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PMV0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, clo2.3 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Va3.3 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 10:0025.3650.1225.8202X-XX-XX 14:0026.8620.0827.1202X-XX-XX 20:0024.7680.1524.94. 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“实测数据采集Ta, RH, Va, Tr”“参数标准化M1.0 met, Icl0.5 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。importpandasaspdfrompythermalcomfort.modelsimportpmv_ppdfrompythermalcomfort.utilitiesimportv_relative# 假设有一行实测数据data{ta:25.3,# 空气温度°Ctr:25.8,# 平均辐射温度°Crh:65,# 相对湿度%vel:0.12,# 空气流速m/s}# 固定的人体参数met1.0# 代谢率metclo0.5# 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vrv_relative(data[vel],met)# 计算PMV与PPDresultspmv_ppd(data[ta],data[tr],vr,data[rh],met,clo,standardISO)pmvresults[pmv]ppdresults[ppd]print(fPMV:{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-1.2B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ΔPMV0.1。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PMV0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.
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
发布时间：2026/6/18 11:56:03
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PMV0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, clo2.3 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Va3.3 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 10:0025.3650.1225.8202X-XX-XX 14:0026.8620.0827.1202X-XX-XX 20:0024.7680.1524.94. 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“实测数据采集Ta, RH, Va, Tr”“参数标准化M1.0 met, Icl0.5 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。importpandasaspdfrompythermalcomfort.modelsimportpmv_ppdfrompythermalcomfort.utilitiesimportv_relative# 假设有一行实测数据data{ta:25.3,# 空气温度°Ctr:25.8,# 平均辐射温度°Crh:65,# 相对湿度%vel:0.12,# 空气流速m/s}# 固定的人体参数met1.0# 代谢率metclo0.5# 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vrv_relative(data[vel],met)# 计算PMV与PPDresultspmv_ppd(data[ta],data[tr],vr,data[rh],met,clo,standardISO)pmvresults[pmv]ppdresults[ppd]print(fPMV:{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-1.2B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ΔPMV0.1。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PMV0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.
