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Über die Grundlage von IEQ

Die Qualität des Innenraumklimas (engl. Indoor Environmental Quality, IEQ) wird durch eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst. Im Folgenden werden die in der Literatur beschriebenen Definitionen der thermischen, akustischen, optischen und barometrischen Umgebung sowie der Raumluftqualität (engl. Indoor Air Quality, IAQ) erläutert und die Anforderungen der Normen für diese Parameter angegeben.

1. Thermische Behaglichkeit

Bei der Diskussion der thermischen Behaglichkeit können im Wesentlichen zwei verschiedene Modelle verwendet werden: Das statische PMV/PPD-Modell (predicted mean vote/predicted percentage of dissatisfied) von Fanger und das adaptive Modell.

1.1 PMV/PPD-Modell

Fanger [1] veröffentlichte in den 1970er Jahren das PMV/PPD-Modell zur Bewertung des thermischen Komforts. Das subjektive Empfinden der thermischen Behaglichkeit im Fanger’s Modell wird maßgeblich durch folgende Parameter bestimmt [2]:

  • Raumlufttemperatur [°C]
  • mittlere Strahlungstemperatur [°C]
  • relative Luftfeuchtigkeit [%]
  • relative Luftgeschwindigkeit [m/s]
  • Bekleidung [clo]
  • körperliche Tätigkeit [met]

Die ersten vier sind physikalische Parameter der Umgebung und die beiden anderen geben die Fähigkeit des Körpers zur Selbstanpassung an, um das thermische Gleichgewicht aufrechtzuerhalten [3]. Wenn diese Faktoren geschätzt oder gemessen wurden, kann das Wärmeempfinden für den gesamten Körper vorhergesagt werden, indem der vorhergesagte Mittelwert (Predicted Mean Vote, PMV) berechnet wird [2].

PMV

Das PMV-Modell von Fanger [1] ist ein Vorhersagemodell für die allgemeine oder ganzkörperliche thermische Behaglichkeit. Das Modell wurde aus Labor- und Klimakammeruntersuchungen in der zweiten Hälfte der 1960er Jahre abgeleitet. Aufgrund seines auf Bilanzgleichungen (siehe unten) basierenden Aufbaus wird das PMV/PPD-Modell häufig als statisches Modell bezeichnet [4].

PMV = (tatsächlicher Wärmestrom des Körpers) – (erforderlicher Wärmestrom für optimalen Komfort)

Die Energiebilanzgleichung nach Fanger lautet:

$$M – W = (S_D + E_{SW}) + (R_D + R_W) + (C + R)$$

Dabei ist:

  1. Netto-Energieerzeugung:
    • M: Körpereigne Energieerzeugung (Wärme) in W/m2
    • W: Nutzbare mechanische Leistung der Muskeln (Exergie) in W/m2
  2. Schwitzen/Verdunstung:
    • SD: Wärmeverlust durch Wasserdampfdiffusion durch die Haut (insensible) in W/m2
      • Ist eine unbewusste Reaktion des Körpers (auch: perspiratio insensibilis)
      • $$S_D = 0.00305 \cdot (5733 – 6.99 \cdot (M-W) – p_D)$$
      • pD: Wasserdampfpartialdruck in Pa
    • ESW: Wärmeverlust durch Verdunstung von Schweiß an der Körperoberfläche (sensibel) in W/m2
      • Stellt eine der aktiven Regelgrößen des Körpers zur Regulierung der Köpertemperatur des Menschen dar (auch: perspiratio sensibilis)
      • Für M > 58.15 W/m² gilt:
      • $$E_{SW} = 0.42 \cdot ((M – W) – 58.15)$$
  3. Atmung:
    • RD: Trockener Wärmeverlust der Atemluft in W/m2
      • Ist abhängig von der Raumlufttemperatur ϑa [°C]
      • $$R_D = 0.0014 \cdot M \cdot (34 – \vartheta_a)$$
    • RW: Feuchter Wärmeverlust der Atemluft in W/m2
      • Ist abhängig vom Wasserdampfpartialdruck pD [Pa]
      • $$R_W = 0.000017 \cdot M \cdot (5867 – p_D)$$
  4. Konvektion und Strahlung:
    • C: Wärmeverluste durch Konvektion an der Körperoberfläche (Bekleidung) in W/m2
      • Ist abhängig von Raumlufttemperatur ϑa [°C], Bekleidungsoberflächentemperatur ϑcl [°C], konvektivem Wärmeübergangskoeffizienten hc [W/m²·K], Verhältnis zwischen bekleidetem und unbekleidetem Körper fcl [-].
      • $$C = f_{cl} \cdot h_c \cdot (\vartheta_{cl} – \vartheta_a)$$
      • Konvektiver Wärmeübergangskoeffizient hc ist abhängig von der vorliegenden relativen Luftgeschwindigkeit vrel [m/s]
        • Erzungene Konvektion:
        • $$h_c = 12.1 \cdot \sqrt{v_{rel}}$$
        • Freie Konvektion:
        • $$h_c = 2.4 \cdot (\vartheta_{cl} – \vartheta_a)^{0.25}$$
        • Note: Für die Berechnung wird jeweils der größere der beiden Werte eingesetzt.
    • R: Wärmeverlust durch Strahlung an der Körperoberfläche (Bekleidung) in W/m2
      • Ist abhängig vom Verhältnis zwischen bekleidetem und unbekleidetem Körper fcl [-], Bekleidungsoberflächentemperatur ϑcl [°C], mittlerer Strahlungstemperatur der Umschließungsflächen ϑr [°C].
      • $$R = 3.96 \cdot 10^{-8} \cdot f_{cl} \cdot [(\vartheta_{cl} + 273)^4 – (\overline{\vartheta_r} + 273)^4]$$
      • Für fcl gilt mit Icl als Bekleidungsisolationswert:
      • $$f_{cl} = 1.00 + 1.29 \cdot I_{cl} \qquad (I_{cl} \leq 0.078 \frac{m^2 \cdot K}{W})$$
      • $$f_{cl} = 1.05 + 0.645 \cdot I_{cl} \qquad (I_{cl} > 0.078 \frac{m^2 \cdot K}{W})$$

Nach der Zerlegung der Fanger-Gleichung kann der PMV-Index berechnet werden:

$$L = M – W – (S_D + E_{SW}) – (R_D + R_W) – (C + R)$$

L [W/m²] beschreibt den Wärmetransport (thermal Load) von der Hautoberfläche durch die Bekleidung bis an die Bekleidungsoberfläche (bzw. auch durch die Atmung) unter Einbeziehung der allgemeinen Energiebilanzgleichung. Die Berechnung des PMV-Index erfolgt durch die empirische Korrelation:

$$PMV = (0.303 \cdot e^{-0.036 \cdot M} + 0.028) \cdot L$$

Das PMV ist ein Index, der den Durchschnittswert für die Raumklimabeurteilung durch eine große Personengruppe anhand folgender 7-stufiger Klimabeurteilungsskala vorhersagt, siehe Tabelle 1 [2].

IndexBeurteilung
+3heiß
+2warm
+1etwas warm
0neutral
-1etwas kühl
-2kühl
-3kalt
Tabelle 1: Klimabeurteilungsskale [2].
Welche Werte machen Sinn bei der Fanger-Formel?
Körperliche Tätigkeit [met]

Die körperliche Tätigkeit bzw. der Aktivitätsgrad M beschreibt den körpereigenen Energieumsatz bzw. die körpereigene Energieerzeugung als Folge der Umwandlung chemischer Energie in mechanische und thermische Energie. Der Aktivitätsgrad ist eine wichtige Größe zur Bestimmung des thermischen Wohlbefindens, da bei (sehr) warmem Umgebungsklima die zusätzliche Körperwärme aufgrund der Muskelaktivität die Wärmebelastung des Körpers erhöht.

Der körpereigene Energieumsatz wird von W/m2 in die metabolische Einheit met umgerechnet:

$$1 \: met = 58 \frac{W}{m^2}$$

70 W/m2 bzw.1,2 met entspricht einer mittleren Aktivität für „Sitzende Tätigkeit (Büro, Wohnung, Schule, Labor)“ [2]. Zusätzliche Angaben zu Energieumsätzen sind in ISO 8996 zu finden.

Die wirksame mechanische Leistung der Muskeln W (auch nutzbare Arbeit) ist gering. Bei den meisten Arbeitstätigkeiten ist diese i.d.R. so gering, dass sie gleich null gesetzt wird und erst ab 4.0 bis 4.5 met berücksichtigt wird.

Bekleidung [clo]

Die thermische Isolationswerte für die Bekleidung sind in der Einheit clo anzugeben, mit

$$1 \: clo = 0.155 \frac{m^2K}{W}$$

Für typische Bekleidungskombination „Unterwäsche, Hemd, Hose, Socken, Schuhe“ können bspw. Isolationswerte 0,70 clo angenommen werden. Auch die zusätzliche thermische Isolation im Bereich der Sitzkontaktflächen ist zu berücksichtigen (z.B. 0,01 clo für Holzhocker und 0,1 clo für üblichen Bürostuhl). Die Werte dürfen zu den Werten typischer Bekleidungsisolationen hinzuaddiert werden. Die entsprechende Isolationswerte der Bekleidung sowie der Sitzkontaktflächen sind in DIN EN ISO 7730 sowie DIN EN ISO 9920 zu finden.

PPD

Der vorhergesagte Prozentsatz Unzufriedener (PPD) gibt Auskunft über die thermische Behaglichkeit oder Unzufriedenheit, indem er den Prozentsatz der Personen vorhersagt, die ein bestimmtes Umgebungsklima wahrscheinlich als zu warm oder zu kalt empfinden. Der PPD kann aus dem PMV berechnet werden [2]. Er ist das Resultat einer Vielzahl an Probandenbefragungen, die rechnerische Beziehung von PMV und PPD beruht auf Messdaten von über 1000 Probanden. Es ist zu beachten, dass die von Fanger abgeleitete Behaglichkeitsgleichung für gemäßigte Klimazonen gilt [1].

$$PPD = 100 – 95 \cdot e^{-0.03353 \cdot PMV^4 – 0.2179 \cdot PMV^2}$$

ISO 7730 [2] empfiehlt einen maximalen PPD-Wert in Gebäuden von ca. 10%. Abbildung 1 zeigt die Beziehung zwischen PMV und PPD in verschiedenen Studien, in denen Daten in natürlich belüfteten Gebäuden und Klimakammerumgebungen in Ostasien, Südamerika und Deutschland gesammelt wurden. Der Grund für die Abweichungen in den Ergebnissen dieser Studien könnte darin liegen, dass thermische Neutralität nicht immer die ideale Situation für die Bewohner ist, da einige Menschen nicht neutrale thermische Empfindungen bevorzugen (z.B. etwas warm, etwas kühl). Diese Empfindungen können sogar asymmetrisch um die thermische Neutralität verteilt sein und von den Jahreszeiten beeinflusst werden. Darüber hinaus kann die Abweichung auf die Variabilität zwischen den untersuchten Populationen, die Stichprobengröße und die Definition von Unbehagen zurückzuführen sein [4].

Abbildung 1: Beziehung zwischen PMV und PPD in unterschiedlichen Studien [4].

Das PMV-Modell sollte weltweit für alle Gebäudetypen verwendet werden. Das Modell wurde jedoch in Laborstudien entwickelt und weder der Einfluss des Gebäudetyps noch der Einfluss der Umweltpsychologie wurden berücksichtigt. Thermische Behaglichkeit ist nicht nur die Summe technischer und physiologischer Aspekte, sondern auch sozialer und psychologischer Bedingungen [4]. Die Grenzen des PMV/PPD-Modells sind daher bei seiner Anwendung zu beachten.

Nach de Dear und Brager [5] ist das PMV-Modell für natürlich belüftete Gebäude nicht anwendbar, da es die thermische Adaption an das Innenraumklima nur teilweise berücksichtigt. Diese Gründe führten zur Entwicklung von adaptiven thermischen Behaglichkeitsmodellen.

1.2 Adaptives Modell

Die Hypothese des adaptiven thermischen Komforts besagt, dass Umweltfaktoren und die thermische Vorgeschichte die thermischen Erwartungen und Präferenzen der Bewohner verändern. Menschen, die in wärmeren Klimazonen leben, bevorzugen höhere Raumtemperaturen als Menschen, die in kälteren Klimazonen leben, im Gegensatz zu den Behaglichkeitskriterien, die auf dem PMV-Modell basieren [6]. Diese Anpassung kann physiologisch (kurzfristige Akklimation bzw. langfristige Akklimatisierung), psychologisch (Erwartungshaltung) und/oder verhaltensbezogen (Öffnen von Fenstern, Bekleidungswahl usw.) erfolgen.

Die Studie von de Dear [7] ergab, dass bei natürlich belüfteten Gebäuden die als am angenehmsten empfundene Raumtemperatur in wärmeren Klimaregionen deutlich höher und in kälteren Klimaregionen niedriger war. Wie in DIN EN 16798-1 [8] beschrieben, gilt das adaptive Verfahren für Bürogebäude ohne maschinelle Kühlung und andere Gebäude ähnlicher Art, die hauptsächlich für die Nutzung durch Personen mit überwiegend sitzenden Tätigkeiten vorgesehen sind, einen leichten Zugang zu bedienbaren Fenstern bieten und deren Nutzer ihre Bekleidung frei an die thermischen Innen- und/oder Außenbedingungen anpassen können.

DIN EN 16798-1 [8] definiert vier Kategorien der Raumklimaqualität auf der Grundlage von Erwartungen, wie in Tabelle 2 dargestellt. Die Kategorien stehen mit dem Maß an möglichen Erwartungen der Gebäudenutzer in Zusammenhang. Ein durchschnittliches Maß an Erwartungen wäre „mittel“ (PPD < 10 %). Für Bewohner mit besonderen Bedürfnissen (Kinder, ältere Personen, Behinderte usw.) kann ein höheres Maß an Erwartungen gewählt werden. Ein geringeres Maß an Erwartungen führt nicht zu gesundheitlichen Risiken, kann aber die Behaglichkeit verringern.

KategorieMaß an ErwartungenPPD [%]PMV
Ihoch< 6-0,2 < PMV < +0,2
IImittel< 10-0,5 < PMV < +0,5
IIImoderat< 15-0,7 < PMV < +0,7
IVniedrig< 25-1,0 < PMV < +1,0
Tabelle 2: Kategorien in DIN EN 16798-1 für die Raumklimaqualität. PMV und PPD-Werte für maschinell geheizte und gekühlte Gebäude [8].

In Abbildung 2 sind empfohlene Bereiche der operativen Raumtemperatur für Gebäude ohne maschinelle Kühlanlagen in Abhängigkeit vom nachstehend definierten gleitenden Mittelwert der Außentemperatur dargestellt.

Abbildung 2: Standardauslegungswerte der operativen Raumtemperatur für Gebäude ohne maschinelle Kühlanlagen in Abhängigkeit vom exponentiell gewichteten gleitenden Mittelwert der Außentemperatur [8].

Der gleitende Mittelwert der Außentemperatur wird nach folgender Gleichung berechnet [8]:

$$\theta_\mathrm{rm}=(1-\alpha)\cdot (\theta_\mathrm{ed-1}+\alpha \cdot \theta_\mathrm{ed-2}+\alpha^\mathrm{2}\theta_\mathrm{ed-3}+…+\alpha^\mathrm{i}\theta_\mathrm{ed-i})$$

Dabei ist:

  • θrm: der gleitende Mittelwert der Außentemperatur am betrachteten Tag [°C]
  • θed−i: der Tagesmittelwert der Außenlufttemperatur für den i-ten vorrausgegangenen Tag [°C] (empfohlener Wert in DIN EN 16798-1: i = 7)
  • α: eine Konstante zwischen 0 und 1 (empfohlener Wert in DIN EN 16798-1: α = 0,8)

Die Konstante α kann je nach Anwendungsfall zwischen 0,6 und 0,9 liegen. Die Auswirkungen von α sind in der folgenden Abbildung 3 dargestellt.

Abbildung 3: Exponentiell gewichteter laufender Mittelwert der Außentemperatur mit α von 0,8 (langsamere/gedämpfte Reaktion, stärkere Gewichtung der weiter zurück liegenden Tage) und 0,6 (schnellere Reaktion, Fokus auf den direkt vorangegangen Tagen) [9].

Die Gleichungen für die operative Raumtemperatur in Abbildung 2 sind in der folgenden Tabelle 3 dargestellt.

KategoriePositionGleichung
Iobere Grenze$$\theta_\mathrm{o}=0.33 \cdot \theta_\mathrm{rm}+18.8+2$$
Iin der Mitte$$\theta_\mathrm{c}=0.33 \cdot \theta_\mathrm{rm}+18.8$$
Iuntere Grenze$$\theta_\mathrm{o}=0.33 \cdot \theta_\mathrm{rm}+18.8-3$$
IIobere Grenze$$\theta_\mathrm{o}=0.33 \cdot \theta_\mathrm{rm}+18.8+3$$
IIuntere Grenze$$\theta_\mathrm{o}=0.33 \cdot \theta_\mathrm{rm}+18.8-4$$
IIIobere Grenze$$\theta_\mathrm{o}=0.33 \cdot \theta_\mathrm{rm}+18.8+4$$
IIIuntere Grenze$$\theta_\mathrm{o}=0.33 \cdot \theta_\mathrm{rm}+18.8-5$$
Tabelle 3: Gleichungen für die operative Raumtemperatur, dabei ist θo: operative Raumtemperatur [°C], θrm: gleitender mittelwert der Außentemperatur [°C] und θc: optimale operative Temperatur [°C] [8].

Das adaptive Behaglichkeitsmodell berücksichtigt neben verhaltensbedingten Anpassungen (z.B. Veränderung der Kleidung) auch die zeitliche Entwicklung des Außenklimas der vergangenen Tage und stellt damit eine sinnvolle Ergänzung zum Fanger-Modell dar, ist aber gleichzeitig mit einem höheren Aufwand verbunden.

1.3 Lokale thermische Behaglichkeit

Das PMV/PPD-Modell und das adaptive Modell beschreiben die Empfindung von Wärme und Kälte für den gesamten Körper. Thermische Unbehaglichkeit kann jedoch auch durch unerwünschte Abkühlung (oder Erwärmung) eines bestimmten Körperteils verursacht werden, was als lokale thermische Unbehaglichkeit bezeichnet wird. Die häufigste Ursache für lokale thermische Unbehaglichkeit ist Zugluft. Lokale thermische Unbehaglichkeit kann aber auch durch zu große vertikale Temperaturunterschiede zwischen Kopf und Füßen, durch zu warme oder zu kalte Fußböden oder durch zu große Asymmetrie verursacht werden [2].

Lokale thermische Unbehaglichkeit wird vor allem von Personen mit leichter sitzender Tätigkeit empfunden. Diese Personengruppe hat ein nahezu neutrales Wärmeempfinden für den gesamten Körper. Bei einem höheren Aktivitätsgrad ist das Wärmeempfinden von Personen in der Regel weniger ausgeprägt, infolgedessen ist das Risiko einer lokalen thermischen Unbehaglichkeit geringer [2].

Die von der DIN EN 16798-1 empfohlene maximale Luftgeschwindigkeit in Bezug auf Zugluftrisiko ist in Tabelle 4 aufgeführt [8]:

KategorieZugluftrate (engl. draught rate)Maximale Luftgeschwindigkeit
[%]Winter [m/s] | Sommer [m/s]
I100.10 | 0.12
II200.16 | 0.19
III300.21 | 0.24
Tabelle 4: Ausglegungskriterien für lokale thermische Unbehaglichkeit [8].

Die Werte in Tabelle 4 gelten für Umgebungsbedingungen mit einem Aktivitätsgrad von 1,2 met, einem Turbulenzgrad von 40 % und einer Temperatur gleich der operativen Temperatur. Obwohl DIN EN 16798-1 keine hohen Luftgeschwindigkeiten empfiehlt, kann eine erhöhte Luftgeschwindigkeit genutzt werden, um die Wärmeempfindung durch eine erhöhte Temperatur zu kompensieren [8]. Der Nutzen einer erhöhten Luftgeschwindigkeit hängt von der Bekleidung, der körperlichen Aktivität und der Differenz zwischen der Oberflächentemperatur der Bekleidung/Haut und der Lufttemperatur ab [2].

Abbildung 4 zeigt die Luftgeschwindigkeiten, die für eine übliche Sommerbüroumgebung (0,5 clo und 1,2 met) erforderlich sind, um behaglich zu sein. Für die Anwendung der Abbildung 4 ist es wichtig, dass die Bewohner aus Gründen der Akzeptanz ein gewisses Maß an persönlicher Kontrolle über die Luftgeschwindigkeit haben [4].

Abbildung 4: Erforderliche Luftgeschwindigkeit, um eine erhöhte Temperatur zu kompensieren [2].

1.4 Weitere thermische Behaglichkeitsmodelle

Kombination des PMV-Modells und adaptiver Komponenten

  1. aPMV – Black Box Ansatz und Erweiterung um adaptiven Koeffizienten [10]
    • Koeffizient λ fasst hierbei alle Einflussfaktoren, die bei Fanger nicht berücksichtigt werden (Kultur, Klima, Verhalten)
    • Feldstudien zur Anpassung der Korrektur erforderlich, nicht allgmeingültig
    • $$aPMV = \frac{PMV}{1 + \lambda \cdot PMV}$$
  2. PMVe – Fokus auf eine Komponente des adaptiven Modells [11]
    • Erwartungsfaktor e, abhängig vom Außenklima, liegt zwischen 0,5 ~ 1,0
    • $$PMV_e = PMV \cdot e$$

Thermophysiologische Modelle

  1. DTS – Dynamic Thermal Sensation Model [12]
    • Basiert auf physiologischen Prinzipien der thermischen Behaglichkeit.
    • Passiv:
      • Wärmeübertragungsvorgänge im Körper (Blutkreislauf, Wärmeerzeugung, -leitung und -speicherung) und an der Körperoberfläche (Konvektion, langwellige Strahlung, Sonnenstrahlung, Verdunstung von Hautfeuchtigkeit, Diffusion und Akkumulation).
      • Ungleichmäßiger Wärme- und Verdunstungswiderstand des gesamten Kleidungsstücks und Veränderung der wirksamen Körperabstrahlungsfläche in Abhängigkeit von der Körperhaltung.
    • Aktiv:
      • die Reaktion des menschlichen Thermoregulationssystems
  2. Zhang’s Modell / Berkeley-Modell – Lokales Behaglichkeitsmodell mit Fokus auf inhomogene Umgebungen [13-15]
    • 19 einzelnen lokalen Körperteilen.
    • $$Local \; Sensation \; S_l = f(T_{skin,i}, \; \frac{dT_{skin,i}}{dt}, \; \overline{T}_{skin}, \; \frac{dT_{core}}{dt})$$
    • $$Local \; Comfort = Logistic \; Function(S_l + offset) + maxcomfort$$
    • Für jeden Körperteil werden die Empfindungen warm und kalt unterschiedlich gewichtet, wobei starke lokalisierte Empfindungen das Gesamtempfinden dominieren.
    • Wenn alle Empfindungen annähernd neutral sind, liegt das Gesamtempfinden nahe am Mittelwert aller Körperempfindungen.
  3. BCM – Balance Comfort Model: Lokales Behaglichkeitsmodell mit Fokus auf inhomogene Umgebungen [16]
    • Wärmebilanz für einzelne Körperbereiche (10 Segmente) und den gesamten Körper.
    • Integration der Wärmeleitung durch Kontaktprobleme in die Energiebilanzen als dominierender Wärmeaustauschprozess kontaktierender Körperbereiche
    • Eine Individualisierung des Komfortmodells ist möglich, indem individuelle Energiebilanzterme bzw. Parameter (z. B. metabolische Rate, lokale Bekleidungsisolationen) verwendet werden.
    • Implementierung der Komfortmodelle in MODELICA/Dymola.
  4. JOS3 – Joint System Thermoregulation Model [82]
    • 85 Knoten (17 Körperteile), basiert auf [80, 81]
    • unter Berücksichtigung der persönlichen Eigenschaften (BMI und Alter etc.) in instationären und inhomogenen thermischen Umgebungen.
    • Integration mit CFD-Simulation und Python.
  5. ATHB – Adaptive Thermal Heat Balance Model [17]
    • physiologisch (abgeleitet vom Grundumsatz)
    • verhaltensbezogen (Bekleidungsgrad)
      • $$clothing \; adjustments = \beta_0 + \beta_1 \cdot T_{rm} + \beta_2 \cdot MET + \beta_3 \cdot Building \; Type$$
    • psychologische Anpassung (Vergleich Thermal Load L und Actual Thermal Sensation ATS)

Personalisierte thermische Behaglichkeitsmodelle

Anstelle einer durchschnittlichen Rückmeldung, die aus den Daten einer Gruppe von Personen berechnet wird, basiert ein personalisiertes thermisches Behaglichkeitsmodell ausschließlich auf den thermischen Daten einer einzelnen Person. Martins et al. [18] haben einen Review-Artikel über personalisierte Modelle für den thermischen Komfort veröffentlicht, siehe https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2021.108502 für weitere Details

2. Akustische Behaglichkeit

Jedes Geräusch, das von einem Bewohner als unerwünscht empfunden wird, kann als Lärm betrachtet werden. Eine schlechte akustische Umgebung von Büros führt dazu, dass sich die Nutzer nicht auf ihre Arbeit konzentrieren können [19]. Neben der Leistungsfähigkeit kann sich die akustische Qualität auch auf den Komfort und die Gesundheit der Bewohner auswirken [20]. Eine von der WHO geleitete Studie hat die Auswirkungen von Umgebungslärm auf die Gesundheit der Bewohner/innen quantifiziert und die negativen Auswirkungen von Lärm auf Schlafstörungen, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Tinnitus hervorgehoben [21]. Navai und Veitch [22] definieren akustische Behaglichkeit als „den Zustand der Zufriedenheit mit der akustischen Umgebung“.

Frontczak [23] argumentiert jedoch, dass der Begriff „akustische Behaglichkeit“nicht allgemein verwendet wird und dass sich die Bereitstellung einer guten akustischen Umgebung hauptsächlich auf die Vermeidung von Unbehagen (Belästigung) bezieht. Die Qualität der Klangumgebung hängt von zahlreichen physikalischen Parametern ab, und zwar sowohl von den physikalischen Eigenschaften des Klangs selbst als auch von den physikalischen Eigenschaften des Raums. Die akustische Umgebung wird durch physikalische Raumeigenschaften wie Schalldämmung, Absorption und Nachhallzeit beeinflusst [24]. Die am häufigsten gemessenen akustischen Parameter zur Bewertung der akustischen Qualität sind die Nachhallzeit und der A-bewertete Schalldruckpegel / Lärmpegel mit der Einheit dB(A), da diese beiden Parameter in Normen/Richtlinien weit verbreitet sind [20].

Für Büros schlug Keighley [25] eine akzeptable Obergrenze von 68 dB(A) vor, Warnock [26] empfahl 48 dB(A) und Keighley et al. [27] schlugen 46 dB(A) vor. Da diese Studien jedoch in einem früheren Zeitraum durchgeführt wurden und die Art der Arbeit unbekannt ist, ist es schwierig, die Anwendbarkeit der Ergebnisse zu beurteilen [22].

In der DIN EN 16798-1 sind die Anforderungen an den anlagenbedingten Innengeräuschpegel für einige Räume und Gebäude in Tabelle 5 festgelegt, wobei hier nur die Anforderungen für Büros und Wohngebäude aufgeführt sind. Die in Tabelle 5 angegebenen Werte beziehen sich auf die von technischen Gebäudeausrüstungssystemen verursachten Geräusche innerhalb des betrachteten Raums [8].

GebäudeArt des RaumsÄquivalenter Dauerschallpegel LAeq,nT [dB(A)] – Kategorie IÄquivalenter Dauerschallpegel LAeq,nT [dB(A)] – Kategorie IIÄquivalenter Dauerschallpegel LAeq,nT [dB(A)] – Kategorie III
WohngebäudeWohnzimmer≤ 30≤ 35≤ 40
WohngebäudeSchlafzimmer≤ 25≤ 30≤ 35
Büroskleine Büros≤ 30≤ 35≤ 40
BürosBürolandschaften≤ 35≤ 40≤ 45
BürosKonferenzräume≤ 30≤ 35≤ 40
Tabelle 5: Anforderungen an den anlagenbedingten Innengeräuschpegel für einige Räume und Gebäude (teilweise), Definitionen der Kategorien I, II und III siehe Tabelle 2 [8].

3. Visuelle Behaglichkeit

Licht beeinflusst die Stimmung, die Emotionen und die mentale Aufmerksamkeit von Menschen. Es kann auch den zirkadianen Rhythmus unterstützen und anpassen sowie den physiologischen und psychologischen Zustand des Menschen beeinflussen. Unterschiedliche Beleuchtungsstärken zu verschiedenen Tages- und Jahreszeiten und unterschiedliche Farbtemperaturen können das Wohlbefinden von Menschen verbessern [28].

Eine unzureichende Beleuchtung wirkt sich negativ auf die Aufmerksamkeit und die Arbeitsleistung der Nutzer aus, da ihre Augen während des Aufenthalts im Büro angestrengt werden. [19] DIN EN 12464-1 [28] stellt detaillierte Anforderungen an die Beleuchtungsstärke, wie in Tabelle 6 dargestellt.

Ref. Nr.Gebäude- und Raumtyp – Bereich der Sehaufgabe / TätigkeitEm,r [lx] – erforderlicher WertEm,u [lx] – empfohlender WertErforderliche Beleuchtungsstärke im unmittelbaren Umgebungsbereich [lx]
6.26.2Büros – Schreiben, Tippen, Lesen, Datenverarbeitung5001000300
6.26.3Büros – Technisches Zeichnen7501500500
6.26.5.1Büros – Konferenz- und Sitzungsräume5001000300
6.33.2Bibliotheken – Lesebereich500750300
6.35.2Bildungseinrichtungen – Kindergarten300a500a200
6.36.1Bildungseinrichtungen – Klassenzimmer – Allgemeine Aktivitäten in Grundschulen300b750b200
6.36.2Bildungseinrichtungen – Klassenzimmer – Allgemeine Aktivitäten in weiterführenden Schulen500b1000b300
6.36.3.1Bildungseinrichtungen – Auditorium, Hörsäle500b750b300
Tabelle 6: Zusammenfassende Anforderungen an die Beleuchtungsstärke für typische Gebäude und Räume nach EN 12464-1 [28].
  1. Hohe Leuchtdichten sollten in Blickrichtung von unten durch die Verwendung diffuser Abdeckungen vermieden werden.
  2. Die Beleuchtung sollte steuerbar sein.

Neben den erforderlichen Beleuchtungsstärken sind zusätzliche qualitative und quantitative Anforderungen für eine gute Beleuchtung zu erfüllen. Die Anforderungen an die Beleuchtung werden durch die Erfüllung von drei Grundbedürfnissen des Menschen bestimmt [28]:

  1. Sehkomfort (m.a.W. visuelle Behaglichkeit), bei dem sich die Beschäftigten wohlfühlen, was indirekt auch zu höherer Produktivität und Arbeitsqualität beiträgt.
  2. Sehleistung, mit der die Beschäftigten in der Lage sind, ihre Sehaufgaben auch unter schwierigen Bedingungen und über längere Zeiträume zu bewältigen.
  3. Sicherheit.

Neben der Beleuchtungsstärke spielen auch die folgenden Parameter eine wichtige Rolle für die visuelle Behaglichkeit [28]:

  • Leuchtdichteverteilung
  • Richtung des Lichts, räumliche Beleuchtung
  • Die Variabilität des Lichts (Helligkeit und Farbe des Lichts)
  • Farbwiedergabe und Farbe des Lichts
  • Blendung
  • Flimmern

Große örtliche Unterschiede in der Beleuchtungsstärke in der Umgebung eines Bereichs der Sehaufgabe oder Tätigkeit können zu visueller Beanspruchung und Unbehagen führen. Neben der Beleuchtung von Bereichen für Sehaufgaben und -tätigkeiten sollte auch das von Personen benutzte Raumvolumen beleuchtet werden. Dieses Licht wird benötigt, um Objekte hervorzuheben, Texturen sichtbar zu machen und das Erscheinungsbild von Menschen im Raum zu verbessern. Die erforderliche Beleuchtungsstärke im unmittelbaren Umgebungsbereich für typische Gebäude und Räume ist ebenfalls in der Tabelle 6 zu finden [28].

4. Barometrische Behaglichkeit

Mehrere Studien haben gezeigt, dass barometrische Bedingungen das Wohlbefinden oder Krankheiten direkt beeinflussen könnten:

Menschen mit Arthritis sind oft davon überzeugt, dass die Wetterbedingungen (Luftdruck, Temperatur usw.) die Stärke ihrer Schmerzen beeinflussen. Luftdruck, relative Luftfeuchtigkeit und Sonnenschein sind signifikante Einflussfaktoren für Gelenkschmerzen [29]. Umfragen unter Menschen mit rheumatischen Erkrankungen haben gezeigt, dass ein Drittel bis zwei Drittel glauben, dass ihre Symptome wetterabhängig sind [30]. Die Studie von McAlindon [31] hat auch gezeigt, dass ein erhöhter Luftdruck mit verstärkten Arthrose Schmerzen korreliert ist. Eine 2017 in Nepal durchgeführte Studie [32] hat nachgewiesen, dass das Leben in großer Höhe nicht nur die Prävalenz von Migräne erhöht, sondern auch die Schwere ihrer Symptome.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass ein konsistenter kausaler Zusammenhang zwischen Gelenkschmerzen und Luftdruck nur schwer nachzuweisen ist. In der medizinischen Fachwelt wird dieser Glaube im Allgemeinen als psychologische Fehleinschätzung angesehen [31].

Im Gegensatz zu den zuvor beschriebenen direkten Auswirkungen ist es wahrscheinlicher, dass unterschiedliche barometrische Umgebungen eine indirekte Auswirkung auf beispielsweise den thermischen Komfort haben. Dies erfolgt durch Beeinflussung physiologischer Bedingungen wie der Stoffwechselrate und der Herzfrequenz etc. [75-79]. Das PMVaps-Modell, welche die Auswirkungen des barometrischen Drucks auf die thermische Behaglichkeit auf der Grundlage des PMV/PPD-Modells berücksichtigt, wurde von Ruivo et al. [79] entwickelt. Die Korrelation zwischen barometrischem Druck und metabolischer Rate konnte von Liu et al. [76] durch Experimente in Höhenregionen bestätigt werden. Die Auswirkungen des Luftdrucks auf interphysiologische Parameter wie die Sauerstoffsättigung und die Herzfrequenz wurden ebenfalls von Hu et al. [75] berichtet.

5. Raumluftqualität

In den letzten Jahrzehnten wurde der Raumluftqualität (engl. Indoor Air Quality, IAQ) zunehmend Aufmerksamkeit geschenkt, um die Behaglichkeit und die Gesundheit der Gebäudenutzer zu verbessern. Nach Schätzungen verbringen die Menschen etwa 90 % ihrer Zeit in privaten oder öffentlichen Räumen wie z. B. in Wohnungen, Schulen und im Büro. Daher hat die IAQ oft einen erheblichen Einfluss auf die Gesundheit und die Lebensqualität der Menschen [33]. Seit der Ausbreitung der Covid-19-Pandemie hat die IAQ, die in der Regel anhand von CO2-Messungen geschätzt wird, besonders an Aufmerksamkeit gewonnen und dient als Proxy für die Luftwechselrate [34, 35].

Die Raumluftverschmutzung hat aufgrund der Auswirkungen von schädlichen Chemikalien wie z.B. Kohlenmonoxid (CO), Ozon (O3), flüchtigen organischen Verbindungen (engl. volatile organic compounds, VOC), Feinstaub (engl. particulate matter, PM) und anderen toxischen Stoffen erhebliche Auswirkungen auf die Lebensqualität der Menschen und kann bis zu zehnmal schlimmer sein als die Luftverschmutzung im Außenbereich [36]. Eine schlechte IAQ kann insbesondere gefährdeten Gruppen wie Kindern, Jugenlichen, älteren Menschen oder Menschen mit chronischen Atemwegs- oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen schaden [37].

Außerdem kann eine schlechte IAQ auch die Produktivität beeinflussen. Eine erhöhte Luftverschmutzung, auch wenn sie von den Bewohnern als nicht wesentlich wahrgenommen werden, kann die Produktivität verringern. Zur Verbesserung der IAQ ist es oft energieeffizienter, die Quellen der Luftverschmutzung zu beseitigen, als die Luftzufuhr durch z. B. raumlufttechnische Anlagen zu erhöhen [38].

Ein weit verbreiteter Indikator zur Einschätzung der Luftqualität ist der von der U.S.-Umweltschutzbehörde (EPA) [44] definierte Luftqualitätsindex (engl. Air Quality Index, AQI), der Werte zwischen 0 und 500 annehmen kann. Dabei steht ein niedrigerer Wert für eine bessere Luftqualität. Die spezifischen Intervalle sind in Tabelle 7 unten aufgeführt.

AQIDefinitionFarbe
0 ~ 50Gut (Good)Grün
51 ~ 100Mäßig (Moderate)Gelb
101 ~ 150Ungesund für empfindliche Gruppen (Unhealthy for Sensitive Groups)Orange
151 ~ 200Ungesund (Unhealthy)Rot
201 ~ 300Sehr ungesund (Very Unhealthy)Violett
301 ~ 500Gefährlich (Hazardous)Kastanienbraun
Tabelle 7: Skala und Definition des AQI [44].

Der AQI der EPA fokussiert sich auf die Analyse von Luftschadstoffen, einschließlich Ozon (O3), PM2.5, PM10, CO und SO2. Eine Differenzierung zwischen typischen Innen- und Außenluftschadstoffen erfolgt dabei nicht. In Tabelle 8 werden die empfindlichen Bevölkerungsgruppen aufgeführt, die bei einer Überschreitung der oben genannten Luftschadstoffe (AQI über 100) betroffen sind [44].

Wenn dieser Schadstoff einen AQI von über 100 hatDie empfindlichen Bevölkerungsgruppen
Ozon (O3)Die am stärksten gefährdeten Gruppen sind Menschen mit Lungenerkrankungen, Kinder, ältere Erwachsene sowie Personen, die sich häufig im Freien aufhalten.
PM2.5Die am stärksten gefährdeten Gruppen sind Menschen mit Herz- oder Lungenerkrankungen, ältere Erwachsene sowie Kinder.
PM10Die am stärksten gefährdeten Gruppen sind Menschen mit Herz- oder Lungenkrankheiten, ältere Erwachsene sowie Kinder.
CODie Bevölkerungsgruppe mit Herzerkrankungen ist in besonderem Maße von derartigen Gefährdungen betroffen.
SO2Die Bevölkerungsgruppe mit Asthma stellt diejenige mit der höchsten Gefährdung dar.
Tabelle 8: Schadstoffspezifische empfindliche Gruppen laut EPA [44].

Einige Hersteller von Gassensoren haben Algorithmen entwickelt, welche die Umwandlung der Messwerte in einen Bereich von 0 – 500 ermöglichen, sodass eine Übereinstimmung mit dem AQI gewährleistet ist. Auf diese Weise kann die Luftqualität angezeigt werden, wie beispielsweise beim VOC-Sensor SGP40 von Sensirion [45]. Es sind jedoch zwei Aspekte zu berücksichtigen:

  1. Der ursprüngliche AQI der EPA umfasst lediglich die in Tabelle 8 genannten Luftschadstoffe, nicht jedoch die üblicherweise in Innenräumen gemessenen Gase, bspw. VOC und CO2.
  2. Der Indexbereich von 0 – 500 in den von den Herstellern entwickelten Gas-Index-Algorithmen kann leicht von der ursprünglichen Definition des AQI der EPA abweichen, wie in Abbildung 5 dargestellt.
Abbildung 5: Erläuterung der VOC-Index-Skala von Sensirion. Der Wert 100 repräsentiert die durchschnittliche Gaszusammensetzung in Innenräumen während der vergangenen 24 Stunden. Werte zwischen 100 und 500 indizieren eine Verschlechterung, während Werte zwischen 1 und 100 eine Verbesserung der Luftqualität anzeigen [46]. Der Algorithmus ist auf GitHub [45] verfügbar.

Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die Beziehung zwischen VOC, CO2 und der IAQ.

Flüchtige organische Verbindungen VOC

VOC ist die Bezeichnung für die organische Verbindung, die bei 293,15 Kelvin einen Dampfdruck von 0,01 Kilopascal oder mehr hat oder unter den jeweiligen Verwendungsbedingungen eine entsprechende Flüchtigkeit aufweist, wie z.B. Propylenglykol und Glykolether, Benzol und Formaldehyd [39]. VOCs sind häufig in Konsumgütern wie Möbeln, Dichtungsmitteln und Farben enthalten. Sie reagieren stark mit dem Epithel der Atemwege und den Schleimhäuten und werden mit Lungenerkrankungen wie Asthma in Verbindung gebracht [40].

Nach Angaben der EPA sind die VOC-Konzentrationen in Innenräumen in den USA zwei- bis fünfmal so hoch wie die Konzentrationen im Außenbereich. VOCs wie Propylenglykol und Glykolether, Benzol und Formaldehyd reagieren stark mit den Epithelzellen der Atemwege und Schleimhäute [41]. Dies führt dazu, dass VOCs ein Auslöser für Entzündungen der Atemwege sind [40].

Obwohl Belüftung oder Luftreiniger die VOC-Konzentrationen verringern können, werden dadurch die VOC-Quellen nicht beseitigt, da Konsumgüter wie Möbel und Farben noch Monate bis Jahre lang VOC weiterhin emittieren [40, 42]. Daher ist es wichtig, die VOC-Konzentration in Raumluft kontinuierlich zu überwachen und die Emissionsquellen von VOC zu minimieren, um die Gesundheit der Bewohner zu schützen.

Tabelle 9 zeigt die in den WHO-Richtlinien für Innenraumluftqualität [43] ausgewählten VOC-Schadstoffe.

VOCMögliche Quellen in InnenräumenMögliche FolgenGuidelines
Benzol (C6H6)– Zigarettenrauch,
– Verbrennung von Weihrauch,
– neue Gebäude (bestimmte Einrichtungsmaterialien und polymere Werkstoffe)
– Reinigung
– Malen
– Fotokopierer und Drucker
– Kerosinofen
– Akute myeloische Leukämie
– Genotoxizität
– Es kann kein sicheres Expositionsniveau empfohlen werden.
– Das Einheitsrisiko für Leukämie pro 1 μg/m3 Luftkonzentration beträgt 6*10-6.
– Die Benzolkonzentrationen in der Luft, die mit einem überhöhten Lebenszeitrisiko von 1/10 000, 1/100 000 und 1/1000 000 verbunden sind, betragen 17, 1,7 bzw. 0,17 μg/m3.
Formaldehyd (CH2O)– Verbrennungsprozesse wie Rauchen, Heizen, Kochen oder das Verbrennen von Kerzen oder Weihrauch
– Baumaterialien und Konsumgüter (neue Materialien und Produkte)
Sinnesreizung0,1 mg/m3 (30-minütige Durchschnittskonzentration).
Naphthalin (C10H8, gehört zu PAH)– Kerosinheizungen ohne Entlüftung
– Zigarettenrauch
– Naphthalin-Insektenabwehrmittel (Mottenkugeln)
– Naphthalin-haltiger fester Deodorantblock für Toiletten
– Holzrauch, Heizöl und Benzin
– Kreosot, das zur Holzimprägnierung verwendet wird
Schädigungen der Atemwege, die in Tierversuchen zu Entzündungen und Bösartigkeit führten.0,01 mg/m3 (Jahresdurchschnittskonzentration).
Polyzyklische aromatische Kohlenwasserstoffe (PAH, CmHn)– Rauchen
– Kochen
– Heizen im Haushalt mit Öfen und offenen Kaminen
– Emissionen von Weihrauch und Kerzen
Lungenkrebs (B[a]P ist eines der stärksten Karzinogene unter den bekannten PAHs)– Es kann kein Schwellenwert festgelegt werden und alle Expositionen in Innenräumen werden als gesundheitsrelevant angesehen.
– Das Einheitsrisiko für Lungenkrebs wird für PAH-Gemische auf 8,7 × 10-5 pro ng/m3 B[a]P geschätzt.
– Die entsprechenden Konzentrationen für die lebenslange Exposition gegenüber B[a]P, die zu einem überhöhten lebenslangen Krebsrisiko von 1/10 000, 1/100 000 und 1/1 000 000 führen, liegen bei etwa 1,2, 0,12 bzw. 0,012 ng/m3.
Trichlorethylen (TCE, C2HCl3)– kontaminiertes Trinkwasser
– Verbraucherprodukte (Holzbeizen, Lacke, Finishes, Schmiermittel, Klebstoffe, Schreibmaschinenkorrekturflüssigkeit, Farbentferner und bestimmte Reinigungsmittel)
– Lebensmittel
Carcinogenicity (liver, kidney, bile duct and non-Hodgkin’s lymphoma), with the assumption of genotoxicity.– Risikoeinheitsschätzung von 4,3 × 10-7 pro μg/m3.
– Die Konzentrationen von TCE in der Luft, die mit einem überhöhten lebenslangen Krebsrisiko von 1:10 000, 1:100 000 und 1:1 000 000 verbunden sind, betragen 230, 23 bzw. 2,3 μg/m3.
Tetrachlorethylen (PCE, C2Cl4)– Konsumgüter (Klebstoffe, Duftstoffe, Fleckenentferner usw.)
– kontaminiertes Trinkwasser
Auswirkungen in der Niere, die auf eine frühe Nierenerkrankung und eine beeinträchtigte neurologische Leistung hinweisen.0,25 mg/m3 – (Jahresdurchschnitt).
Tabelle 9: In den WHO-Richtlinien für IAQ ausgewählte VOC-Schadstoffe [43].

Kohlenstoffdioxid CO2

Im Gegensatz zu chemischen Schadstoffen aus der Gruppe der flüchtigen organischen Verbindungen (VOC) wurde CO2 als indirekter Parameter zur Bewertung der Belüftung verwendet. CO2 ist allerdings nicht in der Liste von ausgewählten Innenraumschadstoffen der WHO-Richtlinie [43] enthalten. Dies begründet sich darin, dass hohe CO2-Konzentrationen auf eine unzureichende Belüftung und eine Anhäufung von Raumluftschadstoffen hindeuten können [33].

DIN EN 16798-1 [8] bietet das Verfahren zur Auslegung von Lüftungsanlagen anhand von CO2-Konzentrationen. Die empfohlenen Schwellenwerte für die CO2-Konzentration in Innenräumen sind in Tabelle 10 aufgeführt.

KategorieAuslegungswert der ΔCO2-Konzentration in Wohnzimmern
[ppm oberhalb des Wertes in Außenluft]
Auslegungswert der CO2-Konzentration in Wohnzimmern (Annahme: CO2-Außenkonzentration 400 ppm)
[ppm]
I550950
II8001200
III13501750
IV13501750
Tabelle 10: Auslegungswert der CO2-Konzentration in Innenräumen [8].

Gemäß der Bekanntmachung des deutschen Umweltbundesamtes in 2008 [47] beträgt die Konzentration in der Außenluft 400 ppm. Daher werden die Auslegungswerte in Tabelle 10 berechnet.

Ein weiterer weit verbreiteter Richtwert für die CO2-Konzentration ist der von Pettenkofer [48] im Jahr 1858 vorgeschlagene Wert von 1000 ppm, der von mehreren Normen und Guidelines [47, 49, 51, 52] übernommen wurde. Innenraumluft mit weniger als 1000 ppm CO2 gilt als unbedenklich. Tabelle 11 fasst die Richtwerte für CO2 in Innenräumen in einigen Normen und Guidelines zusammen.

Norm / GuidelineRichtwert für CO2-(absoluter Wert) bzw. ΔCO2-Konzentration (Differenz zwischen Innen- und Außenbereich) in ppm
CEN/EN 16798-1 (basiert auf deutscher Fassung DIN EN 16798-1:2019) [8]Kategorie I: ΔCO2 ≤ 550 ppm
Kategorie II: ΔCO2 ≤ 800 ppm
Kategorie III: ΔCO2 ≤ 1350 ppm
Kategorie IV: ΔCO2 > 1350 ppm
Das Gesetz für Umwelt und Gesundheit in Gebäuden in Japan (engl. the law for enviornmental health in buildings, LEHB) [49]Akzeptabel: CO2 ≤ 1000 ppm
Inakzeptabel: CO2 > 1000 ppm
Singapur Standard SS 554:2016 [50]Akzeptabel: ΔCO2 ≤ 700 ppm
Inakzeptabel: ΔCO2 > 700 ppm
Hong Kong Environmental Protection Department [51]Ausgezeichnet: CO2 ≤ 800 ppm
Gut: CO2 ≤ 1000 ppm
Inakzeptabel: CO2 > 1000 ppm
Deutscher Umweltbundesamt [47]Hygienisch unbedenklich: CO2 ≤ 1000 ppm
Hygienisch auffällig: CO2 ≤ 2000 ppm
Hygienisch inakzeptabel: CO2 > 2000 ppm
Department of Occupational Safety and Health (DOSH) Malaysia [52]Akzeptabel: CO2 ≤ 1000 ppm
Inakzeptabel: CO2 > 1000 ppm
Tabelle 11: Zusammengefasste internationale Richtwerte für CO2-Konzentration in Innenräumen.

In der wissenschaftlichen Literatur sowie in der Praxis wird vielfach auf 1000 ppm als Richtwert für gute IAQ verwiesen, wobei der ASHRAE-Standard 62.1 [53] häufig als Quelle für diesen Wert genannt wird. Diese Aussage ist jedoch inkorrekt. Bereits im Jahr 1999 wurde der CO2-Richtwert aus der Norm der ASHRAE entfernt. Diese Streichung erfolgte vor dem Hintergrund, dass CO2 keine direkte Quelle der Luftverschmutzung darstellt, sondern lediglich ein indirekter Indikator für die Belüftung ist [54-56].

Die CO2-Konzentration in Innenräumen liefert kein vollständiges Bild der IAQ. Sie kann nur dann ein nützliches Instrument zur Beurteilung der IAQ sein, wenn sich der Anwender der folgenden Einschränkungen bewusst ist [55, 56]:

  1. Anzahl und Aktivitätsniveau der Nutzer beeinflussen die CO2-Messwerte.
  2. Dauer der Raumbelegung kann die CO2-Messwerte beeinflussen.
  3. Es sollte sichergestellt werden, dass es keine Verbrennung oder andere Quellen von CO2 gibt, die die Messwerte beeinflussen könnten.
  4. Während CO2-Werte unter einem Schwellenwert keine Garantie für eine insgesamt akzeptable IAQ sind, können CO2-Werte, die weit über dem erwarteten Bereich liegen, darauf hinweisen, dass das Lüftungssystem nicht richtig funktioniert.
  5. Die Genauigkeit der Sensoren, ihr Standort und ihre Kalibrierung sind entscheidend, um aus den gemessenen CO2-Konzentrationen aussagekräftige Schlussfolgerungen ziehen zu können.
  6. Luftreinigungstechnologien, die nur CO2 entfernen, verbessern nicht notwendigerweise die gesamte IAQ und können mit Systemen interferieren, die CO2 zur Lüftungssteuerung oder zur Überwachung der IAQ verwenden.

Obwohl in einigen Literaturquellen eine Korrelation zwischen hohen CO2-Konzentrationen und dem Wohlbefinden und der Leistungsfähigkeit der Nutzer besteht, muss der kausale Zusammenhang weiter und gründlicher untersucht werden [57]. Andererseits ist die CO2-Konzentration im Freien nicht konstant und wird von Faktoren wie Region und Jahreszeit beeinflusst. Gleichzeitig nimmt die CO2-Konzentration in der Atmosphäre aufgrund des Klimawandels von Jahr zu Jahr zu [58-60]. Daher sollte bei der Anwendung der entsprechenden Richtwerte die lokale CO2-Konzentration im Freien berücksichtigt werden, insbesondere wenn die Richtwerte die absolute CO2-Konzentration und nicht die Konzentrationsdifferenz angeben.

6. Gegenseitige Wirkungen

Bereits in den 1990er Jahren wurde erkannt, dass Beschwerden und gesundheitliche Auswirkungen im Zusammenhang mit dem Innenraumklima nicht durch einen einzigen Parameter verursacht werden [61]. Nach einem Kammertest mit 99 jungen Erwachsenen hatten die IEQ-Faktoren thermische Behaglichkeit, Raumluftqualität sowie akustische und visuelle Umgebung einen kombinierten Einfluss auf die Akzeptanz der Umgebung und die Arbeitsleistung der Nutzer [62].

Die physikalischen Umgebungsparameter sind alle miteinander verknüpft, und das Behaglichkeitsempfinden ist ein zusammengesetzter Zustand, der die Empfindungen des Nutzers bezüglich all dieser Faktoren umfasst [19]. Beispielsweise spielt die relative Feuchte nicht nur eine entscheidende Rolle für die thermische Behaglichkeit im PMV/PPD-Modell, sondern ist auch ein Faktor, der die Raumluftqualität beeinflusst. Nagda und Hodgson [63] stellen in ihrer Studie fest, dass sich eine leichte Erhöhung der relativen Luftfeuchte positiv auf die wahrgenommene Raumluftqualität auswirkt. Diese Schlussfolgerung wurde auch von Wolkoff und Kjærgaard [64] bestätigt. Auch persönliche Faktoren wie Geschlecht, Alter, Gesundheitszustand, Aufenthaltsdauer des Bewohners bzw. Arbeiters etc. beeinflussen die Beurteilung der Behaglichkeit des Raumklimas [23].

Die subjektive Bewertung der Behaglichkeit verschiedener physikalischer Umgebungsparameter variiert zudem in Abhängigkeit von deren spezifischer Ausprägung. Die Studie von Huang et al. [19] demonstrierte, dass die thermische und akustische Behaglichkeit eine entscheidende Rolle bei der Bewertung der Zufriedenheit mit dem Raumklima einnehmen. Dies bedeutet, dass das gesamte Raumklima als inakzeptabel angesehen wird, sobald die Temperatur und der Schallpegel außerhalb des akzeptablen Bereichs liegen. Huang et al. [19] fanden auch heraus, dass die Bewohner einen größeren Temperaturbereich akzeptieren können, wenn der Geräuschpegel niedrig ist. Ein höherer Geräuschpegel wird ebenfalls akzeptiert, wenn die thermische Behaglichkeit hoch ist. Darüber hinaus können die Bewohner das Raumklima mit dem dunklen Licht als akzeptabel bewerten, wenn die akustische und thermische Behaglichkeit hoch sind.

Die von Frontczak et al. durchgeführte Studie [23] konnte nachweisen, dass die thermische Behaglichkeit einen wesentlichen Einfluss auf die allgemeine Behaglichkeit des Raumklimas ausübt. Diese Resultate stehen im Einklang mit denjenigen von Huang et al. [19]. Humphreys’ Studie [65] hat gezeigt, dass die optische Behaglichkeit den geringsten Einfluss auf die gesamte Raumklimabehaglichkeit hat. Auch wenn die Lichtintensität außerhalb des akzeptablen Bereichs liegt, kann das Raumklima noch als akzeptabel bewertet werden [34].

Chinazzo et al. [66] und Wu et al. [67] fassen diese Wechselwirkungen in zwei Kategorien zusammen, wie in Abbildung 6 dargestellt:

  1. Modalübergreifender Effekt (engl. cross-modal effect): Wenn ein Reiz eine nicht verwandte Reaktion beeinflusst, die normalerweise durch einen anderen Reiz ausgelöst wird (z.B. wenn Licht die thermischen Reaktionen beeinflusst).
  2. Kombinierter Effekt (engl. combined effect): Wenn mehrere Reize in Kombination eine Reaktion beeinflussen, die nicht direkt mit einem bestimmten Innenraumreiz zusammenhängt (z.B. individuelle Wahrnehmung wie allgemeines Wohlbefinden und körperlicher Zustand, Verhalten, Physiologie und Leistung). Die Reize können aus der Umwelt oder aus anderen Bereichen stammen (z.B. aus dem persönlichen Umfeld oder dem Kontext).
Abbildung 6:Schematische Darstellung der Effekttypen: Gleichmodale, kombinierte und modalübergreifende Effekte [66].

Ein klassisches Beispiel für einen modalübergreifenden Effekt ist der Hue-Heat-Effekt zwischen Farbtemperatur und thermischer Wahrnehmung (vgl. [74]), d.h. eine wärmere Umgebung wird als wärmer und eine kühlere Umgebung als kälter empfunden.

Um die Behaglichkeit bzw. Zufriedenheit des Innenraumklimas zu bewerten oder vorherzusagen, wurden zahlreiche Multi-Domain-Modelle entwickelt, die in Abbildung 7 dargestellt sind (zusammengefasst von Wu et. al. [67]):

Abbildung 7: Prognostizierte dreidimensionale Zufriedenheitskarten für die IEQ, modifiziert nach [67]. Hinweis: IAQ wurde in [67] nicht berücksichtigt.

7. Welche Behaglichkeitsmodelle werden vom Ressourcenwächter verwendet?

Siehe Komfortmodelle hinter Ressourcenwächter

Literatur

  • [1] Fanger, P. O. 1970. Thermal comfort. Copenhagen: Danish Technical Press.
  • [2] DIN EN ISO 7730:2005. “Ergonomie der thermischen Umgebung – Analytische Bestimmung und Interpretation der thermischen Behaglichkeit durch Berechnung des PMV und des PPD-Indexes und Kriterien der lokalen thermischen Behaglichkeit.”
  • [3] Sarbu, Ioan and Calin Sebarchievici. 2013. “Aspects of indoor environmental quality assessment in buildings.” Energy and Buildings 60:410–419.
  • [4] van Hoof, J., M. Mazej and J.L.M. Hensen. 2010. “Thermal comfort: research and practice.” Frontiers in Bioscience 15(2):765–788.
  • [5] de Dear, Richard J. and Gail Schiller Brager. 1998. “Developing an Adaptive Model of Thermal Comfort and Preference.” ASHRAE Transactions 104:145–167.
  • [6] de Dear, Richard J., Gail Brager and Donna Cooper. 1997. Developing an adaptive model of thermal comfort and preference: final report [on] ASHRAE RP-884. Macquarie Research Limited.
  • [7] de Dear, Richard J. 2004. “Thermal comfort in practice.” Indoor Air 14:32–39.
  • [8] DIN EN 16798-1:2019. “Energetische Bewertung von Gebäuden – Lüftung von Gebäuden – Teil 1: Eingangsparameter für das Innenraumklima zur Auslegung und Bewertung der Energieeffizienz von Gebäuden bezüglich Raumluftqualität, Temperatur, Licht und Akustik.”
  • [9] ANSI/ASHRAE Standard 55-2017: “Thermal Environmental Conditions for Human Occupancy”.
  • [10] Yao, R., Li, B., & Liu, J. (2009). A theoretical adaptive model of thermal comfort–Adaptive Predicted Mean Vote (aPMV). Building and Environment, 44(10), 2089-2096.
  • [11] Fanger, P. O., & Toftum, J. (2002). Extension of the PMV model to non-air-conditioned buildings in warm climates. Energy and Buildings, 34(6), 533-536.
  • [12] Fiala, D. (1998). Dynamic Simulation of Human Heat Transfer and Thermal Comfort, Doctoral dissertation, De Montfort University.
  • [13] Zhang, H., Arens, E., Huizenga, C., & Han, T. (2010). Thermal sensation and comfort models for non-uniform and transient environments: Part I: Local sensation of individual body parts. Building and Environment, 45(2), 380–388. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2009.06.018
  • [14] Zhang, H., Arens, E., Huizenga, C., & Han, T. (2010). Thermal sensation and comfort models for non-uniform and transient environments, part II: Local comfort of individual body parts. Building and Environment, 45(2), 389–398. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2009.06.015
  • [15] Zhang, H., Arens, E., Huizenga, C., & Han, T. (2010). Thermal sensation and comfort models for non-uniform and transient environments, part III: Whole-body sensation and comfort. Building and Environment, 45(2), 399–410. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2009.06.020
  • [16] Schmidt, C. (2016). Entwicklung eines Modellansatzes zur Bewertung der thermischen Behaglichkeit unter inhomogenen Klimabedingungen [Development of a model approach for the prediction of human thermal comfort at inhomogenous ambient conditions], Doctoral dissertation, RWTH Aachen University.
  • [17] Schweiker, M. (2022). Combining adaptive and heat balance models for thermal sensation prediction: A new approach towards a theory and data‐driven adaptive thermal heat balance model. Indoor Air, 32(3), e13018.
  • [18] Arakawa Martins, L., Soebarto, V., & Williamson, T. (2022). A systematic review of personal thermal comfort models. Building and Environment, 207, 108502. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2021.108502
  • [19] Huang, Li, Yingxin Zhu, Qin Ouyang and Bin Cao. 2012. “A study on the effects of thermal, luminous, and acoustic environments on indoor environmental comfort in offices.” Building and Environment 49:304–309.
  • [20] Zhang, D., Wong, L.-T., Mui, K.-W., & Tang, S.-K. (2024). Acoustic comfort in educational buildings: An integrative review and new directions for future research. Building and Environment, 262, 111849. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2024.111849
  • [21] World Health Organization (WHO), Burden of Disease from Environmental Noise Quantification of Healthy Life Years Lost in Europe, 2011. Copenhagen.
  • [22] Navai, M. and J.A. Veitch. 2003. “Acoustic Satisfaction in Open-Plan Offices: Review and Recommendations.” Institute for Research in Construction, National Research Council Canada RR-151.
  • [23] Frontczak, Monika and Pawel Wargocki. 2011. “Literature survey on how different factors influence human comfort in indoor environments.” Building and Environment 46(4):922–937.
  • [24] Cowan, James P. 1994. Handbook of environmental acoustics. Wiley. URL: https://www.wiley.com/en-us/Handbook+of+Environmental+Acousticsp-9780471285847
  • [25] Keighley, E.C. 1966. “The determination of acceptability criteria for office noise.” Journal of Sound and Vibration 4(1):73–87.
  • [26] Warnock, A.C.C. 1973. “Acoustical privacy in the landscaped office.” The Journal of the Acoustical Society of America 53(6):1535–1543. https://doi.org/10.1121/1.1913498
  • [27] Keighley, E.C. and P.H. Parkin. 1979. “Subjective response to sound conditioning in a landscaped office.” Journal of Sound and Vibration 64(3):313–323.
  • [28] DIN EN 12464-1:2019: “Licht und Beleuchtung – Beleuchtung von Arbeitsstätten – Teil 1: Arbeitsstätten in Innenräumen.”
  • [29] Laborde, Joyce M., William A. Dando and Marjorie J. Powers. 1986. “Influence of weather on osteoarthritics.” Social Science & Medicine 23(6):549–554.
  • [30] von Mackensen, Sylvia, Peter Hoeppe, Abdel Maarouf, Pierre Tourigny and Dennis Nowak. 2005. “Prevalence of weather sensitivity in Germany and Canada.” International Journal of Biometeorology 49(3):156–166. https://doi.org/10.1007/s00484-004-0226-2
  • [31] McAlindon, Tim, Margaret Formica, Christopher H. Schmid and Jeremiah Fletcher. 2007. “Changes in Barometric Pressure and Ambient Temperature Influence Osteoarthritis Pain.” The American Journal of Medicine 120:429–434.
  • [32] Linde, M., L. Edvinsson, K. Manandhar, A. Risal and T. J. Steiner. 2017. “Migraine associated with altitude: results from a population-based study in Nepal.” European Journal of Neurology 24(8):1055–1061.
  • [33] Chojer, H., P.T.B.S. Branco, F.G. Martins, M.C.M. Alvim-Ferraz and S.I.V. Sousa. 2020. “Development of low-cost indoor air quality monitoring devices: Recent advancements.” Science of The Total Environment 727:138385.
  • [34] Azuma, K., Yanagi, U., Kagi, N. et al. (2020). Environmental factors involved in SARS-CoV-2 transmission: effect and role of indoor environmental quality in the strategy for COVID-19 infection control. Environ Health Prev Med, vol. 25, p. 66. https://doi.org/10.1186/s12199-020-00904-2
  • [35] Peng, Z. & Jimenez J. L. (2021). Exhaled CO2 as a COVID-19 Infection Risk Proxy for Different Indoor Environments and Activities. Environmental Science & Technology Letters, vol. 8, no. 5, pp. 392–397. https://doi.org/10.1021/acs.estlett.1c00183
  • [36] Dionova, Brainvendra Widi, M.N. Mohammed, S. Al-Zubaidi and Eddy Yusuf. “Environment indoor air quality assessment using fuzzy inference system.” ICT Express 6(3):185–194.
  • [37] Cincinelli, Alessandra and Tania Martellini. 2017. “Indoor Air Quality and Health.” International Journal of Environmental Research and Public Health 14(11).
  • [38] Wyon, David P. 2004. “The effects of indoor air quality on performance and productivity.” Indoor air 14:92–101.
  • [39] EU-Richtlinie 1999/13/EG. “Richtlinie über die Begrenzung von Emissionen flüchtiger organischer Verbindungen, die bei bestimmten Tätigkeiten und in bestimmten Anlagen bei der Verwendung organischer Lösungsmittel entstehen.”
  • [40] Alford, Kyle L. and Naresh Kumar. 2021. “Pulmonary Health Effects of Indoor Volatile Organic Compounds—A Meta-Analysis.” International Journal of Environmental Research and Public Health 18(4).
  • [41] U.S. Environmental Protection Agency (EPA). Volatile Organic Compounds’ Impact on Indoor Air Quality. Accessed 17. August 2021, from https://www.epa.gov/indoor-air-quality-iaq/volatile-organic-compounds-impact-indoor-air-quality
  • [42] Pettit, T., P.J. Irga and F.R. Torpy. 2018. “Functional green wall development for increasing air pollutant phytoremediation: Substrate development with coconut coir and activated carbon.” Journal of Hazardous Materials 360:594–603.
  • [43] World Health Organization. (2010). WHO guidelines for indoor air quality: Selected pollutants. WHO.
  • [44] U.S. Environmental Protection Agency (EPA) (2006). Guidelines for reporting of daily air quality—Air Quality Index (AQI) (Nummer EPA-454/B-06-001).
  • [45] Sensirion AG. Sensirion Gas Index Algorithm. GitHub. Accessed 19. August 2024, from https://github.com/Sensirion/gas-index-algorithm
  • [46] Sensirion AG. Datasheet SGP40: Indoor Air Quality Sensor for VOC Measurements. Accessed 19. August 2024, from https://sensirion.com/media/documents/296373BB/6203C5DF/Sensirion_Gas_Sensors_Datasheet_SGP40.pdf
  • [47] Umweltbundesamt (2008). Gesundheitliche Bewertung von Kohlendioxid in der Innenraumluft [Health assessment of carbon dioxide in indoor air]. Accessed 19. August 2024, from https://www.umweltbundesamt.de/sites/default/files/medien/pdfs/kohlendioxid_2008.pdf
  • [48] Pettenkofer (1858). Besprechung Allgemeiner auf die Ventilation bezüglicher Fragen. Über den Luftwechsel in Wohngebäuden. [Discussion of general questions relating to ventilation. About air exchange in residential buildings]. J.G. Cottaísche Buchhandlung, München
  • [49] Ministry of the Environment, Government of Japan. The law for enviornmental health in buildings (LEHB).
  • [50] National Environment Agency, Singapore (2016). Singapore standard SS 554:2016 – Code of Practice for Indoor Air Quality for Air-Conditioned Buildings.
  • [51] Hong Kong Enviornmental Protection Department (2019). Hongkong Guidance Notes for the Management of Indoor Air Quality in Offices and Public Places.
  • [52] Department of Occupational Safety and Health (DOSH) Malaysia (2010). Industry Code of Practice on Indoor Air Quality 2010 (ICOP IAQ 2010).
  • [53] ANSI/ASHRAE Standard 62.1-2022: Ventilation and Acceptable Indoor Air Quality.
  • [54] Persily, A. (2020). Quit Blaming ASHRAE Standard 62.1 for 1000 ppm CO2. Indoor Air 2020, The 16th Conference of the International Society of Indoor Air Quality & Climate.
  • [55] ASHRAE. (2022). ASHRAE Position Document on Indoor Carbon Dioxide.
  • [56] ASHRAE. (2023). INDOOR CARBON DIOXIDE, VENTILATION AND INDOOR AIR QUALITY.
  • [57] Fisk, W., Wargocki, P., & Zhang, X. (2019). Do Indoor CO2 Levels Directly Affect Perceived Air Quality, Health, or Work Performance? ASHRAE Journal.
  • [58] Pawlak, W., Fortuniak, K., Siedlecki, M. (2010). Carbon dioxide flux in the centre of Łódź, Polandanalysis of a 2-year eddy covariance measurement data set. International Journal of Climatology, vol. 31, issue 2, pp. 232-243. https://doi.org/10.1002/joc.2247
  • [59] Song, T., Wang, Y. (2012). Carbon dioxide fluxes from an urban area in Beijing. Atmospheric Research, vol. 106, pp. 139-149. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2011.12.001
  • [60] Deutscher Wetterdienst (DWD), Atmospheric greenhouse gas measurements: CO2. Accessed 19. August 2024, from https://www.dwd.de/DE/forschung/atmosphaerenbeob/zusammensetzung_atmosphaere/spurengase/inh_nav/klimagase_node.html
  • [61] Fransson, Niklas, Daniel Västfjäll and Jennie Skoog. 2007. “In search of the comfortable indoor environment: A comparison of the utility of objective and subjective indicators of indoor comfort.” Building and Environment 42(5):1886–1890.
  • [62] Clausen, Geo and David P. Wyon. 2008. “The Combined Effects of Many Different Indoor Environmental Factors on Acceptability and Office Work Performance.” HVAC&R Research 14(1):103–113.
  • [63] Nagda, Niren L and Michael Hodgson. 2001. “Low relative humidity and aircraft cabin air quality.” Indoor air 11(3):200–214.
  • [64] Wolkoff, Peder and Søren K Kjærgaard. 2007. “The dichotomy of relative humidity on indoor air quality.” Environment international 33(6):850–857.
  • [65] Humphreys, Michael A. 2005. “Quantifying occupant comfort: are combined indices of the indoor environment practicable?” Building Research & Information 33(4):317–325. https://doi.org/10.1080/09613210500161950
  • [66] Chinazzo, G., Andersen, R. K., Azar, E., Barthelmes, V. M., Becchio, C., Belussi, L., Berger, C., Carlucci, S., Corgnati, S. P., Crosby, S., Danza, L., de Castro, L., Favero, M., Gauthier, S., Hellwig, R. T., Jin, Q., Kim, J., Sarey Khanie, M., Khovalyg, D., … Wei, S. (2022). Quality criteria for multi-domain studies in the indoor environment: Critical review towards research guidelines and recommendations. Building and Environment, 226, 109719. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2022.109719
  • [67] Wu, H., Wu, Y., Sun, X., & Liu, J. (2020). Combined effects of acoustic, thermal, and illumination on human perception and performance: A review. Building and Environment, 169, 106593. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2019.106593
  • [68] B. Cao, Q. Ouyang, Y. Zhu, et al., Development of a multivariate regression model for overall satisfaction in public buildings based on field studies in Beijing and Shanghai, Build. Environ. 47 (2012) 394–399.
  • [69] L.T. Wong, K.W. Mui, P.S. Hui, A multivariate-logistic model for acceptance of indoor environmental quality (IEQ) in offices, Build. Environ. 43 (1) (2008) 1–6.
  • [70] M. Ncube, S. Riffat, Developing an indoor environment quality tool for assessment of mechanically ventilated office buildings in the UK–A preliminary study, Build. Environ. 53 (2012) 26–33.
  • [71] F. Fassio, A. Fanchiotti, R. Vollaro, Linear, non-linear and alternative algorithms in the correlation of IEQ factors with global comfort: a case study, Sustainability 6 (11) (2014) 8113–8127.
  • [72] A.C.K. Lai, K.W. Mui, L.T. Wong, et al., An evaluation model for indoor environmental quality (IEQ) acceptance in residential buildings, Energy Build. 41 (9) (2009) 930–936.
  • [73] T. Guo, S. Hu, G. Liu, Evaluation model of specific indoor environment overall comfort based on effective-function method, Energies 10 (10) (2017) 1634.
  • [74] Toftum, J., Thorseth, A., Markvart, J., Logadóttir, Á. (2018). „Occupant response to different correlated colour temperatures of white LED lighting“ (PDF). Building and Environment. 143: 258–268.
  • [75] Hu, Z., Wu, J., Yang, L., Gu, Y., & Ren, H. (2021). Physiological and perceptual responses of exposure to different altitudes in extremely cold environment. Energy and Buildings, 242, 110844. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2021.110844
  • [76] Liu, X., Zhang, H., Liu, S., Ye, T., Na, Y., Tu, Z., & Zheng, W. (2024). Impacts of barometric pressure on metabolic rate: A plateau experimental study. Energy and Buildings, 321, 114640. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2024.114640
  • [77] Moraga, F. A., Osorio, J., Jiménez, D., Calderón-Jofré, R., & Moraga, D. (2019). Aerobic Capacity, Lactate Concentration, and Work Assessment During Maximum Exercise at Sea Level and High Altitude in Miners Exposed to Chronic Intermittent Hypobaric Hypoxia (3,800 m). Frontiers in Physiology, 10, 1149. https://doi.org/10.3389/fphys.2019.01149
  • [78] Ohno, H., Kuno, S., Saito, T., Kida, M., & Nakahara, N. (1991). The effects of hypobaric conditions on man’s thermal responses. Energy and Buildings, 16(1–2), 755–763. https://doi.org/10.1016/0378-7788(91)90048-8
  • [79] Ruivo, C. R., Da Silva, M. G., & Broday, E. E. (2021). Methodology for calculating an atmospheric pressure-sensitive thermal comfort index PMVaps. Energy and Buildings, 240, 110887. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2021.110887
  • [80] Tanabe, S., Kobayashi, K., Nakano, J., Ozeki, Y., & Konishi, M. (2002). Evaluation of thermal comfort using combined multi-node thermoregulation (65MN) and radiation models and computational ¯uid dynamics (CFD). Energy and Buildings.
  • [81] Kobayashi, Y., & Tanabe, S. (2013). Development of JOS-2 human thermoregulation model with detailed vascular system. Building and Environment, 66, 1–10. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2013.04.013
  • [82] Takahashi, Y., Nomoto, A., Yoda, S., Hisayama, R., Ogata, M., Ozeki, Y., & Tanabe, S. (2021). Thermoregulation model JOS-3 with new open source code. Energy and Buildings, 231, 110575. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2020.110575