热环境下运动人体热感觉研究进展

季 泰 ，袁伟琪 ，王 坤 ，季 浏

热环境由环境温度、环境相对湿度及环境风速3个环境要素共同组成（吴志丰等，2016）。多年来在各类体育比赛中，出现有关于高温环境影响运动员运动表现、甚至对人体健康造成伤害的报道。据报道，在羽毛球世锦赛和美国网球公开赛中，李宗伟、德约科维奇以及费德勒等顶尖运动员都曾表示环境温度过高严重影响了他们的运动表现。清华大学、浙江大学、苏州大学等校园马拉松比赛中，都曾出现由于高温导致多名学生不同程度热中暑的案例。因此，对热环境下运动中的人体进行研究具有重要的学术价值和应用价值。

人体热感觉是人体对于自身热状态的本体感觉，分为非常热、比较热、有点热、不冷不热、有点冷、比较冷和非常冷共7个等级（Fanger，1967）。有研究表明，热感觉可有效反映热环境下人体的热应激程度（Casa et al.，2007；Toner et al.，1986）。目前在体育学领域，有关热环境下运动中人体的研究主要关注生理生化指标的变化和运动表现的改变，对人体热感觉的研究鲜有涉及。而在人体工效学领域，尽管有关热环境下人体热感觉的研究已有半个世纪之久，但多数研究关注人体日常活动状态下或宇航员在航天状态下的热感觉，鲜有研究关注热环境下运动中人体的热感觉。然而，研究热环境下运动中人体的热感觉对热环境下竞技体育赛事组织、群众体育指南制定、学校体育运动负荷设计都有着重要的指导作用。因此，本研究基于国内外相关研究，从热环境下运动中人体热感觉的相关概念、影响因素、评价方法及预测模型4个方面进行梳理。

1 概念辨析

目前体育学领域关于热环境下运动中人体的研究主要包括热应激和热适应2个方面。而热应激、热适应和热感觉之间有一定差异，但彼此也存在关联（图1）。

图1 热环境、热应激、热适应、热感觉之间的关系Figure 1.The Relationship among Thermal Environment，Heat Stress，HeatAdaption and Thermal Sensation

1.1 热应激

热应激是指人体接触热环境时受环境致热因子刺激而产生的机体反应，这种机体反应表现在生理和心理2个方面（刘鹏等，2014）。生理方面表现为呼吸速率加快、心率加快、脑充血、肺水肿、体内氧化代谢增加、水和电解质平衡紊乱以及排尿增加等。在运动状态下，这些非特异性的生理反应会加剧，主要表现在脑部温度过高、肌肉温度过高以及脱水3个方面（洪长青等，2004）。而心理方面包括热感觉、热舒适以及出汗感等。

1.2 热适应

热适应，也称热习服，即机体在长期反复的热作用下，对热环境的一系列适应性反应。表现为机体对热的反射性调节功能逐步完善，各种生理功能达到一个新的水平（吴卫兵等，2013）。在运动中，热习服是机体在热刺激的反复作用下逐步建立的耐受高温和抵抗热损伤的保护性生理反应，可缓解高温热环境引起的机体生理紧张，提高机体运动能力，减少训练伤害及过度疲劳的发生。

1.3 热感觉

传统观念认为，热感觉是人对周围环境是“冷”还是“热”的主观描述（胡钦华等，2007）。但实际上，人体不能直接感觉到环境温度，只能感觉到位于自己皮肤表面下的神经末梢的刺激。因此，周围热环境只是影响人体热感觉的重要因素，人体热感觉并非只取决于周围热环境。如在冬天如果穿的衣服足够多，人体主观上还是会感到热，但此时周围的热环境客观上是冷的。综上，热感觉是一种人体具备的对自身热状态的感知觉能力。

2 影响人体热感觉的因素

影响热环境下运动中人体热感觉的因素较多，主要包括热环境、平均辐射温度、服装、新陈代谢率、年龄、性别、种族以及心理等。

2.1 热环境

热环境是影响人体热感觉的主要因素，其中环境温度的影响最大。Indraganti（2009）研究发现，在自然通风、室内温度26.00℃～32.45℃的情况下，室内温度与预测热感觉（PMV）以及实际热感觉（AMV）之间均存在线性相关，其中，温度影响占PMV 86.1%的变化，而AMV中42.1%的变化是由温度造成的。Nicol等（2010）分别研究了欧洲自然通风以及热带湿热地区建筑内温度与热感觉的关系并建立了线性回归方程，尽管不完全相同，但都表明了温度对热感觉影响的重要性。此外，Kenshalo（1970）发现，热感觉的变化取决于空气温度改变（ΔT）的速率，但具体的速率阈值在个体间存在差异。

环境相对湿度会直接影响皮肤的蒸发散热，进而影响人体的热感觉。关于湿度对热感觉的影响目前存在着争议，有研究在温度20℃～34℃，相对湿度20%～90%的热环境范围内进行了人体热感觉的实验研究，结果表明，在高温环境下湿度对人体热感觉的影响较小（Kong et al.，2019）。而另有研究则认为，湿度对热感觉的影响较大，如Luo等（2018）发现了新陈代谢率的调节效应，即在新陈代谢率较低时，湿度对人体热感觉的影响较小，但随着新陈代谢率的升高，湿度对人体的影响会变大。田元媛等（2003）研究表明，当环境温度≥28℃、空气相对湿度≥70%时，湿度对人体热感觉有明显影响。

环境风速会影响人体的对流散热和皮肤蒸发散热，降低皮肤表面湿润度和皮肤表面温度，从而对热感觉产生影响（Du et al.，2019）。风速过大会使人体感到冷而风速过小又会影响人体降温（Kabanshi et al.，2016）。Tucker等（2006）研究表明，大强度运动中皮肤表面的风速会明显改变运动员所处的实际热环境，从而影响运动中人体的热感觉。

2.2 平均辐射温度

平均辐射温度是指环境四周表面对人体辐射的平均温度。辐射包括太阳辐射以及人体与周围环境之间通过辐射形式的热交换（Tucker et al.，2006）。影响人体热感觉因素的敏感性分析表明，环境温度对人体热感觉的影响最为显著，其次为平均辐射温度和风速，相对湿度对热感觉的影响最弱（徐涛等，2010）。周峰等（2018）认为，在严寒地区，影响人体热感觉的最有效特征变量是空气温度、平均辐射温度和服装热阻及其交互作用的影响。Vanos等（2017）研究表明，在户外跑步情境下对热感觉影响最大的因素为性别、平均辐射温度以及环境温度。这些研究均表明了平均辐射温度对人体热感觉影响的重要性。

2.3 新陈代谢率

新陈代谢率是反映人体运动强度的重要指标。与安静状态相比，运动中人体新陈代谢率会高于平时数倍，此时人体的新陈代谢率对热感觉的影响也会大大增强。从生理机制上看，新陈代谢率的增加会触发身体的热应激以及体温调节系统进而影响人体的热感觉，运动中肌肉收缩会产生更多的热量，从而影响热感觉，且新陈代谢率越大，肌肉收缩产生的热量越多，人体感觉越热。Mora-Rodriguez等（2008）在高温热环境下比较了运动员在变化的运动强度和固定的运动强度下人体产热和散热的差异，结果发现，变化强度的运动中会产生更大的热负荷和更高等级的热感觉。此外在新陈代谢率较高时会导致人体心理发生较大变化，进而影响热感觉。Luo等（2016）研究表明，新陈代谢率较高时人的心理会发生变化导致对热接受能力的增强。

2.4 服装因素

服装通过保温对人体热感觉产生重要影响。Gagge等（1941）研究了服装调节对皮肤温度的影响并提出了服装隔热指标，Woodcock（1962）在纺织材料的传湿研究中又提出了服装透湿指标。这些研究都表明了服装热阻和服装湿阻对人体热感觉的显著影响。此外，服装颜色的差异也会影响人体热感觉，Nielsen（1990）测量了太阳辐射对户外自行车运动中身穿黑色和白色衣服的受试者热负荷的差异，结果发现，与白色衣服相比，穿黑色衣服受试者的平均皮肤温度高了3℃～4℃，每分钟心率增加了10次，出汗量每小时增加了100 g。Vanos等（2012）也发现，在颜色暗的表面热负荷更大，对反射率为0.21～0.57的服装，热辐射的平均改变量在115～157 W/m2。

2.5 其他因素

人体AMV还受到地理位置、性别、年龄、气候适应、种族以及对天气的预估等因素的共同影响（Hasan et al.，2016；Kim et al.，2015；Mora et al.，2018）。Nikolopoulou等（2006）研究表明，最近的经历和对天气的预估可以造成热感觉的显著差异。Li等（2016）发现，户外活动的热感觉与环境温度以及晴朗指数显著相关，尽管在有些情况下从客观上而言热环境并不舒适。年龄因素可能会对人体热感觉产生影响，年轻人相比老年人在相同热环境下的热接受程度更高（尹慧等，2016）。性别因素对人体热感觉也会产生影响，Tanabe等（1987）研究表明，女性的热中性温度比男性高1℃，环境变化对女性热感觉的影响大于男性。Modera（1993）也发现，当运动量较大时女性的最佳环境温度比男性低1.2℃，而运动量较小时最佳环境温度相同。

3 人体热感觉的评价方法

人体热感觉的评价方法主要包括热感觉量表法、皮肤温度法、新陈代谢率法、心率变异性法、肌电法、脑电波法以及排汗率法等。

3.1 热感觉量表

热感觉量表是评价人体热感觉最直接的方法，在具体的热感觉等级划分上有所差异。Fanger（1967）提出的热舒适模型中最早使用了7级热感觉调查量表（表1）。Spagnolo（2003）在Fanger 7级热感觉量表的基础上，提出了热中性概念，即将热感觉划分为5个等级更利于数据的分析，但前提是受试者能够精确描述他们的热感觉（表2）。美国建筑技术协会（American Society of Heating，Refrigerating and Air-Conditioning Engineers，ASHRAE）2009年提出了热感觉（TSENS）指标，将热感觉分为11个等级（表3）。

表1 Fanger 7级热感觉量表Table 1 Fanger’s Grade 7 Thermal Sensation Scale

表2 Spagnolo 5级热感觉量表Table 2 Spagnolo’s Grade 5 Thermal Sensation Scale

表3 TSENS 11级热感觉量表Table 3 TSENS Grade 11 Thermal Sensation Scale

3.2 皮肤温度

Mundel等（2016）研究发现，人体热感觉在很大程度上取决于皮肤温度。Wang等（2007）发现，手指皮肤温度或手指-前臂皮肤温度差可以用于人体热感觉的监测。刘国丹等（2014）研究表明，人体在没有显著性出汗时平均皮肤温度与热感觉之间的相关性很强，但当环境温度升高或新陈代谢率增加时人体显性出汗，二者之间的相关性减弱。然而，人体各部分的皮肤温度存在差异，这是由于身体各部分质量、体积以及血流量有所不同（Metzmacher et al.，2018；Roelofsen et al.，2016）。此外男女之间的皮肤温度也存在显著差异，Wang等（2019）研究表明，由于男性的新陈代谢率比女性高出约11%，因此男性的局部皮肤温度相对更高。

3.3 人体核心温度

人体核心温度定义为人体内部胸腔、腹腔和中枢神经的温度，即医学和临床上所说的体温。Flouris等（2015）研究表明，相比于皮肤温度，人体核心温度能够解释的热感觉变异更高。Nagashima等（2019）认为，人体核心体温和皮肤温度对热感觉影响的解释几乎相同，在热中性之上人体核心温度每上升1℃，血流就会由于血管扩张增加56 g/（s·m2），最终导致皮肤表面的对流散热增加从而影响人体的热感觉，因此，人体核心温度可以作为有效评价热感觉的指标之一。

3.4 心率变异性

人体体温调节活动受自主神经系统（交感神经与副交感神经系统）的支配，心率变异性（heart rate variability，HRV）是一种用来评价自主神经系统活动情况的有效方法，因此也可以用来评价人体的热感觉状态（Shaffer et al.，2017）。Liu等（2008）发现了心率变异性与热感觉之间的关联，当人体处于非热中性状态时，低频波段与高频波段比值（LF/HF）显著高于热中性状态。

3.5 新陈代谢率

在热中性环境温度下，人体的新陈代谢率最低；在高温条件下，人体的呼吸、循环系统处于较高水平导致新陈代谢率较高；在低温条件下，人体内部产热也会导致新陈代谢率增加。叶晓江（2005）比较了冷环境和热中性环境下人体的新陈代谢率发现，在冷环境下人体的新陈代谢率显著高于热中性环境下的新陈代谢率。

3.6 脑电波

研究表明，热感觉变化时会影响到脑电波的频率进而对其功率密度谱造成显著影响（Oi et al.，2017）。因此，不同类型的脑电波能反映人体的热感觉状态。Yao等（2008）研究发现，当人体热感觉为稍凉、中性、稍暖时，α波所占的功率比率显著高于其他热感觉；而当人体热感觉为热或冷时，β波所占功率比率明显高于其他热感觉。

3.7 肌电

人体热感觉等级较低时会通过加强肌肉活动产热（如冷颤）以维持热平衡，此时肌电与热中性状态相比有较大差异（Sin et al.，2016）。这在动物研究中已得到验证，叶晓江（2005）研究表明：在环境温度较低时，大鼠四肢肌和躯干肌的放电活动显著提高；当环境温度为26℃～28℃时，其放电活动下降到最低；当环境温度较高时，其放电活动又有所增加，但增幅较小。

3.8 排汗率

研究表明，在热中性和热感觉等级较低时，人体排汗率较低；当热感觉等级较高时，人体通过辐射和对流方式散发的热量不足以带走人体产生的热量，此时汗腺开始分泌汗液，排汗率增大（李文强，2016）。

4 人体热感觉预测模型的发展

由于人体热感觉受多种因素的共同影响，因此整合多个因素建立人体热感觉预测模型能够大幅提高人体热感觉的预测精确度，有效预防热中暑的发生。对已有的人体热感觉预测模型目前国内外已经提出了几十种。这些模型大致可以分为4类：1）Fanger模型，关注人体热负荷与热感觉之间的对应关系，是最早的人体热感觉预测模型，基于该模型提出了预测平均热感觉投票指标PMV；2）两节点模型，将人体分为核心层和皮肤层2个节点，代表模型包括Gagge模型、MEMI模型以及COMFA模型，基于Gagge模型提出了标准有效温度（SET）指标，基于MEMI模型提出了生理学等价温度（PET）指标；3）多层多节点模型，将人体分为多层、多部分及多个节点，但划分形式有所差异，因此也产生了不同的热感觉模型，包括Stolwijk模型、Wissler模型、KSU模型、Tanabe模型、Berkeley模型以及Fiala模型，基于Fiala模型提出了通用热气候指标（UTCI）；4）综合性模型，通过整合以上各类模型建立新的模型，如在Fanger模型和MEMI模型的基础上产生的Rayman模型。这些模型各有利弊，但对中到大强度下运动人体热感觉的预测准确性均有待提高。

4.1 Fanger模型

为了建立一个舒适的室内热环境，Fanger（1967）基于人体热平衡方程[式（1）]，利用堪萨斯州立大学对1 396名受试者热感觉的调查研究，建立了人体热感觉预测模型，提出了PMV评价指标，并得到了热感觉与热负荷、新陈代谢率以及人体表面积之间的回归关系式[式（2）]。

式中，M为人体新陈代谢产生热量；W为对外做功；R为辐射散热；C为对流散热；ED为体表扩散失热；Ere为呼吸失热；Esw为汗液蒸发失热；L为人体热负荷，L＜0表示散热速率大于产热速率，L＞0则表示散热速率小于产热速率。所有项的单位均为W。

式中，PMV是预测热感觉值，A为人体表面积/m2。Fanger模型计算出的PMV值与热感觉的对应关系如表1所示。

Fanger模型是最早建立的人体热感觉预测模型，对之后人体热感觉模型的相关研究具有开创性的引导作用，应用也最为广泛。1994年国际标准化组织在Fanger热感觉模型的基础上提出了ISO 7730标准。另外，Fanger等（2002）还针对不同的国家（或地区）和气候区域提出了一个适用于不同国家（或地区）的PMV指标，即在原有的PMV指标基础上分别乘以0.5～1.0的修正系数。

4.2 Gagge模型

Gagge（1986）提出了“两节点模型”，将人体分为核心层和皮肤表面层，并由2个子系统组成，即控制系统和被控制系统。核心层和皮肤层的热平衡方程式分别如式（3）、（4）所示，据此可以计算出核心层及皮肤层温度。

式中，Mcr，Msk为单位表面的核心层质量和皮肤质量/kg；ccr、csk为核心层和皮肤层平均比热容（/J·kg·℃-1）；Tcr、Tsk为核心层及皮肤层温度/℃；t为时间/s；M为新陈代谢率（/W·m-2），Msh为寒战调节产热量（/W·m-2）；W为对外所做的机械功（/W·m-2）；Qre为呼吸热损失（/W·m-2）；Qdr为与环境间的显热换热量（/W·m-2）；Qev为与环境间的潜热换热量（/W·m-2）；K为核心层与皮肤间的导热系数（/W·m-2·℃-1）；mbl为核心层与皮肤层间的血流量（/m·s-1）；cp，bl为血液比热容（/J·m-3·℃-1）]。

在利用上述公式求解出核心层及皮肤层温度后，可计算出SET（Koelblen et al.，2017）。再根据SET与人体热感觉之间的对应关系（表4），可以对不同实际热环境下人体的热感觉做出预测（De Freitas et al.，2015）。

表4 SET评价尺度表Table 4 SET Evaluation Scale

4.3 MEMI模型

Hoppe在1984年提出的慕尼黑人体热量平衡模型（MEMI）也是根据人体两节点划分法发展而来的，被应用于建筑环境领域（Katavoutas et al.，2015）。MEMI模型的原理是在人体热平衡方程的基础上[（式5）]，加上另外2个传热方程，即：从人体核心向皮肤的传热方程[（式6）]以及从皮肤表面向服装表面的传热方程[（式7）]，联立上述3个方程可求解出服装表面温度、皮肤表面温度以及人体核心温度这3个决定人体热感觉的关键指标，继而预测人体的热感觉（Krüger et al.，2017）。

式中，Fcs为身体核心流向皮肤的热量，vb为从身体核心流向皮肤的血流量/（l·s-1·m-2）]，ρb是血液的密度/（kg·l-1），cb是血液的比热容/（J·K-1·kg-1），Tc为人体核心温度/℃，Tsk为人体皮肤表面温度/℃。

式中，Fsc为皮肤表面流向服装表面的热量，Icl是服装热阻/（km2·W-1），Tsk为人体皮肤表面温度/℃，Tcl为服装表面温度/℃。

基于MEMI模型，Hoppe进而提出了生理学等效温度（PET）指标。其很好地将不同的实际热环境转化为标准环境并预测人体热感觉（Chen et al.，2018）。PET具体的评价标准如表5所示。

表5 PET评价尺度表（Chen et al.，2018）Table 5 PET Evaluation Scale（Chen et al.，2018）

4.4 COMFA模型

Brown等（1986）在前人的基础上，同时基于热舒适满足的4点标准，即：舒适的人体核心温度、舒适的人体皮肤温度、舒适的出汗率以及接近于0的热负荷，建立了COMFA热感觉模型。COMFA模型和MEMI模型的不同之处在于，对不同年龄、不同性别个体的新陈代谢率及出汗率的计算存在差异；此外，在身体表面积、人体核心区域到皮肤的血流密度，血液密度以及血液的热容上也有显著不同，这些参数的不同引起了人体核心区域到皮肤表面热量流动计算上的差异。并且在59种不同温度、辐射和风速的户外自然条件下研究了模型计算值/（W·m-2）与实测热感觉之间的相关性，结果表明两者之间的相关系数为0.91。户外热环境下运动中人体热平衡方程：

式中，B为热负荷，M为传导到身体表面的新陈代谢产热量，RRT为人体受短波和长波辐射吸收热量（如太阳辐射），C为对流散热量，E为蒸发散热量，L为人体长波辐射散热量。

通过上述每一项的计算，并将计算值带入户外环境下运动中的人体热平衡方程，可计算出热负荷值B（Bud-get）。基于 COMFA 模型，Harlan等（2006）发明了 7点PMV量表，找出了模型计算值与PMV之间的对应关系（表6）。Kenny评估了COMFA模型在户外高强度体力活动中热舒适的适用性，27名受试者在室外环境中进行了30 min的中等强度运动（步行、跑步和骑自行车）。将COMFA模型的PMV与受试者AMV进行比较，发现模型随着运动强度的增加误差逐渐变大（Kenny et al.，2009）。

表6 COMFA模型计算值与热感觉的对应关系（Harlan，2006）Table 6 Correspondence between Calculated Values of COMFA Model and Thermal Sensation（Harlan，2006）

4.5 多层多节点模型

多层多节点模型（multi-layered multi-node model）由Stolwijk提出，其对人体采取网格式划分方法，将人体由内向外横向分成不同的4个层次，分别是核心层、肌肉层、脂肪层以及皮肤层，同时由上到下纵向划分成6个不同部分，分别为头、躯干、胳膊、手、腿和足，从而对人体进行逐层、逐部分的细化分析。有学者认为这种划分方式较单节点和两节点更好（Psikuta et al.，2017；Xie et al.，2018）。

Fiala模型是在Stolwijk模型的基础上发展起来的一种应用较为广泛的多节点热感觉模型。该模型由2个相互作用的系统组成：被动系统部分模拟了人体内的热交换以及身体表面与周围环境间的热交换；主动系统通过血管收缩、血管舒张、寒战以及出汗4种方式模拟了复杂的人体生理现象。国际生物气象学会从2000年开始以Fiala模型为基础，提出了通用热气候指数（UTCI）（Kruger et al.，2017），UTCI与热感觉之间的对应关系如表7所示。

表7 UTCI评价尺度表（Kruger et al.，2017）Table 7 UTCI Evaluation Scale（Kruger et al.，2017）

4.6 Rayman模型

Rayman模型近年来受到了较多关注（Froehlich et al.，2019），Matzarakis等（2007）综合了Fanger模型和MEMI模型，建立了Rayman模型，通过PMV和PET 2个热感觉预测指标共同反映人体的热状态。Lin等（2010）发现，Rayman模型可以精确预测每小时的PET及平均辐射温度。Pezzoli等（2012）为了预防世界公路自行车赛比赛地点的气候条件对运动员可能产生的不利影响，利用Rayman模型对自行车运动员的实地热感觉进行了详细分析，并凭借对整个运动过程中PMV和PET指标的分析，发现了运动中不同阶段自行车运动员热感觉和相关生理指标的变化规律。

5 结论与展望

5.1 结论

热感觉是一种人体具备的对自身热状态的感知觉能力。影响运动中人体热感觉的因素包括热环境、新陈代谢率、服装、年龄、种族、性别和心理等。虽然人体核心温度、皮肤温度、新陈代谢率、心率、脑电波、肌电以及排汗率等生理指标能间接评价人体热感觉，但热感觉主观评价量表最为直观和易于获得。人体热感觉预测模型种类繁多，但模型的原理均是基于人体热量平衡，其中Fanger模型应用最为广泛，已有模型主要适用于低强度运动中人体热感觉的预测，在中高强度运动中的预测准确性较差。

5.2 展望

未来应该更加关注高温和寒冷等极端热环境条件下运动中人体热感觉的研究，并在实践中应用以预防运动中热中暑的发生。在竞技体育中，可以利用热感觉模型根据比赛当天的热环境条件和具体的运动项目有效预测比赛中运动员的热感觉，对体育馆内的比赛预先对场馆的温度、湿度进行调节，对户外比赛根据热感觉等级选择比赛时间。在日常锻炼以及学校体育活动中，可以根据具体的热环境条件给出科学的锻炼指导，如不同热环境下进行多大强度的运动最为适宜。