使用Ecotect必须载入当地的气象数据，Ecotect最常使用的WEA格式气象数据文件可以从不同来源的气象数据利用Weather Tool工具转换而成，关于气象数据的来源，每一个城市都有好几种气象数据:
包括cswd、ctyw、iwec、swera，他们各自代表不同的数据来源。
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IWEC来源于美国国家气象数据中心，部分辐射及云量数据都是通过计算得到的。
CSWD来源于清华大学和中国气象局的数据，是国内的实测数据。
CTYW同样来源于美国国家气象数据中心，张晴源作了处理，就是机械工业出版社的那套。
SWERA来源于联合国环发署，空间卫星测量数据。
前三个都是用于建筑能耗模拟的，最后一个偏重太阳能和风能方面。
ECOTECT对建筑分析实验报告一、项目简介光之教堂位于大阪城郊茨木市北春日丘一片住宅区的一角，是现有一个木结构教堂和神父住宅的独立式扩建。
没有一个显而易见的入口，只有门前一个不太显眼的门牌。
进入它的主体前，必须先经过一条小小的长廊。
这其实只是一个面积颇小的教堂，大约113平米，能容纳约100人。
Zoom1主要功能为教徒们做礼拜用的教堂，zoom2主要功能为会议、接待等。
二、分析内容本报告主要利用ECOTECT软件对项目在冬至日、春秋分、夏至日各典型日期内的室内逐时温度、逐时得失热及建筑全年能耗情况进行了模拟分析，以及模拟建筑屋面和各典型朝向的冬夏两季（冬至日、夏至日）太阳辐射得热情况，以便对建筑设计进行改进围护结构保温水平，并提出合理的太阳能利用方式。
各预测参数选取如下：（1）材料导热图 1墙体结构层图2窗户结构层图 3 屋顶结构层（2）计算温度、人员活动图 4 zoom1教堂室内通风温度情况图 5 zoom2教堂室内通风温度情况图 6 zoom1人员活动情况图7 zoom2人员活动情况三、结果与分析（1）春秋分、夏至冬至日室内逐时温度图8 春分日室内逐时温度图9秋分日室内逐时温度图10 夏至日室内逐时温度图11 冬至日室内逐时温度分析：从上面的图中我们可以看出，在没有空调的情况下，全年室内的逐时温度均比室外高，这说明建筑的围护结构起到了一定的作用。
但是从图中也可以看出是室内的逐时温度只比室外高了几度，这说明围护结构的保温效果不是很好，有待改进。
（2）春秋分、夏至冬至日逐时得失热图12 春分日逐时得失热图13 秋分日逐时得失热图14 夏至日逐时得失热图15 冬至日逐时得失热（3）全年能耗图16分析：上图是冷热负荷分析，红色为热负荷，蓝色为冷负荷。
在图中，我们可以直观得出在设备在夏季七八月冷负荷最多，能耗巨大，过度季其次，冬季从十一月到下一年三月制热耗能也有一定部分。
由此可见，建筑所处环境夏季炎热，且高温持续时间很长。
气象数据分析处理系统的设计与实现气象是地球大气的物理学分支，主要研究大气现象和变化规律。
气象数据是气象现象的集合和描述。
气象数据的处理和分析是气象工作中的重点工作，也是气象数据的价值所在。
一、气象数据的获取气象数据的获取主要通过气象观测站、卫星等手段获取。
气象观测站主要分为地面和高空观测站。
地面观测站主要观测大气温度、湿度、气压、风速、风向、降雨量等气象要素。
高空观测站主要观测高空温度、湿度、风速等气象要素。
卫星观测主要观测大气厚度、温度、湿度、云层、降水等气象要素。
二、气象数据的处理气象数据的处理主要包括数据的质量控制、数据的合并、数据的插值和数据的统计等。
数据的质量控制是将气象观测数据进行分析和判断，对数据进行筛选，去除一些不符合实际的数据。
数据的合并是将各个气象观测站的数据进行合并，生成一个大的气象数据集。
数据的插值是将气象观测站的数据插值成一个平滑的曲面，使得数据更加连续。
数据的统计是对气象数据进行统计分析，获得一些气象要素的统计特征。
三、气象数据处理系统的设计为了高效地处理气象数据，需要一个专门的气象数据处理系统。
气象数据处理系统涉及到多个方面，包括前后端数据交互、数据展示、数据处理和数据存储等。
系统采用B/S架构，即浏览器/服务器架构。
前端使用HTML、CSS、JavaScript等技术，后端采用Java语言，使用Spring、Hibernate等框架，使用MySQL数据库进行数据存储。
前端页面采用Bootstrap框架进行布局和设计，包括数据的可视化、数据的查询和数据的分析等功能。
数据的可视化主要采用图表进行展示，比如折线图、柱状图、散点图等，更加直观地展示数据特征。
数据的查询包括多种方式，比如按日期、按地点等维度，可以快速地找到所需数据。
数据的分析主要包括趋势分析、异常检测、聚类分析等，帮助气象工作者更好地了解气象数据的特征。
后端部分主要包括数据的处理和数据的存储。
数据的处理主要包括数据的质量控制、数据的合并、数据的插值和数据的统计等。
