为什么我们需要的不仅仅是物理参数, 以改善城市的热舒适

大部分时间, 预测的一个特定地点的天气预报几乎没有任何迹象表明在一个普遍的气候中是否感到舒适. 关于预期的空气温度的信息并不一定有助于决定人们如何感受到一个地方的热舒适. 在阳光明媚的一天下滑雪0°c, 会感觉愉快, 而与雾和雪一样的情景会让你希望留在一个舒适的客厅. 另一种方式: 怎么可能在70°c或更多的桑拿浴放松, 而不能在一个密封的广场上留下几分钟, 没有影子在28°c?

为了找到这一点的根本原因, 已经开发了热舒适指数, 以阐述自1970年代以来不同气候情景的主观温度感觉. 开发的第一个指数之一, pmv (预测的意思投票), 在那里一个人的热舒适是为室内情况计算的. 为了计算户外热舒适, 已经开发了像宠物(物理等效温度)和utci (普遍热气候指数)的指数. 他们不仅考虑到了平均的辐射温度tmrt (收到短波和辐射辐射), 风速(平流), 蒸汽压力赤字和空气温度的组合, 还考虑了诸如服装, 性别, 年龄等个人特征, 身高和重量. 只有使用这种复杂的组合, 才有可能对一个人的热舒适进行详细检查.

微气候模型使用这些热舒适指数来确定高度不同的城市的建筑劣势, 并有助于为城市的微气候制定改善措施.

一个典型的热舒适研究应用程序是炎热潮湿的地区, 但近年来, 研究领域也被提升到寒冷的气候, 以审查北极地区的行人的寒冷压力. 因此, 热舒适指数的应用可能性是多方面的.

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