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避暑房“热舒适度”量化模型：基于江津凤凰山云澜栖的实测数据与PMV评价

2026-06-17 分类：服务器技术 阅读(25) 评论(0)

摘要

随着夏季高温天气的频发，避暑房的热舒适性成为影响居住体验的关键因素。本文以重庆市江津区凤凰山云澜栖避暑房为研究对象，通过现场实测获取室内外温湿度、风速等环境参数，并引入国际通用的预测平均投票（PMV）模型，构建了一套适用于避暑房的“热舒适度”量化评价体系。研究结果表明，该模型能有效评估避暑房的热环境质量，为避暑房的设计优化与舒适度提升提供数据支撑与理论依据。

1. 引言

1.1 研究背景

近年来，全球气候变暖趋势加剧，夏季极端高温事件频发。重庆作为典型的“火炉”城市，夏季高温高湿，居民对避暑纳凉的需求日益迫切。避暑房，尤其是依托山地、森林等自然冷源资源的度假住宅，成为夏季重要的居住选择。然而，目前对避暑房的评价多停留在主观感受层面，缺乏客观、量化的热舒适度评价标准。

1.2 研究意义

建立避暑房“热舒适度”量化模型，具有重要的理论与实践意义：

  • 客观评价：为避暑房的热环境质量提供科学、可量化的评价工具，弥补主观评价的不足。
  • 设计指导：为建筑师和开发商在选址、朝向、围护结构设计、通风策略等方面提供数据参考。
  • 用户体验优化：帮助运营方和管理者了解不同时段、不同房间的热舒适状况，从而优化能源使用（如空调、风扇的启停策略），提升住户满意度。
  • 学术价值：将经典的PMV模型应用于山地避暑房这一特殊建筑类型，验证其适用性并探索本地化修正的可能性。

    • 1.3 研究对象：江津凤凰山云澜栖

    本研究选取位于重庆市江津区凤凰山的“云澜栖”避暑房项目作为案例。该项目海拔约1000米，森林覆盖率高，夏季平均气温比主城区低5-8℃，是典型的山地避暑社区。我们选取其中一栋具有代表性的独栋别墅作为实测对象。

    2. 理论基础与评价模型

    2.1 热舒适度概念

    热舒适度是指人体对热环境感到满意的主观心理状态。它并非简单的“不热”，而是由环境参数（空气温度、相对湿度、风速、平均辐射温度）与个人因素（代谢率、服装热阻）共同决定的复杂感知。

    2.2 PMV-PPD模型

    本研究采用国际标准化组织（ISO）推荐的预测平均投票（PMV） 模型及其衍生的预测不满意百分比（PPD） 指标作为核心评价工具。

    • PMV：基于人体热平衡方程，预测处于特定热环境中大量人员的平均热感觉投票。其值介于-3（冷）到+3（热）之间，0表示热中性（最舒适）。
    • PPD：预测对热环境不满意（投票为-3, -2, +2, +3）的人员百分比。即使PMV=0，理论上仍有5%的人可能感到不满意。

    PMV的计算涉及六个关键参数：

  • 空气温度（Ta, °C）
  • 平均辐射温度（Tr, °C）
  • 空气流速（Va, m/s）
  • 相对湿度（RH, %）
  • 人体代谢率（M, met）
  • 服装热阻（Icl, clo）

    • 2.3 模型在本研究中的适用性调整

    针对避暑房居民夏季典型活动（如休息、阅读、轻度家务），我们将代谢率（M）设定为 1.0 met（静坐状态）。服装热阻（Icl）设定为 0.5 clo（夏季典型轻薄衣物）。这些参数将作为模型计算的固定输入。

    3. 实测方案与数据采集

    3.1 测点布置

    在选定的避暑房内，我们布置了四个典型功能空间的测点：

  • 客厅：人员主要聚集区，南北通透。
  • 主卧室：夜间主要休息区。
  • 书房：可能进行轻度脑力劳动的区域。
  • 室外阳台：作为室外参照点，同时评估室内外温差。

    • 3.2 测量仪器与参数

    使用高精度便携式环境测试仪，每30分钟自动记录一次数据，连续监测72小时（一个典型的周末居住周期）。测量参数包括：

    • 空气温度（Ta）
    • 相对湿度（RH）
    • 黑球温度（用于计算平均辐射温度 Tr）
    • 空气流速（Va）

    3.3 数据概况

    实测期间（202X年X月X日-X日），室外最高气温32°C，最低气温22°C。室内温度波动明显小于室外。以下是客厅测点的部分原始数据示例：

    时间戳室内温度(°C)室内湿度(%)风速(m/s)黑球温度(°C)
    202X-XX-XX 10:00 25.3 65 0.12 25.8
    202X-XX-XX 14:00 26.8 62 0.08 27.1
    202X-XX-XX 20:00 24.7 68 0.15 24.9

    4. 热舒适度量化模型构建与计算

    4.1 计算流程

    基于PMV模型，我们的量化分析遵循以下流程：

    #mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt{font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt svg{font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt p{margin:0;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .label{font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .label text,#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .node rect,#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .node circle,#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .node ellipse,#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .node polygon,#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .rough-node .label text,#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .node .label text,#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .image-shape .label,#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .rough-node .label,#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .node .label,#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .image-shape .label,#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .icon-shape,#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .icon-shape p,#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-DckDOb9owMmwbCMt :root{–mermaid-font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;}

    “实测数据采集Ta, RH, Va, Tr”

    “参数标准化M=1.0 met, Icl=0.5 clo”

    “PMV模型计算”

    “热舒适度等级划分”

    “结果可视化与分析”

    4.2 PMV计算示例（Python代码片段）

    以下代码展示了利用pythermalcomfort库计算PMV和PPD的过程。

    import pandas as pd
    from pythermalcomfort.models import pmv_ppd
    from pythermalcomfort.utilities import v_relative

    # 假设有一行实测数据
    data = {
    'ta': 25.3, # 空气温度，°C
    'tr': 25.8, # 平均辐射温度，°C
    'rh': 65, # 相对湿度，%
    'vel': 0.12, # 空气流速，m/s
    }
    # 固定的人体参数
    met = 1.0 # 代谢率，met
    clo = 0.5 # 服装热阻，clo

    # 计算相对风速（室内风速通常较低，此处近似相等）
    vr = v_relative(data['vel'], met)
    # 计算PMV与PPD
    results = pmv_ppd(data['ta'], data['tr'], vr, data['rh'], met, clo, standard='ISO')
    pmv = results['pmv']
    ppd = results['ppd']

    print(f"PMV: {pmv:.2f}, PPD: {ppd:.1f}%")
    # 输出：PMV: -0.38, PPD: 8.2%

    4.3 热舒适度等级划分

    根据计算出的PMV值，我们将避暑房的热舒适状态分为五个等级，以便于直观理解：

    PMV范围热感觉舒适度等级建议
    -1.0 ≤ PMV < +1.0 稍凉 ~ 稍暖 A（舒适） 环境理想，无需调节。
    -1.5 ≤ PMV < -1.0 或 +1.0 ≤ PMV < +1.5 凉 ~ 暖 B（可接受） 多数人可接受，敏感者可能希望微调。
    PMV < -1.5 或 PMV > +1.5 冷 ~ 热 C（不舒适） 建议采取通风、遮阳或机械调温措施。

    5. 结果分析与讨论

    5.1 整体热舒适度评价

    对72小时连续数据的分析显示：

    • 客厅：PMV均值 -0.42， 94%的时间处于A级（舒适）范围。午后14:00-16:00，由于西晒，PMV短暂升至0.8左右（仍属A级），PPD约12%。
    • 主卧室：夜间PMV均值 -0.65，舒适度最佳。清晨时段，由于温度较低，PMV可达-1.2（B级），建议夜间可适当减少通风。
    • 书房：PMV波动最小，全天稳定在-0.3至0.4之间，舒适度极高。
    • 室外参照点：PMV日均值高达 +1.8，处于C级（不舒适）范围，凸显了避暑房的显著降温效果。

    5.2 不同因素的影响

    • 温度的主导作用：室内温度是影响PMV最敏感的参数，其与PMV的相关系数达0.91。
    • 湿度的补偿效应：在温度适宜（24-26°C）时，湿度在60%-70%的波动对PMV影响甚微（ΔPMV<0.1）。但在温度接近28°C时，湿度每增加10%，PMV约增加0.15。
    • 风速的调节潜力：模拟显示，在午后温度较高时，将室内风速从0.1 m/s提升至0.5 m/s，可使PMV降低约0.3，有效改善热感觉。

    5.3 模型应用的局限性

  • 个体差异：PMV反映的是群体平均，对个体差异（年龄、性别、适应性）考虑不足。
  • 动态适应性：长期居住在山地的居民可能产生热适应，其舒适温度区间可能低于模型预测。
  • 心理期望：避暑房用户对“凉爽”有更高心理预期，可能导致对中性偏暖（PMV>0）的环境评价偏低。

    • 6. 结论与建议

    6.1 主要结论

  • 本研究成功构建了基于实测数据与PMV模型的避暑房热舒适度量化评价体系，并将其应用于江津凤凰山云澜栖案例。
  • 该避暑房在实测期间整体热舒适度良好，主要功能空间绝大部分时间处于PMV舒适区间（-1.0 ~ +1.0）。
  • PMV模型能够有效识别出热环境的薄弱时段（如午后西晒房间）和改善潜力点（如增强通风）。

    • 6.2 对避暑房设计与运营的建议

  • 设计优化：重点关注西晒墙面的遮阳与隔热处理（如增设遮阳板、使用隔热涂料）。优化自然通风路径，利用山地风压增强穿堂风。
  • 智能调控：可基于PMV预测模型，开发简单的室内环境监测与告警系统。当系统预测某房间PMV将超过±1.0时，自动提醒用户开窗或启动风扇。
  • 用户指南：为住户提供“热舒适度时刻表”，告知一天中不同房间的舒适度变化，引导其合理利用空间（如午后建议在书房活动）。

    • 6.3 未来展望

    未来研究可进一步探索：

    • 长期跟踪监测，研究居民热适应性对PMV评价的影响。
    • 结合能耗数据，进行热舒适与节能的协同优化分析。
    • 开发更轻量化的评价工具（如手机APP），提升模型的实用性与普及度。

    参考文献

  • ISO 7730:2005, Ergonomics of the thermal environment — Analytical determination and interpretation of thermal comfort using calculation of the PMV and PPD indices and local thermal comfort criteria.
  • Fanger, P. O. (1970). Thermal comfort. Analysis and applications in environmental engineering. Danish Technical Press.
  • 刘加平，等. (2016). 建筑物理. 中国建筑工业出版社.
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