温和地区高校宿舍冬季室内热舒适性评价

周智勇 柳倩莹

(昆明理工大学 昆明 650500)

0 引言

随着教育事业的蓬勃发展，2020年我国高等教育在学总规模达4 183万人。学生一天中有80%的时间在室内度过，而这其中50%的时间是在宿舍度过，愈发凸显了宿舍室内热环境的研究价值[1]。

近年来，专家学者对高校宿舍热环境的关注度有了明显提高。夏博[2]对西安某高校学生公寓进行了热环境研究，定性定量地对室内热环境状况进行了评估分析。姜春宏等[3]对桂林某高校顶层宿舍进行了测试及调研，得出长廊式结构导致宿舍通风效果不理想，且两端宿舍和中间宿舍的差异明显。王琳[4]对重庆某高校学生宿舍进行了研究，通过模拟软件进行定量分析，得到了研究对象室内冷热不舒适时数和全年任一时刻最佳通风换气次数，并作出了相应分析。

但对于温和地区冬季热环境的研究较少，而昆明市高校聚集，学生密度高，独特的气候条件和庞大的人数规模使得学生的热舒适问题更加凸显。本文以昆明理工大学某宿舍区作为研究对象，基于现场测试以及问卷调查两种方式，对冬季宿舍热舒适性进行了探究，对现场测试数据和人体实际感受之间的关系进行了分析，以期为温和地区学生公寓热环境研究提供参考。

1 现场测试

1.1 测试对象

测试对象为昆明理工大学某宿舍楼栋，如图1所示。宿舍楼栋坐北朝南，内长廊式结构，考虑到太阳辐射、风速等因素的影响，选择一层(底层)、三层(中间楼层)、六层(顶层)的阳面、阴面各3间宿舍为测试对象。宿舍内部结构如图2所示，宿舍左右均有床和工作台，由于宿舍面积过小，温湿度及黑球温度测点位置为宿舍右侧离地1.1 m工作台(即桌面)；空气流速测试为对角线等分4个测点，开窗大小分别为0%、30%、60%、100%，每个测点进行4次测试。

图1 宿舍分布平面(部分)

图2 宿舍内部平面

1.2 测试方案及仪器

本次测试通过现场测试和问卷调查两种方式进行探究，现场测试的样本宿舍同步进行，测点位置设置相同。测试参数温湿度采集频率为5 min/次，黑球温度采集频率为0.5 h/次，空气流速采集频率为1 h/次。测试仪器型号及参数如表1所示。

表1 测试设备信息

2 测试结果分析

2.1 室内外温度分析

室内外空气温度对比如图3所示，测试期间宿舍室内温度基本稳定在16～20 ℃(607宿舍为使用暖风机对照宿舍)，室外温度在10～18 ℃变化。宿舍室内温度相差不大且波动小，和室外温度有一定差距，主要是由于冬季宿舍开门开窗少，空气流通条件差，长时间处于相对密闭环境，而宿舍窗户面积小，室内外热量流失少，室内温度变化小。对宿舍和温度进行交叉分析可知，室内温度呈现中间楼层>一层>顶层的趋势，且阳面宿舍温度大部分时间略高于阴面宿舍。

(a)一层

根据《民用建筑供暖通风与空气调节设计规范》(GB 50736—2012)的热舒适度等级规定，测试楼层均达不到热舒适度等级Ⅰ级要求，一层白天部分时段达到热舒适度等级Ⅱ级，三层基本达到热舒适度等级Ⅱ级，六层除使用暖风机时间段的对照宿舍之外，均达不到热舒适度等级要求。

2.2 室内外湿度分析

室内外相对湿度对比如图4所示，室内相对湿度基本介于50%～75%(607宿舍为开窗对照宿舍)，室外相对湿度介于50%～100%，大部分时间段室外相对湿度高于室内，平均值为78.6%。可以看出，凌晨时分室外空气中相对湿度较高，与夜晚降水有关，随着空气温度的升高，相对湿度呈下降趋势，过了午时空气中相对湿度开始升高；室内相对湿度在夜间趋于平稳，在白天随学生的日常活动开始波动。总体来看，冬季宿舍室内相对湿度较高，符合昆明地区冬季湿冷的气候特点。

2.3 室内空气流速分析

室内空气流速测试采用对角线等距测点的方法，将外门紧闭，通过改变不同开窗大小，记录不同测点的风速大小，记录频率为1 h/次，室内空气流速测试结果如表2所示，空气流速很小，基本无吹风感，测试结果最大值为0.12 m/s，最小值为0.03 m/s。这是由于测试楼栋为长廊式宿舍结构，通风效果差，即使门窗全开，空气对流效果也很差；其次是宿舍间距小，各幢宿舍之间互相影响。总体来看，长廊式建筑内部空气流速低，散热效果差。

(a)一层

表2 室内空气流速 单位：m/s

2.4 室内平均辐射温度分析

平均辐射温度(Mean Radiant Temperature,MRT)常用于评价热舒适性和计算人体散热量，是一项用来衡量周围物体的表面温度对人体辐射散热强度的指标。本文使用黑球温度计间接测量法计算平均辐射温度，考虑到室内风速过小，平均辐射温度公式可简化为[5]

(1)

式中，Tm为平均辐射温度；Tg为黑球温度；Ta为空气温度；υ为空气流速。

测试数据温度分布及计算结果如图5所示，同一房间的室温与平均辐射温度变化呈现相同趋势，符合客观规律。两个样本宿舍的平均辐射温度均低于室温，其中1#宿舍的平均辐射温度的平均值为18.8 ℃，比平均室温低0.2 ℃，最低气温为18.5 ℃；2#宿舍的平均辐射温度的平均值为18.7 ℃，低于平均室温0.2 ℃，最低气温为18.4 ℃，均为冷辐射。

图5 室温与平均辐射温度比较

3 问卷调查分析

昆明属于温和地区，未集中供暖，冬季气温低、湿度高，本次问卷调查主要针对冬季宿舍室内人员的活动情况、衣着量以及对室内热环境的舒适感等问题展开。

调查结果显示，冬季室内人员普遍穿着较厚，窗户开启情况为一般只开启一部分甚至完全关闭，外门一般关闭，宿舍内空气对流情况较差，室内人员对气味满意度较低。在室内热环境舒适感方面有以下反馈：

(1)对热环境感知最敏感的部位在手脚，裸露在空气中时间较长，冷感觉明显。

(2)冬季宿舍室内温度较低，部分学生穿着较厚衣物仍感觉寒冷，根据籍贯来看，大多数南方地区的学生认为有点冷或者适中，而大部分北方地区的学生则认为过冷，此结果和之前生活环境相关：北方一般集中供暖，室内热舒适度较高；南方未集中供暖，对冬季低温环境接受度较高。

(3)问卷中有28%的学生认为宿舍潮湿，来自北方偏干燥地区的学生认为宿舍室内比较潮湿，来自南方的学生则认为宿舍湿度适中，接受能力强，舒适满意度高。

(4)由于冬季气温低，宿舍开窗时间少，大部分学生觉得宿舍吹风感微弱，因而对宿舍风感舒适度感受适中。

4 室内热环境分析

4.1 室内有效温度

综合调研各物理环境参数对人体热感觉的影响，选取室内空气温度和MRT两项环境参数作为影响室内热环境的基本参数，并选用综合考虑环境与人体的对流换热及辐射换热的室内有效温度作为指标，对研究对象室内热环境进行分析评价[6-7]。考虑到选定宿舍室内空气流速平均值较小，室内有效温度计算公式简化为[7]

to=0.5ta+0.5tr

(2)

式中，to为室内有效温度；ta为室内空气温度；tr为平均辐射温度。

根据测试数据计算结果如图6所示。图中显示了两个样本宿舍室温与室内有效温度的变化趋势，两个宿舍的室内有效温度平均值低于室温平均值。

图6 室温和有效温度比较

4.2 热中性温度

热中性温度表示人体体感最佳的适宜温度，本文使用平均热感觉(MTS)和预测平均热感觉(PMV)两项指标来表示人体热感觉，并将热感觉采取七级分度投票值表示，对应关系如表3所示。

表3 热感觉与投票值

PMV采用CBE热舒适计算工具[7]进行在线计算，综合室温、风速、相对湿度、平均辐射温度、服装热阻和新陈代谢率6个因素，得到PMV、PPD、热感觉、SET等热舒适指标值。同时基于温度频率法计算操作温度区间内的平均热感觉投票值(MTS)。以有效温度为自变量，进行PMV和MTS的最小二乘回归，拟合方程如下：

MTS=0.278to-5.052

(3)

PMV=0.227 5to-4.749 5

(4)

图7 PMV与MTS回归拟合

当MTS和PMV分别为0时，代入方程得到有效温度to分别为18.2 ℃和20.9 ℃，即代表热中性温度。MTS对应的热中性温度低于PMV约2.7 ℃，且MTS回归方程斜率大于PMV，由此可见，人体实测冬季宿舍温度变化的敏感程度高于预测值，学生对于较高温度的承受能力低于预测值。

4.3 热环境评价

根据PMV-PPD模型分析，当PMV介于-0.5～0.5的热舒适区间时，预计不满意者百分数(PPD)为10%，将PMV为±0.5代入拟合方程可得到热舒适区间温度为18.7～23.1 ℃；同理，可得到MTS热舒适区间温度为16.4～20.0 ℃。MTS对应的可接受温度范围小于PMV，可见实际情况中人体对环境的接受度要小于预测值。

以1#宿舍为例进行逐时PMV和PPD对比分析，如图8、图9所示。由图8可以看出，PMV在测试期间为-1.96～-0.75，均不在ANSI/ASHRAE Standard 55-2017要求的热舒适区间内。

图8 逐时PMV

图9 逐时PPD

由图9得知，PPD在测试期间昼夜变化较大，夜间热环境不满意百分数高达76%，白天在20%左右波动，主要是由于白天学生的适应性行为降低了热环境不满意度，而夜晚的适应性行为减少使得PPD再度增大。总体而言，测试对象室内热舒适度不满足热舒适等级Ⅰ级要求[8]。

5 结语

(1)研究对象宿舍楼栋平均湿度在65%左右，室内温度变化分布在16～20 ℃，室内温度普遍较低，除中间楼层外基本无法满足热舒适度等级要求。长廊式宿舍结构导致通风效果差，偏低的室温使得门窗一般处于关闭状态，宿舍室内空气流动性差，进一步提升宿舍室内热舒适度十分必要。

(2)问卷结果显示，昆明高校宿舍冬季热舒适性满意度较低，大部分学生觉得宿舍室内温度过低，会采取一些适应性行为来提高自身热舒适度，比如购置小型采暖设备、添置衣物等。

(3)结合MTS与PMV-PPD模型分析，学生对于温度变化的敏感程度高于预测值，且对于环境的接受程度和较高温度的承受能力均低于预测值，长期处于该环境的学生已经产生适应性。同时，夜晚PPD明显高于可采取适应性行为提升热舒适度的白天，此结论与问卷结果一致。

(4)本文所求得的热中性温度仅为计算建议值，随着高校宿舍建筑的发展以及学生自身对热环境满意度评价的变化，舒适度要求和热中性温度应结合实际情况合理选择。