生物舒適度指數分級模型的對比與改進

呂玉嫦，譚晗凌，湯晶晶

(廣東省氣象探測數據中心，廣州 510080)

0 引言

隨著人們生活水平的不斷提高，氣象預測預警的重要性日益加強，大眾旅游出行對生物舒適度的監測、預報的需求也越來越大。舒適度預報的公式也有很多種[1]。廣東省已經大規模采用生物舒適度自動觀測設備，全省各地市氣象局都安裝了生物舒適度儀，生物舒適度觀測取得了社會廣泛認可，為制作出門指數、釣魚指數、著裝指數、旅游指數和感冒指數等服務產品提供了技術支撐。目前廣東省在用的生物舒適度指數等級[2，3]統一采用廣州地區的普適模型，由于不同地市存在地域、人群、氣候的差異，因此會產生較大的測量誤差。文章基于全省已布點的生物舒適度測量儀，通過對不同年齡、地域、季節的人群開展舒適度調查，采集和分析全省1 a(四季)各地市不同人群的舒適度感受，利用最小二乘法曲線擬合原理，對生物舒適度指數進行反復對比和驗證，給出修正的建議，以建立符合廣東省各地市絕大多數人的生物舒適度指數分級模型。

1 生物舒適度

生物舒適度，定義為健康人群無需借助任何防寒、避暑裝備的情況下對溫度、濕度、風速和太陽總輻射等氣象因子體感的適宜程度。

生物舒適度指數，定義為描述人體對溫度、濕度、風速和太陽總輻射等綜合感受的指數。

生物舒適度指數計算公式：

(1)

式中，Id為人體舒適度指數；Td為干球溫度，單位為℃；Tu為濕球溫度，單位為℃；J為太陽總輻射量，單位為W·m-2；u為風速，單位為m/s。

生物舒適度儀觀測的要素有：干球溫度、濕球溫度、黑球溫度、太陽總輻射和風速。

生物舒適度觀測儀硬件主要包括數據采集傳感器和支架兩個部分[4，5]。采集器因要測量3路溫度輸入、1路輻射輸入和1路風速輸入，所以硬件電路至少需滿足4路模擬量的采集和1路脈沖信號的采集，并且能夠進行串口通訊，具有水位監測和水泵自動控制功能。

2 舒適度感受調查采樣

為了收集不同地市不同人群的個人舒適度感受，文章開發了一款安裝在手機上的舒適度個人感受數據采集程序(APP)。參與舒適度感受調查采樣的人員在首次登錄生物舒適度感受調查頁面時，需要填寫個人的基本信息(比如姓名、性別、年齡段、體型、所在地等)，信息保存后，再次登錄時則默認不再輸入基礎信息，直接選擇穿衣類型和舒適度感受，就可以點擊保存并提交。同時個人基本信息也可以進行修改和保存。

文章收集了2018年7月-2019年12月廣東省27個地市的個人舒適度感受，各地市的人員在提交了舒適度感受后，數據存放在服務器里。

3 器測值與感受值對比分析

3.1 差值平均和標準差比較

將采集到的各地市人體舒適度感受與對應地市的生物舒適度儀的數值進行一一對比。以人體感受值為標準，計算觀測值的誤差序列，其差值平均為-2.063，標準差為1.952，顯示觀測值總體偏低，而且誤差的離散性較大。女性統計數據的差值平均和標準差較男性統計數據稍微偏大，但其偏差的方向是一致的，并沒有出現男女感受對立或者分化的現象(表1)。

表1 舒適度指數差值統計

3.2 回歸分析

采用最小二乘法進行曲線擬合，即以人體感受值為標準，采用線性回歸模型、多項式回歸模型、指數回歸模型和冪函數回歸模型等方式，結果顯示，直接采用對比數據擬合函數所得的決定系數R2遠小于1，難以有效訂正儀器測量值、提高測量準確性。經分析數據范圍和最小步長等原因，認為主要是由于舒適度指數是分級數據，同一級別的測量偏差相對接近，但是各級測量偏差并不是線性的，所有的樣本數據采用相同的權重直接擬合是不合理的，如圖1所示。

圖1 對比數據直接擬合曲線

3.3 分級誤差和分段訂正

將樣本和誤差數據按升序重新排列，得到直觀的分級誤差分布(圖2)，舒適度等級為4～11時，各級別中誤差逐漸增大，由此得出分級誤差明細(表2)?？梢姡骷墑e誤差逐漸增大，且在低溫嚴寒和高溫酷暑的情況下誤差都比較大。原因分析如下：現有舒適度計算模型是一種多變量線性模型，在廣東省氣候條件下，多數情況，即涼爽或者舒適的時候，儀器測量值能夠較準確地反映人體舒適度，因為此時人體與外界容易達到熱量平衡；在冬季寒冷的時間里，戶外人體熱量的擴散加快，因此感覺“更冷”；在較為高溫的環境，即熱、炎熱和酷熱情況下，人體戶外運動產生的冗余熱量擴散到體外的速度變慢，因此感覺“更熱”[6]。

圖2 分級誤差分布

表2 分級誤差明細

根據分級誤差明細反演各級測量值，再次進行擬合得到分級的舒適度等級訂正曲線(圖3)。

圖3 分段訂正曲線

線性函數的決定系數R2為0.9536，表明該函數的估計值與實際值的擬合程度較高，數據訂正效果良好。

因此，設原模型計算的舒適度指數測量值為X，舒適度等級Y的分段訂正如下：

當X≤40，Y=1；

當40

當57≤X<69，Y=ROUND(((X-57)/6+3)×2.91-7.77)；

當69≤X≤90，Y=ROUND(((X-69)/20+5)×2.91-7.77)；

當90

當95≤X，Y=11。

其中ROUND()函數的功能是對其中的計算值進行四舍五入取整。

推算范圍表示如下：

當X≤40，Y=1；

當40

當60.2≤X≤62.2，Y=3；

當62.2

當64.3≤X<66.4，Y=5；

當66.4≤X≤68.4，Y=6；

當68.4

當74≤X≤80.8，Y=8；

當80.8

當87.7≤X<92.8，Y=10；

當92.8≤X，Y=11。

4 分級修正

分級修正后得出的生物舒適度指數如表3所示。

表3 生物舒適度指數修正后的分級

5 結束語

對比分析中剔除了個別明顯異常的樣本數據，例如濕球溫度與干球溫度接近時次或風速總體偏低站點，即梅州市大埔縣生物舒適度儀，其數據在4-5月的時候測量值為11，屬于酷熱等級，原因是濕球裝置未及時加水，濕球溫度偏高。除了缺水原因，輻射傳感器未清潔維護、風速傳感器老舊導致摩擦系數增大等原因都會極大地影響測量的準確性。因此舒適度測量儀的最終測量結果是否準確是由多種原因造成的，數據訂正只是針對計算模型的一項改進和完善。

根據舒適度指數修正后的分級，對中山、東莞和湛江3個站點生物舒適度儀的觀測值和感受值進行兩個月的對比和驗證，證實了文章給出的修正建議合理。修正后的舒適度數據更加符合大多數人的真實舒適度感受，達到了預期的修正效果，這對今后生物舒適度的預報及優化具有重要指導意義。