| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题提出的背景 | 第8-11页 |
| 1.1.1 静态气象数据及“典型气象年”逐时气象数据 | 第8-10页 |
| 1.1.2“极端气象年”数据及极端天气气候事件 | 第10-11页 |
| 1.2 极端天气对人体健康和空调系统的影响 | 第11-13页 |
| 1.2.1 极端天气对人体健康的影响 | 第11-12页 |
| 1.2.2 极端天气对空调系统的影响 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 课题提出的意义 | 第15-16页 |
| 2 能耗模拟用逐时气象数据的分析和比较 | 第16-30页 |
| 2.1 现有气象数据类型 | 第16-19页 |
| 2.1.1 参考年(TRY，Test Reference Year) | 第16页 |
| 2.1.2 能量年（WYCE, Weather Year for Energy Calculation） | 第16-17页 |
| 2.1.3 日本的标准年 | 第17页 |
| 2.1.4 我国的标准年 | 第17-18页 |
| 2.1.5 典型年（TMY，Typical Meteorological Year） | 第18-19页 |
| 2.2“典型年气象”数据与“单参数极端年”的比较 | 第19-28页 |
| 2.2.1 月平均温度的比较 | 第20-22页 |
| 2.2.2 最热月逐日最高温度的比较 | 第22-24页 |
| 2.2.3 最冷月逐日最低温度的比较 | 第24-26页 |
| 2.2.4 CSWD数据与辐射极值年的月平均辐射比较 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 3“极端气象年”的构成 | 第30-58页 |
| 3.1 现有“典型气象年”数据的构成方法 | 第30-32页 |
| 3.1.1 Sandia方法 | 第30-31页 |
| 3.1.2 国内“典型气象年”的构成方法 | 第31-32页 |
| 3.2 构成“极端气象年”的气象资料来源及可靠性论 | 第32-33页 |
| 3.3“极端气象年”的构成 | 第33-43页 |
| 3.3.1 基础数据统计年限的确定 | 第33-34页 |
| 3.3.2 月间衔接的处理 | 第34-37页 |
| 3.3.3 代表气象参数的选择 | 第37-39页 |
| 3.3.4“极端月”的挑选原理 | 第39-43页 |
| 3.4 参数权重改变对“极端月”选择的影响 | 第43-48页 |
| 3.4.1 权重组合 | 第43-44页 |
| 3.4.2 产生“极端月”的集中程度分析 | 第44-48页 |
| 3.5 代表气象参数精简对“极端月”选择的影响 | 第48-50页 |
| 3.6“极端气象年”与CSWD的比较 | 第50-53页 |
| 3.6.1 两类气象数据月平均温度的比较 | 第50-51页 |
| 3.6.2 两类气象数据日辐射月均值的比较 | 第51-53页 |
| 3.7“极端气象年”与新“单参数极端年”的比较 | 第53-55页 |
| 3.8 本章小结 | 第55-58页 |
| 4“极端气象年”的应用 | 第58-80页 |
| 4.1 能耗模拟软件 | 第58-64页 |
| 4.1.1 DOE-2 | 第58-60页 |
| 4.1.2 EnergyPlus | 第60-62页 |
| 4.1.3 DeST | 第62-63页 |
| 4.1.4 DesignBuilder | 第63-64页 |
| 4.2 重庆市某办公建筑能耗模拟分析 | 第64-75页 |
| 4.2.1 建筑描述 | 第64-71页 |
| 4.2.2 建筑空调负荷和能耗模拟结果 | 第71-75页 |
| 4.3 重庆市某精密加工厂房夏季逐时负荷模拟 | 第75-78页 |
| 4.3.1 建筑描述 | 第76页 |
| 4.3.2 模拟结果分析 | 第76-78页 |
| 4.4 本章小结 | 第78-80页 |
| 5 结论与展望 | 第80-82页 |
| 5.1 结论 | 第80-81页 |
| 5.2 展望 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 附录作者在攻读硕士学位期间申请的专利 | 第88页 |
