基于Meteostat API的全国主要城市气温舒适度研究(2023-2024)

一、 研究背景与方法

本研究基于Meteostat API提供的2023-2024年逐日温湿度数据,通过计算温湿指数(THI) 来量化评估中国主要城市的人体气候舒适度。THI值被划分为“寒冷”、“凉爽”、“舒适”、“偏热”、“炎热”五个等级,并分别独一赢赋予-1、0、+1、0、-1得分,最终通过计算各城市两年内的日平均得分进行排名。

二、 核心发现:两幅图表的关键解读

1. 综合舒适度排行榜(城市舒适度得分排行图)

hot_temp_humidity_ranking

 

这幅柱状图直观地展示了各城市的综合舒适度得分排名。其核心结论非常明确:

  • 冠军城市三亚、昆明、贵阳位列前三。其中,三亚的得分(约0.487)遥遥领先,这意味着在研究期内,三亚有近一半的日子都处于人体感觉“舒适”的状态,远超其他城市。
  • 末位城市兰州、乌鲁木齐、西宁的得分最低。这些城市受大陆性气候影响,冬季寒冷和夏季炎热的“扣分”日数较多,导致综合舒适度得分偏低。

该图表的核心在于通过数据对比,清晰揭示了不同城市在长期气候舒适性上的显著差异。

2. 气候类型分布图(各城市温湿舒适度分布图)

hot_temp_humidity_analisyst

 

这幅堆叠柱状图按城市显示了五种舒适度等级的天数占比,是理解每个城市气候特点的关键。其核心洞察不在于具体百分比,而在于整体模式:

  • “炎热”挑战的分布:图表显示,华南地区(如广州、海口)和长江中下游地区(如武汉、长沙、杭州) 的城市,其“偏热”与“炎热”等级的橙色与红色部分占比显著更高。这印证了这些地区夏季普遍面临高温高湿的气候挑战。
  • “舒适”优势的构成:排名靠前的城市,如三亚、昆明,其“舒适”(绿色)部分占比大,而“寒冷”和“炎热”部分占比小,气候条件更为均衡宜人。

三、 总结

综上所述,两幅图表共同揭示:三亚、昆明、贵阳是中国气候舒适度的“优等生”;而西北内陆城市全年舒适日较少南方多地则需应对漫长的夏季炎热。这为公众认知城市气候和城市规划提供了直观的数据参考

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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