基于氣象大數據的承德市避暑旅游景區評價

王多　童俊　彭九慧

摘要 為了加強氣象大數據在避暑旅游資源開發中的應用，提取承德市288個區域氣象站的氣溫、濕度等資料、數字高程等資料，利用層次分析法對承德市47個主要旅游景區5—8月逐月建立避暑分級評價模型，基于GIS空間分析技術制作了承德市逐月避暑指數分布圖。結果表明：5月下旬與8月承德縣中南部、興隆縣東部景區有中暑的可能性，其他大部地區均涼爽舒適;6月最適宜避暑的景區位于承德市北部縣區、平泉市大部;7月最宜避暑的景區位于壩上地區、圍場縣大部、豐寧縣中北部、隆化縣北部、平泉市北部，中南部景區均易發生中暑。

關鍵詞 氣象觀測數據;層析分析法;暑熱指數;避暑區域

中圖分類號：F592.7 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2022）04–0071–03

氣象歷史觀測數據具有觀測時間長、時空分辨率高、數據精準、數據量大的特點。近年來，氣象大數據已被廣泛運用于社會的各行各業，氣象大數據與社會科學眾多領域或商業行為相結合，彰顯其全新的價值，并大大改變了人們的生活方式。例如，將氣象大數據應用于農業生產，能夠指導農戶合理安排各項生產活動，減輕由氣象原因造成的農業生產損失[1-2]。李社宏[3]認為，大數據分析為氣象數據分析提供了全新的思路、方法，也開辟了廣闊的發展空間。目前，國內基于Hadoop框架下的氣象大數據研究大多是在框架理論上進行探討，應用于天氣的預測與災害的防御較多，而應用于服務地方旅游、促進旅游經濟增長的研究較少。

近年來，避暑旅游成為夏季追求旅游舒適度的首選，吳普等[4]認為避暑旅游是以目的地涼爽舒適的夏季氣候為主要吸引物和動機而實施的旅游休閑度假;侯亞紅等[5]認為對避暑旅游氣象指數的研究，可為旅游氣候資源綜合開發，旅行社和游客合理安排避暑旅游度假時間和地點，以及氣象部門開展旅游氣象服務提供科學依據。

承德市旅游資源十分豐富，尤其是馳名中外的避暑山莊與壩上草原，更是夏季避暑旅游的最佳選擇，但是，承德市地域廣闊，各縣區的氣候特點差異明顯，即使在同一緯度，海拔不同氣溫也相差較大。

隨著氣象探測站網建設的飛速發展，高時空分辨率的氣象數據為開展避暑景區評估提供了條件。本研究應用承德市（2005—2019年）288個兩要素區域氣象站、135個四要素區域氣象站和9個國家氣象站（1981—2010年）常規觀測的歷史數據，對承德市主要風景區的氣溫、風向、風速、相對濕度、降水量等歷史數據建立分步式數據庫，統計與分析承德市主要風景區的氣象數據，根據分析結果，結合海拔高度確定各景區最佳避暑旅游區域時段，從而提高旅游氣象服務的科學性和針對性。

1 數據與處理方法

1.1 數據來源與提取

所有氣象觀測數據來源于承德市氣象局，平均氣溫提取承德市氣象局2005—2019年288個兩要素（降水、氣溫）區域觀測站5、6、7、8月，每日4次觀測（02：00、08：00、14：00、20：00）的氣溫數據并計算平均值;日最高氣溫提取135個四要素區域站，逐日5分鐘刷新一次的所有觀測記錄中的最大值;空氣相對濕度提取四要素觀測站每日14：00達到最高氣溫時刻的相對濕度值。

1.2 數據歸一化處理

由于景區避暑評價各指標量綱不同，為了消除由數據量綱不同引起的差異，選用公式（1）將各指標歸一化成可計算的0～1之間的無向量指標.

其中，xi′與xi分別表示數據的量化值和原始值，xmax表示指標i在所有數據中的最大值。在進行ArcGIS空間分析時，要對不同權重的柵格數據進行柵格計算，所以每個Raster圖層的柵格大小均設為1 km。

2 避暑區域的評價方法

2.1 景區避暑評價指標的確定

氣溫、相對濕度等氣象觀測資料對景點避暑指數的高低起決定性作用，張文強認為[6]，海拔高度、坡度與坡向對氣溫的影響較大，海拔高度越高氣溫越低，坡度與坡向也會因日照時數和接收太陽輻射能的角度不同，對氣溫產生影響。因此，選取較高空間分辨率的氣溫、相對濕度數據計算暑熱指數，構建與暑熱指數反相關的涼爽指數、代表氣候因素的多年平均氣溫以及海拔高度這3個指標，作為景區避暑評價指標。

2.2 評價因子的權重處理方法

綜合加權評價法是一種綜合考慮每個因子對總體對象的影響程度，用一個總的量化指數來表達評價對象優劣的評價方法。層次分析法是綜合加權評價常用的方法之一。其主要原理：首先，建立層次結構模型;其次，通過元素之間的成對比較構造判斷矩陣;最后，根據判斷矩陣計算各評價指標的權重并做一致性檢驗。本研究將涼爽指數、多年平均氣溫、海拔高度這3個評價指標，采用層次分析法建立3階判斷矩陣，計算各指標的權重，通過GIS圖層計算，得到全市風景區逐月以柵格為評價單元的避暑氣象指數分布圖，從而直觀、精細化地呈現出最佳避暑景區與不適宜避暑景區的分布特征。

3 構建涼爽指數

暑熱指數是日最高氣溫和其出現時的相對濕度綜合對機體產生影響的指標。暑熱指數越低，涼爽指數越高，因此，利用承德市景區附近現有的135個氣象觀測站數據，根據河北省地方標準DB13/T 1537—2012中暑熱指數計算公式，計算2005—2019年承德市夏季逐日暑熱指數，計算公式：

式（2）中：HI為暑熱指數，T為日最高氣溫，單位為℃;RH為日最高氣溫出現時的相對濕度，單位為%。取平均后得到承德市各景區5—8月多年逐月暑熱指數;因為暑熱指數越大，暑熱等級級別越高，對應的數值卻越小，因此將暑熱等級GI所對應的數值按照公式（1）歸一化處理后得到各鄉鎮逐月的涼爽指數CI，數值越大，越涼爽，適宜避暑（表1）。

4 構建景區避暑評價模型

選取涼爽指數、與氣溫反相關的數字化高程數據以及月平均氣溫作為避暑景區評價的指標。采用層次分析法構建3階判斷矩陣。計算得到評價因子的權重向量W={0.5396，0.297，0.1631}，并通過一致性檢驗。因此得到避暑指數的計算公式：

其中，RI為避暑指數;HI為涼爽指數;TI=1-T，為月平均氣溫指數，T為歸一化月平均氣溫，DI為歸一化高程指數。

按照公式（3）分別計算承德市夏季（5—8月）逐月的避暑指數分布。通過GIS柵格計算即可得到逐月精細化的承德市旅游景區避暑區域分布圖。

5 逐月景區避暑評價

利用承德市各縣區近15年區域氣象觀測站5—8月平均氣溫，計算承德市景區附近各鄉鎮氣溫分布特征，同時，基于GIS分析逐月避暑指數分布，從而確定承德市夏季各月最佳避暑區域。

承德市5月各鄉鎮平均氣溫在8℃ ～21℃之間，全市氣溫涼爽適宜，只有市區與承德縣、興隆縣部分地區，寬城大部平均氣溫在18℃以上。從避暑指數分布來看（圖1a），只有市區、承德縣部分地區、興隆縣的東南部有發生中暑的可能性。結合氣溫的時間分布規律，5月下旬全市多年平均氣溫18.9℃，高于中上旬氣溫，因此，5月下旬只在避暑指數低的景區（避暑山莊及其周圍寺廟、興隆山景區）蟠龍湖景區有發生中暑的可能性，其他景區均適合避暑。

6月承德市中南部大部地區平均氣溫已達20℃以上，只有圍場縣、豐寧縣北部、隆化縣北部、平泉市與興隆縣的高海拔地區月平均氣溫在20℃以下，從避暑指數分布看（圖1b），壩上地區仍為涼爽區，圍場縣、豐寧縣、隆化縣大部、平泉市大部為不易中暑區，其他地區有發生中暑的可能性，較易發生中暑的景區有雙塔山、金山嶺長城、白云古洞、寬城蟠龍湖景區、興隆山景區。

7月承德市大部平均氣溫已達20℃以上，只有圍場縣中北部、豐寧縣北部壩上地區平均氣溫仍在20℃以下。從避暑指數（圖2a）分布來看，壩上、圍場縣大部、豐寧縣中北部、隆化縣北部、平泉市北部適宜避暑，市區南部、承德縣部分地區、灤平縣的西南部的金山嶺長城景區、興隆縣的東南部景區易發生中暑，中南部景區除平泉市的遼河源景區和興隆的霧靈山景區外均較易發生中暑。

承德市8月各鄉鎮平均氣溫在13℃～24℃之間，只有承德市中南部平均氣溫仍在20℃以上，從避暑指數分布來看（圖2b），只有市區、承德縣中南部、興隆縣東部、灤平縣南部景區有發生中暑的可能性，其他地區均適宜避暑。

6 結論

（1）利用區域氣象站多年逐日氣溫、相對濕度等氣象大數據，根據河北省地方標準DB13/T 1537—2012，計算了承德市夏季逐月精細到鄉鎮的暑熱指數。

（2）基于和暑熱指數反相關的涼爽指數、與溫度負相關的海拔高度和代表地域氣候背景的月平均氣溫3個評價指標。采用層次分析法確定其權重，建立了承德市夏季旅游景區避暑評價模型，結合GIS制作了承德市夏季（5—8）逐月主要景區最佳避暑區域分布圖。

在實際工作中，可以根據精細化的天氣預報產品，提前幾天計算每天的涼爽指數，結合海拔高度與歷史平均氣溫數據，得到全市精細化的旅游景點避暑區域預測圖。旅游部門可以根據預測結果，開發利用旅游線路，規劃游客流量，提高旅游服務的科學性與針對性。

但是，由于承德地域遼闊，氣象觀測站點的空間分辨率還需進一步提高。此外，因區域站建站時間不同，導致樣本觀測時段長短不一樣等，隨著氣象資料的完善，本研究成果有待進一步檢驗、修訂。

參考文獻

[1] 亓東霞，王馨，朱大銘，等.大數據在氣象行業中的應用探討[J].數字技術與應用，2017（10）：233-234.

[2] 唐作佳，鄧樹榮，唐小琴，等.大數據在氣象服務中的應用與分析[J].農業災害研究，2018，8（3）：24-25.

[3] 李社宏.大數據時代氣象數據分析應用的新趨勢[J].陜西氣象，2014（2）：41-44.

[4] 吳普，周志斌，慕建利.避暑旅游指數概念模型及評價指標體系構建[J].人文地理，2014，29（3）：128-134.

[5] 侯亞紅，息濤，徐方姝，等.遼寧避暑旅游氣候條件分析和氣象指數研究[J].氣象與環境科學，2018，41（4）：34-40.

[6] 張文強，孫從建.山西省避暑旅游目的地適宜性評價[J].山西師范大學學報（自然科學版），2018，32（2）：90-99.

責任編輯：黃艷飛

Evaluation of Chengde Summer Resort Based on Meteorological Big Data

WANG Duo et al（Hebei Petroleum Vocational and Technical University， Chengde， Hebei 067000）

Abstract In order to apply meteorological big data to the development and application of summer vacation tourism resources， the temperature， humidity and digital elevation data of 288 regional meteorological stations in Chengde city were extracted. The hierarchical evaluation model of summer vacation was established month by month for 47 major scenic spots in Chengde city from May to August by using analytic hierarchy process， and the monthly summer vacation index distribution map of Chengde city was made based on GIS spatial analysis technology. The results showed that there was a possibility of heatstroke in the central and southern part of Chengde county and the eastern part of Xinglong county in late May and August， and most other areas were cool and comfortable; In June， the most suitable scenic spot for summer vacation was located in the northern county and district of Chengde city and most of Pingquan city; The most suitable scenic spots for summer vacation in July were located in Bashang area， most of Weichang county， the north central part of Fengning county， the north of Longhua county and the north of Pingquan city. The central and southern scenic spots were prone to heatstroke.

Key words Meteorological observation data; Chromatographic analysis; Summer heat index; Summer resort area

基金項目 2019年度河北省教育廳科研項目“基于氣象大數據的承德市旅游資源開發及服務”（z2019077） 。

作者簡介 王多（1990—），女，河北承德人，講師，主要從事計算機技術與大數據教學。

收稿日期 2022-01-05