基于室内景观的最优节能减排模型设计

汤常鸣

摘 要： 针对现有室内景观设计方法，不能充分体现节能减排意识及有效减少能源的消耗问题。提出一种基于室内景观最优节能减排模型设计，对室内景观设计进行多维度现象与特征分析，引入最优节能减排DEA模型，通过对室内景观进行区域化节能减排测算结果分析，帮助DEA模型实现。模拟室内环境设计对比实验结果表明，运用DEA模型设计室内景观，大幅缩短了景观设计所需时间，抑制了建筑垃圾的产生，达到充分体现节能减排意识、减少能源消耗的目的。

关键词： 室内景观； 最优方法； 节能减排； DEA模型； 多维度分析； 模型设计

中图分类号： TN245?34； TU985.2 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）04?0109?03

Abstract： In allusion to the problems that the energy saving awareness cannot be fully reflected and the energy consumption cannot be effectively reduced in the existing indoor landscape design method， an optimal energy saving and emission reduction model design based on indoor landscape is proposed. Multi?dimensional analysis is performed for the phenomenon and characteristics of indoor landscape design. The DEA model for optimal energy saving and emission reduction is introduced. The calculation results for regional energy saving and emission reduction of indoor landscape are analyzed to help with DEA model implementation. The indoor environment was simulated to design the contrast experiment. The results show that the DEA model for indoor landscape design can largely shorten the time required for landscape design and suppress the production of construction waste， achieving the purpose of fully reflecting the energy saving awareness and reducing the energy consumption.

Keywords： indoor landscape； optimal method； energy saving and emission reduction； DEA model； multi?dimensional analysis； model design

0 引 言

通常情况下，传统的室内景观设计是建立在文化时代背景下的一种框架型思维模式结构，虽然这种框架式结构在设计过程中，能一定程度上体现思维整体性，但随着节能减排意识日益普及，运用这种模型设计室内景观所消耗的能源，已经严重超过了限定能耗量。为了解决资源能耗方面的问题，达到节能减排的目的，对室内景观设计，进行多维度现象与多维度特征分析，并引入最优节能减排的DEA模型，通过对模型进行描述、对景观区域化节能减排测算结果进行分析，帮助该模型实现。实验结果表明，运用DEA模型对室内景观进行设计，不仅可以大幅度缩短景观设计所需时间，进而减少建筑垃圾产量，也可充分体现节能减排意识，达到减少能源消耗的最初目的。

1 室内景观设计的多维度现象与特征

多维度是一种能够对空间进行全方位描述的思维模式，从物理学的角度来说，事物发生改变之时，必须改变的量称为维度，多维度意味着多个变量[1?2]。人们通过直观的感受，最多能感知到四维，对于室内景观来说，也就是在传统三维结构上，增加一个时间维对景观进行描述。而多维度正是打破这种人们的主观思维模式，其具体表现形式如图1所示。

1.1 室内景观多维度现象分析

对于室内景观进行多维度设计的最基本目的，是展示景观在展示功能、服务功能、娱乐功能等多方面的维度[3?4]，根据各种功能不同，对其设计不同的表现形式，这种展示方式被称为多维度现象[5]。其具体分层形式如表1所示。

因采用多维度现象对景观进行分析，会对每个景观的各方面因素进行综合考虑，因此各景观在维度划分时，会产生一定的重叠。

1.2 室内景观多维度特征

从空间的角度对室内景观进行维度分析，因各个景观性质与功能的不同，它们所处的空间维度也会产生相应的变化。通常情况下，室内景观具有复杂性、非线性、多样性、拓展性、创新性等特征。如果从第四维度时间维的角度对室内景观进行分析，可以发现，各景观随着时间的变化，其自身的磨损程度也会随之增加[6]，而随着磨损程度的增加，其自身所具有的维度特性也会发生改变。以室内绿植景观为例，新构建的绿植景观承担环境维度、功能维度、审美维度三方面维度的功能，而经过一段时间的使用，绿植景观的外观逐渐发生了改变，其维度功能也缩减为环境维度与功能维度两方面，该绿植景观的维度特征发生了改变。endprint

2 最优节能减排DEA模型

根据室内景观的多维度现象与特征，可以对景观的维度分层有初步的了解[7?8]。为了更好的通过景观建设体现节能减排意识，还需按照如下步骤对DEA模型进行建立。

2.1 室内景观节能减排DEA模型

DEA模型可同时解决环境变量和误差影响的问题，不仅能够减少能源的投入，也能很大程度上降低污染的产出[9?10]。首先根据相似性原理，得出松弛变量与环境变量之间的关系，再在DEA回归模型的混合误差中，将统计噪音与管理无效率进行分离，最后排除运营环境与统计噪音的影响，并将其在DEM单元中进行调整，具体运算原理如下：

2.2 景观区域化节能减排测算结果分析

为了充分展示景观区域化节能减排测算结果，令ET代表室内景观构建的技术效率，ETP代表构建纯技术效率，ES代表规模效率，则通过上述DEA模型，对ET，ETP，ES指标进行比较，默认景观分布可按方向排列，结果如表2所示。

通过对表2的分析，可以发现，东南西北4个方位景观的构建，因数值均小于1，相对于中部景观来说，这4个方位的景观较为节约资源。也就意味着，在对室内景观进行构建时，为了充分体现节能减排意识，应该着重减少中部景观所消耗的资源。

2.3 DEA模型的实现

为了使DEA模型的表达更具说服力，在描述模型、分析测算结果的基础上，还需建立门槛回归模型，对建模所需的变量进行约束。

3 实验结果与分析

3.1 实验参数设置

为了使实验更具说服力，首先对家用绿植景观的相关参数进行设置，详情见表3。

表中：CDC为各类室内绿植景观的构建难度系数；BIR为与之对应的构建可靠度，该项数值与10?4成正比；FPB代表构建各景观的失败几率，为了保证实验的顺利进行，默认每个景观的失败几率都是相同的。

3.2 设计时间与建筑垃圾总量对比

在完成参数设置之后，同时运用两种模型，对上述5种绿植景观的构建时间与所产生建筑垃圾的总量进行记录，并将记录结果反映在图2中。

图2中，箭头线代表不同维度划分，虚线代表维度取分线，5个点分别代表5个不同绿植景观。分析图2可以发现，运用普通模型对绿植景观进行构建，所需设计时间更长且在设计过程中会产生更多的建筑垃圾。应用DEA模型绿植景观进行构建，所需设计时间更短且在设计过程中会产生更少的建筑垃圾。从与维度区分线距离的远近来分析，普通模型不具备很强的说服力，而DEA模型设计时间与产生建筑垃圾总量，都距离维度取分线较近，所以该模型具有更强的说服力。

4 结 语

通过对室内景观设计进行多维度现象与特征分析，以及对DEA模型的描述和对景观区域化节能减排测算结果进行规划，可以完成DEA模型的建立与实现。设计对比仿真实验结果表明，该模型确实与普通模型相比，大幅缩短了景观设计所需时间，抑制了建筑垃圾的产生，达到充分体现节能减排意识、减少能源消耗的目的。

参考文献

[1] 裴元生.基于项目团队的高职室内设计专业改革與实践：以景观规划与模型制作课程为例[J].美术教育研究，2016，44（21）：89?90.

PEI Yuansheng. Reform and practice of interior design specialty in higher vocational colleges based on project team ? taking landscape planning and model making course as an example [J]. Art education research， 2016， 44（21）： 89?90.

[2] 周远祺，杨招军，杨金强.经济波动强度与企业节能减排最优投资决策模型与实证[J].统计与决策，2015，21（14）：174?177.

ZHOU Yuanqi， YANG Zhaojun， YANG Jinqiang. The economic fluctuation intensity and enterprise energy saving and emission reduction of optimal investment decision model and empirical analysis [J]. Statistics and decision， 2015， 21（14）： 174?177.

[3] 罗云辉，林洁.企业竞争类型与节能减排政策效应：基于推断变差模型的研究[J].复旦学报（自然科学版），2017，56（1）：1?11.

LUO Yunhui， LIN Jie. Competition modes and the effects of China′s energy saving and pollution abatement： basing on conjectural variation model [J]. Journal of Fudan University （Natural science）， 2017， 56（1）： 1?11.

[4] 汤青慧，唐旭，崔晓晖，等.基于动态通达网络模型的最优航程规划方法[J].武汉大学学报（信息科学版），2015，40（4）：521?528.

TANG Qinghui， TANG Xu， CUI Xiaohui， et al. Optimal voyage planning strategies based on a dynamic access network model [J]. Geomatics and information science of Wuhan University， 2015， 40（4）： 521?528.endprint

[5] 四兵锋，杨小宝，高亮，等.基于系统最优的城市公交专用道网络设计模型及算法[J].中国管理科学，2016，29（6）：106?114.

SI Bingfeng， YANG Xiaobao， GAO Liang， et al. System optimization based bus?lane network design model and algorithm [J]. Chinese Journal of management science， 2016， 29（6）： 106?114.

[6] 张小敏，伍小平，丰婷，等.基于最优加权组合的电信客户流失预测模型设计研究[J].赤峰学院学报（自然科学版），2017，33（12）：3?4.

ZHANG Xiaomin， WU Xiaoping， FENG Ting， et al. Study on prediction model of design of telecom customer churn based on optimal weighted combination [J]. Journal of Chifeng University （Natural science edition）， 2017， 33（12）： 3?4.

[7] 李娜，张寒，王火根.基于DEA模型的节能减排效率评价：以江西省11个地级市为例[J].西部经济管理论坛，2016，27（4）：59?63.

LI Na， ZHANG Han， WANG Huogen. The evaluation of energy saving and emission reduction efficiency of DEA model： based on 11 cities in Jiangxi Province [J]. West forum on economy and management， 2016， 27（4）： 59?63.

[8] 张纪升，王笑京，牛树云，等.最优化路网可观可控性的DSRC网设计模型研究[J].交通运输系统工程与信息，2015，15（3）：75?81.

ZHANG Jisheng， WANG Xiaojing， NIU Shuyun， et al. DSRC network design for improving observability and controllability [J]. Journal of transportation systems engineering and information technology， 2015， 15（3）： 75?81.

[9] 容贤标，熊曦，周平.基于超效率DEA模型的区域节能减排效果测度：以湖南省为例[J].科技管理研究，2016，36（13）：255?259.

RONG Xianbiao， XIONG Xi， ZHOU Ping. Quantitative assessment of regional low carbon efficiency based on super efficiency DEA model [J]. Science and technology management research， 2016， 36（13）： 255?259.

[10] 邓姗姗，张莹莹，陈蕾.中国省际可实现节能减排潜力测度：基于三阶段DEA模型的研究[J].产业经济评论，2016，18（1）：44?58.

DENG Shanshan， ZHANG Yingying， CHEN Lei. The potential measures of energy saving and emission reduction in China?research based on the three stage DEA model [J]. Review of industrial economics， 2016， 18（1）： 44?58.endprint