基于稳态热平衡方程建立的PMV模型仅适用于均匀、稳定的热环境,但大量热舒适现场研究表明其与受试者实际平均热感觉存在较大偏差[1]。基于ASHRAE RP-884项目提出的适应性热舒适理论,很好的解释了这种差异产生的原因[2]。中国学者也进行了新的尝试,姚润明等[3-4]将气候、季节、社会文化等影响人体热舒适的因素考虑在内,运用“黑箱”理论提出了预计适应性平均热感觉指标,并建立了“适应性PMV模型”(aPMV)。受经济发展水平影响,乡域地区无完善的集中采暖措施和明确的设计依据。而且,中国目前关于热舒适的研究主要集中在城市办公[5-6]、居住[7-9]、高校教室[10-11]等建筑中,对乡域中小学教室涉及较少。已有研究表明,舒适的室内热环境更有利于提高学生的学习效率[12-13],而过高的室内温度容易使学生感到头痛、胸闷,导致注意力下降[14]。相比成年人,中小学生拥有更高的新陈代谢水平[15],对室内热环境有其独特的要求,合理确定冬季教室内热舒适性参数,对学生身心健康及学习效率有着重要的影响。
本文通过对青海西宁乡域地区中小学教室热环境、中小学生热舒适的大量现场测试和实地调研,获得该地区中小学教室内学生冬季热中性温度、期望温度、舒适温度范围等,并提出适用于青海乡域中小学教学建筑的室内热环境评价模型,为中小学教室冬季热环境设计提供依据。
现场调研于2015年12月5-13日进行,处于一年中教室使用的最冷时段,选取青海西宁地区4所乡域中小学校的10间教室,在对室内热环境参数进行测量的同时对420名中小学生进行问卷调查,其中男生214名(占50.8%),女生207名(占49.2%),年龄在10~15岁之间,平均年龄为12.6岁。测试教室内景如图 1所示。
测试的室内参数有:空气温湿度、风速、黑球温度等;室外参数有:空气温湿度、太阳辐射强度、风速。主要仪器有TBD-1型太阳辐射仪、TR-72ui自记式温度计、TR102S黑球温度计、ZRQF-F30风速仪,每隔10 min自动记录一次。其中TBD-1型太阳辐射仪布置于屋顶,四周无遮挡;室内温湿度采用五点法平均布置在教室内,并以锡箔纸遮蔽;室内风速、黑球温度布置一个测点,位于教室中间位置;室外温湿度测点位于屋面背阴处。室内测点高度均为1.1 m,热环境参数测点布置如图 2所示。
问卷内容包括:1)被调查学生的年龄、衣着情况等客观信息;2)调查时刻学生的热感觉、舒适感等对室内热环境的主观感受,热感觉投票采用ASHRAE 7级标尺;3)热接受度、期望度调查。
冬季围护结构内壁面温度较低,当相对湿度在热舒适的范围内、且室内风速很低时,人体热感觉同时受空气温度和平均辐射温度的影响,应采用操作温度to作为热舒适评价指标[16]。
测试期间均为晴天,室外气象条件相近,选取12月8日的室外热环境参数进行分析,如图 3所示。
由图 3可知,当日室外气温变化范围为-11.1~4.2 ℃,平均值约为-4.0 ℃;室外相对湿度变化范围为16%~73%,平均值约为45%;日太阳辐射持续9~10 h,平均太阳辐射强度为306 W/m2,最大值出现在13:00左右,为557 W/m2。可见,该地区室外气候寒冷,但太阳能资源丰富。
对室内环境参数的统计结果见表 1,ta为空气温度,to为操作温度,tr为平均辐射温度,φ为相对湿度,v为风速。to的分布频率如图 4所示。
由表 1可知,昼间(7:00-18:00)教室内空气温度变化范围为6.2~23.1 ℃,平均值为15.9 ℃,低于《中小学校设计规范》中的规定值18 ℃[17];室内相对湿度范围为19%~61%,平均值为40%,绝大多数在30%~60%的正常范围内,满足卫生要求[18];风速v≤0.2 m/s的样本占94.2%。由图 4可知,上课期间室内操作温度to位于5.6~23.5 ℃之间,平均值为15.6 ℃。
G.HAVENITH通过研究给出了9~18岁不同年龄中小学生在不同课程类型下所具有的代谢率[19]。中小学生新陈代谢率取值1.2 met (70 W/m2)。
统计分析学生衣着情况,参照ASHRAE标准计算服装热阻值,获得其分布频率如图 5所示。
由图 5可知,中小学生的服装热阻主要集中在1.3~1.9 clo (约占90%),平均值高达1.6 clo。主要由于青海西宁地处严寒地区,室外气温低,学生普遍穿着较厚的衣物,通过自身行为调节以适应当地寒冷的气候条件;且学生频繁进出教室,即使室内温度较高,也没有频繁更换衣物的习惯,这一点与城市居住和办公建筑有很大差别。此外,女生服装热阻平均值略高于男生,分别为1.62 clo和1.59 clo,说明女生更期望温暖的环境。
学生热感觉投票TSV (Thermal Sensation Vote)采用ASHRAE7级标度表示,青海乡域中小学教室内学生热感觉投票分布频率如图 6所示。
由图 6可知,学生热感觉投票值0、+1所占比例为59.8%,男女生热感觉投票平均值分别为0.46和0.55。可见,由于学生衣着较厚、教室普遍有取暖措施,学生对室内热环境的整体感觉偏暖。
由室内空气温度、相对湿度、风速、平均辐射温度、服装热阻和新陈代谢率计算得到预测平均投票值PMV。采用温度频率法[16],得到每个温度区间内实测平均热感觉值MTS (Mean Thermal Sensation)。将MTS和PMV与操作温度to分别进行线性回归,结果见图 7。
由图 7可知,当MTS=0、PMV=0时,实测和预测中性温度分别为13.8 ℃和14.5 ℃;MTS曲线的斜率明显小于PMV曲线的斜率。说明由于该地区冬季室外气温低,加之衣着量普遍较大,长期生活于此的学生通过自身调节形成了对偏冷环境的适应性,其实际热中性温度并没有预测值高,对温度变化的敏感程度也比预测值要小。
MTS与PMV之间存在“剪刀差”现象的原因是,教室虽有取暖,但并非标准的采暖系统,使得室内热环境仍处于非稳态条件且波动较大,而中小学生对这种非稳态环境的适应性使得PMV模型并不能准确预测学生的平均热感觉。
计算某一温度下的热不可接受率PPD*(热感觉投票值为-3、-2、2、3的学生占总投票人数的百分比),将PPD*与室内操作温度to进行回归分析:PPD*=0.93to2-32.05to+281.46,相关系数R2=0.79,如图 8所示。
由图 8可知,冬季80%的中小学生可接受的温度下限为13.5 ℃,90%的中小学生感到满意的舒适温度范围为15.8~18.7 ℃。
结合图 4可知,舒适温度范围15.8~18.7 ℃约占昼间教室内温度分布的45%,即由于采暖水平的不同,仍有一半的时刻室内温度过低或维持过高,室内热环境难以满足热舒适需求,需要进一步改善。
将室内操作温度to与冷热期望百分比进行线性回归,两条直线的交点即为期望温度,如图 9所示。
由图 9可知,期望温度为16.2 ℃(以to表示),在寒冷地区冬季学生趋向于达到温暖的感觉,所期望的温度比热中性温度(to=13.8 ℃)高2.4 ℃。
如前所述,由于教室内热环境是非稳态的,PMV并不能准确预测学生的平均热感觉,人体自身的适应性是引起MTS和PMV产生差异的主要原因。姚润明等[3]提出的预计适应性平均热感觉aPMV模型(Adaptive Predicted Mean Vote model),采用自适应系数λ(λ值反映了人体采取的自适应调节水平高低或自适应机会的多少)将PMV与aPMV联系起来,用以解释MTS和PMV之间的差异,见式(1):
利用最小二乘法求得λ=-0.53(PMV < 0),λ=0.3(PMV>0),由λ和PMV值可计算得到aPMV指标,如图 10所示。
由图 10知,对偏冷和偏热的热环境采取不同水平的自适应调节后得到的aPMV模型能够较好的预测学生平均热感觉。分析发现,相比于PMV>0的偏热环境中,PMV < 0时的偏冷环境中λ的绝对值更大,说明学生对偏冷的环境有更强的适应性,而对偏热环境的适应性较差。因此,冬季室外寒冷的气候条件使长期生活于此的学生形成了对偏冷环境的适应性,此时如果室内温度过高,这种适应性将被破坏,不仅浪费能源,也容易引起学生的热不适感。
与其他冬季现场研究结果[8-11]相比,本文模型中的平均热感觉随温度变化的斜率较低(0.13),即中小学生对温度的敏感程度要低于其他研究结果;同时乡域中小学教室内学生的中性温度、舒适温度均较低。分析其原因是:该地处于严寒气候区,长期生活于此且频繁出入室内外的中小学生形成了对冷环境的心理适应性;乡域中小学生衣着量普遍较大,且频繁进出教室并没有更换衣物的习惯,形成了对冷环境的行为适应性;此外,相比成年人,中小学生拥有更高的新陈代谢水平,使得其对热环境的敏感度要低于成年人。
严寒地区乡域中小学教室冬季室内设计温度的取值应结合当地的气候条件,充分考虑中小学生的衣着习惯、心理期望、生理特性等因素的特殊性,提出适合于中小学生的热舒适标准。
1)青海乡域中小学生冬季服装热阻普遍较大(平均值为1.60 clo),其中女生衣着水平高于男生。主要原因是室外气温很低,学生频繁出入室内外,即使室内温度较高,也没有频繁更换衣服的习惯。这一点与城市居住和办公建筑有很大差别。
2)冬季中小学生的热中性温度为13.8 ℃,期望温度为16.2 ℃,80%学生接受的温度下限为13.5 ℃,90%感到满意的舒适温度范围为15.8~18.7 ℃。较大的服装热阻、偏冷环境对心理期望的调节作用以及新陈代谢旺盛的生理特性,使得乡域中小学生中性温度、舒适温度低于城市其他冬季现场研究结果。
3)青海乡域地区中小学教室取暖不属于标准的采暖系统,室内温度非稳态且波动较大,学生自身的适应性使得PMV与MTS仍存在较大偏差。由实测数据计算得到自适应系数λ=-0.53(PMV < 0)、λ=0.30(PMV>0)时的适应性aPMV模型可对该类地区中小学生的平均热感觉进行准确预测。分析λ值大小可知,学生对偏热的环境较为敏感,对偏冷的环境有较强的适应性。