建筑是人们用建筑材料围成的供人居住和使用的空间。人有80%的时间是在建筑室内或由建筑构成的环境中度过, 建筑环境质量好坏直接影响人的身心健康。随着社会生产力发展, 社会文明程度与整体消费水平不断提升, 人们对生活品质的要求越来越高, 室内环境舒适度必然会成为建筑性能考量的一项重要指标。

室内环境舒适度是指室内拥有适合人类居住的热工环境 (合适的温度和湿度) 、互不干扰的声学环境、不同使用条件下的光环境及轻松舒适的空间感等^[1]。目前, 国内外专家学者对建筑舒适度的不同方面均有较深入的研究, 但大多针对单一指标或单一方面, 例如, 1989年和2005年, 国际标准化组织ISO在Murry研究成果的基础上对结构振动提出了基于加速度加权值的舒适度评价标准体系, 对不同类型建筑提出相应限值^[2,3];1970年, FANGER以人体热平衡方程式及对MCNALL等进行试验得出的热感觉数据进行曲线拟合, 得到热舒适评价指标:预测平均投票数 (PMV) 和预测不满意百分数 (PPD) 指标^[4], 这是热环境舒适度方面的综合性指标。同时, 我国现行标准也涵盖了室内环境舒适度的各方面, 如GB 50034—2013《建筑照明设计标准》、GB 50189—2015《公共建筑节能设计标准》、GB/T 18883—2002《室内空气质量标准》等。标准已对室内环境各方面指标的设计、测量、评价等给出标准方法, 但缺乏较综合的评价方法或指标。

2015年1月1日起开始实施的GB/T 50378—2014《绿色建筑评价标准》, 从绿色节能、保护环境的角度对建筑进行综合评价, 相关的绿色标准体系涵盖新建单体、既有建筑、工业建筑和区域的绿色评价;2017年1月6日起开始实施的T/ASC02—2016《健康建筑评价标准》, 以人为出发点, 从建筑环境各方面对人的生理、心理、社会适应性多方面健康影响的角度, 对建筑进行综合评价。绿色建筑与健康建筑的内涵与建筑室内环境舒适度虽有一定相关性, 但内容各有侧重。本文旨在通过研究具有客观可测性和可评价性的环境指标, 以数据为基础, 通过试验测试结合理论方法, 较全面地对建筑室内环境舒适度进行综合评价。

室内物理环境通常包括室内热环境、室内光环境、室内声环境和室内空气品质等^[5]。为确定室内环境舒适度的影响因素及现阶段人们较为关心的因素指标, 通过网络数据服务平台, 在全国范围内对18岁以上的3151人进行调研。此次调研对性别、居住地点、职业类型均未设置限值, 采用网络平台方式调研, 80%的样本来自24~45岁阶段的人群, 广泛分布于国内不同城市, 仅有3%的样本来自是农村地区。总体来说, 样本较广泛且具有普遍代表性。经分析, 将投票率超过40%的指标纳入本评价体系的研究, 包括室内温度、湿度、通风风量、室内照度、室内噪声、建筑外观质量、室内空气质量指数、室内空气甲醛、苯、TVOC浓度等指标。指标间的层次关系如图1所示。

第1组试验对象为北京市1个具备医疗康复护理功能的持续照料型老年公寓, 该建筑刚建成支付。根据其使用功能, 该建筑室内环境舒适度较高, 随机抽取8个区域或房间, 测试时间是2016年冬季。第2组试验对象为大连市1栋某集团总部高档办公大楼, 刚建成投入使用, 随机抽取4个区域或房间, 测试时间是2017年5月。

依据JGJ/T 260—2011《采暖通风与空气调节工程检测技术规程》、JGJ/T 177—2009《公共建筑节能检测标准》、GB 3096—2008《声环境质量标准》、GB/T 5700—2008《照明测量方法》、GB/T 18883—2002《室内空气质量标准》等规范要求的测试方法与结果评价, 对所测点的环境温度、湿度、出风口风量、噪声、照度、室内空气质量、建筑结构外观进行检测并给出评价结果。

从图1可看出, 指标包括多种类型, 既有成本型 (噪声、空气品质) 、区间型 (温度、湿度、出风口风量、照度) , 也有模糊型 (外观质量) 。其中成本型属于越小越好, 区间型属于在某个区间最佳, 而模糊型指标具有不确定性, 难以直接量化, 需进行量化赋值。

MILLER经过试验指出^[6], 在某个属性上对若干不同物体进行辨别时, 普通人能正确区别的属性等级在5~9级, 所以推荐定性属性量化等级取5~9级, 可能时尽量用9个等级^[7]。因此, 为习惯和方便, 对于建筑外观质量, 将定性观测结果量化, 量化后数值范围为0~10的整数, 其对应关系如表1所示。量化后该指标转变为效益型, 即越大越好。

对于多种类型的数据, 一般要进行属性值规范化。采用标准0~1变换, 对数据进行预处理。

对效益型属性xj, 令:

对成本型属性xj, 令:

对区间型属性xj, 令:

目前, 综合评价方法大致可分为2类, 其主要区别在确定权重的方法上: (1) 主观赋权法大多数采用综合咨询评分确定权重, 如综合指数法、模糊综合评价法、层次分析法、功效系数法等; (2) 客观赋权根据各指标间相关关系或各指标值变异程度确定权数, 如主成分分析法、因子分析法、理想解法 (也称TOPSIS法) 等。本研究分别采用客观赋权主成分分析法与主观定权层次分析法对建筑舒适度综合评价进行数学建模和综合评价。

利用MATLAB软件对10个评价指标进行主成分分析, 相关系数矩阵的特征根及其贡献率、累计贡献率如表2所示。

由表2可看出, 前4个特征根的累计贡献率就达90%以上, 主成分分析效果很好。下面选取前8个主成分 (累计贡献率达99.88%) 进行综合评价。

由此可得8个主成分分别为:

将10个指标的标准化数据带入8个主成分的表达式中, 即可得到12组测试的8个主成分值。分别以8个主成分的贡献率为权重, 构建主成分综合评价模型, 即:

将各组测试的8个主成分值带入上式, 可得到各测点建筑舒适度综合评价值及排序结果。

根据指标间的层次关系, 建立层次结构模型。为确定指标权重, 咨询16名本研究领域内非本课题组专家, 专业涉及建筑相关设计与检测且具有多年工作经验, 对10个指标的重要性进行投票。将各指标投票结果进行两两对比, 考虑3151个大众调研结果, 既关注专家权威性也关注现阶段人民更关心的因素, 形成判断矩阵, 得到指标权重, 如表3所示。

将各指标按照对应权重进行加权求和, 得到环境舒适度的综合评分, 公式如下:

将12组数据的标准化结果带入, 得到各测点舒适度综合评价值以及排序结果, 如表4所示。

本文通过分析12个测点、涵盖10个指标的2组试验数据, 对公共建筑室内舒适度建立2种不同类型的综合评价模型, 并对比分析试验与评价结果, 得出以下结论。

1) 将2种方法的评价结果进行对比可看出, 2种结果总体趋势相同, 第2组试验建筑的各测点舒适度排名均高于第1组, 这与实际情况相符, 但在各组试验内部不同测点的评价结果略有不同。建筑室内环境舒适度的综合测评首先应以符合规范要求为基础, 所有测试结果应不超过规范限值, 但2种评价方法均可容纳超限情况 (标准化值为负) 。

2) 主成分分析法体现了更多数据特点, 且权重值更加客观, 更依赖数据, 在可获得大量试验数据情况下, 主成分分析法更具优势;由于层次分析法是主观定权, 人为调整因素更多, 专家系统此时发挥较大作用, 对指标间关系构成更加清晰, 当数据不够充分且指标间具有明显层次关系时, 可考虑层次分析法。

3) 建筑室内环境的舒适度影响因素多, 涉及不同属性的指标较多, 对其进行综合评价具有相当难度。本研究从现阶段民生角度出发, 以可测性、可度量性指标作为体系建立的基础纳入模型进行综合评价, 具有较强的实际操作性, 但忽略了人心理层面的主观感受和社会性因素, 这导致评价方法存在一定的片面性和局限性。