1971—2018年陕西省人体舒适度日数时空变化特征

雷杨娜 毛明策 李明 张侠

（陕西省气候中心，陕西 西安710014）

引言

人体舒适度是一个生物气象指标，它根据人类机体与大气环境之间的热交换而制定，用来评价不同气候条件下人体的舒适程度［1］。人体舒适度指数（Com fort Index of Human Body，简称ICHB）就是能较好地反映多数人群身体感受的一项综合气象指标或参数，它主要取决于气温、相对湿度、风速3个气象要素，是人们进行人居环境、旅游气候资源评价等的一项重要指标［2］。

国外关于人体舒适度的研究较早，Brunt［3］1945年开展了气候和人体舒适度的关系研究；吴兑［4］讨论了多种人体舒适度的预报；Terjung［5］提出舒适度指数、风效指数等；美国国家气象局利用温湿指数开展夏季舒适度预报工作。国内关于舒适度的研究主要是从20世纪90年代开始，所采用的计算模型基本均为上述几种模型的变形和扩展，大多致力于旅游气候资源评价［6-7］及人体舒适度区域特征研究等［8-11］，利用统计方法分析不同时空特征及不同下垫面的人体舒适度变化规律等［12-13］。关于陕西省人体舒适度的研究，杨睿敏等［14］对比分析了陕南、关中冬季人体舒适度差异；胡琳等［15］探讨了各种环境因素对人体舒适度的影响。但是随着全球气候变化，陕西地区的气候也存在着变暖趋势，而气温是表征人体舒适度的一项重要气象因子，在变暖背景下陕西地区的人体舒适度指数是否也存在类似变化趋势，人体舒适日数是否因为舒适度变化而有所变化，均需要进一步研究。

本文利用1971—2008年陕西省94个气象站的气象资料，对陕西全省近48 a人体舒适度指数进行计算分析，研究人体舒适日数和不舒适日数的时空分布特征，揭示人体舒适日数的变化规律，为城市空间合理开发、城市人居环境评价、城市气候宜居性评估等提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

本文剔除陕西省富县、黄陵和三原3个资料时长较短的台站数据，选取1971—2018年陕西省94个气象台站逐日气象资料，主要包括日平均气温（简称温度）、日平均相对湿度（简称湿度）和日平均风速（简称风速）3个气象要素，数据来源于陕西省气象信息中心，资料经过质量控制，准确可靠。

1.2 研究方法

人体舒适度表征方法有很多，如人体舒适度指数、体感温度、温湿指数、风效指数、综合舒适度指数等。本文采用中国大多数气象台站进行人体舒适度预报及评价常用的经验公式［16］，主要考虑气温、风速和湿度3个对人体舒适性影响最大的气候因子。根据计算结果，将人体舒适度指数划分为9个级别，分别对应代表从寒冷到酷热9种体感状态（表1），其中，4—6级人体感觉舒适，而1—3级、7—8级则分别为感觉冷不舒适和热不舒适，合并统计平均冷不舒适日数（指数等级1—3级）、平均舒适日数（指数等级4—6级）和平均热不舒适日数（指数等级7—8级），来进一步分析陕西省人体舒适日数和不舒适日数的分布情况。

表1 中国气象局人体舒适度指数等级标准Table 1 The China M eteorological Adm inistration′s standard on ICHB

计算公式采用改进的人体舒适度指数，其计算公式如下：

式（1）中，T为温度（℃）；RH为相对湿度（%）；V为风速（m·s-1）。

本文进行人体舒适日数和不舒适日数分析时主要采用线性倾向率、累积距平、小波分析和EOF分析等方法。

2 结果分析

2.1 人体舒适度年平均分布

用式（1）计算1971—2018年陕西省各站逐日人体舒适度指数，统计每年各舒适度等级出现日数，历年日数求平均值后得到陕西全省多年平均各舒适度等级日数的分布特征。陕西全省人体舒适度指数的各级分布日数占比中，主要集中在1—5级，即寒冷、冷、凉、凉爽和舒适，占85.2%，说明陕西全省大部分时间体感状态为从冷到舒适。其中冷的日数所占比例最大，达25.7%，其次为舒适和凉，所占比例分别为24.0%和23.7%，体感状态为暖和（舒适度指数为6）和热（舒适度指数为7）的日数仅占0.9%和1.0%，没有炎热和酷热天气。

2.2 人体舒适日数时间变化

2.2.1 年变化

从1971—2018年陕西省人体舒适日数变化趋势可知（图1），陕西省人体舒适日数平均值年变化较大，在波动变化中呈显著上升趋势，变化倾向率为0.524 d·a-1，即从1971年到2018年增加了25.2 d。1971—2018年陕西省年平均人体舒适日数为132 d，人体舒适日数最大值出现在2006年（147d），最小值出现在1976年（115 d），两者相差33 d，人体舒适日数年际差异较大。通过低通滤波处理后的低频序列可以更清楚地表明年代际尺度变化，人体舒适日数在1989年之前呈现平缓增加趋势，80年代末期至90年中期没有明显变化，90年代末期开始显著增加，2005年以后人体舒适日数开始缓慢减少。陕西中部（关中）和陕西南部（陕南）地区人体舒适日数变化趋势同全省基本一致，年变化阶段性显著，增长显著，倾向率分别为0.675 d·a-1和0.450 d·a-1（表2）。陕西北部（陕北）地区人体舒适日数倾向率为0.341 d·a-1，较关中和陕南偏低。1971—2018年各地区年平均人体舒适日数分别105 d、128 d和160 d，陕北地区最少，陕南则最多。

图1 1971—2018年陕西省人体舒适日数年变化Fig.1 Interannual change trend of human com fortable days in Shaanxi province from 1971 to 2018

有研究表明［17］，温度与人体舒适度指数存在着极显著的正相关，从二者的累积距平可以看出（图2），直到20世纪90年代初，陕西省平均气温与人体舒适日数的累积距平曲线呈下降趋势，表明二者均处于负距平期；90年代累积距平变化较小，比较稳定；90年代后期累积距平曲线开始上升，表明二者处于持续的正距平期。据此可认为人体舒适日数变化大致经历了3个阶段，90年代之前为持续较少期；90年代为相对正常期；1998年之后为偏多期。

图2 1971—2018年陕西省人体舒适日数与平均气温累积距平Fig.2 Accumulative anomalies of human com fortable days and mean tem perature in Shaanxi province from 1971 to 2018

比较1971—2018年陕西省四季人体舒适日数的变化趋势（表2），春、夏、秋三个季节人体舒适日数均呈显著上升趋势，其中春季和夏季上升趋势较为显著，线性倾向率均达到了0.202 d·a-1，秋季为0.121 d·a-1，均通过了95% 的信度检验。陕西省三个区域的四季人体舒适日数年际变化特征与陕西全省总体趋势相似，关中地区春、夏、秋三季增长趋势均较为显著，其中春、夏季增长趋势均在0.2 d·a-1以上；陕南地区春季增长趋势较为显著，达到0.225 d·a-1；陕北地区仅夏季增长趋势较为显著，达到0.240 d·a-1。

表2 1971—2018年陕西省各区人体舒适日数年变化Table 2 Variation trends of annual and seasonal human com fortable days in each region of Shaanxi province from 1971 to 2018

另外，近年来气候变暖［18］，陕西省平均气温升高，近48 a春季增温最为显著，其次为秋季和夏季，气温显著升高导致各地区人体舒适度指数等级发生变化，陕北夏季、关中春、夏季和陕南春季舒适日数显著增多，增幅均在9.5 d以上。

2.2.2 月变化

从1971—2018年陕西省及各区人体舒适日数月变化可知（图3），陕西省3—11月均存在舒适日，冬季3个月则无舒适日，其中舒适日数主要分布在5—9月，占全年人体舒适日数的90%。人体舒适日数月变化呈单峰型，1—7月基本随时间递增，7月（29.2 d）达到峰值，7月以后逐渐减少，11月舒适日数降至1 d以下。陕西省三个地区和陕西全省的变化趋势基本一致，但三个地区间存在一定差异，陕北7—8月舒适日数较多，关中6—8月舒适日数较多，陕南6—9月舒适日数较多，均在25 d以上。

图3 1971—2018年陕西省及各区人体舒适日数月变化Fig.3 Themonth change of human com fortable days from 1971 to 2018 in Shaanxi province and each region

2.2.3 周期性

邓自旺等［19］分析Morlet小波系数与气候要素的变化趋势，发现二者的起伏信号是基本一致的，因此可利用小波分析进行气候序列的分析，Morlet小波变换实部表示不同特征时间尺度信号在不同时间上的分布和位相两方面的信息，正位相表示要素为正值，负位相表示要素为负值，小波系数实部的零点对应于气候突变点。采用Morlet小波对1971—2018年陕西地区人体舒适日数序列的演变规律进行分析（图4）。由图4可知，陕西省近48 a人体舒适日数存在4 a、8 a左右的周期振荡，20世纪90年代之前人体舒适日数主要以4 a、8—10 a周期振荡为主，振荡周期在80年代最明显，振荡最强；90年代振荡周期不明显；2000年以后主要以7—8 a左右的周期振荡为主，2—4 a周期次之。

图4 1971—2018年陕西省人体舒适日数小波分析Fig.4 W avelet analysis of the number of human com fortable days from 1971 to 2018 in Shaanxi province

利用滑动T检验方法对1971—2018年陕西省舒适日数序列的突变状况进行检验（图略）。自1971年以来，t统计量有一处超过0.01显著性水平，出现在1996—1997年，说明陕西省人体舒适日数在近48 a中，出现过一次较为明显的突变，1997年左右人体舒适日数发生了显著的增长，这与前面累积距平分析的结果基本一致。陕西三个地区舒适日数滑动t检验显示（图略），三个地区在1997年左右均出现了突变点，这与陕西全省的突变时间基本一致，总体突变呈增加趋势；陕北地区2004年出现了正显著的突变点，说明2004年以后陕北地区人体舒适日数有减少趋势，关中地区在2005年出现了负显著突变点，说明2005年以后关中地区人体舒适日数呈现更显著的增加趋势。

2.3 人体舒适日数空间分布

2.3.1 统计特征

由1971—2018年陕西省人体舒适度日数及线性倾向率空间分布可知（图5），陕西全省人体舒适日数呈现南多北少的空间分布特征，陕南汉中和安康地区最多，舒适日数大多在140 d以上，其中安康的岚皋最多为195 d；其次为陕南商洛和关中中部地区，舒适日数在120 d以上；最少为陕北西部和南部山区以及关中地区的太白和华山两个高山地区，舒适日数均在120 d以下。从四季分布来看（图略），陕西省的人体舒适日数主要集中在夏季，春、秋季次之，冬季最少。春季人体舒适日数的大值区主要分布在陕南西南部、关中中部（西安地区），秋季大致与春季分布相同。夏季人体舒适日数主要分布在陕北中东部、关中和陕南大部分地区。冬季则仅在陕南安康东南部地区有舒适日数分布，陕西全省绝大多数地区均无舒适日数。

图5 1971—2018年陕西省年人体舒适日数（a）及线性倾向率（b）空间分布Fig.5 The spatial distributions of the number of human com fortable days and its trend in Shaanxi province from 1971 to 2018

图5b为1971—2018年陕西全省各地舒适日数年变化倾向率，可以看出，陕西全省80%的地区人体舒适日数均呈增长趋势，其中关中地区、商洛东部和安康东部地区增长趋势较为显著，线性倾向率在0.5 d·a-1以上，太白县最大，为1.558 d·a-1。仅榆林北部、延安北部和安康西部部分地区人体舒适日数呈现减少趋势，其中延长县减少最为显著，倾向率为-0.245 d·a-1。

2.3.2 EOF分析

对1971—2018年陕西省各站历年人体舒适日数资料作EOF分解，以便更清楚地分析陕西全省人体舒适日数的空间变化特征。表3为前3个特征向量场的特征值和方差贡献率，前3个主成分的累计方差贡献率达68.64%。图6为陕西省人体舒适日数EOF分析的前3个特征向量的分布，反映了陕西地区人体舒适日数几种主要的空间分布特征。第一特征向量全区域一致为正，表明陕西省年均人体舒适日数异常分布在陕西全省的一致性。高值集中在 关中地区，其他地区向量值则较小，表明人体舒适日数的主要异常分布区域。第二特征向量表现为陕北东部和其他地区反位向变化的空间分布特征，突出反映了陕北东部地区和陕西全省其他地区人体舒适日数分布特征的差异。第三个特征向量呈南北反位向分布型，其中正值包括陕北及关中西、北部和陕南商洛地区，而负值包括关中中部和陕南汉中、安康地区，反映出陕西南北部人体舒适日数的差异。

表3 1971—2018年陕西省人体舒适日数EOF分析前3个特征向量场的方差贡献Table 3 Variance contribution of the first three eigenvectors of the EOF analysis on human com fortable days in Shaanxi province from 1971 to 2018

图6 1971—2018年陕西省人体舒适日数EOF分析第一（a）、第二（b）、第三（c）特征向量的空间分布Fig.6 Spatial distributions of the first three eigenvectors of the EOF analysis on the number of human com fortable days in Shaanxi province from 1971 to 2018

2.4 人体不舒适日数变化

2.4.1 年变化及趋势

从陕西省人体不舒适日数变化趋势可知（图7a），陕西全省不舒适日数变化整体呈显著的下降趋势，倾向率为-0.548 d·a-1，通过了95%的信度检验。陕西全省人体不舒适主要表现为冷不舒适（图7b），陕西全省多年冷不舒适日数平均为230.8 d，热不舒适日数仅为0.5 d。冷不舒适和热不舒适日数均呈现减少趋势，其中冷不舒适日数减少较为显著，减少趋势为0.535 d·a-1。造成这一变化趋势的主要原因为气温对人体舒适度指数的影响较大。由于陕西省多年平均气温与冬季平均气温均表现为显著的升高趋势，使陕西省冷不舒适日数减少；夏季平均气温北部升高，南部降低［20］，而陕北地区热不舒适日数本就很少，因此整体上热不舒适日数也呈减少趋势。

图7 1971—2018年陕西省人体不舒适日数（a）及冷、热不舒适日数（b）年变化Fig.7 Interannual variations of the number of human uncom fortable days，cold uncom fortable days（a），and thermal uncom fortable days（b）in Shaanxi province from 1971 to 2018

1971—2018年陕西省各地区不舒适日数变化也呈减少趋势（表4），关中地区减少趋势最为显著，倾向率为-0.708 d·a-1，陕南次之为-0.479 d·a-1，陕北地区减少趋势最弱，为-0.343 d·a-1。各地区热不舒适日数均很少，变化趋势并不显著，陕南和关 中地区表现为微弱的减少趋势。

表4 1971—2018年陕西省人体不舒适日数年变化Table 4 Interannual variation of the number of human uncom fortable days in Shaanxi province from 1971 to 2018

2.4.2 空间分布

从1971—2018年陕西省人体不舒适日数空间分布可知（图8），陕西省人体不舒适主要表现为冷不舒适，呈北多南少的空间分布，陕北西北部、南部山区和关中的太白和华山两个高山区全年不舒适日数较多，在250 d以上，寒冷日数在65 d以上，冷日数在80 d以上。陕西全省大部分地区无热不舒适日数，仅在陕南的汉中和安康地区及关中的西安的少数区县出现热不舒适。

图8 1971—2018年陕西省人体冷不舒适（a）和热不舒适日数（b）空间分布Fig.8 The spatial distributions of the number of human thermal uncom fortable days and cold uncom fortable days in Shaanxi province from 1971 to 2018

从陕西全省不舒适日数年变化倾向率空间分布图来看（图略），陕西全省大部分地区人体不舒适日数均呈减少趋势，其中关中大部、商洛东部和安康东部地区减少趋势较为显著，线性倾向率大多小于-0.5 d·a-1，其中平利县减少趋势最显著，为-1.573 d·a-1。陕北东部和陕南中部部分地区人体舒适日数呈增加趋势，其中岚皋县增加最为显著，倾向率为0.267 d·a-1。

3 结论与讨论

（1）1971—2018年陕西全省大部分时间体感状态为从冷到舒适，日数占85.2%。冷日数占比最大，达25.7%，其次为舒适和凉，分别占比24.0%和23.7%，体感状态为暖和以上日数较少，无炎热和酷热天气。

（2）1971—2018年陕西省年平均人体舒适日数为132 d，呈显著上升趋势，线性倾向率为0.524 d·a-1，四季中春、夏两季人体舒适日数增加最为显著。人体舒适日数存在准4 a和准8 a的振荡周期，滑动T检验表明陕西省的人体舒适日数在1997年左右发生了明显的突变。陕西全省3—11月均存在舒适日，舒适日数主要分布在5—9月，陕北7—8月舒适日数较多，关中6—8月舒适日数较多，陕南6—9月舒适日数较多。

（3）从空间分布来看，陕西省年人体舒适日数呈现南多北少的空间分布特征，陕南汉中和安康地区最多。人体舒适度日数EOF分析结果显示，年均人体舒适日数异常分布在陕西全省存在一致性，且异常分布高值集中在关中地区。陕西全省80%的地区人体舒适日数均呈增长趋势，其中关中地区、商洛东部和安康东部地区增长趋势较为显著，线性倾向率在0.5 d·a-1以上。

（4）陕西全省不舒适日数变化呈显著下降趋势，倾向率为-0.548 d·a-1，冷不舒适和热不舒适日数均呈现减少趋势，减少趋势分别为-0.535 d·a-1和-0.013 d·a-1。陕西省人体不舒适主要表现为冷不舒适，人体冷不舒适主要分布在陕北西北部、南部山区和关中的太白和华山两个高山区，全年冷不舒适日数在250 d以上。陕西全省大部分地区人体不舒适日数均呈减少趋势，其中关中大部、商洛东部和安康东部地区减少趋势较为显著，线性倾向率大多小于-0.5 d·a-1。

（5）本文采用的是目前应用比较广泛的人体舒适度指数，其计算主要考虑气温、湿度和风速三大气象要素，但造成人体感觉舒适与否的因素除了这几项气象要素外，还与太阳辐射、气压、降水等其他气象要素有关，也受城市发展等社会因素影响，所以本文采用的计算公式本身考虑不够全面，所得出的结论也会存在一些不足。因此，在今后的研究应考虑多种因素综合影响，建立更加完善的人体舒适度指标，客观的对人体舒适度进行较深入的对比分析，从而可以更好地指导人们的生活和工作。