(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
室内での実験により被験者から得られた前記室内の快適性を示す申告値と、前記室内の温度、平均輻射温度、前記室の床温度の３つの環境要素のそれぞれの値とを用いて、快適性を従属変数とし前記各環境要素をそれぞれ独立変数として表された線形モデルの前記各環境要素の係数を重回帰分析の手法により計算し、該計算により得られた前記各係数をそれぞれ用いた前記線形モデルにより表される演算式によって前記快適性を示す値を算出する快適性評価方法において、
前記３つの環境要素に、前記室の床上温度と床上風速とを加えて、環境要素を合計５つとし、上記室の床上温度と床上風速とが、被験者の足元の位置の室温および風速であることを特徴とする快適性評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばオフィスビル及び住居ビル等の建物の室内の快適性を評価するための快適性評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、建物の室内の快適性を示す指標として、人体の熱負荷と人間の温冷感とを結びつけた温熱環境評価指数ＰＭＶ（Predicted Mean Vote）が知られている。このＰＭＶは、室内の空気温度、湿度、平均輻射温度、気流速度、人が座っている又は立っている等の活動量及び着衣量の合計６つの要素で決まる。
【０００３】
従来、これらの要素を用いて室内の快適性を予測評価し、空調機器の設定温度の算出及び制御を行うことが提案されている（例えば、特許文献１参照。）。これによれば、予測した室内の快適性に基づいて空調機器の設定温度の算出及び制御を行うことにより、室内に快適性を確保することができ且つ省エネルギーを図ることができる。
【特許文献１】特開２００２−２１３７９５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、建物に設けられた窓の断熱性は壁及び床等のそれよりも低いため、特に冬期には、窓をたとえ閉めていたとしても冷気が窓を経て室内に流入して床上を流れる。また、冬期には、建物に設けられた例えば換気口から室内に流入した冷気が床上に溜まり易い。このため、冬期には、室内にいる人間の足元の温度が実際に測定された室温よりも低くなり、足の皮膚温度の低下による快適性の低下を招く。
【０００５】
従来の快適性評価方法では、室内の快適性を評価する際に、室内に温度差が生じたり足元に冷気の流れが生じたりする冬期の室内環境が考慮されない。このため、冬期の室内の快適性を正確に評価することができない。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、冬期の室内の快適性を正確に評価することができる快適性評価方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、室内での実験により被験者から得られた前記室内の快適性を示す申告値と、前記室内の温度、平均輻射温度、前記室の床温度の３つの環境要素のそれぞれの値とを用いて、快適性を従属変数とし前記各環境要素をそれぞれ独立変数として表された線形モデルの前記各環境要素の係数を重回帰分析の手法により計算し、該計算により得られた前記各係数をそれぞれ用いた前記線形モデルにより表される演算式によって前記快適性を示す値を算出する快適性評価方法において、前記３つの環境要素に、前記室の床上温度と床上風速とを加えて、環境要素を合計５つとし、上記室の床上温度と床上風速とが、被験者の足元の位置の室温および風速であることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
請求項１に記載の発明によれば、室内の快適性を示す値が、室の床上温度及び床上風速の各要素が独立変数として含まれた演算式を用いて演算されることから、この演算式に快適性の評価対象となる室内の温度、平均輻射温度、室の床温度、室の床上温度及び床上風速のそれぞれの値を代入することにより、床上の温度及び風速をそれぞれ考慮した室内の快適性を示す値を求めることができる。これにより、冬期のように窓及び換気口等から室内に流入した冷気が床上に溜まったり床上を流れたりすることによって室内にいる人間の足元の温度が実際に測定された室温よりも低くなる場合でも、そのことを考慮した室内の快適性を正確に評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明を図示の実施例に沿って説明する。
【実施例】
【００１０】
図１は、窓１０が設けられた室１１内の快適性を評価するのに本発明を適用した例を示す。
【００１１】
本発明に係る快適性評価方法では、室１１内での実験により被験者１３から得られた快適性を示す申告値と、室１１内の温度、平均輻射温度、室１１の床１４の温度、床上温度及び床上風速の合計５つの環境要素とが、それぞれ室１０内の快適性の評価のための要素として用いられる。
【００１２】
被験者１３からの申告値は、以下に述べる実験を行うことにより得られる。
【００１３】
図１に示すように、室１１内に配置された椅子１５に着座した被験者１３に、室温、平均輻射温度、床温度、床上温度及び床上風速をそれぞれ変化させたときに感じる快適さを申告させる。図示の例では、室温を２０〜２５℃の範囲内で変化させ、平均輻射温度を１９℃〜２４℃の範囲内で変化させ、床上温度を１２〜２２℃の範囲内で変化させ、床上風速を０．０５〜０．４ｍ／ｓの範囲内で変化させ、合計３２パターンの環境条件下で実験を行う。また、室温は床１４から１１０ｃｍの高さ位置で測定され、床上温度は床１４から１０ｃｍの高さ位置で測定され、床上風速は床１４から１０ｃｍの高さ位置で測定される。すなわち、床上温度は、椅子１５に着座した被験者１３の足元の位置の室温であり、床上風速は、被験者１３の足元の風速である。
【００１４】
室１１内の快適さを申告させるとき、図２に示すように、快適さを７段階に分け、それぞれの快適さを示す数値を選択させる。例えば非常に快適であると感じた場合には「＋３」を選択させ、また、例えばやや不快であると感じた場合には「−１」を選択させる。本実施例では、各環境条件パターンにおいてそれぞれ５〜６人の被験者１３から得られた申告値の平均値を求め、この平均値（以下、実測値と称す。）が室１０内の快適性の評価のための要素として用いられる。
【００１５】
また、本発明に係る快適性評価方法では、各環境条件パターンでの実測値及び前記各環境要素を用いて、快適性を予測するための快適性予測式を導き出す。
【００１６】
快適性予測式は、重回帰分析により求められる。重回帰分析は、従来よく知られているように、ある変量に関し、その変量を決定する要因と考えられる複数の変量の線形結合で表し、それらの間の構造を分析又は学習する手法である。一般的に、結果となる従属変数をｙ、原因と考えられる独立変数をｘ１、ｘ２、・・・ｘｒとすると、ｘ１、ｘ２、・・・ｘｒからｙを予測学習する線形モデルは下式のように表される。
【００１７】
ｙ＝ａ０＋ａ１・ｘ１＋ａ２・ｘ２＋・・＋ａｒ・ｘｒ
上式において、ａ０、ａ１、ａ２・・ａｒは、それぞれ各独立変数の係数である。
【００１８】
従って、室温、平均輻射温度、床温度、床上温度及び床上風速を、それぞれ独立変数とし、室温：Ｔａ（℃）、平均輻射温度：Ｔｒ（℃）、床温度：Ｔｆ（℃）、床上温度：Ｔａ１００（℃）及び床上風速：Ｖ１００（ｍ／ｓ）とし、従属変数を快適性とすると、快適性を予測学習する線形モデルは下式のように表される。尚、図示の例では、前記したように、被験者１３が着座していることから、被験者１３の活動量はほぼ０であり快適性の評価に寄与しないため、被験者１３の活動量を独立変数として扱わない。
【００１９】
（快適性）＝ａ０＋ａ１・Ｔａ＋ａ２・Ｔｒ＋ａ３・Ｔｆ＋ａ４・Ｔａ１００＋ａ５・Ｖ１００
・・・（式１）
各環境条件パターンでの実測値を式１の（快適性）に代入し、更に、各実測値を得たときの各環境要素の値を環境条件パターン毎にそれぞれ式１のＴａ、Ｔｒ、Ｔｆ、Ｔａ１００及びＶ１００にそれぞれ代入することにより、５つの方程式を求め、これらの方程式を用いた連立方程式を解く。これにより、係数ａ０乃至ａ５の値がそれぞれａ０＝−１０．９５７、ａ１＝０．１４９、ａ２＝０．１８７、ａ３＝０．０３０、ａ４＝０．１９０、ａ５＝−２．３１７と求まる。これらの係数を式１に代入することにより、快適性予測式を下記のように得ることができる。
【００２０】
（快適性）＝−１０．９５７＋０．１４９・Ｔａ＋０．１８７・Ｔｒ＋０．０３０・Ｔｆ
＋０．１９０・Ｔａ１００−２．３１７・Ｖ１００                ・・・（式２）
図３は、快適性の実測値と、該実測値を測定したときの各環境要素の値を用いて快適性予測式から求められる快適性の予測値との関係を示すグラフである。横軸は実測値を示し、縦軸は快適性予測式による予測値を示す。
【００２１】
実測値と予測値とを比較した結果、予測値はほぼ±０．５以内の誤差範囲で実測値と一致している。また、快適性予測式の重相関係数Ｒを計算した結果、Ｒ＝０．９１９となり、予測値と実測値との間の相関性が高いことが分かる。更に、実測値と予測値との間の差が大きく快適性予測式によっては快適性を正確に予測することができないという仮説が実現される確率すなわち有意確率を調べた結果、有意確率＝０％となり、有意水準確率５％よりも小さくなった。これにより、前記した仮説を棄却することができ、快適性予測式から得られる予測値がほぼ実測値に一致することが分かる。
【００２２】
従って、前記した重回帰分析により求められた各係数ａ０乃至ａ５の値はそれぞれ適正であり、快適性予測式を用いて室１１内の快適性を高い精度で予測可能であると判断することができる。
【００２３】
本実施例によれば、前記したように、室１１内の快適性の予測値が、室１１の床上温度及び床上風速の各要素が独立変数として含まれた快適性予測式を用いて演算されることから、快適性の評価対象となる室１１内の温度、平均輻射温度、室１１の床温度、室１１の床上温度及び床上風速のそれぞれの値を快適性予測式のＴａ、Ｔｒ、Ｔｆ、Ｔａ１００及びＶ１００に代入することにより、床上温度及び風速をそれぞれ考慮した室１１内の快適性を示す予測値を求めることができる。
【００２４】
これにより、冬期のように窓１０から室内に流入した冷気が床１４上に溜まったり床１４上を流れたりすることによって室１１内にいる人間の足元の温度が実際に測定された室温よりも低くなる場合でも、そのことを考慮した室１１内の快適性を正確に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明に係る快適性評価方法により実測値を測定するための実験時の環境条件を概略的に示す説明図である。
【図２】各種の快適さと各快適さを示す数値との関係を概略的に示す説明図である。
【図３】快適性の実測値と該実測値を測定したときの各環境要素の値を用いて快適性予測式から求められる快適性の予測値との関係を示すグラフである。
【符号の説明】
【００２６】
１１  室
１３  被験者
Ｔａ  室温
Ｔｒ  平均輻射温度
Ｔｆ  床温度
Ｔａ１００    床上温度
Ｖ１００    床上風速
ａ０、ａ１、ａ２、ａ３、ａ４、ａ５  係数
【図１】
0004693689.tif 000002
【図２】
0004693689.tif 000003
【図３】
0004693689.tif 000004