田心怡,蔡贤云,黄 珂
(重庆交通大学 建筑与城市规划学院,重庆 400074)
CIE 88—2004研究报告推荐了察觉对比法作为公路隧道照明设计方法,察觉对比法的本质是公路隧道入口段的照明水平能确保小目标物的亮度对比度C不低于最小察觉对比度Cm。同时,该研究报告给出了基于察觉对比法的公路隧道入口段亮度计算公式,其中一项重要的参数即对比显示系数qc[1],表示给定区域的路面亮度Lb与小目标物面向行车方向垂直面中点处的照度Ev的比值。从视觉适应的角度而言,为确保小目标物能迅速被察觉到,小目标物与路面亮度之间应有足够的亮度对比度,因此,对比显示系数阈值可确保隧道各个照明段内小目标物达到刚好被察觉到的临界状态。通过研究明确了背景亮度Lb、阈限亮度差ΔL0和对比显示系数阈值qc0之间的关系[2],经过推导得到对比显示系数阈值公式。
式中:ρ为小目标物反射系数,一般取0.2。
建立对比显示系数与阈限亮度差之间的关系后,研究对比显示系数时需要涉及与小目标物可见度特别是可见度中阈限亮度差有关的研究内容。通常把目标物的实际亮度对比大于其临界对比的倍数称为可见度(常用VL表示);阈限亮度差ΔL0是指恰好能满足小目标物被看见时目标物的阈限亮度Lt0与背景亮度Lb之间的差值。现阶段交通照明中关于小目标物可见度的研究主要集中在道路照明中,公路隧道照明中关于可见度的研究较少,但二者在研究环境与方法上有相通之处,因此,可以借鉴道路照明中关于可见度的研究思路。文章主要梳理分析了道路及隧道照明中关于小目标物可见度的研究,特别是可见度中阈限亮度差ΔL0的研究内容。
1970年,Gallagher在研究街头照明与犯罪时提出可见度指标概念,他采用45.72 cm×45.72 cm、反射比6%的灰色和29%的白色交通锥体做实验,发现可见度是司机察觉到目标物与驾驶车辆之间距离的有效预测方法[3]。成定康平采用20 cm×20 cm、反射系数9%~11%的灰板模拟驾驶员可能碰到障碍物的实验,通过改变汽车行驶速度和驾驶员反应时间等参数研究路面平均亮度、亮度均匀度及眩光限制等因素与停车视距、察觉小目标物几率之间的关系,CIE采用了成定康平的实验成果[4-5]。
Box等研究发现驾驶员在道路上能否察觉到障碍物与可见度水平STV有关。他们在实验中交错布置400 W汞灯,通过调节灯具间距研究小目标物与夜间安全行驶之间的关系。研究发现,可见度水平STV与交通事故发生概率之间的关系呈“U”形曲线:汽车时速在50~60 km时,小目标物可见度水平与夜间汽车交通事故发生概率之间密切相关,因此,从道路安全性考虑,可见度水平比亮度水平更适合评价道路照明质量[6]。Merle采用反射系数为50%的灰板模拟不同亮度水平下驾驶员可能碰到障碍物的情况[7],通过分析56个地点测得的数据发现,平均亮度与交通事故发生概率之间并不能建立直接关系,但可见度水平STV值与交通事故概率在统计学上具有显著相关性。
结合Blackwell和Aulthorn的研究成果并分析实验数据,Adrian提出了全新的可见度计算模型[8-9]。Adrian的计算模型中背景亮度分为3部分,他还考虑了小目标物正负亮度对比、目标物停留时间和观察者年龄等影响因素。在阈限亮度差的测量上Blackwell采用定值刺激法,而Adrian[8-9]采用调整法,认为他们的数据必须乘以2.6才与Blackwell的研究数据一致。北美照明工程学会推荐的道路照明标准明确给出了不同道路类型的小目标物可见度标准,还给出了小目标物可见度的理论计算方法、实验步骤及评价指标。ANSI/IESNA RP-8-00标准根据Adrian的计算模型确立了阈限亮度差与视角、人眼适应水平之间的关系。
日本学者Narisada等在研究小目标物可见度时,引入了揭示能力(revealing power)的概念(此概念由Waldram在1938年提出),并建立了正、负对比揭示能力与反射系数之间的关系,由此确定小目标物刚好被发现时的阈限亮度差[10]。平川惠士等通过实验研究小目标物可见度(总体揭示能力)的变化情况,研究结果表明,对称照明时的总体揭示能力达到某点时小目标物垂直面照度值降低,而给定区域的路面亮度却升高,导致小目标物可见度发生变化,顺光照明中即便增强汽车前灯的作用,小目标物可见度也几乎没有变化[11-12]。
道路照明中小目标物可见度的研究较多[13-15],但公路隧道照明中基于可见度的研究相对较少,曾有学者对比分析了基于可见度的公路隧道照明设计方法[16],并尝试将小目标物可见度的研究方法引入公路隧道照明研究中[17]。陈仲林等[18]研究发现对比显示系数qc与公路隧道内光的空间相对分布有关,即qc受隧道照明方式、灯具安装位置、灯具间距、灯具挂高、灯具偏转角、灯具俯仰角、光源功率、灯具配光和隧道内光多次反射等因素的影响,这些因素均会影响小目标物可见度水平。
1946年,Blackwell历时两年半研究了正常视力下19名女性观察者的人眼阈限亮度对比。将光斑投射到距离观察者18.288 m的白色屏幕上并让观察者判断能否看到光斑,通过改变光刺激亮度得到正负亮度对比、小目标物呈现时间6 s时不同观察视角和不同背景亮度下识别几率从10%到95%时的亮度对比,并确定99.93%识别几率下的亮度对比为人眼的阈限亮度对比[19]。
以BlackWell的研究成果为基础,CIE 19/2-1和19/2-2研究报告得到68个视力正常观察者的实验数据,并建立了阈限亮度对比(用Cref表示)与背景亮度Lb之间的关系。研究者最终得到阈限亮度对比Cref的数学模型,见式(2),该数学模型与背景亮度Lb和等效亮度对比(Cref/C)等具有关联性[20-21]。
式中:Lb为背景亮度,cd/m2;Cref为阈限亮度对比;Cref/C为灯箱亮度对比;n、t、s为系数。
依据Blackwell的阈限亮度实验及Adrian的可见度模型,翁季等通过计算机模拟研究道路照明光环境下的阈限亮度差,共得到了正负亮度对比情况下20个观察者的5 760组数据,经数据分析得到阈限状态下的亮度对比度。该方法不仅节省了装置和时间,也可迅速准确地得到实验结果[22-23],因此,此研究方法对公路隧道光环境下的阈限亮度差研究具有指导意义。后续研究中张晟鹏通过年龄修正系数Ka(驾驶员年龄为60岁时)修正观察视角7.45′时的阈限亮度差,Adrian发现识别几率为100%时(实际为99.93%)的阈限亮度差应乘以2.33[24-25]。翁季在观察视角7.45′的条件下修正了阈限亮度差公式,包括正负亮度对比修正系数Kf、识别时间修正系数Kt和年龄修正系数Ka,通过定值刺激法研究了公路隧道光环境下不同观察视角和不同背景亮度下的阈限亮度差[26-28]。
崔璐璐等[29]建立了亮度对比度、背景亮度和阈限亮度差之间的关系,在研究中选用7种不同颜色的小目标物(目标物尺寸为0.2 m×0.2 m)和3种不同光源、不同显色性的灯具营造公路隧道光环境,通过10个观察者的判定结果得到实验结果。实验结果表明,显色性高的光源对小目标物可见度具有良好的补偿作用,可在不改变路面亮度的前提下提高小目标物的识别几率。
李福生[30]通过探测几率、反应时间和视觉评价来研究小目标可见度。实验中背景光源与投影的叠加可以保证各项实验参数灵活调节。通过反应时间与小目标可见度关系的研究,他发现反应时间均随小目标可见度的增加而缩短,并由此建立了阈限亮度差的光源光谱模型。此模型能保证在各种视觉区域环境(明视觉、暗视觉和中间视觉)和任意光源光谱下均可求得阈限亮度差,由此拓展了阈限亮度差的适用范围。不过该项研究中并未结合实验环境研究阈限亮度差而是直接借用了Adrian的阈限亮度差模型。
结合Aulhorn、Blackwell和Adrian的研究思路,对阈限亮度差进行修正得到小目标可见度。多项研究表明,观察者年龄、小目标物正负亮度对比和小目标物呈现时间均会对阈限亮度差实验结果产生影响[22-27]。笔者曾探讨了公路隧道光环境下的对比显示系数与阈限亮度差之间的关系并建立了数学模型,并通过观察者年龄、小目标物正负亮度对比和小目标物呈现时间来修正阈限亮度差[17],如表1所示。表中小目标物呈现时间修正系数相关函数如式(3)~式(5)所示。
表1 不同的阈限亮度差修正系数
通过文献分析得到以下结论:
1)已有多项研究基于小目标物可见度评价道路照明质量,但是公路隧道照明质量评价中缺乏基于小目标物可见度的研究成果。
2)欧盟公路隧道照明规范初步研究了隧道入口段对比显示系数与阈限亮度差之间的关系,但未深入探讨公路隧道光环境下的阈限亮度差。
结合拟解决的问题,文献的研究思路与方法依然值得借鉴:
1)分析文献发现可见度水平受布灯方式、光源功率、灯具间距、灯具安装高度、灯具配光曲线等多项因素的影响;对比显示系数qc受隧道照明方式、灯具安装位置、灯具间距、灯具挂高、光源功率、灯具配光和隧道内光多次反射等因素的影响。二者在研究范围上有重叠之处,对比显示系数阈值的研究可借鉴可见度的研究方法。
2)借鉴道路照明光环境下阈限亮度差的研究思路与方法,在公路隧道光环境中通过阈限亮度差实验得到不同观察视角和背景亮度下的对比显示系数阈值。