基于熱生理的步行街PCS保障環衛工人健康

近日，西北農林科技大學園林學院洪波課題組提出基于環衛工人熱生理響應的步行街PCS設計策略，研究闡明了冬季環衛工人熱感知與生理指標的變化特征，確定了冬季不同環境條件下環衛工人的實際熱需求，基于機器學習算法，構建了最優初始溫度響應模型以提高個人舒適系統（PCS）的使用性能，相關研究成果發表在Building and Environment上。

經歷長時間極端溫度暴露會增加與熱相關疾病的發病率和死亡率，相比于普通居民，環衛工人這一脆弱群體在極端天氣下仍需要開展日常工作。

PCS將個人熱舒適與能源效率相結合，為評估和提高寒冷氣候下環衛工人的熱舒適提供了一種很有前途的方法。PCS是指允許個人依據自身舒適需求或偏好控制局部熱環境的加熱和冷卻設備，以往的研究多在室內穩態環境中進行。基于此，課題組在中國寒冷地區某商業步行街中開展實驗，通過結合步行街座椅設置四種PCS加熱模式對環衛工進行短期個性化加熱，構建寒冷環境下環衛工人個性化加熱裝置的最優初始溫度響應模型。

結果表明，戶外使用PCS可以顯著改善受試者在冬季的整體熱感知和局部熱感覺，其中連續加熱下受試者熱感覺和局部熱感覺的升高幅度較間歇加熱下更大；前胸溫度受加熱表面直接影響在個性化加熱時持續升高，距加熱表面較遠的上臂溫度和小腿溫度主要受擋風固件與加熱裝置所營造的熱環境的影響；所有受試者均可以通過個性化調整達到或逐漸接近最理想的加熱狀態，基于機器學習算法建立最優初始溫度模型，合理預測受試者的理想溫度以提高個性化舒適系統的應用效率，最終隨機森林回歸模型在多個模型中展現出更優的性能，對各部位的最優初始溫度的預測決定系數均高于0.9。

研究結果為合理保障環衛工室外熱安全提供了理論依據，本研究提出的模型框架為后續針對環衛工人的個性化舒適系統的設計提供了科學指導。

相關論文信息：https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2024.112112