环境仿真软件：ENVI-met_（3）.气象数据输入与处理

气象数据输入与处理

在环境仿真软件中，气象数据的输入与处理是至关重要的一步。准确的气象数据可以极大地提高仿真结果的可靠性和准确性。本节将详细介绍如何在ENVI-met中输入和处理气象数据，包括数据格式、数据来源、数据预处理以及数据导入的具体步骤。

气象数据格式

ENVI-met支持多种气象数据格式，但最常用的是EPW（EnergyPlus Weather Data File）和TMY3（Typical Meteorological Year 3）格式。这些格式包含了一年内每小时的气象数据，如温度、湿度、风速、风向、太阳辐射等。

EPW格式

EPW文件是一种广泛使用的气象数据格式，特别是在建筑能源仿真领域。一个典型的EPW文件包含以下字段：

• 地点信息：包括城市、国家、经度、纬度等。

• 年份：通常为典型年份。

• 日期和时间：每小时的数据。

• 干球温度：单位为摄氏度。

• 湿球温度：单位为摄氏度。

• 露点温度：单位为摄氏度。

• 相对湿度：单位为百分比。

• 大气压力：单位为百帕。

• 风速：单位为米/秒。

• 风向：单位为度。

• 总天空遮蔽：单位为百分比。

• 水平直接太阳辐射：单位为瓦/平方米。

• 水平散射太阳辐射：单位为瓦/平方米。

• 水平全局太阳辐射：单位为瓦/平方米。

• 水平红外辐射：单位为瓦/平方米。

• 水平天空清晰度指数：无单位。

• 水平天空透明度：无单位。

• 降雨量：单位为毫米。

• 降雪量：单位为毫米。

• 地面温度：单位为摄氏度。

TMY3格式

TMY3文件也是一种常用的气象数据格式，特别是在环境和能源仿真领域。TMY3文件包含的数据字段与EPW文件类似，但格式略有不同。一个典型的TMY3文件包含以下字段：

• 地点信息：包括城市、国家、经度、纬度等。

• 年份：通常为典型年份。

• 日期和时间：每小时的数据。

• 干球温度：单位为摄氏度。

• 湿球温度：单位为摄氏度。

• 露点温度：单位为摄氏度。

• 相对湿度：单位为百分比。

• 大气压力：单位为百帕。

• 风速：单位为米/秒。

• 风向：单位为度。

• 总天空遮蔽：单位为百分比。

• 水平直接太阳辐射：单位为瓦/平方米。

• 水平散射太阳辐射：单位为瓦/平方米。

• 水平全局太阳辐射：单位为瓦/平方米。

• 水平红外辐射：单位为瓦/平方米。

• 水平天空清晰度指数：无单位。

• 水平天空透明度：无单位。

• 降雨量：单位为毫米。

• 降雪量：单位为毫米。

• 地面温度：单位为摄氏度。

气象数据来源

气象数据可以从多种来源获取，包括但不限于以下几种：

国家气象站数据

国家气象站提供的数据通常是最准确的。这些数据可以通过气象局的官方网站或数据门户网站下载。例如，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）提供了一个丰富的气象数据下载服务。

仿真工具生成的数据

一些仿真工具如EnergyPlus、TRNSYS等可以生成EPW或TMY3格式的气象数据文件。这些文件可以直接用于ENVI-met的仿真。

在线气象数据服务

一些在线气象数据服务如Weather Underground、OpenWeatherMap等可以提供实时或历史气象数据。这些数据需要转换成EPW或TMY3格式才能在ENVI-met中使用。

自定义气象数据

用户可以根据具体需求自定义气象数据。例如，如果需要模拟特定地区的未来气象条件，可以使用气候模型生成的数据。

数据预处理

在将气象数据导入ENVI-met之前，通常需要对数据进行预处理，以确保数据的准确性和一致性。

数据清洗

数据清洗包括去除异常值、填补缺失值等。例如，如果某个小时的温度数据缺失，可以使用前一小时或后一小时的数据进行填补。

importpandasaspd# 读取EPW文件epw_data=pd.read_csv('path_to_epw_file.csv')# 检查缺失值missing_values=epw_data.isnull().sum()print(missing_values)# 填补缺失值epw_data.fillna(method='ffill',inplace=True)# 使用前向填充epw_data.fillna(method='bfill',inplace=True)# 使用后向填充# 保存处理后的数据epw_data.to_csv('cleaned_epw_file.csv',index=False)

数据转换

如果数据格式不是EPW或TMY3，需要将其转换为ENVI-met支持的格式。例如，从CSV文件转换为EPW文件。

importpandasaspd# 读取自定义CSV文件custom_data=pd.read_csv('path_to_custom_csv_file.csv')# 选择需要的列epw_columns=['Date/Time','Dry Bulb Temperature','Dew Point Temperature','Relative Humidity','Atmospheric Pressure','Wind Speed','Wind Direction','Horizontal Direct Solar Radiation','Horizontal Diffuse Solar Radiation','Horizontal Global Solar Radiation','Horizontal Infrared Radiation','Horizontal Sky Clearness','Horizontal Sky Transparency','Rainfall','Snowfall','Ground Temperature']epw_data=custom_data[epw_columns]# 保存为EPW文件epw_data.to_csv('converted_epw_file.epw',index=False)

数据验证

数据验证是确保数据准确性的关键步骤。可以通过可视化工具或统计方法来验证数据的合理性。

importmatplotlib.pyplotasplt# 可视化温度数据plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(epw_data['Date/Time'],epw_data['Dry Bulb Temperature'],label='Dry Bulb Temperature')plt.plot(epw_data['Date/Time'],epw_data['Dew Point Temperature'],label='Dew Point Temperature')plt.xlabel('Date/Time')plt.ylabel('Temperature (°C)')plt.title('Temperature Data Validation')plt.legend()plt.show()

数据导入

在ENVI-met中导入气象数据的步骤如下：

选择气象数据文件

首先，确保您已经准备好EPW或TMY3格式的气象数据文件。在ENVI-met的用户界面中，导航到项目设置或气象数据导入选项。

导入数据

在ENVI-met的项目设置中，选择“气象数据”选项卡，然后点击“导入气象数据”按钮。在弹出的文件选择对话框中，选择您的EPW或TMY3文件。

配置气象数据

导入气象数据后，ENVI-met会自动读取文件中的数据。您可以在项目设置中对气象数据进行进一步配置，例如选择特定的日期范围、调整时间步长等。

验证导入的数据

在导入数据后，建议进行数据验证，以确保数据正确无误。ENVI-met提供了数据预览功能，可以查看导入的数据是否符合预期。

# 读取导入的EPW文件imported_epw_data=pd.read_csv('imported_epw_file.csv')# 验证数据print(imported_epw_data.head())

调整气象参数

根据项目需求，您可能需要调整某些气象参数。例如，如果需要模拟特定条件下的风速变化，可以在ENVI-met的项目设置中进行调整。

# 调整风速imported_epw_data['Wind Speed']*=1.1# 增加10%的风速# 保存调整后的数据imported_epw_data.to_csv('adjusted_epw_file.csv',index=False)

案例分析

案例1：北京地区的气象数据处理

假设我们有一份北京地区的EPW文件，需要对其进行预处理和验证。

数据清洗

importpandasaspd# 读取北京地区的EPW文件beijing_epw_data=pd.read_csv('beijing_epw_file.csv')# 检查缺失值missing_values=beijing_epw_data.isnull().sum()print(missing_values)# 填补缺失值beijing_epw_data.fillna(method='ffill',inplace=True)# 使用前向填充beijing_epw_data.fillna(method='bfill',inplace=True)# 使用后向填充# 保存处理后的数据beijing_epw_data.to_csv('cleaned_beijing_epw_file.csv',index=False)

数据验证

importmatplotlib.pyplotasplt# 可视化北京地区的温度数据plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(beijing_epw_data['Date/Time'],beijing_epw_data['Dry Bulb Temperature'],label='Dry Bulb Temperature')plt.plot(beijing_epw_data['Date/Time'],beijing_epw_data['Dew Point Temperature'],label='Dew Point Temperature')plt.xlabel('Date/Time')plt.ylabel('Temperature (°C)')plt.title('Beijing Temperature Data Validation')plt.legend()plt.show()

数据导入

在ENVI-met中，选择项目设置中的“气象数据”选项卡，点击“导入气象数据”按钮，选择处理后的EPW文件cleaned_beijing_epw_file.csv进行导入。

案例2：自定义气象数据转换

假设我们有一份自定义的气象数据CSV文件，需要将其转换为EPW文件格式。

读取自定义数据

importpandasaspd# 读取自定义CSV文件custom_data=pd.read_csv('custom_weather_data.csv')# 查看数据print(custom_data.head())

选择需要的列

# 选择需要的列epw_columns=['Date/Time','Dry Bulb Temperature','Dew Point Temperature','Relative Humidity','Atmospheric Pressure','Wind Speed','Wind Direction','Horizontal Direct Solar Radiation','Horizontal Diffuse Solar Radiation','Horizontal Global Solar Radiation','Horizontal Infrared Radiation','Horizontal Sky Clearness','Horizontal Sky Transparency','Rainfall','Snowfall','Ground Temperature']custom_epw_data=custom_data[epw_columns]

保存为EPW文件

# 保存为EPW文件custom_epw_data.to_csv('custom_epw_file.epw',index=False)

验证转换后的数据

importmatplotlib.pyplotasplt# 读取转换后的EPW文件converted_epw_data=pd.read_csv('custom_epw_file.epw')# 可视化温度数据plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(converted_epw_data['Date/Time'],converted_epw_data['Dry Bulb Temperature'],label='Dry Bulb Temperature')plt.plot(converted_epw_data['Date/Time'],converted_epw_data['Dew Point Temperature'],label='Dew Point Temperature')plt.xlabel('Date/Time')plt.ylabel('Temperature (°C)')plt.title('Custom Weather Data Validation')plt.legend()plt.show()

数据导入

在ENVI-met中，选择项目设置中的“气象数据”选项卡，点击“导入气象数据”按钮，选择转换后的EPW文件custom_epw_file.epw进行导入。

高级气象数据处理

气候模型数据的导入

气候模型生成的数据通常不是EPW或TMY3格式，需要进行转换。例如，使用NetCDF格式的气候模型数据。

读取NetCDF数据

importnetCDF4asncimportpandasaspd# 读取NetCDF文件nc_file=nc.Dataset('climate_model_data.nc')# 获取变量date_time=nc_file.variables['date_time'][:]temperature=nc_file.variables['temperature'][:]humidity=nc_file.variables['humidity'][:]wind_speed=nc_file.variables['wind_speed'][:]wind_direction=nc_file.variables['wind_direction'][:]# 创建DataFrameclimate_data=pd.DataFrame({'Date/Time':date_time,'Dry Bulb Temperature':temperature,'Relative Humidity':humidity,'Wind Speed':wind_speed,'Wind Direction':wind_direction})# 查看数据print(climate_data.head())

转换为EPW格式

# 选择需要的列epw_columns=['Date/Time','Dry Bulb Temperature','Relative Humidity','Wind Speed','Wind Direction']custom_epw_data=climate_data[epw_columns]# 保存为EPW文件custom_epw_data.to_csv('custom_climate_epw_file.epw',index=False)

动态气象数据处理

在某些仿真场景中，需要动态调整气象数据。例如，根据特定时间段的天气变化调整太阳辐射强度。

动态调整太阳辐射

importpandasaspd# 读取EPW文件epw_data=pd.read_csv('path_to_epw_file.csv')# 定义时间段和辐射调整因子time_range=(epw_data['Date/Time']>='2023-07-01 00:00:00')&(epw_data['Date/Time']<='2023-09-30 23:00:00')adjustment_factor=1.2# 增加20%的辐射强度# 调整太阳辐射epw_data.loc[time_range,'Horizontal Direct Solar Radiation']*=adjustment_factor epw_data.loc[time_range,'Horizontal Diffuse Solar Radiation']*=adjustment_factor epw_data.loc[time_range,'Horizontal Global Solar Radiation']*=adjustment_factor# 保存调整后的数据epw_data.to_csv('adjusted_epw_file.csv',index=False)

验证调整后的数据

importmatplotlib.pyplotasplt# 读取调整后的EPW文件adjusted_epw_data=pd.read_csv('adjusted_epw_file.csv')# 可视化太阳辐射数据plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(adjusted_epw_data['Date/Time'],adjusted_epw_data['Horizontal Direct Solar Radiation'],label='Horizontal Direct Solar Radiation')plt.plot(adjusted_epw_data['Date/Time'],adjusted_epw_data['Horizontal Diffuse Solar Radiation'],label='Horizontal Diffuse Solar Radiation')plt.plot(adjusted_epw_data['Date/Time'],adjusted_epw_data['Horizontal Global Solar Radiation'],label='Horizontal Global Solar Radiation')plt.xlabel('Date/Time')plt.ylabel('Solar Radiation (W/m²)')plt.title('Adjusted Solar Radiation Data Validation')plt.legend()plt.show()

多源气象数据融合

在某些复杂项目中，可能需要融合多个气象数据源。例如，将国家气象站的数据和气候模型的数据融合。

融合数据

importpandasaspd# 读取国家气象站数据station_data=pd.read_csv('station_weather_data.csv')# 读取气候模型数据climate_data=pd.read_csv('climate_model_data.csv')# 融合数据merged_data=pd.merge(station_data,climate_data,on='Date/Time',suffixes=('_station','_climate'))# 计算平均值merged_data['Dry Bulb Temperature']=(merged_data['Dry Bulb Temperature_station']+merged_data['Dry Bulb Temperature_climate'])/2merged_data['Relative Humidity']=(merged_data['Relative Humidity_station']+merged_data['Relative Humidity_climate'])/2merged_data['Wind Speed']=(merged_data['Wind Speed_station']+merged_data['Wind Speed_climate'])/2merged_data['Wind Direction']=(merged_data['Wind Direction_station']+merged_data['Wind Direction_climate'])/2# 选择需要的列epw_columns=['Date/Time','Dry Bulb Temperature','Relative Humidity','Wind Speed','Wind Direction']final_epw_data=merged_data[epw_columns]# 保存为EPW文件final_epw_data.to_csv('merged_epw_file.epw',index=False)

验证融合后的数据

importmatplotlib.pyplotasplt# 读取融合后的EPW文件merged_epw_data=pd.read_csv('merged_epw_file.epw')# 可视化温度数据plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(merged_epw_data['Date/Time'],merged_epw_data['Dry Bulb Temperature'],label='Dry Bulb Temperature')plt.xlabel('Date/Time')plt.ylabel('Temperature (°C)')plt.title('Merged Weather Data Validation')plt.legend()plt.show()

结语

通过本节的学习，您应该已经掌握了如何在ENVI-met中输入和处理气象数据。无论是从国家气象站获取的数据，还是自定义生成的数据，都可以通过适当的数据预处理步骤，确保其准确性和一致性。如果您遇到任何问题，建议参考ENVI-met的官方文档或社区支持。