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基于人体舒适指数的高峰季节空调负荷预测方法
2025年
提出一种基于综合人体舒适指数的高峰季节空调负荷预测方法,从而获得更加准确的空调负荷数据参与电网调控。首先,考虑到不同季节的负荷增量影响和数据样本范围,分别利用最大负荷比较法和基准负荷比较法得到更具可信的空调负荷数据;其次,计算包含温、相对湿和风速指标的主客观综合权重,构建考虑时空分布特性的人体舒适模型,并验证其与空调负荷之间的关联性;最后,基于综合人体舒适指数提取建模样本数据,并将其作为神经网络的输入,建立空调负荷预测模型。理论分析和算例验证表明所提方法在不同情景下可有效提高空调负荷预测精
韩平平丁静雅吴红斌仇茹嘉徐斌吴家毓
关键词:分布式发电空调负荷预测人体舒适度指数
西藏高原人体舒适指数时空变化特征分析被引量:3
2024年
利用西藏高原38个气象站1981-2020年逐日气象观测资料及1970-2000年30 s空间分辨率气候数据,对人体舒适指数(ICHB)及高原人体舒适指数(PICHB)时空变化特征进行分析。研究表明:(1)西藏高原近40 a ICHB呈显著上升趋势,整个西藏高原年ICHB升高率为0.76·(10a)-1,各气候区年ICHB升高率为(0.57~0.98)·(10a)^(-1)。季ICHB升高率在时间上表现为冬季>秋季>春季>夏季。(2)年ICHB和季ICHB的升高率在空间上表现为西部>北部>东北部>东南部>中部、南部边缘。(3)PICHB空间上表现为寒冷特不舒适、重高原反应的区域主要分布在北部、西部及东北部的高山上;冷不舒适、重高原反应的区域主要分布在北部、中部及南部边缘的高山上;冷不舒适、中高原反应的区域主要分布在北部、中部和南部边缘等区域的较低海拔地区;凉较不舒适、轻高原反应的区域主要分布在东南部和南部边缘地区;不冷不热舒适、无高原反应的区域主要分布在错那县南部和墨脱县南部。随着西藏高原近40 a和未来气候“暖湿化”的变化趋势,各地月ICHB、季ICHB、年ICHB明显提高,PICHB也发生相应的变化,均向着舒适升高的方向发展。
李积宏周刊社张东东普布多吉张伟华史继清
关键词:人体舒适度指数
1979—2020年柴达木盆地人体舒适指数时空变化及趋势分析被引量:1
2024年
开展柴达木盆地气候舒适性评价对盆地人居环境、气候宜居资源开发、生态文明建设具有重要意义。本研究基于1979—2020年长时间序列地表气象数据集,利用人体舒适指数,分析了柴达木盆地年际尺和季节尺人体舒适性时空变化特征。结果表明:(1)全盆地多年平均及不同季节内人体舒适均处于增加的趋势,除夏季平原区部分区域处于舒适等级,其他均处于冷不舒适的状况;(2)人体舒适指数变化与气温的变化具有最强的相关性,相关系数全盆地达到0.9以上,其次为风速和湿,山区较平原区相关性较弱;(3)通过变化趋势和Hurst指数综合分析,发现气温和比湿继续增加且具有强持续性,风速继续减小且强持续性;人体舒适指数除秋季山区持续性弱外,其他季节山区和平原区均具有强持续增加的趋势。该研究可为柴达木盆地和高寒地区气候舒适性研究提供一定参考。
张群慧常亮顾小凡顾小凡马卯楠王倩段瑞犹香智
关键词:人体舒适度指数柴达木盆地
近60a丽江人体舒适指数变化特征
2024年
本文利用丽江站1960~2019年逐日平均气温、相对湿资料,统计分析了丽江市近60a人体舒适指数的等级分布特征,利用线性趋势研究人体舒适指数的年际变化特征和季节变化特征。研究结果表明:(1) 丽江市人体舒适指数等级在2~6级间变化,主要集中在3~5级,其中舒适4级日数最多,在全年1~12月中均有出现,舒适5级日数次之;(2) 丽江市最舒适的月份为5~9月,其次为2~4月、10~11月,最不舒适的月份为1月、12月;(3) 1960~2019年丽江年均人体舒适指数存在非常显著的上升趋势,线性趋势为0.30/10a,于2019年达到最高值,人体舒适指数平均值为56.22,属于舒适4级;(4) 丽江地区四季的人体舒适指数从高到低为夏季、春季、秋季、冬季,四季的人体舒适指数均存在显著的上升趋势,其中冬季的上升趋势最明显,线性趋势达到0.40/10a,春、夏季次之,秋季最低。Based on the daily average temperature and relative humidity data of Lijiang Station from 1960 to 2019, this paper analyzed the grade distribution characteristics of Human Comfort Index in Lijiang City in the past 60 years, and used the linear trend to study the interannual and seasonal variation characteristics of Human Comfort Index. The results showed that: (1) The Human Comfort Index in Lijiang City ranges from level 2 to level 6, predominantly falling within levels 3 to 5, among which the number of days with comfort level 4 was the largest, which appeared from January to December throughout the year, followed by the number of days with comfort level 5;(2) The most comfortable months in Lijiang are from May to September, followed by February to April and October to November, and the most uncomfortable months are January and December. (3) From 1960 to 2019, the average annual Human Comfort Index in Lijiang had a very significant upward trend, with a linear trend of 0.30/10a, reaching the highest value in 2019, and the average Human Comfort Index was 56
陶钰韩琳林静薇楚茹茵吴振亚肖国杰
关键词:人体舒适度温湿指数气候变化
黄平县近30年人体舒适指数特征分析
2024年
本文利用黄平国家基本气象站1991~2020年气象数据资料,根据人体舒适指数计算公式计算黄平县近30人体舒适指数,结合人体舒适指数的等级划分标准进行划分,并对黄平人体舒适指数特征进行统计分析。结果表明:黄平县无寒冷和酷热天气,舒适等级(4~6级)天数占比为59.3%,其中最舒适等级天数占比为28.1%;偏凉和偏热天气占比分别为22%和15%;偏冷天数占比为3.4%,年均约为11日,主要分布在12~1月;偏热天数占比15.3%,年均约为54日,主要分布在夏季(6~8月);年舒适天数为190 d~274 d,年平均舒适日数达220 d,近30年年舒适日数呈弱增长趋势;舒适月份为3~6月、8~11月,最舒适月份为4、5、9、10月份;4月份舒适指数呈显著减少趋势,8月份舒适指数呈显著增加趋势,其余月份线性变化不显著。
向怀菊宋光勇陈诚蒋松林
关键词:人体舒适度
2003—2022年珠海市人体舒适指数演变特征分析
2024年
利用2003—2022年珠海市国家自动气象站逐日气象观测资料中的气温、相对湿和平均风速资料,基于统计学原理及通径分析法,应用SPSS软件研究珠海市人体舒适指数演变特征,以及影响人体舒适的气象因子权重。结果表明,2003—2022年珠海市舒适等级为5级,属于最为舒适,珠海市I_(CHB)随时间呈线性增加趋势,年均I_(CHB)增幅为0.82/10 a;珠海市I_(CHB)月变化呈“倒U型”,全年无酷热、暑热、炎热天气,也无寒冷、晴冷和较冷天气,尤其是3—4月和10—11月最为舒适宜人;人体舒适指数服从正态分布,气温对I_(CHB)敏感性最大,具有较大权重。
刘小菊黄文敏
关键词:人体舒适度通径分析气象因子
引入人体舒适指数建立新疆库尔勒香梨主产区赏花气象指数预测模型被引量:3
2023年
采用逐步回归方法对1990-2020年新疆阿克苏、阿拉尔、轮台和库尔勒产区的香梨始花期气象要素与香梨开花始期日序进行分析,结合人体舒适指数,建立新疆库尔勒香梨主产区赏花气象指数预测模型,以期为判别香梨花期的最适宜赏花日提供气象服务参考依据。结果表明:(1)新疆库尔勒香梨主产区始花期预测模型构成因子为3月平均最高气温、3月0cm地温、3月平均气温、3月40cm地温;阿拉尔、库尔勒始花期日序与气温呈一元线性负相关关系,阿克苏、轮台与地温和气温呈多元线性关系;正常年份模型误差在3d内的概率分别为阿拉尔93.5%、阿克苏93.5%、库尔勒100%、轮台96.8%。(2)人体舒适指数划分为最适宜、次适宜、一般和不适宜四个等级,2022年花期前后人体舒适指数最适宜日数分别为阿拉尔22d,阿克苏24d,库尔勒16d,轮台18d。(3)香梨赏花气象指数取适宜花期时段与人体舒适指数的交集,划分为最适宜(五颗星推荐指数)、次适宜(四颗星推荐指数)、一般(三颗星推荐指数)和不适宜(一颗星推荐指数)四个等级。2022年五颗星推荐赏花日阿克苏为4月11-14日,阿拉尔为4月10-15日,库尔勒为4月10-15日,轮台为4月11-14日。模拟结果符合实际,香梨赏花气象指数结合体感温与花期时段,在后续香梨始花期预报工作及新疆旅游气象服务中具有较好的应用价值和潜力。
黄娟黄娟黄健顾雅文
关键词:库尔勒香梨人体舒适度指数
咸阳市人体舒适指数变化特征分析被引量:1
2023年
利用咸阳市国家气象站1960-2021年逐日气象资料,对咸阳市人体舒适指数分布特征进行分析,并对舒适日数、冷不舒适日数和偏热日数的年、月、旬、日变化规律进行研究。结果表明:咸阳市较舒适日数(-1、0、1级)年占比为52.0%,其中舒适日数(0级)占比25.0%;冷不舒适日数(≤-3级)占比为30.2%,偏热以上日数1.0%(≥2级);舒适天气年变化均呈弱增长趋势,夏季是最舒适的季节,6月为最舒适的月份,6月上旬和8月下旬最舒适(9 d);冷不舒适天气呈现显著减少趋势,整个冬季(12月-次年2月)冷不舒适日数占比92.5%,12月-次年1月达到98%以上;偏热天气主要出现在7-8月,呈增加趋势。
王英王薇李茜丁丹
关键词:人体舒适度指数
一种基于人体舒适指数的空调负荷预测方法
本发明公开了一种基于人体舒适指数的空调负荷预测方法,包括:1、分别利用层次分析法和熵权法计算主观权重、客观权重来构建不同季节不同温条件下的人体舒适模型;2、对实际气象数据进行评分,再将各项指标评级值乘以相应综合权重...
韩平平丁静雅仇茹嘉徐斌张征凯谢毓广李金中吴红斌毕锐何叶孙磊杨晓东杨越吴家毓艾春梅
基于人体舒适指数的居民用电分析及用电负荷预测研究被引量:3
2023年
针对气象状况、季节等因素对居民用电负荷有不同影响,为深入分析不同因素与居民用电的相关性,提出人体气象舒适指数,建立适用于用电负荷的人体气象舒适指数模型。采用灰色关联方法分析各气象因子以及人体舒适指数与居民用电的相关性。基于郑州气象大数据和居民用户用电数据,得到人体气象舒适指数相比于其他单个气象因子具有更强的关联性。基于灰预测模型和RBF神经网络,结合人体舒适指数对用电的影响,提出灰色RBF神经网络预测算法。用郑州某小区近年的负荷数据作为预测样本数据,分别采用灰色预测模型、RBF神经网络预测模型以及灰色RBF神经网络预测模型对用户负荷进行预测分析。测试结果表明:灰色RBF神经网络模型预测精最高,可为后续居民用电负荷的精确预测奠定理论基础。
卜飞飞白宏坤王圆圆韩丁
关键词:气象因子

相关作者

张伟
作品数:94被引量:209H指数:11
供职机构:积成电子股份有限公司
研究主题:配电网 配电网故障 小电流接地故障 故障判定 故障隔离
徐敏
作品数:48被引量:281H指数:11
供职机构:南京信息工程大学
研究主题:水稻 人体舒适度指数 气象服务 农业气候资源 海温
肖晶
作品数:17被引量:105H指数:5
供职机构:东南大学
研究主题:电力系统 电网 人体舒适度指数 负荷特性分析 负荷特性
杨成芳
作品数:118被引量:930H指数:21
供职机构:山东省气象局
研究主题:暴雪 冷流暴雪 降雪 江淮气旋 切变线
肖蕾
作品数:17被引量:111H指数:6
供职机构:遵义市气象局
研究主题:冰雹 短时强降水 低涡切变 列车效应 特大暴雨