廣佛兩市住宅照明調查研究

龐 云，彭小云

(華東交通大學，江西 南昌 330013)

引言

我國住宅總量極大，隨著經濟的持續發展和健康中國國家戰略的推進，人們越來越重視住宅照明。但相對住宅市場規模和經濟發展水平，我國住宅照明的發展略顯不足。進行中的一項針對廣東等6個省市400多個樣本的調查顯示，住宅照明的方案制定者或決策者主要為業主、裝修工人或裝修設計公司。按照目前的消費習慣與裝修行業特點，住宅照明可能將在較長時期內沿續現有的實施模式。但照明涉及電氣工程、建筑學、設計學、環境心理學等多個學科，考慮國際照明委員會(Commission Internationale de l’Eclairage，CIE)、北美照明工程學會(Illuminating Engineering Society of North America，IES)和德國標準化學會(Deutsches Institut für Normung，DIN)等關于光生物效應的內容[1-4]，還涉及醫學和生理學等。從住宅照明的要求來看，安全性、功能性、舒適性、環境藝術性都需兼顧。可見，住宅照明既不能僅考慮視覺作業或節能，也非等同于住宅光環境，更不宜片面追求個性化效果，而應結合標準要求、照明理論、使用者需求等進行系統的考慮，這是相關行業面臨的一大挑戰。因此，以全面、均衡為目標來開展研究，對于提高住宅照明參與者的認知度、推動照明質量的普遍提升具有重要意義。這就要求較好地掌握目前的真實現狀，而照明測量則是十分必要的基礎工作之一。

以往此類工作并不多見。楊東梅等[5]對北京101名學生的家庭學習環境進行照度測量，合格率為2.04%；劉煒等[6]對北京42戶住宅進行照度測量，發現起居室、臥室、廚房和衛生間4個場所照度達標率分別為77.5%、65%、65%和8.3%；張玉蘭等[7]對京、滬、渝3市150戶住宅進行調查，合格率為：起居室56.7%～65%、餐廳3.3%～7.5%、臥室28.3%～54%、廚房45%～60%、衛生間8.3%～31.6%；孫明明等[8]對中國401戶、日本216戶住宅測量照度，發現我國住宅的起居室閱讀、看電視和聊天3個場景的照度為53 lx、83 lx、71 lx，而日本住宅對應數據為161 lx、164 lx、160 lx；姜佳麗[9]的調查結果顯示住宅各個房間照度合格率低于10%。這些研究樣本量較大、涉及范圍較廣，為后續相關研究提供了參考。但上述調查中，部分重要指標或場所未見描述，又或測量方法、指標設置等方面未詳細說明，故仍有必要對此做進一步的工作。

首先考慮樣本來源。廣州、佛山地處粵港澳大灣區中心腹地，人口集中度高，存量住房規模大，將調查范圍定為廣佛兩市具有較好的代表性與可行性。但住宅具有私密性特點，受訪意愿低，而且，由于一般不具備完全遮光條件，測量時間須在夜間，樣本獲取十分困難。綜合考慮各種因素，確定采用方便抽樣與自愿非隨機抽樣結合的方式，在學校、小區周邊設點實施攔截式訪問，同時結合郵寄調查招募志愿者，共計獲取樣本50個。對樣本實施入戶訪問，采用觀察法調查其照明現狀，并完成照明測量。

1 測量過程

1.1 指標設置

為了控制測量時長與流程，首先按預定方案進行模擬測量，確定選取臥室、起居室、餐廳、廚房、衛生間和學習室(或日常學習區域，下稱：學習室)6個房間，分別測量80個指標、216項數據，包括照度、反射比、Tcp、Ra、R9、照明功率、面積，測量時長約40 min。而眩光、燈具遮光角、色容差、色坐標偏移等現場測量較難實施，不作測量。此外，雖然CIE TN 006:2016關于閃爍的相關成果得到廣泛認同，但考慮住宅環境中多種光源并存，測量程序尚待更多研究，亦不作測量。

綜上，指標設置主要根據標準要求、實際需求和可操作性，結合專家意見調整后如下：1)Eh/Ev、Tcp、Ra和R9，測點數、布置滿足《建筑照明設計標準》(GB 50034—2013)和《照明測量方法》(GB/T 5700—2008)要求，顯色指數的測量考慮現行標準要求、結合CIE TC1-91的進程，僅測量Ra、R9，其他色樣顯色性不作記錄；2) 反射比。客廳、臥室、學習室有長時間停留需求，如閱讀及看手機、電視等，需測量墻面和地面反射比；3) 測量房間面積，記錄燈具安裝情況，計算每戶住宅LPD值(雖非強規，但基于整體節能潛力與研究的完整性，應做考慮)；4) 住宅學習照明是重點，須測量全部指標，包括作業面、鄰近周圍及背景區域的照度，并分別計算均勻度，因學習照明普遍采用高色溫光源，若按4 000 K的限值將很大程度上影響評價結果，故色溫參考《中小學校教室采光和照明衛生標準》(GB 7793—2010)，取3 300～5 500 K；5) 廚房除操作臺和一般活動區域外，增加爐灶區的測量；6) 衛生間鏡前照明存在客觀需求，故測量鏡前Ev。由于GB 50034—2013僅規定了Eh為100 lx(觀演建筑化妝臺Ev為500 lx)，參考IES RP-11-17的Ev為200 lx、400 lx、800 lx(按年齡分)，Ev與Eh比值為4∶3[10]。結合人眼對照度變化的明顯感知(約1.5倍)等因素，Ev可設為150 lx，但我國住宅并未普遍設置鏡前照明，為降低對整體評價的影響，擬將Ev下調一檔設為100 lx。

1.2 測量方法

主要依據GB/T 5700—2008，測量設備包括TES 1332A、SPIC-300、鋼卷尺、溫度計等。由于GB 50034—2013中對起居室、臥室及廚房的部分測點要求與前者不一致，考慮到標準類別和發布時間，此3處測點以后者為準。

1) 水平照度。采用中心布點法，測點為正方形網格中心點、間距1 m×1 m、高度0.75 m，書房、餐廳、廚房臺面取測點間距0.5 m×0.5 m，高度按臺面，現場測量時適當調整、避開遮擋。各指標測點數取3～6個。2) 垂直照度。學習室取以坐姿面對書桌的主要視野區域，測點間距0.5 m、高度1.2 m；衛生間鏡前照明取測點間距0.3 m、高度1.5 m。3) 光源顏色。測量Ra、R9和Tcp，各場所、各測面測點數取3個，取算術平均值。4) 墻面及地面反射比。測點數3個、間距1 m、高度1.5 m(墻面)。測點位置如圖1所示。5) 測量6個場所的長寬高數據，調查/記錄環境溫度、儀器狀態、照明設備類型、功率和建筑面積(戶內)，計算LPD值。

圖1 照度測量測點位置Fig.1 Illuminance measurement point

2 測量結果與分析

夜間測量對測量效率與進度提出了巨大挑戰，整個過程持續4個月，共計完成測量樣本50個。廣佛兩市樣本數分別為44個、6個；其中15個樣本無學習室；住宅類型包括低層1個、多層23個、中高層2個、高層24個。數據顯示照明決策者主要為業主，占74%，裝修設計或施工方共計占16%，見表1。根據前述指標設置，數據統計結果如圖2所示，其中，E1表示一般活動平均照度，E2表示視覺作業相關活動的照度(學習室E1～E3分別代表作業面、鄰近周圍和背景區域照度)。

表1 住宅照明決策者Table 1 Decision maker of residential lighting

圖2 住宅照明合格率Fig.2 Pass rate of residential lighting

2.1 數據綜合評價

1) 整體合格率。單套住宅指標合格率為0，即所有樣本無一完全達標。其中，5個樣本有照明設計師參與，其主要數據均表現合格，但因廚房、衛生間的LED面板燈R9不合格，導致未能實現整體合格。因此，上述結論不宜納入LPD指標，若按實測數據計算，LPD≤6.0 W/m2的占94%、均值為3.9 W/m2。單個房間合格率分別為：臥室2%、學習室14%、起居室4%、餐廳16%、廚房6%、衛生間6%(圖2)。由圖3可知，臥室和起居室箱體較長、上下限范圍大，說明數據波動幅度大，經數據對比發現，臥室、起居室E1合格率為38%、54%，但E2合格率僅為18%、20%，說明住宅使用者不太重視臥室和起居室的閱讀照明。

圖3 各個房間的合格率Fig.3 Pass rate of each room

2)各項指標的合格率。合格率最低的是照度(視覺作業)，分別為：臥室閱讀18%、起居室閱讀20%、爐灶區水平照度26%和衛生間鏡前垂直照度28%，查對調查記錄發現主要原因為燈具選型和安裝位置不當，說明相關人員普遍不重視照度，并且缺乏照明部署的能力。合格率最高的為反射比，其中起居室墻壁96%、臥室墻壁94%、起居室地面80%；Ra表現居其次，起居室、臥室、廚房和餐廳Ra合格率分別為：74%、74%、72%和70%。由圖4可知，照度數據較為分散、偏差大，查對數據發現，多數樣本測量數據低于標準要求，同時少量樣本的數值則遠高于標準，說明并未有計劃地對照度進行控制。而Ra和反射比數據較為集中，各樣本的水平接近且表現較好。但是，Ra與R9存在異常值，說明有數據離群幅度大，個別燈具的顯色指數嚴重偏離標準要求。

圖4 各項指標的合格率Fig.4 Pass rate of each indicator

3)指標間關系。樣本所在區域、住宅類型均與實測指標之間無相關關系。將與光源顏色相關的指標Tcp、Ra、R9以矩陣分布散點圖表示，發現Ra與R9的關系為正相關(圖5)，說明光源Ra值較高時R9值亦較高。而Eav與Tcp關系方面，發現數據主要分布于兩個區域：一是Eav約20～100 lx和Tcp2 500～3 200 K；二是Eav約30～150 lx和Tcp4 700～6 200 K(圖6)。雖然Kruithof Curve已被認為科學依據不足，但Kakitsuba[11]的研究表明，兩者組合中兩條回歸線間的帶狀區域是舒適照明區域。根據這項研究，住宅照明中Eav≥75 lx、Tcp≤4 000 K的組合，依然符合“高色溫高照度、低色溫低照度”的經驗，即兩條輔助線交叉的左下方區域可滿足舒適照明要求。

圖5 Ra與R9分布Fig.5 Ra and R9 distribution

圖6 照度與相關色溫分布Fig.6 Illuminance and CCT distribution

4)照明設備。50個樣本共412個場所，其中308個采用LED產品，85個采用熒光燈(含CFL、T5/T6/T8、環形管、2D管、3U排管、H管)，其余19個場所采用白熾燈或鹵素燈；所有場所中，全部或主要采用LED的共占80%(各40%)，以熒光燈為主的占16%。數據顯示LED已成為住宅照明的主要光源。其中，42%的廚房和44%的衛生間采用了LED面板燈，值得注意的是，廚房不合格數為23個(采用LED和熒光燈的分別為18個、5個)；衛生間不合格數為32個(采用LED和熒光燈的分別為26個、6個)，即LED面板燈不合格率高達44%，其主要原因為R9<0，導致廚房與衛生間不合格率明顯偏高。

2.2 學習室照明分析

黃小春等[12]調查發現兒童在家學習1～2 h的占32.4%，汪曉帆等[13]的調查數據為50.7%。可見學習照明需求廣泛存在，有必要進行獨立分析。由于樣本數量小、維度大，且變量間獨立性強、公共因子少，難以真實反映數據間關系，不宜直接進行因子分析。考慮采用主成分分析降維。因各指標量綱差異大，先對數據進行標準化處理。分析結果為KMO=0.661>0.5，P=0.000<0.05，提取出主成分4個(表2、表3)。

表2 解釋的總方差Table 2 Total variance of interpretation

表3 成分矩陣Table 3 Component matrix

將4個主成分設為a1～a4，分別計算主成分系數：b1=a1/sqrt(4.130)，b2=a2/sqrt(2.299)，b3=a3/sqrt(1.125)，b4=a4/sqrt(0.824)，可得主成分Zi如下：

Z1=0.46×ZSR.E1+0.45×ZSR.E2+0.42×ZSR.E3+0.13×ZSR.ρ1-0.15×ZSR.ρ2-0.36×ZSR.U01-0.37×ZSR.U02-0.19×ZSR.Tcp+0.17×ZSR.Ra+0.21×ZSR.R9

(1)

Z2=0.06×ZSR.E1+0.08×ZSR.E2+0.13×ZSR.E3-0.22×ZSR.ρ1+0.21×ZSR.ρ2+0.33×ZSR.U01+0.33×ZSR.U02+0.16×ZSR.Tcp+0.58×ZSR.Ra+0.56×ZSR.R9

(2)

Z3=-0.05×ZSR.E1+0.05×ZSR.E2-0.02×ZSR.E3+0.67×ZSR.ρ1+0.61×ZSR.ρ2-0.07×ZSR.U01-0.13×ZSR.U02+0.39×ZSR.Tcp+0.02×ZSR.Ra+0.02×ZSR.R9

(3)

Z4=-0.02×ZSR.E1+0.07×ZSR.E2+0.1×ZSR.E3-0.06×ZSR.ρ1-0.49×ZSR.ρ2-0.05×ZSR.U01-0.05×ZSR.U02+0.84×ZSR.Tcp-0.12×ZSR.Ra+0.07×ZSR.R9

(4)

由表2可知，前4個主成分濃縮了83.8%的信息，考慮各種不可控因素，此信息量載荷可視為滿足要求。其中，Z1取決于E1、E2、E3，Z2取決于Ra、R9，Z3取決于ρ1、ρ2，Z4取決于Tcp。可得出學習照明的主要影響因素為作業面照度和Ra，其次為反射比和Tcp，符合專業解釋。

此外，現行標準對于照度等指標的規定為推薦值且未同時規定上、下限值，這與照明可對人的視覺乃至生理產生多種影響有關，而這些影響整體上缺乏可靠的評價模型。因此，對于滿足標準值要求的樣本，進行定量評價的依據不足。在此，嘗試用主成分法進行進一步分析，以特征值為權重求加權均值，對35個樣本進行主成分評價，計算綜合排名指數K=(4.130×Z1+2.299×Z2+1.125×Z3+0.824×Z4)/(4.134+2.299+1.125+0.824)，列出K值排名前10的個案。以學習室10項指標標準值對全部個案進行篩選，在排名前10的個案中，選取4個完全滿足標準要求的個案，同時另外抽選4個個案，與之進行獨立樣本t檢驗，發現Levene方差齊性檢驗的結果為P值大于0.05，即方差齊可直接比較；t檢驗結果中SR.U01、SR.U02、SR.Ra的P值小于0.01，即兩組個案中這些指標有差異(表4)。分析結果表明：1) 采用主成分評價進行照明質量綜合排名，與實際指標合格率具有明顯關聯性；2) 綜合排名靠前、但照明指標未全部達標的影響因素是均勻度和Ra，結合前述關于現行標準的討論，因對應樣本均滿足Ra≥80，故可認為評分靠前的樣本中，未能全部滿足標準要求的主要因素是均勻度。進一步與現場情況核對，發現原因在于學習臺燈位置受限和挑臂可調節性不足。

表4 獨立樣本檢驗Table 4 Idependent sample test

3 結論

1)被測樣本單套住宅合格率為0，單個房間合格率為2%～16%，說明住宅照明普遍存在問題。光源方面，80%的住宅主要采用LED光源，接近半數的廚房和衛生間采用LED面板燈，但面板燈R9偏低的問題較為突出，導致相關房間的合格率顯著降低。由于Ra與R9成正相關，故可優先選擇Ra較高的產品以提高R9合格率。

2)各指標中，合格率最低的是照度(視覺作業)，低至18%～28%，主要原因為照明設備選型、照明布置等方面出現偏差，反映出相關人員對住宅照明的認知存在一定的不足。

3)學習室照明合格率相比其他房間較高，然而也僅為14%，說明學習照明受到重視、但同樣缺乏部署能力。采用主成分分析法對其進行了綜合評價，發現主要影響因素為平均照度和Ra，其次為反射比和Tcp。

4 討論

1) 此類調查中，數據質量與調查的可接受度存在對立關系，樣本獲取與測量過程皆十分困難，若要大幅提升樣本質量，有待進一步深入開展相關的科普工作，推動民眾認知度的提高。

2) 照明品質評價常采用因子分析法，但常見樣本量不足、數據發散的問題，造成因子提取結果不佳。而主成分分析對數據的要求相對不高，且降維處理后信息損失較少，本文嘗試采用該方法進行照明評價，結果表現出合理性。該方法是否適用于各類照明環境的評價，仍有待更多的研究。