近50年京津冀气候舒适度的区域时空特征分析

2019-12-04孙应龙吴门新

生态学报 2019年20期

曹云,孙应龙,吴门新

国家气象中心, 北京 100081

在人类赖以生活和生存的自然环境条件中,气候是影响人类活动和人居环境的重要自然因子。温度、湿度等气象条件变化会对人体产生不同程度的生理影响,而不同气象条件的组合必将对人体舒适程度产生一个综合的影响[1- 2]。气候舒适度是从气象学角度评价人体对气温、湿度、风速等气象因子所感受适宜状态,属于不同天气、气候条件影响下人体舒适程度的生物气象指标[3- 4]；气候舒适期是指人体感觉适宜的气候条件所对应的时间范围,即人体感觉到舒适的持续日数[5- 7]。气候的舒适性主要由皮肤的温度、出汗量、热感及其人体调节机能所承受的负荷来确定,受环境气温、相对湿度、日照时数、风力等天气气候因素的影响[8- 9]。在气象条件对于人体舒适性的影响方面,国内外学者进行了大量的研究,从多种角度提出了多项气候舒适度的评价指标和计算方法。国外早在20世纪中期已开始了对不同气象因子对人体舒适度影响的探索研究[10],并逐步构建了温湿指数、风寒指数、着衣指数等各种气候舒适度指数及评价模型[11- 14]。我国气候舒适度研究大约开始于20世纪80年代,主要利用舒适度模型开展了一系列卓有成效的研究工作,其中以温湿指数、风效指数等应用最为广泛[15]。在大空间尺度方面,唐焰等[5],李山等[4]利用温湿指数和风效指数分析了气候舒适期的空间格局及其季节性特点,对人居环境的气候适宜性进行了定量评价；孙根年等[16-17]基于月气候适宜指数揭示了我国东部和北部典型城市气候舒适度的时空变化规律；曹永强等[18]分析了辽宁省夏季舒适程度,并依据变化趋势进行舒适区域划分；同时也在滨海城市[19-20]、高原地区[21-22]、山区库区[23-25]开展了气候舒适性评价。在小空间尺度方面,李树华等[26]、张娜等[27]利用温湿指数,对城市绿地、河岸带等区域的气候舒适度进行了定量化的深入对比研究。在不同气象要素中,空气温度对舒适感的影响最大,其次是相对湿度和风速[28]。此外,也有学者利用温湿指数、风效指数等气候舒适度指数,开展了气候舒适度变化对当地旅游客流量的影响研究[29-31]。综上所述,气候作为自然环境的重要条件之一,其舒适性是评价和分析区域人居环境、旅游资源的关键气候指标。当前气候舒适度评价已成为人居环境气候评估、旅游气候资源评价的重要内容之一[32-33]。

然而,以往研究多为重点城区、景区的点面上现状对比或分析,相对缺乏在一个较长的时间尺度上对气候舒适度变化特征及其规律的分析[34-35]。特别是在20世纪50年代以来,在气候变暖与变暖趋势加快为主要特征的气候变化背景下,区域气候舒适期势必会发生不同程度的变化,必将对人居环境和旅游资源产生重要的影响[6,36-37]。此外,以往气候舒适度研究大多是以月为时间尺度来进行界定,舒适月份也相对稳定,造成气候变化对气候舒适度的影响在月尺度上难以体现,也不利于区域间横向和区域内纵向的比较和解析[4]。因而近年来在日尺度上,开展气候舒适度的区域性对比研究以及年际变化的分析研究有所增加,进而也受到了越来越多的关注[38-40]。

本文利用京津冀地区1966—2015年170个观测站点近50年逐日气象观测资料,基于日尺度的温湿指数、风效指数、着衣指数及其综合指数,对区域多年气候舒适期变化特征进行了系统分析,揭示气候变化背景下气候舒适期的时空演变特征,以期为丰富京津冀地区的气候适宜性研究、促进区域人口科学合理布局提供技术支持。

1 数据与方法

1.1 数据来源

图1 京津冀气象观测站点分布示意图 Fig.1 Spatial distribution of meteorological observation stations in the Beijing-Tianjin-Hebei region

基于国家气象中心整理的数据集,选择京津冀地区空间分布较为均匀、记录相对完整的170个站点(图1),1966—2015年逐日气温、风速、相对湿度、日照时数等气象数据,为气候舒适指数的逐日计算提供数据基础。

1.2 研究方法和评价指标

1.2.1气候舒适度指数

在前人研究的基础上[8,9,17,41,42],选择温湿指数(Temperature-Humidity Index,THI)、风效指数(Wind-Effect Index,WEI)、着衣指数(Index of Cloth Loading,ICL)及其综合指数(Comprehensive Comfort Index,CCI)对区域气候舒适度进行研究。

(1)温湿指数(THI),是通过温度和湿度的组合,反映人体与周围环境的热量交换,是气候舒适度的重要指标[8]。计算式如下：

THI=(1.8×T+32)- 0.55×(1-RH)×(1.8×T-26)

(1)

式中：T为温度(℃),RH为相对湿度。

(2)风效指数(WEI),是指风速和气温对裸露人体热量散失的影响,既考虑体表的散热,也考虑了太阳辐射后人体的增热,反映了体表与周围环境之间的热交换,即皮肤温度为33℃时,体表单位面积的热交换量(正值为吸热,负值为散热)[7,9]。计算公式如下：

(2)

式中：V为风速(m/s),T为温度(℃),S为日照时数(h/d)。

(3)着衣指数(ICL),综合了温度、太阳辐射、人体代谢和风速等多种因素,人们可以根据着衣指数的大小来选择不同的衣服而改变气候的不舒适性[43]。计算公式如下：

(3)

式中：T为摄氏气温(℃)；H代表人体代谢率的75%,文中取轻活动量下的代谢率,此时H=87W/m2；A表示人体对太阳辐射的吸收情况,文中取0.06；R表示垂直阳光的单位面积土地所接收的太阳辐射(W/m2),一般取太阳常数R=1367W/m2[18]；α是太阳高度角,取平均状况,设纬度为β,夏季各地太阳高度角为90-β+23°26′,冬季时各地太阳高度角为90-β-23°26′,春秋各地太阳高度角为90-β；V为风速(m/s)。

1.2.2舒适度综合指数(CCI)

为了更准确、更方便地进行统计分析,根据人们户外感受相对程度,将3个指数进行了分级及赋值,由于寒冷和炎热都会影响环境气候舒适度,所以将其级别分别为e、d、c、b、A、B、C、D、E,赋值为1、3、5、7、9、7、5、3、1,其数值越高,气候舒适程度就越高[16,17,19,43],其结果如表1所示。

综合舒适指数(CCI)是以温湿指数、风效指数和着衣指数为基础,采用专家打分和层次分析法确定各指数的权重,建立气候舒适性综合评价模型[17],其计算公式如下：

CCI=0.6×XTHI+0.3×XWEI+0.1×XICL

(4)

式中：XTHI、XWEI和XICL分别为温湿指数、风效指数和着衣指数的分级赋值,0.6、0.3、0.1为各指数权重系数。其中7≤CCI≤9时为舒适等级；5≤CCI<7时为较舒适等级；3≤CCI<5时为较不舒适等级；1≤CCI<3时为不舒适等级。

表1 温湿指数、风效指数和着衣指数的分级标准及赋值

1.2.3统计分析

舒适期统计,本文是以达到舒适等级、较舒适等级的日期和天数为分析对象,基于逐日的气候舒适度指数,采用气候分析中五日滑动平均法,逐年统计不同舒适等级的初始日期(最早出现日期)、终止日期(最晚出现日期)以及初终日期间该舒适等级的天数；并根据初终日期间,达到不同舒适等级的累计天数占该期间总天数的百分率,来计算气候舒适率。

气候变化趋势分析,本文采用气候学中常用的线性倾向率的方法,对气候舒适期随时间的变化趋势进行分析。对近50年不同气候舒适指数及其舒适期的年变化趋势进行时间序列分析,并采用最小二乘法来估算倾向率,表示其气候变化趋势。倾向率正负表示增加或减少趋势,其值的大小反映增加或减少的速率；通常以其10年变化量来开展相应趋势分析。

2 结果与分析

2.1 温湿指数分析与评价

从温湿指数(THI)近50年的变化特征来看,区域温湿指数年际间变化幅度较大,其中天津变幅最大,1969年THI最低为53.1,2014年最高为57.6；京津冀三地年平均THI变化范围在52—58之间,天津THI偏高,北京和河北THI变化范围基本相似,大致处于b和c偏凉等级。但京津冀THI变化趋势基本相同,均呈显著性的提高趋势(图2),其中天津THI增加趋势最为明显,每10年THI增加0.57,表明京津冀区域气候舒适性从偏凉向偏暖的方向转变。

图2 1966—2015年温湿指数的逐年变化特征Fig.2 Interannual variations of THI from 1966 to 2015

从近50年各月平均变化来看(图3),京津冀三地的温湿指数(THI)均成明显单峰型,1月THI最低为32—33,随着温度和湿度的变化,THI逐月提高,基本7月达到一年最高值为75—77,人体感觉为偏热和闷热,之后THI逐步下降。从各月舒适等级的天数来看,京津冀舒适期呈现两个峰值,舒适期主要集中在4—5月和9—10月,其中5月舒适和较舒适等级的日数最多,平均北京有26 d、天津25 d、河北24 d。

图3 温湿指数及其不同舒适等级持续天数的近50年平均月变化Fig.3 Monthly variation of THI and comfort period of different grades from 1966 to 2015

从京津冀不同舒适期统计分析来看(表2),北京较舒适(偏凉)b等级、舒适A等级、较舒适B(偏暖)等级的天数均最多,分别平均达到29 d(27—30 d)、33 d(32—34 d)、37 d(36—40 d)；天津三个等级日数最少,分别为27 d(25—19 d)、30 d(28—31 d)、34 d(33—36 d)。但从初始日期变化来看,天津近50平均最早、北京最晚,其中天津较舒适(偏凉)b等级平均初始日期为4月4日、历年最早出现3月29日(1996—2005年)；舒适A等级平均初始日期为4月18日、历年最早出现4月14日(1996—2005年)；较舒适B(偏暖)等级平均初始日期为5月6日、历年最早出现5月1日(2006—2015年)。从终止日期(最晚出现日期)来看,天津近50年平均最晚、北京偏早,其中天津较舒适(偏凉)b等级平均终止日期为10月25日、历年最晚出现10月27日(2006—2015年)；舒适A等级平均终止日期为10月13日、历年最晚出现10月15日(2006—2015年)；较舒适B(偏暖)等级平均终止日期为9月27日、历年最晚出现9月29日(1996—2005年)。

表2 1966—2015年不同年际间温湿指数舒适期的变化特征

SD：初始日期,Start date；ED：终止日期,End Date：Days：天数

受区域温度和湿度的变化影响,区域温湿指数不同舒适等级的初始日期、终止日期以及持续日数发生了不同程度变化。从近50年来统计分析来看(表3),京津冀不同舒适等级的初始日期大多呈显著的负相关性,随着年代变化,初始日期呈提前趋势,其中天津较舒适b等级初始日期提前最多,大约每10年提前3 d；终止日期呈正相关性,随着年代变化,呈推迟趋势,但这种变化趋势大多并不显著,仅天津较舒适b、舒适A等级以及河北舒适A等级的终止日期呈显著增加趋势。不同舒适等级的天数也略有增加,但变化趋势不显著；舒适率总体略有下降,但变化趋势也没有达到显著水平。

2.2 风效指数分析与评价

从风效指数(WEI)近50年的变化特征来看(图4),京津冀年平均WEI变化范围在-500—-380之间,人体感觉上处于稍冷风、清凉风等级；京津冀WEI年际间变化幅度均较大,其中天津变幅最大,1969年WEI最低为-499.8,2014年最高为-375.8。但从多年变化趋势来看,京津冀WEI从1966—2015年基本呈上升趋势,每10年北京WEI增加8.2、天津16.2、河北13.5,表明京津冀WEI向暖风等级变化。

表3 近50年温湿指数不同等级舒适期的趋势分析

SD：初始日期,Start date；ED：终止日期,End date;Days：天数；CR：舒适率,Comfort rate；TR：倾向率,Tendency rate；r：相关系数,Correlation coefficient；*表示达到0.05的显著性水平；**表示达到0.01的显著性水平

图4 1966—2015年风效指数的逐年变化特征Fig.4 Interannual variations of WEI from 1966 to 2015

从1—12月50年均值变化来看(图5),京津冀三地的风效指数均成明显单峰型,1月WEI在各月中最低,随着风速和温度等变化,WEI逐月提高,从冷风向暖风变化,基本7月达到一年最高值,之后逐步下降。从风效指数的舒适天数来看,京津冀舒适A等级天数9月最多,北京平均13 d、天津12 d、河北11 d；较舒适B等级(暖风)天数8月最多,大约20—22 d；较舒适b等级(凉风)天数10月最多,大约22—23 d。

图5 风效指数及其不同舒适等级持续天数的近50年平均月变化Fig.5 Monthly variation of WEI and comfort period of different grades from 1966 to 2015

从近50年京津冀舒适日数的年均值来看(表4),较舒适b等级日数河北最多为104 d,天津最少94 d；舒适A等级日数北京最多为45 d,天津最少41 d；较舒适(B)等级日数天津最多80 d,河北最少75 d。从初始日期变化来看,b等级初始日期,河北平均最早为2月20日,历年最早出现2月10日(1996—2005年)；A等级初始日期,北京和河北50年平均为4月25日,天津略晚为4月27日；B等级初始日期,北京最早为5月14日,天津略晚为5月16日。从终止日期来看,b等级的终止日期,河北平均最晚12月1日,历年最晚出现12月8日(1996—2005年)；A等级的终止日期,天津和河北50年平均为10月8日,北京为10月5日；B等级的终止日期,天津平均最晚9月19日,历年最晚出现9月23日(2006—2015年)。

从风效指数舒适期的近50年变化来看(表5),京津冀初始日期在年际间大多呈显著的负相关性,随着年代变化,初始日期呈明显的提前趋势,其中天津初始日期提前的趋势最为显著,大约每10年提前3—5 d。终止日期通常随着年代变化,呈推迟的趋势,但这种变化趋势大多并不显著,仅天津较舒适b、舒适A等级以及河北舒适A等级的终止日期呈显著推迟趋势。天数和舒适率也略有增加,但两者变化趋势均没有达到显著水平。

表4 1966—2015年不同年际间风效指数舒适期的变化特征

SD：初始日期,Start date；ED：终止日期,End date;Days：天数

表5 近50年风效指数不同等级舒适期的趋势分析

2.3 着衣指数分析与评价

从着衣指数(ICL)近50年变化特征来看(图6),京津冀年平均ICL变化范围在1.3—1.7之间；年际间变幅均较大,其中天津变幅最大,2014年ICL最低为1.36,1969年最高为1.62。但从多年变化趋势来看,京津冀ICL从1966—2015年呈下降趋势,表明京津冀受气候偏暖影响,着衣指数相应的逐年减少。

图6 1966—2015年着衣指数的逐年变化特征Fig.6 Interannual variations of ICL from 1966 to 2015

从各月50年均值来看(图7),京津冀着衣指数均成明显低谷型,1月ICL通常最高(2.7—2.8),需要穿羽绒或毛皮衣,随着温度逐步回升,ICL逐月减小,基本7月达到一年最低值(0.4—0.5),之后气温逐步下降,ICL逐步增加。从各月不同舒适等级天数来看,京津冀舒适期基本全年呈现两个峰值,在5月和9月,A等级日数达到21—23 d,舒适率达到了70.9%—76.7%。

图7 着衣指数及其不同舒适等级持续天数的近50年平均月变化Fig.7 Monthly variation of ICL and comfort period of different grades from 1966 to 2015

从舒适日数的年均值来看(表6),b等级日数河北最多,为21 d,北京和天津为20 d； A等级日数北京最多,为93 d,天津最少为82 d；B等级日数天津最多41 d,河北最少33 d。因此北京舒适期累计日数最多,152 d,河北最少,140 d。从初始日期变化来看,b等级的初始日期,天津平均最早为4月5日,历年最早出现3月30日(1996—2005年)；A等级的初始日期,京津冀三地相差不大,大致出现在4月14日—15日；B等级的初始日期,天津最早为5月26日,河北略晚为5月30日。从不同等级的终止日期来看,天津终止日期均要晚于北京和河北,而北京终止日期要偏早。

表6 1966—2015年不同年际间着衣指数舒适期的变化特征

SD：初始日期,Start Date；ED：终止日期,End Date;Days：天数

从近50年变化趋势来看(表7),京津冀不同舒适等级的初始日期在年际间大多呈显著的负相关性,随着年代变化,初始日期呈明显的提前趋势,其中天津初始日期变化趋势达到了极显著水平,提前的趋势也最为明显,大约每10年提前2—4天。终止日期通常随着年代变化,呈推迟的趋势,其中天津和河北舒适A等级与较舒适B等级的终止日期呈显著推迟,大约每10年推迟1—3天。较舒适b、B等级的天数,京津冀变化趋势不显著,但舒适A等级的天数,北京和天津大约每10年减少2天。舒适率也大致呈下降趋势,其中天津舒适率下降趋势均达到了显著或极显著水平。

表7 近50年着衣指数不同等级舒适期的趋势分析

2.4 舒适度综合指数分析与评价

从舒适度综合指数(CCI)近50年的变化特征来看(图8),京津冀年平均CCI变化范围在4.6—5.4之间；年际间变化幅度均较大,其中天津变幅最大,1969年最低为4.7,2004年最高为5.4。从多年变化趋势来看,京津冀CCI从1966—2015年呈明显上升趋势,表明受区域气候变化影响,京津冀气候舒适度有所提升；以10年为间隔的四个时段,京津冀三地舒适度综合指数在1966—1975年间增加趋势最为明显,每年提高0.02,远高于其他三个时段。

从各月50年均值变化来看(图9),京津冀综合指数(CCI)均成明显“M”型变化,4—5月和9—10月的CCI为明显的高峰值,变化范围大致在7.3—7.5之间,处于舒适等级。京津冀舒适等级的日数主要集中在4—10月,其中5月舒适等级的日数最多,有24—26天；较舒适等级的日数主要集中于3—11月,其中6月较舒适等级的日数最多,有13—16天。因此从舒适和较舒适等级的累计日数来看,4月、5月、9月、10月属于全年中舒适程度最高的月份,达到两个等级的月均累计日数大致有28—31天。

图9 综合指数及其不同舒适等级持续天数的近50年平均月变化Fig.9 Monthly variation of CCI and comfort period of different grades from 1966 to 2015

从近50年综合指数舒适期的统计分析来看(表8),北京地区舒适和较舒适等级的日数均最多,年平均分别达到100天和92天；天津最少,为91天和87天。京津冀舒适等级的日数要多于较舒适等级的日数,但前者在不同年际间变化幅度较小,仅有3—5天,而较舒适等级的日数变化幅度较大,达到7—9天。初始日期在京津冀间相差不大,舒适等级的初始日期大约4月9—10日,较舒适等级的初始日期大约为3月10—14日,其中河北平均初始日期要略早于北京和天津。但是终止日期在京津冀间相差明显,舒适和较舒适等级的终止日期北京偏早,分别平均为10月15日、11月11日；终止日期最晚出现的是天津,平均为10月22日(历年最晚10月18日)、11月15日(历年最晚11月18日)。

表8 1966—2015年不同年际间综合指数舒适期的变化特征

SD：初始日期,Start date；ED：终止日期,End date;Days：天数

从综合指数的舒适期变化趋势来看(表9),近50年京津冀舒适、较舒适等级的初始日期均呈显著的负相关性,从1966—2015年,初始日期呈明显的提前趋势,其中较舒适等级的初始日期变化较大,大约每10年提前3—4天。对于终止日期,天津和河北的舒适、较舒适等级终止日期均呈增加趋势,大约每10年推迟1—2天；北京增加的趋势没有达到显著水平。从天数变化来看,京津冀舒适等级的日数略有减少,较舒适等级的日数略有增加,但均没有达到显著水平,仅河北较舒适等级的日数显著增加,每10年增加2天。对于舒适率,京津冀均略下降,仅天津和河北舒适等级的舒适率减少趋势达到显著水平,每10年减少1—2天。

表9 50年综合指数不同等级舒适期的趋势分析

SD：初始日期,Start date；ED：终止日期,End date;Days：天数；CR：舒适率,Comfort rate；TR：倾向率,Tendency rate；r：相关系数,Correlation Coefficient；*表示达到0.05的显著性水平；**表示达到0.01的显著性水平

从年平均舒适等级日数空间分布特征来看(图10),表现为由西北向东南地区,舒适等级日数呈现减少的趋势。舒适等级的日数高值区主要分布在河北北部,全年舒适等级日数达到105—115天,西北部的部分区域达到115—120天；河北南部大部处于90—95天,东南部最少,不足90天；北京大部舒适等级日数达到95—105天,西部部分地区达到105—115天；天津大部舒适等级日数为90—95天。对于较舒适等级日数的分布特征,河北北部和东南部不足90天,中部90—95天；北京大部较舒适等级的日数达95—100天；天津大部不足90天。

图10 1966—2015年多年平均舒适等级日数和较舒适等级日数的空间分布Fig.10 Distribution of the annual average for comfortable and less comfortable grade days from 1966 to 2015

3 讨论

在全球气候变化背景下,特别随着区域温度、降水等气象要素的变化,区域气候舒适度指数、舒适期已发生了不同程度的变化[16,44]。我国东部典型城市气候舒适度研究显示,纬度较高的城市年综合舒适指数呈上升趋势,气候舒适期增长,而且北方城市各月温湿指数、着衣指数等指数变化幅度要大于南方城市,一般纬度越高变化越大[16]。对风效指数研究,全国主要省会城市的年平均风效指数呈上升趋势,东北地区增长趋势最为明显[1]。基于月尺度的北京气候适宜度研究也发现,1969—2008年北京温湿指数和风寒指数整体呈上升,着衣指数呈下降趋势,而综合舒适指数呈上升趋势[6]。这与本文对京津冀区域研究结果基本相同。

气候舒适期作为衡量气候舒适时间长短(时长)的一个概念,直观、量化地表征了气候舒适度[4],而目前研究主要以日、月、季、年等多种时间分辨率的舒适期为主,但近年来随着精细化研究需求不断增加以及气象数据整理挖掘,舒适期在日尺度上的研究也有所增多[7,38-39],不仅对区域舒适期统计精确到天数,而且部分研究也对气候变化背景下舒适期的“起止日期”演变趋势进行了探索[2,7]。本文在日尺度上,对舒适期的天数、初始和终止日期及其气候变化趋势均进行了初步研究,揭示了近50年京津冀在气候变化背景下舒适期的变化规律,进一步丰富了区域气候舒适期的科学认识和实践应用。

气候舒适期空间变化明显,全国地域性的差异较为显著,气候舒适的高值区分布在东南丘陵和云贵高原东南部,低值区分布在青藏高原和天山山地等高寒地区[5]。在全国尺度上,年均气候舒适期在1961—2010年期间呈增长态势,而且后25年比前25年总计增加了约3.6天,春、秋两季累计贡献了约8成的增加量[4]。我国大部地区的气候舒适期主要分布在4—10月,各地舒适期在年际间呈增长趋势,但各地舒适期长短、增加幅度存在一定差异,以往研究显示舒适期大约每十年,陕西增加1—5天[39],安徽大部增加5—11天[38]。对于京津冀地区,曹伟宏和王淑新[9]基于月气候舒适度研究也显示,舒适期主要集中在春秋两季,北部地区气候舒适性高于南部,北京要好于天津和河北部分城市,但低于河北秦皇岛、廊坊等城市；北京山区舒适期较长,从春季4月份开始一直可持续到10月底结束,长达7个月的时间,山区春秋两季为全年最舒适期[41]。京津冀大部地区处于春秋舒适型气候区,舒适性年内分布呈现“M”型变化[6,9],这与本文研究结果相似,而且大部地区气候舒适指数及舒适期近50年呈增加趋势,主要受到区域气候变化的影响,其中春秋降水和气温变化,尤其是北方地区春季降水增多和气温升高(图11)是区域气候舒适性提高的重要气候因素之一。

图11 河北1966—2015年春季降水量和气温的变化趋势Fig.11 Trend of change of spring precipitation and air temperature in the Hebei province from 1966 to 2015

京津冀地区气候不仅受所属区域大气候背景的影响,而且也反映了国家政策、区域生态恢复措施等人类活动所产生的作用。近几十年以来,京津冀地区广泛开展生态建设和生态修复工程,持续实施了“太行山绿化”、“三北防护林”以及退耕还林等措施。研究显示2005—2015年京津冀植被覆盖度呈明显上升趋势[45],区域内林地和水体面积均出现增加,其中林地增幅高达69%[46],利于京津冀气候舒适度改善提高。但从京津冀三地多年变化来看,天津气候舒适度变化幅度偏高。天津作为我国北方沿海城市,受大陆季风气候和海洋气候的影响[47],加之人类活动对区域气候的作用,特别是近年来滨海新区城市化进程的迅猛发展,对城市气候变化的影响日趋明显[48],进而引起区域气象条件变化偏大,推动了天津气候舒适度变化幅度的增高。

不同气象要素对人体产生不同的生理影响,各要素的组合对人体产生一个综合的整体影响[1]。在各种气候要素中,人体气候舒适感主要受到气温、湿度、风力的影响,直接涉及到人体与外界环境的热量与水分交换[49-50],但气候舒适感还受到气压、空气含氧量、紫外线辐射以及空气质量等要素的影响[7,38],特别是对山区和高原地区的舒适度影响更为显著[21,38]。本文利用基于三种气候指数所构建的综合指数,能在一定程度上体现区域气候舒适程度,但其构建方法以及分级标准,特别针对某一特定区域,仍需要进一步细化研究,而且在分析过程中也未能考虑紫外线辐射、空气质量等其他气象因素的影响,有待以后深入研究。

4 结论

本文基于1966—2015年的逐日温湿指数、风效指数、着衣指数及其所构建的综合指数,对京津冀地区气候舒适期的时空分布特征的进行了探索,得到结论如下：

(1)京津冀间气候舒适性指数50年来的变化趋势基本相同,温湿指数和风效指数整体呈上升趋势,着衣指数呈下降趋势,而综合指数呈增加趋势,表明京津冀年气候舒适性均有所增加,并向偏暖等级变化,其中天津舒适度指数变化幅度最为明显,北京变化相对平稳。

(2)京津冀气候舒适和较舒适等级的日数主要分布在3—11月；其中温湿指数显示,5月A等级舒适日数最多9—10天；风效指数显示,9月A等级舒适日数最多11—13天；着衣指数显示,5月和9月A等级舒适日数均偏多,每月达到21—23天。而综合评价显示,京津冀地区气候舒适期在年内分布呈“M”型,4—5月、9—10月的舒适和较舒适等级的日数相对集中,各地符合这两个等级的月均日数达到28天以上,其中舒适等级日数5月最多,达到24—26天,属于全年中舒适程度最高的月份；北京年平均舒适等级日数最多(平均为100天),天津最少(平均为91天)。

(3)从气候舒适度指数的舒适期变化来看,京津冀舒适和较舒适等级的初始日期大多呈显著的提前趋势；终止日期和天数大多略呈增加,但变化趋势不显著。而气候适宜综合评价显示,京津冀初始日期也均呈提前趋势,其中较舒适等级大约每10年提前3—4天；天津和河北终止日期增加趋势也达到显著水平,大约每10年推迟1—2天,但北京增加趋势不明显；舒适等级天数略有减少,较舒适等级天数略有增加,仅河北较舒适等级天数增加趋势达到显著水平；舒适率略有下降,仅河北和天津舒适等级的舒适率显著下降。

(4)京津冀气候舒适期的空间分布显示,舒适等级日数从西北向东南地区呈减少特征,河北北部地区舒适等级年平均日数最多,达115—120天,东南部最少,不足90天；较舒适等级日数,西北和东南地区最少,不足90天,其余地区90—100天。