Humán biometeorológiai adatgyűjtés, modellezés és időjárás elemzés
Vezető kutató: dr. Ács Ferenc
Humán biometeorológia az ember és a légkör közötti kapcsolatrendszereket tanulmányozza. Az embert a ruházata és aktivitása jellemzi, a levegőkörnyezet lehet kültéri és beltéri. Mi a továbbiakban a kültérben levő embert szemléljük. A kültérben levő ember levegőkörnyezete igen változó; e változatosság a klíma és az időjárás tér-idő skáláján jellemezhető. Az ember ruházata lehet nyári (minimális) vagy téli (maximális), az aktivitása változhat, pl. fekhet, állhat, gyalogolhat, vagy futhat (más aktivitás típusok is lehetségesek). Feltételezzük, az ember egészséges.
Adatgyűjtés: az ember-légkör kapcsolatot adatokkal jellemezzük, az emberre és a légkörre vonatkozó adatok kapcsolásával. Leginkább a levegőkörnyezet hőterhelése és az emberek hőérzete iránt érdeklődünk. Két adatgyűjtési mód van: a longitudinális és a transzverzális adatgyűjtés. Longitudinális adatgyűjtéskor 1 ember gyűjt időjárási adatokat minél hosszabb időszakon át a minél hosszabb idősor megteremtéséért (az idősor hossza egyenlő az időjárási megfigyelések számával). Transzverzális adatgyűjtéskor sok-sok ember ad információt magáról az aktuális időjárási helyzetben, ezúttal is a minél hosszabb idősor megteremtése a cél (az idősor hossza egyenlő az emberek számával).
E projektben longitudinális adatgyűjtéseket végzünk a humán és az időjárási adatok párhuzamos dokumentálásával. Az időjárási adatok közül a teljes besugárzást (GR), a léghőmérsékletet (Ta), a légnedvességet (rh), a szélsebességet (W) és a felhőzetet (N) dokumentáljuk. A humán adatokból az antropometriai adatokat (testtömeg, magasság, kor, nem), a hőérzetet (hét fokozatú skála: „nagyon meleg”, „meleg”, „enyhén meleg”, „neutrális”, „hűvös”, „hideg” és „nagyon hideg”), a ruházatot (a viselt ruházat feljegyzése), és az aktivitás típusát, valamint intenzitását figyeljük meg. A longitudinális megfigyelések 2016 nyarán kezdődtek, és a mai napig is tartanak. A megfigyelést végző személy: Dr. Ács Ferenc. A következő adatgyűjtésekről számolhatunk be:
| Sorszám | Humán jellemzők | Levegőkörnyezet | Időszak | Publikációk | ||
| Aktivitás | Ruházat | Hőérzet típusok | ||||
| 1 | futás* | viselt ruházat dokumentálása | -- | GR, Ta, rh, W, N | 2016.08.09-2018.05.23 | Ács et al. (2019) |
| 2 | gyaloglás* | -- | hőérzet típusok meghatározása | GR, Ta, rh, W, N | 2020.04.01-2021.06.29 | Ács et al. (2022) |
| 3 | fekvés | rövid sportnadrág | hőérzet típusok meghatározása | GR, Ta, rh, W, N | 2022.05.12-2022.09.18 | -- |
| 4 | futás* | viselt ruházat dokumentálása | -- | GR, Ta, rh, W, N | 2023.02.07- a mai napig | -- |
| 5 | futás** | -- | -- | -- | 2022.10.09- a mai napig | -- |
Modellezés: Legújabban az energiamérleg alapú modellek a legelterjedtebbek (Potchter et al., 2018). E modellek fő előnye, hogy az emberi tényezők hőterhelésre gyakorolt hatása is szimulálható. Az energiamérleg-egyenlet kétféleképpen használható fel. A szokásos eljárás az, amikor a bőrfelszín és/vagy a ruhafelszín hőmérsékletét kiszámítjuk a tevékenység (metabolikus hőáramlási sűrűség) és a viselt ruházat (a ruházat termikus ellenállása) ismerete alapján. Ez az ún. „forward” eljárás. A másik eljárás a ruházat termikus ellenállását és/vagy a bőrfelszín evaporatív ellenállását számítja az aktivitás és a bőrfelszín hőmérsékletének ismerete alapján. Ez az ún. „backward” eljárás. A „backward” eljárást alkalmazó modelleket inverz „forward” (röviden inverz modelleknek) modelleknek is nevezzük. A humán biometeorológiában a hagyományos „forward” modellek sokkal elterjedtebbek, mint az inverz modellek (de Freitas and Grigorieva, 2015).
A hőterhelés becslését saját szerkesztésű inverz modellek futtatása alapján végezzük. A környezeti hőhiányt egy ruházati termikus ellenállás (rcl) modellel (röviden ruházati index modell) szimuláljuk, amely az energiaegyensúly esetén fennálló rcl (m2·?/W) értéket becsüli. A környezeti hőtöbbletet egy bőrfelszíni párolgási (párolgással szembeni) (rskin) ellenállás modellel szimuláljuk, amely az energiaegyensúlyt biztosító párolgás (a száraz és a nedves (izzadtsággal borított) bőr párolgása) esetén fennálló rskin (m2hPa/W) értéket számítja.
Időjárás-elemzés: Az időjárás a humán hőterhelés és hőérzet szempontjából is elemezhető. Az időjárás bejelentése során ugyan hallhatunk ilyen jellegű utalásokat, de ezen fontos szempont kiemelése és kiértékelése hiányzik. E hiányosságot pótólandó, a következő időjárási helyzetekre végzünk longitudinális megfigyeléseket.
| Sorszám | Időjárási helyzet jellemzése kulcsszavakban | Levegőkörnyezet | Időszak | Publikáció |
| 1 | ciklon, meleg front | GR, Ta, rh, W, N | 2021.03.12– a mai napig | -- |
| 2 | ciklon, hideg front | GR, Ta, rh, W, N | 2021.03.05-a mai napig | -- |
| 3 | konvekció, anticiklon | GR, Ta, rh, W, N | 2021.03.01-a mai napig | -- |
| 4 | advekció, anticiklon | GR, Ta, rh, W, N | 2021.02.27-a mai napig | -- |
| 5 | fagyos hajnalok, reggelek, anticiklon | GR, Ta, rh, W, N | 2020.01.23-a mai napig | -- |
| 6 | köd | GR, Ta, rh, W, N | 2017.02.15-a mai napig | -- |
Egyes eredményeink: Minden eredményünk „pontfelhő” jellegű, mivel a longitudinális megfigyelés módszertanát alkalmazzuk. Íme néhány eredmény.
1. A ruházati termikus ellenállás, az operatív hőmérséklet és a hőérzet típusok kapcsolatát jellemző pontfelhő. Az ember gyalogol, sebessége 1.1 ms-1. (az ábrát Kristóf Erzsébet készítette)
2. A bőrfelszíni párolgási ellenállás, az operatív hőmérséklet és a hőérzet típusok kapcsolatát jellemző pontfelhő. Az ember fekszik. (az ábrát Szalkai Zsófia készítette)
3. A pulzusszám, a különböző tevékenységek és az átlagos mozgási sebesség kapcsolatát jellemző pontfelhő. (az ábrát Szalkai Zsófia készítette)
4. A ruházati termikus ellenállás és az operatív hőmérséklet kapcsolatát jellemző pontfelhő. Az ember gyalogol a ködben, sebessége 1.1 ms-1. (az ábrát Szalkai Zsófia készítette)
Irodalom:
Ács, F.; Kristóf, E.; Zsákai, A. New clothing resistance scheme for estimating outdoor environmental thermal load. Geographica Pannonica 2019, 23(4), 245–255. DOI
Ács, F.; Kristóf, E.; Zsákai A. Individual local human thermal climates in the Hungarian lowland: Estimations by a simple clothing resistance–operative temperature model. Int. J. Climatol. 2022, DOI
de Freitas, C.R.; Grigorieva, E.A. A comprehensive catalogue and classification of human thermal climate indices. Int. J. Biometeorol. 2015, 59, 109–120.
Potchter, O.; Cohen, P.; Lin, T.P.; Matzarakis A. Outdoor human thermal perception in various climates: A comprehensive review of approaches, methods and quantification. Sci. Total Environ. 2018, 631–632, 390–406. DOI