贵州省旅游景区旅游气候优势分析

利用2016—2018年贵州省89个4A及5A级旅游景区与同期县级气象站气温、湿度、风、降雨等自动站观测要素,建立多元回归模型,重建景区1961—2014年逐日的温度、湿度、风等历史资料,计算了旅游气候适宜性指数,分析贵州省旅游景区的旅游适宜性,挖掘景区避暑避寒优势。结果表明：景区历史资料重建值较温度递减率计算值更接近实际观测数据,重建值有很好的实用价值;贵州省旅游景区适游期长, 4—11月是全省旅游适宜期;全省4A级以上景区旅游气候适宜性为非常适宜和适宜等级的总占比大于2/3,比较适宜等级约占1/3,全省全年无旅游气候适宜性为较差等级的景区;贵州夏季非常适宜避暑的景区主要集中在中西部地区,北部、东部和南部地区避暑条件属于适宜区,冬季避寒资源主要集中在南部边缘地区。     

内蒙古A—AAAA级景区气候适宜性分析

利用13个气象站1991-2000年的气象观测数据，从旅游气候舒适庋和风景愉悦度两个方面对内蒙古地区38个A—AAAA级景区进行了气候适宜性分析。得出如下结果:（1）空间上，由西向东北随着纬度的增高，景区的气候适宜期逐渐缩短。(2)时间上，旅游景区的气候适宜季节为5—9月，2、3月和10、11月的旅游气候条件一般。（3）内蒙古冬季气候条件适合开发冰雪旅游项目，其中呼伦贝尔、兴安盟北部山地地区是滑雪旅游为主的冰雪旅游开发的最理想地区。因此，通过冰雪旅游项目能很好地弥补该地区冬季旅游淡季局面，但须充分考虑全球气候趋势性变暖可能对其产生的影响。     

仙华山风景区的若干气候事实

本文通过对浦江县和仙华山风景区的有关气象资料的统计,揭示了仙华山风景区的气候特点和仙华山景区气象与旅游的关系。     

西安市旅游气象舒适度分析与应用

基于2007—2014年西安地区兵马俑、翠华山等7个旅游景点区域自动气象站观测资料,分析西安景区的旅游气象条件,应用本地化的人体舒适度指数预报方法对西安景区旅游气象舒适度进行了评价。结果表明:西安旅游景区气温冬季气温较低,月平均气温低于5℃,夏季气温较高,月平均气温大都高于20℃;人文景区气温高于自然景区。冬半年的相对湿度低于夏半年,7—10月相对湿度较高;大部分自然景区相对湿度高于人文景区。风速整体较小,月平均风速为0.2~1.1m/s,全年风速变化不大。(2)4—10月为西安的旅游气候舒适期,其中,4—5、9—10月是平原人文景区最佳游览时期,6—10月是山岳自然景区旅游的最佳时期。     

韶关市旅游气象信息服务平台的建设与应用

将韶关气象和旅游信息融合,建设韶关旅游气象信息服务共享平台,将精细化网格预报产品和统计方法结合,并依托卫星、雷达、自动气象站等监测手段,开发精细至景区的逐时至1周天气预报、旅游气象指数、气候景观观赏期预测和气象灾害风险预警等系列化专业性旅游气象服务产品,通过网站和手机app方式为游客、景区和旅游管理部门、社会公众等提供更加方便、准确的旅游气象服务信息。     

辽宁避暑旅游气候条件分析和气象指数研究

对辽宁14个主要避暑旅游景区2006—2015年的日平均气温、最高气温、降水量、日照时数和相对湿度资料分析结果表明:地处内陆及渤海中部、北部沿岸的避暑旅游景区高温强度强,频次高;地处渤海湾、黄海北部沿岸、丹东东南部景区高温强度弱,频次低。辽宁避暑旅游景区沿海相对湿度大于山区的;总降水量东部山区多,中部和南部沿海的较少。辽宁沿海旅游景区6月份适宜避暑,7—8月气温偏高,相对湿度大,略显湿热;中部景区地处内陆,相对湿度较小,偏干燥,6月和8月适宜避暑,7月气温偏高;东部山区气温低、湿度适中,避暑条件相对优越,6—8月均适宜避暑。根据气候分析结果,建立避暑气象指数,并将避暑旅游气象指数划分为4级,级别内涵对应适宜避暑的程度,由1级至4级避暑旅游适宜程度依次下降。对避暑旅游气象指数的研究,可为旅游气候资源综合开发,旅行社和游客合理安排避暑旅游度假时间和地点,以及气象部门开展旅游气象服务提供科学依据。     

广西大明山景区气候特点及气象指数研究

运用大明山景区3个自动站2008~2014年的资料,分析景区的气候特点,结果显示6至8月是景区降雨最密集的时段,天坪站具有明显的多雨趋势,5至9月是人体感觉最舒适的季节。大明山景区适宜旅游的天数占73%,9月和10月是大明山旅游景区最适宜旅游的月份。大明山穿衣指数春秋跨度大,春季为一至四级,秋季为二至五级;夏冬季穿衣指数跨度小,夏季为五级,冬季为一级。同月份大明山景区和南宁城区穿衣指数等级相差2~3个等级。对大明山雾凇指数的研究表明,景区雾凇主要出现在12月和1月,得出雾凇出现时气温、风速、相对湿度等气象要素的基本特征,并设计了雾凇指数,为进一步完善大明山旅游气象服务提供参考。     

铜仁市碧江区旅游气象舒适度与客流量关系分析

利用碧江区1999-2018年的气候资料和2017-2019年的景区游客量资料,对碧江区气候舒适度进行评价,划分气候舒适度等级,综合分析气候舒适度与游客量的相关性。研究表明：碧江区旅游气候舒适度年适宜时段主要分布在3-6月,8月底到11月底,共196天;碧江区年内游客量呈“双峰型”特征,峰值分别出现在5月和10月;总体来说,碧江区气候舒适度与天生桥、大明边城、百花渡等三个景区游客量具有较好的相关性,相关系数分别为0.81,0.75,0.69。     

1960-2017年额济纳胡杨林观赏期旅游气候舒适度分析

利用额济纳旗1960—2017年9月21日—10月31日气象资料,分析了最佳观赏期内人体舒适度指数、温湿指数、风寒指数、着衣指数、旅游气候舒适度。结果表明,近58 a来,研究区平均气温和最低气温呈上升趋势,相对湿度和风速呈减小趋势;胡杨林景区最佳观赏期人体舒适度指数、温湿指数、旅游气候舒适度指数呈上升趋势,风寒指数、着衣指数呈下降趋势;旅游气候舒适度、人体舒适度指数、温湿指数均与平均气温、最低气温呈极显著正相关关系,与风速呈极显著负相关关系,风寒指数、着衣指数分别与平均气温、最低气温呈极显著负相关关系,与风速呈极显著正相关关系(P0.01),气温升高是人体舒适度和旅游气候舒适度变化的主导因子。     

南京旅游气候舒适度的探讨

采用南京市31a常规气象资料,从影响人体舒适度基本3要素（温度、相对湿度、风速）入手,利用综合模糊评价方法对南京全年的气候资源进行了评判分析,得到各候的气候舒适度指数综合评判结果,应用这一评判结果对南京地区旅游资源进行评价,给出了南京地区旅游的最佳时段和景区。     

大别山区生姜栽培中气象问题与高产对策

针对生姜生产对气象环境的要求,分析了大别山区岳西县适宜生姜生长的有利气象条件,即充足的热量、水分资源和较长的生长期。主要农业气象灾害是播种期低温连阴雨、幼苗期的高温强光照、旺盛生长期的伏秋旱和生长后期的早霜冻。结合2006—2007年气象科技扶贫试验,提出了高产栽培对策,以期为当地姜农提高生姜产量和产值提供理论依据。     

丽水山地夏季避暑旅游气候适宜度评价

利用2015—2019年丽水市283个气象观测站的逐日和逐时资料,采用中国气象局“避暑旅游气候适宜度评价方法”行业标准,在研究避暑旅游气候适宜度时空分布的基础上,运用GIS平台建立不同地形条件下避暑旅游适宜度地理推算模型,对丽水避暑旅游气候适宜度进行区划。结果表明,丽水山地夏季避暑旅游气候适宜等级为很适宜,所占区域居绝对比重。6月丽水各站避暑适宜度为很适宜,以海拔800 m为界,随着海拔高度的升高,适宜度先增后减。7—8月避暑旅游气候适宜度随海拔高度增加而提升,300 m以上为较适宜及以上级别。地理推算模型表明,丽水避暑旅游气候适宜度与海拔高度密切相关,庆元适宜及以上等级区域面积占比为全市最高,避暑旅游气候条件最优,其次景宁、遂昌、龙泉避暑旅游气候适宜度也较优越。     

贵州省旅游气候品牌效应初探

旅游业是贵州经济发展的重要支柱产业。气候资源作为不可或缺的一种旅游资源,既造就了贵州多彩多姿的自然风光和人文景观,又以“冬无严寒、夏无酷暑”的气候优势,极大地增加了贵州旅游的吸引力,尤其是在“气象+旅游”模式下,形成了由避暑旅游辐射开来的全省生态旅游“集团化”品牌,对贵州地方经济、社会发展、生态建设和乡村振兴产生极大的推动作用。文章在分析贵州气候优势条件的基础上,研究探讨了旅游气候品牌效应,提出在继续深挖夏季气候优势,持续打造避暑旅游品牌的前提下,应根据贵州立体气候特征及贵州独具特色的喀斯特地域地貌,深入发掘贵州冬季避寒、康养、低纬度地区冬季赏雪观景等气候旅游资源,为打造贵州全域旅游、全时旅游品牌提供参考。     

贵州省避暑旅游气象适宜性分析

参照避暑旅游气候适宜度评价方法,以体感温度确定的避暑旅游气象舒适度为正贡献指标,修正完善强降水、高温、大风、雷暴等负贡献的高影响天气指标,综合建立避暑旅游气象适宜度评价模型。选取2008—2017年6—8月地面气象要素观测资料,利用该避暑气象适宜度模型对贵州省县级以上城市避暑旅游适宜性进行分析。结果表明:贵州整体上是非常适宜夏季避暑旅游的,尤其是中西部地区,在夏季不同月份和盛夏关键旬,最佳旅游目的地略有变化。贵州北部、东部和南部的低海拔地区避暑旅游气象适宜度相对略低,地处武陵山脉和苗岭山脉的都匀、麻江等地适宜开展山岳型避暑旅游。铜仁市避暑旅游气象适宜度范围在-17~100,是贵州避暑旅游气象条件较逊色的城市。避暑旅游气象适宜度模型能较客观地反映气象条件对避暑旅游的影响。     

封丘县夏蝗发生与气候条件的关系

利用1980～200l午封丘县夏蝗发生资料和同期该地区气候资料，采用合成分析法，分析了气候条件对夏蝗发生的影响，并找出了一些预测夏蝗发生的定性预报因子。     

基于ArcGIS伊犁河谷旅游气候舒适度研究

利用伊犁河谷1961—2018年10站逐日平均气温、平均风速、平均相对湿度地面气象观测资料，运用模糊综合评价法和地理信息系统技术，将夏季分为18候并分析各候旅游气候舒适度指数变化特征，进行旅游气候舒适度空间分布特征分析。结果表明：伊犁河谷夏季大部分地区、大部分时间适宜旅游，舒适度较高的区域主要集中在河谷西部和东部的平原地区；整个夏季,伊犁河谷气候旅游适度最好的地区位于察布查尔县北部、霍尔果斯市、霍城县南部、伊宁市、伊宁县西南部、巩留县西北部地区，旅游气候舒适度总体上呈现由平原区向高海拔地区逐渐减小趋势。     

巩乃斯避暑旅游气象指数分析与评价

根据巩乃斯、和静站2009—2018年6—8月的逐日平均气温、最高气温、相对湿度、风速等气象观测资料,采用对比分析、通径分析及模糊综合评价等方法对巩乃斯地区夏季避暑旅游气象资源优势进行分析和评价。结果表明:巩乃斯夏季气候凉爽、湿度适宜、风速不大,人体感觉凉爽、舒适,适合避暑旅行。人体舒适度与空气温度呈显著正相关,与相对湿度、风速呈负相关,且气温对人体舒适度指数的影响最为明显。夏季总体气候舒适度较好,7月舒适指数最高,8月次之,6月最低。对巩乃斯地区避暑旅游气象指数的研究,可为旅游气候资源的综合开发、避暑旅游活动的合理开展以及避暑旅游品牌的打造提供科学依据。     

Future climate resources for tourism in Europe based on the daily Tourism Climatic Index

Climate is an important resource for many types of tourism. One of several metrics for the suitability of climate for sightseeing is Mieczkowski’s “Tourism Climatic Index” (TCI), which summarizes and combines seven climate variables. By means of the TCI, we analyse the present climate resources for tourism in Europe and projected changes under future climate change. We use daily data from five regional climate models and compare the reference period 1961–1990 to the A2 scenario in 2071–2100. A comparison of the TCI based on reanalysis data and model simulations for the reference period shows that current regional climate models capture the important climatic patterns. Currently, climate resources are best in Southern Europe and deteriorate with increasing latitude and altitude. With climate change the latitudinal band of favourable climate is projected to shift northward improving climate resources in Northern and Central Europe in most seasons. Southern Europe’s suitability for sightseeing tourism drops strikingly in the summer holiday months but is partially compensated by considerable improvements between October and April.     

A weather-resolving index for assessing the impact of climate change on tourism related climate resources

This study develops and tests a Modified Climate Index for Tourism (MCIT) utilizing more than 50 years of hourly temperature, wind and significant weather data from contrasting climatic regions, Florida and Alaska. The index measures climate as a tourism resource by combining several tourism-related climate elements. It improves previous methods by incorporating variables that are more relevant to tourism activities, by addressing the overriding nature of some conditions, and by incorporating hourly observations rather than simple daily averages. The MCIT was tested using hourly weather observations from King Salmon, Alaska and Orlando, Florida. The results show that average temperature alone is not sufficient to represent tourism climate resources. For example, at both the Florida and Alaskan sites, showers and thunderstorms are more limiting factors than temperature during much of the year. When applied to past climate data, the proposed MCIT generates meaningful results that capture tourism-related climate variations and trends, including (a) the increasingly favorable tourism conditions in Alaska due to a lengthening of the warm season and (b) a decrease of ideal climatic conditions in central Florida due to the increased summer temperatures. Thus, the index has the potential to become a useful quantitative tool to be used in conjunction with climate models to predict the nature and magnitude of the impact of anticipated climate changes on tourism.