太阳辐射作为影响建筑室内热环境、人体热舒适和建筑能耗的关键气象要素,其数据是制定建筑热环境精细化、精准化设计策略的重要依据。目前地面气象辐射台站的观测数据在覆盖地域、时间尺度上皆难以满足建筑热环境设计的需求,建立科学合理的太阳辐射估算模型是完善辐射数据的重要途径。太阳辐射数据地域特征明显,现有的辐射统计模型的地域适应性尚不明确;辐射数据观测地域有限,未观测地域辐射数据的确定尚待研究;逐时辐射量具有较强的随机性,提高其模型估算精度仍需研究。针对上述问题,文章以统计模型的适应性为切入点,基于我国气象观测数据状况从以下六个方面展开研究:1.日总辐射模型地域适应性研究。通过3大类8种日总辐射模型估算误差的统计分析,揭示日总辐射模型适应性随地域平均晴空指数的变化规律,提出了地域适应模型形式,为不同地域估算日总辐射量提供模型选择依据。2.日总辐射数据空间扩展。利用相关性分析方法,提出了以日照时数与日平均温度作为分区指标的太阳辐射区域化方法,通过分层聚类算法将我国分为8个辐射区;结合研究内容1的结论确定辐射区域适应性模型,并提出区域模型系数的确定方法;完成902个台站2000年2013年的逐日总辐射数据计算,借助GIS工具完成插值并直观展示数据在我国的空间分布,实现日总辐射数据的空间化扩展。3.日散射辐射模型地域适应性研究。通过两类日散射辐射模型估算误差的对比分析,提出两类模型间的适应性差异,且第I类散射比Kdf作为因变量的模型具有明显的地域性,其适应性与当地的平均晴空指数呈负相关;分别提出两类模型中最佳适用模型形式,为不同地域、不同观测数据条件下估算日散射辐射量提供模型选择依据。4.逐时总辐射模型适应性研究。针对计算逐时总辐射典型分解模型,研究模型在晴、多云、阴三种天气类型的适应性变化,揭示了分解模型在三种天气类型下的适应性规律,并提出不同天气类型计算逐时总辐射的推荐模型形式;针对分解模型难以反映太阳辐射随机变化的不足,以CPR模型为例,分别提出了单一要素修正模型和多气象要素修正模型,修正后模型的估算误差小于未修正模型,且在多云天气时修正效果尤其显著。“适应模型+气象参数修正”的方法充分考虑了我国辐射与气象观测数据现状同时有效的提高了估算精度,为计算逐时总辐射量提供方法借鉴。5.逐时散射辐射模型及其适应性研究。研究晴空指数—散射比（tk—k）散点的分布特点,提出建立分组模型计算逐时散射辐射量的方法;分析分组模型估算误差随散射率和太阳时的变化趋势,揭示了针对不同天气类型和不同太阳时段分组模型的适应性规律;将分组模型与其他模型进行横向比较,结果显示分组模型的估算误差更低。该研究为计算逐时散射辐射量提供方法借鉴。6.太阳辐射模型数据对建筑能耗的影响分析。以建筑能耗为衡量标准,借助模拟软件Energy Plus,将观测辐射值及相应的模型计算值分别作为输入,对居住建筑和公共建筑完成能耗模拟实验,定量呈现辐射模型数据对建筑室内温、湿度、负荷与能耗模拟结果的影响,为建筑节能设计中使用辐射模型数据提供参考。本文提出了计算日总、散射辐射的地域适应性模型;提出了日总辐射数据的空间扩展方法;提出了提高逐时总、散射辐射量估算精度的方法。初步解决了“太阳辐射数据空间尺度扩展、时间尺度精细”的问题,在辐射观测数据与建筑热环境设计需求数据之间搭建了桥梁,为建筑热环境设计提供了强有力的数据支撑。