孟蕾　桑友偉

摘要：為向湖南省韶山紅色旅游資源利用提供值得參考的科學依據(jù)，選取韶山1988—2017年逐日氣象數(shù)據(jù)進行分析，通過計算保證率、氣候傾向率并利用Mann-Kendall檢驗方法進行趨勢檢驗和突變檢測分析當?shù)厝梭w舒適度指數(shù)變化特征。結果表明，韶山整體呈現(xiàn)舒適特征，年平均舒適時間最多，冷不舒適時間次之，熱不舒適時間最少，且寒冷和炎熱等級的時間極少，無酷熱情況出現(xiàn);但近30年來年平均人體舒適度指數(shù)顯著上升，雖然年舒適時間變化不大且寒冷和炎熱等級時間均呈減少趨勢，但冷不舒適時間顯著降低，相應時段結束日期顯著提前，同時熱不舒適時間顯著增加，相應時段的結束時間顯著延后，突變檢測進一步表明，進入21世紀的前10年，冷、熱不舒適程度的這種變化趨勢更加顯著。

關鍵詞：人體舒適度;Mann-Kendall檢驗;突變檢測;保證率;韶山

中圖分類號：P463.1? ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2019）11-0061-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.11.014? ? ? ? ? ?開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

The variation characteristics of human comfort index in Shaoshan from 1988 to 2017

MENG Lei，SANG You-wei

（China Meteorological Administration Training Centre Hunan Branch，Changsha 410125，China）

Abstract： In order to provide scientific basis for the utilization of red tourism resources in Shaoshan， Hunan Province， daily meteorological data from 1988 to 2017 were selected to analyze the variation characteristics of local human comfort index by calculating the guaranteed rate， climatic tendency rate and trend testing and mutation detection of Mann-Kendall test. The results showed that Shaoshan presented comfortable characteristics as a whole， the maximum number was the annual average comfortable days， the second was the cold uncomfortable days， the minimum number was the thermal uncomfortable days， and the days of the cold and hot grades were very few， no extremely hot conditions. However， in the past 30 years， the annual average human comfort index had increased significantly， although the days of annual comfortable day changed little and the number of cold and hot grades days showed a decreasing trend， but the number of cold uncomfortable days decreased significantly， the end date of the corresponding period was significantly ahead of schedule， and the number of thermal uncomfortable days increased significantly， and the end date of the corresponding period was significantly delayed. The mutation detection further showed that in the first ten years of the 21st century， the trend of change of cold and hot discomfort condition was more significant.

Key words： human comfort index; Mann-Kendall test; mutation detection; guaranteed rate; Shaoshan

湖南省韶山作為毛主席家鄉(xiāng)和中國四大革命紀念地之一，于2014年成為全國首家紅色旅游融合發(fā)展示范區(qū)，加速了韶山旅游資源整合并以紅色旅游帶動農業(yè)、工業(yè)和其他產業(yè)發(fā)展的進程[1]。同時韶山旅游客流量呈現(xiàn)顯著的季節(jié)性特征[2]，游客在選擇旅游地時對當?shù)氐氖孢m度日益看重[3]，因此研究韶山的人體舒適度變化特征對當?shù)剡M一步提升紅色旅游質量具有十分重要的意義。

人體舒適度指數(shù)是從氣象角度評價人類在不同氣候條件下舒適感的一項生物氣象指標[4]，一般用氣溫、濕度和風速3個指標表征人體對空氣環(huán)境感覺是否舒服的程度[5]。近年來，已有眾多學者對各地人體舒適度指數(shù)的時空分布和變化特征進行了深入研究，如長江三角洲、青海、河南、山東、甘肅、遼寧、山西、福建等不同地區(qū)的研究人員根據(jù)當?shù)氐乩砦恢煤蜌夂驐l件采用合適的計算公式分析人體舒適度特征[5-12];鄭有飛等[13]、吳兌[14]則在如何計算和選擇人體舒適度指數(shù)公式方面進行了重點分析;同時隨著人們對室內環(huán)境舒適度的重視，李玉姣等[4]還研究了不同天氣條件下溫濕度對室內外人體舒適度的影響，這些研究都為對居住、旅游環(huán)境進行綜合評價提供了非常好的參考。本研究利用韶山近30年的氣象資料，對當?shù)厝梭w舒適度指數(shù)變化特征進行分析研究，旨在為韶山紅色旅游與產業(yè)融合過程中合理利用自然資源，促進紅色文化與自然環(huán)境協(xié)調發(fā)展提供科學依據(jù)。

1? 資料選取與方法

1.1? 資料來源

選取1988—2017年韶山觀測站的逐日氣象資料，包括日平均氣溫、日平均濕度和日平均風速3個氣象要素的數(shù)據(jù)，并計算人體舒適度指數(shù)。

1.2? 人體舒適度指數(shù)計算方法

選用中國氣象臺常用的KSSD經驗公式計算人體舒適度指數(shù)[5]，并根據(jù)中國氣象局人體舒適度指數(shù)等級標準對韶山的人體舒適度進行分級別討論，人體舒適度指數(shù)計算公式如下：

ICHB=（1.8×T+32）-0.55（1-）×（1.8×T-26）-3.2×? ? （1）

式中，ICHB為人體舒適度指數(shù);T為日平均溫度（℃）;RH為日平均濕度（%）;v為日平均風速（m/s）。

人體舒適度指數(shù)按中國氣象局規(guī)定的統(tǒng)一標準被劃分為9個等級（表1），其中，1、2、3級歸為冷不舒適級別，4、5、6級歸為舒適級別，7、8、9級歸為熱不舒適級別。

1.3? 保證率計算方法

保證率是指小于等于（或大于等于）某一界限的累積概率值，即小于等于（或大于等于）某界限的分布函數(shù)。計算保證率首先應了解某樣本的總體分布如何，是正態(tài)分布就按正態(tài)分布函數(shù)，是其他分布就按照其他分布函數(shù)來計算。因此在計算之前，首先應對樣本進行適合性檢驗[15]。

首先將30年韶山冷不舒適初始日期與結束日期、熱不舒適初始日期與結束日期轉化成當年第x天進行分析，然后利用SPSS軟件進行分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)非正態(tài)分布，因此利用頻率來計算在某日期之前（后）出現(xiàn)冷不舒適和熱不舒適情況的保證率，公式如下：

P（A）=×100%? ?（2）

式中，P（A）為保證率，n為樣本數(shù)，m為樣本xi（1≤i≤n）由大到小或由小到大排列的序號。

1.4? 氣候傾向率計算方法

采用TSA方法計算人體舒適度指數(shù)及不同級別日數(shù)變化的氣候傾向率[16]。

？茁=median（），1≤j

式中，n為樣本數(shù)，median指中值。

1.5? 檢驗方法

選用Mann-Kendall檢驗方法進行人體舒適度指數(shù)變化趨勢檢驗和突變檢測。

Mann-Kendall 趨勢檢驗是非參數(shù)檢驗，不需要待檢序列服從某一概率分布，計算人體舒適度指數(shù)的氣象數(shù)據(jù)包括日平均溫度、日平均濕度和日平均風速，大多是偏態(tài)且不服從同一分布，因而可以使用該檢驗方法進行趨勢檢驗和突變檢測，具體計算公式見文獻[16]。

采用非參數(shù)Mann-Kendall法進行突變檢測的分析方法：首先繪出UF和UB曲線圖，并同時繪出0.05水平和0.01水平的信度線。若UF曲線的值大于0，則表明序列呈上升趨勢，小于0則表明呈下降趨勢;當UF曲線超過信度線時，即表示上升或下降趨勢顯著;如果UF曲線和UB曲線的交點位于信度線之間，則此點可能就是突變點的開始[17]。

2? 結果與分析

2.1? 年均各等級日數(shù)分布特征

利用人體舒適度指數(shù)公式計算韶山1988—2017年逐日人體舒適度指數(shù)，并根據(jù)人體舒適度指數(shù)的9個等級標準（寒冷、冷、涼、涼爽、舒服、暖和、熱、炎熱、酷熱）統(tǒng)計各個等級的年均總分布時間。結果（圖1）表明，韶山人體舒適度各等級分布主要集中在1～8級，無第9級（酷熱），其中年平均時間最多的是舒服等級，有115 d，占總體的31.4%;其次是涼等級，有87 d，占總體的23.8%;再次是暖和等級;往后依次是熱、冷、涼爽這3個等級;寒冷等級年均僅1 d，炎熱等級年均3 d?？傮w而言，舒適級別（涼爽、舒服和暖和3個等級組成）年均194 d，占總體的52.9%。冷不舒適級別（寒冷、冷和涼3個等級組成）年均127 d，占總體的34.7%，其中30年中寒冷等級共出現(xiàn)24 d，2008年南方低溫冰凍雨雪災害性天氣出現(xiàn)時韶山有11 d為寒冷等級，占30年間總寒冷等級時間的45.8%，可見寒冷等級在時間上呈現(xiàn)非均勻分布，并與極端低溫天氣的出現(xiàn)有較好的響應。熱不舒適級別（熱和炎熱2個等級組成）年均45 d，占總體的12.4%，其中炎熱等級日數(shù)也呈現(xiàn)非均勻分布，與極端高溫天氣的出現(xiàn)有較好的響應。

進一步對韶山的8個舒適度等級日數(shù)月分布（表2）進行討論，發(fā)現(xiàn)舒適（涼爽、舒服、暖和）等級在全年12個月中均有出現(xiàn)，跨度最大，其中涼爽等級主要集中在3、4、10、11月，但每月平均時間少于10 d;舒服等級主要集中在4、5、9、10月，每月約為20 d，其中5月的舒服等級達到年均24 d，說明4、5、9、10月這4個月是韶山最舒適的月份;暖和等級主要集中在6—8月。同時熱不舒適時間最多的月份也在6—8月，其中最熱的時間主要在7月和8月，尤其是在7月，熱和炎熱等級時間達到21 d。韶山冷不舒適時間則主要集中在1、2、3、11、12月，橫跨5個月份，其中寒冷等級只出現(xiàn)在1月，除1月寒冷等級和冷等級時間較多以外，另外4個月的冷不舒適主要以涼等級為主。

2.2? ICHB年際變化及各級別ICHB日數(shù)變化特征

2.2.1? 年際變化? 1988—2017年韶山年平均ICHB值呈上升趨勢（圖2），并通過置信水平為0.01的顯著性檢驗，10年氣候傾向率為0.89。說明近30年來韶山年平均人體舒適度趨向于越來越暖，近30年已升高2.7。

2.2.2? 各級別舒適度時間變化特征? 為了細致分析年均ICHB值變化的原因，首先分析1～8等級（韶山無第9等級）各等級時間變化的氣候傾向率（表3），結果表明，近30年寒冷、冷、涼、暖和、炎熱5個等級時間呈減少趨勢，其中冷等級時間減少趨勢最顯著，每10年減少7.50 d，暖和等級次之，每10年減少3.00 d，涼等級時間減少趨勢不明顯，寒冷和炎熱等級均出現(xiàn)減少趨勢;涼爽、舒服和熱等級時間呈增加趨勢，其中熱等級時間增加趨勢最顯著，每10年增加8.18 d，舒服等級時間每10年增加3.04 d，涼爽等級時間每10年增加1.11 d，但不顯著。將各等級分為3個級別，即冷不舒適、舒適、熱不舒適3個級別，再分析各級別舒適度時間變化特征（圖3），結果表明，近30年韶山冷不舒適時間顯著減少，通過0.01水平顯著性檢驗，氣候傾向率為-8.75 d/10年，即每10年減少8.75 d，30年來冷不舒適時間減少了27 d;同時熱不舒適時間顯著增加，通過0.01水平顯著性檢驗，氣候傾向率為7.73 d/10年，即每10年增加7.73 d，30年來熱不舒適時間增加近24 d;舒適日數(shù)略有增加，但未通過顯著性檢驗。

綜合以上討論可知，近30年韶山年均舒適度的增加并非來自舒適度指數(shù)數(shù)值的增加，主要受到熱不舒適時間增加以及冷不舒適時間減少的影響，熱不舒適時間的增加主要來自熱等級時間的增加，冷不舒適時間的減少則來自寒冷、冷和涼等級時間的共同減少，舒適時間變化不明顯是因為舒服等級和暖和等級時間呈現(xiàn)相反的變化趨勢，且涼爽等級時間變化不顯著。

進一步討論韶山人體舒適度指數(shù)的極值情況，即討論不舒適級別中的寒冷等級時間和熱不舒適級別中的炎熱等級時間（圖4）發(fā)現(xiàn)，寒冷等級時間呈明顯減少趨勢，2003年以前至少每3年會出現(xiàn)一次寒冷等級情況，時間為1～4 d/年不等，2003—2017年，除了2008年南方低溫冰凍雨雪災害大背景下韶山的寒冷等級時間為11 d，成為近30年來寒冷等級時間的峰值以外，其他年份寒冷等級時間均為0。同時，炎熱等級時間呈減少趨勢，這進一步說明了影響年平均人體舒適度指數(shù)顯著增加的主要因素并不是炎熱指數(shù)數(shù)值的增加。炎熱等級時間峰值出現(xiàn)在1998年，當年出現(xiàn)了11 d的炎熱等級情況，同年寒冷等級時間為0。值得注意的是，近30年中炎熱等級時間排名前三位的是1988年（8 d）、1998年（11 d）和2017年（9 d），但這3年的寒冷等級時間均為0，而在2008年寒冷等級時間達到極值時，當年的炎熱等級時間為0。

2.2.3? 不同月份各級別時間變化特征? 通過計算近30年韶山不同月份各級別時間變化的氣候傾向率（表4）發(fā)現(xiàn)，1、2、3、4、10和11月的冷不舒適時間都顯著減少，減少得最快的是3月，每10年減少3.03 d，其次是11月和2月，每10年分別減少1.73、1.51 d，只有12月的冷不舒適時間是增加的，但增加比例較小;1、2、3、4、10、11月的舒適時間顯著增加，增加得最快的是3月，每10年增加3.03 d，其次是2月和11月，每10年分別增加1.51、1.73 d，6—9月和12月的舒適時間顯著減少，減少得最快的是7月，每10年減少2.54 d，其次是8月和6月，每10年分別減少1.99、1.70 d;6—9月的熱不舒適時間顯著增加，增加得最快的是7月，每10年增加2.54 d，其次是8月和6月，每10年分別增加1.99、1.70 d，10月熱不舒適時間略有增加，但不顯著。

2.2.4? 冷、熱不舒適初始和結束日期? 對冷、熱不舒適級別初始日期和結束日期進行分析（表5）發(fā)現(xiàn)，近30年韶山出現(xiàn)冷不舒適的初始日期最早出現(xiàn)在9月中旬，最遲在11月中旬，兩者相差近2個月的時間，平均在10月下旬初次出現(xiàn)冷不舒適情況，80%保證率下11月8日之前才會初次出現(xiàn)冷不舒適;結束冷不舒適的日期最早出現(xiàn)在3月下旬，最遲在5月下旬，平均在4月中旬結束，80%保證率下會在4月10日之后就結束冷不舒適;熱不舒適初始日期最早是出現(xiàn)在5月中旬，最遲在7月中旬，平均在6月上旬就會初次出現(xiàn)熱不舒適，80%保證率下6月10日之前就會初次出現(xiàn)熱不舒適;結束熱不舒適的日期最早出現(xiàn)在8月下旬，最遲在10月上旬，平均在9月中旬結束，80%保證率下會在9月5日之后才結束熱不舒適情況。

分析冷、熱不舒適初始日期和結束日期的30年變化特征發(fā)現(xiàn)，冷不舒適初始日期有所延后，但未通過顯著性檢驗，結束日期顯著提前，每10年提前8.18 d;熱不舒適初始日期幾乎無變化，結束日期顯著延后，每10年延后7.69 d。

2.3? 突變分析

為更好地確定出現(xiàn)顯著變化的因素是否是突變現(xiàn)象，下面對年均人體舒適度指數(shù)變化、冷不舒適時間和相應時段結束日期、熱不舒適時間和相應時段結束日期進行突變檢測。

對近30年年均ICHB年際變化進行突變檢測，根據(jù)圖5中UF曲線可知從1994年起韶山人體舒適度指數(shù)呈增加趨勢，2001年以后增加趨勢顯著，年平均人體舒適度指數(shù)的突變是從2002年開始的。

對韶山近30年冷不舒適時間和熱不舒適時間變化進行突變分析，根據(jù)圖6（a）中UF曲線可知，從1998年開始冷不舒適時間呈減少趨勢，2005年以后減少趨勢顯著，突變是從2001年開始的;根據(jù)圖6（b）中UF曲線可知，從1997年開始熱不舒適時間呈增加趨勢，2005年以后增加趨勢顯著，突變是從2002年開始的。說明冷不舒適時間和熱不舒適時間發(fā)生變化幾乎是同步的。

根據(jù)圖7（a）中UF曲線可知，從1991年開始冷不舒適結束日期呈提前趨勢，2008年以后顯著提前，突變是從2004年開始的;根據(jù)圖7（b）中UF曲線可知，從1995年開始熱不舒適結束日期呈延后趨勢，2007年以后顯著增加，突變是從2000年開始的。

3? 結論

1）研究結果顯示，韶山人體舒適度主要以舒適為主，寒冷等級和炎熱等級時間較少，且時間分布不均勻，無酷熱情況出現(xiàn)，其中年平均時間最多的是舒服等級，其次是涼等級，再次是暖和等級，往后依次是熱、冷、涼爽這3個等級，寒冷等級年均僅1 d，炎熱等級年均3 d，說明韶山是一個舒適宜人，適合居住和旅游的區(qū)域。

2）韶山最舒適的月份是5月，其次是4、9、10月這3個月，最熱不舒適的月份是7月，其次是8月，最冷不舒適的月份是1月，其次是12月和2月。近30年來，韶山各月份不同級別時間在發(fā)生較大的變化，1—4月和10—11月在由冷不舒適朝著舒適的方向發(fā)展，變化最大的是3月，6—9月則進一步朝著熱不舒適的方向發(fā)展，變化最大的是7月，12月的人體舒適度則略有變冷，只有5月的舒適度在30年間變化不大。

3）1988—2017年韶山人體舒適度指數(shù)數(shù)值上升趨勢顯著，主要原因是由于熱不舒適級別時間的增加和冷不舒適級別時間的減少，并不是因為指數(shù)數(shù)值本身的增加。熱不舒適級別時間的增加主要來自熱等級時間在增加，冷不舒適時間的減少則是因為寒冷、冷、涼3個等級時間在共同減少，尤其是冷等級時間減少最顯著，舒適時間總體變化不大，但其中舒服等級時間顯著增加，暖和等級時間顯著減少。處于冷不舒適和熱不舒適兩極的寒冷時間和炎熱時間都呈減少趨勢，人體舒適度指數(shù)等級逐漸集中在2～7級，但是會出現(xiàn)個別年份極端天氣情況下的極端不舒適情況。

4）80%保證率下，韶山每年11月8日之前才初次出現(xiàn)冷不舒適，而在4月10日之后就結束，6月10日之前就會初次出現(xiàn)熱不舒適，要到9月5日之后才結束。從20世紀90年代起，冷不舒適時間逐漸減少，熱不舒適時間逐漸增加，主要是因為冷不舒適結束日期顯著提前，熱不舒適結束日期顯著延后，且二者變化幾乎同步，進入到21世紀初的10年間，趨勢更加顯著并呈現(xiàn)突變現(xiàn)象。

總體而言，湖南省韶山是一個氣候宜人、舒適度高的地區(qū)，適合當?shù)鼐用窬幼『吐糜螛I(yè)的發(fā)展，但近30年間正朝著冷不舒適程度降低和熱不舒適程度升高的方向發(fā)展，尤其是進入21世紀后，這種趨勢更加顯著，冷不舒適的時段越來越短，而熱不舒適的時段越來越長。因此，韶山未來在規(guī)劃紅色旅游以及相關產業(yè)融合發(fā)展的過程中可以重點考慮應對這種狀況的策略，以便提高紅色旅游質量并使旅游資源的利用率達到最大化，促進當?shù)亟洕c生態(tài)建設可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻：

[1] 閻友兵，殷韻潔.韶山全國紅色旅游融合發(fā)展示范區(qū)旅游業(yè)融合發(fā)展研究[J].湖南財政經濟學院學報，2015，31（3）：102-107.

[2] 曾劍云，鄒家紅.韶山旅游客流季節(jié)性分析及其平衡舉措[J].華北水利水電學院學報（社科版），2012，28（3）：65-67.

[3] 許春曉，周美靜，王甫園.旅游目的地選擇意愿的影響因素——以韶山為例[J].經濟地理，2015，35（4）：178-185.

[4] 李玉姣，楊云潔，張? 濱，等.不同天氣條件下溫濕對室內外人體舒適度的影響[J].氣象科技，2015，43（6）：1197-1202.

[5] 郭? 廣，張? 靜，馬守存，等.1961—2010年青海省人體舒適度指數(shù)時空分布特征[J].冰川凍土，2015，37（3）：845-854.

[6] 韓? 瑋，蘇? 敬，王? 琳.長江三角洲城市發(fā)展與人體舒適度的關系[J].應用氣象學報，2013，24（3）：380-384.

[7] 李樹巖，馬志紅，許蓬蓬.河南省人體舒適度氣候指數(shù)分析[J].氣象與環(huán)境科學，2007，30（4）：49-53.

[8] 楊成芳，薛德強，李長軍.山東省人體舒適度區(qū)域特征研究[J].氣象，2004，30（10）：7-11.

[9] 賈海源，陸登榮.甘肅省人體舒適度地域分布特征研究[J].干旱氣象，2010，28（4）：449-454.

[10] 劉文平，劉月麗，安? 煒，等.山西省近48a來人體舒適度變化分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2011，25（3）：92-95.

[11] 曹永強，高? 璐，王學鳳.近30年遼寧省夏季人體舒適度區(qū)域特征分析[J].地理科學，2016，36（8）：1205-1211.

[12] 吳? 濱，楊麗慧，劉京雄.基于不同溫濕條件的福州市人體舒適度變化研究[J].氣象科技，2015，43（6）：1192-1196.

[13] 鄭有飛，尹繼福，吳榮軍，等.熱氣候指數(shù)在人體舒適度預報中的適用性[J].應用氣象學報，2010，21（6）：709-715.

[14] 吳? 兌.多種人體舒適度預報公式討論[J].氣象科技，2003，31（6）：370-372.

[15] 陳萬隆.農業(yè)氣候指標保證率的理論計算[J].西藏農業(yè)科技，1979（4）：21-28.

[16] 章誕武，叢振濤，倪廣恒.基于中國氣象資料的趨勢檢驗方法對比分析[J].水科學進展，2013，24（4）：490-496.

[17] 姜燕敏，吳昊旻，楊愛琴，等.麗水市四季起始日期的氣候演變特征[J].沙漠與綠洲氣象，2013，7（6）：58-62.