基于K-means的广东A级景区避暑旅游舒适度分析

严敏聪，翁佳烽，林汝城，潘志豪

（1.四会市气象局，广东四会 526200；2.肇庆市气象局，广东肇庆 526000）

在全球变暖的背景下，避暑已成为旅游发展新动力［1］。避暑旅游跟气象条件息息相关，而人体对气象条件的感知主要受到温度、湿度、风速、日照、降水等气象要素的影响［2］。为了给人体对气象条件的感受做出评价，国内外许多学者做了人体舒适度分析，例如Terjung［3］率先提出了气候舒适性指数；Oliver［4］建立了温湿指数和风寒指数。而我国学者也使用中国气象局编制的人体舒适度等级划分标准计算得出人体舒适度指数，如陈桂标等［5］研究分析人体舒适度的预报方法；庞绮汶等［6］对佛山地区气候舒适度进行分析；黄观荣等［7］分析研究韶关的生态旅游气候舒适度。随着人们对避暑旅游需求增大，也有学者针对省、市的气候地形，做出了本地的避暑旅游气候舒适度评价，如朱勇等［8］对华南典型城市旅游气候舒适度的评价，但是针对每个景区的避暑旅游资源影响和评价研究不多。因此根据广东的气候特征，客观准确地揭示景区避暑旅游舒适度特征，做出全省旅游景区避暑等级分类，为广大群众避暑旅游提供出行指南，为开发旅游气候资源提供科学依据具有现实意义。

1 资料来源及预处理

本研究所选取的是广东省86个国家级气象站1991—2020年30年夏季（6—9月）［9］气温、相对湿度、风速以及日照时数等气象资料。地形数据来源于地理空间数据云平台覆盖中国区域空间分辨率为90 m的数字高程数据产品，并重采样为500 m的空间分辨率的高程数据。景区资料取自广东省文化和旅游厅官方网站，包括443个A级景区。

2 技术路线及方法

2.1 Anusplin插值

由于气象要素跟地形有着很大的关系［10］，本研究使用可以引入协变量（本研究选用高程作为协变量）的Anusplin插值软件对以上气象要素进行插值，Anusplin插值是基于普通薄盘和局部薄盘样条函数插值理论实现的（本研究样条次数设置为3），除了样条自变量外，还允许引入线性协变量，并且根据前人相关研究从统计学角度得出引入协变量的Anusplin插值总体精度水平优于反距离加权插值法和克里格插值法［11］，具体公式见文献［11］。

2.2 三个舒适度指数及其偏离度模型

1）3个舒适度指数。

温湿指数（THI）通过温度和湿度的共同作用反映出人体与环境热交换，是人体气候感知的首要指标。风效指数（WEI）由风寒指数（WCI）演变而来，反映在寒冷环境下，气温与风速通过对人体散热率的作用而影响人体舒适感；风效指数新引入了日照因子，既考虑体表的散热也考虑了太阳辐射后人体的增热，因而比风寒指数更具普适性。温湿指数和风效指数仅考虑了对人体裸露表层皮肤的气候舒适度，人还可以通过增减衣物来调节人体对气候的适应，因而引入着衣指数（ICL）。三者具体计算公式和分级标准见文献［12-13］。

2）3个指数的偏离度模型。

由于每个指数都有其最舒适区间，3个指数的分级标准较广，为了更精确体现各指数值偏离最舒适区间的程度，建立修正模型，设置最舒适区间内的指数偏离度为0［14］。各指数的偏离度模型具体如下：

其中，THIbi、WEIbi、ICLbi分别为THI、WEI、ICL的第i月份的偏离度；THIi、WEIi、ICLi分别为THI、WEI、ICL第i月份的指数值，其中｛60，65｝、｛-600，-300｝、｛0.7，1.3｝分别为这三者的最舒适区间，对应偏离度为0，当偏离值为负值时体现的是气候综合作用为冷；当偏离值为正值时体现的是气候综合作用为热；偏离值愈大，人体感觉愈不舒适。

2.3 K均值聚类分析法

K均值聚类是一种基于距离的聚类算法，样本数据集可以定义为S=｛S1，S2，…，Sn｝。根据样本的某种属性特征将样本集划分为K个簇，随机初始化得到K个聚类中心，然后将样本数据集中的每一个数据分到距离其最近的聚类中心所在的类簇中，重新划分K个聚类中心，不断重复迭代更新此过程，直到聚类中心不再变化［15］。K均值聚类法最大化簇间样本距离，最小化簇内样本距离，聚类准则函数为簇内方差，方差越小，则聚类效果越好［15］。

3 结果与分析

3.1 气象要素以及3个舒适度指数的栅格空间分布

由图1可以看出，广东省各地年平均气温、风速和日照时数分布规律大致相似，均是北低南高，珠三角及沿海地区均是高值区，粤北以及高海拔地区均是低值区；而相对湿度分布则是整个珠三角、粤东西北方向的大部以及粤北的大部明显为低值区，其余地区则为高值区。

图1 广东1991—2020年夏季平均气温（a）、相对湿度（b）、风速（c）、日照时数（d）的栅格空间分布

由图2可以看出，THI与WEI均是南高北低，即具有高海拔数值低、低海拔数值高的分布特征；ICL数值则相反，为北高南低，即高海拔数值高低海拔数值低。3个指数的舒适区间分布具有很强的一致性，均为北高南低，全省最舒适的区间均处于高海拔地区。夏季3个指数的值均在偏热及以上的区间，THI全省最低值为73.3，最高值为80.9，大部处于“闷热，不舒适”区间；WEI最低值-115.8，最高值-44.2，大部处于“暖热”区间；ICL最低值0.27，最高值0.64，大部处于“短袖开领衫”区间。

图2 广东1991—2020年夏季THI（a）、WEI（b）、ICL（c）的栅格空间分布

3.2 A级景区舒适度指数提取及偏离度

通过对夏季平均以及夏季各月平均的3个舒适度指数的偏离度模型进行数据处理，得到景区在夏季以及夏季各月的3个指数的偏离度值。

夏季及夏季各月的3个舒适度指数所有偏离度值均为正数，并且随着海拔的降低3个指数的偏离度明显增大，呈负相关关系，均能通过95%的显著性检验，也就意味着舒适性跟海拔高度呈正相关关系。3个指数的整体偏离度7月最高，8月次之，9月偏离度为4个月份中最低。

3.3 K均值聚类结果分析

该次通过对443个景区的3个舒适度指数偏离度值进行K均值聚类（K=5），得到夏季及其各月的广东A级景区夏季避暑旅游舒适度的分类类型，详见表1和图3。

表1 夏季全省景区的3个舒适度指数偏离度的分类及其平均值

图3 夏季全省景区分布及其3个舒适度指数偏离度分类

类型Ⅰ：各指数的偏离值在5类别中排第2（即舒适度排第4），包括162个景区，占比36.6%。均匀分布在全省各市，162个景区平均海拔102.4 m，茂名市天马山生态旅游区、梅州市瑞山生态旅游度假区以及梅州市松溪河风景区三者THIbi、WEIbi、ICLbi值均为组内较低值，在3个指数偏离度低值方向离其聚类中心距离最长，也就是说以上3个景区在此类别中是最舒适的3个景区。

类型Ⅱ：各指数的偏离值排第3（即舒适度排第3）处于中等水平，大部分位于韶关、河源两市，平均海拔367.2 m，广东天露山旅游度假区、惠州市龙门县南昆山生态旅游区和惠州市南昆山云顶旅游度假区三者在其此类别中是最舒适的景区。

类型Ⅲ：各指数的偏离值排第4（即舒适度排第2），平均海拔759.2 m，包括广州市石门国家森林公园景区和溪头旅游村、韶关市广东大峡谷景区和新丰县云髻山景区、梅州市韩山历史文化生态区、清远市广东第一峰旅游风景区、潮州市凤凰山天池景区、揭阳市揭西大洋国际生态旅游度假区、云浮市大云雾山旅游区，其中潮州市凤凰山天池景区在此类别中是最舒适的景区。

类型Ⅳ：各指数的偏离值排第1（最不舒适的类别），大部分位于珠三角、粤东偏东以及粤西偏西地区，平均海拔24.5 m。梅州市金穗休闲旅游区在其此类别中是最舒适的景区。

类型Ⅴ：全省最舒适的景区，包含韶关市乳源县天井山森林公园、茂名市高州仙人洞旅游景区和清远市金子山原生态休闲度假旅游景区，三者海拔均超过1 km，分别是1 340、1 149和1 075m。

由表2可以看出，6月最舒适的类型Ⅰ有12个景区，7和8月的最舒适类型均只有2个景区，9月最舒适类型Ⅰ有5个景区；其次为类型Ⅱ有13个景区，9月份的次舒适类型Ⅱ的THIbi、ICLbi值均比其他月份低，WEIbi值除了比6月稍高外，均比7、8月份最舒适类型的WEIbi值低。因此9月份的舒适度最高，舒适的景区最多，6月次之，7月舒适度最低，舒适的景区最少。

表2 夏季6—9月各类景区3个指数偏离度的平均值

4 结论

1）夏季及夏季各月的3个舒适度指数所有偏离度值均为正数，并且随着海拔的降低显著增大。3个指数的整体偏离度7月最高，8月次之，9月偏离度为4个月份中最低，即舒适度最高。

2）聚类分析结果将全省景区分为5种类型，类型Ⅰ：舒适度排第4，比较均匀分布在全省各市较低海拔地区；类型Ⅱ：舒适度排第3，大部分位于韶关、河源两市；类型Ⅲ：舒适度排第2，包括9个景区；类型Ⅳ：最不舒适的类别，大部分位于珠三角、粤东偏东以及粤西偏西地的低海拔区域；类型Ⅴ：全省最舒适的景区，只包含3个景区。

本研究仅用温度、湿度、风速及日照时数4个气象要素考虑夏季人体舒适程度，结论存在一定不足。关于夏季避暑旅游舒适性的深入研究还需要考虑多气象要素、空气质量、人体差异等方面，建立更加完善的避暑舒适度评价，从而更好地开展专业气象服务。