一種基于中國氣候特征和人體舒適感受的氣候舒適指數模型*

譚凱炎 閔慶文 王培娟

1 中國氣象科學研究院,北京 100081 2 中國科學院地理科學與資源研究所,北京 100101

提 要：氣候舒適指數是開展天氣舒適度預報和旅游與康養氣候適宜性評價的基礎。為了發展適于我國應用的天氣舒適度預報和旅游氣候適宜性評價模型，基于前人關于氣象要素與人體熱舒適性關系研究成果，結合對我國天氣氣候特征和問卷調查數據研究，提出了一種新的人體氣候舒適度評價模型——室外天氣舒適指數(OWCI)，其由白天平均氣溫、最高氣溫、濕度、風速及日照共5個氣象要素對人體舒適性影響評價子項組合而成，并在濕度、風速和日照子項中體現了溫度對各要素作用的影響，因此OWCI可以更好地刻畫各種天氣條件下白天人體舒適度。根據問卷調查數據驗證和實例對比表明，OWCI模型較客觀、準確地反映了各種天氣氣候條件下人群對室外天氣舒適度的主觀評價，比現有常用經驗指數更廣泛地適用于我國不同氣候區和季節。模型可應用于具有基本氣象要素觀測或預測值的任何地點，其指數值可進行時空統計與比較，方便用于氣候舒適性時空評價和氣候變化影響評估。OWCI模型為開展全國性天氣舒適度預報和旅游與康養氣候適宜性評價提供了一種先進實用的算法工具。

引 言

天氣氣候條件是人居環境的重要組成部分，它與生活質量、工作效率乃至健康密切相關(Shindell et al,2012)，也是影響一個地方旅游和康養產業發展的重要因素。氣象要素通過多種機制作用于人與環境的熱交換,從而影響人體舒適感受。自20世紀初國外就開始了人體熱舒適性研究，迄今提出了一百多種經驗或機理氣候舒適指數模型。目前應用廣泛的有溫濕指數(THI)、風效指數(WEI)、有效溫度(ET)、旅游氣候指數(TCI)、生理等效溫度(PET)和通用熱氣候指數(UTCI)等模型(Potchter et al,2018)。現有經驗指數模型考慮的影響要素較少，對要素作用的處理往往僅適應于特定環境，導致其應用具有氣候或季節的局限性(Potchter et al,2018;Blazejczyk et al,2012)。如THI適用于炎熱季節，WEI適用于寒冷季節。Mieczkowski(1985)提出的TCI，雖然該指數考慮的氣象要素比較全面，但其對各要素影響的區間賦值與分等定級方法主觀性很強，它對日照作用的處理更適合于熱愛日光浴的西方人群。機理模型基于人體與環境熱交換原理，綜合考慮了環境與人體自身各種因素的影響(閆業超等,2013)，其中UTCI被認為是普適性最好的指數(Potchter et al,2018；Blazejczyk et al,2012；Jendritzky et al,2012)。UTCI耦合了模擬人體熱生理反應的多點調節模型和衣服熱阻模型，較好地反映了各個生物氣象要素對熱舒適性的影響(McGregor,2012；Br?de et al,2012)。實際應用中UTCI模型被簡化成氣溫、水汽壓、風速和平均輻射溫度的多元回歸模型。由于平均輻射溫度需由黑球溫度或輻射觀測數據計算得到，而一般氣象站缺少這些觀測數據，因此UTCI指數應用范圍非常有限。

我國自20世紀80年代以來在人體氣候熱舒適性方面開展了大量工作，主要集中于對國外指數模型進行適應性分析與修訂(鄭有飛等,2010；Lai et al,2014；黃靜,2001；徐大海和朱蓉,2000)、氣象要素與熱舒適性關系研究(鄭有飛等,2007；Li et al,2018；Xu et al,2018；Xie et al,2019)和舒適指數在人居環境舒適性和旅游氣候資源評價中的應用(馬麗君等,2009；吳佳等,2017；于庚康等,2011；孔欽欽等,2015；張瑩等,2013；高超等,2019)等。在發展原創舒適指數模型方面，馮定原和邱新法(1990)、劉梅等(2001)分別提出了由溫度、水汽壓、風速及凈輻射4個要素模擬體感溫度的多元回歸模型，陸鼎煌等(1984)、錢妙芬和葉梅(1966)、呂偉林(1997)和Feng et al(2004)構建了多個舒適度指數經驗模型。此外，圍繞建筑設計和暖通制冷需求，相關學者開展了室內外熱舒適理論研究(Huang et al, 2017；Liu et al,2017；Xie et al,2018)。我國一些地方氣象部門曾采用人體舒適度、體感溫度、綜合舒適度等多種指數模型開展日常天氣舒適性預報(唐進時,2015)，近幾年來中國氣象服務協會將THI和WEI及其復合指數用于天然氧吧評價。

當前，我國對人居環境氣候舒適性和旅游康養氣候資源評價的需求越來越多，但作為人體氣候舒適性評價工具，現有應用的氣候舒適指數仍然存在一些明顯的不足或不便之處，源自國外的指數及其指標也不盡符合我國人群對天氣舒適性感受的規律及長期氣候適應下形成的習慣。因此，建立一個基于我國天氣氣候特征及人體熱舒適感受且應用方便的氣候舒適指數模型，對于促進開展天氣氣候舒適性業務預報和評價服務，提高氣候舒適性評價科學水平具有非常重要的現實意義。

本研究旨在基于總結借鑒前人相關研究成果，依據我國天氣氣候特點及其對人群舒適感影響規律，提出一個更適合在我國應用且方便實用的描述人群室外活動氣候舒適性程度的室外天氣舒適指數(outdoor weather comfort index，OWCI)模型，為開展室外天氣舒適度預報、旅游氣候適宜性評價、氣候變化對人居氣候環境影響評估與預測提供統一通用的計算方法和指標。

1 資料來源和處理

1.1 氣象資料

本研究所用氣象資料包括三類：(1)分析氣候要素時空特征及其相互關系利用了7個代表氣象站1987—2016年逐日平均氣溫、最高氣溫、空氣濕度、風速和日照時數，分析氣象要素白天平均值與日平均值關系利用了7個代表氣象站2007—2016年每日4次測值和2011年自動氣象站逐小時觀測數據；(2)問卷調查驗證利用了現場問卷調查點所在地氣象站(2019年4月至2020年4月)逐日氣象數據；(3)指數對比利用了10個站點2015—2016年日氣象數據。7個代表氣象站為長春、北京、鄭州、南京、長沙、廣州、吐魯番，指數對比站點除上述代表氣象站外(不含鄭州)還包括蘭州、成都、貴陽和普洱(思茅)。上述資料均來自于中國氣象數據共享網。分析輻射與日照時數關系利用了中國氣象科學研究院固城試驗基地2006—2008年自動站數據。

1.2 現場問卷調查數據

2019年4月至2020年4月，在北京、定興和饒陽、天津、武漢、無錫、長沙和湘潭、杭州和麗水、成都、西安、漳州、廣州、三亞、昆明和紅河、哈密等地通過現場問卷調查收集了1 276 份調查表，其中，北京、湖南、福建調查時間跨度一年，所有問卷調查均在白天時段進行。問卷登記了被調查者性別、年齡段、居住地、衣著、活動狀態等基本信息，記錄了被調查者對氣溫、濕度、風、日照以及總體氣象條件感受的主觀評價。人對氣溫的感覺分為寒冷、冷、涼、中性、暖、熱和酷熱7個等級，濕度感覺分為干燥、濕潤(舒適)、潮濕和無感四種，人對風的感受分為冷風、舒適風、熱風和無感四種，光照感覺分為溫暖、灼熱、灼熱難耐和無感四種。去掉問卷中部分記錄不全和有明顯疑問的問卷，共得到1 205份有效問卷。

1.3 資料分析

統計問卷調查日照感受時，選取所有天氣現象記錄為晴天或多云的樣本，灼熱和灼熱難耐歸為一檔，按最高氣溫分區間統計各檔日照感受樣本數量及其百分率。在計算低溫側各溫度區間舒適等級投票百分率時，因為完全符合參考條件(濕度為40%，風速為0 m·s-1，日照時數為0 h)的樣本較少，所以將條件稍加放寬到濕度為30%～50%、風速<0.5 m·s-1、日照時數<3 h的樣本，統計4個舒適度等級的投票百分率。

2 室外天氣舒適指數

2.1 OWCI的定義

人體氣候舒適度是指在氣象因子綜合影響下，人體感覺的熱舒適程度(ANSI/ASHRAE, 2010)。OWCI依據人對環境熱舒適性感受，不分冷熱，反映主觀感受的舒適性程度，它表示在適時調節衣著前提下，一個低強度活動(或步行速度在1 m·s-1以內)的健康成年人感受的室外氣溫、濕度、風速和日照綜合影響下的總體舒適程度。鑒于人類室外活動(如旅游、作業)主要在白天進行，因此，OWCI表示白天時段天氣舒適程度的平均狀況。

2.2 OWCI模型

在不考慮衣著、生理和心理因素前提下，人體在室外感受的天氣舒適程度主要受氣象條件(溫度、濕度、風速、輻射、氣壓、降水)影響，人在室外的舒適感由各氣象要素影響疊加形成。氣溫是決定舒適感的主要因素，濕度、風和輻射在一定程度上顯著影響或改變著人對氣溫的冷熱感受。由于平均氣溫不足以反映夏季白天的炎熱程度，OWCI中考慮了最高氣溫的作用。此外，人們對氣壓日常波動敏感度較低，對降水的感受迥異，因此OWCI中不考慮氣壓和降水的影響。這樣，OWCI由平均氣溫、最高氣溫、相對濕度、風速和輻射項構成。指數模型用式(1)表示：

OWCI=C-(Cta+Ctm+Ch+Cv+Cr)

(1)

式中：C為常數，Cta為平均氣溫項，Ctm為最高氣溫項，Ch為濕度項，Cv為風速項，Cr為輻射項。常數C為參考濕度、風速和日照條件下由極不舒適閾值溫度計算的平均氣溫項與最高氣溫項之和，采用常數項減去各分項之和旨在達到OWCI值越大表示天氣舒適程度越高，同時極不舒適等級指數閾值為0的目的。

2.2.1 平均氣溫項

鑒于OWCI旨在描述白天天氣舒適程度，采用白天平均氣溫可以更準確地反映白天的平均溫度狀況。由代表氣象站歷史資料統計得出，日平均氣溫(Ta)與日最高氣溫(Tmax)的平均值非常接近08—20時(北京時，下同)平均氣溫(圖1)。因此采用日平均氣溫與最高氣溫的均值表示白天平均溫度狀況。

圖1 用日平均氣溫和最高氣溫模擬白天平均氣溫

人體在中性溫度范圍感覺最舒適，隨著環境溫度升高或降低，舒適感下降并隨后轉變為不舒適。人體中性溫度隨氣候區和季節而變化。Potchter et al(2018)總結各種氣候下的熱舒適研究結果表明，在參考條件下具有共性的無熱脅迫溫度區間為18～23℃，中值為20.5℃。張志薇(2014)采用人體最佳舒適溫度計算方法計算了我國31個省會城市的最佳舒適溫度，分布區間為20.0～22.7℃，均值為21.4℃。Liu et al(2016)通過大量現場問卷調查得出華中城市長沙全年平均中性溫度為20.3℃。綜合考慮前人研究結果，取21℃為我國平均最舒適溫度，也就是當白天平均氣溫為21℃時，人在室外感覺最舒適，對應的最舒適日平均溫度約為18℃。借鑒陸鼎煌等(1984)提出的綜合舒適度平均氣溫項的計算方法及其系數取值，用式(2)表示OWCI平均氣溫項：

(2)

式中：Ta為日平均氣溫(單位：℃)；Tmax為日最高氣溫(單位：℃)；A為平均氣溫項系數，取值0.6。平均氣溫項取值隨氣溫分布是以白天平均氣溫21℃為頂點的V字形(圖略)。

2.2.2 最高氣溫項

統計結果表明，在我國不同氣候和天氣條件下，日最高氣溫約平均高于日平均氣溫5℃(圖略)，其差值隨天氣不同變化很大(圖2)。在舒適溫度和低溫環境下人對最高氣溫感受不明顯，但在高溫季節，同一平均氣溫下，最高氣溫不同對人體熱舒適性影響差異顯著，最高氣溫越高，人的熱感不舒適性急劇增加。雖然平均氣溫項已包含部分最高氣溫信息，但仍不足以反映最高氣溫對熱舒適性的影響，為此OWCI設置最高氣溫項，以表示高溫季節日最高氣溫對熱舒適的特別影響。同時它可以起到體現調節衣著對舒適感影響的作用，一定溫度范圍內隨著氣溫下降人們可以通過增加衣著保持體感舒適。

圖2 日最高氣溫與日平均氣溫差值的概率分布

OWCI最高氣溫項的表達如式(3)：

(3)

式中：M，m1，m2為最高氣溫項系數，由問卷調查數據調試確定，下同。Tmax取值分布如圖3所示。

圖3 OWCI最高氣溫項取值分布

2.2.3 濕度項

高濕在高溫區間主要是抑制體表汗液蒸發使人感覺悶熱潮濕，而在低溫時則通過影響衣服和空氣熱傳輸阻力使人感覺更冷(鄭有飛等，2007；于波等,2002；Stathopoulos et al, 2004)，在21℃氣溫條件下，體感溫度隨水汽壓增加變化極小(于波等,2002)，中性溫度時濕度的變化對人體熱舒適性影響很小(胡敏等,2007)，問卷調查表明相對濕度40%對人體而言是中性的(Stathopoulos et al, 2004)。無論高溫或低溫條件下，濕度過低均引起皮膚和鼻粘膜干燥不適，舒適感下降。根據UTCI對舒適溫度以上濕度熱效應模擬結果(Br?de et al,2012)，濕度增溫效應與溫度和濕度的關系如圖4，可見濕度熱效應與氣溫和濕度自身均存在某種冪函數關系。同時根據Mieczkowski(1985)研究，在舒適溫度以下，高濕使人感覺更冷的效應主要在0～8℃時顯現，當氣溫低于0℃后，濕度的效應逐漸消失。這也是顯而易見的，因為當氣溫遠低于0℃后，空氣中的水汽壓趨向于0(Br?de et al,2012)。

圖4 濕度的增溫效應隨(a)氣溫和(b)相對濕度的變化

綜合上述分析，將40%作為中性濕度，以我國平均最佳人體舒適溫度(白天平均氣溫為21℃，對應日平均氣溫為18℃)作為濕度效應的過渡點溫度，構建OWCI濕度項如式(4)：

Ch=H(Ta-18)2×e1-h(Ta-35)2×

(4)

式中：H,h為濕度項系數，R為相對濕度的日平均值(0～1)。

OWCI濕度項取值隨氣溫和空氣濕度的變化見圖5。

圖5 不同日平均氣溫的OWCI濕度項取值分布

2.2.4 風速項

風主要通過促進人與空氣熱對流傳導而影響人對環境的冷熱感受。根據Takahashi(1961)推導的人與空氣傳導熱交換關系式可以得出，風對體感溫度的影響與體表空氣溫差及風速的關系可用式(5)近似模擬：

(5)

式中：Tv為風對體感溫度的修訂，T為氣溫(單位：℃)，Ts為裸露皮膚溫度(單位：℃)，V為風速(單位：m·s-1)，K為系數。

依據國內外試驗結果，人體平均體表溫度為33～35℃(彭見曙等,1994)。根據統計結果，日最高氣溫比白天平均氣溫高2～3℃，日平均風速與白天平均風速相近(圖略)。當白天平均氣溫等于體表溫度(取平均值34℃)時，這時日最高氣溫接近36℃，因此，白天風對體感溫度的平均影響可改寫成式(6)：

(6)

風對舒適感的影響比對體感溫度影響更復雜，風在不同溫度區間對人體舒適性影響是不同的(Nikolopoulou and Lykoudis, 2006)。眾所周知，在舒適溫度以下，風帶給人寒冷感覺，使舒適度降低;而當氣溫高于舒適溫度但低于皮膚溫度時，風給人涼爽感覺，使舒適度升高;當氣溫高于皮膚溫度后，風便成為熱浪，加劇舒適度下降。因此，風對舒適度的影響應分為3個溫度區間。最高氣溫36℃是其轉折點之一，另一轉折點應位于人群平均中性溫度(白天平均氣溫21℃)附近，對應于日最高氣溫24℃附近，考慮到此時風具有降溫效果，轉折點應高于24℃，參考現場問卷調查數據，設定最高氣溫26℃為從冷風到舒適風的轉折點溫度。采用式(7)模擬OWCI風速項，風速項分布見圖6。

圖6 不同日最高氣溫的OWCI風速項取值分布

(7)

式中：W為風速項系數。

2.2.5 日照項

輻射對人體感溫度影響可以用環境平均輻射溫度(Tr)與氣溫之差來準確評估(Br?de et al, 2012),或用凈輻射來估算(馮定原和邱新法,1990；于波等,2002)。但Tr需由黑球溫度或輻射等參數推算，常規氣象觀測中不包含黑球溫度，我國大部分氣象站也不進行輻射觀測。OWCI采用日照時數來估算日照對人體舒適感的影響。分析輻射觀測站日照時數與總輻射關系發現，按月份統計日照時數與總輻射具有很好的線性相關關系(圖7)，但相同日照時數在7月對應的輻射值比1月大幅增加，說明還必須考慮輻射強度隨季節的變化，而輻射強度隨季節變化與氣溫隨季節變化是平行的。根據劉梅等(2001)提出的體感溫度輻射增溫計算方法，利用固城站輻射觀測資料估算每日輻射增溫值，發現在相同日照時數下，太陽輻射引起的體感溫度增加值隨日最高氣溫上升呈線性升高特征(圖略)。因此可以用氣溫和日照時數兩個因子的合成來反映輻射對舒適性的影響。

圖7 日照時數與日總輻射量關系(y1：1月日總輻射量，y7：7月日總輻射量)

雖然日照總是引起體感溫度升高，但在冬季和夏季日照對人舒適感的影響卻絕然相反，冬季陽光令人溫暖舒適，夏季太陽灼熱難受。顯然，日照對室外人體舒適性的影響隨溫度變化存在一個轉折點，這個轉折點應位于中性溫度附近。

分析現場調查問卷數據得出，在最高氣溫為25～27℃的區間，人們認為日照感覺為溫暖和灼熱的比例最接近，低于25℃時，認為日照溫暖的比例明顯高于感覺灼熱的比例，當高于27℃時，認為日照感覺灼熱的比例高于感覺溫暖的比例(表1)。這表明日照對舒適感影響轉折點位于25～27℃的最高氣溫區間。

表1 問卷調查統計的不同氣溫區間三類日照感受占比(單位：%)

綜合上述分析，采用式(8)描述OWCI日照項，考慮到日照的升溫作用，取25～27℃的下限即最高氣溫25℃作為轉折點溫度：

Cr=F(Tmax-25)×e1-f(Tmax-40)2S

(8)

式中：F,f為輻射項系數，S為日照時數(單位：h)。

OWCI日照項取值隨氣溫和日照時數的分布如圖8。

圖8 不同日最高氣溫的OWCI日照項取值分布

2.3 舒適指數分級及指標

根據簡明實用原則，將室外天氣舒適性分為4個等級，分別為極舒適、舒適、不舒適和極不舒適。極舒適表示氣象條件總體讓人感覺非常舒爽；舒適表示氣象條件總體令人或暴露體表感覺不到明顯熱或冷脅迫，適宜于從事室外活動；不舒適表示氣象條件總體令人或暴露體表明顯感受到熱或冷脅迫，不適宜長時間室外活動；極不舒適表示室外氣象條件總體令人難以長時間忍受，長時間處于室外可能受到傷害(中暑、凍傷)，需要做必要的防護。

舒適等級劃分指標采用參考風速(0 m·s-1)、濕度(40%)和日照時數(0 h)下的溫度閾值，由日平均氣溫與對應的最高氣溫(根據中國多地氣候統計，日最高氣溫平均比日平均氣溫約高5℃)閾值組成。以大多數人感覺熱中性的溫度區間作為極舒適等級，對應于15℃≤Ta<22℃，20℃≤Tmax<27℃；高溫側舒適等級溫度區間為白天氣溫均在平均裸露皮膚溫度(34℃)(彭見曙等，1994)以內，即22℃≤Ta<29℃，27℃≤Tmax<34℃；不舒適等級區間為最高氣溫開始高于平均裸露皮膚溫度至白天平均氣溫開始高于裸露皮膚溫度，即29℃≤Ta<35℃，34℃≤Tmax<40℃；極不舒適等級區間為白天氣溫均高于平均裸露皮膚溫度，即Ta≥35℃，Tmax≥40℃。低溫側等級指標參考了問卷調查統計結果，選擇問卷中濕度、風速和日照基本符合參考條件的96個樣本，統計得到低溫側主觀感覺投票的分布(表2)，可看出日平均氣溫7℃左右是舒適與不舒適等級的分界，-5℃是極不舒適與不舒適等級分界。因此將7℃≤Ta<15℃，12℃≤Tmax<20℃作為低溫側的舒適等級溫度區間，-5℃≤Ta<7℃，0≤Tmax<12℃作為不舒適等級溫度區間，極不舒適等級溫度區間為Ta<-5℃，Tmax<0℃。各等級溫度指標及指數值規定見表3。

表2 參考條件(30%

表3 OWCI分級溫度指標及其指數值(參考條件：V=0 m·s-1，R=40 %，S=0 h)

3 問卷調查驗證及與現有指數的比較

3.1 問卷調查數據驗證與對比

為了驗證OWCI模擬人體舒適感的準確性，計算了每個現場問卷調查日的OWCI值及其分級，對指數值分級和主觀評價分級進行統計分析得到結果如下：1 205次問卷中780次指數值分級與主觀評價分級一致，吻合率為65%，相差1個級別的占35%，無相差2個等級的情況。如果僅分為舒適和不舒適兩類，則計算結果與主觀評價完全一致的比例為88.3%。根據中國氣象服務協會在中國天然氧吧評價中采用的將THI和WEI相結合的舒適度評價方法(日最高氣溫≥29℃采用THI，其余情況采用WEI)，由問卷調查日氣象數據計算的舒適度分級結果與主觀評價分級完全吻合的比例為49%，相差一個等級的占48.4%，相差2個等級的為2.6%，如果僅分為舒適和不舒適兩類，則計算結果與主觀評價完全一致的比例為71.4%。

3.2 不同區域站點實例指數分級對比

為了鑒定新指數相對于現有常用指數的優勢，計算了我國不同氣候區10個站點2015—2016年各指數的日值，并按各自分級標準劃分舒適等級。首先應指出的是，大部分情況下各指數的分級結果是一致的，在不一致的情形里，相差1個等級的占大多數，相差2個以上等級的情形較少。因篇幅所限，只選取了部分不一致的案例進行對比，結果列于表4。根據表4中各地案例的氣象條件，可以看出OWCI 的評價分級總體上更加合理，在大部分案例中，新指數的評價分級或者與其他指數分級相同，或者介于其他指數兩種不同評價等級之間。現有指數或多或少對一些天氣條件表現出明顯判別失誤。比如THI在每個站點都有評價不太符合人們感受的情況，以南京為例，2015年8月6日高溫高濕加日曬，而8月9日雖然濕度較高，但無日照，氣溫較低，高濕的不舒適效應較小，同時該溫度下風可起降溫作用，因此兩天的舒適感受應該絕然不同；2016年6月23日成都，THI判別為不舒適，其余指數均判別為舒適。WEI在風速較小時其分級失真，像2015年2月3日長春、2015年2月20日北京和2015年2月1日成都這些天氣顯然不應被劃為舒適等級。CIHB雖然在THI基礎上增加了風速要素，但對高溫時風效的評價不符合人們感受，例如2016年6月11日吐魯番和2015年8月7日廣州的情形。按照ET標準，2015年10月21日長春、2015年2月16日北京和2015年2月22日蘭州均為寒冷等級，而這種天氣春、秋季常見，因白天均有太陽，溫度較高，風速不大，不潮濕，通常感覺是比較舒適的。此外，現有經驗指數對干熱天氣(吐魯番、2016年7月3日蘭州、2016年5月11日普洱)舒適性的評價明顯偏離人們的普遍感受。

表4 OWCI與現有指數對不同區域站點實例的天氣舒適度評價

3.3 各指數的優勢與局限

現有經驗指數模型都具有比較簡潔的結構，輸入要素易得，其應用已有較長歷史且全球影響廣泛，因其包含了主要的影響要素并反映了要素的主要影響特征，所以基本上能準確地評價大多數天氣的舒適程度。同時，由于它們忽略了某些氣象要素，當這些要素作用明顯時便會導致其評價失真。THI 的構建是以靜止飽和大氣作為參照標準，選擇了氣溫和濕度兩個要素，對于濕熱氣候條件具有較好的適用性，當氣溫較低時，輻射增溫與風的降溫作用極其明顯，因此，沒有考慮風速和輻射對人體舒適感的影響導致THI不適用于寒冷環境的舒適度評價。WEI正是針對寒冷環境由風寒指數(WCI)發展而來，采用了溫度-風速-日照組合，它比較適用于相對干燥的北方冬季環境，由于沒有考慮濕度的作用，所以不適用于濕熱和濕冷天氣。為了揚長避短，現在較多地采用THI和WEI的組合模型，這樣兼顧了4個主要氣象要素的影響，但加權組合方式沒有完全體現出各要素的實際作用。CIHB是由THI模型中增加風速項改進而來的，它彌補了THI缺乏風速要素而不適用于寒冷季節的不足，但其風速項不受氣溫制約，導致其對高溫有風環境的舒適性評價失準。ET模型中包含了溫、濕和風3個要素，其中也反映了風與濕度的相互作用，它是一個從溫暖環境到寒冷環境比較普適的評價模型，未考慮輻射影響是其主要不足，分析發現ET更適合用于評價實時天氣舒適性。與上述指數相比，OWCI考慮了溫、濕、風和日照4個要素的作用，并融合了氣溫對濕度、風速和日照效應的影響，因此其適用的天氣條件更加廣泛。OWCI模型的另一特點是加入了最高氣溫，用來針對性地評價白天的天氣舒適性，而僅用日平均氣溫則不論對白天或夜晚都存在代表性不足的問題。此外OWCI模型也存在對某些天氣條件舒適性評價偏離人群感受的問題，比如不能準確反映適宜溫度環境下干燥和強烈日照引起的不適，這導致對高原地區部分天氣條件舒適性評價出現偏差。

4 結論和討論

通過借鑒前人研究成果，結合對我國天氣氣候特征和現場問卷調查數據分析，本文提出了室外天氣舒適指數(OWCI)模型及其分級與指標。根據對不同氣候區多地問卷調查驗證和實例對比表明，OWCI能夠比較客觀、準確地反映人群對室外天氣總體舒適性的主觀感受，與現有常用指數相比，OWCI可以更廣泛地適用于我國不同氣候區與季節。OWCI表示舒適程度，不分冷熱，等級指標統一，可以進行不同時空尺度統計，便于進行人居氣候舒適性和旅游氣候適宜性時空評價及其氣候變化影響評估與預測，模型所用氣象數據獲取方便，便于廣泛應用。

在我國人們普遍熟悉夏季高溫高濕的悶熱感，也體驗過華中華東地區冬、春季陰雨天的寒冷，ET和THI雖然也反映了高低溫環境下濕度效應的差異，但ET中濕度效應的過渡溫度在10～15℃附近(Blazejczyk et al,2012)，THI的過渡溫度在15℃附近(Thom, 1959)。事實上，華中華東地區冬、春季在10～15℃氣溫時陰雨潮濕仍會令人感覺冷，而高濕讓人感覺悶熱的溫度是25℃以上(Li et al,2018；閆海燕,2013)，OWCI中取日平均氣溫18℃作為濕度效應的過渡溫度比較符合我國情況。由OWCI模型計算可知，日平均氣溫30℃(相應最高氣溫35℃)、相對濕度80%時的指數值與相對濕度40%、平均氣溫33.5℃(相應最高氣溫38.5℃)時的指數值完全相同，這與UTCI指數模擬結果幾乎一致(Br?de et al,2012)。需要指出的是，由各地氣象站資料統計分析表明(圖略)，白天平均濕度通常低于日平均濕度，最大相差30%，平均相差7%。雖然OWCI模型中已考慮這一特征，但用日平均濕度代替白天平均濕度有時會產生一些誤差。

根據風速項模擬結果(圖6)，在氣溫為-6℃時2 m·s-1風速產生的降溫效果約為6℃，4 m·s-1風速的降溫效果約8℃，這與UTCI模擬結果非常接近(Br?de et al,2012)，這說明OWCI對低溫區間風的作用模擬比較準確。在中高溫度區間(Tmax>25℃)，OWCI基本反映了風的舒適效應和熱浪效果特征，轉折溫度也與UTCI相近，但這時風的作用與風速的關系更加復雜，并且也與空氣濕度相互影響(Xie et al,2018)，另外，OWCI不能反映出舒適溫度區間大風機械作用的不舒適性。

根據UTCI模型，當平均輻射溫度與氣溫差為30℃時(相當于炎熱夏季的正午)，輻射增溫達到近10℃(Br?de et al,2012)。由OWCI模型可以算出，在日最高氣溫為38℃時，全天日照對舒適感的影響與無日照天氣里氣溫升高5℃～6℃的效果相近，OWCI中考慮到夏季太陽下人們通常有帶帽或打傘等適應性措施，適當調低了高溫區間日照的增溫效應。在冬季，8 h日照對舒適指數的影響相當于氣溫提高5℃左右，這與馮定原和邱新法(1990)計算的冬季輻射增溫一致。誠然，日照項只考慮了太陽輻射的作用，忽略了人體周圍環境物體與人的輻射熱交換，這部分熱交換有時也會明顯影響到人的熱感受。此外，日照對人的影響還隨海拔高度而不同，高原雖然夏季溫度不高，但總輻射和紫外線特別強烈，這時OWCI可能低估了日照的不舒適作用。

現有指數通常將熱舒適感受劃分為5～12級，以7級劃分更符合人體感知和文化經驗的辨析粒度(蔚丹丹和李山,2019)。OWCI劃分為7個溫度區間和4個舒適等級，重點強調天氣條件對室外活動的適宜程度，比較直觀簡明，易于接受和理解。將國外指數分級指標應用于國內時，可能出現與實際不符，于庚康等(2011)和閔俊杰等(2012)分別針對CIHB和THI建立了適合我國情況的分級指標。根據CIHB分級指標(于庚康等，2011)可以算出，參考條件(相對濕度為40%，風速為0 m·s-1)下，熱舒適與熱不舒適、熱不舒適與熱極不舒適分界閾值分別對應平均氣溫30.2℃和36.8℃，低溫一側相應閾值分別為7.8℃和-4.6℃。根據THI分級指標(閔俊杰等，2012)可以算出，參考條件(相對濕度40%)下，上述指標分別對應平均氣溫為29.4、37.6、7.8和-12.9℃。OWCI的舒適與不舒適閾值溫度(Ta=7℃或Ta=29℃)與兩者結果相當接近；低溫一側的極不舒適閾值(Ta=-5℃)與于庚康等(2011)結果基本一致，高溫一側的極不舒適閾值(Ta=35℃)比兩者略低，表明OWCI分級指標基本符合共識，但冷極不舒適閾值對于東北和西北人群而言有所偏高。由于不同區域人群長期生活的生理適應緣故，哈爾濱居民與廣州居民以及上海居民與西藏居民對同一冷熱的感覺會有差異，尤其是極不舒適閾值指標的差異可能較大，用一套統一的閾值標準可能難以完全適用于全國各地，這需要在未來更深入的研究基礎上細化和完善。

OWCI沒有考慮天氣現象對舒適性的影響，對于旅游出行和某些其他室外活動而言，強降水、大霧、沙塵暴等偶發天氣現象都是極其不利的妨礙因素，因此結合對這類災害性天氣的補充評估才能更全面地評價天氣氣候條件對室外活動的適宜程度和旅游氣候適宜性。我國幅員遼闊、氣候類型多樣，各地人群的熱體驗經歷很不相同，OWCI研究過程中開展的現場問卷調查雖然包括了我國大多數氣候區域，但仍然不夠全面，調查樣本數量還比較少，代表性尚有局限，因此，OWCI模型及其分級指標還需要經過廣泛的檢驗和不斷改進。此外，本文雖然將OWCI與現有常用經驗指數做了對比分析，UTCI是學界公認的普適機理模型，將OWCI與UTCI進行廣泛的實例對比分析將可以更全面地評價新指數的適用性與局限性。