风灾统计表明，低矮房屋的损毁主要表现为迎风屋面转角、边缘和屋脊等易损部位(简称易损区)先损毁进而引发建筑的整体倒塌^[1]，而风荷载的极值往往是研究屋面局部风压的关键。Davenpot^[2]假定风压服从正态分布，基于零值穿越理论，提出了峰值因子法求得风压极值。而低矮建筑表面风压呈非高斯特性，尤其是来流分离区域非高斯特性明显，因此采用高斯假设存在明显不足^[3,4]。Kareem和Zhao^[5]基于Davenpot峰值因子理论，采用非高斯变量的Hermite矩阵模型非高斯方法进行了风压极值估计。Sadek和Simiu^[6]基于风压时程的概率分布函数，运用“转换过程法”求解非高斯风压极值。黄鹏等^[7]采用实测手段探讨了短时距计算极值方法并验证了其可靠性。Nelson E.M等^[8]通过全尺寸低矮建筑试验，提出的转换法估计极值风压系数分布比狄贝尔法更真实可靠。全涌等^[9]运用自相关分析法，提出一种采用Gumbel分布对单次风压采样数据进行风压极值估计的方法(简称Quan法)。王飞等^[10]考虑到风压服从广义极值分布，提出一种极值估算的方法(简称Wang法)。Wang法与Quan法主要是基于小比例尺风洞试验数据进行风压极值估计，对大缩尺比的风压极值估计还需要进一步验证。我国《建筑结构荷载规范》(GB 50009—2012)^[11](简称荷载规范)采用阵风系数与局部体型系数乘积求风压系数极值，并给出了相应阵风系数计算公式，但目前针对阵风系数的准确估算还需要进一步的研究。

　　 偏度与峰度是描述风压概率分布的两个重要参数，同时也是区分风压高斯与非高斯分布的两个重要参考指标。国外学者^[12,13]基于风压时程数据，分析了建筑表面风压的峰度与偏度，划分了建筑表面的高斯区与非高斯区。孙瑛等^[14]基于风洞试验数据，对大跨屋盖表面风压峰度与偏度的取值进行了研究。庄翔等^[15]基于高层建筑刚性模型的测压风洞试验，对建筑表面风压非高斯特性进行了分析，并对建筑各表面风压的非高斯分区进行了研究。王旭等^[16]通过实测和风洞试验分析了低矮房屋屋面风压峰度与偏度的相关关系，并给出了两者关系的经验表达式。尽管上述学者对峰度与偏度进行了一些研究，但目前基于偏度与峰度值划分风压高斯区与非高斯区有待进一步完善。

　　 综上，本文采用风洞试验手段，基于B类地貌对低矮建筑进行测压试验。以风向角和屋面坡角为变量，深入探讨低矮房屋表面风压峰度与偏度的关系，给出高斯与非高斯分区建议值。分析了峰值因子法、Quan法、Wang法对极值风压估计的误差，以此选取合理估计方法。最后探讨了阵风系数的试验值与规范建议值，结果将为我国沿海地区低矮建筑结构抗风研究提供一些有价值的结论。

　　 本文风洞试验在湖南科技大学风工程试验研究中心大气边界层直流风洞中开展，采用尖劈、粗糙元及挡板等被动模拟装置模拟出荷载规范中规定的符合大缩尺比1∶20低矮建筑风洞试验B类地貌风场，平均风速剖面指数α=0.15。湍流度及平均风速剖面见图1(a)(其中H为风洞试验高度，U/U_r为H高度处风速与参考高度处风速比值，I_u为风场湍流度)，风场模拟布置图见图1(b)。

　　 试验测压仪器采用美国PSI电子压力扫描阀(512通道)，采样频率为332.5Hz，采样点数为10 000个。

　　 风洞测压刚性模型采用ABS板(丙烯腈/丁二烯/苯乙烯共聚物板)制作，满足试验所需刚度要求，模型按缩尺比1∶20进行设计，其阻塞比小于5%，满足要求。模型屋面共布置130个测点(图2)，墙面测点布置依据屋面坡角的变化而不同。缩尺模型图如图3所示。为研究坡角及风向角的变化对双坡低矮建筑屋面局部易损区阵风系数的影响，本文选择迎风屋面角部、屋脊、屋檐等局部测点进行区域划分，具体见图2。试验在B类风场中进行，低矮建筑尺寸及试验工况划分见表1。

　　 风压系数为风在建筑物表面引起的实际压力与来流风压的比值^[1]，本文以模型屋面平均高度处风压作为无量纲化的参考风压，测点风压系数采用以下公式推导计算:

　　 式中:C_pi(t)为测点风压系数;P_i为测点风压值;P_ref为参考高度处静压;ρ为空气密度;V_H为屋面平均高度H处的平均风速。

　　 风压时程概率分布采用三阶矩和四阶矩来描述。三阶矩和四阶矩也分别称为偏度与峰度，是判别风压时程高斯与非高斯分布的两个重要参数。偏度值和峰度值分别采用如下定义式计算:

　　 式中:C_pi,m,C_pi,r分别为测点风压系数的平均值和均方根;n为测点风压时程数据的采样个数;K,S分别为测点风压系数的峰度与偏度。

　　 考虑到屋面风压的概率分布特性，本文基于B类地貌下对屋面典型测点的风压时程采用Gaussian分布和三参数Gamma分布进行了拟合，如图4所示。

　　 从图中可以看出测点6(图4(a))位于来流分离区的屋檐处，脉动风压波动较大，风压不再服从高斯分布，而呈现明显的非高斯分布，其长尾部风压分布与Gamma分布拟合的较好。而当风压偏度较大时，如测点9(图4(b))，其偏度达到-2.26，这是由于斜风向下，受锥状涡分离再附的影响，风压分布离散度较大，Gamma分布也不能很好拟合其概率分布。测点20(图4(c))位于迎风屋脊处，此工况下，受来流分离再附影响较小，风压概率分布接近对称分布，Gaussian分布和Gamma分布都能较好地拟合其风压概率分布。其中α为风向角，β为坡角。

　　 本文采用B类风场，以风向角和屋面坡角为变量，对双坡低矮建筑屋面风压高斯区与非高斯区的划分进行风洞试验分析研究。通过对试验数据处理分析，图5给出了屋面各测点在不同试验工况下的偏度与峰度关系散点图。

　　 理论上高斯分布的偏度与峰度值分别为0和3，而偏度不为0时则为非高斯分布，当偏度小于0时为负偏，当偏度大于0时为正偏^[12]。考虑到试验所模拟风场的随机特性、洞壁对流场扰流及尾流的发展产生的干扰以及阻塞度的影响，因此，对非高斯分布与高斯分布的区分有必要做进一步的研究，并给出相应的分区判定标准。本文对屋面所有测点的偏度与峰度进行了分析，限于文章篇幅，仅给出了图5所示的几种试验工况的偏度与峰度关系散点图。从图中可以看出，偏度与峰度的关系呈现明显的非线性关系。9.6°坡角房屋屋面测点在不同风向角下风压系数分布主要表现为负偏态，而0°风向角下，随着屋面坡角的变化，屋面各测点的风压系数分布由负偏态向正偏态转变。基于图5的分布特点，考虑到脉动风压的随机特性，会出现高峰度(K>3.5)小偏斜(-0.3<S<0.3)或低峰度(K<3.5)大偏斜(S>0.3或S<-0.3)的情况，见图5(b)。

　　 综合考虑相关研究^[13,14]以及本文试验数据，将|S|>0.3且|K|>3.5作为风压高斯区与非高斯区划分标准。参照此标准只对0°风向角不同坡角房屋屋面风压高斯与非高斯分区进行分析研究，其偏度与峰度等值线图见图6。

　　 从图6可以看出，0°风向角下平屋面房屋非高斯区主要分布在屋面前沿B/3以及屋面背风后边沿B/8范围内，其中B为房屋的短边长度。这主要是由于来流在屋面分离、再附使得背风屋檐处气流产生较大的波动，风压信号不再服从高斯分布。随着屋面坡角的增大，非高斯风压区逐渐向迎风屋脊处过渡，其非高斯特性在坡角为18.4°时较为明显。当屋面坡角大于30°时，风压的非高斯分布区域逐渐转向了背风屋面，且主要表现为正偏，在45°坡角房屋下整个背风屋面风压主要表现为非高斯特性，而迎风屋面风压服从高斯分布，这主要是由于大坡角房屋迎风屋面主要受到来流的直接作用，风压信号波动较小，而背风屋面由于来流在屋脊处分离，使得背风屋面处旋涡分离、脱落、再附产生较大的风压波动，从而表现为非高斯特性。综上，坡角对屋面风压高斯区与非高斯区分布影响较大。

　　 峰值因子法^[2]利用峰值因子乘以脉动风压系数加上平均风压系数求得极值风压系数。

　　 式中:C_pi,peak为极值风压系数;为平均风压系数;为脉动风压系数;g为峰值因子，本文取3.5。

　　 Quan法^[9]对标准时距数据进行自相关分析，将长时距数据样本划分为若干短时距子样本，通过极值的概率分布(Gumbel分布):

　　 式中u,a为拟合参数。

　　 由子样本推算长时距样本的极值分布参数，由下式计算极值期望值:

　　 式中γ为欧拉常数。

　　 Wang法^[10]基于短时距的样本数据的极值概率分布(广义极值分布):

　　 式中k为形状参数。

　　 对参数进行拟合，利用转换关系得到对应的长时距极值分布参数，由下式求得期望极值:

　　 式中μ，σ分别为位置参数和尺度参数。

　　 基于B类地貌，在0～90°风向角下每隔15°对9.6°坡角房屋进行50次重复风压采样。分别采用误差率与平均误差率对上述三种风压极值估计方法的精确度进行分析，结果见图7,8。

　　 其定义如下:

　　 式中:标准风压极值系数为50个风压系数样本观察极大(小)值的平均值;估计风压极值系数为不同极值估计方法求得的值;m为屋面测点数。

　　 从图7中可以看出随着风向角的改变，峰值因子法对极小值风压系数的估计误差基本上都在30%以上，有的测点甚至达到了60%，而Wang法与Quan法对极小值风压系数估计较为精确，与标准风压极小值系数误差基本上控制在-20%～20%范围内，明显好于峰值因子法。而90°风向角下，Wang法与Quan法对屋面尾部测点的极值估计存在一定的误差，需要进一步的研究。考虑到屋面主要受吸力的作用，本文只对屋面各测点的极大值风压系数的平均误差率进行了研究，结果见图8。从图中可以看出Quan法与极值因子法估计值与标准值存在一定的误差，而Wang法的平均误差率基本上控制在10%以内，估计精度较高。

　　 屋面各分区的极大(小)值风压体型系数和平均风压体型系数的比值的较大值实质上就是规范中的阵风系数^[17]。本文基于B类风场，以风向角为变量，分析了0°，9.6°，18.4°，30°，45°五种不同坡角低矮房屋屋面局部分区阵风系数的变化规律。图9给出了屋面各分区阵风系数随风向角变化的试验结果(屋面分区位置见图2)。

　　 如图9所示，当坡角为0°～18.4°时，A区阵风系数随着风向角的增大变化较小且受坡角变化的影响不明显。随着风向角的增大，30°坡角房屋A区阵风系数呈先增大后减小的趋势，其中在30°风向角下达到最大，阵风系数β_gz=5.18。当风向角为20°～45°时，45°坡角房屋A区阵风系数明显小于荷载规范的建议值1.7，且当风向角大于45°时，其阵风系数波动较大，其中在60°风向下达到最大，β_gz=4.64。

　　 如图10所示，随着风向角的增大，坡角为0°～18.4°房屋靠山墙B区阵风系数变化较小，在1.8～4.0范围内波动，当风向角大于45°时，坡角对B区阵风系数影响非常小。坡角为30°～45°房屋该区阵风系数随着风向角的增大呈“M”形分布，这主要是由于气流在屋檐处分离、再附使得该区域脉动风压波动较大。其中坡角为30°与45°房屋分别在10°与50°风向角下阵风系数较大，分别为16.07,14.04。

　　 如图11所示，当屋面坡角为0°～30°时，迎风屋脊C区阵风系数随着风向角的变化范围不大，在1.9～4.1范围内波动，其中在20°风向角下，坡角为30°房屋C区阵风系数较大，β_gz=4.05。当屋面坡角β为45°时，迎风屋脊C区阵风系数随着风向角的变化波动较大，在2.2～10.7范围内波动，其中在20°风向角下达到最大，β_gz=10.66，远大于荷载规范建议值1.7。

　　 如图12～14所示，随着风向角与屋面坡角的变化，屋面D区、E区、F区阵风系数无明显的变化规律。平屋面房屋背风屋脊D区，靠山墙E区阵风系数分别在20°，10°风向角下达到最大，分别为2.95,3.28。在0°～30°风向角下背风屋檐F区阵风系数随着坡角的增大大体上呈增大趋势，其中坡角为9.6°，风向角为0°时，阵风系数达到最大，β_gz=3.69。

　　 如图15所示，当坡角为0°～18.4°时，随着风向角的增大，迎风屋面角部J区阵风系数曲线基本一致，随屋面坡度变化平缓。30°屋面坡角J区阵风系数随着风向角的增大呈凸形，在45°风向角下达到最大，β_gz=20.48。当屋面坡角为45°时，在10°～45°风向角下，阵风系数小于1.4，小于荷载规范建议值1.7，当风向角为60°时，β_gz=20.56，这主要是由于平均风压体型系数较小，风压脉动分量波动较大，使得阵风系数增大。

　　 我国现行荷载规范中阵风系数反映的是极值风速，而围护结构风荷载的计算公式中需乘以阵风系数，且荷载规范中阵风系数的取值也没有给出分区的规定，因此需对其取值进行比较分析。本文基于风洞试验数据以风向角为变量，对比分析了9.6°，30°坡角低矮房屋迎风屋沿、屋脊、屋面角部等局部分区阵风系数的试验值与规范值，并给出合理化建议。表2给出了0°，30°，45°，60°，90°五个不同风向角下的试验结果。

　　 由表2可知，屋面各分区阵风系数差值随着坡角的增大而增大，坡角为30°低矮房屋迎风屋檐A区在30°～60°风向下与规范值相差较大，差值均大于3，且迎风屋檐A区与靠山墙B区阵风系数差值在30°风向下较大，分别为3.48,5.47。斜风向下，30°迎风屋面角部J区差值达到18.78，这在抗风设计中应引起注意。在不同风向下，9.6°坡角低矮房屋各分区阵风系数试验值与规范值差值相对较小，可以按规范取值。相比其他屋面分区，迎风屋脊C区阵风系数随着坡角与风向角变化与规范值差值较小。

　　 当来流平行于屋檐时，随着坡角的变化，屋面各分区阵风系数受坡角影响不明显，且与规范值比较接近，建议按荷载规范取值计算风荷载。

　　 (1)分析了屋面测点风压时程的偏度与峰度的关系，给出了低矮建筑屋面测点风压高斯与非高斯特性的划分标准。探讨了不同坡角房屋的屋面风压高斯与非高斯分布特点，结果表明，屋面坡角对屋面风压高斯区与非高斯区分布影响较大。

　　 (2)通过对比分析Quan法、Wang法与峰值因子法对风压极值的估计误差。结果表明，Wang法对风压极大值和极小值都有较高的估计精度。

　　 (3)坡角和风向角的改变对屋面各局部区域阵风系数影响不同，当坡角小于30°时，屋面各分区阵风系数受风向角和坡角的变化不明显;坡角为45°低矮房屋迎风屋檐、屋脊、角部等区域阵风系数受风向角影响较大，在抗风设计中应对这些区域进行局部加强处理。

　　 (4)整体而言，按规范确定的阵风系数小于试验值，且随着坡角的增大，差值越大。说明现行荷载规范中采用的阵风系数法计算风压极值理论不适合用于计算大坡角屋面局部风荷载。