多实验室协同验证色温-热感觉假说：开放数据集推动跨模态环境感知研究

　　为探究色温对热感知的跨模态影响（Hue-Heat-Hypothesis, HHH），研究人员通过多国实验室协同实验，构建包含543次实验的开放数据库。该研究通过控制热环境与光照条件（中性/红/蓝色调），采集环境参数、生理数据（皮肤温度、心率）及主观感知响应，为多维度人体舒适性研究提供标准化数据支撑，对节能建筑设计与 occupant well-being 提升具有重要意义。

　　

在建筑环境与人体舒适性研究领域，如何精准理解多感官交互对 occupant（使用者）感知的影响一直是核心挑战。传统的热舒适模型如 Fanger 的 PMV（Predicted Mean Vote）虽被广泛应用，但忽视了环境因素间的交叉影响。特别是近年来备受关注的“色温-热感觉假说”（Hue-Heat-Hypothesis, HHH）提出：视觉领域的色温刺激（如红光或蓝光）可能改变人对温度的感受，这一效应若得到验证，可通过对灯光色彩的智能调控实现建筑节能（如调整供暖/制冷设定值），同时提升 occupant 的舒适感。然而，既往研究因实验设计差异大、数据质量参差不齐，难以进行跨研究比较与整合分析。

为解决这一问题，在 IEA-EBC Annex 79 项目的框架下，来自6个国家、8个实验室的研究人员开展了一项协同多中心实验，并将实验数据公开在《Scientific Data》上。该研究遵循统一设计的实验协议，在夏季和冬季分别控制空气温度（夏季：26°C/28°C，冬季：20°C/24°C）、保持低风速（<0.1m/s），并平衡不同光照条件（中性光～4000K，红光2700–3000K，蓝光6000–6500K）。共完成543次实验，每名受试者在两次非连续日中参与实验，期间进行40分钟 acclimation（适应期），再分别接受30分钟两种不同色温光照的暴露，并填写热与视觉感知问卷。

主要技术方法包括：

1. 1.

   环境监测：每分钟记录空气温度、相对湿度、平均辐射温度（MRT）、风速、照度及相关色温（CCT）；

2. 2.

   生理参数：采用10点法测量皮肤温度（包括额头、手臂、手、胸、腹、腿、脚等部位），使用腕戴设备监测心率；

3. 3.

   问卷设计：涵盖受试者基本资料、睡眠质量、压力水平、热与视觉 sensation（感觉）、comfort（舒适度）、preference（偏好）及acceptability（可接受度），所有问卷已标准化并提供多语言版本；

4. 4.

   样本队列：来自全球不同气候带（如Cfa、Dfb等）的实验室招募18–40岁成年人，性别比例均衡，部分实验室要求统一着装绝缘水平（夏季0.5 clo，冬季1.0 clo）。

Environmental variables and clothing levels

环境数据与服装绝缘水平分析显示，各实验室在控制的温度范围内保持一致，但受当地气候与控制系统差异影响，仍存在一定变异性。如图2所示，夏季冷条件（SC）与冬季暖条件（WW）的温度分布集中，验证了实验协议的有效执行。

Physiological signals

皮肤温度与心率数据均在合理范围内：远端部位（如手、脚）温度较低且变异较大，中心区域（胸、腹）较为稳定；心率介于50–150 bpm之间，符合低活动状态下的生理特征。图3、图4为各部位数据分布，为后续个体差异研究提供基础。

Multi-domain human perceptions

热感知方面（图5），多数实验室在不同实验条件下 sensation、comfort 和 preference 响应一致，冷条件下 sensation 偏向“冷”，暖条件下偏向“热”，但 acceptability 评分变异较大，可能与所用4级量表（无双极选项）有关。视觉感知（图6）在各实验室间高度一致，表明实验协议具有良好的可比性。整体舒适度（Overall comfort）评分中除一个实验室出现偏高外，其余置信区间紧凑，进一步支持数据的可靠性。

研究结论强调，该数据库是首个公开可用的、针对 HHH 的多中心标准化数据集，涵盖环境、生理与主观响应多维数据，支持跨模态效应（如光-热交互）和多域舒适模型的深入研究。其可重复协议设计鼓励更多团队加入数据贡献，增强统计效力与泛化能力。讨论部分指出，尽管个别实验室存在小幅偏离（如受试者年龄超限、部分环境参数记录缺失），经严格验证后数据质量较高，未来可结合 ASHRAE 全球热舒适数据库等进行对比分析，推动 occupant-centric 建筑设计与节能策略优化。

该研究不仅为 HHH 验证提供资源，也为探索视觉-热觉等多感官交互机制、发展人性化且可持续的建筑环境控制策略奠定坚实基础。