空调设计用室外计算参数主要包括一天逐时的干、湿球温度和太阳辐射照度,是空调系统设计的重要基础参数。我国现行空调设计用室外计算参数存在着一定局限性:参数选择过程中忽略了气象参数的同时发生性;参数选择过程中简化了热传递过程;设计日构造过程中忽略了干、湿球温度的变化规律和太阳辐射的影响。以上问题导致空调设计负荷偏大,同时发生设计日能在一定程度上解决上述问题。然而,为了满足现阶段空调系统的设计精度要求,对于不同的房间或者建筑难以生成通用的同时发生设计日,若要满足不同的房间或者建筑需求,其数据量较大,不具备灵活使用性。为了减少同时发生气象参数的数据量,提出了一种生成同时发生设计日的近极端参数降维分区方法。近极端组合可以近似表征特征参数对设计日选择影响程度的最极端情况,在近极端组合下降维分区,可以保证结果适用于绝大部分情况。对于单面外墙房间特征参数,该方法基于辐射时间序列法确定各房间特征参数的近极端组合,在近极端组合下对各房间特征参数进行降维分区。通过蒙特卡洛法,用长年逐时负荷计算后确定的设计冷负荷对生成同时发生设计日的房间特征参数降维分区方法进行验证。结果表明,与传统方法确定的设计日所计算的房间设计冷负荷相比,降维分区后选择的同时发生设计日所确定的房间设计冷负荷提高了设计冷负荷计算的准确性。以香港长年数据作为数据源的降维分区结果应用于香港、长沙房间具有较好的适用性;对于北京房间,以北京长年数据作为数据源降维分区后的结果具有较好的适用性。考虑到建筑特征参数,在房间特征参数降维分区的基础上,采用近极端方法对建筑特征参数进行降维分区并进行验证。结果表明,与传统方法确定的设计日所计算的建筑设计冷负荷相比,降维分区后选择的同时发生设计日所确定的建筑设计冷负荷提高了设计冷负荷计算的准确性。以香港长年数据作为数据源的降维分区结果应用于香港、长沙以及北京建筑均具有较好的适用性。将同时发生设计日气象参数与传统方法得到的设计日气象参数进行了案例对比。案例中,挑选出的同时发生日所计算的房间和建筑设计冷负荷分别降低了21.63%和10.92%。不论是房间还是建筑,传统方法得到的设计日参数被高估,导致空调设计冷负荷偏大。