一种具有夏热期响应的相对舒适度指数

一种具有夏热期响应的相对舒适度指数

为了衡量不同天气条件下人体的舒适度，近年来开发了许多舒适度指数。它包括温度和湿度的温度指数、温度和风的寒风温度，以及由人类热量平衡方程（包括太阳辐射、高度和各种生理过程、服装和热量传输）确定的人体感觉温度。这些指数在人体热舒适、生物气候条件评价、气象与健康以及城市规划等方面得到了广泛应用。近年来,我国各地对人体舒适度的研究和预报也在逐步兴起,但是绝大部分用来衡量热舒适状况的指数都是绝对指标。事实上,由于地域和季节上的差异,人体对环境的适应性会有变化,如南方人对炎热的适应能力较北方人强,在同一地区夏季末人体对炎热的适应能力比初夏时强。由于我国幅员广阔,南北气候差异显著,人体对于热环境的适应性也一定存在着明显的差异,用统一的绝对指标来评价各地的热舒适状况,必然有其局限性。为了改进目前被广泛应用的绝对舒适度指数的局限性,本文介绍一种可以用来衡量夏季暑热程度的相对舒适度指数(RelativeComfortIndex,简称RCI)。该指数使用的资料是基于目前基本台站逐日观测资料,还包含了有些指标没有考虑到的因子,如高温天气的持续天数、云量、有效累积温度等。该指标与数值天气预报结果相结合,可以用于夏季舒适度的预报,也可用于高温热浪对人体健康影响方面的研究。1年6—相对舒适度指数的建立本文采用上海龙华气象站1956—1998年6—8月的逐日4次常规气象资料,包括4个时次(02时、08时、14时、20时)的气温、露点和14时云量等要素。1.1显温公式的确定显温又称热指数(HeatIndex),是美国、加拿大、以色列等国家用于评价夏季人体舒适状况的指标,该指标主要考虑温度和湿度对人体舒适状况的综合影响。显温公式如下式所示:Tap=−2.653+0.994Ta+0.0153T2d。式中,Tap为显温(℃),Ta为气温(℃),Td为露点温度(℃)。使用气象台站一日4个时次的温度和露点可以计算出4个时次的显温,并可计算显温的平均值(Tap,mean)、最高值(Tap,max)和最低值(Tap,min)。1.2热云量的确定根据前人在高温热浪与健康方面的研究成果,本文选用5个变量来构建衡量夏季暑热程度的相对舒适度指数,分别为日最高显温(Tap,max)、日最低显温(Tap,min)、有效累积温度(TCDD)、14时云量(C14)和热日的连续天数(DCONS)。日最高显温对人体舒适状况的影响效果是显而易见的,但是最低显温也和最高显温一样重要,最低显温可以衡量夜间的热状况,最低显温值高同样会增加环境对人体的热不舒适程度。有效累积温度(TCDD)是衡量热量累积的量,可由下式计算:TCDD=(Tap,02−20)+(Tap,08−20)+(Tap,14−20)+(Tap,20−20)。式中,Tap,02、Tap,08、Tap,14、Tap,20分别为02时、08时、14时、20时的显温。C14为14时云量。选择14时云量是因为白天晴空通常是增加温度和太阳辐射,会导致环境对人体的热胁迫。而引入热日的连续天数(DCONS)是因为考虑到持续炎热对人体健康的不利影响。本文中热日的定义为,如果当日最高显温值大于最高显温平均值一个标准差以上就认为该日为热日,计算热日的连续天数,如果热日中断,则重新计数。1.3变量频率分布分别统计上海龙华气象站1956—1998年夏季(本文取6月、7月、8月)5个变量的频率分布,发现Tap,max、Tap,min、TCDD、DCONS频率分布均可近似为β分布(以7月份为例,见图1),而14时的云量由于变化较大可以采用经验分布,也就是直接拟合而不采用近似和平滑(图2)。1.4积频率变化的范围根据以上5个变量的分布函数和逐日各变量的值可以得到逐日各变量的累积频率,累积频率变化范围为0~1.0(也即0%~100%),它表示小于该变量值出现的可能性(表1)。以上海1997年7月20日为例,当日最高显温值40.7℃的累积频率为0.88。说明88%的日子其最高显温都在40.7℃以下。1.5单相关系数的确定对于逐日相对舒适度指数可以用5个变量的累积频率加权求和所得,公式如下:IRC=W1×P(Tap,max)+W2×P(Tap,min)+W3×P(TCDD)+W4×P(DCONS)+W5×(1−P(C14))。式中,IRC为相对舒适度指数(RCI),P(Tap,max)、P(Tap,min)、P(TCDD)、P(DCONS)、P(C14)分别为逐日最高显温、最低显温、有效累积温度、热日连续天数和14时云量的累积频率。W1~W5分别为各自的权重。由于云量的作用在晴天时比多云时的效应大,在统计评价中称为低优指标。通常要求所有指标的变化方向一致(即所谓同趋势化),也就是将低优指标转化为高优指标。本文的转化方式为取1-P(C14)。为了确定权重,采用相关系数方法,利用上海疾病预防控制中心提供的1989—1998年夏季6—8月超额死亡数(共920个样本)与P(Tap,max)、P(Tap,min)、P(TCDD)、P(DCONS)、P(C14)进行单相关分析。本文超额死亡数的计算为逐日死亡数减去同期常年平均死亡人数,超额死亡数与各变量的单相关系数分别为0.365,0.263,0.271,0.341,0.162,均通过显著性检验(α<0.0001)。将单相关系数归一化得到的权重分别为W1=0.26、W2=0.19、W3=0.19、W4=0.24、W5=0.12)。从公式可以看出相对舒适度指数(RCI)的范围为0~1.0(也即0%~100%),IRC值越大,说明受高温暑热的影响越大。以上海1997年7月20日为例,该日相对热指数综合值为79%。2热时时间的变化相对舒适度指数能够反映出夏季不同月份同一气象条件下的相对舒适程度。从6—8月各变量的频率分布(图3)可以看出,最高显温(Tap,max)、最低显温(Tap,min)、有效累积温度(TCDD)和14时云量(C14)的频率分布曲线在夏季6—8月是有差异的,除了14时云量分布外,6月份Tap,max、Tap,min、TCDD的频率分布曲线和7月、8月相差特别明显。这些差异可以说明同样的气象条件在7、8月份可能不会感觉热不舒服,而在6月份却会感觉明显热不舒服。相对舒适度指数能够反映夏季暑热程度以及与热死亡的关系。本文计算了1989—1998年夏季(6—8月)逐日相对舒适度指数,并把相对舒适度指数最大的10d其天气条件及相应的累积频率与当日超额死亡数列于表2。可以看出相对舒适度指数最大的10d一般都具有云量少、最高和最低显温比较高、热日持续时间长和有效累积温度高的特点。相对舒适度指数大也和较大的超额日死亡人数联系在一起。表3为相对舒适度指数和暑热程度的等级划分,从表3可以看出相对舒适度指数能够综合反映当日的热舒适状况。当环境气象条件处于舒适和凉的情况下,平均日超额死亡数为负值,也就是平均日死亡数低于常年同期平均。而当人体处于不同等级热不舒适状态时,相应的平均日超额死亡数明显上升,特别是暑热程度达到极端热不舒适时,日超额平均死亡数达到最大。由此可以运用数值天气预报和构建的相对舒适度指数进行夏季暑热程度的预报。3对于适用于其他地区的预报人体在环境中的热感觉是许多气象要素综合作用的结果,本文介绍的相对舒适度指数是能够反映人体热感觉在季节和空间上存在相对性的一种相对指标,还探讨了相对舒适度指数与夏季热死亡的关系,发现该指标能够很好地反映夏季暑热状况,可以被用于日常的夏季暑热程度的预报,而且可适用于其他许多环境问题的评价。事实上,目前广泛使用的一些舒适度指标仅仅考虑了非常有限的要素(如温度和湿度),且大多为经验公式,且各地针对本地的实际情况进行了调整。如果这些绝对指标推广到其他地区就会出现偏差。本文提出的相对舒适度指数是考虑了对于夏季炎热程度相对重要的最大显温、最小显温、有效累积温度、热日的连续天数和反映中午