我国常规的地面气象参数是指不包括太阳辐射的干球温度、露点温度、大气压、相对湿度、风速风向等,气象参数对指导地区的建筑设计及能耗模拟评估起着基础、直接的作用。若要进行建筑能耗模拟与能耗预测,必须选择具有代表性的全年逐时气象数据。然而,由于观测技术等原因,我国缺少记录完整的逐时气象数据,因此,利用现有的4次定时气象观测数据生成较准确的逐时气象数据,从而满足建筑能耗模拟对气象数据时间尺度的要求是十分必要的。本文主要根据干球温度、大气压、相对湿度三个气象要素间的相关性分析结果,提出了基于单一要素时序变化序列的缺失值填补模型、基于自身要素的干球温度和相对湿度两个要素的逐时化模型、以及综合考虑干球温度和大气压的大气压逐时化模型,并通过对上海宝山台站气象数据的逐时化,说明了模型的可靠性。应用最大信息系数MIC分析了干球温度、大气压和相对湿度之间、以及不同时刻相同气象要素间的相关性,得出两个结论:(1)干球温度与大气压具有相对较强的相关性;(2)不同时刻同一气象要素间具有较强的相关性。根据上面两个结论,分别建立了干球温度、大气压、相对湿度这三个要素的缺失值填补模型和逐时化模型。其中,通过对上海、北京、昆明三个台站的四次定时气象数据进行缺失值填补,得出k值为2或者3时,误差最小;结合日出时间计算以及日最低温度发生时刻对日最低温度进行了修正;根据干球温度与大气压的负相关性,对大气压逐时化模型进行了修正,通过对比模型生成的逐时化结果与真实值,得出模型具有较好的预测效果,可以将其应用于其他气象台站的逐时化上。根据湿球温度、露点温度、干球温度、大气压、相对湿度间的数量关系,建立了湿球温度、露点温度的计算模型,实验结果表明其可用于湿球温度、露点温度的计算。