1 引言
在全球范围内，居住者的开窗行为对建筑能耗有着显著的实质性影响，尤其是在住宅建筑中（Shi 和 Zhao，2016 年），现有的大量文献已经证实了这⼀点：Branco等学者（2004年）指出，在相同的建筑中，暖通空调系统的耗电量会有显著差异，这主要是由于居住者与窗户的互动方式截然不同；Wallace 等学者（2002 年）指出，不可持续的开窗行为会导致住宅建筑的机械服务系统耗能严重升高。从地区上看，在以采暖为主的华北地区，居民通常有40%以上的时间待在家里，而开窗是室内空间通风的主要方式。因此，居住者的开窗行为会对建筑能耗产生深刻影响。
在当前的中国工业领域，Energy Plus、IES Virtual Environment、CFD Simulation tool和DOE-2等建筑模拟软件的广泛应用有助于找出提高建筑能效的最佳方法。然而，现实情况是，建筑性能的真实情况与设计结果之间存在很大差距，这主要是因为建筑仿真依赖于经验假设，而经验假设对建筑仿真结果影响很大（Fabi等，2011年）。以开窗行为为例，经验假设通常基于历史上的统计算法，即在特定气候条件下发生事件的概率或普遍接受的居住者经验（Boergson等人，2008年）。
因此，在此背景下，本文着重讨论了当前居住者开窗行为对建筑仿真结果的影响，并区分了仿真与现实之间的差距。此外，本文还讨论了建筑仿真和建模在考虑住户开窗行为时的益处和局限性，并提出了在建筑仿真中加强考虑开窗行为的相关潜在机会。本文将特别关注华北地区（如北京、沈阳等）住宅建筑案例中居住者的开窗行为。此外，用户特征的关键假设应参考澳大利亚《NatHERS技术标准手册1.2》。由于塔斯马尼亚州也是澳大利亚的供暖主导地区，本文将使用澳大利亚霍巴特市（NatHERS气候区第26号）的用户开窗情况作为华北地区的参考，因为它们的气候条件非常相似。
2 研究发现
2.1 建筑模拟结果与真实环境性能之间的差距
建筑仿真结果与实际情况下的能源表现应该存在很大差异。目前的建筑模拟程序，如IES Virtual Environment和Energy Plus，通常完全依赖于基于传热学和热力学计算公式的预定义和嵌入式逻辑、规则和时间表（Fabi 等，2011 年）。例如，由于室内干球温度不断超出温度范围，模拟程序默认起居室的推拉窗始终打开。至于NatHERS气候区第26号，没有指示性的开窗时间和温度范围，但在模拟开窗时，以下公式被广泛使用并输入到模拟程序中：
为了进⼀步解释，根据 Baharun、Ooi 和 Chen（2009 年）的研究，当室内干球温度超过阈值（制冷恒温器设定温度）和室外干球温度减去 4℃时，用户控制的窗户应打开，以冷却室内空间。这种情况（减去 4℃）理想地考虑到了利用空⽓流动产生的潜在降温效果，这应被归类为最有效地利用开窗。然而，在实际情况中，居住者总是根据其表面温度、通风和采光情况来控制窗户的开度（Shi 和
Zhao，2016 年）。此外，该剖面图的另⼀个局限性是没有考虑供暖室内空间的开窗情况，这与制冷空间有很大不同。
目前公认的开窗行为，以华北地区的住宅建筑为例，最频繁的开窗时间⼀般出现在7:00至11:00、19:00至20:00和00:00至1:00。此外，没有明显的四季区分（姚和赵，2017 年）。一个非常普遍的现象是，由于通风效果更好，大多数居住者希望在居住区全天保持20%的推拉窗开启（姚和赵，2017年）。据预测，由于真实的开窗时间远大于模拟工具中的开窗时间，这导致了与真实情况下的建筑模拟实验结果大相径庭。
不同的开窗面积也会导致住宅建筑不同的能源性能（Pan等，2018年）。在
《NatHERS技术标准手册1.2》中，如图3所示，在建筑模拟中，不同窗型的默认开窗⽐例大不相同。然而，中国北方的实际情况是，大多数公寓楼都使用单层窗户（推拉玻璃门和平开窗是中国北方公寓楼最常用的窗户类型），上午开窗率为95%，下午开窗率为60%，午夜开窗率为20%（姚和赵，2017 年）。此外，由于在建筑仿真中没有仔细考虑窗户开启角度，这也导致建筑仿真与现实之间存在很大差距（Fabi 等，2011 年）。
2.2 建筑模拟中居住者开窗行为的随机模型和经验模型的差异所导致的局限性
在建筑仿真程序中嵌入不同的建模方法，会产生截然不同的结果，同时将居住者的行为模型纳入建筑仿真（Borgeson和Brager，2008年）。解释⼀下，模拟程序主要有两种建模方法，一种是基于统计算法的开窗情况经验模型，能够预测不同环境条件下不同房间空间开窗或关窗的概率；另一种是通过使用流体力学、热传导等原理方程的数值近似值对建筑进行动态建模（Fabi等人，2011年）。然而，在某种程度上，这些模拟软件包或方法只是基于一些可预测的机械设备控制，如照明系统控制、暖通系统控制、通风系统控制等（Borgeson & Brager，2008年）。因此，在实际情况中，如果居住者不遵循典型的经验模型中所导入的参数，建筑模拟结果就会与现实产生很大误差。
另一个挑战是，模拟程序中的窗户运行曲线被迫按照固定或静态的时间表进行控制，这显然与实际窗户操作手册相矛盾，并导致模拟结果与实际能耗使用量之间存在误差。解释一下，在建筑仿真程序中，窗户的运行轮廓应设置为特定的开启或关闭时间，窗户的开启比例被假定为恒定值，而不考虑窗户的开启角度（Borgeson和Brager，2008年）。然而，在实际的建筑能耗中，居住者手动控
制开窗的情况与居住者的生活方式、对供暖或制冷、室内照明或视觉舒适度的偏
好等存在很大差异（Shi & Zhao，2016年）。以华北地区的住宅为例，Energy Plus 中的窗户运行配置文件被强制按固定时间表运行（即上午8:00至11:00保持开启，上午11:00至下午1:00关闭），开启比例也被设置为恒定值（45%）。然而，正如之前所讨论的那样，实际的窗户操作与房屋大小、用户偏好、作息安排等有很大不同，因此根据这些情况得出的模拟结果并不准确（Shi & Zhao，2016 年）。
3 结论
本文讨论了当前在真实环境和建筑仿真与建模中居住者的开窗行为，并在考虑开窗行为的同时，指出了建筑仿真结果与实际建筑能耗之间的差距。窗户的实际操作主要基于居住者的生理、心理和社会因素等几个方面。此外，不同地区的建筑使用者对窗户操作的一些个人偏好也存在显著差异。
目前，建筑模拟程序中使用最广泛的两种模型是随机模型和经验/确定模型。前者根据统计算法预测在室内温度、照明、通风等特定环境条件下窗户打开的概率。而后一种模型则是根据以往对特定建筑类型和群体的观察和实验来预测开窗行为。在某种程度上，建筑模拟中的两种模型都能反映现实，因为它们都是基于现有的开窗行为和经验数据。
然而，为了获得更精确的建筑能耗模拟结果，这两种模型无法满足未来建筑环境可持续发展的要求。两种模型最大的局限性在于：首先，窗户的开启行为是动态的，尤其是在住宅建筑中，换句话说，在一小时的时间间隔内，可能会有一系列不同的窗户操作，这就造成了实际建筑能耗与模拟结果之间可能产生巨大差距。另⼀个局限是输⼊的数据，如开窗⽐例都是固定的，这与实际的开窗操作有很大的矛盾。此外，《NatHERS技术标准手册1.2》中缺少默认的窗户开启角度，也会在建筑模拟中产生误差。虽然NatHERS存在明显的局限性，但技术说明1.2中的默认开窗百分比为建模人员提供了一个非常有指导意义的数值。更重要的是，由于开窗行为与建筑能耗有着非常密切的关系，将其纳入建筑模拟的考虑范围有助于发现建筑环境实现可持续未来的潜在机遇。
