从人体舒适度看内蒙古地区夏季高温天气

内蒙古地处中高纬度 ,平均海拔高度10 0 0 m左右 ,夏季较凉爽 ,高温炎热天气少 ,是人们夏季旅游避暑的好去处。近年来 ,各地高温天气增多 ,对人们带来一定影响 ,本文以高温天气较多的 1991、1997年夏季为例 ,利用人体舒适指标 ,计算各地人体舒适指数 ,分析本地区高温天气对人体舒适度的影响。1　生物气温指标——人体舒适度考虑人体舒适度时与气温有关的湿度、风速等作用的综合指标称作生物气温指标。人对温度高低的感觉称为体感温度(或体感气候 ) ,它表示人们对气温 t和相对湿度 r的综合感觉。实感温度是体感温度常用的表现法 ,它以 r=10 0…     

武汉市人体舒适度计算方法及其预报

有时,公众对天气预报中的气温值与人体的实际冷热感觉不太一致感到困惑,其实,这是因为他们不了解"体感温度"和气温之间的区别.人类生活在自然界中,人体对冷热的感觉(也就是"体感温度")受许多气象因子综合影响.其中,气温对人体冷暖感觉的影响最大,同时其还与大气湿度、风等气象因子有关.     

淮阴市冷热指数预报及应用

本文探讨了体感温度与气温、风速、相对湿度的关系，得出冷热指数经验公式，并从人体感受、着装、气象保健等方面，确定冷热指数等级。根据不同冷热等级提出相应的服务建议。     

青岛市区夏季暑热指数初探

统计分析了青岛市区夏季 (6～ 9月 )与体感温度关系密切的最高气温、相对湿度和风速的气候概况 ;根据体感温度的计算型式和有关气象要素的分布特征 ,得出其经验计算公式 ;分布在不同区间内的体感温度对应着不同的暑热指数及户外人群的舒适感受。     

体感温度预报方法的改进

引　言人类在大气环境中活动 ,经受着气象要素的综合作用 ,体感温度作为人体舒适度的一项预报指标 ,历来为人们所关注 ,本文通过统计 2 0 0 0年 7月 1 3日至 2 0 0 1年 7月 1 2日与体感温度关系密切的气温 (包括露天与百叶箱内最高、最低温度 )、相对湿度、风速等气象要素的分布情况 ,得出体感温度的经验计算公式 ,从而为常年从事户外活动人群提供温度方面的参考。1　资料来源与选取德州市气象局于 2 0 0 0年 7月 1 3日至2 0 0 1年 7月 1 2日在小百叶箱附近露天架子上安装了干球、最高、最低温度表 ,其安装高度、观测时间与小百叶箱同类温度…     

四平市体感温度研究初探

利用四平市2006—2010年常规气象观测数据和特种观测数据,采用气象学和统计学方法,建立了考虑影响体感温度因子的预测模型,并分析辐射、相对湿度、风等因子对人的冷热感觉的影响机制,根据四平市气候特点,得出符合四平地区的体感温度公式。运用此公式可以进行四平日最高（低）体感温度和人体舒适度预报,给出合理服务建议。     

湖北省夏季体感温度的分布

体感温度是指人们感觉到的冷热的温度感觉。它不同于空气温度,也不单是皮肤温度与气温之差。除气温之外,它还受空气湿度、风速、太阳辐射等因素的影响。因此,体感温度是无法用仪器直接测量的。美国著名生物气象学家R·G·Steadman给出了同时考虑气温、湿度、风速和日射等因素综合影响条件下,计算体感温度的经验公式。E·C·Tnom提出用不舒适指数(也称温湿指数)来表示体感温度。由于影响体感温度的因素,其作用因时因地而异,作用程度也有大小主次之分,同时我省多数台站无日射观测记录,夏季风速也相对偏小。为此,本文使用E·C·Tnom的不舒适指数,来分析湖北省夏季体感温度。可以很好地反映出夏季高温高湿的典型天气气候特征。     

城市体感温度预报中的城市效应与辐射订正方法

运用1998～2001年沈阳常规气象数据和1989年沈阳观象台迁址期的新、旧址的并行观测数据 ,采用逐步回归等方法 ,建立了考虑城市热岛效应和辐射等因子作用的城市最高和最低体感温度预测模型 ,分析了城市热岛效应造成日最高气温变化的机理和辐射对人的冷热感觉的影响机制     

城市体感温度预报中的城市效应与辐射订正方法

运用1998～2001年沈阳常规气象数据和1989年沈阳观象台迁址期的新、旧址的并行观测数据，采用逐步回归等方法，建立了考虑城市热岛效应和辐射等因子作用的城市最高和最低体感温度预测模型，分析了城市热岛效应造成日最高气温变化的机理和辐射对人的冷热感觉的影响机制。     

榆次人体舒适度预报方法研究

引言人类从事户外活动,受各种气候因素的综合作用。随着季节更叠交替,人们的感受也在发生变化。但人体对外界冷热的感受状况(闷热、炎热、热、舒适、冷、寒冷等)不能仅凭气温的高低或单一的气象要素来评价。例如：在空气相对湿度为40％～55％、平均风速≥3m／s,即使在气温35℃的环境中,也不会感到很热。但是同样的温度环境下,若空气相对湿度>70％,风速很小,人也会产生闷热难熬的感觉,甚至出现中暑现象;同样的道理,在低温环境下,不同的湿度和风速也会给人们带来不同的寒冷感受。　　本文通过分析榆次1972～1999年各月(旬)的平均最…     

1991—2019年呼和浩特市人体舒适度变化特征分析

基于“黄金分割率”的体感温度计算及相应舒适度划分法,利用呼和浩特市1991—2019年7个气象观测站逐日数据,分析了人体舒适度等级和日数不同尺度的时空变化特征,并分析了各气象因子与体感温度间的相关关系。结果表明:呼和浩特市不同舒适度等级日数所占比例由大到小依次为严寒域日数、广义舒适域日数和酷热域日数。其中广义舒适域日数呈现南北多、中间少的分布特征,夏季最多,春季和秋季次之。影响体感温度的最主要气象因子是气温,相对湿度和降水量主要通过气温影响体感温度。     

青州市夏季中暑指数预报

把青州市夏季高温天气分为干热型和湿热型两类,这两种天气类型都是产生中暑现象的重要因素。在此基础上,分析了1991-2000年夏季（6—8月）青州市最高气温、风速和相对湿度的气候特征。根据气温、风速、湿度等气象要素与体感温度的关系,得出其经验计算公式,并根据不同的体感温度划分了不同的中暑指数和中暑等级。     

空气湿度和风对体感温度的影响

气温是表示空气冷热程度的物理量.人体感觉到的环境空气的冷热程度,除与气温高低有直接关系外,还与空气湿度和风的大小有关.体感温度与气温呈正相关关系,与湿度和风速的相关关系随气温的高低而变化.     

吉林省城市体感气候特征的对比分析

本文利用1990～1999年10年的旬平均气温、旬极端气温及风速、相对湿度和云量等资料 ,计算了吉林省七个主要城市的旬平均体感温度、极端体感温度和对应的人体舒适度 ,并根据计算结果对吉林省城市体感的气候特征进行了初步的对比分析。     

气象参数对人体舒适度的影响研究

为研究气象参数对人体舒适度的影响,用慕尼黑人体热量平衡模型(MEMI)分析了南京舒适感的概率分布、年际、月际变化以及气象参数和生理等效温度(PET)的相互关系。结果表明:各舒适感觉出现的频率差别较大,在年际分布上有波动,月际分布上很不均匀。PET随温度线性增加,在多云天气1m/s风速时增幅最大;PET和平均辐射温度之间也是线性增加关系,温度较高时增幅大;PET随着风速的增加呈现先快后慢的非线性减小关系,低温时降幅明显,高温阴天时降幅最小;相对湿度在高温时可使PET显著增加。     

空气湿度和风对体感温度的影响

气温是表示空气冷热程度的物理量。人体感觉到的环境空气的冷热程度，除与气温高低有直接关系外，还与空气湿度和风的大小有关。体感温度与气温呈正相关关系，与湿度和风速的相关关系随气温的高低而变化。     

格尔木地区夏季体感温度预报方法

本根据体感温度的计算式，分析了格尔木地区夏季与体感温度关系密切的最高气温、太阳辐射、相对湿度和风速等气象要素，初步得出体感温度经验计算公式，从而为从事户外活动的人群提供温度方面的参考。     

湛江观测站迁移对气象要素的影响

采用差值的方法,对湛江气象观测站新旧两站1、4、7月份的气温、湿度、风向风速对比观测气象资料进行分析,发现旧站月平均气温(包括最高、最低)均比新站偏高,其中月平均气温差值(旧站-新站)变化范围在0.5～0.8 ℃,1、7月份旧站气温偏高现象比4月明显,表现为在冷热季节里,两者温差加大;旧站相对湿度略比新站偏小;新站月平均风速、月极大风速均比旧站大,风向也不太一致.并从地理位置、测站环境、仪器安装等方面分析了形成差值的原因,为气象资料序列延续和订正提供依据,为今后查阅使用气象资料提供参考.     

1987—2016年安徽省暑期体感温度时空变化特征

基于安徽省1987-2016年81个国家站暑期7、8月逐日平均气温、最高最低气温差、平均相对湿度和平均风速,计算各站点体感温度,并分析其逐年变化特征。联合站点体感温度和DEM地形数据,建模并给出体感温度的空间分布;依据舒适度划分等级,得到安徽省暑期舒适度空间分布。结果表明:(1)安徽省近30 a暑期体感温度呈波动上升趋势;与平均气温、平均相对湿度呈正相关,与最高最低气温差、平均风速呈负相关;平均气温、平均相对湿度的上升,高低温差、平均风速的下降,使得体感温度呈上升趋势,其气候倾向率(0.0224℃·a^-1)略高于平均气温的气候倾向率(0.016℃·a^-1)。(2)体感温度随地形变化特征显著。沿淮部分地区与沿江大部平原地区普遍超过29.0℃;受海拔、植被覆盖、地形遮蔽效应影响,大别山、皖南山区大部体感温度低于27.0℃。(3)沿淮淮北、江淮大部、沿江等平原地区多为"较不舒适"地区;大别山、皖南山区均包含"最舒适"、"舒适"和"较舒适"地区。山区地形遮蔽效应与高植被覆盖为安徽省避暑旅游提供了良好的区域气候条件。     

河北省高速公路秋冬季浓雾特征及预报

利用河北省高速公路沿线交通气象站的观测资料,统计2013年和2014年秋冬季浓雾(能见度500 m)过程个例,分析高速公路沿线浓雾的时间分布特征和各气象要素变化。结果表明:(1)18:00—20:00(北京时,下同),浓雾开始出现的频率最高;(2)08:00—10:00,浓雾结束的频率最高;(3)浓雾过程持续时间在12~24 h的频率最高;(4)相对湿度在95%~100%之间,温度露点差在-1.0~2.0℃,风速在0~5.8 m·s~(-1),即相对湿度越大、温度露点差越低、风速越小,则出现低能见度的可能性越大。分析各气象要素与能见度的相关性,最后选定相对湿度、温度露点差、风速、风向、气压、气温、能见度7个气象因子作为网络输入建立BP神经网络模型,并以武强、衡水单站2次浓雾过程中能见度变化为例进行检验,取得较好的试验效果。