建筑因素對環境溫度的雙因素方差分析

王學偉，武新乾，劉珂妍

(河南科技大學 數學與統計學院，河南 洛陽 471023)

0 前 言

伴隨著我國經濟和城市化的快速發展，建筑業現在已經成為我國國民經濟的重要支柱產業，而建筑行業作為一個資源和能源消耗量比較大的行業，需要基于循環發展以及綠色發展等理念，在確保工程順利建設的同時，盡量減少對環境的傷害[1]。而當前我國在綠色建筑技術方面雖取得了一定的成果，但人與自然的可持續發展仍是一場永久性的戰略，需要不斷地前進，才能更好地應對未來的發展局勢，才能為人類提供更好的生存居住空間[2]。因此，對于綠色建筑的持續性探索是有必要的，建筑因素對環境溫度的影響是綠色建筑中應考慮的一個重要問題。許多專家和學者對此類問題進行了探究。于志超[3]分析了建筑高度對頂棚溫度場的影響，發現隨著建筑高度的增加，火源中心線附近處的水平溫度變化梯度減小；梁樹維[4]研究得出，百葉遮陽可以有效控制進入辦公建筑內的太陽輻射，合理利用太陽光不僅可以改善室內的光熱環境，而且可以降低室內的綜合能耗。而本文主要通過SAS軟件來分析建筑因素對環境溫度影響的關鍵性因素，從而來控制這些因素對環境溫度產生的影響。

1 數據預處理

本文依據河南科技大學建筑學院團隊實地勘測獲得的環境溫度和高度、綠化率、密度這三個建筑因素的440組數據。

對獲得的數據進行數據預處理，即：

(1)

式中，yi為xi標準化的值。

通過對建筑的三個因素即高度、綠化率、密度分別聚類，從而對數據進行分類歸并。對于K值的選擇，本文采用手肘法，通過誤差平方和SSE來確定合適的K值。即：

(2)

式中，K為聚類數量，p為聚類樣品，mk為k個聚類的中心點。

2 不等重復雙因素方差分析

2.1 綠化率和密度雙因素方差分析

通過對建筑因素高度進行控制變量，對其進行K均值聚類分析，并利用手肘法來確定類族，選擇第三類高度數據進行分組，從而得出各個分組后的溫度數據。首先對獲得的溫度數據進行正態性檢驗，檢驗結果顯示都通過正態性檢驗；然后利用SAS軟件進行方差齊性檢驗，檢驗結果如表1所示。

表1 綠化率和密度方差齊性檢驗

表1結果顯示滿足方差齊性，最后將獲得的溫度數據導入SAS軟件[5]，進行不等重復雙因素方差分析[6]，結果見表2(因素a為綠化率，因素d為密度)。

表2 綠化率和密度因素不等重復方差分析

由表2可知，模型的顯著性檢驗值為0.104 5>0.05，因此，模型擬合不顯著，即可以認為建筑因素綠化率和密度對環境溫度沒有顯著影響。

2.2 密度和高度雙因素方差分析

對綠化率因素進行控制變量，然后通過同樣的方法獲得分組后的溫度數據，驗證滿足正態性檢驗和方差齊性之后，將獲得的溫度數據導入SAS軟件內進行雙因素不等重復方差分析[7-8]，結果見表3(因素d為密度，因素b為高度)。

表3 密度和高度因素不等重復方差分析

表3結果顯示：模型假設顯著性有效，建筑因素密度對環境溫度的F值為4.58，p值為0.011 6<0.05，表明建筑因素密度對環境溫度有顯著性差異；建筑因素高度對環境溫度的F值為150.31，p值<0.05，說明建筑因素高度對環境溫度有顯著性差異；而對于兩者的交互作用的p值>0.05，可以認為建筑因素密度和高度的交互作用對環境溫度沒有顯著性影響。因此，研究表明，適當地控制建筑的高度和密度可以減少對環境溫度的影響。

2.3 綠化率和高度雙因素方差分析

對建筑因素密度進行控制變量，然后通過同樣的方法獲得分組后的溫度數據，驗證滿足正態性檢驗和方差齊性之后，將獲得的溫度數據導入SAS軟件內進行雙因素不等重復方差分析，結果見表4(因素a為綠化率，因素b為高度)。

表4 綠化率和高度因素不等重復方差分析

表4結果顯示：模型顯著有效，建筑因素綠化率對環境溫度的F值為3.54，p值為0.016 5<0.05，表明建筑因素綠化率對環境溫度有顯著性差異；建筑因素高度對環境溫度的F值為195.69，p值<0.05，說明建筑因素高度對環境溫度有顯著性差異；而對于兩者的交互作用的p值>0.05，可以認為建筑因素綠化率和高度的交互作用對環境溫度沒有顯著性影響。因此，經過探究可知，通過合理控制建筑的高度和綠化率來降低對環境溫度的影響。

3 結 語

本文主要在不考慮其他建筑因素的前提下，探究建筑因素高度、綠化率和密度兩兩之間對環境溫度的影響。研究表明，綠化率和密度的調整對環境溫度沒有造成顯著的差異；而綠化率和高度以及密度和高度的改變對環境溫度造成顯著性差異。因此，在建筑實施過程中，通過對綠化率和高度或者密度和高度的改變來調節環境溫度，提高環境的質量，更好地推進綠色建筑的發展。

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