建筑空間及照明參數對視覺敏銳度的影響研究

黨 睿，高子昂，劉夢柳，劉 剛

(天津大學建筑學院，天津市建筑物理環境與生態技術重點實驗室，天津 300072)

引言

視覺敏銳度等于眼睛剛好可以辨認的最小視角的倒數，它是建筑照明環境中的重要指標，直接決定著人眼分辨物體細節的能力[1]，對視覺功效和信息的接受效率有重要影響[2]。有學者指出照度、光源相關色溫、建筑空間都是影響光環境質量的因素[3-5]，研究表明視覺敏銳度對光環境質量的影響權重達17.59%[6]，但缺少這三項參數對光環境質量中視覺敏銳度方面影響規律的直觀量化描述。本文采用主觀實驗的方法，選取照度和光源相關色溫兩項照明參數作為實驗變量，分別在低矮空間和高大空間兩種空間參數中進行實驗，探究照明和空間參數對視覺敏銳度的綜合影響規律。

1 視覺敏銳度實驗

1.1 實驗場景與參數測量

在天津大學全尺寸可調照明實驗艙中搭建實驗場景。該實驗艙總面積為800 m2，通過移動式分隔系統實現平面上的自由圍合；高度為11 m，可通過升降系統對任意“6 m×6 m”的頂板進行3～9 m 高度調節；頂部安裝有 256 盞LED光源，每支光源均能夠連續對光通量、光譜等參數進行調節。在實驗艙中搭建大、小實驗空間，空間參數分別為：大空間長為24 m、寬為12 m、高為9 m；小空間長為12 m、寬為12 m、高為3 m(小空間)如圖1所示，實驗人員測試位置如圖2所示。

圖1 空間分割示意圖Fig.1 Spatial segmentation diagram

圖2 被試位置Fig.2 Subject position

實驗空間內墻面反射比0.65，被試人所在位置統一眩光值為16，0.75 m水平面照度均勻度值為0.78，顯色指數值為84，均滿足GB 50034的標準要求。

實驗選取中心布點法，選取3 m×3 m網格，測點布置如圖3和圖4所示。測試點高度選取0.75 m工作面和地面，測量設備選用分光輻射亮度計CL-500A，測得每個測點的照度、光源的相關色溫值以及光源的平均顯色指數(Ra)，照度值的處理采用同一位置測量兩次取平均值，并取同一水平面所有測點照度的算術平均值，作為該工況下相應水平面的平均照度。

圖3 小空間測點布置Fig.3 Small space measuring point arrangement

圖4 大空間測點布置Fig.4 Large space measuring point arrangement

1.2 樣本特征與實驗方案

實驗被試共32人，男女比例為9∶7，年齡范圍在20～30歲，視功能正常。實驗時間為每天19:00—21:30，由于實驗量較大，整個實驗共持續39天。

視覺敏銳度體現了人通過視覺器官辨認外界物體的敏銳程度，是人眼辨認物體細節的一種能力，能辨認物體細節的尺寸越小，視覺敏銳度越高，反之越差。實驗以視覺敏銳度作為評價指標，將視力表附于白板上并測試每種工況下白板四角的照度值，計算出垂直面的平均照度。被試人員在距視力表正前方3 m的位置，測試雙眼視力(近視者測試雙眼矯正后視力)，測出被試者所能辨認的最小行視標，辨認正確的視標數應超過該行視標總數的一半，測試完成后將數值填寫問卷，測試現場如圖5和圖6。

圖5 視覺敏銳度測試實驗1Fig.5 Visual acuity test 1

圖6 視覺敏銳度測試實驗2Fig.6 Visual acuity test 2

人在站立時雙眼左右方向識別視區為20°，視野界限為62°，雙眼自然視線低于水平線10°，雙眼識別視區為向下35°，向上15°，實驗中由于人員、視力表、空間的限定，小空間自然視線的左右識別視區為20°，向下15.83°，向上12.23°；大空間自然視線的左右識別視區為18.45°，向下5.4°，向上15°。

大、小空間實驗工況中光源的相關色溫值均選取2 700 K、4 100 K、5 300 K、6 000 K四檔，照度值分別選取0～600 lx范圍內的十檔，每個檔位的選擇以均勻、接近整數值為原則，每類空間各有40種照度與光源相關色溫的組合，共計80種工況。

2 數據分析

2.1 照度對視覺敏銳度的影響研究

將該實驗中大、小空間工況測得的視覺敏銳度變化量為縱軸，照度值為橫軸繪制散點圖并用直線按次連接各點從而獲得折線圖7和圖8。

圖7 大空間照度實驗數據Fig.7 Large spatial illumination experimental data

圖8 小空間照度實驗數據Fig.8 Small spatial illumination experimental data

由圖7和圖8可知，在大、小空間條件下，四種色溫變化總體趨勢基本一致，視覺敏銳度變化量隨照度值增加而減小，且減小的速率逐漸變慢，最終趨于平緩；以150 lx為分界線，在低照度時提升照度值能夠明顯提升視覺敏銳度。

要得到視覺敏銳度與照度間的回歸模型[7]，需要確定擬合公式的系數；在計算公式擬合系數前要先對模型擬合度和模型方差進行計算、驗證；在進行模型擬合度計算前需要先對“視覺敏銳度”和“照度”進行相關性分析并確保滿足顯著性指標的要求[8]；只有保證每一步的前提，才能得到最終的回歸模型。

大、小空間照度實驗數據相關性分析結果見表1。

表1 大、小空間照度實驗數據相關性分析Table 1 Correlation analysis of experimental data of large and small space illumination

通過表1可知，大、小空間兩組實驗相關性分析結果中顯著性分別為0.000、0.000，均小于0.01，根據統計學原理，差異越不顯著，數據相關性越高，當該值低于0.01時,說明數據符合在非常高檢驗標準下具備顯著相關性，符合回歸模型擬合的基本要求；計算模型的擬合度，擬合度用R和R2表示，當兩個值均大于0.4則可進行回歸模型擬合，且R2越接近1擬合程度越高。

模型擬合度模擬結果見表2。

表2 大空間實驗數據的模型擬合度模擬結果Table 2 Model fitness simulation results of large space experimental data

由表2可知，模型擬合度指標R為0.963、R2為0.928、R2調整值為0.926，均大于0.9，說明模型擬合度很高，可進行回歸模型擬合；根據實驗數據散點圖分布和擬合方法比較，選取對數擬合方法，并在擬合前進行ANOVA模型方差計算，以“視覺敏銳度變化量”為被解釋變量，“平均照度值”為解釋變量的SPSS非線性回歸分析的模型方差結果與擬合系數結果如表3，表3中B代表回歸系數，t代表對回歸系數的檢驗結果，其值越大，sig越小，sig代表t檢驗的顯著性，一般認為sig<0.05表明自變量可以有效預測因變量的變異，圖中兩項擬合系數的sig值分別為0.000、0.000，均遠小于0.05，故擬合系數的預測效果準確。

表3 大空間模型方差與擬合系數結果Table 3 Large space model variance and fitting coefficient results

因此大空間中反映視覺敏銳度變化量與照度間映射關系的擬合公式為：

(大空間)Y=-0.047lnX+0.347

(1)

其中Y表示視覺敏銳度變化量，X表示照度。

按照上述方法，得到小空間中反映視覺敏銳度變化量與照度間映射關系的擬合公式為：

(小空間)Y=-0.045lnX+0.339

(2)

其中Y表示視覺敏銳度變化量，X表示照度。

2.2 色溫對視覺敏銳度的影響研究

將該實驗中大、小空間工況測得的視覺敏銳度變化量為縱軸，色溫為橫軸繪制散點圖并用直線按次連接各點從而獲得圖9和圖10。

圖9 大空間光源色溫實驗數據Fig.9 Large space light source CCT experimental data

圖10 小空間光源色溫實驗數據Fig.10 Small space light source CCT experimental data

如圖9和圖10可知，照度越低視覺敏銳度變化量越大，當照度值為100 lx時，明顯比其他照度時變化量大；其他照度時，隨色溫增加視覺敏銳度變化量不明顯；圖9和圖10的區別在于照度為100 lx時，大空間的視覺敏銳度變化量隨色溫增加而增加，小空間的視覺敏銳度變化量隨色溫增加而減小。

由所繪散點圖與上述規律分析可知，因變量與自變量間沒有明顯映射規律，可以初步判定兩者間不存在或者存在微弱的相關關系，對大、小空間實驗中因變量“視覺敏銳度變化量”、自變量“相關色溫值”的相關性分析驗證結果如表4所示。

表4 大、小空間光源色溫實驗數據相關性分析Table 4 Correlation analysis of color temperature experimental data of large and small space sources

從表4中可知，兩組實驗相關性分析結果中大、小空間顯著性分別為0.897和0.705，均遠大于0.05，相關性極低，不符合回歸模型擬合的要求，即大、小空間中色溫對視覺敏銳度無影響。

2.3 空間對視覺敏銳度的影響研究

箱形圖是一種顯示數據分散情況資料的統計圖，可以反映原始數據分布的特征，此處用作該實驗大、小空間兩組數據分布特征的比較，繪制過程為分別找出兩組實驗視覺敏銳度隨照度值變化量數據的上邊緣、下邊緣和兩個四分位數，然后連接兩個四分位數畫出箱體，再將上、下邊緣與箱體相連接，中位數在箱體中間， 圖11表示兩組實驗的數據分布特征基本相同，初步判斷空間對視覺敏銳度無影響，該實驗空間參數有兩種，故選擇兩獨立樣本T檢驗方法進行檢驗性分析，分析過程如前兩節，最終得出實驗空間對視覺敏銳度的顯著性檢驗值大于0.05，相關性極低，即空間參數對視覺敏銳度無影響。

圖11 兩組數據箱形圖分析Fig.11 Two sets of data box plot analysis

3 研究結論

上述研究結果表明，照度值對視覺敏銳度有明顯影響，且可用回歸模型擬合的方法得出反映兩者間映射關系的公式；空間大小對視覺敏銳度無影響；光源的相關色溫值對視覺敏銳度無影響，但是相同的色溫可對應不同的光譜組成，為此我們給出各基本色溫的光譜能量分布圖(圖12)并予以簡要闡述。

圖12 四種基本色溫的SPD圖Fig.12 SPD of four basic color temperatures

由圖12可知，四種基本色溫光源的SPD圖均有兩個波峰，這是因為智能照明控制系統色溫調節主要是通過調節450 nm波段藍光和600 nm波段黃光的比例實現的，這進一步明確了光源相關色溫值對視覺敏銳度無影響結論的適用范圍，因現有照明設計標準均只在光源色溫層面進行要求與限定，沒有深入到光譜層面(博物館中對光譜的限定也僅限于無紅無紫)，但由于LED巨大的應用前景和其不同于傳統光源的制備原理，客觀上造成了同色異譜現象所導致的研究差異更加受到關注，同色異譜現象可能導致顯色性的不同；或是在顯色性相同的條件下，視看物品的顏色組成不同也會導致不同的研究結果，所以，因光譜不同導致研究結論不同這一現狀，僅從色溫層面進行研究是不能予以解決的，故僅對同色異譜現象所導致的研究差異予適當闡釋與說明。為得到建筑空間及照明參數對視覺敏銳度的綜合影響規律，進一步探討結合空間對視覺敏銳度無影響的研究結果，將大、小空間中照度值對視覺敏銳度影響的關系統一起來并擬合出反映兩變量間映射規律的數學公式。

表5 大、小空間綜合實驗數據的模型擬合度模擬結果Table 5 Model fitting degree simulation results of comprehensive experimental data of large and small spaces

由表5可知，模型擬合度指標R為0.954、R2為0.911、R2調整值為0.909，均大于0.9，說明模型擬合度很高，可進行回歸模型擬合，仍選取對數擬合方法同時進行ANOVA模型方差計算，非線性回歸分析的模型方差結果與擬合系數結果如表6。

表6 大、小空間綜合模型方差與擬合系數結果Table 6 Large and small space integrated model variance and fitting coefficient results

表6中各項參數意義與分析方法同前，圖中兩項擬合系數的sig值分別為0.000、0.000，均小于0.05，故擬合系數的預測效果準確，故空間視覺敏銳度的影響公式為

Y=-0.055lnX+0.4

(3)

其中Y表示視覺敏銳度變化量，X表示照度。

式(3)能夠描述建筑空間及照明參數與視覺敏銳度間的映射規律，可為基于視覺敏銳度的建筑照明評價及設計提供基礎工具。