四川省攀枝花市氣候舒適度時空特征分析①

李佳恩， 劉永吉， 劉園園

1.吉林建筑大學 測繪與勘查工程學院，長春 130118； 2.攀枝花市外國語學校，四川 攀枝花 617000

近年來，由于社會經濟的發展與人民生活質量的提升，環境和氣候等問題逐漸成為人們關注的焦點．在旅游業中，氣候不僅造就了美麗的自然景觀，而且還會影響旅游者旅游活動的體驗感，除個人偏好、環境差異和最大信息量等因素之外，旅游者在選擇目的地時還十分關注旅游地的氣候舒適度[1]．對旅游氣候的研究最早始于國外，且偏重于對評價氣候舒適度的原理和方法的探索．美國學者Terjung[2]通過構建人體舒適指數和風效指數的模型，來評價美國大陸的氣候舒適度； Oliver[3]在前人研究的評價體系的基礎上加入自創風寒指數量表和溫濕指數，更為全面地對人體所感受的氣候舒適度進行評價．相較于國外，國內的相關研究雖起步較晚且側重實證，但對氣候舒適度的研究更加深入，研究者們通過加入如地理因子、經濟因子等，結合實例從多角度對氣候舒適度進行分析評價．關于氣候對旅游影響最早的探索出現于著名氣象學家林之光先生所著的《氣候風光集》一書中，相關理論的探索由此開始深入．如余志康等[4]結合地理位置條件，對40°N以北的地區的夏季氣候舒適度進行了研究從而得出其消夏旅游潛力； 杜正靜等[5]利用我國氣候類型結合旅游氣候適宜性指數，從而實現了對中國旅游氣候資源的精細化分析．探索旅游氣候舒適度在我國多聚焦于東、中部平原地區，對西部高原、山地地區旅游氣候的研究仍然較為缺乏．

氣候資源作為旅游業發展極為重要的支柱，對區域旅游流的季節性變化和旅游區景觀的可持續發展具有深遠影響．氣候舒適度的優劣通常是從氣象學角度出發，依據人體在不同天氣以及氣候條件下的各種感知的狀態[6-7]進行評價的．攀枝花市以山地地形為主，其山地面積約占總面積的90%，由于各種山地地形因素如地勢起伏不一、坡向不同及溝壑縱橫等，加之植被等造成的遮蔽度不同和海拔高度相對差異較大，從而形成“一山有四時，百里不同天”的氣象條件．基于此，本研究利用2000—2020年累計21年的氣候資料，通過數字高程模型提取高程及山勢走向等地形要素后結合GIS空間分析方法，對該區域的溫濕指數、風效指數、著衣指數以及綜合舒適指數做出分析，并推算由于海拔升高而導致的氣溫變化，從而較為精確地對攀枝花市山地氣候舒適度進行了評價，為攀枝花山地旅游業科學合理地梯級性利用氣候資源提供了指導與依據．

1 研究區域及研究數據

1.1 研究區概況

攀枝花市位于北緯26°05′～27°21′，東經101°08′～102°15′，地處四川省西南部攀西裂谷的中南段，是川、滇兩地經濟的交匯處，全市轄區面積約7 440 km2，轄東區、西區、仁和區及米易縣、鹽邊縣； 東鄰大涼山山脈，西跨橫斷山脈，南抵金沙江，北倚大雪山[8]； 地形特征為東南低西北高，地貌類型以低中山和中山為主，約占全市面積的88.4%．氣候類型為南亞熱帶季風，存在顯著的干、濕兩季； 位于鹽邊縣境內的最高海拔點約4 195.5 m，海拔最低點位于仁和區境內，約937 m，相對高差大，垂直差異明顯[9]，河谷地區全年無冬，無霜期高達300 d以上； 全年日照時間長、溫度變化小，但日較差大，雨量少且集中，具有四季差異不明顯等特點．

圖1 攀枝花市氣象站點分布

1.2 數據來源

本研究的數據來源于中國氣象科學數據共享服務網(http：//cdc.cma.gov.cn/home.do)，主要包括2000—2020年攀枝花市仁和區、米易縣和鹽邊縣的4個氣象站點(圖1)的逐日風速、氣溫、相對濕度和日照時數等氣象資料．

2 研究方法

2.1 加權平均

某一地區長期記錄并統計的平均氣象數據才是該地區旅游氣候舒適性評價最科學的依據，而不是以某幾年的特殊情況進行評價[6]．攀枝花市主要以山地為主，其氣候適宜度受海拔高度影響較大．本研究采用各氣象站點的海拔高度作為權重指數，計算風速、氣溫及相對濕度等氣象資料，其公式為：

式中：Y為各基礎氣象數據的加權平均值，Xi為各站點各基礎氣象數據的月平均值，Pi為各站點的權重，H為所有站點海拔總高程，hi為各站點海拔高程．

2.2 旅游氣候舒適度評價

本研究對氣候舒適度的分析主要利用溫濕指數、風效指數和著衣指數[10]，并結合3種指數進行模糊層次分析得出的綜合舒適指數進行評價．

2.2.1 溫濕指數

溫濕指數(Temperature and Humidity Index，ITH)是通過氣象要素中的溫度和濕度，體現人在氣象環境中的熱量交換，從而獲得評價身體舒適程度的重要指標之一．其公式為：

ITH=(1.8t+32)-0.55×(1-f)(1.8t-26)

(3)

式中：ITH為溫濕指數；f為相對濕度(%)；t為氣溫(℃)．

2.2.2 風效指數

風效指數(Wind Efficiency Index，K)是指通過氣象要素中的氣溫、風速和日照對人體舒適度的影響，反映人體皮膚在裸露狀態下感知外界的冷暖程度，是氣候舒適度評價指數中的一個細化指標．其公式為：

(4)

2.2.3 著衣指數

著衣指數(Index of Cloth Loading，ICL)是指人們通過添減衣物來改變氣候帶來的影響，該計算模型由Freitas[16]考慮平均溫度t(℃) 、風速v(m/s)、人體代謝率(H) 、人體對太陽輻射的吸收情況(A)、太陽常數(R)和太陽高度角(α)等6種因素后提出，其公式為：

(5)

式中：ICL為著衣指數；t為平均溫度(℃)；v為風速(m/s)；H代表75%的人體代謝率，取H=87 W/m2(輕活動量下的代謝率)；a表示太陽輻射被人體的吸收情況，取a=0.06(黑色衣料情況下最大值)；R表示垂直陽光下的單位面積土地所接收的太陽輻射，取R=1 366(人造衛星測得值)；α是太陽高度角(°)，隨緯度發生變化，設某地的緯度為β，則夏季α=90°-β+23.43°； 冬季α=90°-β-23.43°； 春秋季α=90°-β．

2.2.4 綜合舒適指數

參考王妍方等[11]提出的方法以ITH，K和ICL為基礎，采用模糊層次分析作為評價的指標體系(表1)，從而確定各指數的權重來構建旅游氣候舒適性評價模型．

表1 旅游氣候舒適度評價指標體系

先建立優先關系矩陣，再逐步開展模糊層次分析．F=(fij)n×m，F即為模糊互補矩陣：

(6)

式中：s(i)和s(j)分別表示因素i和j的相對重要性程度．根據二級指標重要性構建模糊一致判斷矩陣，最后利用行和歸一法求得排序向量ω=(0.55 0.3 0.15)T．綜上所述，構建的旅游氣候舒適度模型(Climatic Comfortable Index，ICC) 為：

ICC=0.55XITH+0.30XK+0.15XICL

(7)

式中：XITH，XK和XICL分別為溫濕指數、風效指數和著衣指數的分級賦值； 0.55，0.30，0.15分別為各指數的權重系數．根據各指數被賦值等級值(采用9，7，5，3，1進行賦值，對應最適宜、適宜、較不適宜、不適宜和極不適宜)與模型構建的權重為依據，本研究確定將旅游氣候舒適度標準劃分為：7

表2 溫濕指數、風效指數和著衣指數的分級標準及賦值

2.3 山區月平均氣溫的空間推算

2.3.1 數字高程模型的建立

本研究利用四川省攀枝花市1∶10 000地形圖和行政縣界線圖進行投影變換后制得攀枝花市1∶10 000數字高程模型(圖2)，并從中提出經緯度、坡度和坡向等數據．

圖2 攀枝花市數字高程模型

2.3.2 山區月平均氣溫的空間推算

采用多元線性回歸方程來進行氣溫的推算，其公式為：

TH=α0+α1λ+α2μ+α3h

(8)

式中：TH為模擬的氣溫值(℃)；λ和μ分別為經度和緯度(°)；h為海拔高度(m)；α0為常數；α1，α2，α3為偏回歸系數．

常規的氣溫推算模型沒能考慮太陽輻射強度的影響，并且太陽輻射強度與地形之間同樣存在函數關系，利用EDM數據結合東西坡對溫度的影響是相同理論[14-15]和太陽輻射強度與地形的函數關系，將更接近實際氣溫值TT用函數簡化表示[7]為：

TT=TH(cosα-sinαcosβ)

(9)

式中：TH為常規模型推算的氣溫值(℃)，α為坡度(°)(0≤α<90°)，β為坡向．

3 結果分析

利用ArcGIS 10.2空間分析模塊，以50 m×50 m作為研究單元，以攀枝花市2000—2020年的累計21年的各測站的各月溫度、相對濕度及風速加權平均值結合日照時數作為基礎的時間分布數據．通過公式(3)-(7)，獲得該地區在各月的ITH，K，ICL和ICC(表3)．

表3 2000—2020年攀枝花市各月平均氣溫、相對濕度、風速、日照時數和各舒適度評價指數

3.1 區域氣候舒適度的時間分布特征

通過構建的評價模型分析結果可看出(圖3)，1，2，11，12月的旅游氣候舒適度評價指數均在7以上，評價結果為最適宜，是適宜旅游外出的最佳時節，其他月份的評價指數均介于5和7之間，表明該月份氣候舒適度較為適宜，較適宜旅游．評價結果顯示該區域沒有月份小于 5 的評價指數，這也說明其適游期長，一年四季氣候宜人．

從二級指標的評價結果可以看出，溫濕指數在2-4月、11月時最為舒適，而整個夏季(5-8月)則呈現不舒適感的偏熱氣候．著衣指在2-3月、10-11月時最為舒適．風效指數表明，在1月與12月時最為舒適，而其他月份則較為舒適．

2000-2020年攀枝花市旅游最舒適日數占全年的比重較高，全年無旅游不舒適月份，而且無論是綜合評價還是二級指標評價都表現出較好的效果，說明該區域在旅游氣候上具有自身突出的優勢．

3.2 山地旅游區的氣候舒適度的空間分布特征

將各評價指數于EDM柵格數據在ArcGIS 10.2里進行空間分析模塊的疊加運算，從而獲得攀枝花市各代表月份的山地旅游氣候適宜度的空間分布圖(表4、圖4-圖7)．

圖3 攀枝花市舒適度評價指數月變化分布

表4 各代表月份旅游氣候舒適度面積分布

圖4 攀枝花市1月人體舒適度空間分布

圖5 攀枝花市4月人體舒適度空間分布

圖6 攀枝花市7月人體舒適度空間分布

圖7 攀枝花市10月人體舒適度空間分布

從表4的各代表月份舒適度面積統計結果可見，在1，4，10月的舒適區覆蓋面積都遠大于7月，該情況說明從旅游氣候是否舒適的方面來看，攀枝花山地旅游景區在1，4，10月比7月具有更多吸引游客的優勢．以10月為例，通過ArcGIS 10.2空間分析模塊進行柵格數據與各指數數值的疊加運算，從而獲得以高程(500～4 500 m，即低山至高山)分級統計的旅游舒適區域分布面積(表5)中可見，其舒適區域面積占攀枝花市總面積的69.7%，各地形的舒適區域面積分布見圖8和圖9．

表5 攀枝花市10月各地形區旅游舒適區域面積分布 km2

圖8 攀枝花市10月

各地形的舒適區域面積分布

圖9 攀枝花市10月

從表5和圖9餅圖的運算處理的結果可以看出，在10月，中山與次高山的舒適區域面積分別為3 127.67 km2和1 458.49 km2，占10月總適區域總面積的比例分別為60.3%和28.1%，兩者之和約占舒適區域總面積的88.4%．因此，10月舒適區主要分布在高程范圍為1 500～3 500 m的中山和次高山地區．可將此區域作為攀枝花市的山區旅游重點區進行規劃和打造．

4 結論與討論

4.1 結論

基于2000—2020年攀枝花市21年的全年各月氣溫、相對濕度、逐日風速及日照時數等氣象資料，通過DEM模型推算空間溫度后結合溫濕指數、風效指數與著衣指數進行模糊層次分析，構建綜合舒適評價模型，表明攀枝花市全年旅游氣候綜合舒適指數區間為5.0～7.8； 其中1，2，11及12月最適宜旅游； 從空間分布看，舒適區主要集中分布在地形類型為中山和次高山的區域．

4.2 討論

1) 影響人體舒適度的因素較多，本研究主要選取了溫度、濕度、風速、太陽輻射及地形因子5個要素，對于氣壓、紫外線、霧霾等因素未納入指標體系，這可能導致評價結果存在一定的偏差，因此在詳細分析各類氣象要素在影響人體舒適度比重的基礎上，應引入更多的氣象因子；

2) 雖然本研究應用DEM模型數據，優化了地形及海拔對氣候的影響，但因氣象站點有限且數據覆蓋范圍小，因此存在一定誤差，未來可加入更多小區域的氣象數據，以提高評價結果的準確度．