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无症状高海拔地区病房室内热环境与人体热舒适研究重庆大学硕士学位论文(学术学位)学生姓名：姚大军指导教师：张华玲教授专业：供热、供燃气、通风及空调工程学科门类：工学重庆大学城市建设与环境工程学院二O一七年五月 TheStudyonIndoorThermalEnvironmentandHumanThermalComfortinAsymptomaticHighAltitudeWardsAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofEngineeringByYaoDajunSupervisor:Prof.ZhangHualingSpecialty:Heating,Gassing,VentilationandAir-conditioningEngineeringCollegeoffacultyofUrbanConstructionandEnvironmentalEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaMay,2017 中文摘要摘要医院建筑是为人类提供医疗护理服务的主要场所，其服务对象不仅包括疾病患者和伤员，也包括部分如产妇、新生儿等处于特定生理状态的健康人。目前医院建筑内人员热舒适的研究成果主要是在常压条件下所获得，而高海拔地区医院建筑内人员的热舒适则鲜有人研究。由于高海拔地区常年的低温低氧环境，使得该地区居民的热舒适需求与常压条件下可能存在差异，因此本文在国家自然科学基金项目（No.51278506）的支持下，在已有研究成果的基础上通过理论推导建立了无症状高海拔地区病人、健康人（包括陪护人员和医护人员）及低海拔旅居人群的热舒适预测模型，通过对海拔高度2300m的西宁市普通病房热湿环境现状及医院内不同人群的热舒适现场调研，验证了所建立模型的适用性，最终通过求解模型得到了不同海拔高度下病人及陪护人员的热舒适图。首先，通过分析文献资料结合理论推导，建立了无症状高海拔地区病人、健康人以及低海拔旅居人群的新陈代谢预测模型；利用对流换热系数关于大气压力的修正因子，建立了高海拔地区人群在不同姿态下的总热阻计算模型，并由此得到了修正后的无症状高海拔地区不同人群的热舒适预测模型。然后，选择西宁市区两所综合医院，分别在冬夏两季对两所医院普通病房的热湿现状及不同人群的热舒适进行调研，共获得有效调研问卷948份。利用概率单位回归分析法（ProbitAnalysis），以操作温度t0为独立变量对病人和陪护人员的热期望进行拟合，得到了病人及陪护人员在冬夏两季的主观热期望温度和主观可接受温度范围。利用建立的模型计算得到四类人群在冬夏两季的PMV和PPD，通过对比四类人群的PMV与TSV，以及PPD与PMD，验证了所建立模型的适用性，发现模型适用于无症状高海拔地区的病人及陪护人员，通过取病人及陪护人员可接受温度的交集，给出西宁市区医院普通病房冬夏季的推荐温度范围：冬季温度范围20℃～23℃，夏季温度范围23℃～26℃。最后，通过求解无症状高海拔地区病人和陪护人员的热舒适预测模型，得到了典型生理信息下不同海拔高度和总热阻的病人及陪护人员的热舒适图，为我国无症状高海拔地区医院建筑热舒适标准的制定提供参考。关键词：无症状高海拔地区，普通病房，热舒适模型，热舒适图I 重庆大学硕士学位论文ABSTRACTHospitalbuildingisthemainplacefortheprovisionofmedicalcareservicesforhumanbeings.Theclientsarenotonlythesickpatientsandthewounded,butalsothehealthypeoplewhoareincertainphysiologicalstate,suchasmaternalandneonatal.Atpresent,theresearchresultsofthethermalcomfortofthestaffinthehospitalaremainlyobtainedundertheatmosphericpressurecondition,andthethermalcomfortofthestaffinthehighaltitudeareaisrarelystudied.Duetothelowtemperatureandlowoxygenenvironmentinhighaltitudeareas,thethermalcomfortrequirementofresidentsinthisareamaybedifferentfromthatundernormalpressure.Therefore,underthesupportoftheNationalNaturalScienceFoundationofChina(No.51278506),basedontheexistingresearchresults,thethermalcomfortpredictionmodelofasymptomatichighaltitudepatients,healthypeople(includingcaregiversandmedicalstaffs)andlowaltitudepopulationwasestablishedbytheoreticaldeduction.Throughinvestigatedtheelevationof2300metersofXininggeneralwards´hotandhumidenvironmentandthethermalcomfortofdifferentpeople,theapplicabilityofthemodelisverified,andthethermalcomfortdiagramofthepatientandcaregiversatdifferentaltitudesisobtainedbysolvingthemodel.Firstly,themetabolicpredictionmodelofasymptomatichighaltitudepatients,healthypeopleandlowaltitudepopulationwasestablishedbyanalyzingtheliteraturedata.Thesimilaritytheorywasusedtoderivethecorrectionfactorofconvectiveheattransfercoefficientonatmosphericpressure.Andthetotalthermalresistancemodelofthepopulationinhighaltitudeareaunderdifferentposture,andthethermalcomfortpredictionmodelofdifferentpopulationsattheasymptomatichighaltitudeareawereobtained.Then,selectthetwocomprehensivehospitalsinXiningCity,investigatedthetwohospitalswardshotandhumidstatusandthethermalcomfortofdifferentgroups,atotalof948validquestionnaireswereobtained.UsingtheProbitAnalysismethod,theoperatingtemperaturet0isusedasanindependentvariable,andthethermalexpectationsofthepatientandtheaccompanyingpersonarefitted.Thesubjectivethermalexpectationsandsubjectiveacceptabletemperaturerangeinwinterandsummerofpatientsandcaregiversareobtained.UsingtheestablishedmodeltocalculatethePMVandPPDofthefourgroups,bycomparingthePMVandTSV,andthePPDandIII 重庆大学硕士学位论文PMDofthefourgroups,theapplicabilityofthemodelwasverified.Theresultsshowthatthethermalcomfortpredictionmodelofpatientsandcaregiverswareapplicable.Bytakingtheintersectionofpatientsandcaregiversacceptabletemperature,getingtherecommendedtemperatureofgeneralwardinXiningcity:wintertemperaturerange20℃～23℃,summertemperaturerange23℃～26℃.Finally,bysolvingthethermalcomfortmodelofpatientsandcaregivers,thethermalcomfortmapofpatientsandcaregiversindifferentaltitudeanddifferenttotalthermalresistancewasobtainedundertypicalphysiologicalinformation.Theresultswillprovidesomereferencesforthedevelopmentofhospitalthermalcomfortstandardinasymptomatichighaltitudearea.Keywords:AsymptomaticHighAltitudeArea,GeneralWard,ThermalComfortModel,ThermalComfortMapIV 目录目录中文摘要.........................................................................................................................I英文摘要......................................................................................................................III1绪论........................................................................................................................11.1研究背景及意义.......................................................................................................11.2国内外研究现状.......................................................................................................21.2.1人体热舒适研究现状........................................................................................21.2.2医院人员热舒适研究现状.................................................................................31.2.3高海拔地区人体热舒适研究进展......................................................................51.2.4国内外研究的不足...........................................................................................61.3研究目的及内容.......................................................................................................71.3.1研究目的.........................................................................................................71.3.2研究内容.........................................................................................................71.4本章小结.................................................................................................................82高海拔地区人体热舒适模型..............................................................................92.1人体热平衡..............................................................................................................92.2高海拔地区人员新陈代谢........................................................................................102.2.1高海拔地区病人和健康人新陈代谢计算模型....................................................102.2.2高海拔地区旅居人群新陈代谢计算模型...........................................................142.3高海拔地区人员的显热热损失.................................................................................152.3.1常压环境下的显热热损失................................................................................152.3.2显热热损失的修正..........................................................................................172.4高海拔地区人员总热阻计算模型.............................................................................192.4.1卧姿状态下的总热阻.......................................................................................192.4.2站姿和坐姿状态下的总热阻............................................................................192.5高海拔地区人员的潜热热损失.................................................................................232.6高海拔地区人员的热舒适模型.................................................................................242.6.1供暖环境下的人体热舒适模型.........................................................................242.6.2自然通风环境下的人体热舒适模型..................................................................252.7高海拔地区人体热舒适影响因素.............................................................................252.8本章小结................................................................................................................283西宁市普通病房现场调研.................................................................................29V 重庆大学硕士学位论文3.1调研与测试............................................................................................................293.1.1调研问卷设计................................................................................................293.1.2测试仪器.......................................................................................................303.1.3调研对象及现场调研方法...............................................................................313.2调研样本分布及病房环境参数................................................................................323.2.1调研样本分布情况.........................................................................................323.2.2病房室内环境参数.........................................................................................363.3病房内不同人员的热期望温度................................................................................393.4本章小结................................................................................................................434西宁市病房内人员热舒适分析.......................................................................454.1模型中基础数据的计算...........................................................................................454.1.1不同人群新陈代谢量......................................................................................454.1.2不同人群总热阻.............................................................................................474.2普通病房不同人群热中性温度................................................................................494.2.1病人热中性温度.............................................................................................504.2.2陪护人员热中性温度......................................................................................524.2.3医护人员热中性温度......................................................................................544.2.4旅居人员热中性温度......................................................................................554.3普通病房不同人群可接受温度................................................................................574.3.1病人可接受温度.............................................................................................584.3.2陪护人员可接受温度......................................................................................594.3.3医护人员可接受温度......................................................................................614.3.4旅居人员可接受温度......................................................................................624.4西宁市普通病房推荐温度.......................................................................................644.5与低海拔地区研究结果的对比................................................................................654.6本章小结................................................................................................................675高海拔地区病房人员热舒适图.......................................................................695.1病人热舒适图.........................................................................................................695.2陪护人员热舒适图..................................................................................................715.3本章小结................................................................................................................726结论与展望.............................................................................................................736.1结论.......................................................................................................................736.2展望.......................................................................................................................74致谢......................................................................................................................75VI 目录参考文献.......................................................................................................................77附录.......................................................................................................................83A.作者攻读学位期间发表的论文..................................................................................83B.作者攻读学位期间申请的专利..................................................................................83C.课题调研问卷..........................................................................................................83VII 1绪论1绪论1.1研究背景及意义海拔高度在500m以上，且顶面平缓、起伏较小，而面积又较辽阔的高地，在[1]地理学上即可称为“高海拔地区”。按照此标准，我国高原所占面积超过国土总面值的70％，而无症状高海拔地区是指海拔高度不超过3000m的，人类无明显高[1]原反应的高海拔地区，即海拔高度在500～3000m范围内的地区。随着我国人民生活水平的提高和政府对民生问题的重视，我国高海拔地区的医院建筑目前正处于蓬勃发展时期。截至2008年底的统计数据显示，我国不同层[2]次的卫生机构总数已达到27.83万个，其中的绝大部分位于海拔超过500m的高原地区。我国的《综合医院建筑设计规范》(JGJ49-88)中仅对医院手术室等特定区域的环境控制做了原则上的要求，并未对医院建筑内不同区域的环境控制做出明确规定，医院门诊大厅和病房等区域的空调系统设计采用的是普通办公建筑中“舒适性空调”的设计标准。由于医院建筑不同区域的功能不同，使得其人员结构存在差异，而不同人群的热环境需求也不尽相同，使得按照现有设计标准设计的医院建筑空调系统，在实际运行时往往不能满足医疗服务过程中不同人群的特[3,4]殊要求，严重影响我国医院建筑的发展。医院建筑作为建筑的特殊类型，需创造特定的人工环境以满足病人、陪护以[5]及医护人员的生理及心理需求，目前关于医院建筑室内热舒适的研究成果，大多是在常压环境下得到的，尚无针对高海拔地区医院建筑热舒适的研究，且已有研究成果也尚未应用于工程实践。部分学者在对特殊人群对于热环境需求的研究中发现，生活在不同环境下的人群热舒适需求存在差异。高海拔地区由于其低温、低氧等特殊条件，使得其世居者与低海拔人群的热舒适需求不尽相同，已有的医院热舒适研究成果可能并不适用于高海拔地区，需要对高海拔地区特殊地理环境条件下的医院建筑内不同人员的热舒适需求进行有针对性的研究，研究结果对于提高该类地区正处于高速发展阶段的医院建筑的医疗服务水平至关重要。我国幅员辽阔，有“世界屋脊”之称的青藏高原就位于我国西北部。据最新的人口普查（2010年）表明，我国世居于青藏高原的人口超过1000万，但这类人群特别是该地区病人的热舒适需求却鲜有人研究，目前尚不明确该地区居民的热需求与常压条件下的人群是否存在差异，差异为多大。鉴于此，本文选取无症状高海拔地区医院建筑的一个特定功能区——普通病房为研究对象。普通病房作为病人康复的主要场所，房内人员结构复杂而且人员流动性大，不同人员之间易发生交叉感染。因此，普通病房的室内环境控制对病1 重庆大学硕士学位论文人的治疗、康复以及传染性疾病的控制意义重大。本文着重研究病房内病人、陪护人员及医护人员的热舒适需求及差异，并给出病房内的推荐热环境参数范围，为高海拔地区医院建筑的室内环控系统设计标准的制定提供参考。作为对比，本文还探讨了低海拔旅居人群在高海拔地区的热舒适需求与高海拔地区原住民的差异，为高海拔地区的酒店等建筑的环控系统设计提供参考。1.2国内外研究现状1.2.1人体热舒适研究现状人体热舒适研究最早于20世纪20年代在美国展开，美国ASHARE协会建立了世界上第一个人工环境实验室，并利用该实验室开始进行人体热舒适的相关研究。过去的50年中，各国研究人员利用不同方法对常压条件下的人体热舒适做了[6,7-9]广泛的研究，包括建立热舒适模型及评价指标、利用人工气候室进行热舒适实[7,10][11,12]验以及实地调研等。但在20世纪60年代之前，人体热舒适研究仅限于影响热舒适的一个或几个因素。Macpherson在1962年才第一次完整的提出了人体热[13]舒适的六个影响因素：空气温度、相对湿度、平均辐射温度、气流速度、人体新陈代谢率、服装热阻。在此基础上，1967年，Fanger教授通过建立人工气候室[7]并利用统计学的方法对来自美国堪萨斯大学的1396名大学生进行热舒适实验，通过实验得到了人体新陈代谢产热量与平均皮肤温度和皮肤表面热损失之间的数学关系式,进而由热力学第一定律建立起了人体与环境间的热平衡方程。他将人体对环境的评价划分为七级指标：-3～+3，成功将人体对环境的主观评价进行量化，并由此于1970年建立了描述人体对环境满意程度的PMV-PPD模型。该模型的建立对热舒适研究具有里程碑意义，它后来被广泛应用于热舒适研究和建筑热环境评价。[14,15]近年来，热舒适研究开始由大量人群整体性热舒适转向个体热舒适，特[15-18]别是身体局部热舒适对整体热舒适的影响，取得了很多具有指导意义的成果。EwardArens发现，身体各部分对冷和热的感觉并不一致，其中手和脚对偏冷的环境更敏感而头部对偏暖的环境更敏感，人体对环境参数突变的感觉存在迟滞现象[16]，即当环境参数发生突变时，受试者并不能立刻感受到这种变化，从而准确给出这种变化对其热舒适的影响。除了针对清醒状态的人进行的研究，也有学者研[15]究了人体睡眠环境与睡眠质量之间的关系,Miyazawa采用主观问卷与室内温湿度参数测试相结合的方法对五名大学生展开了为期214天的热舒适实验，得到其热中性温度范围为℃，同时发现当室内温度处于～℃范围内时，温度[16]的变化并不会对人体的睡眠质量产生显著影响。Haskell等对五名受试者在房间温度分别为℃、℃、℃、℃、℃的条件下的睡眠质量进行监测，受试2 1绪论者均只穿着尼龙短裤，监测结果表明：在房间温度为℃时五名受试者的睡眠模式类似，但当房间温度调整为℃时，受试者的睡眠模式会产生明显差别，这意[17]味着营造适宜的睡眠环境需要考虑个体差异。但这些研究要么是在自然通风条件下进行的,或者由于样本量太小不具备显著的统计学意义而降低了实验结果的可信度。林中平等以Fanger教授的热舒适方程为基础建立了睡眠状态下的人体热舒适模型，该方程将人体新陈代谢值一律取为，忽略了年龄、健康状态等对[18]新陈代谢的影响。进一步的，利用几何假人模拟真实人体对床褥系统总热阻做了实验测试，得到了在不同类型的组合床上，穿不同材质和厚度的衣服，以及不[19]同被子覆盖率情况下床褥系统总热阻。[20]JianhuaHuang(2006)对描述服装热物性的参数进行了总结（即服装热阻、透气性指数、蒸发系数、渗透效率因子，水渗透性指标等），发现这些参数及其计算式均是在稳态环境下提出的，然而人体往往暴露在变化的环境中，人类服装系统在环境瞬变过程中的瞬态热响应对人体和环境之间的热交换可能会产生影响；并建议在服装热阻的计算上应对服装的透气性和吸湿性等过程参数加以考虑，指出“开发整体的服装热参数来描述服装瞬态热和水分传递性能”是潜在的解决服[21]装热阻计算的方法。IbrahimAtmaca(2006)利用改进的Gagge二节点模型研究了环境相对湿度对人体表面皮肤温度及皮肤湿润度的影响，将人体分为16个部分并对人体与环境间的热相互作用进行了模拟，将结果与实测值进行比较；结果表明模型模拟得到的人体核心温度、皮肤温度等参数与实测值不存在显著差异；并指出当操作温度保持在热舒适可接受的范围时，空气相对湿度对皮肤温度和皮肤湿度并无显著性影响，但当操作温度不在可接受温度范围内时，人体皮肤温度和湿[22]度会随空气相对湿度的增大而显著增加。Nilsson(2007)介绍了一种利用计算机CFD软件进行热舒适研究的方法：由于人体热舒适水平高度依赖于当地环境，他将数百份利用真人测试得到的主观问卷和客观环境测试参数以及不同环境参数下人体各部分的热响应数据录入电脑，利用电脑生成虚拟人体模型，并通过电脑设置不同的虚拟人体环境参数得到虚拟人体身体各部分的热响应。利用该方法进行热舒适研究可以节约大量的人力物力，但目前该方法存在的最大问题是如何尽可能真实的模拟现实环境。1.2.2医院人员热舒适研究现状国外关于医院建筑热环境的关注开始于20世纪90年代，探讨了病人新陈代谢与健康人的差别以及活动强度等参数对病人热舒适的影响。在此基础上，美国[23,24]采暖、供冷与空调工程师协会（ASHRAE）编写了ASHRAEhandbook手册，其中对患不同类型疾病的病人对室内空气温湿度的要求做出了明确说明。3 重庆大学硕士学位论文[25]Skoog(2005)的一项专门针对病人的研究表明：病人的活动水平会影响其热舒适需求，即使处于同一个病房内的病人，其热需求也存在差异；对瑞典某医院的室内温度和湿度进行测量，发现该医院在冬季时室内的温度和湿度实测值均低于推荐值，通过详细计算并比较了病人和医护人员在冬夏季的热偏好温度，发现二者存在较大差异，并建议在医院建筑内人员的热舒适研究时应将病人和医护人员分开考虑。Mazzacane等在2007年通过问卷和实测相结合的方法对意大利某医[26]院手术室内的医生和护士的热舒适需求进行了研究,结果表明：由于进行不同类型手术的医生和护士的活动水平存在较大差异，导致按ISPESL规范中给定的医院手术室热环境参数进行设计的手术室往往不能使进行不同种手术的医生和护士都[27]感到满意。Pourshaghaghy在2012年对位于伊朗西部克尔曼沙赫市的州立医院的空调系统性能和医院热舒适水平进行研究，利用Fanger的PMV-PPD模型计算得到医院九个区域冬季和夏季的预测平均投票（PMV）和预测不满意百分比（PPD）指标，结果表明：在医院的手术室等特殊区域，男性和女性的PMV值均不在ISO7730规定的可接受范围内。冬季时室内热环境最差的时间出现在上午的换班时[28]间，而夏季时室内热环境最差的时间出现在下午的换班时间。Kristopher(2013)教授通过对已有的病人新陈代谢相关文献进行整理，对众多的新陈代谢预测方程进行Mete分析，结果表明：HB模型适用于健康人的代谢预测，而IJ模型在病人新陈代谢预测上准确性更高；对于肥胖和非肥胖的成年患者的新陈代谢，预测最准确的是PennStateequation（2003），对老年肥胖患者预测较准确是PennStateequation（2010），而从整体的病人新陈代谢预测来看，Ireton-Jones（1992）公式[29]的预测准确率明显高于其他预测方程，ChristinaGayerCampbell等(2005)的研究也得到了相同的结论。我国医院建筑的快速发展始于20世纪八十年代的改革开放，在短短的40年里完成了西方发达国家一个多世纪的医院建筑建设事业。但我国医院建筑的环境控制水平与发达国家相比差距甚远，相关研究及建筑设计规范完善程度也远远滞后于建筑的发展。我国目前现行的《综合医院建筑设计规范》(JGJ49-88)和《医院洁净手术室建筑设计规范》(GB50333-2002)中，并未对医院建筑不同区域的室内环境控制做出明确规定，仅对手术室等特殊场所做了原则上的要求，由于地区差异，[30]并不能直接套用美国的相关标准。近年来，我国逐渐展开了针对医院建筑的人体热舒适研究。台湾的Ruey教授和重庆大学张华玲教授所率领的团队对我国夏热冬冷地区医院内不同区域的室内环境现状及人体热舒适进行了研究，取得了较多有意义的成果。Ruey-LungHwang教授等在2007年对台湾某大学医院进行实地调查，共获得927份有效调研问卷，发现超过半数样本的空气湿度不在ASHRAEStandard55的4 1绪论热舒适区内，对样本的热中性温度、热偏好以及热舒适范围与在办公环境中的研究结果和ASHRAEStandard55标准中规定的数值进行卡方检验，结果显示：受试[31][32]者健康程度显著的影响他们的热中性温度、热偏好以及热舒适范围。Wang，FJ以台湾地区某医院的医务人员为研究对象，调查了403名医务人员对该医院室内环境的感觉，结果发现：在夏季室内空调开启状态下，38％的样本期望降低室内温度，52％的样本感到沉闷，希望增加新风量以改善室内空气品质。利用统计学方法得到台湾地区医务人员在夏季时的热舒适温度范围为。重庆大学张华玲教授团队以普通病房内的病人和陪护人员为研究对象，在2011年夏对重庆[33]某三甲医院进行了为期30天的问卷调查，共获得319份有效样本。通过分析样本数据，得到了夏热冬冷地区病人和健康人在夏季时的热舒适温湿度范围，并通过取交集的方式推荐出病人和健康人并存的夏季空调普通病房的热舒适温度范围为，湿度范围为。在冬季时，进一步对该医院普通病房内[34,35]的病人、陪护人员以及医院门诊大厅的人员进行热舒适调查研究，通过统计分析，得出夏热冬冷地区在冬季时普通病房的热舒适温度范围为，相对湿度；候诊大厅冬季热舒适温度为，湿度。候诊大厅冬季时的热舒适温度比普通病房的热舒适温度低了3℃左右。由此可见，对于医院的不同功能区域，其人员结构及人口密度的差异，使得其热舒适温度范围也不尽相同。1.2.3高海拔地区人体热舒适研究进展通过以上文献总结可以发现，这些研究都是针对常压地区的人群得到的。但由于海拔高度不同带来的环境的改变以及生活习惯的差异，可能会导致人体热舒适需求的差异，因此以上研究成果可能并不适用于高海拔地区的人体热舒适预测。通过文献检索，并未发现目前国外的关于高海拔地区人员热舒适方面的研究，但有学者对对流换热系数随大气压力的变化进行了研究。1934年，Buettner第一个注意到海拔高度变化会改变人体与环境间的对流换热，并建立了对人体与环境[36]间的流换热系数与大气压力之间的指数函数模型，Colin和Houdas认为对[37]流换热系数随空气密度按指数函数规律变化，GonzalesRR和Kandjov等人也[38,39]分别提出了与大气压力之间的函数模型。但是有关人体蒸发换热量与大气压力关系的研究却非常少，Buettner只是定性的总结了大气压力会影响人体的[36]蒸发换热系数，但没有给出具体的数学模型。直到1999年，Iwajlo才利用相似原理完整的推导出了对流换热系数和蒸发换热系数随大气压力变化的数学[40]模型。也有部分学者对人体在极端条件下的新陈代谢进行了研究，但目前这一领域的研究结果尚存在相互矛盾的地方，本文将在第二章的“高海拔地区人体新陈代谢计算模型”部分对此进行详细说明。5 重庆大学硕士学位论文近几年，国内学者利用人工气候室对人体在不同大气压力下的生理参数及热舒适情况进行了研究：一项针对无症状高原反应地区人体热舒适的研究表明：世居于常压环境下的受试者的热中性温度随海拔的升高而升高，且女性的热中性温度略高于男性，空[41][42]气压力降低也会影响人体的心率、血压等生理参数。童力通过改变人工环境舱的大气压力，测试了20名大学生在不同大气压力下的平均心率，并通过主观问卷的方法获得了样本在不同大气压力下的热感觉，对所得数据进行分析的结果表明：受试者的心率和平均热感觉值在大气压力为75.98～101.3KPa范围内时随着大气压力的降低而降低，其中大气压力在86.11～101.3KPa范围内时，人率和热感觉值随大气压力的变化最为显著，当大气压力低于86.11KPa时，气压的降低对人体心率和热感觉几乎没有影响。利用Gagge两节点模型对人体在不同大气压力下的新陈代谢的研究结果表明：大气压力的变化会改变人体的新陈代谢，通与过常压下的研究结果进行对比，得出了三种活动强度下人体新陈代谢关于大气压力[43][44]的修正关系式。范琼文等（2009）利用高压舱模拟高原的低压环境进行人体热舒适实验，发现对受试者平均热感觉MTS影响较大的因素依次为：温度、压力[45]和风速，文献[41]中也得出了同样的结论。胡松涛等（2009）用问卷调查的方法,分析了不同大气压力条件下室内气流速度对人体平均热感觉(MTS)的影响，结果表明:人体对空气流速变化的敏感性会随大气压力的降低而降低，且会随室内空气温度的降低而升高。杨振中博士对人体在密闭空间和航天环境中的热舒适进行了研究，发现人体在模拟失重环境下时静息能量代谢会升高，在仿自然风条件下受[46]试者更容易维持其身体核心温度。但以上研究的受试者并非高海拔地区的原住居民，且均为健康人，研究结论对高海拔低压环境的病人是否适用尚不明确。1.2.4国内外研究的不足通过文献调研发现，国外在医院热环境研究领域起步较早，也取得了不少研究成果，而国内在该领域的研究起步较晚，成果尚不丰富，但国内外已有的研究成果均是在常压条件下获得的，目前尚无资料显示这些研究成果对于高海拔地区的医院热环境研究同样适用。国外部分学者研究了大气压力变化对人体与周围环境间传热的影响，国内青岛理工大学利用环境舱模拟低压环境研究了人体新陈代谢、心率等生理参数随大气压力的变化。这些研究结果表明：大气压力变化，会对人体热舒适的六个影响因素中的新陈代谢、服装热阻等产生影响，但并没有建立起适用于高海拔地区医院热环境评价的理论体系，不能对该地区医院内不同人群的热舒适需求做出准确预测。需要在已有研究成果的基础上，对Fanger热平衡方程中的各参数针对大气压力变化做出修正，进而建立起适用于我国无症状高海6 1绪论拔地区医院热环境预测及评价的理论体系，为快速发展中的我国高海拔地区医疗建筑的室内环境控制提供理论基础。1.3研究目的及内容1.3.1研究目的鉴于以上国内外研究的不足，本文希望通过本课题相关的文献调研并结合理论推导，建立适用于无症状高海拔地区病人、健康人群以及旅居人员的热舒适预测模型。进一步选择合适海拔高度地区（西宁）的医院普通病房进行实地调研，了解高海拔地区普通病房内的热湿环境现状，得到高海拔地区普通病房内不同人员的热舒适实地调研数据，以此验证所建立模型的适用性，并通过模型计算得到无症状高海拔地区病房内不同人群适宜的热环境参数，建立高海拔地区普通病房热舒适图，为该类地区医院普通病房内的空调及采暖系统设计提供参考。在此基础上，本文还希望了解高海拔地区世居人群与短暂停留于高海拔地区的旅居健康人群之间的热舒适需求差异，以期为高海拔地区的宾馆、酒店等建筑的采暖通风空调系统设计提供参考。1.3.2研究内容本文的研究内容主要包括以下五部分：①通过对已有文献的调研，了解医院内不同人群的热舒适需求差异及热舒适的主要影响因素。为高海拔地区医院内不同人群热舒适模型的建立提供理论支撑。②利用已有研究资料结合理论推导，对常压条件下的Fanger热平衡方程中受到大气压力影响的参数进行修正，分别建立起无症状高海拔地区病人、陪护人员、医护人员和旅居人员的新陈代谢计算模型，以及人体处于卧姿、坐姿和站姿状态下的总热阻计算模型，从而建立起高海拔地区病人、陪护人员、医护人员以及旅居人员的热舒适预测模型。③选择合适海拔高度地区的综合医院进行实地调研。在冬、夏两季对医院普通病房内的热环境参数进行实测并同时对病人、陪护人员、医护人员以及旅居人员的热舒适情况进行调研，获得无症状高海拔地区医院普通病房内的热湿环境现状、各类人员的性别、年龄等基本信息以及着装、活动水平等情况、人员的热舒适情况等。④利用调研数据进行模型验证。通过统计学方法获取四类人群对病房室内热湿环境的主观评价结果以及主观热中性温度，将客观测试参数带入所建立的不同人群热舒适预测模型，得出热舒适客观评价结果，通过主客观结果对比，验证所建立的高海拔地区不同人群热舒适预测模型的适用性。7 重庆大学硕士学位论文⑤求解已通过验证的热舒适预测模型，得出不同海拔地区、不同人群的热舒适图，为该类地区医院病房采暖通风空调系统的设计提供参考。1.4本章小结本章以我国医院建筑的发展背景和现阶段所面临的挑战为出发点，指出了医院建筑内不同人群热舒适的研究意义；然后从常压条件下的人体热舒适、常压条件下医院建筑人体热舒适及高海拔地区人体热舒适三个方面介绍了现阶段热舒适领域的研究进展，指出了该研究领域存在的不足；在此基础上，对本课题的研究目的和主要研究内容做了简要说明。8 2高海拔地区人体热舒适模型2高海拔地区人体热舒适模型鉴于第一章中所给出的研究现状，本章利用传热学中的相似原理对人体与环境间的对流换热系数和蒸发换热系数随大气压力的变化规律重新进行了研究，并以Fanger教授的热舒适方程为基础，结合生理学中人体新陈代谢的计算方法，建立了无症状高海拔地区的医院内不同人群的热舒适预测模型。2.1人体热平衡人体从外界获取食物，并通过肠道对食物所含的营养物质进行主动吸收，被吸收的营养物质在体内通过一系列复杂的化学反应被氧化分解从而释放出能量。其中的一部分用于保证人体的正常活动及维持体温，另一部分则以热能的形式通过皮肤表面和呼吸作用散发到周围空气中，这一过程即为人体产热和散热的动态[7]平衡，这一动态平衡遵循热力学第一定律。因此，人体的热平衡方程可以用下[7]式表示：MWqqS(CR)(ECE)(SS)skresskresresskcr其中：新陈代谢率，；——人体所做的机械功，；通过皮肤表面热损失，；通过呼吸作用热损失，；人体外表面与周围空气间的对流换热量，；R——人体外表面与周围空气间的辐射换热量，；E——通过皮肤表面的蒸发热损失，；skC——通过呼吸作用的对流热损失，；resE——通过呼吸作用的蒸发热损失，；resS——皮肤蓄热量，；skS——人体体内蓄热量，cr[6]GAGGE等在1971年提出了著名的人体两节点模型：将人体简化为两个同心圆柱体，内层为核心层，外层为皮肤层。人体新陈代谢过程在核心层产生，所释放的能量除维持人体正常活动外，一部分通过呼吸直接散发到环境中，其余的热量以导热的方式传到人体皮肤表面，然后以对流和辐射的方式通过人体皮肤表面传递到周围空气中。人体储存的能量(S)即可分成两部分:核心层储存的能量(和皮肤层储存的能量,各部分储存的能量与该层温度变化率之间的关系由下式[6]给出:9 重庆大学硕士学位论文在热平衡状态下，核心层储存的能量(和皮肤层储存的能量均近似等于零。由于人体做工很难具体量化，在劳动强度较低的情况下，可设人体对外做功.通过以上分析，式2.1可简化为：M(CR)(ECE)skresres式中CR为通过人体皮肤表面的显热热损失，ECE为人体潜热热skresres损失，下面分别对式中的新陈代谢、显热热损失、潜热热损失针对大气压力进行修正，以建立高海拔地区的人体热平衡方程。2.2高海拔地区人员新陈代谢新陈代谢是人体一切活动的能量来源，它与人体活动强度、进食情况以及身体健康状况等众多因素相关，而人体静息能量消耗是指维持人体正常生理功能和神经系统活动所消耗的能量。在不同活动水平下，人体总能量代谢为静息能量代[47-51]谢的1.1-1.45倍。因此，在热舒适研究中通常利用人体静息能量消耗乘以活动强度系数PAL得到人体在不同活动水平下的总新陈代谢量。2.2.1高海拔地区病人和健康人新陈代谢计算模型在目前的人类学和生理学文献中关于人体适应极端条件的过程中新陈代谢的变化规律存在较大争议，因此在高海拔和其他不寻常的环境条件下人体新陈代谢[52-59]值的变化规律是目前亟待解决的问题。有关研究表明人类在极端高温或低温（其他条件是可比的）环境下可能导致人体在适应该环境的过程中会增强或减少[59-62]基础代谢量。[63]ArkadyL等采用Benedict-Roth代谢装置（WarrenECollins，Inc）通过间接测热法，分别在俄罗斯的土库曼斯坦（极干旱）地区和楚科奇（俄罗斯北部极寒冷地带，海拔高度超过1200m）地区进行样本静息能量代谢量（BEE）的测量。其中干旱区样本包括来自查尔斯顿教育大学的土库曼学生、土库曼斯坦出生的俄罗斯人和俄罗斯士兵。士兵根据他们在该地区的服役时间分成3组：第一组：服役六个月，第二组：服役2年，第三组：服役超过3年。极端北方样本包括楚科奇本地人、在该地区出生的第一代俄罗斯移民和3组分类与极干旱地区相同的士兵。研究结果如下表所示(单位换算后)：10 2高海拔地区人体热舒适模型表2.1俄罗斯干旱地区人群的BEETable2.1BEEofpopulationinaridareaofRussiaBEE样本量干旱地区年龄（岁）体重（kg）（个）2（w/m）旅行者1119.1±0.153.5±0.944.4±0.6土库曼族3420.2±0.362.9±0.740.8±0.7俄罗斯人5421.3±0.563.2±0.640.9±1.1服役半年（俄罗斯人）3918.8±0.162.5±0.842.5±0.9服役2年（俄罗斯人）4719.5±0.364.3±0.940.4±0.6服役超过3年（俄罗斯人）2233.3±0.767.8±1.139.8±0.9表2.2俄罗斯极端北部地区人群的BEETable2.2BEEofpopulationinextremenorthernregionofRussia样本量BEE极端北部地区年龄（岁）体重（kg）2（个）（w/m）俄罗斯人3832.5±0.668.3±0.838.4±0.8楚科奇出生的俄罗斯人3220.5±0.467.9±1.238.3±0.9服役半年（俄罗斯人）1418.6±0.163.4±0.442.2±1.1服役2年（俄罗斯人）2720.1±0.364.7±0.540.7±0.5服役超过3年（俄罗斯人）1733.1±0.467.6±1.038.7±0.8该研究结果支持了文献[59-62]中“人体适应极端环境过程中新陈代谢增加”的结论，去到干旱地区的旅行者的BEE（44.4±0.6）明显高于当地土著居民（40.8±0.7）；刚服役半年的士兵的BEE值也较高，但随服役时间的增长，士兵的BEE值会逐渐下降直到最终和当地土著居民持平的水平，服役三年以上士兵的新陈代谢已与当地土著居民非常接近；而生活在极干旱和极端北部地区等极端环境下的土著居民和普通环境中的俄罗斯人的新陈代谢并不存在显著差别。[64]利用《航空供氧防护装备生理学》中公布的不同海拔地区人体呼吸商(RQ)等数据（见下表2.3），其中耗氧量根据潮气量换算得到，取人体每分钟平均[64]呼吸次数为23次，利用间接测热法计算不同海拔条件下的新陈代谢量。11 重庆大学硕士学位论文表2.3不同海拔高度下原住居民的生理参数Table2.3Indigenousinhabitant’sphysiologicalparametersunderdifferentaltiutude海拔高度（m）样本量RQ平均值（L）1600100.890.193650150.880.20间接测热法的数学计算式如下：由于著作中没有公布人体的身高等信息，无法计算样本的人体表面积，因此我们将全部样本均取为身高170cm，体重60kg的健康男子，按ASHRAE手册推荐的人体表面积计算方法（式2.6）得到人体表面积，利用式2.5计算得到不同海拔高度下的人体新陈代谢量见下表2.4.()2式中:AD--人体表面积，m；w--体重，；h--身高，cm。表2.4不同海拔高度下原住居民的BEETable2.4ThevalueofBEEunderdifferentaltiutude2海拔高度（m）样本量BEE（w/m）16001040.6936501541.442计算结果显示，海拔1600m和3650m时原住居民的静息能量代谢均在41w/m[65]左右，《高原病理生理学》中公布的内地健康成年的平原人的静息能量代谢40.52w/m并无明显差异，而该著作中也明确指出在海拔高度为2700-3858m范围内的高[65]原居民静息能量代谢率与平原居民相似，即生活于常压环境中的人与高海拔地区土著居民的静息能量代谢并无明显差异。因此，本文直接将常压条件下病人与健康人的静息能量代谢计算模型应用于高海拔地区。常压环境下，获得人体能量代谢的方法主要包括测量法和预测法两种：①测量法：12 2高海拔地区人体热舒适模型人体能量消耗量的测量方法包括直接测热法、间接测热法、双标水法、心率监测法等。其中直接测热法和双标水法的测量原理是以人体进食物质的能量代谢反应化学程式为基础，通过化学反应式直接计算得到静息能量消耗。间接测热法则是通过测试人体的呼吸熵以及耗氧量，通过拟合公式得出静息能量消耗量，该测量方法对病人的状态要求十分严格，必须在测量前一个小时让患者处于静息且无任何干扰刺激状态；对周围环境也有严格的限制，测试时环境温度需保持在o18~24C之间、湿度在50%~65%之间、大气压在101~102.4kPa之间。因此该方法的测试结果往往准确性较高，但也同样因严格的测试条件和昂贵的测试设备而导致其推广受到很大限制。心率监测法是利用Logistic模型建立人体心率与能量消耗量的回归方程来计算静息能量消耗，该方法适用于中等和重体力活动者而不适用于静坐状态下人的静息能量代谢计算。②模型预测法：模型预测法主要是利用人体身高、体重以及年龄等生理信息，通过多元线性拟合的方法得出人体的静息能量代谢。静息能量代谢BEE的预测模型很多，其中应用较广的主要包括以下几个：Harris-Benedict(HB)模型、Ireton-Jones(IJ)模型、PennState(PS)模型、Mifflin模型、Schofield模型、FAO/WHO/UNU模型、Owen模型、Liu模型等。美国饮食协会曾专门组织有关专家对现有人体能量预测模型进行了综合、客观地评价。该小组有专门的文献检索员负责检索文献，受过培训的数据分析师分析文献的评价[66]质量，提取关键数据供其余人员讨论分析，余建在其硕士论文中对已有的人体新陈代谢预测模型的相关文献进行总结整理，他们都得出了相同的结论：在常压条件下，HB模型和IJ（1997）模型不能准确预测病人的静息能量代谢，其中未修正的HB模型能较准确的预测健康人群的静息能量代谢，而IJ（1992）模型对于病人的静息能量代谢预测准确率高于其他预测公式。由于客观条件的限制，无法购买昂贵的新陈代谢测试仪器，且由于测试过程繁琐且持续时间较长，需耗费大量的财力和物力。对于我国高海拔地区的医院，由于经济条件的限制，其医疗水平本身与低海拔地区存在差距，除旅游者外极少有常压环境下的居民去高海拔地区的医院就医，即高海拔地区医院内的病人、陪护人员和医护人员基本为当地的原住居民。因此本文选择文献[66]中给出的常压环境下病人和健康人的静息能量代谢预测模型，对无症状高海拔地区普通病房内病人、陪护人员和医护人员的静息能量代谢进行计算，文献[47-51]中虽给出了人体不同活动水平下PAL的范围，但并没有给出每种活动水平下的推荐PAL值。本文中考虑四类人群的卧姿、坐姿和站姿三种姿态，给出四类人群的PAL取值见下表2.5：13 重庆大学硕士学位论文表2.5不同姿势下的PAL值Table2.5ThevalueofPALfordifferentpostures姿势卧姿坐姿站姿PAL1.11.21.3利用文献[66]中给出的常压环境下病人和健康人的静息能量代谢预测公式，结合表2.5中给出的不同姿势下的PAL值，可得高海拔地区病人、陪护人员和医护人员的总能量代谢预测公式：高海拔条件下病人总能量代谢的Ireton-Jones1992公式:Mp（男）=PAL·[1925–10a＋5w＋281＋(292创伤)＋(851烧伤)](2.7)Mp（女）=PAL·[629–11a＋25×w–(609×OB)](2.8)高海拔条件下陪护和医护人员总能量代谢的Harris-Benedict公式:Mp（男）=PAL·[13.75w+5h–6.8a+66](2.9)Mp（女）=PAL·[1.8h+9.6w–4.7a+655](2.10)式中：w：体重（kg），h：身高（cm），a：年龄（岁），OB：BMI大于30%为1，否则为0。注：文中所有带下标“p”的变量，均为对应变量在大气压力为p时所对应的值，所有带下标“0的变量，均为对应变量在标准大气压力下所对应的值。2.2.2高海拔地区旅居人群新陈代谢计算模型虽然高海拔地区原住居民的新陈代谢与常压环境下的原住民并无差别，但对于常年生活在常压环境下的旅居人群，在高海拔的极端环境下其新陈代谢会发生[59-62]明显变化：由于氧分压的降低使得人体会产生一系列复杂的生理反应，包括细胞线粒体发生病理性损伤、葡萄糖有氧代谢通路受阻以及血清脂类含量增高等[65]。短期暴露于氧分压为50mmHg的常压低氧环境（正常氧分压为60mmHg）中20小时会引起人体心脏能量损失,PCR/ATP下降15%，针对高海拔地区的夏尔巴[59]人的研究也得出了同样的结论，即高海拔地区的人体有较低的心脏PCR/ATP。[60]Pulfrey对一组攀登珠穆朗玛峰的登山队员进行跟踪研究，记录队员每天的蛋白质、脂肪以及碳水化合物的摄入量，通过计算得到不同攀登高度下人体的能量代谢，结果表明：海拔高度低于4000m时，随海拔高度的增加，人体每天需摄入更多的蛋白质、脂肪以及碳水化合物；当海拔高度超过4000m时，人体不仅需摄入更多的蛋白质、脂肪以及碳水化合物，且体重也会降低，即人体需摄入更多的能[63]量以适应极端环境。ArkadyL的研究结果（表2.1和表2.2）显示，到极端环境旅居人员的静息能量代谢明显高于当地原住居民。虽然以上研究表明常压下的人14 2高海拔地区人体热舒适模型体到高海拔地区时能量代谢会增加，但均未明确给出不同海拔高度时人体能量代谢的具体增加系数。青岛理工大学的研究小组以长期生活于常压环境下的大学生为实验对象，利用环境舱模拟不同的大气压力，测试不同大气压力下人体的能量代谢。结果表明：气压变化会影响此类人群的新陈代谢，并给出了不同活动状态下人体能量代谢随[67]大气压力的变化规律。静坐和速度低于1.5m/s的活动水平下：()()(2.11)速度高于1.5m/s活动水平下：()()(2.12)考虑到医院普通病房内的主要人群为病人和陪护人员，其活动状态基本为静坐，偶尔的运动其速度也基本低于1.5m/s。因此本文以常压环境下健康人的新陈代谢预测公式为基础，采用式(2.11)对旅居人群的新陈代谢进行关于大气压力的修正，得到高海拔地区旅居人群的新陈代谢预测模型。高海拔地区旅居人员总能量代谢的Harris-Benedict公式:（男）()（女）()2.3高海拔地区人员的显热热损失2.3.1常压环境下的显热热损失ASHRAE_Standard55-2005中给出了常压环境下人体皮肤表面显热热损失（C+R）的计算公式，如下所示：ttskoCRR1(fh)clclhthtrrca其中：tohhrchhhrctt2.37v(tt)rgga式中：̅̅̅̅--人体皮肤表面平均温度，℃；当人体处于热舒适状态时，̅̅̅̅可通[7]过下式计算得到:15 重庆大学硕士学位论文̅̅̅̅（）--室内操作温度，℃；hr--辐射换热系数，℃；̅--平均辐射温度，℃；--室内黑球温度，℃；--空气温度，℃；v--空气流速，℃。—人体表面对流换热系数，；式（2.15）中的分母为人体的总热阻，引入总热阻（），[68]ASHRAE_Standard_55-2005中给出了站姿和坐姿状态下的总热阻计算方程：∑式中：整套服装总热阻，；—单件服装的热阻，可通过ASHARE手册查询得到.；对于处于卧姿状态下的病人，由于其热阻不仅来源于所穿衣物，更包括整个床褥系统的热阻，因此病人热阻不能直接使用式（2.20）进行计算。林中平教授将睡眠状态下人体的整个床褥系统抽象简化为由人体表面、床垫和被子构成的三角[18,19]形空气层，并给出了人体在穿衣情形下人体被服系统总热阻的计算公式：*+()*+其中：，，，R：总热阻：；TR：被子总热阻：；bR：被子单位面积综合热阻：；AR：床垫及床单单位面积热阻：；Bh：对流换热系数：；ch：辐射换热系数：；r：对应传热面积所占人体总面积的百分比：％；i16 2高海拔地区人体热舒适模型H：被子厚度：mm；fab：被子导热系数：；bR：人体服装导热热阻：；CR：人体表面单位面积热阻：；DR：床板和床垫的综合热阻：；mA：被子表面积：；AA：床垫面积：；BA：人躶体表面积：；D2.3.2显热热损失的修正2.15-2.20中，辐射换热系数hr与大气压力无关，、、v可通过实测得到，[37-40]而对流换热系数主要与大气压力和空气对流方式有关。当人体处于自然对流环境时，主要与人体产热量以及人体皮肤与周围环境的温差有关，而当人体处于受迫对流环境中时，人体表面换热系数主要与人体所处环境的空气流动速[69-71]度有关。因此，对于常压环境下的人体显热热损失计算公式，只需针对式中与相关的参数进行修正便可得到高海拔地区人体的显热热损失计算公式。ASHAREHandbook2005（SI）中给出了不同大气压力情况下对流换热系数的修正方法，但该方法没有明确区分流态的影响。下面利用传热学中的相似原理对人体与环境间的对流换热系数关于大气压力的修正加以推导：对于自然通风房间，室内空气处于自然对流，在此条件下做出如下假设:①人体外表面各部分温度近似均匀分布.②传热过程热边界层的发展不会受到干扰和阻碍.在此两点假设条件下，便可利用均匀壁温边界条件的大空间自然对流实验准则[72]关联式：（）式中：其中为特征长度，系数和由实验确定，当温度一定时，、、、与大气压力无关，而空气密度与大气压力成正比。则由该关联式可得：（）()()()（）17 重庆大学硕士学位论文[73-76]其中，的取值如下：：＜＜{：＜＜联立式(2.25)和(2.26)：()：＜＜()：＜＜{当某些房间夜间开启空调等设备时，房间内空气处于强制对流状态，在此情况下将人体简化为一个圆柱体，周围空气横掠过人体而进行强制对流换热。应用[72]圆管表面平均传热系数准则关联式：式中：其中为特征长度，系数、m、n由实验确定，则和自然对流一样的方法可得：()()()()[76,77]通过实验研究，和m的取值如下，：＜，＜＜{，：＞，＜＜联立式(2.30)和(2.31)：()：＜，＜＜()：＞，＜＜{由式和可知，人体表面的对流换热系数会随大气压力的降低而降低[77]。综合两种情况下的修正,引入关于空气压力的修正因子()，其中的取值依据式和式。通过引入该修正量，可得：̅()()()18 2高海拔地区人体热舒适模型联立式、、、、、化简可得：2.4高海拔地区人员总热阻计算模型2.4.1卧姿状态下的总热阻卧姿状态下总热阻的计算采用式，式中、、、四个面积参数不随气压变化，、、三个物性参数亦不受气压影响。因此，只需对对流换热系数进行修正，便能得到、、等与相关参数在高海拔条件下的修正值，从而建立高海拔地区卧姿状态下的被服系统总热阻计算模型。将式和带入式化简可得高海拔地区卧姿状态下人员的总热阻计算模型：*+()*+2.4.2站姿和坐姿状态下的总热阻由卧姿状态下总热阻的修正可知，大气压力会影响人体的热阻值。但ASHRAE_Standard_55-2005中给出的站姿和坐姿状态下的总热阻计算方程式（2.20）中，并无与压力相关的参数。因此本文利用式（2.36），通过求解不同海拔高度条件下的被服系统总热阻值，建立热阻关于海拔高度的影响因子，进而得出高海拔地区坐姿和站姿状态下的总热阻计算式。人体处于站立或坐立姿态时，辐射换热系数可取[68]，但后来[78]有学者针对人体不同姿态的辐射换热系数进行了测量，得到常压下人体平躺时辐射换热系数为。此外，Colin和Houdas的研究表明[79]：当风速低于时，常压下人体与空气间的可取为。[80]大气压力随海拔高度的变化可按下式计算：*（）+式中：--海拔高度为H时的大气压力，KPa；--标准大气压力，101.325KPa；H—海拔高度，m；19 重庆大学硕士学位论文将式与常压下的参数值带入式，得到不同海拔高度下的及值，见下表2.6。表2.6低气压环境下和值（）Table2.6Valuesofandatdifferentaltitudes大气压力（kPa）101.3289.8779.5370.1161.6454.0247.18海拔高度（m）0100020003000400050006000自然对流5.104.824.564.304.053.803.57（）8.348.017.797.537.287.046.81强制对流5.104.804.524.243.983.723.48（）8.348.047.757.487.216.966.72[81]依据常压下被服热阻实测数据,见表2.7，本文选择夏季和冬季两种典型被服系统形式，如表2.8所示。利用式计算给出八种被子覆盖率条件下，两种[81]典型被服系统总热阻随气压减小的变化情况（被子导热热阻／=0.04），如表2.9～2.10及图2.1～2.2所示。表2.7被服系统各组成部分的物理参数Table2.7Themattresssystemspecificparametersofeachcomponent床具/被子单位重量（kg/）厚度（mm）空调被（Q1）0.5615.23多用棉被（Q3）0.8423.17长袖睡衣（S1）--0.83短袖睡衣（S2）--0.46床单0.110.96表2.8两种典型被服系统形式Table2.8Twomattresssystemcombinationselection床的类型被服系统形式季节空调被+短袖睡衣（M1+Q1+S2）夏床+席梦思+床单（M1）多用棉被+长袖睡衣（M1+Q3+S1）冬20 2高海拔地区人体热舒适模型4.5海拔0海拔1000海拔2000海拔30004.0海拔4000海拔5000海拔60003.5/clo3.02.5床褥系统总热阻2.01.51.00.20.40.60.81.01.2被子覆盖率图2.1夏季典型被服系统形式总热阻Fig.2.1Atypicalformofsummerclothingsystemtotalthermalresistance海拔04.5海拔1000海拔2000海拔30004.0海拔4000海拔5000海拔60003.5/clo3.02.5床褥系统总热阻2.01.51.00.20.40.60.81.01.2被子覆盖率图2.2冬季典型被服系统形式总热阻Fig.2.2Atypicalformofwinterclothingsystemtotalthermalresistance21 重庆大学硕士学位论文表2.9夏季不同大气压力下被服系统总热阻相对常压情况下的变化百分比Table2.9Thetotalresistanceofsummerclothingsystemunderdifferentatmosphericpressurerelativetoatmosphericconditionschangepercentage被子覆盖率89.87KPa79.53KPa70.11KPa61.64KPa54.02KPa47.18KPa（％）（1000m）（2000m）（3000m）（4000m）（5000m）（6000m）23.30.060.120.190.260.340.42480.060.110.180.250.330.4159.10.060.110.180.240.320.40670.050.110.170.230.300.3879.90.050.100.170.230.290.37880.050.100.160.220.290.3694.10.050.100.150.210.280.351000.050.100.150.210.270.33表2.10冬季不同大气压力下被服系统总热阻相对常压情况下的变化百分比Table2.10Thetotalresistanceofwinterclothingsystemunderdifferentatmosphericpressurerelativetoatmosphericconditionschangepercentage被子覆盖率89.87KPa79.53KPa70.11KPa61.64KPa54.02KPa47.18KPa（％）（1000m）（2000m）（3000m）（4000m）（5000m）（6000m）23.30.060.120.190.260.340.42480.050.120.180.250.320.4059.10.050.110.170.240.310.39670.050.110.170.230.300.3779.90.050.110.160.220.280.35880.050.100.150.210.270.3494.10.040.090.150.200.260.321000.040.090.140.200.250.32由以上计算结果分析可知：在每一种被子覆盖率条件下，冬夏季被服系统总热阻均随海拔的升高而升高，增加百分比亦随海拔的升高而升高。且冬夏季被服系统总热阻随海拔升高的增加百分比最大值均出现在被子覆盖率为23.3％的条件下，均为42％；同一海拔高度条件下，冬夏季被服系统总热阻均随被子覆盖率的增加而增加，但增加百分比随覆盖率的增加而降低，且增加百分比的最大值与最小值之差均不超过0.1，被服系统总热阻随海拔高度的变化规律不受被子覆盖率的22 2高海拔地区人体热舒适模型影响。定义Raif（resistanceaverageimpactfactor）为海拔高度对热阻的平均影响因子，由表2.9和表2.10可以得出不同海拔高度条件下人体总热阻的Raif值，如下表2.11所示：表2.11不同海拔高度下的Raif值Table2.11ThevalueofRaifunderdifferentaltitude海拔高度1000m2000m3000m4000m5000m6000m影响因子0.050.110.170.230.300.37由此可得高海拔地区坐姿和站姿状态下人员的总热阻计算模型：[∑]式中的取值可通过表2.11查询，对于表2.11中未给出的海拔高度下的热阻值计算，可通过线性插值法得到值。对于坐姿状态下样本的总热阻计算，若[68]存在坐垫需要在式（2.38）的基础上考虑0.15clo的坐垫附加热阻。2.5高海拔地区人员的潜热热损失ASHRAE_Standard55-2005中给出了常压环境下人体潜热热损失的计算式，如下所示：（pp）sk,saEskR1(fh)e,clcleC0.0014M(34t)resaE0.00173M(5.87p)resa式中，仅与新陈代谢和室内温度相关；式中，也仅与新陈代谢和室内空气水蒸气分压力相关。其中，空气水蒸气分压力可由该温度下的饱和水蒸气分压力乘空气相对湿度得到，而空气饱和水蒸气分压力仅由空气干球温度决定。因此，只需将2.2节中建立的高海拔地区不同人群的新陈代谢计算模型带入式和式，即可得到高海拔地区人体的和。对于式中的计算，式中的皮肤湿润度被定义为人体皮肤表面的实际蒸发散热量与在同样环境中当皮肤完全湿润时可能产生的最大散热量之比:。在常压条件下，当人体没有排汗蒸发散热时，人体表面被水分覆盖的面积很小，此时约为0.06，但当人体长期暴露在湿度很低的环境中时，人[20]体的皮肤湿润度会下降到约为0.02。由于高海拔地区的空气湿度较低，在此23 重庆大学硕士学位论文条件下本文选取常压条件下的与人体长期暴露于湿度很低的环境中的的平均值作为高海拔地区人体的皮肤湿润度。即：与人体显热热损失一样，引入人体的传质总阻值,则由传热与传质之间的刘易斯关系式：式中，而服装系统的影响因素很多，包括服装材质、孔隙系数等，而目前尚没有确切的计算公式。因此，要确定每种服饰的是不现实的。[20]文献中给出了典型服装系统的参考值，其中包括保暖套装在内的绝大部分服装的值为0.35，因此本文取：由以上分析，高海拔地区人体潜热热损失可由以下三式计算得到：（）2.6高海拔地区人员的热舒适模型将以上推导得出的高海拔地区人员的新陈代谢、显热热损失以及潜热热损失计算式带入式中，可得高海拔地区人员的热平衡方程：()2.6.1供暖环境下的人体热舒适模型对于冬季处于供暖条件下的病房，可直接应用PMV-PPD模型。将热平衡方程带入PMV-PPD模型，得到高海拔地区供暖条件下病房人员的热舒适模型：()24 2高海拔地区人体热舒适模型2.6.2自然通风环境下的人体热舒适模型在夏季时，高海拔地区病房大多为自然通风。有关研究表明，Fanger的[82-84]PMV-PPD模型在预测非空调环境下的人体热舒适时会出现较大的偏差。Yao[85]等人以deDear的适应性理论为基础，将其与PMV-PPD模型相结合，把人体心理适应和行为调节作为人体热感觉的两个负反馈环节，建立了适用于自然通风建筑的预测适应性平均热感觉（aPMV）模型，其与PMV的关系式：其中为人体自适应系数，PMV的计算为式。我国将aPMV模型作为自然通风建筑的环境评估依据，并在《民用建筑室内热湿环境评价标准》[86]（GB/T50785-2012）中规定了如下表2.12所示的不同气候区的取值：表2.12自适应系数取值Table2.12ThevalueofAdaptivecoefficient居住建筑、商业建筑、建筑气候区教育建筑旅馆及办公室PMV≥00.240.21严寒、寒冷地区PMV＜0-0.5-0.29夏热冬冷、夏热冬暖PMV≥00.210.17及温和地区PMV＜0-0.49-0.28考虑到医院病房的使用特性，无症状高海拔地区医院病房夏季时的预测适应性平均热感觉（aPMV）模型自适应系数按居住类建筑选取。由此可得夏季时预测不满意百分比的计算式：2.7高海拔地区人体热舒适影响因素由以上推导建立的高海拔地区人体热平衡方程可知，影响高海拔地区人群热舒适的主要参数包括人体新陈代谢率、室内温度、室内空气水蒸气分压力（相对湿度）、平均辐射温度t和被服系统总热阻。r①新陈代谢率人体从外界获取食物，并通过肠道对食物所含的营养物质进行主动吸收，被吸收的营养物质在体内通过一系列复杂的化学反应被氧化分解从而释放出能量，这个过程即为新陈代谢。新陈代谢所释放的能量中除了用以保障人体的各种生理25 重庆大学硕士学位论文活动和对外做功外，其余部分则通过对流、呼吸等方式以热能的形式散发到周围环境中。人体的活动水平、所处环境温度以及健康状况等都会影响人体的新陈代谢，有关研究表明，病症患者的静息能量代谢相对于健康人会有所增加，且疾病严重程度越高其静息能量代谢也越高，这种差异也导致了病人与健康人以及不同病症患者在热舒适需求上的差异。在急性缺氧的条件下，人体会食欲下降，蛋白质的摄取量不足，而由于高原环境中空气中的低氧气含量、低温以及气候干燥等因素的作用，人体为了维持体温又必须释放出更多的能量。因此在高原地区的人体易出现代谢紊乱以及头晕等各种不舒适症状。②空气温度人体皮肤表面与周围空气间的温度差直接决定了人体与周围环境间的导热、对流换热以及辐热换热，当所处环境的温度发生变化时，人体会通过一系列复杂的生理调节使身体核心层温度始终处于相对稳定的水平---温度生理效应。人体对冷热感觉的判断快速而灵敏，在某些情况下比机体客观的生理反应更具有度量意义。Fanger教授将人体的热感觉划分为冷（-3）、凉（-2）、稍凉（-1）、适中（0）、稍暖（+1）、暖（+2）、热（+3）7个等级，通过七级热感觉指标来表针受试者对热环境刺激的反映，成功将人体的热感觉进行量化。③相对湿度空气相对湿度能以直接和间接两种方式对人体热舒适产生影响。直接影响主要表现在：室内空气与人体皮肤表面的相对湿度差直接决定了人体与周围环境间的蒸发换热量；间接影响主要表现在：空气相对湿度变化会改变人体的皮肤湿润度，从而影响到人体的出汗调节。除此之外，纺织纤维材料所制作的衣物的平衡[87,88]含水量也取决于空气相对湿度，相对湿度变化会打破原有的平衡，水的蒸发便会发生，直到达到新的平衡状态。在水分蒸发的过程中会带走服装周围的热量，使人体感觉周围环境变冷了，进而影响人体热舒适。④平均辐射温度平均辐射温度是一个受到房间结构、室内温度等多种参数影响的非独立参数，可以通过空气黑球温度、干球温度和室内风速共同确定，其计算式为式（2.18）。理想情况下，人体在无温湿度梯度和平均辐射温度梯度的环境中更易感到热舒适，但现实情况下我们所处的环境中，室内空气温湿度和平均辐射温度往往是不均匀[89,90]的，目前已有部分学者对不对称辐射场条件下人体的热舒适进行了研究。GaggeAP等将四名躶体受试者暴露在温度可调节的，由两个高温辐射热源所营造的不均匀辐射场中，受试者可通过主动调节辐射强度使自己处于热舒适状态。研究发现，即使在室内温度为10℃的低温时，受试者仍能顺利的通过调节辐射强26 2高海拔地区人体热舒适模型度达到热舒适状态。在此低温下，人体非辐射部位的显著热损失被辐射部分所接收到的辐射热量所补偿，使他们不会产生明显的不舒适感。Hall和Klemm则进行了更为极端条件下的热舒适实验，他们让六名躶体受试者躺在一些狭小的实验室内，其脸部朝上暴露在82-93℃的辐射温度中，北部朝下暴露在-7℃的辐射场内，但即使暴露在如此极端不均匀的辐射场内，受试者仍能在室内温度为21-23℃时达[90]到热舒适状态。以上研究表明在一定程度的不对称辐射场中热舒适方程仍然适用，但目前尚没有给出明确的适用界限，有待进一步研究。⑤服装热阻已有的研究表明：当室内温度在范围内时，人体可通过心理调节使自己达到热舒适状态，但当室内温度在范围以外时，人体仅靠心理调节已不能达到热舒适状态，此时需借助于增减衣物、开窗通风等行为调节才能使自己达到热舒适状态。人体对热舒适温度的需求也受到着装情况的影响，Humphreys和Nicol等的研究证实了这一观点，目前已经建立起了常压条件下健康人在不同热阻值时的热舒适图。ASHARE手册中给出了常压条件下常见服装的热阻值，可以方便的计算出人体整套服装的总热阻。需要注意的是，热舒适方程在应用上需要考虑当地人的着装习惯。通过本文2.4节中的分析可知，人体服装热阻值会随海拔高度的升高而增大，因此不能将建立于常压条件下的热舒适图直接应用于高海拔地区的人群。⑥影响热舒适的其他因素1)心理作用有关研究表明，人们总是偏向于喜欢已经适应了的环境。心理调节会影响人体对环境的期望：当人体对即将面临的偏冷或偏热的环境提前做好心理准备时，对环境的期望就会降低，更容易得到心理上的满足。如严寒和寒冷地区的人群由于长期处于较低的室内温度环境下，他们对室内温度的期望值低于热带地区的人群，因此他们更易在心理上接受偏冷的环境。2)性别性别对人体热舒适影响的研究始于20世纪40年代，之后的许多学者也进行[91]过深入的探讨，但结论不尽相同，甚至存在相互矛盾的地方。McNALL在三个不同活动水平上对男女分别进行热舒适研究，发现性别之间的差异很小。在另外[92]的一些研究中，发现女性相对于男性更偏爱稍暖的环境，1987年Tanabe在日本所做的测试再次证明了这一结论。3)地域地理环境会影响人们的生活习惯、文化习俗以及生理结构，导致不同地区的人群在热舒适需求上的差异。美国堪萨斯大学的一项针对刚到美国留学的中国大27 重庆大学硕士学位论文学生与美国本土大学生热舒适对比试验的研究表明：在相同的室内环境条件下，两组人员在的生理反应并不一致，表现为在同样的温度下美国受试者比中国留学生更易出汗，皮肤温度也比中国留学生高。人体热舒适受到人体自身的生活环境、生理及心理状态、着装情况、活动水平等众多因素的影响，而这众多的因素并不是独立存在的，各因素之间往往存在相互影响，如室内温度影响人体着装情况进而影响服装热阻，人的心理期望等与其生活环境密不可分，热舒适研究的目的在于理清各因素之间的内在联系以及对人体热舒适的影响。2.8本章小结①通过文献调研结合理论计算，得出高海拔地区原住民的新陈代谢与常压条件下人体的新陈代谢并无明显差异，但旅居人群的新陈代谢会发生变化，并由此建立了高海拔地区病人、健康人和旅居人群的新陈代谢计算模型。②利用对流换热系数关于大气压力的修正因子，计算得到了不同海拔高度条件下的对流换热系数以及冬、夏两季典型被服系统的热阻值。分析了海拔高度（大气压力）对总热阻的影响规律，建立了不同海拔高度下被服系统总热阻的平均影响因子，得到了高海拔地区人体显热热损失的计算式。③利用刘易斯关系式得到了高海拔地区人体潜热热损失计算公式，并通过高海拔地区的新陈代谢、显热热损失和潜热热损失得到了高海拔地区的人体热平衡方程。④由高海拔地区的热平衡方程分别得到了供暖条件和自然通风条件下的高海拔地区病房人员热舒适模型，分析了高海拔地区人员的热舒适影响因素。28 3西宁市普通病房现场调研3西宁市普通病房现场调研对于医院这一人员结构复杂、多种病源体并存的特殊场所，其室内人员的热舒适需求目前已有部分研究成果，结果表明病人与健康人之间的热舒适需求存在差异，且不同患病类型的病人热舒适需求也不尽相同，但这些研究结果均是针对常压条件下的医院建筑人体热舒适研究得到的。对于低温低氧的高海拔地区，已有的研究结果并不一定完全适用。不同地域病人的热舒适需求是否一致?以及海拔高度的变化对病房内人员的热舒适需求是否有影响?影响有多大?在高海拔地区医疗建筑快速发展的当下，这些关键问题的答案在暖通工程师们设计医疗建筑的室内环控系统时有非常重大的参考意义。本章针对平均海拔2300m、平均大气压力为77Kpa的青海省西宁市区医院建筑，对A、B两所医院普通病房在冬夏两季的热湿环境现状及病房内人员的热感觉情况进行了调研，共获得有效问卷948份，其中夏季453份、冬季495份。3.1调研与测试3.1.1调研问卷设计根据第一章中的国内外研究现状，以及第二章中所建立的不同人群热舒适模型中包含的参数。总结出无症状高海拔地区病房内人员的热舒适影响因素，通过对热舒适标准问卷中的内容进行合理调整，设计了无症状高海拔地区医院建筑普通病房内人体的热舒适调研问卷。问卷内容包括以下三部分：①第一部分是人员的基本信息：包括身高、体重、年龄、性别、姿势、着装情况以及被子覆盖情况等。其中性别、身高、体重和年龄用于计算人体的新陈代谢，而姿势、着装情况和被子覆盖情况用于计算人体总热阻。②第二部分是仪器测试参数：由所建立的模型确定需要测试的具体参数，包括室内温度、相对湿度、气流速度以及黑球温度。③第三部分是人员对环境的主观感觉：包括热感觉、湿感觉，热期望，整体舒适感，对房间空气品质的整体评价以及心理状态等。其中受访者的主观热感觉投票TSV(ThermalSensationVote)和湿感觉投票HPV(HumidityPerceptionVote)的调查，参照ASHRAE中推荐的7级指标，但都精确到小数点后一位，以便更精确的量化病人的主观热感觉和湿感觉；受访者整体舒适感投票采用0～4五级投票标准：分别为舒适（0）、稍不舒适（1）、不舒适（2）、很不舒适（3）、极不舒适（4）；对房间空气品质的整体评价采用-2～+2五级投票标准：分别为：很好（+2）、好（+1）、适中（0）、差（-1）、很差（-2）；心理状态采用0～3的四级投票标29 重庆大学硕士学位论文准，分别为心情愉悦（0）、比较平静（1）、坐立不安（2）以及焦虑（3）；整体舒适感及心理状态投票也都精确到小数点后一位；受试者对温度、湿度和风速的期望变化均参考McIntyre3级热期望投票标准：-1(期望降低)，0(不变)，+1(期望升高)。由这三部分组成本次高海拔地区病房人员热舒适调研的完整问卷，具体内容参见附录C.3.1.2测试仪器本次调研所使用仪器见图3.1，具体型号和测试精度等详细信息见下表3.1。三种仪器均满足国际标准IS07730中关于热舒适研究时测试仪器的测试精度和测量误差的要求。黑球温度测试时测点布置在病床及护士站附近区域，采用自动记[93,94]录的方式测试，测试时距离地面高度为1.1米。图3.1实验仪器Fig3.1Experimentapparatus表3.1测试仪器明细表Table3.1Listoftestinstruments测试参数所用仪器量程精确度分辨率温度日本加野麦克-20.0～70.0℃±0.5℃0.1℃湿度斯2.0～98.0%±2%0.1%KANOMAX风速0.00～5.00m/s±0.02m/s0.01m/sA531黑球温度法国KIMO-100～+400℃±0.3℃0.1℃30 3西宁市普通病房现场调研3.1.3调研对象及现场调研方法①调研对象1）对于无症状高海拔地区病人、陪护人员和医护人员热舒适问卷的获取，本文以青海省西宁市A、B两所综合医院普通病房内的病人、陪护人员以及医护人员为调研对象，西宁市区内平均海拔高度为2300m，为典型的无症状高海拔地区。两所医院的住院楼见图3.2，医院具体信息见下表3.2：表3.2青海省A、B两所医院信息明细Table3.2InformationofAandBhospitalsinQinghaiProvince医院医院建筑面积科室数床位数冬季供夏季通排风口2编号等级（m）（个）（张）暖方式风方式位置地板自然A二级甲等4200035500病房厕所辐射通风自然B二级甲等16754251360散热器病房厕所通风AB图3.2青海省A、B两所医院外景图Fig.3.2PicturesofAandBhospitalsinQinghaiProvince2）旅居人群样本的获取，实地调研发现医院内极少存在来自低海拔地区的旅居人员，而参与调研的4人均在低海拔地区居住超过三年（三人来自重庆，一人来自湖南），因此本次调研中旅居人群问卷的填写由四位参加调研的人员完成。②现场调研时间及方法31 重庆大学硕士学位论文分别在2016年1月12日~2016年1月21日、2016年8月4日~2016年8月12日期间，对两所综合医院在冬季供暖和夏季自热通风环境下，普通病房的室内热环境及病房内病人、陪护人员和医护人员的热感觉进行了调研。本次调研采用客观环境参数实测与热舒适主观问卷调研相结合的方法。需特别注意的是，同一份问卷中的环境参数实测和主观问卷的填写须同时进行。1）对病房内病人、陪护人员和医护人员的调研，将四位调研人员分成两个小组,每组两人。问卷的第一部分和第三部分以访问的方式完成，小组的其中一人就问卷中这两部分的相关内容和受访者进行口头交流，并根据反馈的信息完成这两部分问卷的填写，另一人负责在交流时间内完成室内热环境参数的测试，并将得到的环境参数值反馈给填写问卷者，以便完成问卷的第二部分。对于语言不通的对象，通过医院护士进行现场翻译，在确保其已理解问卷内容的条件下，由调研人员完成问卷的填写，以保证每一份问卷的有效性。调研现场情况见下图3.3：图3.3调研现场情况Fig3.3Surveyofthesituation2）旅居人员调研问卷采用自填式的方法进行：四位调研人员在调研间隙每隔60分钟填写一份调研问卷，其中一人填写问卷的同时由小组另一人负责测试此时的室内环境参数并反馈给填写问卷者。3.2调研样本分布及病房环境参数3.2.1调研样本分布情况本次无症状高海拔地区普通病房人员热舒适调研共发放调研问卷1020份，获得有效调研问卷948份,问卷有效率92.9%。其中冬季有效调研495份、夏季有效32 3西宁市普通病房现场调研调研453份。包括病人416份、陪护人员353份、医护人员64份和低海拔人群115份。不同人群样本量分布见图3.4。病人12.13%陪护医护旅居人群6.75%43.88%37.24%图3.4不同人群样本量分布图Fig3.4Distributionofsamplesizesfordifferentpopulations由图可知，病人所占比例最多，达到了44％左右，其次为陪护人员，占比37.24％，医护人员占比最少，为6.75％。将病人及陪护人员按不同科室及性别分别统计，得到不同季节的人员分布图如图3.5～3.6示：陪护病人骨科内科外科0306090120150180人数/个图3.5冬季不同科室样本量分布图Fig3.5Distributionofsamplevolumesofdifferentdepartmentsinwinter33 重庆大学硕士学位论文陪护病人骨科内科外科020406080100120140人数/个图3.6夏季不同科室样本量分布图Fig3.6Distributionofsamplevolumesofdifferentdepartmentsinsummer冬季时病人和陪护在不同科室的分布情况见图3.5，来自骨科的样本为124份、占比25.05％，其中有63个样本为病人；来自内科样本量为166份、占比33.54％，其中有90个样本为病人；外科样本量为126份、占比25.45％，其中64个样本为病人。夏季时病人和陪护在不同科室的分布情况见图3.6，来自骨科样本量为100份、占比22.08％，其中有64个样本为病人；来自内科样本量为130份、占比28.70％，其中有69个样本为病人；外科样本量为124份、占比27.37％，其中67个样本为病人。将四类人群按不同性别分别统计，得到不同季节的人员分布如图3.7～3.8所示：女男低海拔人群医护陪护病人0306090120150180210240人数/个图3.7冬季不同性别样本量分布图Fig3.7Distributionofdifferentsexsamplesizesinwinter34 3西宁市普通病房现场调研女男低海拔人群医护陪护病人0306090120150180210人数/个图3.8夏季不同性别样本量分布图Fig3.8Distributionofdifferentsexsamplesizesinsummer冬季四类人群不同性别的分布情况见图3.7，在495份冬季有效调研问卷中，病人为216份、为总问卷数的43.64％，其中男性为112份；陪护人员200份、为总问卷数的40.40％，其中男性为89份；医护人员36份、为总问卷数的7.27％，全为女性；低海拔旅居人群43份、为总问卷数的8.69％，其中男性为23份。夏季四类人群的不同性别分布情况见图3.8，453份夏季有效调研问卷中，病人为200份、为总问卷数的44.45％，其中男性为119份；陪护人员153份、为总问卷数的33.77％，其中男性为56份；医护人员28份、为总问卷数的6.18％，全为女性；旅居人群72份、为总问卷数的8.69％，其中男性为30份。将四类人群按不同姿势分别统计，得到不同季节下的人员分布如图3.9～3.10所示：旅居医护陪护卧姿病人坐姿站姿0.00.20.40.60.81.0所占比例图3.9冬季不同姿势样本量分布图Fig3.9Distributionofdifferentposturesinwinter35 重庆大学硕士学位论文旅居医护陪护卧姿病人坐姿站姿0.00.20.40.60.81.0所占比例图3.10夏季不同姿势样本量分布图Fig3.10Distributionofdifferentposturesinsummer冬季四类人群不同姿势的分布情况见图3.9，其中卧姿病人占病人总样本的84％，坐姿病人占病人总样本的12％，站姿病人占病人总样本的4％；卧姿陪护人员占陪护总样本的6％，坐姿陪护人员占陪护总样本的76％，站姿陪护人员占陪护总样本的18％；医护人员和旅居人员中没有处于卧姿状态的样本，坐姿医护人员占医护人员总样本的10％，站姿医护人员占医护人员总样本的90％；坐姿旅居人员占旅居人员总样本的56％，站姿旅居人员占旅居人员总样本的44％。夏季四类人群不同姿势的分布情况见图3.10，其中卧姿病人占病人总样本的92％，坐姿病人占病人总样本的6％，站姿病人占病人总样本的2％；卧姿陪护人员占陪护总样本的4％，坐姿陪护人员占陪护总样本的78％，站姿陪护人员占陪护总样本的18％；医护人员和旅居人员同样没有处于卧姿状态的样本，坐姿医护人员占医护人员总样本的16％，站姿医护人员占医护人员总样本的84％；坐姿旅居人员占旅居人员总样本的54％，站姿旅居人员占旅居人员总样本的46％。3.2.2病房室内环境参数①可直接测试的环境参数医院病房室内的空气温度ta、相对湿度RH、空气流速v三个环境参数，可直接通过仪器测试得到，统计调研时测试得到的对应参数值，结果见下表3.3：36 3西宁市普通病房现场调研表3.3冬、夏季病房环境参数的测试结果Table3.3Environmentalparametersofwardsinwinterandsummer测试参数空气温度ta(℃)相对湿度RH(%)风速v(m/s)季节平均值22.233.30.05标准差2.78.10.03冬季最大值27.549.80.06最小值14.116.80.01平均值25.941.10.04标准差1.65.20.06夏季最大值30.457.00.10最小值20.328.80.02冬季时，西宁市区医院普通病房内的温度范围为14.1~27.5℃，平均温度为22.2℃，相对湿度范围为16.8%~49.8%，平均湿度为33.3%，风速范围为0.01~0.06m/s，平均风速为0.03m/s。夏季时，西宁市区医院普通病房内温度范围为20.3~30.4℃，平均温度为25.9℃；相对湿度范围为28.8%~57%，平均湿度为41.1%；风速范围为0.02~0.10m/s，平均风速为0.04m/s。[95]《综合医院建筑设计规范》中规定冬季病房热舒适温度范围为18~22℃，夏季病房热舒适温度范围为25~27℃，由表3.3可知，冬夏季西宁市区医院普通病房的实测温度范围均比规范规定的范围更宽。②不可直接测试的环境参数医院病房室内的平均辐射温度̅和操作温度，无法直接通过仪器测试得到，须由可直接测试的参数经计算得到，式（2.33）给出了高海拔地区操作温度的计算方法，式中不同海拔条件下的对流换热系数由表2.6给出。因此，只需计算出病房内空气的平均辐射温度便可得出操作温度，而平均辐射温度由室内空气干球温度ta、黑球温度tg和空气流速v通过式（2.18）计算得到。热舒适调研时，需对每个病房里的病人及陪护人员进行访问。而测试所采用的法国KIMO型黑球温度计不具有实时测试功能，该仪器需静置于某一测试房间进行不间断的测试并记录该房间内的黑球温度和室内干球温度。调研期间，黑球温度计置于调研医院的某一普通病房的时间为每日的8:30-18:30。在每天调研18:30结束时，读取黑球温度计所记录的数据。调研结束后，根据连续多天的数据，通过线性拟合的方法得出不同季节普通病房内黑球温度与室内干球温度的关系（见图3.11-3.12），利用得出的线性关系式可求出每份样本的̅和值。37 重庆大学硕士学位论文28262422/℃20181614y=0.8988x+1.9713普通病房室内黑球温度12R²=0.9742108810121416182022242628普通病房室内空气干球温度/℃图3.11冬季病房室内空气温度与黑球温度的关系Fig.3.11TherelationshipbetweenIndoorAirTemperatureandBlack-ballTemperatureinwinter2827/℃2625y=1.0653x-1.2551普通病房室内黑球温度R²=0.93522423232425262728普通病房室内空气干球温度/℃图3.12夏季室内空气温度与黑球温度的关系Fig.3.12TherelationshipbetweenIndoorAirTemperatureandBlack-ballTemperatureinsummer38 3西宁市普通病房现场调研通过拟合可得冬夏两季病房内黑球温度与室内空气干球温度均呈现强烈的线性关系，冬季关系式为：y=0.8988x+1.9713，线性相关系数为0.9742；夏季关系式为：y=1.0653x-1.2551，线性相关系数为0.9352。利用此线性关系可求得冬夏两季西宁市区医院普通病房内所有样本对应的的黑球温度，进而计算出样本对应的̅和值，结果如下表3.4所示：表3.4不同季节西宁市区医院普通病房内平均辐射温度和操作温度统计Table3.4StatisticsofmeanradianttemperatureandoperatingtemperatureinthegeneralwardsofXiningurbanhospitalsindifferentseasons平均辐射温度̅（℃）操作温度（℃）最大值最小值平均值标准差最大值最小值平均值标准差冬季26.714.721.92.4227.114.521.62.51夏季31.122.526.31.7530.924.426.21.71由表3.4可知，冬季时西宁市区所调研医院操作温度最大值为27.1℃、最小值为14.5℃、平均值为21.6℃，夏季时西宁市区所调研医院操作温度最大值为30.9℃、最小值为22.4℃、平均值为26.2℃。夏季时操作温度最大值与最小值之差为6.5℃，而冬季时操作温度最大值与最小值之差为12.6℃，接近于夏季时的两倍。即在冬季供暖期间，两所医院各病房的温度场分布并不均匀，测试发现同层内护士站及走廊温度明显低于病房温度，不同楼层之间同样存在温度分布不均现象，表现为病房内温度随楼层增高而降低。调研时部分陪护和医护人员反应了由温度分布不均所带来的不舒适感。3.3病房内不同人员的热期望温度病房内不同人群的热期望投票采用McIntyre的3级热期望投票标准：-1(期望温度降低)，0(期望不变)，+1(期望温度升高)。由于医护人员和旅居人员样本量较少，为不影响统计分析结果的可信度，本文仅分析病人和陪护人员的热期望温度，冬夏两季时病人和陪护人员的热期望频率分布见下图3.13～3.14：39 重庆大学硕士学位论文病人0.8陪护0.60.4百分比0.20.0降低升高不变图3.13冬季不同人群热期望投票频率分布图Fig3.13Frequencydistributionofexpectedheatpollfordifferentgroupsofpeopleinwinter病人0.8陪护0.60.4百分比0.20.0降低升高不变图3.14夏季不同人群热期望投票频率分布图Fig3.14Frequencydistributionofexpectedheatpollfordifferentgroupsofpeopleinsummer冬季时，病人热期望投票值为0、-1和+1的样本分别占到病人总样本量的53%、36%和11%；陪护人员热期望投票为0、-1和+1的样本分别占到陪护人员总样本量的66%、26%和8%。夏季时，病人热期望投票值为0、-1和+1的样本分别占到病人总样本量的40%、54%和6%；陪护人员热期望投票为0、-1和+1的样本分别占到陪护人员总样本量的26%、72%和2%。40 3西宁市普通病房现场调研通常情况下，人们在冬季时希望处于偏暖的环境，夏季时希望处于偏凉的环境，但统计结果中冬季分别有36%的病人和26%的陪护人员期望温度降低，夏季时分别有6%的病人和2%的陪护人员期望温度升高，这一反常现象可通过西宁市区病房内特殊的供暖形式加以解释。在冬季时，西宁市区为政府集中供暖，医院内供暖系统为两管异程式系统，供暖末端设备为暖气片，这种系统容易出现楼层间及同层内的水力失调，以至于不同楼层及同楼层内不同病房的温度分布不均。调研时也有不少低楼层的病房人员反映温度偏高而高楼层的病房人员反映温度偏低的情况。在夏季时，西宁市内医院主要是采用自然通风，此时病房内的温度与室外空气温度相当，而在调研的八月份，西宁市区内一早一晚的空气温度均在20℃左右，因此会出现夏季时部分病房人员期望温度升高的情况。根据Bin法，把操作温度t0作为独立变量，以每0.5℃划分为一个热期望投票区间，以热期望投票（降温或升温）作为响应频率，统计每个温度区间内病人和陪护人员中希望升温和降温的样本数占该温度区间内对应人群总样本数的百分比。采用概率单位回归分析法（ProbitAnalysis），选用概率模型对其进行拟合分析，期望温度升高拟合曲线与期望温度降低拟合曲线的交点即为主观热期望温度，两条曲线与响应频率为0.2的直线的交点所确定的温度范围即为相应人群的主观可接受温度，拟合结果如图3.15～3.16所示。1.0冬季-病人-升温冬季-病人-降温冬季-陪护-升温冬季-陪护-降温0.80.60.4热感觉投票百分比0.20.0141618202224262830操作温度/℃图3.15冬季概率回归模型下的期望温度值Fig3.15Theexpectedtemperatureinthewinterprobabilityregressionmodel41 重庆大学硕士学位论文冬季时，西宁地区医院病人热期望温度为22℃、陪护人员热期望温度21.4℃，在概率回归模型条件下以20%作为响应频率，由图3.15可知，冬季病人的主观可接受温度范围为：21.1℃-23℃，陪护人员的主观可接受温度范围为:19.5℃-23.3℃。夏季-病人-升温夏季-病人-降温夏季-陪护-升温1.0夏季-陪护-降温0.80.60.4热感觉投票百分比0.20.016182022242628303234操作温度/℃图3.16夏季概率回归模型下的期望温度值Fig3.16Theexpectedtemperatureinthesummerprobabilityregressionmodel夏季时，西宁地区医院病人热期望温度为25℃、陪护人员热期望温度24.4℃，在概率回归模型条件下以20%作为响应频率，由图3.16可知，夏季病人的主观可接受温度范围为：24.2℃-25.6℃，陪护人员的主观可接受温度范围为:23.5℃-26.4℃。由图3.15和3.16可知，冬夏两季中病人的热期望温度均高于陪护人员，说明病人较健康的陪护人员更偏向于稍暖的室内环境，该结论与常压条件下的研究结[66]论相一致。以20%作为响应频率划分得到不同人群的主观可接受温度区间，冬夏两季中病人的可接受温度区间均比陪护人员的可接受温度区间窄，冬季时病人可接受的最低温度比陪护人员高1.6℃、而可接受的最高温度比陪护人员低0.3℃；夏季时病人可接受的最低温度比陪护人员高0.7℃、而可接受的最高温度比陪护人员低0.8℃，即病人对室内温度的敏感性强于健康人。在夏季时，同样在22℃的病房室内温度下，40％以上的病人希望温度升高而希望温度升高的陪护人员却不超过30％；在30℃的病房室内温度下，70％以上的病人希望温度降低而同样希望温度降低的陪护人员却不超过40％。42 3西宁市普通病房现场调研对比图3.15和3.16，夏季时健康的陪护人员在温度低于其可接受温度区间下限4℃和温度高于可接受温度区间上限4℃的温度范围内仍有超过60％的样本感到热舒适，而病人在同样偏离其可接受温度区间上下限各4℃的温度范围内却只有不超过30％的样本感到热舒适；即在夏季时，健康的陪护人员对偏离热舒适温度时的调节能力强于病人。3.4本章小结①通过文献调研对病人热舒适相关研究进行总结，在此基础上自主设计了用于高海拔地区医院病房人员热舒适的调研问卷，该问卷共分为三部分。②选取青海省西宁市区两所医院进行实地病房热环境调研，得到了冬夏季两所医院普通病房内的人员分布情况以及室内环境参数的变化范围，了解了西宁市区普通病房内的热环境现状。③冬季时，病人热期望投票值为0、-1和+1的样本分别占到病人总样本的53%、36%和11%；陪护人员热期望投票为0、-1和+1的样本分别占到陪护人员总样本量的66%、26%和8%。夏季时，病人热期望投票值为0、-1和+1的样本分别占到病人总样本量的40%、54%和6%；陪护人员热期望投票为0、-1和+1的样本分别占到陪护人员总样本量的26%、72%和2%。④冬季时，西宁地区医院病人热期望温度为22℃、陪护人员热期望温度21.4℃，冬季病人的可接受温度范围为：21.1℃-23℃，陪护人员的可接受温度范围:19.5℃-23.3℃。夏季时，西宁地区医院病人热期望温度为25℃、陪护人员热期望温度24.4℃，夏季病人可接受温度范围为：24.2℃-25.6℃，陪护人员的可接受温度范围为:23.5℃-26.4℃。⑤病人对室内温度的敏感性强于健康人，而健康的陪护人员对偏离可接受温度时的调节能力强于病人。43 重庆大学硕士学位论文44 4西宁市病房内人员热舒适分析4西宁市病房内人员热舒适分析在第三章中，我们通过统计学的方法得到了不同人群的热期望温度及满意率最高的温湿度参数区间。这一章我们将利用在第二章中所建立的高海拔地区病房人员热舒适预测PMV-PPD模型对调研所得到的问卷进行分析，得到不同人群的热中性温度及不满意百分比情况，并与第三章中通过主观问卷得到的统计结果进行比较，分析所建立高海拔地区病房人员热舒适模型的适用性。4.1模型中基础数据的计算在第二章中建立的修正后的人体热平衡方程中，包含人体新陈代谢、被服系统总热阻等与大气压力相关的参数。在进行问卷计算分析时，需提前对这些参数进行预处理。4.1.1不同人群新陈代谢量由第二章中所确定的高海拔地区病人、陪护人员、医护人员以及旅居人员新陈代谢的计算模型，计算得出冬季和夏季四类人群的新陈代谢量。具体数据见下表4.1所示：2表4.1不同人群新陈代谢量统计表（w/m）2Table4.1Themetabolictableofdifferentpeople（w/m）人群新陈代谢病人陪护医护人员低海拔人群最大值61.8468.7050.8755.71最小值34.6941.0446.9143.65冬季平均值50.4850.9150.5552.17标准差8.466.171.513.30最大值76.8472.4751.6155.53最小值36.2841.9748.3945.03夏季平均值50.1849.4749.9551.31标准差4.583.731.243.282由表4.1可知，冬季时病人新陈代谢平均值为50.48w/m，略小于陪护人员的22250.91w/m、医护人员的50.55w/m以及旅居人群的52.17w/m；夏季时病人新陈222,代谢平均值为50.18w/m，略大于陪护人员的49.47w/m、医护人员的49.55w/m，45 重庆大学硕士学位论文2但小于以及低海拔人群的51.31w/m。从标准差来看，病人新陈代谢的标准差最大，即病人新陈代谢值相对其他三类人群分布更分散。将不同人群的新陈代谢量在不同区间范围内进行统计，得到如下图4.1和图4.2所示的不同人群新陈代谢量分布图：100病人陪护医护旅居人群8060/％百分比4020040-4545-5050-5555-60大于60新陈代谢范围图4.1冬季不同人群新陈代谢量分布图Fig.4.1Themetabolismdistributionofdifferentpopulationsinwinter120病人陪护医护100旅居人群80/％60百分比4020035-4040-4545-5050-5555-6060-65大于65新陈代谢范围图4.2夏季不同人群新陈代谢量分布图Fig.4.2Themetabolismdistributionofdifferentpopulationsinsummer2由以上两图可知，冬季时（图4.1）病人新陈代谢量主要集中于50～65w/m46 4西宁市病房内人员热舒适分析2范围内，占病人总样本数的83%；陪护人员的新陈代谢量主要分布于40～50w/m，2占陪护人员总样本量的84.5%；医护人员新陈代谢量则主要分布于45～50w/m范围内，占医护人员总样本量的77%；旅居人群的新陈代谢量主要集中于50～602w/m范围内，占旅居人群总样本数的87.5%。2夏季时（图4.2）病人新陈代谢量主要集中分布于50～65w/m范围内，占总2样本数的70%；陪护人员的新陈代谢量主要分布于40～50w/m，占总样本量的282.5%；医护人员新陈代谢量则全部集中于45～50w/m范围内，占总样本量的2100%；旅居人群的新陈代谢量主要集中于45～55w/m范围内，占总样本数的84.2%。由以上结果可知，本文计算得到的病人的新陈代谢并不比陪护人员的新陈[66]代谢高，这一结果与已有的研究结果并不一致，文献[66]中人体新陈代谢的计算并未考虑活动强度的差异，直接比较的是病人与陪护人员的静息能量代谢。而实际上，病人往往处于静坐状态，而陪护人员的活动强度较病人高，因此本文在考虑活动强度差异的条件下，计算得到的结果表明病人与陪护人员的新陈代谢并不存在明显差异。4.1.2不同人群总热阻根据第二章中建立的人体分别在卧姿、坐姿和站姿状态下的总热阻计算模型，计算得到所调研样本中四类人群的总热阻，结果见下表4.2。表4.2不同人群总热阻统计表（clo）Table4.2Thetotalresistancetableofdifferentpeople（clo）人群总热阻病人陪护人员医护人员旅居人员最大值5.051.461.231.39最小值1.440.450.560.66冬季平均值2.370.990.971.04标准差0.780.210.210.18最大值4.132.850.650.97最小值0.610.450.460.37夏季平均值2.070.770.520.58标准差0.620.300.080.11由表4.2可知，病人的被服总热阻平均值在冬季和夏季均明显高于其他三类人群的总热阻平均值。冬季时，病人被服总热阻平均值为2.37clo，显著高于陪护人员的0.99clo、医护人员的0.97clo和旅居人员的1.04clo；夏季时，病人被服总热阻47 重庆大学硕士学位论文平均值为2.07clo，同样显著高于陪护人员的0.77clo、医护人员的0.52clo和旅居人员的9.58clo。同类人群在冬季时的总热阻平均值高于夏季，以病人为例，冬季时病人的总热阻平均值为2.37clo，高于夏季的2.07clo。将四类人群的总热阻在不同热阻区间范围内进行统计，得到如下图4.3和图4.4所示的不同人群总热阻分布图：病人100陪护医护旅居人群8060/％百分比402000-0.50.5-11-1.51.5-22-2.52.5-33-3.53.5-4大于4总热阻范围/clo图4.3冬季不同人群总热阻分布图Fig.4.3Thetotalthermalresistancedistributionofdifferentpopulationsinwinter48 4西宁市病房内人员热舒适分析病人100陪护医护旅居人群8060/％百分比402000-0.50.5-11-1.51.5-22-2.52.5-33-3.53.5-4大于4总热阻范围/clo图4.4夏季不同人群总热阻分布图Fig.4.4Thetotalthermalresistancedistributionofdifferentpopulationsinsummer由以上两图可知，冬季时（图4.3）病人被服总热阻主要集中于1.5～3.5clo范围内，占病人总样本数的81%；陪护人员的总热阻主要分布于0.5～1.5clo，占陪护人员总样本量的99%；医护人员总热阻则全部处于0.5～1.5clo范围内，占医护人员总样本量的100%；旅居人群的总热阻与陪护人员一样主要集中于0.5～1.5clo范围内，占旅居人群总样本数的88%。夏季时（图4.4）病人被服总热阻主要集中分布于1.5～3clo范围内，占总样本数的83%；陪护人员的总热阻主要分布于0.5～1.0clo，占总样本量的94%；医护人员总热阻同样集中于0.5～1.0clo范围内，占总样本量的97%；旅居人群的总热阻与陪护人员及医护人员一样同样主要集中于0.5～1.0clo范围内，占总样本数的73%，但剩下27%的旅居人群的总热阻处于更低的0-0.5clo范围内。4.2普通病房不同人群热中性温度热舒适研究中用以表示人体对其所处热环境感受的方式有两种，它们分别为“热感觉”和“平均热感觉”。顾名思义，“热感觉”指特定某个人对其所处热环境的感受，“平均热感觉”则是指处在同一热环境下的一群人对该环境的热感49 重庆大学硕士学位论文觉的平均水平。由于不同个体自身身体状况和心理状态等的差异，使得他们对同一热环境的感受往往存在较大差异，因此单一样本的热感觉数据并不具有统计分析价值，故热舒适研究中往往采用“平均热感觉”的方法，本文亦采用此方法进行高海拔地区普通病房人群的热舒适研究。采用“温度频率法”，分析调研得到的西宁市区医院普通病房内人员的平均热感觉和室内操作温度t0之间的关系。具体做法是：将计算得到的病房内t0的范围以0.5℃为温度区间步长划分成若干区间，统计出每个温度区间内的样本数，计算每个温度区间内所有样本的平均操作温度、主观热感觉投票平均值TSV(ThermalSensationVote)和预测热感觉投票PMV（predictedmeanvote）平均值，以操作温度平均值为自变量，以TSV和PMV为因变量进行线性回归分析，可得到TSV和PMV关于操作温度t0的函数式：（）（）拟合相关系数的大小表示人体TSV和PMV与室内t0之间线性关系的强弱，相关系数越接近1,表示人体热感觉与室内操作温度具有较强的线性关系，即人体平均热感觉可以用室内操作温度较为准确的预测，反之则表示人体平均热感觉不能用室内操作温度来准确的预测，函数式中和的大小表示人体对温度的敏感性。热中性温度被定义为人体感到冷热适中时所对应的环境温度，令和，所对应的温度值分别为人体的实测热中性温度和预测热中性温度。通过比较与PMV的斜率和，以及实测热中性温度和预测热中性温度的大小，判断所建立的无症状高海拔地区普通病房不同人群的热舒适预测模型是否能准确预测对应人群的热感觉。4.2.1病人热中性温度利用上述“温度频率法”对调研得到的冬夏两季的全部病人样本进行统计分析，得到如下图4.5和图4.6所示的冬夏两季的病人热中性温度拟合图：50 4西宁市病房内人员热舒适分析21.5y=0.2667x-5.9725R²=0.8510.5015171921232527-0.5-1y=0.2243x-4.9749-1.5R²=0.88-2-2.5PMV平均值TSV平均值-3线性(PMV平均值)线性(TSV平均值)图4.5冬季病人PMV和TSV与操作温度的关系Fig.4.5TherelationshipbetweenPMVandTSVandoperatingtemperatureofpatientinwinter1.5y=0.2368x-5.81021R²=0.93y=0.1882x-4.65680.5R²=0.96020222426283032-0.5-1-1.5aPMV平均值TSV平均值线性(aPMV平均值)线性(TSV平均值)图4.6夏季病人aPMV和TSV与操作温度的关系Fig.4.6TherelationshipbetweenaPMVandTSVandoperatingtemperatureofpatientinsummer冬季时（图4.5）病人的PMV和TSV与操作温度之间的关系如下：PMV=0.267t0-5.973（R²=0.85）TSV=0.224t0-4.975（R²=0.88）51 重庆大学硕士学位论文相关系数均超过了0.8，说明病人在冬季时的PMV和TSV均与操作温度之间呈较强的线性关系；PMV与TSV的斜率分别为0.267和0.224，二者相差仅为0.043，说明该模型能较准确的预测冬季时病人对温度的敏感性；令PMV与TSV等于0，得到冬季时病人的预测和实测热中性温度分别为22.37℃和22.61℃，二者相差0.24℃，说明该模型能准确预测冬季病人的热中性温度。夏季时（图4.6）病人的aPMV和TSV与操作温度之间的关系如下：aPMV=0.237t0–5.810（R²=0.93）TSV=0.188t0-4.657（R²=0.96）相关系数均超过了0.9，说明病人在夏季时的aPMV和TSV均与操作温度之间同样呈较强的线性关系；aPMV与TSV的斜率分别为0.237和0.188，二者相差约0.049；说明该修正后的高海拔地区病人热舒适模型能较准确的预测冬季时病人对温度的敏感性，但准确度略低于冬季；令aPMV与TSV等于0，得到夏季时病人的预测和实测热中性温度分别为24.51℃和24.77℃，二者仅相差0.26℃，说明该模型能准确预测夏季病人的热中性温度。4.2.2陪护人员热中性温度利用同样的方法对调研得到的冬夏两季的全部陪护人员样本进行统计分析，得到如下图4.7和图4.8所示的冬夏两季的陪护人员热中性温度拟合图：1y=0.0993x-2.08580.5R²=0.71017192123252729y=0.1237x-2.6174-0.5R²=0.96PMV平均值TSV平均值-1线性(PMV平均值)线性(TSV平均值)图4.7冬季陪护人员PMV和TSV与操作温度的关系Fig.4.7TherelationshipbetweenPMVandTSVandoperatingtemperatureofcaregiversinwinter52 4西宁市病房内人员热舒适分析2y=0.2876x-6.88911.5R²=0.8510.5020222426283032-0.5y=0.2769x-6.9795-1R²=0.93-1.5aPMV平均值TSV平均值线性(aPMV平均值)线性(TSV平均值)图4.8夏季陪护人员aPMV和TSV与操作温度的关系Fig.4.8TherelationshipbetweenaPMVandTSVandoperatingtemperatureofcaregiversinsummer冬季时（图4.7）陪护人员的PMV和TSV与操作温度之间的关系如下：PMV=0.099t0–2.086（R²=0.71）TSV=0.124t0-2.617（R²=0.96）TSV的线性相关系数为0.9605，即冬季时陪护人员的TSV与操作温度之间呈显著的线性关系，而预测平均热感觉PMV与操作温度间的线性相关系数为0.7089，比TSV小，但仍超过了0.70，说明陪护人员在冬季时的PMV与操作温度亦存在较强的线性关系；PMV与TSV的斜率分别为0.099和0.124，二者仅相差0.025，说明该修正后的高海拔地区健康人热舒适模型能较准确的预测冬季时病人对温度的敏感性；令PMV与TSV等于0，得到冬季时陪护人员的预测和实测热中性温度分别为21.07℃和21.11℃，二者仅相差0.04℃，说明该模型能准确预测冬季病人的热中性温度。夏季时（图4.8）陪护人员的aPMV和TSV与操作温度之间的关系如下：aPMV=0.288t0–6.889（R²=0.85）TSV=0.277t0–6.978（R²=0.93）相关系数均超过了0.85，说明陪护人员在夏季时的aPMV和TSV均与操作温度之间同样呈较强的线性关系；aPMV与TSV的斜率分别为0.288和0.277，二者相差约0.011；说明该修正后的高海拔地区健康人热舒适模型能较准确的预测冬季时陪护人员对温度的敏感性；令aPMV与TSV等于0，得到夏季时陪护人员的预测和实测热中性温度分别为24.78℃和25.19℃，二者相差0.41℃，说明该模型能准确预测夏季病人的热中性温度。53 重庆大学硕士学位论文4.2.3医护人员热中性温度对调研得到的冬夏两季的全部医护人员样本进行统计分析，得到如下图4.9和图4.10所示的冬夏两季的陪护人员热中性温度拟合图：21.5y=0.4012x-8.02391R²=0.980.50141618202224-0.5y=0.3112x-6.3048-1R²=0.95-1.5-2-2.5PMV平均值TSV平均值线性(PMV平均值)线性(TSV平均值)图4.9冬季医护人员PMV和TSV与操作温度的关系Fig.4.9TherelationshipbetweenPMVandTSVandoperatingtemperatureofMedicalstaffsinwinter2.52y=0.471x-10.862R²=0.881.510.5y=0.264x-6.2023R²=0.8702022242628-0.5aPMV平均值TSV平均值线性(aPMV平均值)线性(TSV平均值)图4.10夏季医护人员aPMV和TSV与操作温度的关系Fig.4.10TherelationshipbetweenaPMVandTSVandoperatingtemperatureofMedicalstaffsinsummer54 4西宁市病房内人员热舒适分析冬季时（图4.9）医护人员的PMV和TSV与操作温度之间的关系如下：PMV=0.311t0–6.305（R²=0.95）TSV=0.401t0-8.024（R²=0.98）相关系数均超过了0.8，说明医护人员在冬季时的PMV和TSV均与操作温度之间呈较强的线性关系；PMV与TSV的斜率分别为0.311和0.401，二者相差为0.09，说明该修正后的高海拔地区健康人群热舒适模型低估了冬季时医护人员对温度的敏感性；令PMV与TSV等于0，得到冬季时医护人员的预测和实测热中性温度分别为20.27℃和20.00℃，二者仅相差0.28℃，说明该模型在冬季医护人员的热中性温度预测上较准确。夏季时（图4.10）医护人员的aPMV和TSV与操作温度之间的关系如下：aPMV=0.471t0–10.862（R²=0.88）TSV=0.264t0-6.202（R²=0.87）相关系数均超过了0.85，说明医护人员在夏季时的aPMV和TSV均与操作温度之间呈较强的线性关系；aPMV与TSV的斜率分别为0.471和0.264，二者相差0.207，说明夏季时该修正后的高海拔地区健康人群热舒适模型高估了医护人员对温度的敏感性；令aPMV与TSV等于0，得到夏季时医护人员的预测和实测热中性温度分别为23.06℃和23.49℃，二者仅相差0.43℃，说明该模型能较准确预测夏季医护人员的热中性温度。该修正后的模型在冬夏两季均不能准确预测医护人员对温度的敏感性，这可能有以下两方面原因：一是低估了医护人员的新陈代谢，模型中新陈代谢预测公式虽针对不同活动强度给出了相应的活动强度系数PAL，但本文仅分卧姿、坐姿和站姿给出了三种PAL推荐值。实地调研发现，医护人员往往处于走动状态，因此本文按站姿状态计算得到的医护人员新陈代谢值可能仍低于其实际的新陈代谢；二是样本量不足，由于医院内医生及护士人员本身工作繁忙，为不影响他们的正常工作，对此类人群进行调研时只能在他们休息的时间进行。因此课题组本次调研在冬季时仅获得有效医护人员调研问卷36份，夏季时有效调研问卷28份，样本量不足可能会影响模型的预测结果。4.2.4旅居人员热中性温度对调研得到的冬夏两季的全部旅居人群样本进行统计分析，得到如下图4.11和图4.12所示的冬夏两季该类人群的热中性温度拟合图：55 重庆大学硕士学位论文21.51y=0.2267x-4.8720.5R²=0.8701416182022242628-0.5-1y=0.2913x-6.4375-1.5R²=0.83-2-2.5PMV平均值TSV平均值线性(PMV平均值)线性(TSV平均值)图4.11冬季低海拔旅居人群PMV和TSV与操作温度的关系Fig.4.11TherelationshipbetweenPMVandTSVandoperatingtemperatureofPeoplelivinginlowaltitudeinwinter21.5y=0.3175x-8.29171R²=0.780.50222426283032-0.5-1y=0.4213x-11.324R²=0.94-1.5-2aPMV平均值TSV平均值线性(aPMV平均值)线性(TSV平均值)图4.12夏季低海拔旅居人群aPMV和TSV与操作温度的关系Fig.4.12TherelationshipbetweenaPMVandTSVandoperatingtemperatureofPeoplelivinginlowaltitudeinsummer冬季时（图4.11）旅居人群的PMV和TSV与操作温度之间的关系如下：PMV=0.227t0-4.872（R²=0.87）56 4西宁市病房内人员热舒适分析TSV=0.291t0-6.438（R²=0.83）相关系数均超过了0.8，即旅居人群在冬季时的PMV和TSV均与操作温度之间呈较强的线性关系；PMV与TSV的斜率分别为0.227和0.291，二者相差0.064，说明该修正后的模型低估了冬季时旅居人群对温度的敏感性；令PMV与TSV等于0，可得冬季时旅居人群的预测和实测热中性温度分别为21.48℃和22.12℃，二者相差0.62℃。夏季时（图4.12）旅居人群的aPMV和TSV与操作温度之间的关系如下：aPMV=0.318t0–8.292（R²=0.78）TSV=0.421t0-11.324（R²=0.94）aPMV的线性相关系数为0.7805，低于TSV的线性相关系数0.936，但二者都超过了0.75，说明旅居人员在夏季时的aPMV和TSV均与操作温度之间呈较强的线性关系；aPMV与TSV的斜率分别为0.318和0.421，二者相差达到0.103，即修正后的模型低估了夏季时旅居人员对温度的敏感性；令aPMV与TSV等于0，得到夏季时旅居人群预测和实测热中性温度分别为26.07℃和26.90℃，二者相差0.83℃。该修正后的模型不仅在温度的敏感性预测上与实测值差距较大，热中性温度的预测上同样与实测值差距明显。这可能有以下两方面原因：一是调研时旅居人群在填写热感觉问卷时主观性较强：对于常年生活于低海拔地区的旅居人群，在突然到达高海拔地区时，由于环境温度的骤降使得他们从心理上更期望于稍高的室内温度，而这种心理需求可能会影响他们所填写问卷的准确性，导致预测热中性温度低于通过主观热感觉分析得到的实测热中性温度；二是样本量不足，课题组本次调研在冬季时仅获得有效的旅居人群调研问卷43份，夏季时有效调研问卷72份，由于样本量太少可能会影响模型的预测结果。4.3普通病房不同人群可接受温度[96]标准ISO7730中定义“可接受的热环境”为80%的居住者感到舒适时的室内热环境，所对应的室内温度范围即为“可接受温度范围”。人员的可接受温度范围可通过以下三种方法确定：①以室内操作温度t0为自变量，以TSV为因变量进行回归拟合得到TSV曲线，令TSV=±0.85，计算出对应的温度值，以这两个温度值为上下限所确定的温度区间即为“可接受温度范围”。使用该方法的前提是已知PMV-PPD模型适用于该类人群，而本文需要做的是验证第二章中所建立的模型是否适用于高海拔地区的人群的热舒适预测，因此不能采用该方法。57 重庆大学硕士学位论文②《民用建筑热湿环境评价标准》中给出了另一种测定可接受温度范围的方法---图示插值法。即当人体代谢率在1.0met～1.3met范围内，而且服装热阻为0.5clo或1.0clo时，可以用线性插值的方法计算不同服装热阻对应的可接受温度的上、下限。该方法的仅能对特定热阻值的样本进行计算，且目前尚没有高海拔地区人群的热舒适区图可供查询，因此该方法并不适用于本文。③第三种为拟合分析法：将操作温度以0.5℃为一个温度区间进行划分，以落在每个区间内所有样本的操作温度均值为自变量，以该区间内所有样本的实测不满意率和预测不满意率为因变量进行多项式拟合，拟合曲线与不满意率为20%的直线的交点所确定的温度范围即为可接受温度范围。本文采用第三种方法来计算无症状高海拔地区不同人群的可接受温度，将操作温度以0.5℃为间隔，分成若干区间，以落在每个温度区间的样本操作温度的平均值作为自变量，分别以模型计算得到的预测不满意率（PPD和aPPD）和落在区间内样本的实测不满意率（PMD：Percentageofmeasureddissatisfaction）为因变量，两条拟合曲线与不满意率为20%直线的交点所对应的温度范围分别为“预测可接受温度范围”和“实测可接受温度范围”。4.3.1病人可接受温度将调研所得的所有病人样本分冬夏两季利用上述的方法三进行统计拟合，得到如下图4.13和图4.14所示的冬夏两季病人的可接受温度拟合图：10080y=1.6817x2-71.426x+768.19R²=0.8960402y=1.3365x-55.673x+592.47R²=0.94200141618202224262830PPD平均值实测不满意率多项式(PPD平均值)多项式(实测不满意率)图4.13冬季病人PPD和PMD与操作温度的关系Fig.4.13TherelationshipbetweenPPDandPMDandoperatingtemperatureofpatientinwinter58 4西宁市病房内人员热舒适分析10080y=1.3814x2-66.42x+813.6860R²=0.924020y=1.2119x2-61.493x+799.26R²=0.82020222426283032aPPD平均值实测不满意率多项式(aPPD平均值)多项式(实测不满意率)图4.14夏季病人aPPD和PMD与操作温度的关系Fig.4.14TherelationshipbetweenaPPDandPMDandoperatingtemperatureofpatientinsummer冬季时（图4.13）病人的PPD和PMD与操作温度之间的关系如下：2PPD=1.337t0–55.67t0+592.47（R²=0.94）2PMD=1.682t0–71.43t0+768.19（R²=0.89）令PPD与PMD等于20，得到冬季时预测和实测可接受温度范围分别为18.52-23.11℃和18.77-23.69℃，预测可接受温度下限低于实测值0.27℃、上限也仅低于实测值0.58℃，说明该模型能准确预测冬季病人的可接受温度。夏季时（图4.14）病人的aPPD和PMD与操作温度之间的关系如下：2aPPD=1.212t0–61.493t0+799.26（R²=0.82）2PMD=1.381t0–66.42t0+813.68（R²=0.92）令aPPD与PMD等于20，得到冬季时预测和实测可接受温度范围分别为24.59-26.14℃和23.15-25.94℃，预测可接受温度下限高于实测值1.44℃、上限高于实测值0.20℃，说明该模型预测得到的夏季病人可接受温度范围稍微偏高，但二者差距并不大，因此可以认为该修正后的模型能准确预测夏季病人的可接受温度。4.3.2陪护人员可接受温度将调研所得的所有陪护人员样本分冬夏两季利用上述的方法三进行统计拟合，得到如下图4.15和图4.16所示的冬夏两季陪护人员的可接受温度拟合图：59 重庆大学硕士学位论文8060y=1.7621x2-78.61x+888.5640R²=0.8520y=1.9361x2-84.891x+935.410R²=0.841618202224262830PPD实测不满意率多项式(PPD)多项式(实测不满意率)图4.15冬季陪护人员PPD和PMD与操作温度的关系Fig.4.15TherelationshipbetweenPPDandPMDandoperatingtemperatureofcaregiversinwinter10080y=2.1767x2-111.16x+1437.460R²=0.994020y=1.0809x2-54.274x+696.56R²=0.83020222426283032aPPD平均值实测不满意率多项式(aPPD平均值)多项式(实测不满意率)图4.16夏季陪护人员aPPD和PMD与操作温度的关系Fig.4.16TherelationshipbetweenaPPDandPMDandoperatingtemperatureofcaregiversinsummer冬季时（图4.15）陪护人员的PPD和PMD与操作温度之间的关系如下：2PPD=1.936t0–84.891t0+935.41（R²=0.84）2PMD=1.762t0–78.61t0+888.56（R²=0.85）60 4西宁市病房内人员热舒适分析令PPD与PMD等于20，得到冬季时预测和实测可接受温度范围分别为19.12-24.42℃和20.14-24.47℃，预测可接受温度下限仅低于实测值1.02℃、上限也仅低于实测值0.05℃，说明该模型能准确预测冬季陪护人员的可接受温度。夏季时（图4.16）陪护人员的aPPD和PMD与操作温度之间的关系如下：2aPPD=1.081t0–54.27t0+696.56（R²=0.83）2PMD=2.177t0–111.16t0+1437.40（R²=0.99）令aPPD与PMD等于20，得到冬季时预测和实测可接受温度范围分别为23.04-27.15℃和24.18-26.38℃，预测可接受温度下限低于实测值1.14℃、上限高于实测值1.23℃，即该修正后的模型预测得到的夏季陪护人员可接受温度范围包含了实测可接受温度，但预测可接受温度范围更广。4.3.3医护人员可接受温度将调研所得的所有医护人员样本分冬夏两季利用上述的方法三进行统计拟合，得到如下图4.17和图4.18所示的冬夏两季医护人员的可接受温度拟合图：10080y=2.9579x2-117.33x+1177.860R²=0.864020y=2.6474x2-105.52x+1054.8R²=0.890141618202224PPD实测不满意率多项式(PPD)多项式(实测不满意率)图4.17冬季医护人员PPD和PMD与操作温度的关系Fig.4.17TherelationshipbetweenPPDandPMDandoperatingtemperatureofMedicalstaffsinwinter61 重庆大学硕士学位论文10080y=9.506x2-451.24x+5363.8R²=0.89604020y=3.8883x2-188.22x+2288.9R²=0.870202224262830aPPD平均值实测不满意率多项式(aPPD平均值)多项式(实测不满意率)图4.18夏季医护人员aPPD和PMD与操作温度的关系Fig.4.18TherelationshipbetweenaPPDandPMDandoperatingtemperatureofMedicalstaffsinsummer冬季时（图4.17）医护人员的PPD和PMD与操作温度之间的关系如下：2PPD=2.647t0–105.52t0+1054.8（R²=0.89）2PMD=2.958t0–117.33t0+1177.8（R²=0.86）令PPD与PMD等于20，得到冬季时预测和实测可接受温度范围分别为17.41-22.45℃和18.45-21.22℃，预测可接受温度下限低于实测值1.04℃、上限也高于实测值1.23℃，即修正后的模型预测得到的夏季医护人员可接受温度范围包含了实测可接受温度，但预测可接受温度范围更广。夏季时（图4.18）医护人员的aPPD和PMD与操作温度之间的关系如下：2aPPD=3.888t0–188.22t0+2288.9（R²=0.87）2PMD=9.506t0–451.24t0+5363.8（R²=0.89）令aPPD与PMD等于20，得到冬季时预测和实测可接受温度范围分别为22.68-25.73℃和22.65-24.82℃，预测可接受温度下限高于实测值0.03℃、上限高于实测值0.91℃，二者差距并不大，因此可以认为该修正后的模型能准确预测夏季医护人员的可接受温度。4.3.4旅居人员可接受温度将调研所得的所有旅居人群样本分冬夏两季利用上述的方法三进行统计拟合，得到如下图4.19和图4.20所示的冬夏两季旅居人群的可接受温度拟合图：62 4西宁市病房内人员热舒适分析120100y=2.1971x2-96.056x+1076.280R²=0.796040y=1.8309x2-79.118x+860.9220R²=0.8501416182022242628PPD实测不满意率多项式(PPD)多项式(实测不满意率)图4.19冬季低海拔旅居人群PPD和PMD与操作温度的关系Fig.4.19TherelationshipbetweenPPDandPMDandoperatingtemperatureoflivinginlowaltitudeinwinter120100y=8.7584x2-473.77x+6418.2R²=0.958060y=1.262x2-68.034x+929.9840R²=0.7820020222426283032aPPD平均值实测不满意率多项式(aPPD平均值)多项式(实测不满意率)图4.20夏季低海拔旅居人群aPPD和PMD与操作温度的关系Fig.4.20TherelationshipbetweenaPPDandPMDandoperatingtemperatureoflivinginlowaltitudeinsummer冬季时（图4.19）旅居人群的PPD和PMD与操作温度之间的关系如下：2PPD=1.831t0–79.12t0+860.92（R²=0.85）2PMD=2.197t0–96.056t0+1076.2（R²=0.79）由图4.19可知，冬季时所有操作温度区间内的样本实测不满意率均超过了63 重庆大学硕士学位论文20％，令PPD等于20，得到冬季时旅居人群预测可接受温度范围为18.86-24.35℃，预测与实测值差距较大，说明修正后的模型不能准确预测冬季时旅居人群的可接受温度。夏季时（图4.20）旅居人群的aPPD和PMD与操作温度之间的关系如下：2aPPD=1.26t0–68.034t0+929.98（R²=0.78）2PMD=8.758t0–473.77t0+6418.2（R²=0.95）令aPPD与PMD等于20，得到冬季时预测和实测可接受温度范围分别为23.57-29.63℃和26.03-28.06℃，预测可接受温度下限低于实测值2.46℃、上限高于实测值1.57℃，即该模型预测得到的夏季旅居人群可接受温度范围包含了实测可接受温度范围，但二者差距较大，即旅居人群的热舒适模型不能准确预测夏季该类人群的可接受温度。4.4西宁市普通病房推荐温度在4.2节和4.3节中对实测热感觉投票TSV和预测热感觉投票PMV（aPMV），以及实测不满意率PMD和预测不满意率PPD（aPPD）分别进行了对比，现将对比结果统计如下表4.3所示：表4.3主客观数据分析结果对比Table4.3ComparisonofsubjectiveandobjectivedataanalysisTSVPMV实测热中预测热中实测可接受预测可接受斜率斜率性温度性温度温度温度病人0.2240.26722.6122.3718.77-23.6918.52-23.11冬季陪护0.1240.09921.1121.0720.14-24.4719.12-24.42医护0.4010.31120.0020.2718.45-21.2217.41-22.45旅居0.2910.22722.1221.48※18.86-24.35病人0.1880.23724.7724.5123.15-25.9424.59-26.14陪护0.2770.28825.1924.7824.18-26.3823.04-27.15夏季医护0.2640.47123.4923.0622.65-24.8222.68-25.73旅居0.4210.31826.9026.0726.03-28.0623.57-29.63由表4.3可知，冬季时病人和旅居人员的实测热中性温度均在22℃左右，高于陪护人员的21.11℃和医护人员的20℃；夏季时旅居人员的实测热中性温度最高，为26.90℃，而陪护人员的热中性温度为25.19℃，略高于病人的24.77℃，这是由于在夏季时病房处于自然通风环境，陪护人员的热阻比病人热阻小很多，使得陪护人员需要比病人更高的热中性温度。而旅居人员在冬夏季时的热中性温度均明显高于陪护人员和医护人员，表明在高海拔的低温低压地区，旅居人员比世居者64 4西宁市病房内人员热舒适分析需要更高的室内温度以保持其热舒适状态。即四类人群的热舒适需求存在明显差异，划分热舒适温度期间时需考虑人群类别的差异。对比预测与实测热中性温度、TSV与PMV的斜率、以及预测和实测可接受温度范围，无症状高海拔地区病人热舒适模型能准确预测西宁市区病人的热中性温度和对温度的敏感性（斜率）；而健康人的热舒适模型在陪护人员的热中性温度和对温度的敏感性上预测准确性较高，但其在医护人员的温度敏感性预测上与实测值差别较大，冬夏季TSV与PMV的斜率差值均超过了0.09；对于旅居人群的热舒适预测模型，其在冬夏两季的热中性温度和温度敏感性预测上均与实测值差距较大，冬季时斜率相差0.064,、热中性温度低于实测值0.64℃，夏季时斜率相差0.103,、热中性温度低于实测值0.83℃。从可接受温度分析，同样是病人与陪护人员的预测值和实测值更接近，而医护人员与旅居人员的预测值与实测值差距较大。通过以上分析可知，所建立的无症状高海拔地区病人热舒适预测模型能准确预测该地区病人的热舒适需求，而健康人的热舒适预测模型能准确预测陪护人员的热舒适需求，不能准确预测医护人员的热舒适需求，旅居人群的热舒适预测模型不能准确预测该类人群的热舒适需求。取病人和陪护人员的可接受温度的交集，并结合第三章中得到的病人和陪护人员的热期望温度，给出西宁市区普通病房的推荐温度范围，结果见下表：表4.4西宁地区普通病房人员热舒适推荐温度Table4.4RecommendedtemperatureforthermalcomfortingeneralwardsinXining冬季夏季温度范围20-23℃23-26℃4.5与低海拔地区研究结果的对比将高海拔地区的病人与陪护人员热舒适研究结果分别与低海拔地区病人与陪护人员的研究结果进行对比，探讨海拔高度对两类人群热舒适的影响，结果如表4.5～4.6所示：表4.5与先前的研究结果比较（病人）Table4.5Comparisonswithpreviousthermalcomfortfiledstudies（patients）冬季夏季作者城市热中性温度可接受温度热中性温度可接受温度（℃）（℃）（℃）（℃）[66]余建重庆20.6（To）19.1-25.5（To）24.0（To）21.9-28.4（To）[97]刘祥重庆22.4（To）20.1-23.8（To）25.3（To）25.0-26.7（To）本文西宁22.6（To）18.8-23.7（To）24.8（To）23.2-25.9（To）65 重庆大学硕士学位论文冬季时，本文中的病人的热中性温度为22.6℃，比文献[66]中的结果20.6℃高2℃，比文献[97]中的结果22.4℃高0.2℃；夏季时，本文中病人的热中性温度为24.8℃，文献[66]中的结果24.0℃高0.8℃，但比文献[97]中的结果25.3℃低0.5℃。冬季时，本文中病人的可接受温度范围为18.8～23.7℃，可接受温度下限均低于文献[66]和文献[97]的研究结果，但本文中的上限值与文献[97]中的可接受温度上限值仅相差0.1℃，却比文献[66]中的结果低1.8℃；夏季时，本文得到的病人的可接受温度为23.2～25.9℃，可接受温度下限比文献[66]中的研究结果高出1.3℃，但比文献[97]中的研究结果低了1.8℃；本文中的可接受温度上限比文献[66]中的研究结果低2.5℃，比文献[97]中的研究结果低了0.8℃。由以上对比分析可知：高海拔地区病人热舒适的研究结果与不同文献中的低海拔地区的研究结果之间的变化规律尚存在相互矛盾的地方，且低海拔地区病人热舒适的研究结果之间亦存在较大差异，因此简单的以本文中病人的热舒适研究结果与低海拔地区病人的研究结果进行对比，进而得出海拔高度对病人热舒适的影响的方法可能并不可取。表4.6与先前的研究结果比较（陪护人员）Table4.6Comparisonswithpreviousthermalcomfortfiledstudies（caregivers）冬季夏季作者城市热中性温度可接受温度热中性温度可接受温度（℃）（℃）（℃）（℃）[66]余建重庆19.1（To）19.0-22.3（To）23.5（To）24.6-27.5（To）本文西宁21.1（To）20.1-24.4（To）24.8（To）24.2-26.4（To）冬季时，本文中陪护人员的热中性温度为21.1℃，比重庆地区陪护人员的19.1℃高2℃；夏季时，本文中陪护人员的热中性温度为24.8℃，比重庆地区陪护人员夏季的23.5℃高1.3℃。冬季时，本文中陪护人员的可接受温度范围为20.1～24.4℃，可接受温度下限比重庆地区的研究结果19.0℃高1.1℃，可接受温度上限比重庆地区的研究结果22.3℃高2.1℃；夏季时，本文中陪护人员的可接受温度范围为24.2～26.4℃，可接受温度下限仅比重庆地区的研究结果24.6℃低0.4℃，可接受温度上限比重庆地区的研究结果27.5℃低1.1℃。即高海拔地区的陪护人员在冬夏季时均比低海拔地区的陪护人员偏向于稍暖的环境，而夏季时高海拔地区的陪护人员对偏高的室内温度更敏感，其可接受温度上限比低海拔地区的陪护人员低1.1℃。以上结果可能与地区气候差异及人体生理适应性有关，西宁市区居民冬季时处于集中供暖环境，而重庆由于未实行集中供暖，其居民在冬季时只能采用电取66 4西宁市病房内人员热舒适分析暖器等临时取暖设施，导致在冬季时西宁市区居民习惯于偏暖的室内环境而重庆地区居民适应了偏冷的室内环境，因此冬季时西宁地区病人及陪护人员均较重庆市区相应人群需要更高的热中性温度；夏季时，西宁市区处于由于室外空气温度并不太高，室内往往不需要空气调节设施而处于自然通风状态，而重庆地区均采用空调制冷，导致在夏季时西宁市区居民习惯于偏热的室内环境而重庆地区居民适应了偏冷的室内环境，因此夏季时西宁地区病人及陪护人员均可在略高于重庆市区相应人群的热中性温度的条件下保持其热舒适性。4.6本章小结①本章通过计算得到了冬夏两季四类人群的新陈代谢和总热阻值的分布情况，病人的新陈代谢与陪护人员和医护人员相当，而旅居人群的新陈代谢最高。②病人和陪护人员的PMV与实测值（TSV）比较接近，而医护人员和旅居人群的PMV与实测值（TSV）差异较大。在病人和陪护人员的热中性温度和热敏感性的预测上，所建立的模型预测结果准确性较高。③病人及陪护人员的预测可接受温度范围与实测可接受温度范围比较接近，而医护人员和旅居人员的预测可接受温度与实测值差异较大。通过对比热中性温度、热敏感性以及可接受温度的预测值与实测值，最终得出结论：所建立的高海拔地区病人热舒适模型和陪护人员热舒适模型预测准确，而医护人员和低海拔人群的模型预测不准确。④四类人群的实测热中性温度存在显著差异，旅居人员的热中性温度明显高于陪护人员和医护人员，因此划分热舒适温度期间时需考虑人群类别的差异。取病人和陪护人员可接受温度的交集部分作为西宁市区医院病房冬夏季的推荐温度：冬季20-23℃、夏季23-26℃。67 重庆大学硕士学位论文68 5高海拔地区病房人员热舒适图5高海拔地区病房人员热舒适图通过第四章中关于不同人群模型预测值与实测值的对比分析，本文中建立的高海拔地区病人及陪护人员热舒适模型能准确预测对应人群的热舒适情况，而医护人员和旅居人员的热舒适模型预测值与实测值差距较大。在此基础上，本章通过求解所建立的高海拔地区病人和陪护人员的热舒适预测模型，得出不同海拔高度条件下病人及陪护人员的热舒适区图。5.1病人热舒适图选取典型的成年病人生理信息求解不同性别病人的新陈代谢：男性：身高：175cm，体重：65kg，年龄：30岁。女性：身高：160cm，体重：55kg，年龄：30岁。由图3.9和图3.10中四类人群在不同姿势下的分布情况可知，冬夏季时病人中均有超过80％的样本处于卧姿状态。因此，在求解热平衡方程（式2.48）时，病人的活动强度系数PAL取为1.1，利用病人和陪护人员的新陈代谢计算模型计算得到对应人群的新陈代谢。通过excel软件编程计算得到不同海拔高度条件下，不同总热阻时，男女热舒适所对应的操作温度和湿球温度，并由此建立起不同海拔高度条件下病人的热舒适图：35350.80.8301（clo）301.211.21.61.4251.4251.81.62)1.82.2202)202.4℃2.2(2.4(℃15151010湿球温度湿球温度5500141618202224262830321820222426283032操作温度(℃)操作温度(℃)图5.1海拔高度为0m时的病人热舒适图（左：男性，右：女性）Fig5.1Thermalcomfortchartsofpatientswithaltitudeof0m(left:male,right:female)69 重庆大学硕士学位论文35350.80.8301301.211.21.41.41.6251.6251.81.822)2.2)202.2202.42.4℃(℃(15151010湿球温度5湿球温度50014161820222426283032161820222426283032操作温度(℃)操作温度(℃)图5.2海拔高度为1500m时的男性病人热舒适图（左：男性，右：女性）Fig5.2Thermalcomfortchartsofpatientswithaltitudeof1500m(left:male,right:female)35350.80.83030111.21.21.4251.4251.61.61.81.82)202)202.2℃2.42.2(152.4(℃151010湿球温度湿球温度550012141618202224262830161820222426283032操作温度(℃)操作温度(℃)图5.3海拔高度为3000m时的病人热舒适图（左：男性，右：女性）Fig5.3Thermalcomfortchartsofpatientswithaltitudeof3000m(left:male,right:female)在同一海拔高度、同样相对湿度条件下，对于同样总热阻的男性病人和女性病人，男性病人感到热舒适时的操作温度均略低于女性。比如在海拔高度为0m、相对湿度同样为60％，总热阻同样为1.6clo时，男性病人感到热舒适的操作温度为22.5℃，女性则为24.4℃，比男性高出2℃左右；而在海拔高度为3000m、相对湿度同样为40％，总热阻同样为2.0clo时，男性病人感到热舒适的操作温度只需要17.5℃，而女性则为20.4℃，比男性高出3℃左右。70 5高海拔地区病房人员热舒适图随海拔的升高，不同性别病人的操作温度均有降低。如在海拔高度0m，总热阻为1.6clo的男性病人在60％的相对湿度环境下感到热舒适的操作温度为22.3℃，当海拔高度为3000m时，同样总热阻和相对湿度环境下男性病人感到热舒适的操作温度为21℃，比海拔高度为0m时降低了1.3℃。5.2陪护人员热舒适图由图3.9和图3.10中四类人群在不同姿势下的分布情况可知，冬夏季时陪护人员中均有超过75％的样本处于坐姿状态，因此将陪护人员活动强度系数PAL取为1.2，选择与病人同样的生理信息，计算得到不同海拔地区陪护人员的热舒适图：35350.80.8301301.211.21.61.4251.4251.81.62)2021.82.42.220℃)(2.2(℃152.4151010湿球温度湿球温度55001214161820222426283032161820222426283032操作温度(℃)操作温度(℃)图5.4海拔高度为0m时的陪护人员热舒适图（左：男性，右：女性）Fig5.4Thermalcomfortchartsofcaregiverswithaltitudeof0m(left:male,right:female)35350.8300.830111.21.21.4251.4251.61.81.62)201.8)202.22℃2.4℃2.2((152.4151010湿球温度湿球温度550012141618202224262830161820222426283032操作温度(℃)操作温度(℃)图5.5海拔高度为1500m时的陪护人员热舒适图（左：男性，右：女性）Fig5.5Thermalcomfortchartsofcaregiverswithaltitudeof1500m(left:male,right:female)71 重庆大学硕士学位论文3535300.83010.811.2251.2251.4)1.61.4)1.81.6℃201.8℃202(2(2.42.2152.2152.41010湿球温度湿球温度550011131517192123252729141618202224262830操作温度(℃)操作温度(℃)图5.6海拔高度为3000m时的陪护人员热舒适图（左：男性，右：女性）Fig5.6Thermalcomfortchartsofcaregiverswithaltitudeof3000m(left:male,right:female)陪护人员与病人有相同的规律，在同一海拔高度、同样相对湿度条件下，对于同样总热阻的男性陪护人员和女性陪护人员，男性感到热舒适时的操作温度均略低于女性；随海拔的升高，不同性别陪护人员的操作温度与病人一样均有降低。对比病人与陪护人员的热舒适图可知，同样海拔高度、同样总热阻和相对湿度环境下，病人感到热舒适的操作温度略高于陪护人员：如同样在海拔高度为0m、总热阻1.6clo、相对湿度为60％时，男性病人感到热舒适的操作温度为22.5℃，陪护人员在同样条件下感到热舒适的操作温度则为21℃；而在海拔高度为3000m、总热阻2.0clo、相对湿度为40％时，男性病人感到热舒适的操作温度为17.5℃，陪护人员在同样条件下感到热舒适的操作温度则为15.8℃。以上结论均是在本文所选取的典型生理信息条件下计算得到的，对于高海拔地区其他生理信息条件下样本的热舒适图，可利用新陈代谢模型计算得到对应生理信息条件下的新陈代谢值，同样通过求解热平衡方程（式2.48）得到。5.3本章小结本章通过计算不同性别典型生理信息的病人及健康人的新陈代谢，进而求解所建立的高海拔地区病人及健康人的热舒适模型，建立起了不同海拔高度条件下的病人及健康人群在静坐状态下时，不同热阻条件下的热舒适图，总结了不同性别、不同海拔高度以及不同人群之间的热舒适需求差异。72 6结论与展望6结论与展望6.1结论本文在国家自然科学基金（No.51278506）支持下，对无症状高海拔地区医院普通病房内人员的热舒适进行了研究，主要得到以下结论：①通过文献调研和理论计算发现：无症状高海拔地区原住民的静息能量消耗与常压下人体的静息能量消耗并无显著差异。②利用人体对流换热系数随海拔高度的变化规律：1）建立了无症状高海拔地区人体与环境间显热换热量的计算式，通过刘易斯关系式得到了人体与周围环境间蒸发换热量的计算式。2）对林中平教授的总热阻计算模型进行修正，得到了高海拔地区卧姿状态下人体的的总热阻计算模型。通过计算冬夏季典型被服系统组合的总热阻，分析了总热阻随海拔高度的变化规律，发现海拔每升高1000m会使总热阻增加6%～7%。3）建立了高海拔地区病人、陪护人员、医护人员和旅居人群的热舒适预测模型，得出了高海拔地区人体热舒适的五个主要影响因素。③对西宁市区医院普通病房室内热湿环境现状及人体热感觉进行了现场调研，主要获得以下结论：1）冬季时，西宁市区医院普通病房内的温度范围为14.1～27.5℃，平均温度为22.18℃；相对湿度范围为16.8%～49.8%，平均湿度为33.27%；操作温度范围为14.45℃～27.05℃，平均值为21.63℃。夏季时，西宁市区医院普通病房内温度范围为20.3～30.4℃，平均温度为25.9℃；相对湿度范围为28.8%～57%，平均湿度为41.11%；操作温度范围为22.42℃～30.85℃，平均值为26.17℃。2）冬季时，病人和陪护人员的热期望温度分别为22℃和21.4℃，可接受温度区间分别为：21.1℃～23℃和19.5℃～23.3℃。夏季时，病人和陪护人员的热期望温度分别为25℃和24.4℃，可接受温度区间分别为：24.2℃～25.6℃和23.5℃～26.4℃。3）病人对室内温度的敏感性强于陪护人员，而陪护人员对偏离可接受温度时的调节能力强于病人。④利用所建立的高海拔地区不同人群热舒适模型计算，得到以下结果：1）通过模型计算得到了冬夏两季时病人、陪护人员、医护人员和旅居人群样本的新陈代谢和总热阻分布图：病人的新陈代谢与陪护人员和医护人员相当，而旅居人群的新陈代谢最高；病人的平均总热阻明显高于其他三类人群。73 重庆大学硕士学位论文2）病人和陪护人员热舒适模型的预测值与实测值吻合良好，而对医护人员和低海拔旅居人群的预测结果与实测值差异较大。取病人和陪护人员的可接受温度区间交集作为西宁市区普通病房的推荐温度：冬季20～23℃，夏季23～26℃。⑤通过求解无症状高海拔地区病人和陪护人员的热舒适预测模型，得到了不同海拔高度下病人及陪护人员在不同热阻条件下的热舒适图，分析了性别、海拔高度对热舒适需求的影响，以及病人与陪护人员之间的热舒适需求差异：同样海拔高度、同样总热阻和相对湿度环境下，病人感到热舒适的操作温度略高于陪护人员；在同一海拔高度、同样相对湿度条件下，男性陪护人员感到热舒适时的操作温度低于女性；随海拔的升高，病人和陪护人员的热中性操作温度均降低。6.2展望本文的研究所涉及到的以下几个方面仍需进一步研究和完善：①病人新陈代谢的预测方程，本文所使用的新陈代谢模型仅针对成年人，对儿童患者并不适用，因此本文的结论也不适用于医院中的儿科病房。②通过热舒适调研发现高海拔地区医院陪护人员与医护人员热需求存在差异，但本文所建立的热舒适模型中仅考虑了静卧、坐立和站立三种状态下的活动强度系数，而医护人员往往处于走动状态，因此该模型在医护人员的热舒适预测上准确性较差，有关高海拔地区活动强度对人体热舒适需求的影响尚需进一步深入研究。③对于低海拔旅居人群这一特殊群体，在建立模型时无法量化其因为环境突然改变所带来的心理状态的变化对热舒适的影响，因此通过模型计算的热需求与实际情况差距较大，而随着我国旅游业的持续快速发展，去到青海等高海拔地区的游客会与日俱增，因此亟需建立起准确预测该类人群热舒适需求的模型。74 致谢致谢时间如白驹过隙，三年的硕士生活在此已接近尾声，但初来报到的场景仍历历在目。回首过去的三年，感慨良多。这三年，我颓废过、矛盾过、也奋斗过，并在此过程中得到了锻炼和成长，这是充实的三年。感谢学校及城环学院为我提供的学习和成长的平台！本文从课题选择、调研问卷的设计、数据处理到论文的撰写，都得到了导师的悉心指导，仅在此向我的恩师张华玲教授表示衷心的感谢和诚挚的祝福。张教授既是良师，也是益友，她不仅在课题研究上给予我们指导，生活中也对我们嘘寒问暖，教会我们如何面对生活中的挫折与失败，使得我们的研究团队就像大家庭一样和睦而温暖。记得研一时一次去您家聚会，您亲自为我们下厨做菜，并且在吃饭的时候您还说：“你们以后要像我一样，既能上得了厅堂，也能下得了厨房。”引得团队所有人都乐不可支。当我们遇到困难时，张老师总能及时给予我们中肯的建议，带我们走出泥潭。其次，感谢我的同门们，特别是廖悦、洪诗尧和张娴，你们不辞辛苦的和我一起远赴青海西宁进行课题调研，给予我实验上的支持和帮助，也感谢你们在我的论文写作过程中提供的宝贵意见!感谢青海省西宁市仁济医院的张奕院长和青海省武警医院的程助理为我课题调研提供的支持与配合，也感谢调研区域两所医院的患者、患者家属以及医院的医护人员，是你们的理解与配合，才能让我的课题调研得以顺利完成。感谢同宿舍的郭大林博士、张良学长以及和我同专业的方应发同学，是你们让我的研究生生活充满乐趣！最后，感谢父母及家人对我多年以来学业及生活上不求回报的支持和鼓励，使我能够在学校心无旁骛的安心学习，在这里我想深深的说一句：您们辛苦了！也感谢我的女朋友张雨，是你在我背后一直默默的支持我，在我论文成功发表的时候你帮我庆祝并提醒我不要骄傲、在我课题遇到困难的时候你给我的鼓励与安慰，点点滴滴都印在我的心里。我只想说：能和你在一起，是我这辈子最大的幸运。这里是终点也是起点，离开象牙塔的我必将时刻谨记导师的教诲，以满腔热血投身于工作中，做一个对社会有用的人！姚大军二O一七年五月于重庆75 重庆大学硕士学位论文76 参考文献参考文献[1]张彦博.高原疾病[M].西宁:青海人民出版社,1982.[2]伍小亭.大型综合医疗建筑暖通空调系统设计中的一些问题[J].暖通空调,2009,39(4):5-9.[3]沈晋明,马晓琼.医院建筑的特点与节能[J].暖通空调,2007,37(8):72－78.[4]孙鲁春.医院空调常见问题分析及对策[J].暖通空调,2006,36(6):118-120.[5]刘红.重庆地区建筑室内动态环境热舒适研究[D].重庆:重庆大学,2009.[6]GaggeAP,StolwijkJAJ,NishiY.Aneffectivetemperaturescalebasedonasimplemodelofhumanphysiologicalregulatoryresponse.ASHRAETransactions1971,77(1):247–256.[7]FangerPO.Thermalcomfort.Copenhagen:DanishTechnicalPress;1970.[8]deDearRJ,BragerGS.Developinganadaptivemodelofthermalcomfortandpreference.ASHRAETransactions1998；104(Pt.1A):145–67.[9]GaggeAP,FobeletsAP,BerglundLG.Astandardpredictiveindexofhumanresponsetothethermalenvironment.ASHRAETransactions1986；92(Pt.2B):709–731.[10]NakanoJ,TanabeSI,KimuraKI.DifferentinperceptionofindoorenvironmentbetweenJapaneseandnon-Japaneseworkers.EnergyandBuildings2002；34(6):615–21.[11]SchillerGE.Acomparisonofmeasuredandpredictedcomfortinofficebuildings.ASHRAETransactions1990；96(Pt.1):609–22.[12]Ruey-LungHwang,Tzu-PingLin,Ming-JenCheng,Jui-HungChien.PatientthermalcomfortrequirementforhospitalenvironmentsinTaiwan2007;42:2980-2987.[13]BerglundLG.Mathematicalmodelsforpredictingthethermalcomfortresponseofbuildingoccupants.ASHRAETransactions1978；84(Pt.1):735–49.[14]HuiZhang,CharlieHuizenga,EdwardArens,TiefengYu.Consideringindividualphysiologicaldifferencesinahumanthermalmodel.JournalofThermalBiology2001;26:401–408.[15]EdwardArens,HuiZhang,CharlieHuizenga.Partial-andwhole-bodythermalsensationandcomfort—PartI:Uniformenvironmentalconditions.JournalofThermalBiology2006;31:53–59.[16]MiyazawaM.Seasonalchangesofsleepenvironmentatbedtimeandonarising.Theproceedingofthe18thsymposiumonhuman–environmentsystem1994[InJapanese].77 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附录附录A.作者攻读学位期间发表的论文[1]张华玲,姚大军,张雨,方子梁.空气细菌真菌污染的分级评价构建方法.环境科学.（第37卷第三期，EI收录）[2]张华玲,姚大军,洪诗尧.低气压环境被服系统总热阻计算模型.土木建筑与环境工程.（CSCD核心,已录用）[3]郑洁,张雨,姚大军.办公建筑中空调形式对室内外PM2.5浓度相关性的影响.土木建筑与环境工程.（CSCD核心,已录用）B.作者攻读学位期间申请的专利[1]郑洁,张雨,姚大军,曹浩,苗慧鸿,崔玉琦.一种测量特定场所PM2.5的装置及方法.发明:已公开C.课题调研问卷高海拔地区医院病房人员热舒适调研问卷各位受试人员:您好！非常感谢您对我们课题组的大力支持!我们旨在对病人的热舒适状况进行调查,并以此为制定国家病房内的热湿环境质量标准提供一定的参考。我们保证实验数据与结果只用于课题研究,并承诺对您的个人信息进行绝对保密。调研时间:____年____月____日科室：__________注:第一部分和第二部分调研时需同时进行.第一部分:调查人员填写设备运行情况:________1.患者基本信息:性别:_________年龄:_________身高:_________体重:_________姿势：________(选择下列编号)①：站立②坐立（椅子）③坐立（病床）④平卧2.患者衣着等情况:上衣:_________病服上、秋衣、T恤、保暖内衣，薄毛衣、薄外套、厚外套、西装、长衬衫、长衬、短衣、短袖、短衬衫裤子:_________83 重庆大学硕士学位论文病服下、秋裤、保暖裤、牛仔裤、西裤、休闲裤、长外裤、长裙，薄毛裤、厚毛裤、长裤、短裤、短裙帽子:_________被子:_________(选择下面编号)①②③④⑤⑥⑦⑧第二部分:调查人员测试病房内温度:______℃病房内相对湿度：_________病房内空气流速：_________病房内黑球温度：______℃第三部分：患者填写1.您此时的冷热感觉是：_________(请精确到小数点后一位)注：冷：—3很冷，可见鸡皮和打寒颤凉：局部感觉冷不适，需加衣物稍凉：局部关节感觉凉，可忍受适中：0感觉冷热适中稍暖：+1感觉稍热，皮肤湿润暖：+2手，额头等局部见汗热：+3可见汗滴2.您此时对冷热的可接受程度:_________1）不可接受,因为太冷；2）可接受,但有点冷；3）可接受；4）不可接受,因为太热；5）可接受,但有点热；3.您此时对湿度的可接受程度:_________1）不可接受,因为太干；2）可接受,但有点干；3）可接受；4）不可接受,因为太潮；5）可接受,但有点潮；4.您此时对风速的可接受程度:_________1）不可接受,因为风太小；2）可接受,但风有点小；3）可接受；84 附录4）不可接受,因为风太大；5）可接受,但风有点大；5.此刻您的舒适感是：__________(请精确到小数点后一位)6.此刻您更希望：_________(请精确到小数点后一位)7.此刻您的心理感觉是：_________(请精确到小数点后一位)8.您对房间空气品质的综合评价是：_________(选择下面编号)①很好②好③适中④差⑤很差9.健康状况__________(选择下面编号)①非常虚弱②稍微虚弱③一般④精力较好⑤精力很好10.行动：_________①我可以四处行动，没有任何困难②我行动稍有不便③我不能下床活动85
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