CN112508367A - 避暑气候适宜性评价方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及避暑气候适宜性评价方法、装置、计算机设备及存储介质,该方法包括获取待评估区的气象和环境的相关数据;根据相关数据计算夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数;根据夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数计算待评估区的避暑气候适宜性指数;根据避暑气候适宜性指数进行评分,以得到评价结果。本发明实现综合考虑夏季高温的极端性、持续性和湿热性及生态环境对避暑气候适宜性的影响,兼顾气象条件、空气质量和植被覆盖率等气候环境指标,提高避暑气候适宜性评价的准确率,更加全面地客观化评价夏季避暑气候资源。
Description
技术领域
本发明涉及气候适宜性评价方法,更具体地说是指避暑气候适宜性评价方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
目前,社会经济的发展走特色化、生态化道路已成为一种趋势,全国各地区都在积极探索特色发展之路。气候变暖背景下避暑旅游成为夏季旅游市场的主旋律,地方政府及旅游主管部门在培育避暑旅游目的地的时候应从何入手,旅游者如何能够准确地做出避暑旅游决策等是一个现实问题。
避暑气候适宜性是衡量避暑旅游是否适宜的最基本的指标,通常指人们无需借助任何消寒、避暑装备与设施就能保证生理过程的正常进行、感觉刚好适宜且无需调节的气候条件。由于避暑内容的多样化、避暑产品的个性化和评估方式的差异化等,各地发布的夏季避暑指标内容干差万别、服务效果参差不齐。但是,目前的避暑气候适宜性评价的方式大多采用问卷调查的方式或者采用简单的气象计算指标进行计算,但是这种方式并没有综合考虑夏季高温的极端性、持续性和湿热性及生态气象条件对避暑气候适宜性的影响,从而导致评价的方式不准确。
因此,有必要设计一种新的方法,实现综合考虑夏季高温的极端性、持续性和湿热性及生态气象条件对避暑气候适宜性的影响,提高避暑气候适宜性评价的准确率。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺陷,提供避暑气候适宜性评价方法、装置、计算机设备及存储介质。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案:避暑气候适宜性评价方法,包括:
获取待评估区的气象和环境的相关数据;
根据所述相关数据计算夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数;
根据所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数计算待评估区的避暑气候适宜性指数;
根据所述避暑气候适宜性指数进行评分,以得到评价结果。
其进一步技术方案为:所述根据所述避暑气候适宜性指数进行评分,以得到评价结果之后,还包括:
反馈所述评价结果至终端,以在终端显示所述评价结果。
其进一步技术方案为:所述相关数据包括日平均气温超过30℃的天数、小时气温超过35℃的小时数、日最高气温、日平均气温、相对湿度、风速、逐日空气质量以及每个像元的植被覆盖度。
其进一步技术方案为:所述根据所述相关数据计算夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数,包括:
根据所述日平均气温超过30℃的天数、小时气温超过35℃的小时数、日最高气温计算夏季清凉指数;
根据所述日平均气温、相对湿度、风速计算舒适度时间指数;
根据所述逐日空气质量计算空气优良时间指数;
根据每个像元的植被覆盖度计算植被覆盖度指数。
其进一步技术方案为:所述根据所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数计算待评估区的避暑气候适宜性指数,包括:
获取所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数对应的权重值;
利用所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数与对应的权重值进行加权求和计算,以得到待评估区的避暑气候适宜性指数。
其进一步技术方案为:所述根据所述避暑气候适宜性指数进行评分,以得到评价结果,包括:
根据所述避暑气候适宜性指数构建区域避暑气候适宜性指数集合;
根据区域避暑气候适宜性指数集合对各地避暑气候适宜性进行评分,以得到分值;
根据所述分值确定避暑气候适宜性,以得到评价结果。
本发明还提供了避暑气候适宜性评价装置,包括:
数据获取单元,用于获取待评估区的相关数据;
指数计算单元,用于根据所述相关数据计算夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数;
适宜性计算单元,用于根据所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数计算待评估区的避暑气候适宜性指数;
评分单元,用于根据所述避暑气候适宜性指数进行评分,以得到评价结果。
其进一步技术方案为:还包括:
反馈单元,用于反馈所述评价结果至终端,以在终端显示所述评价结果。
本发明还提供了一种计算机设备,所述计算机设备包括存储器及处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。
本发明还提供了一种存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时可实现上述的方法。
本发明与现有技术相比的有益效果是:本发明通过获取待评估区的气象和环境的相关数据,并根据获取的气象和环境的相关数据计算夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数,并将这些指数综合考虑到待评估区的避暑气候适宜性指数的计算内,实现综合考虑夏季高温的极端性、持续性和湿热性及生态气象对避暑气候适宜性的影响,兼顾气象条件、空气质量和植被覆盖率等气候环境指标,提高避暑气候适宜性评价的准确率,更加全面地客观化评价夏季避暑气候资源。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步描述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的避暑气候适宜性评价方法的应用场景示意图;
图2为本发明实施例提供的避暑气候适宜性评价方法的流程示意图;
图3为本发明实施例提供的避暑气候适宜性评价方法的子流程示意图;
图4为本发明实施例提供的避暑气候适宜性评价方法的子流程示意图;
图5为本发明实施例提供的避暑气候适宜性评价方法的子流程示意图;
图6为本发明另一实施例提供的避暑气候适宜性评价方法的流程示意图;
图7为本发明实施例提供的避暑气候适宜性评价装置的示意性框图;
图8为本发明实施例提供的避暑气候适宜性评价装置的指数计算单元的示意性框图;
图9为本发明实施例提供的避暑气候适宜性评价装置的适宜性计算单元的示意性框图;
图10为本发明实施例提供的避暑气候适宜性评价装置的评分单元的示意性框图;
图11为本发明另一实施例提供的避暑气候适宜性评价装置的示意性框图;
图12为本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图;
图13为本发明实施例提供的浙江省避暑气候区划分布图;
图14为本发明实施例提供的浙江省避暑气候胜地分布图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
应当理解,当在本说明书和所附权利要求书中使用时,术语″包括″和″包含″指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解,在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的″一″、″一个″及″该″意在包括复数形式。
还应当进一步理解,在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语″和/或″是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
请参阅图1和图2,图1为本发明实施例提供的避暑气候适宜性评价方法的应用场景示意图。图2为本发明实施例提供的避暑气候适宜性评价方法的示意性流程图。该避暑气候适宜性评价方法服务器中,该服务器与终端进行数据交互,且服务器与各种传感器进行数据交互,利用传感器获取对应的数据,并由服务器进行计算分析,以确定适宜性的分值,并将对应的适宜程度反馈至终端。
图2是本发明实施例提供的避暑气候适宜性评价方法的流程示意图。如图2所示,该方法包括以下步骤S110至S140。
S110、获取待评估区的气象和环境的相关数据。
在本实施例中,相关数据包括日平均气温超过30℃的天数、小时气温超过35℃的小时数、日最高气温、日平均气温、相对湿度、风速、逐日空气质量以及每个像元的植被覆盖度。其中,每个像元的植被覆盖度是指待评估区的照片内每个像素点或像元点的植被覆盖率。
S120、根据所述相关数据计算夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数。
在本实施例中,夏季清凉指数是指待评估区的7月至8月的清凉程度;舒适度时间指数是指待评估区的7月至8月的气候舒适的时间;空气优良时间指数是指待评估区的7月至8月的空气优良的时间;植被覆盖度指数是指待评估区的7月至8月的每个像元的植被覆盖度的总和。
在一实施例中,请参阅图3,上述的步骤S120可包括步骤S121~S124。
S121、根据所述日平均气温超过30℃的天数、小时气温超过35℃的小时数、日最高气温计算夏季清凉指数。
在本实施例中,采用计算夏季清凉指数;其中,Tdr=Tdays/Tdm;Thr=Thours/Thm;Tmr=Tmax/Tmm,SCI是指夏季清凉指数;Tdays是指日平均气温超过30℃的天数;Thours是指小时气温超过35℃的小时数;Tmax是指日最高气温;Tdm是指区域全部站点日平均气温超过30℃天数最大值;Thm是指区域全部站点小时气温超过35℃小时数最大值;Tmm是指区域全部站点日最高气温的最大值。
此步骤将高温的极端性和持续性考虑在内,可更加全面地客观化评价夏季避暑气候资源。
S122、根据所述日平均气温、相对湿度、风速计算舒适度时间指数。
在本实施例中,首先根据日平均气温、相对湿度和风速,计算逐日人体舒适度气象指数,进而计算舒适度时间指数。
具体地,采用CDI=(DBCMI4×β1+DBCMIS×β2+DBCMI6×β2)/Dall计算舒适度时间指数,其中,CDI是指舒适度时间指数;DBCMI4、DBCMI5、DBCMI6是指待评估区的BCMI即人体舒适度气象指数达到4~6级的平均日数,人体舒适度气象指数如表1所示;β1、β2、β3是指不同等级DBCMi指数基准权重,其中,β1以及β2为0.8,β2为0.1;Dall是指评估时段的总天数,取值为62,BCMI为人体舒适度气象指数,t为日平均气温,rh为相对湿度,v为风速。
表1.人体舒适度指数对应等级表
评分指标 | 对应等级 | 基准权重 | 对应系数 |
BCMI<25 | 1 | ||
38≤BCMI<50 | 3 | ||
50≤BCMI<58 | 4 | β1 | 0.8 |
58≤BCMI<70 | 5 | β2 | 1.0 |
70≤BCMI<75 | 6 | β3 | 0.8 |
75≤BCMI<79 | 7 | ||
79≤BCMI<85 | 8 | ||
85≤BCMI | 9 |
此步骤将高温的暖湿性考虑在内,可更加全面地客观化评价夏季避暑气候资源。
S123、根据所述逐日空气质量计算空气优良时间指数。
在本实施例中,采用GADI=(DAQIY×η1+DAQIL×η2)/Dall计算空气优良时间指数;其中,GADI是指空气优良时间指数,DAQIL、DAQIL是分别指代空气质量分别达优、良等级天数;η1、η2是指不同等级空气质量的权重,其中,η1-1.0;η2=0.8;Dall是指评估时段的总天数,取值为62。
将生态气象考虑在内,可更加全面地客观化评价夏季避暑气候资源。
S124、根据每个像元的植被覆盖度计算植被覆盖度指数。
S130、根据所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数计算待评估区的避暑气候适宜性指数。
在本实施例中,采用SRSI=SCI×a1+CDI×a2+GADI×a3+VCI×a4;其中,SRSI是指待评估区的避暑气候适宜性指数;SCI是指夏季清凉指数;CDI是指舒适度时间指数;GADI是指空气优良时间指数;VCI是指植被覆盖度指数;a1、a2、a3以及a4是指各项指数的分值权重,如表2所示。
表2.避暑气候适宜指数计算分项指数权重值
将生态环境考虑在内,可更加全面地客观化评价夏季避暑气候资源。
在一实施例中,请参阅图4,上述的步骤S130可包括步骤S131~S132。
S131、获取所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数对应的权重值;
S132、利用所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数与对应的权重值进行加权求和计算,以得到待评估区的避暑气候适宜性指数。
具体地,利用所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数与对应的权重值进行加权计算,以得到待评估区的清凉分数、舒适分数、空气质量分数和植被分数,进而求和得到待评估区的避暑气候适宜性指数。
在本实施例中,避暑气候适宜性指数综合考量了夏季高温的极端性、持续性和暖湿性,兼顾气象条件、空气质量和植被覆盖率等气候环境指标,可用于更加全面地客观化评价夏季避暑气候资源。
在本实施例中,上述的数值均采用待评估区的7月至8月的数值,当然,于其他实施例中,还可以依据待评估区的地理位置确定夏季的月份,进而选择夏季对应月份的相关数据。
S140、根据所述避暑气候适宜性指数进行评分,以得到评价结果。
在一实施例中,请参阅图5,上述的步骤S140可包括步骤S141~S143。
S141、根据所述避暑气候适宜性指数构建区域避暑气候适宜性指数集合。
在本实施例中,区域避暑气候适宜性指数集合是指各个待评估区所对应的避暑气候适宜性指数所集成的一个集合。
S142、根据区域避暑气候适宜性指数集合对各地避暑气候适宜性进行评分,以得到分值。
在本实施例中,分值是指气候适宜性以具体数值呈现的结果。
S143、根据所述分值确定避暑气候适宜性,以得到评价结果。
具体地,评价结果是指避暑气候适宜性的等级。
在本实施例中,构建区域避暑气候适宜性指数集合,拟对各地避暑气候适宜性采用百分制进行评分,不同分数区间作为避暑气候适宜性指数阈值,如表3所示。
表3.避暑气候适宜性指数划分
避暑舒适度 | 评分指标 | 评分等级 | 是否推荐为避暑胜 |
特别适宜 | 90<SSI | ★★★★★ | 是 |
较适宜 | 75≤SSI<90 | ★★★★ | 是 |
适宜 | 60≤SSI<75 | ★★★ | 是 |
一般 | SSI<60 | 否 |
请参阅图13,通过本方法进行评价后,可得到浙江省避暑气候区划分布图,通过对清凉分数、舒适分数、空气质量分数和植被分数累加,得到浙江省避暑气候胜地总分数,综合评估推荐出浙江省100个避暑气候胜地,空间分布如图14所示。通过分析可知,浙江省避暑气候胜地主要位于高山和沿海海岛地区,与已有研究评估结果和大众媒体实际感受吻合。不同地市的避暑气候胜地数量差异较大,与当地的气候资源的丰富程度密切相关。同样,给出了避暑气候胜地总分数前20名排序结果,如表4所示,表5呈现了杭州的相关数据。
表4.浙江省避暑气候胜地总分数排序
表5.杭州的相关数据
上述的避暑气候适宜性评价方法,通过获取待评估区的气象和环境的相关数据,并根据获取的相关数据计算夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数,并将这些指数综合考虑到待评估区的避暑气候适宜性指数的计算内,实现综合考虑夏季高温的极端性、持续性和湿热性及生态气象对避暑气候适宜性的影响,兼顾气象条件、空气质量和植被覆盖率等气候环境指标,提高避暑气候适宜性评价的准确率,更加全面地客观化评价夏季避暑气候资源。
图6是本发明另一实施例提供的一种避暑气候适宜性评价方法的流程示意图。如图6所示,本实施例的避暑气候适宜性评价方法包括步骤S210-S250。其中步骤S210-S240与上述实施例中的步骤S110-S140类似,在此不再赘述。下面详细说明本实施例中所增加的步骤S250。
S250、反馈所述评价结果至终端,以在终端显示所述评价结果。
将评价结果反馈至终端,终端持有者可以观看评价结果,并根据评价结果进行各个区域的最佳避暑时间的确定。
图7是本发明实施例提供的一种避暑气候适宜性评价装置300的示意性框图。如图7所示,对应于以上避暑气候适宜性评价方法,本发明还提供一种避暑气候适宜性评价装置300。该避暑气候适宜性评价装置300包括用于执行上述避暑气候适宜性评价方法的单元,该装置可以被配置于服务器中。具体地,请参阅图7,该避暑气候适宜性评价装置300包括数据获取单元301、指数计算单元302、适宜性计算单元303以及评分单元304。
数据获取单元301,用于获取待评估区的气象和环境的相关数据;指数计算单元302,用于根据所述相关数据计算夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数;适宜性计算单元303,用于根据所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数计算待评估区的避暑气候适宜性指数;评分单元304,用于根据所述避暑气候适宜性指数进行评分,以得到评价结果。
在一实施例中,如图8所示,所述指数计算单元302包括第一计算子单元3021、第二计算子单元3022、第三计算子单元3023以及第四计算子单元3024。
第一计算子单元3021,用于根据所述日平均气温超过30℃的天数、小时气温超过35℃的小时数、日最高气温计算夏季清凉指数;第二计算子单元3022,用于根据所述日平均气温、相对湿度、风速计算舒适度时间指数;第三计算子单元3023,用于根据所述逐日空气质量计算空气优良时间指数;第四计算子单元3024,用于根据每个像元的植被覆盖度计算植被覆盖度指数。
在一实施例中,如图9所示,所述适宜性计算单元303包括权重值计算子单元3031以及加权计算子单元3032。
权重值计算子单元3031,用于获取所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数对应的权重值;加权计算子单元3032,用于利用所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数与对应的权重值进行加权求和计算,以得到待评估区的避暑气候适宜性指数。
在一实施例中,如图10所示,所述评分单元304包括集合构建子单元3041、分值计算子单元3042及结果获取子单元3043。
集合构建子单元3041,用于根据所述避暑气候适宜性指数构建区域避暑气候适宜性指数集合;分值计算子单元3042,用于根据区域避暑气候适宜性指数集合对各地避暑气候适宜性进行评分,以得到分值;结果获取子单元3043,用于根据所述分值确定避暑气候适宜性,以得到评价结果。
图11是本发明另一实施例提供的一种避暑气候适宜性评价装置300的示意性框图。如图11所示,本实施例的避暑气候适宜性评价装置300是上述实施例的基础上增加了反馈单元305。
反馈单元305,用于反馈所述评价结果至终端,以在终端显示所述评价结果。
需要说明的是,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,上述避暑气候适宜性评价装置300和各单元的具体实现过程,可以参考前述方法实施例中的相应描述,为了描述的方便和简洁,在此不再赘述。
上述避暑气候适宜性评价装置300可以实现为一种计算机程序的形式,该计算机程序可以在如图12所示的计算机设备上运行。
请参阅图12,图12是本申请实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。该计算机设备500可以是服务器,其中,服务器可以是独立的服务器,也可以是多个服务器组成的服务器集群。
参阅图12,该计算机设备500包括通过系统总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505,其中,存储器可以包括非易失性存储介质503和内存储器504。
该非易失性存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序5032包括程序指令,该程序指令被执行时,可使得处理器502执行一种避暑气候适宜性评价方法。
该处理器502用于提供计算和控制能力,以支撑整个计算机设备500的运行。
该内存储器504为非易失性存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境,该计算机程序5032被处理器502执行时,可使得处理器502执行一种避暑气候适宜性评价方法。
该网络接口505用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解,图12中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备500的限定,具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
其中,所述处理器502用于运行存储在存储器中的计算机程序5032,以实现如下步骤:
获取待评估区的气象和环境的相关数据;根据所述相关数据计算夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数;根据所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数计算待评估区的避暑气候适宜性指数;根据所述避暑气候适宜性指数进行评分,以得到评价结果。
其中,所述相关数据包括日平均气温超过30℃的天数、小时气温超过35℃的小时数、日最高气温、日平均气温、相对湿度、风速、逐日空气质量以及每个像元的植被覆盖度。
在一实施例中,处理器502在实现所述根据所述避暑气候适宜性指数进行评分,以得到评价结果步骤之后,还实现如下步骤:
反馈所述评价结果至终端,以在终端显示所述评价结果。
在一实施例中,处理器502在实现所述根据所述相关数据计算夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数步骤时,具体实现如下步骤:
根据所述日平均气温超过30℃的天数、小时气温超过35℃的小时数、日最高气温计算夏季清凉指数;根据所述日平均气温、相对湿度、风速计算舒适度时间指数;根据所述逐日空气质量计算空气优良时间指数;根据每个像元的植被覆盖度计算植被覆盖度指数。
在一实施例中,处理器502在实现所述根据所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数计算待评估区的避暑气候适宜性指数步骤时,具体实现如下步骤:
获取所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数对应的权重值;利用所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数与对应的权重值进行加权求和计算,以得到待评估区的避暑气候适宜性指数。
在一实施例中,处理器502在实现所述根据所述避暑气候适宜性指数进行评分,以得到评价结果步骤时,具体实现如下步骤:
根据所述避暑气候适宜性指数构建区域避暑气候适宜性指数集合;根据区域避暑气候适宜性指数集合对各地避暑气候适宜性进行评分,以得到分值;根据所述分值确定避暑气候适宜性,以得到评价结果。
应当理解,在本申请实施例中,处理器502可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit,CPU),该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中,通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。该计算机程序包括程序指令,计算机程序可存储于一存储介质中,该存储介质为计算机可读存储介质。该程序指令被该计算机系统中的至少一个处理器执行,以实现上述方法的实施例的流程步骤。
因此,本发明还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序,其中该计算机程序被处理器执行时使处理器执行如下步骤:
获取待评估区的气象和环境的相关数据;根据所述相关数据计算夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数;根据所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数计算待评估区的避暑气候适宜性指数;根据所述避暑气候适宜性指数进行评分,以得到评价结果。
其中,所述相关数据包括日平均气温超过30℃的天数、小时气温超过35℃的小时数、日最高气温、日平均气温、相对湿度、风速、逐日空气质量以及每个像元的植被覆盖度。
在一实施例中,所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述避暑气候适宜性指数进行评分,以得到评价结果步骤之后,还实现如下步骤:
反馈所述评价结果至终端,以在终端显示所述评价结果。
在一实施例中,所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述相关数据计算夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数步骤时,具体实现如下步骤:
根据所述日平均气温超过30℃的天数、小时气温超过35℃的小时数、日最高气温计算夏季清凉指数;根据所述日平均气温、相对湿度、风速计算舒适度时间指数;根据所述逐日空气质量计算空气优良时间指数;根据每个像元的植被覆盖度计算植被覆盖度指数。
在一实施例中,所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数计算待评估区的避暑气候适宜性指数步骤时,具体实现如下步骤:
获取所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数对应的权重值;利用所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数与对应的权重值进行加权求和计算,以得到待评估区的避暑气候适宜性指数。
在一实施例中,所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述避暑气候适宜性指数进行评分,以得到评价结果步骤时,具体实现如下步骤:
根据所述避暑气候适宜性指数构建区域避暑气候适宜性指数集合;根据区域避暑气候适宜性指数集合对各地避暑气候适宜性进行评分,以得到分值;根据所述分值确定避暑气候适宜性,以得到评价结果。
所述存储介质可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如,各个单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。
本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。
该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分,或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,终端,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.避暑气候适宜性评价方法,其特征在于,包括:
获取待评估区的气象和环境的相关数据;
根据所述相关数据计算夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数;
根据所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数计算待评估区的避暑气候适宜性指数;
根据所述避暑气候适宜性指数进行评分,以得到评价结果。
2.根据权利要求1所述的避暑气候适宜性评价方法,其特征在于,所述根据所述避暑气候适宜性指数进行评分,以得到评价结果之后,还包括:
反馈所述评价结果至终端,以在终端显示所述评价结果。
3.根据权利要求1所述的避暑气候适宜性评价方法,其特征在于,所述相关数据包括日平均气温超过30℃的天数、小时气温超过35℃的小时数、日最高气温、日平均气温、相对湿度、风速、逐日空气质量以及每个像元的植被覆盖度。
4.根据权利要求3所述的避暑气候适宜性评价方法,其特征在于,所述根据所述相关数据计算夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数,包括:
根据所述日平均气温超过30℃的天数、小时气温超过35℃的小时数、日最高气温计算夏季清凉指数;
根据所述日平均气温、相对湿度、风速计算舒适度时间指数;
根据所述逐日空气质量计算空气优良时间指数;
根据每个像元的植被覆盖度计算植被覆盖度指数。
5.根据权利要求4所述的避暑气候适宜性评价方法,其特征在于,所述根据所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数计算待评估区的避暑气候适宜性指数,包括:
获取所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数对应的权重值;
利用所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数与对应的权重值进行加权求和计算,以得到待评估区的避暑气候适宜性指数。
6.根据权利要求1所述的避暑气候适宜性评价方法,其特征在于,所述根据所述避暑气候适宜性指数进行评分,以得到评价结果,包括:
根据所述避暑气候适宜性指数构建区域避暑气候适宜性指数集合;
根据区域避暑气候适宜性指数集合对各地避暑气候适宜性进行评分,以得到分值;
根据所述分值确定避暑气候适宜性,以得到评价结果。
7.避暑气候适宜性评价装置,其特征在于,包括:
数据获取单元,用于获取待评估区的气候相关数据;
指数计算单元,用于根据所述气候相关数据计算夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数;
适宜性计算单元,用于根据所述夏季清凉指数、舒适度时间指数、空气优良时间指数以及植被覆盖度指数计算待评估区的避暑气候适宜性指数;
评分单元,用于根据所述避暑气候适宜性指数进行评分,以得到评价结果。
8.根据权利要求7所述的避暑气候适宜性评价装置,其特征在于,还包括:
反馈单元,用于反馈所述评价结果至终端,以在终端显示所述评价结果。
9.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括存储器及处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。
10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时可实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。
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CN110647684A (zh) * | 2019-09-18 | 2020-01-03 | 四川省绵阳太古软件有限公司 | 夏季宜养地查询方法、服务器及系统 |
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CN110516921A (zh) * | 2019-08-06 | 2019-11-29 | 南京信息工程大学 | 一种基于智能设备的生态健康宜居气象分析系统 |
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