基于离散程度的博物馆馆藏环境温湿度中长期评估方法

冯萍莉，雷　淑

(四川博物院文物保护修复中心，四川成都　610071)



基于离散程度的博物馆馆藏环境温湿度中长期评估方法

冯萍莉，雷淑

(四川博物院文物保护修复中心，四川成都610071)

摘要：温湿度是评估博物馆馆藏环境的重要指标。在越来越多的博物馆对温湿度进行监测记录的情况下，需要基于“稳定适宜”的准则，探索一种科学的评估方法，为馆藏环境温湿度的调控治理提供依据。该方法以中长期的博物馆监控数据为基础，通过计算温湿度监控数据的离散度和离散系数，并结合箱线图分析数据的分布情况，对其“稳定适宜”程度进行综合量化评估。结合四川博物院2014年的温湿度监控数据的实例，验证了该方法的有效性。研究结果表明，采用基于离散程度的中长期温湿度数据评估方法，能够为下一步的馆藏环境调控治理提供依据，有助于针对性的改善博物馆文物保存环境。

关键词：博物馆环境；温度；相对湿度；评估方法；离散程度

0　引　言

温湿度是影响博物馆馆藏文物保存环境的重要因素。准确地评估温湿度的“稳定适宜”程度[1]，是评价馆藏文物保存环境的重要指标。剧烈波动和不适宜的温湿度极易引发生物病害、加快文物材质发生化学腐蚀的速率或导致机械损伤。因此，对馆藏文物保存环境的温湿度进行监控成为了当务之急。只有对环境数据进行监测、记录和分析之后，才能有的放矢地对之进行调控和改善。

温湿度数据的持续监测会产生大量的数据。简单的算术平均数虽能代表某时期内数据的集中趋势，但无法说明这段时间内数据的波动情况；在没有考虑数据分布的情况下，温湿度最大值和最小值的极差无法说明该时段的温湿度稳定性；若是使用每日温湿度平均值差值绝对值的平均值进行计算，日平均值的计算掩盖了可能存在的短期周期性变动，由于差值的绝对值无法说明温湿度波动方向的不同，其计算结果无法反映温湿度中长期的整体波动情况。为此，采用离散度——亦即监测数据与目标值的差异程度，来综合评估温湿度的“稳定适宜”指标，通过箱线图直观地表现温湿度的分布和季节性波动情况，并使用离散系数反映温、湿度的波动大小。

1　评估方法概述

1.1评估准则

使用基于“稳定适宜”的准则对馆藏环境温湿度进行量化评估，需在评估之前明确温湿度的目标值。在实际工作中，同一空调系统的调控范围内通常存放有不同材质的文物，因此馆藏环境温湿度的目标值多为一个妥协值，需将参考的各种博物馆环境标准与博物馆文物、设施和外界环境等现状结合考虑后确定。

1.2评估方法

博物馆保存环境温湿度的波动受到多种人为和自然因素的综合影响。根据引起温湿度波动的来源，可分为人为扰动、空调系统的干预和所在地的气候影响三类；根据其波动的表现形式，可分为短时周期性波动、季节性波动和长期趋势三种。短时周期性波动在博物馆保存环境中，多是由每天人为开关空调系统造成的日波动；季节性波动是受到所在地气候影响的结果；而长期趋势一般指最少以年为时间跨度，温湿度数据的集中趋势和波动情况。长期趋势、季节性波动和日波动是三个不同的指标，在评估时必须分别对待。博物馆馆藏环境温湿度的中长期检测数据，具有数据量大、波动情况复杂的特点。传统的绘图法虽能直观地表现温湿度数据的整体趋势和波动，但无法用于比较不同监测位置的温湿度数据的“稳定适宜”程度。采用基于监测数据离散程度的温湿度评估方法，能够把温湿度数据的“稳定适宜”程度数量化，采用离散度这一指标综合反映温湿度监测数据的“稳定适宜”程度和长期趋势，并能通过离散系数和箱线图分析评估温湿度的波动情况。

1.2.1“稳定适宜”程度的综合评估温湿度的“稳定适宜”程度，可以通过计算温湿度数据相对于目标值的差异程度来进行评估。在统计学上，一组数据取值之间的差异程度被称为离散程度，通常使用标准差进行计算[2]。

(1)

式(1)中，一组数据x1,x2…xN的个数为N、算术平均数为μ，则其标准差σ等于数据各取值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根，反映的是此组数据相对于其平均值的离散程度。对于温湿度数据而言，其“稳定适宜”程度并非是数据相对于其算术平均数的离散程度，而是相对于温湿度目标值的离散程度。

如图1所示，将监控数据每一测量点考虑为以温度T为横坐标、相对湿度H为纵坐标的坐标点，n为该时间跨度内测量点的个数，则有(T1,H1),(T2,H2),…(Tn,Hn)。(T0,H0)为温湿度的目标值。l1，l2，…，ln为数据与目标值的距离。监测数据相对于目标值的离散程度代入式(1)，可得式(2)：

图1　温湿度二维坐标系示意Fig.1　The coordinate system of temperature and relative humidity

(2)

式中，

(li)2=(Ti-T0)2+(Hi-H0)2(i=1,2,…，n)

(3)

将式(3)代入式(2)可得式(4)：

(4)

离散度S为各测量点与目标值离差平方的算术平均数的平方根，是各测量点与目标值距离的平方和的平均数的平方根，代表的是该时段内测量点相对于目标值的离散程度，亦即所选时段内温湿度基于目标值的差异程度。离散度的大小反映了温湿度的“稳定适宜”程度：在目标值一定的情况下，离散度越小，说明温湿度的总体情况越适宜稳定；反之，则温湿度数据的集中趋势越远离目标值、其波动越大，越不适宜。

1.2.2温度和相对湿度的稳定性评估由式(1)可知，温度的离散度ST和相对湿度的离散度SH如下所示：

(5)

(6)

由于温度的离散度ST和相对湿度的离散度SH的度量单位和目标值不同，不能直接使用离散度进行比较。为进一步分析该时段内温度和相对湿度各自的波动情况，消除监测数据取值水平高低和计量单位不同对离散程度的影响，需采用“离散系数”cv来比较其波动的大小[2]。温度的离散系数cvT如式(7)所示，相对湿度的离散系数cvH如式(8)所示。

(7)

(8)

“离散系数”cv是一组温度或湿度数据的离散度与目标值的比值，代表的是单位目标值上的离散程度，是测度数据离散程度的相对指标。离散系数越大，则波动越大；离散系数越小则越稳定。

1.2.3基于箱线图的温湿度波动趋势评估为了直观地表现温湿度数据的季节性波动和长期趋势，使用箱线图来表现一组温湿度数据的集中趋势和分布特征，并对多组数据的分布情况进行对比。如图2所示，箱线图能够反映数据的中位数(50%位置上的值)、两个四分位数(25%和75%位置上的值)、离群值(大于1.5倍四分位差的值)，以及除离群值外的最大值和最小值[2]。箱线图有助于直观地了解温湿度数据的大致分布情况，适用于对中长期的数据进行初步的对比分析：若理想的温度或湿度处于中位数附近，则箱子较短的数据，离散程度较低、稳定性较高；箱子较长的数据，离散程度高、温湿度的波动更大。

图2　箱线图示意图Fig.2　Diagram of boxplot

2　评估示例

本次评估以四川博物院展厅和库房的温湿度监测数据为例。

2.1监测仪器及方法

使用TESTO 175H1型温湿度记录仪进行温湿度数据的监测和记录。仪器的温度测量范围：-20～55℃(精度±0.4℃)，相对湿度的测量范围：0～100%RH(精度±2%RH)，数据存储量为一百万组。监测时，设置测量间隔为15min；监测时间：2014年1月至12月。

2.2监测位置

选择四川博物院的7个展厅和5个文物库房，分别放置共计12个温湿度自动记录仪。四川博物院的馆舍为全框架现代建筑，采用了中央空调和恒温恒湿空调两种装置：除张大千展厅和书画库房由一台恒温恒湿空调调控外，其余展厅和库房均由一台中央空调调控。空调系统的开启和关闭由人为控制，通常仅在开馆期间运行。各监测位置的基本情况如表1所示。

2.3馆藏环境温湿度评估

2.3.1温湿度目标值基于“稳定适宜”的准则，综合参考加拿大文物保护研究所(CCI)的环境温湿度标准[3]、ASHRAE手册[4]，以及IIC和ICOM-CC联合发表的环境标准[5]，结合四川博物院所在地的气候和空调系统的使用现状，采用温度(20±5)℃和相对湿度(50±5)%RH为本次馆藏环境温湿度中长期的目标值进行评估。根据1.2.1所述方法，可认为当所有测量点的数据都落入以(20，50)为圆心、(25，55)与圆心的距离为半径的圆内时，温湿度处于适宜稳定的状态。由此可知，中长期数据的离散度小于7.07，则可视为温湿度适宜稳定。

表1　12个监测点的基本情况

2.3.2温湿度长期趋势评估使用离差度和离散系数公式对各监测点温湿度数据进行计算，计算结果如图3所示。所有监测点的离散度都超过了目标值7.07，说明各监测点的温湿度情况均未达标。将各监测点基于目标值的离散度按从小到大的顺序排列，依次为：A

当离散度相近时，应将离散度、离散系数和箱线图与文物材质相结合考虑，比较评估环境温湿度对文物的影响。例如，B监测点和F监测点的离散度、温度和相对湿度的离散系数的数值均十分相近。B监测点位于工艺美术展厅，陈列有大量有机质文物，包括纺织品和皮革等；F监测点位于陶瓷展厅，厅内陈列的文物大部分为瓷器、陶器较少。考虑到B监测点的大量有机质文物更易受到不适宜温湿度的损害，在资源有限的情况下，二者中应优先治理B监测点的温湿度。

图3　各监测点的温湿度离散度和离散系数Fig.3　Dispersion Index and Coefficient of Variation of different monitoring site

各监测点1月至12月的温度箱线图和湿度箱线图，如图4和图5所示。图4和图5中的蓝色虚线表示温度和相对湿度的目标值。由图4可以看出，A、K两个监测点的温度数据靠近目标值且波动较小，但有离群点存在。经过进一步调查得知，离群点是由恒温恒湿空调的关闭所致。除使用恒温恒湿空调的A、K两个监测点外，其余监测点的温度水平均高于温度的目标值，且波动也更大，其中波动最大的是F监测点。就温度的整体情况而言，展厅温度的波动情况要大于库房温度的波动情况。

图4　各监测点2014年温度箱线图Fig.4　The boxplot of temperature at different monitoring site in 2014

图5　各监测点2014年相对湿度箱线图Fig.5　The boxplot of related humidity at different monitoring site in 2014

由图5可以看出除D监测点外，其余监测点的相对湿度整体水平都高于相对湿度的目标值50%RH。虽然D监测点在目标值上下进行波动，但其波动幅度非常大，最大值与最小值之差达到了56.1%。所有监测点中，使用恒温恒湿空调的A、K两个监测点波动较小，但其整体水平远高于目标值，其离群值是由恒温恒湿空调的关闭所致。相对湿度波动最大的是J监测点。库房相对湿度的波动要略大于展厅。

结合箱线图、离差度和离差系数的计算结果，评估馆藏环境温湿度的长期趋势：

1) 12个监测点的温湿度监测数据均未达到温度(20±5)℃和相对湿度(50±5)%RH的目标，其中展厅的温湿度情况要略微优于库房，这主要是由于库房相对湿度的水平远高于目标值且波动较大造成的。若对库房的相对湿度进行有效调控，将提高稳定性，大幅降低离散度。

2) 所有监测点相对湿度的离散系数都要高于温度的离散系数，这说明相对湿度的波动更大、稳定性更差。特别是在监测点A、H、I、J、K、L，相对湿度的离散系数达到了温度的2倍以上。

3) 在没有去除离群值的情况下计算离散度，虽代表了2014年各监测点温湿度稳定性的真实情况，却也使得A和K两个监测点的离散度受离群值影响大幅增加。在这样的情况下，A、K两点的离差度仍小于绝大部分的监测点，可以说明：在空调系统长期保持运行状态、避免频繁地人为开关的情况下，就长期而言恒温恒湿空调要优于普通中央空调。

2.3.3季节性波动的评估选择从长期趋势来看波动最小的监测点A和最大的监测点J进行对温湿度的季节性波动进行示例评估。

图6至图9中的蓝色虚线为温湿度的目标值。综合考虑箱线图和图10中A、J监测点各月温湿度离散度和离散系数的计算结果：

1) 虽然A监测点的离散度总体情况优于J监测点，但在4月、5月、11月和12月A监测点的离散度要略微高于J监测点。比较两个监测点温度和相对湿度的离散系数和箱线图，可知A监测点在4月和5月，相对湿度的集中趋势更加远离目标值、离散系数较大；在11月和12月时，A监测点温度的离散系数大于J监测点。两个监测点最小的离散度均发生在冬季，其中A监测点在11月、J监测点在11月和12月的离散度均小于目标值7.07。此时段的离散度较之其他月份大幅下降，是受到了博物馆所在地气候的影响，冬季的相对湿度较低且波动较小造成的。

图6　A监测点1月至12月温度箱线图Fig.6　The boxplot of temperature at monitoring site A from January to December

图7　A监测点1月至12月相对湿度箱线图Fig.7　The boxplot of related humidity at monitoring site A from January to December

图8　J监测点1月至12月温度箱线图Fig.8　The boxplot of temperature at monitoring site J from January to December

图9　J监测点1月至12月相对湿度箱线图Fig.9　The boxplot of related humidity at monitoring site J from January to December

图10　A、J监测点每个月的温湿度离散度和离散系数Fig.10　Dispersion index and coefficient of variation of monitoring site A and J from January to December

2) 从图7和图9能够看出，两个监测点的相对湿度都明显受到季节性因素的影响。在夏季成都的降水量较多、外界环境的相对湿度较大；冬季降水量少、相对湿度低。空调系统对相对湿度的调控能力有限，导致馆内环境受到外界环境影响，造成夏季湿度高、冬季湿度低的季节性波动。

夏季时，空调系统的设定温度远低于外界环境温度；冬季时，空调系统设定温度高于外界环境温度。由于空调系统仅在开馆期间运行，闭馆后馆藏环境受到外界季节性的温度变化的影响。这导致了图6和图8中大量离群点的存在。

3) 从各月的离散系数来看，两个监测点各月的相对湿度的离散系数均大于温度的离散系数，且其离散度的趋势与相对湿度离散系数的变化趋势一致。这说明离散度受相对湿度的影响更大。两种空调系统对高湿度的调控均未达到预期目标，需要增加其他辅助调湿手段。

3　结　论

温湿度是博物馆馆藏环境的重要指标。针对“稳定适宜”的要求，探索了一种科学的馆藏环境温湿度中长期监控数据的评估方法。

1) 采用基于离散程度的中长期温湿度数据评估方法，能够把“稳定适宜”程度作为一个指标综合分析，量化评估温湿度监测数据的“稳定适宜”程度。

2) 对于馆藏环境温湿度数据的波动情况，使用离散系数把温湿度的波动量化，并结合箱线图来直观地表现温湿度的波动趋势。

3) 通过温湿度监测数据的示例评估可以看出，上述基于温湿度监控数据离散程度的评估方法是有效的。四川博物院的馆藏环境就长期趋势而言，均未达到温度(20±5)℃和相对湿度(50±5)%RH的目标；展厅和库房均受到季节性波动的影响，其中受相对湿度的影响较大；博物馆使用的恒温恒湿空调对温湿度的调控能力要优于普通中央空调，但二者均无法有效控制湿度的季节性波动，需要使用其他的辅助措施加强对湿度变化的控制。

4) 根据国家文物局“十二五”建设“全国馆藏文物保存环境监测平台”的规划，以及形成国家文物保存环境监测中心、区域文物保存环境监测中心、博物馆文物保存环境监测站三级系统的发展规划，全国各地的博物馆环境监测站正在紧锣密鼓的建设中。采用基于离散程度的中长期温湿度数据评估方法，能够为下一步的馆藏环境调控治理提供依据，有助于针对性的改善博物馆文物保存环境。

参考文献：

[1] 徐方圆,吴来明,解玉林. 文物保存环境中温湿度评估方法研究[J]. 文物保护与考古科学, 2012, 24(增刊):6-12.

XU Fang-yuan, WU Lai-ming, XIE Yu-lin. Study of methods for temperature and humidity evaluation in museum environments[J]. Sci Conserv Archaeol, 2012, 24(suppl):6-12.

[2] 贾俊平, 何晓群, 金勇进.统计学[M]. 第6版. 北京：中国人民大学出版社, 2015:85-89.

JIA Jun-ping, HE Xiao-qun, Jin Yong-jin. Statistics [M]. 6th Ed. Beijing: China Renmin University Press，2015：85-89.

[3] Canadian Conservation Institute. Environmental Guidelines for museums [EB/OL]. Canada: 08-Oct-2013. [2015-5-5].http://www.cci-icc.gc.ca/resources-ressources/carepreventivecons-soinsconspreventive/enviro-eng.aspx.

[4] ASHRAE.2011 ASHRAE handbook-HVAC applications [M].SI Ed., 2011.

[5] International Institute for Conservation of Historic and Artistic Works. Environmental Guidelines-IIC and ICOM-CC Declaration [EB/OL].Hong Kong: 2014-9-26. [2015-5-5]. https://www.iiconservation.org/node/5168.

(责任编辑马江丽)

收稿日期：2015-05-29；修回日期：2015-10-19

作者简介：冯萍莉(1984—)，女，四川博物院文物保护修复中心，四川大学文物与博物馆专业，硕士研究生在读，研究方向为馆藏文物预防性保护，E-mail: 914443617@qq.com

文章编号：1005-1538(2016)02-0085-07

中图分类号：G264

文献标识码：A

Evaluation of temperature and relative humidity in museum environments based on dispersion level of medium and long-term monitoring data

FENG Ping-li, LEI Shu

(Conservation and Restoration center of Culture Heritage, Sichuan Museum, Chengdu 610071, China)

Abstract:Temperature and relative humidity are both significant indicators of the museum environment. Based on the criterion of stability and appropriateness, a new approach to evaluate museum environment is presented. By calculating the dispersion level of monitoring data away from a set point and assessing its level of distribution, the environmental quality of temperature and relative humidity in a museum environment can be determined, in addition to the long-term trends and seasonal fluctuations. The monitoring data collected in the Sichuan Museum from 12 different galleries and storage areas in 2014 were used to evaluate the effectiveness of the model, which proved to be reasonable. The method provided data for control of museum environment and design specific preservation conditions for relics in the museum.

Key words:Museum environment; Temperature; Relative humidity; Evaluation; Dispersion level