近30年河南省度假气候指数变化特征分析

张玮，刘玉珠

(河南省气象服务中心，河南 郑州 450003)

随着生态文明建设的不断推进，以及全域旅游、乡村旅游等概念的不断深入，旅游业的发展呈现积极态势。旅游业的发展离不开自然环境和气候条件[1-2]，气候的适宜程度、适宜期的时长等因素影响游客的时空分布。在旅游气候舒适度方面，众多的学者进行了大量的研究。国外的研究起步较早， Terjung[3]在1966年就提出了气候舒适性指数和风效指数的概念；1985年，针对气候舒适性指数，加拿大气象局对其测评问题进行了研究，并建立了相应标准[4]。伴随着经济和旅游业的发展，对气候舒适性的评价与分析的关注度也越来越多，一些学者先后提出了新的观点[5-6]，关于气候舒适度评价的研究开始向多方向发展。国内的研究起步相对较晚，开始于20世纪80年代，罗晓玲等[7]针对人体舒适度指数进行了其预报体系的研究；陶生才等[8]利用温湿指数等评价指数对玉门市旅游气候舒适度进行评价分析；杨昭明等[9]利用气候诊断方法分析了西宁市的气候舒适度；众多学者分别对中国热点城市或者景区的旅游气候舒适度及其与客流量的时空变化关系进行了相应的分析[10-14]。

目前诸多文献常用风速、平均气温和相对湿度等气象要素对旅游气候舒适度进行分析，进而构建风效指数、温湿指数等来分析旅游气候资源。德国一些研究学者在19世纪80年代提出了旅游气候指数(tourism climate index，TCI)[15]的概念，并将其应用于研究气候和旅游两者之间的关联问题，后来国内外学者对此进行了深入研究，并在研究过程中逐渐进行优化。在此基础上，2013年Tang等[16]提出了度假气候指数(holiday climate index，HCI)的概念，HCI和TCI相比既有相似之处，也有改进。TCI采用问卷调查方式进行权重赋值，而HCI则是基于旅游人数的统计数据进行权重赋值，相比之下更具有客观性；HCI不但考虑了云量这个因素，同时在时间尺度方面也进行了改进，是目前比较客观、全面的旅游气候资源适宜性评价方法。胡桂萍等[17]应用HCI对旅游适宜期进行了评价。余丽萍等[18]对开化县的HCI和客流量的相关性进行了分析。杜正静等[19]完善了TCI模型，构建了旅游气候适应性指数，对中国旅游气候适宜性进行评价研究。蔚丹丹等[20-21]研究了气候舒适度的体感分级标准，并通过多模型的梳理和比较，提出改良的HCI，分析我国旅游气候舒适期的空间格局。

河南省的旅游气候资源评价工作尚未有针对HCI的研究，因此本文基于HCI，分析了全省旅游气候资源相应的时空分布特征，为旅游资源开发利用以及最佳旅游时间选择提供理论依据。

1 区域概况与研究方法

1.1 区域概况

河南省地处中原，四周与山东、山西、湖北、河北等省份相邻。地势西高东低，地貌多样，既有位于中东部地区的黄淮海冲积平原，又有位于西南部地区的南阳盆地，同时北、西、南三面分布有太行山、伏牛山、桐柏山、大别山等山脉。全省大部地区位于暖温带，多为大陆性季风气候，具有四季分明、雨热同期等气候特点。地形和气候特点使得全省旅游资源较为丰富。

1.2 资料来源

利用河南省111个国家气象观测站地面气候资料1991—2020年整编数据，主要包含降水量、风速、最高气温、平均相对湿度、云覆盖率等气象要素，本文主要采用月数据。

1.3 研究方法

HCI包含三个不同的因子，并赋之不同的权重[22-23]：①权重为40%的热舒适因子T，用来表示人体对温度高低的感觉，并通过日平均相对湿度HR(%)和日最高气温Ta(℃)根据公式(1)计算的有效温度TE(℃)来表示，TE表示人体实际感觉温度，用湿度对环境温度进行了相应的订正；②权重为20%的审美因子A，通过气象要素云覆盖率来表示；③权重为40%的物理因子P，是由权重为30%的日降水量R(mm)和权重为10%的风速V(m/s)来构成。其中各因子的分值通过表1获得，在此基础上由公式(2)计算出相应的HCI值，范围在0～100，并通过表2得出HCI所对应的等级。

TE=Ta-0.55×(1-HR)×(Ta-14.4)，

(1)

HCI=TE×4+A×2+(R×3+V×1)。

(2)

表1 HCI因子评分表[16]

表2 HCI分级标准[16,18]

2 时间变化特征

根据河南省111个国家气象观测站地面气候资料1991—2020年气象数据，采用HCI计算方法，可以得出111个国家气象观测站各月、各年和各个季节的HCI值，进而得出全省各月、各年和各个季节的HCI值。根据气象学划分标准，春季是指3、4、5月，夏季是指6、7、8月，秋季是指9、10、11月，冬季是指12、1、2月。

2.1 全省HCI月变化

从图1(a)中可知全省1—12月的HCI值都超过60，达到或高于“适宜”等级；同时还可以看出全年HCI值两处峰值分别出现在4—5月和9—10月，HCI值都在80以上，等级为“特别适宜”，此时旅游气候处于“特别适宜期”。本文全省HCI月变化中，度假适宜期细化窗口到日分界段为每月1日到次月1日。从图1(b)可以看出5个不同区域各月HCI值均在60以上，达到“适宜”及以上等级，变化趋势呈现双峰型，其中4—5月和9—10月出现峰值，HCI值位于80～90之间，处于“特别适宜”等级，这种变化和全省HCI月变化趋势一致。

图1 1991—2020年HCI月变化Fig.1 Monthly variation of HCI during 1991—2020

2.2 全省HCI年变化

从图2(a)中可以看出全省在1991—2020期间各年HCI值位于70～79之间，其中1997年最高为76.4，等级达到“很适宜”级别，但是在气候变暖大背景下，气温总体呈上升趋势，导致近年来“热舒适因子”评分有所降低，进而导致近年来HCI总体有所下降。本文全省HCI年变化中，度假适宜期细化窗口到日分阶段为每年1月1日到次年1月1日。从图2(b)可以看出在1991—2020年期间不同区域的年HCI值大都在70～79之间，位于“很适宜”等级，变化趋势与全省HCI年际变化基本一致。

图2 1991—2020年HCI年变化Fig.2 Interannual variation of HCI during 1991—2020

2.3 全省HCI季节变化分析

从图3可知，在全省季节变化方面，春季和秋季HCI都在80分左右，旅游气候处于“很适宜期”，夏季HCI值略高于70，低于春、秋两个季节，冬季HCI值在60～69，旅游气候处于“适宜期”；与图1对比也可以看出季节HCI和月份HCI呈现正相关性，月HCI出现高峰的月份对应春、秋季节。本文全省HCI季节变化中，度假适宜期细化窗口到日分界段：春季为3月1日到5月31日，夏季为6月1日到8月31日，秋季为9月1日到11月30日，冬季为12月1日到2月28(或29)日。

根据HCI计算原理可知，不同区域中的有效温度TE、审美因子A、降水量和风速在不同的时间范围内有差异，进而造成不同区域HCI在季节上有差异。本文从时间角度对全省不同区域的季节变化进行分析，从图3中可以得知，不同区域中春季和秋季HCI值较高，部分地区春、秋两个季节HCI值高于80，旅游气候处于“特别适宜”等级，舒适的气候非常适宜旅游；夏季和冬季HCI值低于春、秋两季，不过仍然位于“很适宜”或者“适宜”等级，可以根据天气条件来选择出游时间和旅游目的地。

图3 全省及不同区域季节HCI值变化Fig.3 Seasonal variation of the HCI value in Henan Province and different regions

3 空间分布特征

本研究基于GIS空间技术，利用克里金(Kriging)方法对HCI进行插值，在年际分布和季节分布两方面，绘制河南省HCI区划图，从空间角度来分析HCI的变化情况。

3.1 河南省1991—2020年平均HCI分布

从图4可以看出河南省各市(县、区)度假气候环境全年都较为优越，年平均HCI空间分布总体呈现“北高南低”的分布特征，豫北地区HCI值基本都在74以上，而豫南部分区域HCI值在70～72之间。

图4 度假气候指数年分布Fig.4 Interannual distribution of HCI

3.2 河南省不同季节HCI分布

从图5可以看出1991—2020年四个季节平均值，河南省各市(县、区)度假气候环境基本都比较适宜，春秋季节HCI值明显高于夏冬两季，春秋度假气候环境基本都在“很适宜”等级，安阳、鹤壁、濮阳等地区达到“特别适宜”等级，夏冬两季基本都在“适宜”等级，新乡、焦作等地区在“很适宜”等级。四季HCI分布特征具有明显的区域特点和维度特点，旅游景区可以因时、因地制宜来合理安排旺季和淡季的旅游项目，比如开展一些人文、历史、红色基因等主题旅游，平衡四季旅游市场。

图5 度假气候指数季节分布Fig.5 Seasonal distribution of holiday climate index

4 结论与讨论

本研究结合HCI原理，分别从时间变化和空间分布特征方面分析了近30年河南省HCI变化。主要结论如下：

(1)HCI值在月际变化呈现出全年有两个高峰，分别在4—5月和9—10月份，近30年来的年际变化上基本都在“很适宜”等级，度假适宜期持续时间长，覆盖范围广；季节变化上也呈现明显的特征，春、夏、秋三个季节旅游气候虽然都能达到“很适宜”等级，但是春、秋两季明显高于夏季；而冬季HCI值较低，旅游气候为“适宜”等级，且季节变化特征和月际变化特征呈现正相关性。

(2)在空间分布上，年均HCI空间分布总体呈现“北高南低”的分布特征，同时四季上具有区域性和维度变化特征。

本文研究还存在一些可以进一步探讨的地方，可以对HCI的变化特征做出多方面的分析。首先，可以提取海拔数据，结合GIS探讨给出不同海拔高度的指数订正结果，使得地理空间分布与实际更加符合；其次，可以在本研究基础上改进目前的HCI，结合河南特征建立新的评价模型；最后还可以在中国举办冬奥会的背景下，关注冬奥冰雪度假(旅游)气候。同时结合旅游人数、旅游景区、旅游路线等等方面进行延伸分析，能够为旅游业提供更加科学的技术支持，促进全省的旅游业发展。