA格式,其後在2010年間,我把新竹、台南、花蓮、台東四個城市的TMY2檔案也轉換成WEA格式,並且放在「台灣Ecotect研究論壇」上共享。除此之外,從美國能源部的網站上也能下載到台北的“Taipei 466960 (IWEC)”氣象檔案,雖然那是給EnergyPlus使用的EPW格式,但是同樣可以轉換成WEA格式使用。TMY2的格式是ASCII文字檔案,檔案比較大,而Ecotect用的WEA格式是緊密的二進位檔案,例如台北的TMY2檔案大小為1232 Kb,從TMY2轉換成WEA格式以後檔案大小就只有146 Kb,讓Ecotect得以較快速的載入運行。
對於這些氣象數據有個說不清楚卻又不能不說的狀況:“每個城市的氣象數據檔案究竟覆蓋了多大的有效區域範圍?” 換句話說,在多大區域範圍裡的建築物可以利用這個氣象數據進行建築性能模擬。這個問題很重要,因為它涉及建築性能模擬的結果是否吻合當地實際的狀況。我們可以推想一下,在一個地形平坦開闊的平原地區,氣候型態一致性的程度很高,因此一個測候站點的氣象數據可以涵蓋到很大的範圍,但是在地形複雜的地區,地形會大幅度影響氣候,因此一組氣象數據的有效覆蓋範圍必然會相對隨著地形改變而縮小。
台灣的地貌複雜氣候多變
台灣是個四面環海的海島,高聳的中央山脈把台灣縱分成東西兩個區域,人口密集的西部,又包含了盆地、台地、丘陵區、平原、山區等等複雜的地貌,受到地形的影響,也造就成多種不同的氣候型態。從北到南最明顯的氣候分界就是苗栗和台中之間的大安溪谷,大安溪以南從台中直到高雄,也就是我們習稱的中部和南部,因為屬於比較平坦的平原和低矮的小丘陵地形,除了太陽輻射強度有別之外,夏季同受西南季風的影響,其它氣候條件起伏並不大,因此台中、台南、高雄三處的氣象數據能覆蓋的範圍就比較廣(山區除外)。
圖1 – 台灣北部地形圖
大安溪谷以北就完全不同了,這塊被稱為北部的地區,地貌複雜地形多變,台灣北端的大屯山系將基隆與台北隔開,大屯山系與東側的雪山山脈之間有一條基隆河谷連通到台北,使得台北的常年風向成為東風。台北本身是個海拔僅6米的盆地,西側是古老的林口台地,當夏季的季節風從南側和西南翻越林口台地進入台北盆地時,下沉氣流造成盆地內部燠熱潮濕,而近在咫尺的林口台地和其南側桃園台地因為位於上風側,氣溫和相對濕度明顯低於台北盆地內部。然而冬季的東北季風進入台灣北部時,位於迎風面上的林口台地、桃園觀音乃至於苗栗的三義地區就變得多霧與寒冷,同樣位於冬季迎風面的基隆、宜蘭乃至於花蓮就變得多雨。相對台北盆地的內部反而受到地形屏障,氣溫高於周遭高地,曾在林口住過的人就會有這種印象,切身感受到冬季裡林口跟近在咫尺的台北市之間氣象上的巨大差異。
從桃園再往南走,過了楊梅的高地地形以後就是新竹,新竹位於楊梅和苗栗兩處高丘陵地區之間,是個西北側開口朝向台灣海峽的畚箕型小平原,冬季季節風從西北側開口直接灌進來,形成特有的冬季大風降溫的乾燥寒冷氣候型態,自古就有“竹風蘭雨”的說法。新竹地形造成特別的氣候型態,使得新竹的氣象數據不適用於桃園,也不適用於苗栗,殆無疑問。
苗栗位於新竹南面,地形是高丘陵地區,處在冬季東北季風的迎風面上,因而三義地區特有的冬季大霧與潮濕由此而生。然而過了火焰山和大安溪谷以後出現的是豁然開朗的台中平原,氣候型態也變得全然不同,因此可以明確的說,雖然地界接壤,但是台中的氣象數據完全不適用於苗栗。同時苗栗的高丘陵地形橫亙在台中平原東北側,導引了季節風向,使得台中的常年風向變成了北風。
台灣因為位於太平洋西側的季風氣候區,北迴歸線穿過中部,夏季與冬季的季節風向很明顯,但是受到地形起伏和山岳阻隔的影響,台灣北部的氣候被分成許多特別的區域,其溫度、濕度、常年風向、風速、雲量、降雨量都有明顯的差異。因此僅有台北和新竹兩處氣象數據檔案,其有效的範圍絕對無從覆蓋整個北部地區的實地狀況,尤其當建築設計者在設計過程中應用被動式策略的時候,氣象數據的合適性就變得舉足輕重,因為它直接影響到設計結果的成敗。
我明確的說,對於台灣新竹以北地區(行政區屬包括了桃園縣、台北市、新北市直到基隆市的範圍),這是人口稠密聚居的地區,居民人數超過全台人數的三分之一。當前只使用單一的台北氣象數據,將使得位於台北盆地以外的周圍地區出現跟實地氣象型態明顯不符的情形。
一定會有人說我數碼阿叔在胡說八道,哪裡可能差這麼多?對此我只能說,倘若建築設計者以“差不多先生”的心態來逃避氣象數據的問題,那麼循著這種思維方式“各地的溫濕度、晴雨天、風向風力等等看起來似乎都差不多了,也許還能說得詩意一點,即使東山飄雨西山晴也沒什麼關係,反正夏天熱冬天冷,靠著空調設備就能化解一切問題。”真是這樣我們何必費心費力的操作建築性能模擬呢?建議他們憑著建築專業做些直覺的判斷也行,結果也會“差不多”。但是我還是得把這個問題說清楚,把差異性落實給大家看看,為了清楚的描述氣溫的差異,首先必須說明從氣象觀測記錄所生成的度日數。
度日數
“度日數”(Degree Days)是對一個地點室外氣溫的描述方式,常用來計算或評比室外氣溫變化對建築物能耗的影響,利用它能很方便的從逐年或逐月室外氣溫的變化量快速的推算能耗成本的改變。度日數以“度-日”為單位,也有的地方以小時為單位,例如Weather Manager軟體工具中使用的是“度-小時”數(Degree Hours),雖然單位不同,但是其應用的層面是相同的。根據不同的使用目的,常見的度日數計算包含界定冷氣空調能耗需求的“供冷度日數” (Cooling degree days, CDD)、界定供暖能耗需求的“供暖度日數”(Heating degree days, HDD),另外還有“寒凍度日數”(Freezing Degree days)、“有效度日數”(Effective Degree days),以及用於顯示植物生長溫度環境的“成長度日數”(Growing degree days, GDD)等等,各有不同的使用場合。台灣的緯度介於北緯24-26度之間,按照大陸的氣候區分類,台灣屬於夏熱冬暖南區,氣候條件夏季炎熱冬季不寒冷,因此常利用到的數據是“供冷度日數”,只有對醫院、養老院和旅館等需要冬季供暖的場所才會應用到“供暖度日數”。
比較台北周邊地區的氣溫差異
為了演示台北與周圍附近城市氣溫存在著差異,我借用供冷度日數來做比較,所謂“供冷度日數”(Cooling degree days, CDD)是指在一段時間內,室外氣溫高於某個基準溫度的度數差與該時間段的乘積,累計後以每個月的總度日數表達,顯示出逐月高於基準溫度的熱量總和,也可視為耗用能源成本的參考值。首先我把“基準溫度”(balance degree)設定在攝氏26度,這是台灣通常夏季開啟空調設備供冷的溫度。利用Underground在各地氣象測站每天室外逐時氣溫測候記錄,從中算出指定各月份的供冷度日數,我選取了二個時間段,2011年5月至10月,以及2012年1月至7 月,列出來比較這幾個測站代表地區的室外氣溫:
表一、2011年5-10月的供冷度日數(基準溫度:攝氏26度)
表二、2012年1-7月的供冷度日數(基準溫度:攝氏26度)
從這幾個測候站的記錄可以清楚的看到一個事實,同一個月份裡,各地的供冷度日數皆不同,表示各測候站的溫度(室外氣溫)記錄有相當的差異。其中台北松山機場、台北市區與新北市永和區因為在台北盆地內部,氣溫明顯比其他城市高,而松山機場四周比較開闊,氣溫又比台北市區與新北市永和低一些。但是位於北面臨海的基隆市以及南面台地上的桃園平鎮、桃園機場測得的氣溫就明顯比台北市低了很多。這幾處地點相互距離都不算遠,假如它們都位於平原地區,那麼氣象數據可能會具有一致性。但是不幸它們有的位於燠熱的盆地內部,有的位於地勢較高的台地上,有的又位於海邊,不同的地形導致它們的氣溫、風向、風速、降雨日數、降雨量還真的差異不小。
如果您還是不相信,那麼我們看看中央氣象局官方網站上發佈的測候記錄,這是從1981年至2010年為期30年的統計資料,看看台灣北部的這些氣象站統計的平均值所表現的差異。表4裡顯示了台灣北部的日照時數,注意表列北部各地的全年日照時數都少於2000小時,對於準備安裝太陽能光電板做為替代能源而言,除非市電的價格持續上漲,否則每天有效日照不足5.5小時,再扣除維修保養費用,可能無法收回裝置成本,關於這方面的議題我們以後再討論。
表3 – 台灣北部最高氣溫達到攝氏30度以上的日數
表4 – 台灣北部的日照時數
現有氣象數據集的有效覆蓋範圍不足
現在,問題來了。建築性能模擬軟體(例如Ecotect)必須載入一個氣象數據才能運行,當前在台灣流傳的“典型氣象年”(TMY2,亦稱為平均氣象年)氣象數據只有台北、台中、高雄、新竹、台南、台東、花蓮這七個城市,各自代表其附近區域範圍的氣候狀況。那麼說說看,位於桃園、基隆、淡水甚至林口這些地點的建築設計案,如果準備要做建築性能模擬的話,該載入哪一個城市的氣象數據?實際上您可能無所選擇的載入距離最近的台北市氣象數據檔案。但是看看上述那兩個供冷度日數比較表,評估一下這幾個地點跟台北市的室外氣溫是不是明顯有相當差異,據此做出來的建築熱性能模擬結果,有沒有偏差?有沒有實用價值?我不說,您自己判斷。講得更扯一點,宜蘭怎麼辦?台灣人都知道,宜蘭和花蓮雖然同被歸類在東部,可是兩地的氣候型態差異很大,跟台北的氣候型態差異更大,您能載入花蓮或台北的氣象數據去模擬宜蘭的建築性能嗎?
別跟我說建築物的得熱來源只有“直接太陽得熱”(Direct Solar Gain)這一項,台灣北部的雲量很多(見表5),那些夏季多雲見不到太陽的日子裡,在台北市您可曾感受過就能涼快到大家都不開冷氣嗎?人口聚居的城市裡建築物得熱的來源很多是來自於熱島效應,導致城市熱島效應的因素很多,並且相互牽扯拉抬,經由氣溫傳導、空氣對流與近地輻射對建築物的得熱做出了很大的“貢獻”,對建築性能的影響當然不止宣傳中的一點點。如果只憑直接太陽得熱就想決定建築物的能耗成本,在高緯度地區也許還有可能,但在咱們亞熱帶地區,居民在冬季與夏季使用自然通風的比例都非常高,不能一廂情願的拿外國習慣做法來比擬台灣的實際能耗,更不能只憑直覺做出推論。有些模擬軟體附有計算全年能耗成本的功能,然而載入了跟實地情況有相當差異的氣象數據,給出的能耗成本有任何實用價值嗎?有沒有人去認真追究過那些氣象數據檔案的有效涵蓋區域範圍?還是被那些應用軟體矇在黑箱子裡牽著鼻子走,軟體給出什麼就無所置疑的認同什麼。
表5 – 台灣北部逐月平均雲量
按需求自行建立適用的WEA氣象數據
怎麼辦?這是個好問題。我想某些人可能會直接告訴您:「沒關係,就用現成的台北氣象數據檔案就行了,反正建築性能分析不需要那麼準確的。」真是這樣嗎?在建築設計中應用建築性能模擬的目的,如果只是為了獲取什麼標章之類的,以妝點建築物的形象,那麼愛怎麼搞都行。但是如果您真的想為這個被說成因為“±2℃”而行將毀滅的地球做些節能減碳的好事,那麼我們接著來看看該怎麼處理當前氣象數據的問題。
我們都知道中央氣象局在台灣各地遍布氣象站,幾乎每個縣市和離島都有完整的長期逐時氣象記錄,完全可以覆蓋所有對氣象數據的使用需求。只是這種氣象記錄不是免費的,如果您需要的話,您得花錢去購買,價格貴不貴,從中央氣象局的官方網站上可以查得到。買回來以後可以參照平均氣象年的汲取方法,自己製作成TMY2格式的氣象數據,接著轉換成Ecotect需要的WEA格式。很麻煩嗎?組成年度與月份的遴選這個部份並不麻煩,可以參照既有的台灣平均氣象年組成年度和月份,選出的各個典型月,形成近10年裡最平均的情況,從下表中您能很明確的看出來你需要的數據有哪些。
表6 台灣各地平均氣象年組成的年份與月份
另一個部份就是把這些遴選出來的數據製作成TMY2格式的檔案,這是ASCII文字檔,不需要特別的軟體,只要拿最常用的“記事本”文字編輯器就行了。至於哪些欄位裡該填入哪些數據,以後我找時間再寫博文討論,這個部份只需要細心,並不困難,但是能據此獲取正確合用的氣象數據。
政府有責任提供各縣市平均氣象年數據集
寫這一集的目的在於提出一些質疑,當前大家使用的氣象數據並非如同別人說的那樣順風順水,而是充滿著迷思。也在此提出一個議題,政府對於節能減碳、可持續性或綠建築等等,整天提倡的都是一些技術性的細節做法,但是對於建築性能模擬這個基本的需求卻沒有積極的支持作為,至少要把台灣各城市的氣象數據製作成平均氣象年TMY2格式的檔案公佈於眾,讓需要的人免費使用。如果僅期待需求者自己掏出銀子購買氣象記錄,自己製作成氣象數據檔案使用,再分享給大眾使用,這是不現實的想法。您說對吧?
《2016年11月9日更新》
本文寫於 2012 年,至 2016 年重新審閱,台灣目前採用的氣象數據已經改為 TMY3 格式,詳情請見博文《該反思的時刻》。