广州大学土木工程学院建筑设备工程系      冯锡文   方赵嵩   冀兆良

香港城市大学      方赵嵩   林章

摘   要：城市人口的持续快速增长，导致城市人口密度、建筑密度和交通密度持续增高，从而使城市热环境不断恶化。准确的室外热舒适评价模型，对城市设计与规划有重要的作用。本研究通过对典型亚热带季风气候城市全年不同季节的室外热舒适调研，共获得有效问卷3690份，通过对数据进行描述性分析（平均值、中位数）、回归分析（线性回归、多项式回归），得到亚热带季风气候城市室外热环境夏季、过渡季节、冬季的PET（Physiological Equivalent Temperature）中性温度分别为28.5ºC、24.5ºC、18.8 ºC。

关键词：亚热带季风气候；广州；室外热舒适；PET；中性温度

       0   引言

       早期的热舒适研究多在室内进行，室外热舒适发展较慢。近些年来，随着环境的恶化与资源的紧张，室外热舒适得到广泛的关注，室外热舒适的研究得到迅速发展。各种研究表明，基于室内环境建立的热舒适评价指标并不完全适用于室外环境，因此，各种室外热舒适评价模型被陆续提出，如生理等效温度PET等。但是，由于人的适应性，不同地区人们对于热舒适的评价并不一样，故此，基于本地区的热舒适模型又陆续被世界各地的学者提出。纵观其研究，研究方法是多样的，因此即使是气候类型相同的地区或同一地区的研究结果并不一致。本文通过3种方法得到广州地区PET的中性值，并具有同一气候类型的香港相关研究结果作比较，以更全面地分析典型亚热带季风气候城市的中性值及不同分析方法的差异。

       本调研于广州的大学城进行。广州位于东经112~114°，北纬22~23°，属于典型的亚热带季风气候，具有夏热冬暖的气候特点。广州面积约为7434平方公里，2016年末广州常住人口1404.35万人^[1]。根据广州市气象局数据^[2]，2007~2016年广州市平均最高气温为37.6℃，一般出现于7、8月，平均最低气温2.6℃，一般出现在出现在12月、1月。

       1   调研概况

       本调研采用了环境定点实测与问卷调查相结合的形式进行。调研于2016年6月至2017年1月分夏季、过渡季节、冬季三部分进行，共获取有效问卷3690份（如表1）。调研日时间一般为7:30~18:00，避开了雷雨等恶劣天气。

表1   调研概况

       1.1   环境实测

       1.1.1   测试地点

       本调研在广州大学城的广州大学进行，共设置测点24个，如图1所示部分测点。测点的选取主要考虑建筑布局、下垫面、遮阳等方面。

图1   测点布置

       1.1.2   测量参数及仪器

       本调研采用的仪器如表2所示，主要采集环境参数有空气干球温度、空气相对湿度、平均辐射温度、风速，其中平均辐射温度通过公式（1）^[3]计算。

表2   测量仪器

       式（1）中Tmrt为平均辐射温度（℃）、Tg为黑球温度、Ta为空气干球温度、Va为风速、D为黑球直径（D =0.15m）、ε为黑球发射率（ε =0.97）。

       本调研所搭建的测试平台高度约1.5m，仪器测试高度均在1.1~1.9m之间。调研期间设置遮阳板以避免太阳辐射对温湿度探头的影响，并利用不同仪器对所得数据进行校正。

       1.2  问卷调查

       问卷调查与环境实测同时进行，并由相关负责人员指导被试者填写。问卷涉及到被试者的个人信息（年龄、性别、身高、体重）、着装、活动方式、热感觉投票TSV（Thermal Sensation Vote）。其中活动方式分为静坐、站立、慢走、快走、慢跑5种。TSV采用9级标尺，如图2所示。

图2   热感觉投票（TSV）标尺

       2   调研结果及分析

       2.1   被试者概况

       被试者主要为在校学生，根据调研的时间与被试者的构成，被试者绝大部分在广州地区生活半年以上，对广州的气候有一定的适应性。被试者关于性别、年龄、身高、体重的统计如表3所示，由表3可知，被试者的男女数量接近，年龄、身高都较为集中，体重相对分散，男性与女性在身高和体重方面有着一定差距。

表3   参数统计

       2.2   主要影响参数

       根据热舒适方程，影响人体热舒适的因素有空气温度、相对湿度、风速、平均太阳辐射、服装热阻、代谢率等6个参数，各种常用的热舒适模型均把其考虑在内，如PMV（Predicted Mean Vote）、SET*（Standard Effective Temperature*）、PET、UTCI（Universal Thermal Climate Index）等，可见其对人体舒适性有着重要的影响。本调研将这6个参数的统计如表3、图3所示。从表3可见：调研期间空气温度范围9.9℃~38.2℃，跨度为28.3℃；从空气温度来看，广州有着明显的夏热冬暖的气候特点，其夏、冬季空气温度平均值分别为31.8℃、16℃；从标准差分析，相对湿度与平均辐射温度在调研期间都有着较大的变化；从平均值可知风速整体较小，这与测试高度小（1.5m~1.9m）有一定的关系。

       本调研服装热阻根据公式（2）计算，其中Icl为服装总热阻、Iclu,i为单件服装热阻（参考《ASHRAE Standard 55–2013》），得夏季、过渡季节、冬季的平均服装热阻分别为0.4clo、0.6clo、1clo。

   

       根据《ASHRAE Standard 55–2013》，静坐、站立、慢走、快走、慢跑等5种活动方式的代谢率分别选取为1Met、1.2Met、2Met、2.6Met、3.8Met。从图3可知，被试者活动方式最多为慢走，占到总数的72%。

图3   代谢率统计

       2.3   热感觉

       从图4可知：夏季TSV明显集中在热端（TSV＞0），最多热投票级为3级（热），热等级-1~3占比有明显的递增现象，整体给人感觉炎热；过渡季节的舒适性最高，其-1~1级的投票占季节总投票的73.1%；冬季符合“冬暖”的气候特点，其最多投票级为-1，热等级-1~4占比有明显的递减现象。

           图4   各季节TSV分布图

       3   PET

       PET基于MEMI（Munich Energy balance Model for Individuals）、结合人体热平衡发展而来，其义为：在一个风速为0.1m/s、水蒸气分压力为1200kPa（相当于空气温度20℃时相对湿度为50%）的普通等温室内环境中，一个人着装0.9clo从事轻度活动，其核心温度和皮肤温度与在实际环境相同，且保持相同的热平衡状态，该等温环境的空气温度就是生理等效温度^[4]。PET自提出以来得到广泛的应用与发展，例如热应力分析、城市温度分布、热舒适评估、城市形态或城市可持续发展的研究及其在热舒适方面的影响等^[5]。由于热适应性，PET并不能较好地应用于全球的各个地区，例如PET于大坎普（巴西）的预测准确率不到50%^[6]，于门多萨（阿根廷）的准确率不到25%^[7]。据此，众多学者于不同地区分别对PET的热中性温度、热不满意率、热感觉等级区间进行了修正。但不同的学者可能会采用不同的分析方法，从而导致同一气候地区或同一地区的研究成果有差异。因此，本文采用不同的方法获得本地区的PET中性值，并结合香港的研究成果，以得到亚热带季风气候城市的PET中性值。

       3.1  PET计算

       本文PET值通过软件Rayman按季节（平均服装热阻）、性别（平均年龄、身高、体重）、活动方式（1Met、1.2Met、2Met、2.6Met、3.8Met）分类计算，其中代谢率计算所涉及的体表面积按以下公式[8]计算[Hb为身高（cm）；W为体重（kg）]。

       男性：

       女性：

       通过上述计算，得到全年同一热等级投票下PET值的箱图（图5），从图中可看出，同一热等级下的PET值范围较广，且不同热等级的PET值有很大的交集，即较多地存在同一PET值下出现多种热投票的情况。笔者认为出现此情况的原因是：热感觉是生理与心理的结合，即使在同一环境或同一生理状态下，由于人的主观性，也会对热感觉作出不同的评价；此外，人们对于季节的适应性也致使热感觉变得多样。

       

图5   TSV的PET分布

       3.2  中性温度

       许多研究表明，由于人的适应性，不同的季节的PET中性温度不同[9,10,11]。因此，本文通过描述性分析、回归分析方法分别分析各季节的中性值。

       3.2.1   描述性分析

       过去有学者通过描述性分析获取中性温度，例如Ng and Cheng采用TSV=0样本的中心值（算数平均值或中位数）作为PET的中性值 ^[12]；Kántor等人通过同样的方法获取中性值，并认为以中位数作为中性值较平均值恰当，其原因是平均值在小样本中容易受离异值的影响[13]。图6为各季节中TSV=0的PET箱图分布，从图中可看出平均值与中位数较为接近，且都从夏季、过渡季节、冬季的顺序递减，这与上述学者的研究结果相似。从表4可知，冬季TSV=0的PET值较夏季、过渡季节分散，夏季、过渡季节、冬季的平均值分别为32.3℃、25.5℃、15.7℃，中位数分别为31.7℃、25.5℃、16.8℃。

图6   各季节TSV=0的PET分布

表4   各季节TSV=0的平均值与中位数

       3.2.2   回归分析

       通过回归分析得到PET的中性值是最为常用的方法，其中包括线性回归、加回权线性回归、多项式回归、逻辑斯回归、有序回归、概率单位回归（probit回归）等。
与大多数研究一样，为了减少TSV离异值的影响，本文PET采用bin法，以1℃PET为区间，并排除样本数小于5的区间，建立各季节平均热感觉投票MTSV（Mean Thermal Sensation Vote）与PET bin（1℃）的散点图（图7）。从图7可以看到，随着PET bin的增大，MTSV在两端增长相对平缓，尤其在热端，而中间具有明显的线性关系。因此，本文分别对冬季、过渡季节、夏季建立二次回归、线性回归、三次回归模型（图7）。从表5可见，各回归分析极具统计学意义（Sig.≤0.01），且MTSV与PET均高度相关（R²）。令各回归公式中的MTSV=0，得到过渡季节和冬季的中性温度较为接近，分别为22.5℃、21.8℃，但得到夏季的中性温度（25.8℃）并不在PET bin范围内。不少研究表明，温度越高的季节，中性温度越高[9,10,11]，而本研究得到的夏季、过渡季节、冬季中性温度分别为25.8℃、22.5℃、21.8℃，符合前人研究的“季节顺序”。

表5   各季节回归分析中性值

       3.2.3   亚热带季风气候城市的中性温度

       表6汇总了以上3种方法获得的中性温度。从表中可见，通过不同方法得到的nPET不同。通过平均值或中位数得到nPET与其他方法得到的值有较大的差异，特别是冬季，这与NKántor^[13]的研究相一致。此外，表6将本文研究结果与香港相关研究进行了对比，原因是广州与香港具有相同的气候特点（亚热带季风气候），且广州人与香港人的生活习服极为相似。我们发现，同样通过平均值或中位数得到中性值，E Ng和VCheng^[12]的结果比本文分别低5.3℃、2.7℃，但值得注意的是V Cheng^[10]此后指出上述研究在同季节不同环境得到的中性值不同，其原因是PET受空气温度影响较大（空气温度越高，PET值越大），而本文夏季调研平均气温达31.8℃，比E Ng和V Cheng的调研高约4℃。此外，VCheng^[10]通过TSV与PET的线性回归得到夏季的中性温度为25℃，这符合本文夏季PET bin在范围为27~54℃得不到中性温度的结果。

       为了得到亚热带季风气候城市各季节室外热环境的中性温度，本文将本研究成果（广州）与香港研究成果进行算术平均，得到夏季、过渡季节、冬季的中性温度分别为28.5℃、24.5℃、18.8℃。

表6   PET中性温度汇总

       4    结论与展望

       通过本次调查研究，本文主要得出以下结论或展望：

     （1）结合本调研与香港研究成果，我们得到典型亚热带季风气候城市夏季、过渡季节、冬季的PET中性值分别为28.5℃、24.5℃、18.8℃。但亚热带季风气候城市仍需更多的研究以验证上面的结论。

     （2）在适应性理论的指导下，近些年来世界各地进行了较多的室外热舒适的调研，以修正热指标于本地区的中性值，但由于研究方法的多样性，导致研究结果的差异性。具有相同气候、习服等的广州与香港的PET中性值由于调研环境、分析方法等不同，致使两城市之间的PET分析结果具有一定的差异。

     （3）从数据获取到数据分析，每一步都影响着研究结果的差异，因此我们要注意调研中数据获取的规范性与数据分析的合理性或统一性。以适应性为指导，相关区域的室外热环境研究成果有必要汇总与分析对比。

参考文献

       [1] 广州市统计局，国家统计局广州调查队. 2016年广州市国民经济和社会发展统计公报[J]. 统计公报, 2016(1):19. 

       [2] http://www.gz121.gov.cn/.

       [3] Thorsson S, Lindberg F, Eliasson I, et al. Different methods for estimating the mean radiant temperature in an outdoor urban setting[J]. International Journal of Climatology, 2007, 27(14):1983–1993.

       [4] P. Höppe. The physiological equivalent temperature – a universal index for the biometeorological assessment of the thermal environment[J]. International Journal of Biometeorology, 1999, 43(2):71.

       [5] Honjo T. Thermal Comfort in Outdoor Environment[J]. Global Environmental Research, 2009.

       [6] JR Lucchese, LP Mikuri, NVSD Freitas，WA Andreasi. Application of selected indices on outdoor thermal comfort assessment in Midwest Brazil[J].International Energy & Environment Foundation, 2016.

       [7] Ruiz M A, Correa E N. Adaptive model for outdoor thermal comfort assessment in an Oasis city of arid climate[J]. Building & Environment, 2015, 85:40–51.

       [8] 胡咏梅, 武晓洛, 胡志红,等. 关于中国人体表面积公式的研究[J]. 生理学报, 1999, 51(1):45–48.

       [9] Lin T P. Thermal perception, adaptation and attendance in a public square in hot and humid regions[J]. Building & Environment, 2009, 44(10):2017–2026.

       [10] Cheng V, Ng E, Chan C, et al. Outdoor thermal comfort study in a sub-tropical climate: a longitudinal study based in Hong Kong[J]. International Journal of Biometeorology, 2012, 56(1):43–56.

       [11] Cohen P, Potchter O, Matzarakis A. Human thermal perception of Coastal Mediterranean outdoor urban environments[J]. Applied Geography, 2013, 37(1913):1–10.

       [12] Ng E, Cheng V. Urban human thermal comfort in hot and humid Hong Kong[J]. Energy & Buildings, 2012, 55(10):51–65.

       备注：本文收录于《建筑环境与能源》2017年5月刊总第5期。
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