西安建筑科技大学 林宇凡 孙 歌西北工业大学 郑武幸西安建筑科技大学 李晓伟 杨秋侠 李 婷
随着城市发展的日新月异,人们对生活质量的要求不断提高,以及绿色和可持续发展理念的普及,不论在室内、外或在特殊环境下(例如公共交通工具),都希望处于舒适的热环境中。
ASHRAE认为,人体热舒适是“人体对周围热环境感觉满意的意识与状态”[1]。目前,获得舒适的热环境有2个途径:一个是以人体换热平衡为基础,基于人工气候实验结果的PMV模型[2],它为人类社会创造舒适人工环境提供了科学依据;另一个是基于地域气候的热适应模型[3-5],考虑人的行为调节、生理习服、心理调节因素[6-7]。热舒适模型和理论已发展较为成熟,世界各个地区也相继开展了室内外环境的热舒适研究,并且开始关注特殊环境(例如地铁交通)的热舒适问题。目前关注点主要体现在3个方面。一是调研地铁交通工具内热环境,通过对昆明、青岛、上海等地铁车厢热环境参数进行测试,结合主观问卷得到乘客的实际热感受评价情况,发现乘客热中性温度与可接受温度范围[8-11];杜赛赛等人针对北京平峰时段某2个地铁站及其往来车辆的热环境情况进行了现场调研,获得寒冷地区夏季地铁热环境的特点[12]。二是调研地铁站厅层工作区的风速和气温的耦合作用,发现其热环境的特性[13]。三是提出一些设计策略:管宏宇等人发现昆明地铁车厢温度低于热中性温度,为温和地区地铁车厢热环境设计参数的确定提供了参考[8-9];谷雅秀等人通过研究分析了长春地铁车站及车厢的热环境和热舒适状况,为地铁环控系统的设计提供了参考[14];朱培根等人结合南京地铁现有的环境与设备监控系统,提出了车站温度动态控制模型[15]。
相关文献对公共交通工具热舒适研究提供了有意义的探索,但仍有一些问题尚待揭示:1) 中国幅员辽阔,不同地域的气候条件差异较大,出行者的长期热经历背景不同,因此,需要发现关中寒冷地区城市出行者的热舒适中性温度、偏好区域、可接受阈值区及热适应特性;2) 已有文献未考虑出行者的短期热暴露(即出行者进入车厢前的短期热经历),以及未考虑出行起终点不同,会导致出行者在车厢内的热适应性差异。
针对上述问题,本文选取气候四季分明的寒冷气候区代表城市——西安,以其地铁热环境为关注点,开展春季热舒适现场调研。研究目的是:在考虑出行者长期热经历、短期热暴露及出行起终点的基础上,通过现场实测及调研发现出行者主观感受特点;同时揭示出行者对地铁车厢热环境的适应特性。此项工作有助于对寒冷地区地铁车厢热环境较全面的了解,同时为地铁热环境设计与评价提供参考,致力于营造健康、舒适、节能的地铁车厢热环境。
本次调研地点为西安市地铁4号线。西安市属于寒冷地区,气候为暖温带半湿润大陆性季风气候,冷暖干湿,四季分明,夏季炎热多雨,冬季寒冷多雾,而春季温暖、干燥、多风、气候多变。西安春季为每年的3—5月,平均气温为14.8 ℃,平均相对湿度约为66.1%,平均风速为0.7~2.6 m/s。
1.2.1出行者遴选
地铁出行者涉及各类人群,包括青年人、老年人、男性、女性等,如果不对出行人群分类,可能会给后续数据分析带来误差,因此,本文选取出行者中的青年健康群体,遴选长期生活在西安市的在校大学生作为受试者。此外,出行者遴选还考虑了2个前提条件:1) 出行者应有相似的长期热经历背景,因此要求出行者至少在西安生活了3 a;2) 出行者应有相同的短期热经历背景和相同的出行起终点。因为通过已有文献梳理,发现未考虑出行者的短期热暴露(即出行者进入车厢前的短期热经历)和出行起终点不同,可能会给后续数据分析带来误差。此外,要求出行者身体健康,无心血管系统疾患,调研之前应保证正常饮食和充足的睡眠,避免饮酒、喝咖啡、服药等。避免剧烈运动和情绪波动,以确保调研当天身体状况和精神状态均良好。调研前,对出行者进行动员,内容包括阅读调研说明书和主观问卷调查。
1.2.2热环境参数测试
地铁车厢内热环境参数(空气温度、空气湿度、黑球温度、风速)的测试方法参照ISO 7726:1998标准[16],在进行测试之前,对测试仪器进行了调试和校核。热环境参数测试仪器见表1。
表1 环境参数测试仪器
1.2.3主观调查问卷
本次调研的问卷设计包括2个部分。第1部分统计出行者的基本信息,如年龄、性别、身高、体重、服装热阻、活动量、出行时长。第2部分调研出行者的主观感受,包括:热感觉,采用ASHRAE[17]的7度标尺(-3冷、-2凉、-1稍凉、0中性、1稍暖、2暖、3热);热舒适,7度标尺(-3非常不舒适、-2不舒适、-1稍不舒适、0中性、1比较舒适、2舒适、3非常舒适);湿度感,7度标尺(-3很潮湿、-2潮湿、-1有点潮、0适中、1有点干燥、2干燥、3非常干燥);气流感,7度标尺(-3气流感很强、-2有气流感、-1有微风感、0适中、1有点闷、2闷、3很闷);热可接受度,4度标尺(1完全接受、0.01刚刚接受、-0.01刚刚不接受、-1完全不接受);车厢内空气温度、相对湿度、风速的期望投票则采用3度标尺(1增大(升高)、0不变、-1减小(降低))。
本次调研路线为地铁4号线,调研季节为春季的4月,历时19 d。考虑出行者的短期热暴露因素和出行起终点因素,要求出行者从学校出发,徒步到达地铁车站,起终点均为建筑科技大学·李家村站和老火车站,克服了出行者的短期热暴露差异和起终点不同带来的误差。
具体流程为:1) 出行者应进行调研准备,包括携带便携式测量仪器和主观问卷;2) 从宿舍出发徒步到达地铁车站(建筑科技大学·李家村站)入口处,测量室外环境参数1次,同时填写主观问卷1次;3) 进入地铁车厢,测量车厢环境参数1次,同时填写主观问卷1次;4) 每5 min测量车厢环境参数1次,同时填写主观问卷1次,共计4次,历时大概20 min;5) 确认问卷填写完整后,携带仪器乘坐地铁原路返回至学校,调研结束。
为研究出行者主观感受与环境温度之间的关系,采用温度频率法(Bin法),将操作温度以1 ℃为间隔进行分组,得出主观感受投票的平均值。操作温度是根据人体与环境的干热交换公式推导出的温度参数,本文根据GB/T 50785—2012《民用建筑室内热湿环境评价标准》[18]的规定来计算:
top=Ata+(1-A)tr
(1)
式中top为操作温度,℃;A为系数,根据空气流速取值;ta为空气温度,℃;tr为平均辐射温度,℃,可由黑球温度tg、ta和风速v根据式(2)计算得出:
tr=tg+2.4v0.5(tg-ta)
(2)
本文主要研究车厢内热环境对出行者适应性热舒适的影响,暂不涉及室外环境参数。地铁车厢内的环境参数包括空气温度、相对湿度、风速、黑球温度,对测试参数的最小值、最大值、平均值和标准差进行了描述性统计,结果见表2,各参数频率分布见图1。
表2 热环境参数
从图1可知:春季地铁车厢内空气温度主要集中在22~26 ℃,占比为80.5%;而相对湿度则主要集中在30%~60%,占比超过95%;黑球温度在各温度段分布比较均匀;车厢内风速主要集中在0~0.4 m/s,占比接近80%,说明风速相对较小。
图1 地铁车厢内环境参数频率分布
2.2.1基本资料统计
地铁车厢内主观问卷调查共回收有效问卷215份,出行者数量为44人,且长期生活在西安,年龄均在20~29岁之间,性别比例为男∶女=30∶14,同时出行者的身高、体重及服装热阻等信息见表3。
表3 出行者基本资料
2.2.2主观感受
主观感受指的是出行者对周围热环境的主观反应,本文从以下2个方面进行统计分析:一是包括热感觉、湿感觉等;二是对车厢环境参数的心理期望。
图2显示了主观感受投票、环境期望投票及热可接受度投票。从图2a可看出:春季车厢内,热感觉投票为中性(0)和稍暖(1)的占比较大,分别为44.2%和32.1%;湿感觉投票为适中(0)和有点干燥(1)的占比较大,分别为47.4%和33.0%;在气流感方面,认为有微风感(-1)、适中(0)和有点闷(1)3种的出行者占比较大,超过了80%,其中认为有点闷(1)的出行者稍多,占35.3%;有超过一半的出行者热舒适投票为适中(0),即比较认可车厢内的舒适度;同时,在4种主观感受的投票中,极端感受的投票相当少,说明当前热环境尚在出行者的容忍范围内。
图2 主观感受投票、环境期望投票及热可接受度投票
从图2b可看出:53.5%的出行者认为车厢空气温度适中(0),而期望温度降低(-1)和升高(1)的占比分别为37.7%和8.8%,说明如要改变当前温度,出行者更希望温度降低;52.1%的出行者满意当前的相对湿度,但42.8%的出行者期望相对湿度增大;43.3%出行者认为风速比较合适,但还有51.6%的出行者期望风速增大。
从图2c可看出,出行者对车厢的热可接受度较好,选择刚刚可接受(0.01)和完全可接受(1)的分别占58.1%和29.8%,只有1.4%的出行者完全不能接受车厢的热环境,表明出行者对当前车厢热环境比较满意。
为探究平均热感觉投票MTS与操作温度top之间的关系,采用Bin法对两者进行拟合分析,拟合结果如式(3)所示:
MTS=0.14top-2.65 (R2=0.823)
(3)
图3显示了车厢平均热感觉投票与操作温度的关系。由图3可知:热感觉与车厢内操作温度成正比;热感觉每变化1个标度值,操作温度的改变量为7.1 ℃,由此说明出行者对温度的敏感度较差;令MTS=0,得操作温度为18.9 ℃(称为热中性温度,即理论上人体感觉最适中的环境温度);从整体来看,出行者普遍认为地铁车厢内偏暖,因此比较期待较凉爽的环境。
图3 车厢平均热感觉投票与操作温度的关系
车厢内相对湿度主要集中在30%~60%,为更具体分析相对湿度与湿感觉之间的关系,将相对湿度以5%为间隔进行分组,得出平均湿感觉投票值,对其进行拟合分析,拟合结果如下:
MHS=-0.02φ+1.34 (R2=0.388)
(4)
式中MHS为平均湿感觉投票值;φ为相对湿度。
图4显示了平均湿感觉投票与相对湿度的关系。由图4可知:湿感觉与车厢内相对湿度成反比;拟合方程斜率为-0.02,即相对湿度每改变1%,湿感觉标度值改变0.02;当湿感觉投票为0时,车厢内相对湿度为67.0%(即为中性相对湿度),出行者在该车厢环境下感觉比较舒适。
图4 平均湿感觉投票与相对湿度的关系
为分析车厢内风速与气流感的关系,将风速以0.1 m/s分组,计算每组内气流感投票的平均值,对风速与平均气流感投票值进行拟合回归分析,拟合结果如下:
MAMS=-1.12v+0.74 (R2=0.514)
(5)
式中MAMS为平均气流感投票值;v为风速,m/s。
图5显示了平均气流感投票与风速的关系。由图5可知:气流感与车厢内风速成反比;气流感每变化1个标度值,风速的改变量为0.89 m/s;令MAMS=0,可得风速为0.66 m/s(即为中性风速),此时出行者的气流感最为舒适;从整体分布来看,风速主要集中在0.40 m/s内,出行者大多数感觉比较闷,期望较大的风速。
图5 平均气流感投票与风速的关系
为研究出行者对所处热环境的可接受温度范围,将车厢内的操作温度以1 ℃进行分组,统计每组内的热可接受度PS(包括刚刚可接受和完全可接受,即满意百分比),采用二次回归进行分析,最后求得90%的可接受温度范围,拟合结果为
(6)
图6显示了热可接受度与操作温度的关系。由图6可知:随着操作温度的升高,出行者的热可接受度先上升后下降;90%可接受温度范围为19.4~24.7 ℃,但其下限值略高于热中性温度(18.9 ℃);从整体分布来看,出行者对当前热环境的可接受度较高。
图6 热可接受度与操作温度的关系
当所处的实际热环境状态与人们对热环境所期望的状态相符时,受试者就会对该环境感到满意,相差程度越大,则满意度越小,希望改变当前环境状态的期望就越强烈。
从影响人体热舒适的环境参数出发,分别对空气温度、相对湿度及风速的期望态度进行讨论,其中希望温度、相对湿度及风速增大(升高)或减小(降低),说明受试者对当前环境不满意,若希望保持不变,则说明受试者对当前环境感到满意。将空气温度以1 ℃、相对湿度以5%、风速以0.1 m/s进行分组,统计每组内受试者“希望增大(升高)”和“希望减小(降低)”的人数百分比,并进行回归分析,结果如图7所示,2条期望线的交点表示出行者所期望的空气温度、相对湿度及风速,最后发现春季出行者期望为:空气温度20.1 ℃,相对湿度68.9%,风速0.72 m/s。
服装热阻作为影响人体热舒适的主要因素之一,与室外环境温度有着极大的关系。服装热阻C与室外温度的拟合关系式为
(7)
图8显示了服装热阻与室外温度的关系。由图8可以看到:随着室外空气温度的升高,服装热阻减小,室外温度每升高1 ℃,受试者的服装热阻减小0.02 clo;当室外温度低于19 ℃时,服装调节作用随温度变化敏感程度较小;当室外温度高于19 ℃时,服装热阻的减小幅度较大,即服装调节作用随温度变化敏感程度较之前增大。
图8 服装热阻与室外温度的关系
从总的趋势来看,人们会随着室外空气温度的变化来调整着衣量,以更好地适应热环境。
表4显示了本次现场测试结果和数据拟合结果。对比表中实测值和拟合的中性值,发现拟合的中性温度值高于实测温度值,拟合的相对湿度和风速值低于实测值,表明出行者认为车厢温度偏高,相对湿度和风速偏低。对比表中拟合的中性值和期望值,发现二者基本吻合,结合期望投票分布频率值,表明出行者期望车厢温度降低,相对湿度和风速增大。
表4 现场测试和拟合结果汇总
热感觉投票MTS随操作温度变化的拟合方程的回归系数表明人体热感觉对温度变化的敏感度,选取春季长春地铁车厢和春季西安自然通风建筑[14,19],研究建筑环境和交通工具环境之间,以及不同地域气候下交通工具环境之间人们的热适应性差异。对3种MTS拟合模型进行对比,结果见表5和图9。西安4号线地铁车厢的温度敏感度为0.14,中性温度为18.9 ℃;西安自然通风建筑的温度敏感度为0.176,中性温度为21.0 ℃;长春地铁车厢的温度敏感度为0.030,中性温度为22.5 ℃。出现差异的原因如下:1) 西安4号线地铁车厢的温度敏感度与西安春季自然通风建筑的温度敏感度接近,表明相同地域的人群对建筑环境和交通工具环境的温度感受接近。2) 西安自然通风建筑的热中性温度高于西安4号线地铁车厢,表明人们期望获得更温暖的建筑环境。3) 西安4号线地铁车厢的温度敏感度与长春地铁车厢的温度敏感度出现差异,并且热中性温度较低,这可能是受室外气候影响。本次调研在4月进行,西安月平均气温约为15 ℃,而长春春季平均气温约为7 ℃,并处于供暖季,对比而言长春人更偏好较温暖的车厢温度。
表5 MTS与top拟合回归关系
图9 MTS与top的拟合关系
对当天实测的室外温度及对应的出行者中性温度分别求取平均值,其中中性温度tn按照Griffiths方法[20]计算,即tn=top-MTS/G(其中G为Griffiths常数,取0.5[21]),建立两者之间的线性关系式,可得到热适应模型,见表6和图10。
表6 热适应模型
图10 热适应模型对比
对比西安地铁车厢与西安自然通风建筑的热适应模型[22],发现中性温度随着平均室外温度tout的变化规律不同,室外温度每变化1 ℃,在地铁车厢与自然通风建筑中,人体感觉舒适的温度变化分别为0.18 ℃和0.30 ℃,可知,人体的中性温度在地铁车厢中变化较小。同时,由图10可知,在相同室外温度下,地铁车厢中的中性温度低于自然通风建筑中的中性温度,表明人体对短期热暴露场所的温度容忍度较高。
适应性分析的思路是发现出行者主观感受与车厢环境参数之间的关系,以期找到它们之间的内在规律性。湿感觉和热可接受度的拟合结果分别见式(4)、(6),发现R2值偏低,说明出行者的湿感觉和热可接受度不仅与相对湿度和车厢操作温度有关,可能还有其他影响因素,重庆大学课题组有类似的发现,在研究居住建筑人员的主观感受时,发现湿感觉不仅与相对湿度有关,还与不同地域的居住者和服装热阻有关[23]。
1) 西安地铁车厢的热中性温度为18.9 ℃;适中的相对湿度和风速分别为67%和0.66 m/s。对比实测值,出行者认为车厢温度偏高,相对湿度和风速偏低。
2) 期望的温度、相对湿度和风速分别为20.1 ℃、68.9%和0.72 m/s。对比实测值,发现出行者期望车厢温度降低,相对湿度和风速增大。
3) 对比西安春季自然通风建筑,发现相同地域的人群对建筑环境和交通工具环境的温度敏感度接近,并且人们期望获得更温暖的建筑环境。
4) 对比长春春季地铁车厢,发现人群在温度敏感度和热中性温度出现差异,这可能与地域室外气候有关。
5) 对比西安春季自然通风建筑,地铁车厢中的中性温度低于自然通风建筑中的中性温度,表明人们对短期热暴露场所的温度容忍度较高。
本次调研遴选的出行者属于青年健康群体,后续研究还将扩大不同出行者群体样本量,包括不同年龄段、不同性别等。本次调研季节为春季,后续研究还要关注其他季节及高峰/非高峰时段。本研究的适应性分析发现,出行者主观感受与车厢环境参数之间的有些拟合关系式的R2值偏小,表明有多因素影响,后续研究还将探索出行者的主观感受与多种因素的耦合机理。与其他建筑环境不同,地铁出行者往往在短时间内进出车厢,从热适应的角度看,可能会受到室外热环境的影响,后续还要开展相关研究。