摘要
室内环境质量（Indoor Environmental Quality, IEQ）是建筑运行阶段中备受关注的关键性能之一。在大型公共建筑中，各种IEQ参数的不均匀空间分布已被证实是影响使用者舒适度和建筑能耗的重要因素。目前大量建筑已普遍在室内多区域布置了IEQ传感器来监测室内热环境、光环境、声环境以及空气质量。然而，尚缺乏有效的方法来识别室内环境参数的典型空间分布规律，难以精准评估不同区域环境对人的健康影响，也难以指导反馈式的精细化环境调控。
为此，本研究提出了一种基于低秩稀疏表示与多步聚类的IEQ参数典型空间分布规律识别新方法。首先，在基于相关性与空间连接性进行子区域划分后，基于共识聚类提取出各子区域IEQ参数的典型空间分布模式；其次，基于低秩稀疏表示生成反映全域IEQ参数空间分布的表示向量，通过多步聚类方法来解决“维度诅咒”问题，以获得整个室内空间的典型IEQ分布模式。
该方法在北京大兴国际机场航站楼的室内热环境分析中得到了应用，并从四个月的监测数据中提取出4种典型的温度空间分布模式，揭示了航站楼内的典型热环境问题，例如局部区域长期过热，以及由于人流突然增加而引起的温度上升现象等。进而，基于所提取出的室内温度典型空间分布规律，航站楼运营者可有效评估不同区域的热环境性能，并采取不同的改进措施进行针对性的环境优化。
关键词：室内环境质量；热环境；空间分布；温度场；低秩稀疏表示；聚类
建筑室内环境质量（IEQ）对人们的健康、舒适和工作效率有着重要影响。近年来的研究表明，在大型公共建筑中，IEQ的空间分布具有明显的不均匀性。例如，建筑物内不同区域的温度可能因窗户位置、光照强度或人流密度的不同而产生显著差异，导致局部环境过冷或过热，进而影响使用者的舒适感。这种不均匀性不仅影响到个体的感受，也可能导致能源消耗的浪费，因为均质化的控制无法有效应对空间差异，导致某些区域被过度或不足地调节。
然而，传统的IEQ数据分析方法主要聚焦于时间序列或单点数据的模式识别，未能充分揭示空间维度上的环境特征，如何从庞大的数据集中提取典型的空间分布模式、识别非均匀性，并以此为依据优化建筑的环境控制策略，仍然是当前研究中的难题。
（1）基于低秩稀疏表示与多步聚类的典型空间分布提取方法
（2）北京大兴国际机场航站楼应用
本文提出了一种用于识别室内环境参数典型空间分布规律的新方法，与传统“盲人摸象式”的室内环境参数分析方法相比，更能从全域视角下科学揭示室内环境参数的空间分布规律，有助于全面分析不同区域的室内环境质量，并开展靶向优化工作。该方法还可以拓展至湿度、空气质量和光环境等多种IEQ参数的分析。通过集成多维度的IEQ数据，这项技术能够在更广泛的建筑类型中应用，辅助建筑运维者实现精细化的室内环境多区域调控，同时实现节能减排目标。
作者
Yuren Yang1,2, Yang Geng1,2*, Hao Tang1,2, Mufeng Yuan1,2, Juan Yu1,2, Borong Lin1,2
本文作者均来自清华大学建筑学院林波荣教授课题组，团队长期从事绿色建筑环境营造和节能减排领域的基础理论与关键技术研究及应用。第一作者为清华大学建筑学院博士研究生杨雨人，通讯作者为清华大学建筑学院助理研究员耿阳。
Yang Y, Geng Y, Tang H, et al. (2024). Extraction method of typical IEQ spatial distributions based on low-rank sparse representation and multi-step clustering. Building Simulation, 17: 983-1006.
https://doi.org/10.1007/s12273-024-1117-6
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基于低秩稀疏表示与多步聚类的室内环境参数典型空间分布规律识别方法
期刊介绍
Building Simulation 2008年创刊，是世界上第一本有关建筑模拟领域最新研究成果的英文学术期刊，跨多种学科领域，涉及建筑技术、土木工程、建筑学、环境工程、能源及动力工程等，致力于为中外同行提供一个高水平的学术交流平台。被SCI、EI Compendex、Scopus、CSCD等数据库收录。2024年SCI影响因子6.1，在JCR两个学科领域均位于Q1区；位于中科院期刊分区，工程技术类1区。
