寒冷地区城市公园老年人秋季热舒适特征及影响因素分析

薛思寒, 刘铭, 王琨, 钞鑫峰

(1.郑州大学建筑学院, 郑州 450001; 2.河南农业大学风景园林与艺术学院, 郑州 450002)

据统计,2021年底中国60岁及以上老年人高达2.67亿,占总人口的18.9%[1],预计到2050年这一数字将增至4.4亿,约占总人口的1/3[2]。如何积极应对老龄化,为老年人提供健康、舒适的生活环境已成为全社会关注的重点问题之一。随着老龄人口不断增长,老年人已成为城市公园等公共空间的重要使用群体[3],舒适的室外微气候能够增加老年人的活动频率和时长,对促进其社会交往、身心健康有着积极作用[4]。

既有相关研究多通过现场实测和问卷调查,划定城市住区[5-6]、公园绿地[7-8]、大学校园[9]等类型用地内的人体热舒适标准,分析不同绿化覆盖[10]、视觉感受[11]、长期和短期热经历[12]条件下的热舒适差异,此类研究多未针对老年群体。在老年人室外热舒适方面,相关学者针对湿热地区夏季老人院[13]、寒冷地区冬夏两季城市公园[3]、严寒地区冬季住区[14],研究了老年人室外热舒适特征,并划定了热舒适相关指标阈值范围,但是由于受到生理调节和心理期望的影响,不同气候区域、季节条件、空间环境下的老年人热舒适特征存在差异,甚至一些结论也有相悖之处[15]。因此,后期研究应针对当地气候条件、不同空间类型等方面进行细化,使老年人热舒适特征更加明确。

寒冷地区夏季高温炎热、冬季寒冷多风,气候条件均不适宜老年人在室外开展活动,而秋季气候相对适宜,老年人对于室外空间的使用频率相对较高[16-17],且通过合理的空间设计能够使室外微气候达到较为舒适的状态。然而目前对于寒冷地区老年人室外热舒适的研究仅限于冬夏两季[3],对秋季城市公园中老年人的热舒适特征及影响因素关注较少,缺乏相应的室外热舒适评价标准。

现以寒冷地区城市公园为例,结合微气候现场实测和热舒适问卷调查,通过与非老年人群体进行对比,探究秋季老年人室外热舒适特征、评价标准及影响因素,对于从老年人角度科学评价城市公园秋季微气候舒适度、提出空间设计策略具有一定参考意义。

1 研究方法

1.1 微气候现场实测

选择郑州市核心区域的紫荆山公园(34°16′N, 113°69′E)进行现场实测,该公园交通便利,空间丰富,常年吸引大量老年人前来开展室外活动。在公园内共设置12个测点,具体位置及其空间环境特征如图1、表1所示。

表1 测点空间环境特征Table 1 Spatial environment characteristic of measuring point

图1 紫荆山公园测点分布图Fig.1 Distribution map of measuring points in Zijingshan Park

根据建筑气候区划分标准,郑州市属于寒冷地区,为北温带大陆性季风气候,按照气象划分法,通常9—11月为秋季[18-19]。依据当地典型气象年气象记录,如图2所示,10月温湿度相对稳定,日平均气温在6.76～18.86 ℃,日平均相对湿度在59.54%～91.38%,适合老年人开展室外活动。计划实测于2020年10月22—25日进行,结合近5年该测试日平均空气温湿度变化情况,如图3所示,空气温湿度整体变化平稳,与典型气象年10月份的平均温湿度波动范围相近,且均为晴朗少云天气,能够代表郑州市秋季典型气象特征,因此选定该日期进行实测,测试日基本气象参数数据如表2所示。实测时段选择在室外活动人群较多的07:00—18:00。在各测点位置1.5 m高度处架设测量仪器,连续记录空气温度、相对湿度、黑球温度和风速等微气候数据,所用仪器在实测前均经过调整校准,符合ISO 7726(2014)的规定要求[20],相关性能参数如表3所示。利用热舒适综合指标计算软件Rayman[21],输入年龄、性别、身高、体重、服装热阻以及活动代谢量等受测个体的基本数据,以及受测过程中的微气候数据,计算出人体生理等效温度(physiological equivalent temperature, PET)作为衡量热舒适的综合指标。

表2 实测当日基本气象数据Table 2 Basic meteorological data for the day of the actual measurement

表3 仪器信息及性能参数Table 3 Instrument information and performance data

图2 郑州市典型气象年秋季(9—11月)温湿度变化情况Fig.2 Temperature and humidity variation in autumn (from September to November) of typical meteorological year in Zhengzhou City

1.2 热舒适问卷调查

在对各测点微气候进行现场实测的同时,对周边活动人群开展热舒适问卷调查。为使受测个体的代谢量达到相对稳定的状态且对空间微气候条件有充分的感知,测试员需寻找所在测点附近自由活动15～20 min的受测对象,并指导受测对象填写调查问卷[22]。同时,为减少人群差异所造成的实验误差,测试员需保持受测人群在年龄、性别方面的相对均衡。热舒适调查问卷主要由3个部分组成。

(1)受测个体基本信息,主要包括年龄、性别、着装情况等。

(2)主观热感受,主要包括热感觉(使用ASHRAE的9度评价标尺,-4很冷、-3冷、-2凉、-1稍凉、0适中、1稍暖、2暖、3热、4很热)、热舒适[使用美国制冷与空调工程师学会(American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers,ASHRAE)的4度评价标尺,+1舒适、+2稍不舒适、+3不舒适、+4很不舒适]、热可接受度(使用ASHRAE的4度评价标尺,+1完全可接受、+0.01刚刚可接受、-0.01刚刚不可接受、-1完全不可接受),以及热偏好(使用麦金太尔标度,-1减小,0不变,+1增大)。

(3)受测时的空气温度、相对湿度、黑球温度、风速等微气候数据。

2 结果与分析

2.1 样本描述

实验共获得有效问卷1 269份,各测点受测者人数均匀,获取的样本量相对均衡。受测者多为长期(一年及以上)生活在郑州的人群。根据世界卫生组织分类标准,按照年龄≥60岁为老年人,年龄<60岁为非老年人进行划分[23],实验所得问卷的受测人群特征如表4所示。年龄方面,老年人与非老年人的样本比例较为均衡,分别占比50.4%与49.6%,老年人年龄均值为69岁,非老年人为42岁。性别方面,老年人男性占比29.5%,女性占比20.9%;非老年人男性占比25.6%,女性占比24.0%,受测人群的性别分布较为均匀。服装热阻方面,老年人的服装热阻较非老年人的均值大0.14,老年人的着装情况略厚于非老年人。

表4 受测人群特征Table 4 Characteristics of the population tested

2.2 热感觉与热舒适投票特征

2.2.1 热感觉与热舒适投票分布

老年人与非老年人的热感觉投票(thermal sensation vote,TSV)与热舒适(thermal comfort vote,TCV)投票分布情况如图4所示。对于受测人群整体,热感觉“适中”的占比最大,为48%,没有出现极端冷热(很热、很冷、冷)的投票。热感觉偏热(稍暖、暖、热)的投票占比(36.9%)高于偏冷(稍凉、凉)的投票(15%),说明实验过程中,各测点微气候适中或偏暖。老年人、非老年人群体的热感觉投票分布情况与整体相似,但相比于非老年人,老年人热感觉偏热的投票约高3.02%,偏冷的投票约低0.02%,说明老年人的感觉更热。

图4 老年人与非老年人的热感觉、热舒适投票分布Fig.4 Thermal sensation, thermal comfort vote distribution in the elderly and non-elderly

在热舒适投票方面,绝大部分受测个体感觉“舒适”,占比68.9%,其次为“稍不舒适”,占比30.4%,“不舒适”和“很不舒适”的投票则很少。相比于非老年人,老年人热舒适投票为“舒适”的较少,“稍不舒适”的较多,说明老年人感觉更不舒适,这可能主要是由于老年人穿着较厚,服装热阻较大,使其感觉较热造成的。

2.2.2 热感觉对于热舒适的影响为研究老年人热感觉对于热舒适的影响,将受测人群数据按照每一度热感觉标尺进行分组处理,并计算出各组样本的热舒适投票平均值,再通过回归分析建立热感觉与热舒适的关联关系,结果如图5所示。结果表明,秋季时老年人的热感觉对热舒适有着显著影响,通过对比老年人和非老年人群体,发现老年人的热感觉对热舒适的影响程度较弱。当达到热舒适最佳状态时(即回归曲线的最低点),老年人与非老年人的热感觉投票分别为0.76和0.47,均属于偏热(TCV>0)状态,这说明在寒冷地区秋季的城市公园中,偏热的室外环境才能够使人群的热舒适体验达到最佳状态。在普遍热感觉范围内,当热感觉“稍暖”(TSV=1)时,老年人与非老年人的热舒适投票相同,当热感觉投票比“稍暖”偏冷(TSV<1)时,老年人比非老年人感觉更不舒适,而当热感觉投票比“稍暖”偏热(TSV>1)时,老年人则感觉更加舒适,且当热舒适达到最佳状态时,老年人的热感觉投票较大。这些都说明在热感觉偏热的状态下,老年人的热舒适感受更好,在热感觉偏冷时,老年人会感到更加不舒适,从而推断出在寒冷地区秋季的城市公园中,老年人的耐热性强于非老年人,而耐寒性相对较弱。这主要是因为老年人基础代谢率较低,自主神经系统功能下降,通过自身产热抵御寒冷的能力减弱,较易产生周身发凉等不舒适感觉,因此,较热的环境更能使老年人感到舒适。

2.3 不同的热舒适评价标准

通过建立热舒适综合指标PET与主观热感受投票的量化关系,计算出相应的热舒适评价标准,为定量评估寒冷地区城市公园中秋季的老年人热舒适状态提供依据。常见的评价标准包括热中性、热可接受以及热偏好温度等[24]。

2.3.1 热中性PET

热中性温度是指人体热感觉既不冷又不热,热感觉投票为“适中”时所对应的温度[25]。将受测人群数据按照每1 ℃的PET进行分组处理,并计算出各组样本的热感觉投票平均值,再通过回归分析建立热感觉投票与PET的关联关系,结果如图6所示。

老年人群体与非老年人群体在热敏感性方面存在一定差异。根据所建立的回归方程式可知,老年人与非老年人群体的热感觉投票与PET拟合所得的线性方程式斜率分别为0.03和0.04,这说明室外微气候变化所引起的老年人热感觉改变幅度较小,老年人群体的热敏感性弱于非老年人。这主要是由于随着年龄的增大,老年人的人体生理功能也会产生相应的变化,血管灵敏性和心血管灵活性降低,对于外界微气候探测的敏感性也会随之变弱[26]。当热感觉投票TSV=0时,认为受测人群热感觉适中,可计算出热中性PET,在秋季城市公园中,老年人的热中性PET为8.3 ℃,非老年人为11.5 ℃,老年人感到热适中的温度低于非老年人。

2.3.2 热可接受PET范围

热可接受温度范围是指80%以上的受访者认为所在空间的微气候处于可接受的温度范围内,即最多只有20%受访者认为空间微气候是不可接受的[25]。计算出每1 °C的PET样本的热不可接受率,再通过回归分析建立热不可接受率与PET的关联关系,结果如图7所示。

图7 老年人与非老年人热不可接受率与PET的关联关系Fig.7 Association between heat unacceptability and PET in older and non-older people

根据所建立的回归方程式可知,当热不可接受率小于20%时,老年人热可接受PET范围为3.2～28.0 ℃,非老年人热可接受PET范围为4.9～24.3 ℃,老年人热可接受PET范围更广。当PET<12.5 ℃时,老年人热不可接受率与PET呈负相关关系,即PET越大,热不可接受率越小;当PET>12.5 ℃时,老年人热不可接受率与PET呈正相关关系,即PET越大,热不可接受率越大;当PET=12.5 ℃时,老年人热不可接受率最低,为14.5%,对所处空间的微气候接受程度最高。在相同PET条件下,老年人的热不可接受率总是低于非老年人群体。这说明相比于非老年人群体,老年人对于室外微气候的可接受范围更广,可接受程度也更高。

2.3.3 热偏好PET

热偏好温度是指人们在理想状态下的偏好温度,此时人们对于室外微气候既不期望更冷也不期望更热[24]。将受测人群数据按照每1 ℃的PET进行分组处理,并计算出各组样本的冷偏好和热偏好百分比,再通过回归分析分别建立冷、热期望百分比与PET的关联关系,“冷期望”与“热期望”曲线的交叉点所对应的PET即热偏好PET[27],结果如图8所示。

图8 老年人与非老年人冷热期望百分比与PET关联关系Fig.8 Percentage of hot and cold expectations associated with PET in older and non-older people

老年人群体的热偏好PET为25.8 ℃,非老年人的热偏好PET为24.2 ℃,老年人的热偏好PET高于非老年人,这与前文通过量化热感觉与热舒适关联关系所得到的结论相一致,即老年人在偏热的环境下会感觉更加舒适。郑州市老年人的热偏好PET均高于中性PET(8.3 ℃),这说明老年人热感觉“适中”所对应的PET不一定会使其感受呈现最理想状态,老年人更喜欢比热中性温度略高的温暖环境,这一结论与西安市城市公园中老年人的热偏好情况相似[3]。

2.4 微气候因素对老年人热舒适的影响

室外热舒适状态通常是各微气候因素综合作用的结果,为探究微气候环境对老年人室外热舒适的影响情况,采用多元线性回归分析分别建立老年人与非老年人的热感觉与空气温度、相对湿度、风速、黑球温度等微气候因素的关联关系,即经验热舒适指标TSVmodel。首先就微气候因素与热感觉投票进行相关性分析,筛选相关性较高的微气候因素并且排除变量间的相互影响,避免自变量之间的多元共线性问题,结果如表5所示。

表5 微气候因素与热感觉投票相关性Table 5 Correlation between microclimate factors and thermal sensation voting

相关系数的绝对值可判断变量间相关性的强弱,由表5结果可知,微气候因素与老年人和非老年人热感觉投票相关性的强弱顺序相同,依次是黑球温度>空气温度>相对湿度>平均风速。微气候因素两两之间均存在显著性影响,其中空气温度与太阳辐射的相关系数大于0.70,存在多元共线性关系,因此需将空气温度、太阳辐射分别与相对湿度和风速组合作为自变量建立经验热舒适指标TSVmodel,所得模型方程式如式(1)～式(4)所示。

为评价这4个模型在寒冷地区秋季的适用性,采用决定系数、相关系数、正确预测百分比3个指标进行判断[28],结果如表6所示。结果显示,模型2和模型4的预测表现力和适用性最好,正确预测百分比最高且决定系数和相关系数均大于模型1和模型3,因此选用模型2和模型4分别代表老年人和非老年人的经验热舒适指标TSVmodel。由式(1)～式(4)可知,黑球温度、相对湿度、风速能够更好地预测寒冷地区秋季城市公园的人体热舒适,与以往研究结论相符[29]。为比较自变量对因变量的解释力,将所得方程式转化为去除单位和常数项影响的标准化回归方程式,如式(5)和式(6)所示。标准化回归系数的绝对值越大,表明相应自变量对因变量的影响越大。结果显示,老年人与非老年人热感觉受到微气候因素影响的规律相同,影响大小依次为黑球温度>风速>相对湿度。热感觉与黑球温度、风速呈正相关,黑球温度、风速越大,老年人热感觉越热;与相对湿度呈负相关,相对湿度越小,老年人热感觉越热。

表6 决定系数、相关系数和正确预测百分比Table 6 Coefficient of determination, correlation coefficient and percentage of correct predictions

模型1:

TSVe=0.091Ta-0.013RH+0.317Va-0.604

(1)

模型2:

TSVe=0.086Tg-0.01RH+0.286Va-0.894

(2)

模型3:

TSVne=0.073Ta-0.012RH+0.482Va-0.699

(3)

模型4:

TSVne=0.084Tg-0.011RH+0.448Va-1.017

(4)

TSVe=-0.113RH+0.413Tg+0.131Va

(5)

TSVne=-0.12RH+0.388Tg+0.205Va

(6)

式中:TSV为热感觉投票;Ta为空气温度,℃;RH为相对湿度,%;Va为风速,m/s;Tg为黑球温度,℃。

3 结论

室外热舒适是评价城市空间优劣的重要方面,影响着城市居民的使用行为和身心健康,高质量的城市公园活动空间对老年人健康具有一定益处。通过秋季在寒冷地区城市公园中进行微气候现场实测和热舒适问卷调查,分析老年人热舒适特征及其微气候影响因素,划定不同的定量评价标准,主要得到以下结论。

(1)在寒冷地区秋季城市公园中,相较于非老年人,老年人热感觉对于热舒适的影响程度较弱,偏热的室外热环境才能使其热舒适体验更好,说明老年人的耐热性较强,而耐寒性则较弱。

(2)老年人的热中性PET为8.3 ℃,非老年人为11.5 ℃,相较于非老年人,室外热环境变化所引起的老年人热感觉改变幅度较小,老年人群体的热敏感性弱于非老年人。

(3)老年人热可接受PET范围为3.2～28.0 ℃,非老年人热可接受温度范围为4.9～24.3 ℃,老年人对于室外热环境的可接受范围更广,可接受程度也更高。

(4)老年人的热偏好PET为25.8 ℃,非老年人的热偏好PET为24.2 ℃,比热中性PET略高的温暖环境才能使老年人热感受达到理想状态。

(5)各微气候因素对于老年人热感觉的影响程度由大到小排序依次为黑球温度>风速>相对湿度,黑球温度、风速与老年人热感觉呈正相关,相对湿度呈负相关。