寒冷地区三甲医院建筑能耗评价指标研究

石 媛，闫增峰，刘加平

(西安建筑科技大学 建筑学院，陕西 西安 710055)

随着社会经济的发展、医疗技术水平的提高，人们对医疗效率、质量、环境需求的增长，医院的规模不断壮大，功能日趋复杂.医院服务由过去单纯的治疗向医疗环境的舒适度、医院的人文管理和服务等更高的要求转变，这使医院逐步更新诊断设备、不断完善医院功能、逐渐提高建设标准，医院的能耗因此也不断攀升，其建筑能耗是其他公建能耗的1.6～2倍[1].

国外学者通常采用单位体积能耗、单位面积能耗、单位床位能耗以及单位诊疗人数能耗作为衡量指标[2-4]，国内目前衡量医院能耗指标主要有单位面积能耗、单位床位能耗、单位床位日能耗、单位门诊人次能耗等.这种衡量指标，依据医院的参数中的级别、床位数、门诊量等信息，具有一定的参考意义和价值.

单位建筑面积能耗是最常用的能效指标，国内大量学者对不同地区不同类型医院的能耗进行了统计并对此指标进行计算.夏热冬冷地区部分医院单位建筑面积能耗范围为12.53～150.14 kgce/(m2·a)以及26.1～266. 5kWh/(m2·a)[5-8].寒冷地区部分医院能耗范围为22.65～102.43 kgce/(m2·a)以及92.4～627.41 kWh/(m2·a)[9-11].不同地区、不同医院类型，能耗差距较大.

杜然等[12]对通过对能耗与各指标的相关性分析，认为指标的可信度方面，单位床位数指标>单位住院量指标>单位建筑面积指标>单位门诊量指标，考虑到床位数统计较为方便可靠，因此，利用单位床位数能耗指标评价医院能耗更为合理.刘朝阳等[13]通过对武汉市部分三甲医院分析指标中可信度：床位数>门诊量>建筑面积，并指出单独使用一个评价指标具有局限性.李阳[14]在对综合医院空调系统节能设计时，采用每门诊人次能耗作为指标.俞卫刚和沈晋明[15](2013)认为单位建筑面积指标无法反应医院真正能耗水平，通过聚类分析认为采用人均门急诊能耗费用能客观的评价医院的能耗水平.田伟等[16]在对上海市几家医院进行节能改造时采用上海市卫生局提出的“床日能耗量”为能耗指标.刘敏燕和刘飘[17]利用数理统计方法分析上海市33家三甲医院近5年与能耗相关的数据，提出用单位医疗量的能耗密度指标.魏峥等[18]借鉴英国能耗基准采用“单位体积”能耗指标，以考虑层高的影响.

通过文献分析发现，能耗差距较大的原因，除了医院本身的地域、类型、节能做法外，统计时采取的统计方法(标准煤or等效电)，统计的能源类型(电能+燃料or所有能源)，甚至不同能源在折算等效电时的系数不同地区都是不同的，这导致了在进行不同医院的能效比较时存在一定的难度，评价缺乏严谨性.并且不同角度的评价指标较多，不同的学者认为各指标的可信度不同.产生此种现象的因素，除了本身指标的局限性外，不同气候区、不同种类(综合/专科)、不同级别的医院的不同部门，使用统一的评价指标体系也是不合理的.需要对大量的医院数据进行研究，从中找到更为合理的评价指标体系.目前通常采用一定的评价指标对医院的能效进行横向比较或对节能改造前后的能耗进行对比.但在新建医院及医院扩建的规划设计时，缺乏详细及全面的指标体系对能耗进行预测，只使用本地区的定额作为部分成本的预测.本文通过对样本医院的能耗及能耗相关因素进行研究，发现目前能耗评价指标存在的局限性，以期望建立更多元的评价指标体系，能更真实深入的反应医院的建筑能耗用于能耗评价，并可作为医院新建及扩建规划设计时的能耗预测参数.

1 医院样本描述

我国《民用建筑热工设计规范》(GB50176-2016)(以下简称热工规范)从建筑热工设计的角度，对气候进行划分，划分为五个气候分区，即严寒地区、寒冷地区、夏热冬冷地区、夏热冬暖地区、温和地区[19].其中，寒冷地区包括天津、山东、宁夏全境；北京、河北、山西、陕西大部；辽宁南部；甘肃中、东部；河南、安徽、江苏北部的部分地区以及新疆、西藏南部.本文的研究样本选取寒冷地区包括北京、天津、山东三个地区共32家三级甲等医院.收集了其基础数据和2014、2015、2016三年的能耗数据，医院就诊人数、建筑空间、外围护结构等影响能耗的信息，足够支撑论文分析需要.

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 相关性分析方法

对于变量间的相关关系可以通过相关性分析来研究.相关性分析是指对两个或多个存在一定联系的变量借助统计分析指标进行分析，从而衡量变量之间的密切程度.相关系数是用来测量变量间线性相关程度大小最常见的统计分析指标，两个变量x和y的总体相关系数可以表示为

(1)

式中，cov(X,Y)是变量X和Y的协方差，var(X)和var(Y)分别是变量X和Y的方差.

Pearson相关系数是一种线性相关系数，是反映两个变量之间线性相关程度的统计量，在指标相关性分中得到广泛的应用.对于变量X和Y，的一组样本(Xi，Yi)，i=1，2，….

求取Pearson相关系数的公式如下：

(2)

Pearson相关系数ρ的取值范围在-1～1之间，当ρ>0时，表明两变量之间存在正相关，即两变量的变化方向一致.当ρ<0时，表明两变量之间存在负相关，即两变量的变化方向相反.|ρ|越接近1表明两变量之间相关程度越高，越接近0表明两变量相关程度越低.

2.1.2 医院建筑能耗评价指标体系

(1)分区域能耗分析法——适用于医院内部分析及同类区域横向对比

在对样本的32家医院进行分析时，通过对各功能区域的空间特点、设备特点、人流量等进行全面的分析后，建议在医院内部的能耗分析或同区域能耗比较时采用分区域、多角度的分析方法.

单位建筑面积能耗是最常见的分析方法，在评价体系中占有重要的位置.对于结构形式单一、设备简单、房间面积较小，能耗影响因素较少的空间，面积能耗分析是适用的.如住院部的标准病区，以及门急诊区域的普通诊室.单位门急诊人次能耗指标属于人流量能耗分析法，对于如门诊大厅、候诊大厅等面积较大、层高较高而无特殊大型设备的空间，由于人流量的多少，直接影响了能耗的大小，此时可以采用人流量能耗分析法.随着医疗技术的发展，医疗设备越来越复杂，医技部门的规模不断扩大，能耗比例不断提高，大型的医疗设施、设备成为耗能的主要因素，采用面积能耗与人流量能耗并不能准确反映此区域的能耗情况，因此，应将大型设备的能耗单独统计(表1).

表1 分区域能耗分析

(2)医疗量能耗分析法——适用于地区能耗定额的确立

目前国内外的能源统计与折算方法主要有两种：当量热值法(“热量法”)和等价值法(折合成标煤).等效电法把各种形式的能源统一转换为等效电力，然后按照电力来统计、核算能源数量.电力是高品位能源，把各种形式的能源统一转换为电力，进行统计、分析和评价更为合理.因医院的能耗主要为电能消耗和燃料消耗，本文统计分析的能耗为电能和燃气的等效电(折算系数采用江亿和杨秀(2010)[20]提出的标准(7.133 kWh/m3))之和.

如前文所述，采用床位日能耗量与医疗量能耗，这种用医疗量来分析能耗的方法在进行能耗定额的确定时，因其综合考虑了医院的门急诊以及住院人次，具有一定的适用性.在新建医院进行能耗成本预算时，可以根据地区规定的能耗定额进行能耗预算，而含有门急诊人次和住院人次的医疗量来制定的定额，更能综合考虑以两种人流量为主要因素的能耗成本的数量标准.

(3)经济指标分析法——适用于能耗预测及节能评价

在对样本的相关性分析时，随着样本的增加，收入和支出的与指标的相关性较小，但在分类统计时，收入与支出的相关性凸显出来，这个敏感因素值得关注.从整体角度来看，医院的经济指标与医院的能耗具有一定的关系，需要进一步研究.根据医院数年的支出数据与能耗，在确定两者之间的关系后，并预测医院的收入、支出走势，可对能耗进行预测.在同一地区、同一类型、同一级别的医院进行对比时，通过医院之间支出与能耗的关系，分析不同医院之间的能耗，进行节能评价.

2.2 数据来源

综合医院17家，建筑面积7～27万m2，开放床位数700～2 500余张，门诊量50～300万余人次/年.专科医院15家，建筑面积3～18万m2，开放床位数60～2 000余张，门诊量10～300万余人次/年.能耗统计采取2014—2016年三年的能耗数据.

3 研究结果

3.1 指标相关性检验

为了讨论评价医院基础参数与能耗评价指标的相关性，对包括建筑面积、门急诊人次、住院人次、手术人次、平均住院天数、开放床位数、收入、支出这八个变量与能耗指标的关系使用SPSS软件进行Pearson相关性分析.

3.1.1 变量与总能耗的相关性

表2 变量与总能耗的相关性P值

注：*.在0.05水平(双侧)上显著相关.

**.在0.01水平(双侧)上显著相关.

从表2中可以看出，所有样本医院建筑面积、开放床位数P值>0.5，门急诊人次接近0.5，说明医院的能耗与建筑面积、开放床位数、门急诊人次相关性较大，这也印证了运用单位建筑面积能耗、单位开放床位数能耗、单位门急诊量能耗作为评价指标具有指导意义.并在此样本中P值建筑面积>开放床位数>门急诊人次，说明建筑面积与能耗的相关性最大.

在分类统计中，综合医院能耗与支出的相关性最高，其次是收入>建筑面积>手术人次>开放床位数>门急诊人次，说明经济指标中的收入、支出具有一定的敏感性.并且除了建筑面积外，手术人次的相关性较高，可能由于三甲综合医院的手术类型多、数量大，因而影响能耗的权重较高.

专科医院的能耗与住院人次的相关性最高，其次是支出>建筑面积>收入>开放床位数.说明在样本中，住院人次因医院的专业科室的不同，如样本医院中有安定医院、中医医院、肿瘤医院等，住院人次相对于门急诊更大，主要影响了能耗.收入、支出这种经济指标排在前列，说明有一定的敏感性.

3.1.2 变量与单位建筑面积能耗的相关性

表3 变量与单位建筑面积能耗的相关性(P值)

注：*.在0.05水平(双侧)上显著相关.

**.在0.01水平(双侧)上显著相关.

从表3中可以看出，所有样本医院单位建筑面积能耗与收入和支出的相关性相对较高，与其他的参数相关性都较小.分类统计时，综合医院中单位建筑面积能耗与支出的相关性最高，其次是开放床位数，但相差较大，敏感性并不明显；专科医院中单位建筑面积能耗与支出相关性最高，其次是收入，与其他参数的相关性都较小.收入、支出这类经济指标与此指标相关性较高，说明经济因素的敏感性.医院的收入与医疗量有关，支出与成本有关，进而与能耗有关，而其他参数，对其影响甚微，可以忽略，符合实际.

在单位建筑面积能耗中，只有分综合与专科医院进行统计时支出的P值大于0.5，但在所有医院统计中，没有P值大于0.5，这可能与在分类统计时样本的数量较少有关.并且从表中可以看出，除了前述的相关性较大的因素外，显著相关的因素较少，并且P值都较小，说明以面积为单位的能耗指标与面积的相关性并没有很高，并且不能与医院的其他参数发生关系，是较为单一的指标.

3.1.3 变量与单位开放床位数能耗的相关性

表4 变量与单位开放床位数能耗的相关性(P值)

注：*.在0.05水平(双侧)上显著相关.

**.在0.01水平(双侧)上显著相关.

从表4中可以看出，所有样本医院单位开放床位数能耗与开放床位数相关性最高，其次是支出>收入>平均住院天数，开放床位数与此指标显著相关，符合实际.分类统计时，综合医院中单位开放床位数能耗与支出的相关性最高，其次是收入，与其他指标相关性都较小；专科医院中单位开放床位数能耗与支出的相关性最高，其次是收入、开放床位数.

在所有医院统计中，开放床位数的P值最高，但并没有大于0.5.综合医院中，收入和支出的P值大于0.5；专科医院中，收入、支出和开放床位数的P值大于0.5.说明收入与支出越高，单位开放床位数能耗越高，但随着样本数的增多，收入与支出的影响越来越小，床位数的影响越来越大.说明床位数对以单位开放床位数能耗为角度的统计有意义，但相关性并没有预期大.并且在分类统计时，开放床位数影响并不明显，说明此指标具有一定的不确定性.

3.1.4 变量与单位门急诊人次能耗的相关性

表5 变量与单位门急诊人次能耗的相关性(P值)

注：*.在0.05水平(双侧)上显著相关.

**.在0.01水平(双侧)上显著相关.

从表5中可以看出，所有样本医院单位门急诊量数能耗与门急诊人次相关性最高，其次是平均住院天数、住院人次，说明除门急诊人次外，住院人次这类人流量对以人流量为指标的统计指标具有影响，其他参数影响较小，符合实际.在分类统计时，综合医院中单位门急诊量能耗与住院人次相关性最高，其次是门急诊人次、平均住院天数、手术人次；专科医院中单位门急诊量能耗与支出的相关性最高，其次是平均住院天数、收入及门急诊人次.

在单位门急诊量能耗中，所有医院统计中，门急诊量的P值最高，但并没有大于0.5，住院人次与平均住院天数对指标有影响，说明门急诊与住院人次间可能存在一定的关系相互影响，进而影响门急诊的相关性.综合医院中，门急诊人次、住院人次、平均住院天数的P值大于0.5；专科医院中，支出、平均住院天数、收入的P值大于0.5.说明以门急诊量、住院人次等参数对单位门急诊量能耗具有影响，但相关性并没有预期大.并且收入、支出这类经济指标具有一定的敏感性，对指标有影响.

从上述对能耗指标的相关性分析可以看出，随着样本数的增多，现有能耗评价与医院单个或部分参数的相关性越来越小，并且出现其他相关性较高的参数，说明医院能耗是多种因素决定的，用单一的指标来评价具有片面性，并且指标具有不确定性.

究其原因，医院各区域能耗差距较大，只对医院的总体耗能情况进行分析，用单一的指标去评价全院的能耗情况，无法体现出医院内部的耗能特性，无法详细了解医院内部不同功能部门的能耗差异，不利于针对部分区域、重点区域或耗能大户进行节能设计及改造.

3.2 医院建筑能耗评价指标体系验证

对样本中某一综合医院，首先根据分区域能耗法，对各区域的能耗进行分别统计，按照本文的分析方法分别进行计算，计算结果较原值普遍偏高，与其他医院同区域均值对比时，较接近.计算结果如表6所示.

表6 分区域能耗统计

运用医疗量能耗分析法，经过统计与计算，综合医院总能耗766.59～5 898.92万kWh/a，平均值为3 156.84万kWh/a.单位建筑面积能耗102.66～443.11 kWh/m2·a.

运用经济指标分析法，对2013～2015年收入

与支出进行统计并通过excel趋势预测2016年收入与支出，通过SPSS分析收入、支出与总能耗的线性关系，并预测2016年的能耗值.通过与实测值比较，误差率0.29%，较为合理.计算结果如表7所示.

表7 经济指标分析法

4 结论与讨论

本文通过对北京、天津、山东等寒冷地区32家三级甲等医院能耗数据进行统计，计算现有能耗指标，并对医院各参数与指标之间的相关性进行分析，探讨现有指标的合理性以及建设新指标的思路，研究结论如下：

(1)医院参数与能耗指标的相关性结果显示：医院的能耗与建筑面积、开放床位数、门急诊人次相关性较大.其中，单位面积能耗指标与医院的其他参数相关性较小，是较为单一的指标；床位数对以单位开放床位数能耗为角度的统计有意义，与其他参数相关性并没有预期大，该指标具有一定的不确定性；以门急诊量、住院人次等参数对单位门急诊量能耗具有较大影响.

(2)分别利用分区域能耗分析法、医疗量能耗分析法、经济指标分析法对研究区医院建筑能耗评价指标体系进行验证，结果显示经济指标分析法与运行能耗关系较大，且与门诊量、住院人次等相关性大，该能耗评价指标比较合理.

(3)医院运行能耗与建筑设计能耗不是同一概念，但存在一定关联.本研究说明对医院建筑空间节能优化设计，有利于降低医院综合能耗.

(4)本研究以样本医院调研和统计数据为基础，运用相关性分析方法对医院建筑能耗评价指标进行了分析和验证，是具体指向性研究，直接指向样本医院所在的寒冷地区，不是分类综合研究.

医院能耗是多种因素决定的，用单一的指标来评价具有片面性，要深入了解一个医院的耗能情况，需要更加全面、详细的评价指标.采用不同的评价指标体系以适用于不同的统计分析目的，除了可对医院内部的能耗进行评价，能耗成本的预算，不同医院之间能耗对比外，还可在新建医院或医院扩建时，对能耗进行预测，对建筑空间节能设计具有指导意义.