泰安气候舒适度与入境客流量季节变化的相关分析

王秀苗

(枣庄学院旅游与资源环境学院，山东枣庄　277160)



泰安气候舒适度与入境客流量季节变化的相关分析

王秀苗

(枣庄学院旅游与资源环境学院，山东枣庄277160)

利用泰安1980年～2010年的月度气候数据，计算泰安气候舒适度指数，分析泰安的最适游期为4月～5月和9月～10月；结合2010年～2014年泰安入境客流量月值数，采用OLS回归分析的方法建立线性回归方程，结果显示：泰安入境旅游客流量和气候舒适度呈高度相关关系，弹性系数高达0.933；用关联度分析方法分析泰安入境旅游客流量和温湿指数、风效指数、着衣指数及综合的舒适度指数之间的关联程度，发现入境旅游客流量和风效指数的关联系数最大，为0.623.

气候舒适度；入境客流量月指数；相关性分析；灰色关联度分析；泰安①

0　引言

旅游是非定居者不为经济目的而进行的旅行和因暂时居留而引起的一种现象及关系的总和[1]，它是人们的一种特殊的生活方式，是为了寻美、猎奇、求乐、修学、休养等目的而短期离开常居地到异地的社会交际行为.因此，风光优美、气候宜人的地区就往往成为人们寻求的旅游目的地，也就是说旅游目的地的气候是否舒适，是出游者优先考虑的因素之一.那么如何来衡量旅游目的地气候是否舒适呢？气候舒适度是项重要的指标.气候舒适度是指人类赖以生存、生活的空间及其自然条件中，健康人群在无需任何消寒、避暑装备和设施情况下对气温、湿度、风速和日照等气候因子感觉的适宜程度[2].这里的气温、湿度、风速和日照都是影响舒适度的重要因素.1947年Yagtou[3]和Houghten就开始了对人体感受温度的研究，提出了实感温度的概念.1951年Lots和Wezler研究了风速的大小对人体舒适感所造成的影响.1955年Burton研究了湿度的高低对人体舒适感所造成的影响.基于气温和湿球温度，Thom提出了不适指数的概念，此后Bosen进一步修正不适指数的公式，后来美国国家气象局用修正后的公式来进行夏季舒适度的预报.1966年美国科学家特吉旺(W.H.Terjung)正式提出风效指数和舒适度指数的概念，并且根据大多数人的舒适感，画出了风效指数和舒适度指数分布图.1973年奥利佛(J.E.Oliver)在风效指数的基础上加以改进，通过裸露实验，建立了风寒指数表[4].着衣指数ICL(Index of Clothing)是澳大利亚学者Freitas提出的，主要的影响因素为温度、风速、纬度位置和衣服面料等，进而通过着衣建议来减少不舒适感达到舒适的目的.1989年中国学者把气候舒适性评价方法引入对旅游环境质量的评价,并对旅游气候舒适度和旅游客流量的关系进行研究，相继有多篇研究成果呈现[5-15].泰山作为山东省乃至全国的重要旅游目的地，它的气候舒适度如何，怎样影响来泰旅游人数？本文将综合这3个指数全面科学地评价泰安气候舒适度的大小及其和入境旅游客流量的相关关系，参考相关文献，温湿指数、风效指数、着衣指数分级标准及赋值见表1[16].

表1　温湿指数、风效指数、着衣指数分级标准及赋值数据表

1　泰安概况与数据来源

1.1研究区概况

泰安位于山东省中部，东经116°02′∽117°59′、北纬35°38′～36°28′，面积7762km2，人口549．84万人，是著名的文化旅游城市，北依山东省会济南，南临孔子故里曲阜，是山东省“一山、一水、一圣人”旅游热线的中点.境内的泰山是国家重点风景名胜区，有“五岳独尊”的美誉，是闻名的世界自然文化遗产，总面积426km2，主峰海拔1545m，有山峰156座，崖岭138座，名洞72处，奇石72块，溪谷130条，瀑潭64处，名泉72眼，古树名木万余株，寺庙58座，古遗址128处，碑碣1239块，摩崖刻石1277处.另外还有徂徕山国家森林公园、莲花山风景名胜区、东平湖风景名胜区、水浒旅游区、神通山、牛山、云蒙山等旅游景点[17].泰安2014年共接待游客5311.8万人，其中入境旅游人次为36.6万人，旅游总收入500.5亿，旅游总收入占服务业增加值的比重和相当于GDP比重均为山东第一.

1.2数据来源

气候数据采用中国气象科学数据共享服务网(http://cdc.cma.gov.cn/index.jsp)上提供的1980年～2010年泰安站的气温、风速、相对湿度和日照时数的累年月平均气候数据，计算泰安的每月温湿指数(THI)、风效指数(K)，着衣指数(ICL)，用加权平均的方法算出综合的旅游舒适度指数.

泰安入境旅游客流量的大小用泰安市统计局提供的2011年至2014年每月的“接待境外旅游人次数”来衡量，其中包括“外国人、香港、澳门和台湾”的每月入境旅游人次数，作为衡量泰安入境旅游客流量的月度数据指标.

利用EXCEL和SPSS19.0软件对泰安气候舒适度和入境旅游月指数进行OLS线性回归分析，建立二者之间的模拟方程式.同时分析泰安入境旅游月指数和泰安温湿指数、风效指数、着衣指数和综合的气候舒适度进行灰色关联度.

2　泰安气候舒适度的分析

气候舒适度指数是测量气候因素影响人体舒适程度的指标，气温、大气的湿度、风速、光照、降雨、雾等气候因素皆有影响，其中最重要的因素是气温、湿度、风速和光照.气温在适中的时候(例如15℃)，大气的湿度变化对人体的舒适程度影响不大.但当气温偏高或偏低时，大气湿度对人体的舒适程度的影响就比较明显.气温偏高时，随着大气湿度的提高，人体通过汗液蒸发降温的难度就会增加，从而使体温升高，引起不适.当气温偏低时，大气的湿度提高导致大气的导热性增强，人体热辐射的能量迅速被空气中的水汽吸收，人体会感到更加寒冷，加剧了人们寒冷不舒适的感觉.例如风速为0.5m/s，气温为35℃,相对湿度为0.10时，人体的皮肤表面温度可保持在32～33℃的舒适状态,但当相对湿度升高为0.90时人体皮肤表面温度则升到36℃的炎热状态[18].基于这个原理，许多国内外学者使用了温湿指数的指标来衡量气温和大气湿度对人体舒适程度综合作用的影响.根据大多数人的感受，美国科学家特吉旺(W.H.Teljung)把温度和大气的相对湿度的不同组合分为11类，绘制了温湿指数图表，用月平均最高气温、月平均最小相对湿度、月平均最低气温和月平均最大相对湿度查得月最大和最小温湿指数.又把温度和风速的不同组合分为12类，绘制了风效指数图，使用月平均最高气温、月平均最低气温和月平均风速来查得月最大和最小风效指数，再根据温湿指数和风效指数的大小综合得到气候的舒适度指数[19].本文温湿指数的计算式是由俄国学者的有效温度的计算式Et=Td-0.55(1-f)(Td-58)演变而来[20],其中的Td为华氏温度,Td单位换算成摄氏温度(t)便得到公式(1).

THI=(1.8t+32)-0.55(1-f)·(1.8t-26)

(1)

它的物理意义是湿度订正以后的温度.式中:t为气温(℃)，f为相对湿度(%).温湿指数在60∽70是最为舒适，50∽60为凉舒适，70∽75为暖舒适，<50为冷不舒适，>75为热不舒适，如表1所示.通过计算，泰安各月温湿指数分布情况如图1所示.

图1　泰安各月温湿指数分布折线图　　图2　泰安各月风效指数分布折线图

从图1中可以看出，单从泰安各月的温湿指数来看，4月～5月为清凉舒适、9月～10月为暖舒适状态，是适合旅游的月份，7月～8月为闷热不舒适的状态，1月和12月的温湿指数在40以下，处于极寒冷、极不舒适的状态，不适合大众旅游，但对那些喜爱欣赏寒冷状态下形成的雪淞、雾凇的游客有比较大的吸引力.

当气温低于皮肤温度时，风使人体散热加快，加大了人们寒冷不舒适的感觉，当气温稍高于皮肤温度时，风会使人感觉凉爽舒适，使人舒适程度增加.但当高温又高湿时，风速加大，起不到降温的效果，反而可加重热的感觉，使人更加不舒适.例如风速为0.5m/s，气温为35℃，相对湿度为0.90时，人体体表温度为36℃的炎热状态,如果这时风速增加到5m/s,体表温度则降到35℃，感觉舒适一些.但气温为40℃,相对湿度为0.90,风速0.5m/s时,体表温度为38℃,而风速增加到5.0m/s,体表温度则上升到38.6℃，更加闷热不舒适.风效指数(K)测度的是风速、气温与日照时数对裸露人体舒适度的影响，计算方法见公式(2)[5]：

(2)

式中:t表示气温(℃)，v表示风速(m/s)，S表示每天的日照时数(h/d)，结果为-300∽-600时为舒适，是最适宜旅游的季节，-600∽-800为凉，-200∽-300为暖，这两个区间是也适宜旅游，只是舒适程度稍微低一些.其它区间太冷或太热，不适宜开展旅游活动.通过计算，泰安各月风效指数分布情况如图2所示.从图2来看，泰安最适合旅游的月份为3月∽4月和10月∽11月，较适宜旅游的月份为1月、2月、5月、9月和12月，其它月份不适宜旅游.

温湿指数和风效指数反映的是气候对裸露皮肤的影响，当气温降到25℃以下，裸露的体表温度一般就会降到32℃以下，从而有了冷不舒适的感觉，就需要着衣，着衣具有低温时减少散热和高温时阻挡外部热量传入的作用，因此，着衣是把外部气候环境的不舒适性转换为舒适环境的一种修正.综合温度、人体代谢、太阳辐射、风速等多种因素，泰安着衣指数(ICL)经验计算公式如公式(3)[21]:

(3)

式中:t为气温(℃)，H为轻活动量下的代谢率，为87W/m2，a表示人体对太阳辐射的吸收情况，它与太阳的辐射角度、衣料及其人体姿势等有关系，多数情况下取最大值0.06，本文也取0.06.R表示垂直于阳光的单位面积土地所接受的太阳辐射，取1368W/m2[21]，α表示某地太阳高度角，随纬度的高低而变化，设当地纬度为φ,夏天为“90°-φ+23°26′”，冬季为“90°-φ-23°26′”，春秋季为“90°-φ”，V为10m处的风速，单位为m/s.通过计算，泰安各月着衣指数分布情况如图3所示.

图3　泰安各月着衣指数分布折线图　　　图4　泰安各月舒适度指数分布折线图

从图3可以看出，泰安适宜旅游的月份，4月着衣建议为春季常用服装，5月和10月为衬衣和常用便服，9月份为轻便的夏装.

以上三个指数从不同的角度考虑了旅游气候的舒适状况，由于三个指数的数值范围不同，综合的旅游气候舒适度不能简单地把三个指数相加，因此把温湿指数、风效指数和着衣指数分布区间从小到大赋值1、3、5、7、9、7、5、3、1，综合的舒适度指数C为THI的赋值、K的赋值和ICL的赋值的加权相加，参考相关文献，权重分别为0.6、0.3和0.1，即C=0.6*THI的赋值+0.3*K的赋值+0.1*ICL的赋值[22],结果如表2、图4所示.

从表2、图4可以看出，泰安综合的旅游气候舒适度指数，4月∽5月、9月∽10月最为舒适，3月、6月、7月和11月较舒适，1月、2月、8月和12月最为不舒适.

3　泰安气候舒适度和入境旅游客流量的相关关系

泰安旅游入境游客客流量由泰安统计局提供的“接待境外旅游人次数”的月度数据来反映，由于每月的天数不同，本文都换算成每月30天的人次数，除以全年的“接待境外旅游人次数”就得到泰安入境旅游的月指数.由于个别月份数据缺失或存在明显错误，例如累加到下一月份反而比上一月份小等，本文根据上下月份的增长率进行了数据的矫正.从2011年至2014年泰安入境旅游月指数的5年平均值，并和泰安舒适度指数绘制成图5，比较发现，二者趋向也是一致的，适合做相关分析.

表2　泰安各月旅游舒适度指数表

图5　泰安舒适度和入境月指数比较折线图　　　　　图6　泰安旅游月指数统计值与模拟值比较折线图

泰安入境旅游的月值数和综合的气候舒适度指数二者的变化趋势比较一致，适合作OLS回归分析.除气候舒适度对入境旅游客流量变化产生影响之外，暑假、“十一黄金周”、门票价格等特殊因素对入境旅游客流量也产生影响.本文使用虚拟因子来衡量其影响的大小，根据影响的程度，将虚拟因子赋值为“1，0”.5月为韩国、日本客源国法定节假日特别集中的月份，如日本4月29日为昭和纪念日，5月3日为宪法纪念日，5月4日为绿色日，5月5日为儿童日，这几大法定节假日常常连休形成4月29至5月6日的“黄金周”[23]，因此虚拟因子赋值为1；7月、8月为客源国地区带薪休假的比较集中的时期，虚拟因子皆赋值为1；10月为国内黄金周，虚拟因子赋值为1；其余月份赋值为0.

下面以气候舒适度指数和入境旅游月指数及其虚拟因子通过SPSS19.0进行OLS回归分析，建立回归方程，以揭示泰安入境客流月指数与气候舒适度的关系，模拟方程如公式(4)：

Qi=a+b1Ci+b2Hi=2.403+0.933Ci+2.325Hi

(4)

其中，Qi为入境旅游月指数(%)，a为常数，b1、b2为回归系数，Ci为气候舒适度指数的值，Hi为虚拟因子赋值.从模拟公式可以看出，泰安入境旅游月指数与气候舒适度呈现正相关的关系.对回归方程进行检验：

通过图6也可以看出，泰安入境旅游月指数的统计值和模拟值是高度拟合的，说明模拟公式还是非常准确的.

4　泰安气候舒适度和入境旅游客流量的灰色关联分析

灰色关联分析是在系统发展过程中，两个要素其随时间或不同对象而发展趋势的相似程度，若发展趋势具有一致性，即同步变化程度较高，则可谓二者关联程度较高；反之，则较低，二者之间相似的程度亦称为“灰色关联度”.通过图6就可以看出，泰安入境旅游客源年内的变化和气候舒适度的年内变化二者之间的同步发展的趋势性比较高.

因此，用关联度分析方法分析二者之间的关联程度也是有必要的.反映系统行为特征的数据序列用Xi(k)(i=0,1,2,3,4,k=1,2,…,12)来表示第i个指标第k个月的数据：X0(k)，是反映系统行为特征的参考数列，这里为2011年～2014年的入境旅游月指数的平均值；Xi(k)(i=1,2,3,4)为影响系统行为因素所组成的比较数列，分别表示温湿指数的赋值、着衣指数的赋值、风效指数的赋值和综合的旅游舒适度指数.参考数列和比较数列都是无量纲的指数值，所以不需要无量纲化处理.

表3　灰色关联原始数据表

计算泰安入境旅游的月指数与比较数列的灰色关联系数,对于一个参考数列X0(k)有i个比较数列Xi(k)，各比较数列与参考数列在各个时刻的关联系数[24]，计算公式如公式(5)：

(5)

表4　灰色关联分析结果数据表

从表4可以看出，泰安入境月指数和温湿指数、着衣指数、风效指数和综合的旅游舒适度指数关联系数都比较大，说明泰安入境旅游市场和气候舒适程度影响非常明显，其中和风效指数的关联系数是最大的，二者的关联系数达到0.623.

5　结论

上文利用温湿指数、风效指数和着衣指数来模拟计算了泰安综合的气候舒适度，结果表明，泰安，4～5月,9月～10月是最适合旅游的时期，其中5月、10月为入境游客达到最高峰，8月则因为带薪休假比较集中的时期，入境旅游达到小高峰.旅游月值数随着气候舒适度的增长而增长，弹性系数为0.933.

泰安入境旅游月指数与温湿指数、着衣指数、风效指数和舒适度指数的关联系数都比较大，但与风效指数的关联系数是最大的，达到0.623，说明入境泰安旅游的游客人数受风速影响是最大的.

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[责任编辑：吕海玲]

Acorrelation Analysis Between Climate Comfort Degree and Monthly Variation of Inbound Tourists in Tai'an City

WANG Xiu-miao

(Tourism Resources and Environment College of Zaozhuang University, Zaozhuang 277160，China)

Using the monthly climate data of Tai’an City in the past 30 years (1980～2010), the article calculates Climate Comfortable Degreeof Tai'an City, and points out the period from April to October and the period fromSeptember to October is the most appropriate tourism periods. Based on the data of Monthly Inbound Tourist from 2010 to 2014,using OLS method，the paper establish a linear regression equation, and the results shows MonthlyInbound Tourists Index and Climate Comfort Degreeis interrelated,andthe elastic coefficient attains 0.933. With Grey Correlation Analysis Method ,the correlationcoefficientis is calculated between Monthly Inbound Tourists Indexand Temperature Humidity Index, Wind Effect Index, ICL and Comprehensive Comfort Index, and the correlationcoefficientisbetweenInbound TouristsMonthlyIndex and Wind Effect Index is maximum, and it attains 0.623.

climate comfortable degreeindex; monthlyinbound tourists tndex; correlation analysis; grey correlation analysis method;tai'an city

2016-08-10

王秀苗(1973-)，女，山东郓城人，枣庄学院旅游与资源环境学院讲师，硕士，主要从事旅游气候、旅游资源开发与利用方面的研究.

F592.7

A

1004-7077(2016)05-0072-08