简介RayManPro.zip 是一套基于 RayMan 模型的人体生理等效温度PET计算工具面向城市气候、建筑环境与室外热舒适研究领域的科研人员、规划师及高校相关专业学生。通过输入云量、空气温度、相对湿度、风速等常规气象参数并结合受测人群的年龄、性别、身高、体重、新陈代谢率、着装热阻及长短波辐射等个体特征即可快速求解不同时空尺度下的 PET 值为热环境评估与城市空间热舒适优化提供量化依据。压缩包为 zip 格式整体体量约 1.26MB便于本地部署与便携使用适合在实地热环境监测数据整理、建筑外环境分析及热舒适对比研究中直接调用。目前已有 606 人浏览学习反映出该工具在室外热舒适评价领域的实用价值。资源聚焦 RayMan 模型的核心计算流程与参数配置逻辑有助于使用者系统掌握 PET 计算的完整操作路径缩短建模与参数调试周期是开展热环境实证研究或课程实验的有力辅助工具。1. 做室外热舒适评价的人手里基本都有同一个痛点拿到的气象数据是云量、空气温度、相对湿度、风速领导要的却是“这个广场夏天下午到底热不热”的量化结论。中间差的这一步就是人体生理等效温度PET。RayManPro 就是把这四个气象参数完整转换成 PET 的工具包平均辐射温度、太阳辐射、服装模型全部摊开给你看不是黑匣子。下面直接讲从输入到输出的完整链路重点放在参数怎么给不踩坑、批量模拟怎么跑、结果怎么验证。适合做城市设计、景观分析和建筑前期气候评估的工程师也适合刚接触热舒适指标的研究生。2. 从四个气象参数到PETRayManPro的计算链路与输入边界2.1 PET不是查表查出来的是解人体能量平衡方程解出来的PET这个指标很多人当它是查表出来的其实它是反算出来的。先明确定义在室外真实条件下人体皮肤温度、核心温度达到某一状态把这个状态搬到一个人工设定的标准室内环境中通常风速0.1 m/s、相对湿度50%、室内辐射温度等于空气温度室内气温需要调到多少度人体才能恢复同样的热感觉这个温度就是PET。所以PET的本质是通过人体热量平衡模型反算的等价温度而不是像风寒温度那样套一个经验公式完事。RayMan的计算链路大致有五步。第一步按日期、当地时间、经纬度算太阳高度角和方位角这一步决定短波辐射的基础入射量。第二步用云量拆解逐时短波辐射云量进入模型后控制直射和散射的比例阴天直射接近零全部变成散射。第三步结合站点周围遮挡建筑、树冠和地表反照率算人体表面的短波吸收和长波辐射交换得到平均辐射温度Tmrt。第四步把空气温度、相对湿度、风速、服装热阻、代谢率放进人体能量平衡方程迭代解出皮肤温度和各项散热。第五步把最终的人体热状态放到标准室内环境里反算室内气温得到PET。人体能量平衡方程的简化写法是 MW CERS。左边是代谢产热M和机械功W右边是对流散热C、蒸发散热E、辐射换热R和蓄热S稳态下S0。RayMan在迭代里反复调节皮肤温度和服装表面温度直到方程收敛。PET计算里最敏感的是辐射项云量直接影响太阳辐射所以云量输入错了后面再怎么调风速都是白搭。我一般会先跑一个晴天正午的单点测试作为模型自检。比如7月15日中午12点北纬40度晴天无遮挡时太阳高度角大约68度Cloud Cover设3成时到达地面的短波辐射会比晴天低不少Tmrt也随之下降。如果跑出来的Tmrt比Ta高出25°C以上说明辐射链路是通的要是只差几度先回去查云量和经纬度别急着出图。这是最快能验证模型没写错参数的土办法。2.2 输入参数边界单位、范围和常见误用RayManPro的输入面板看起来简单实际每个字段都有边界约束。以下是我整理的参数表单位、范围和常踩的坑都在里面。参数单位常见范围常见误用云量okta0-80晴 ~ 8阴百分比或小数格式直接填空气温度°C-40 ~ 60用开尔文或华氏度相对湿度%0-10010 ~ 100把0.65当成65%风速m/s0 ~ 30气象站的km/h没除以3.6日期时间本地标准时逐时连续填UTC导致太阳位置错位经纬度十进制度全球度分秒格式没转十进制度先说云量。RayMan遵循气象上常用的okta分法0到80是全晴8是全阴。有的版本界面会给预设项晴/多云/阴天本质也是okta的取值范围。如果你手里的气象数据给的是百分比除以12.5才是okta给的是0-1的小数乘以8就是okta。这个换算看起来简单实际项目里最常翻车的就是这一步原因很简单气象站导出的云量字段绝大多数是百分比直接贴进界面模型会把云的衰减效果彻底算歪。空气温度没有太多坑注意单位就行。有些逐时数据集给的是开尔文先减273.15再入库。相对湿度要注意气象数据里“0.65”这种小数RayMan按0-100读取必须乘100否则蒸发散热算错夏季PET会明显偏低。风速是第二个重灾区。很多环境气象站导出的是km/h比如“7.2”如果不除以3.6直接填模型以为风速只有2 m/s对流换热算少了夏季白天PET偏高冬季夜间PET偏低。我自己会在数据清洗阶段统一转好并在结果里加合理性检查同一时刻风速越大PET应该越低要是风速填完PET反而升高先怀疑单位。时间列要格外小心。RayMan内部用真太阳时算太阳高度角但你可以给它本地标准时程序会按站点经度做修正。问题出在批量导入时如果给的是UTC时间且没告诉模型它就会按零度经线计算下午的太阳高度角变成清晨的Tmrt和PET完全失真。经纬度建议用十进制度比如116.35而不是116°21′。老版本如果只认度分秒脚本里手动做进制转换别手敲容易错。回到业务层面很多项目在没有RayMan之前直接拿空气温度定性“热不热”这在辐射条件弱的阴天还行遇到夏季晴天就失真同一气温下树荫里和广场中央的体感能差出一两个热等级区别全在辐射项。PET把云量、风速、辐射全部折算进一个温度里项目验收和方案比选才有一个能横向对比的物理量。2.3 输出面板里到底看哪几列Tmrt、PMV、PET、热等级批量跑完输出文件里通常一行一个时刻列包含日期时间、空气温度、相对湿度、平均辐射温度Tmrt、风速、PET、PMV。不要只看最后一列养成先看Tmrt的习惯。Tmrt是平均辐射温度可以理解为人所处位置接收到的来自各方向辐射的等效温度。夏季晴天无遮挡时Tmrt能到60°C以上比气温高三十多度阴天或树荫下Tmrt贴近气温。Tmrt和气温的差直接告诉你这个场地是辐射主导还是气温主导。风速列也别跳过。人体热舒适对低风速非常敏感1.5 m/s和3 m/s在评价里是两个量级不要觉得这个数小就忽略它。把输出文件拉出来后我的第一件事是画一条全时段Tmrt-Ta曲线看昼夜差是否合理。夏季晴天白天差值应该在20°C以上夜间回落到0°C附近。如果差值全天都很小基本可以确定云量或遮挡表有问题。PET根据热感觉等级划分区间这套分级表在生物气象学应用里比较常用。热觉等级PET范围°C严寒 4寒冷4 ~ 8凉8 ~ 13稍凉13 ~ 18舒适18 ~ 23稍暖23 ~ 29暖29 ~ 35热35 ~ 41酷热 41不同文献的区间有出入比如有的把“暖”放在29-35有的放在25-35。做正式报告时以所在地区规范或甲方要求的分级为准别拿一篇论文的区间往报告里硬套。PMV列也有它是热感觉预测-3到3的数值但PMV的舒适区间和PET不等价不要混用。UTCI模型也支持它和PET共用一套人体模型只是参考环境设置不同做城市设计比选时PET更常用UTCI更多用在室外冷热应激的跨场景对比输出面板里能看到但别把两个指标的数值混在一起比较。3. 跑通一次完整计算数据准备、批量导入与参数设置3.1 把气象数据整理成RayManPro能读的输入文件如果只算一个时刻直接手输没问题。但一旦要做整个夏季的逐时模拟手动输入会改到崩溃常见做法是把气象站导出的CSV转成RayManPro能识别的文本行。下面是清洗脚本我拿它处理过几十份气象数据列名按实际导出格式改就行。import csv from datetime import datetime def convert_weather(csv_in, out_txt): # 典型气象站CSV列time,temp_c,rh_pct,wind_kmh,cloud_pct with open(csv_in, r, encodingutf-8) as f, \ open(out_txt, w, encodingutf-8, newline\r\n) as g: reader csv.DictReader(f) for row in reader: dt datetime.strptime(row[time], %Y-%m-%d %H:%M) ta float(row[temp_c]) rh float(row[rh_pct]) ws float(row[wind_kmh]) / 3.6 # km/h - m/s okta float(row[cloud_pct]) / 12.5 # % - okta g.write(f{dt.strftime(%Y-%m-%d %H:%M)},{ta:.1f},{rh:.0f},{ws:.2f},{okta:.0f}\n) return out_txt逻辑说明先把气象站的逐时记录读进来风速除以3.6从km/h转成m/s云量除以12.5从百分比转成okta然后按RayManPro的输入行格式逐行写出。重点在最后一项out_txt指定了换行符\r\n。老版本RayManPro跑在Windows环境读Unix的LF结尾文件会把整行连在一起出现过解析错位换成CRLF就稳了。编码上如果导入后注释是乱码把utf-8改成gbk试试文件头有BOM的话一并处理掉。时间格式要看你的RayManPro版本。新版本认YYYY-MM-DD HH:MM老版本可能认DD.MM.YYYY HH:MM。不确定的时候先拿Demo文件对比一下列格式再生成不要一上来就批量导入几千行返工成本太高。3.2 两种计算入口单点手输 vs 批量导入单点计算适合测试。界面里填好日期时间、经纬度、空气温度、相对湿度、风速、云量再把人体参数设置好点计算直接出结果。我会用单点模式验证模型状态先跑一个晴天正午、一个阴天夜间如果白天PET比夜间高30°C以上说明参数链路基本通如果差距小回去查时区和云量。批量导入是实际项目的主力入口。把3.1生成的txt文件通过导入功能读进去导入时注意时间属性设置文件时间是本地标准时还是UTC、是否需要做时区修正绝不能把下午两点当成凌晨两点算。导入后先看前24行的太阳高度角输出如果凌晨出现正高度角说明时间处理错了。正常情况太阳高度角在正午最高、夜间为负这个检查十秒钟就能完成却能省掉后面一整套废数据。3.3 人体与服装参数怎么定很多第一次用的人容易忽略人体参数默认值直接点计算算出来的PET可能和实际场景差出一个热等级。下面是我常用的参数模板。场景身高(m)体重(kg)代谢率(W)服装热阻(clo)广场静坐1.7065800.5夏/ 1.2冬站姿交谈1.75701200.5 / 1.2慢速步行1.75701800.6 / 1.4代谢率代表人体产热水平室外热舒适评价一般不会让人体处于跑步状态选太高会让PET偏低。静坐选80W站姿120W慢走180W够了。服装热阻夏季典型值0.5clo春秋0.9clo冬季1.2~1.8clo。评价不同季节要用不同clo别用全年平均服装热阻那会让冬季PET偏暖、夏季偏凉结论直接反了。位置遮挡是另一个经常被忽略的坑。RayMan默认站点周围无遮挡人站在全天空开阔地。如果实测地点在建筑阴影里、树冠下面或高低错落的高楼之间必须提供遮挡信息。粗算时常见做法是输入简化的遮挡角度比如西侧有建筑挡住高度角15°到45°的扇形区域把这个范围填进遮挡表。这个粗糙模型比完全不设遮挡要准得多晴天下午的PET能掉5°C以上。没有鱼眼照片的时候先按场地平面图估几个主要遮挡方向也比默认全天空开阔地强。3.4 输出结果怎么看批量跑完后我按这个顺序自查。第一步看Tmrt和空气温度的差值。夏季晴天无遮挡Tmrt比Ta高20~40°C是正常的如果差值只有几度要么是云量设大了要么是遮挡过度。第二步看PET相对Ta的偏移。晴天白天PET通常比Ta高5~15°C阴天接近Ta夜间PET略低几度。如果白天PET比Ta还低回去查风速单位。第三步按分级表定热等级。做报告时把PET时变化曲线画出来结合Tmrt看拐点很多设计方案评价里的反常点其实都是辐射项在作怪。4. 避坑RayManPro 跑百次模拟总结出来的五个翻车点以下五条都是我在实际项目里踩过的按出现频率排了序。这些坑大多数不是模型算法的问题而是数据在进模型之前被改坏了逐条复现现象、原因和解决路径照着排查能省不少返工时间。4.1 云量填成百分比PET直接爆表现象夏季阴天云量80%的项目算出来的PET高达40°C以上比同一站晴天的结果还高。原因RayMan的云量输入按okta0-8读取不识别百分比。直接填80相当于让模型去处理一个远超全阴天量级的云量辐射衰减计算出现反向修正PET就爆了。解决入库前统一除以12.5并把结果钳制到0-8范围。脚本里加一行断言云量大于8直接报警不要默默往下算。4.2 风速单位当成km/h冬季PET算成虫洞现象冬季傍晚实测风速7.2 km/h界面里直接填7.2算出来的PET低到-30°C明显不合理。原因RayMan按m/s接收风速7.2 km/h实际只有2 m/s填成7.2 m/s相当于七级大风对流换热和蒸发散热被放大好几倍PET被压到异常低值。解决清洗脚本里统一除以3.6。输出后用夏季夜间校验夜间PET和Ta的差应小于5°C超过这个范围先查风速。4.3 时间没转本地时太阳位置整个错位现象批量导入的UTC时间文件中午12点的Tmrt偏低反而是下午2点出现接近0的太阳高度角。原因模型按输入的UTC时间配合站点经度计算太阳位置没做时区转换时当地正午被映射到了UTC坐标轴上太阳轨迹整体平移。解决脚本里先把日期时间转成当地标准时再写入输入文件。导入界面里明确选“文件时间为本地时间”不要选UTC。验证方法很直接看凌晨输出有没有太阳高度角。4.4 树荫下的站点PET异常高现象实测地点在树冠下夏季晴天PET算出来45°C体感明显没这么热。原因没输遮挡表模型默认全天空开阔短波辐射全额照射到人体表面辐射项被严重高估。解决至少输入简化遮挡角度表把树冠或建筑大概挡住的方向和高度角填进去。同时检查反照率草地设0.25硬质地面设0.30水面设0.10别全用默认值。4.5 输出CSV列错位PET串到风速列现象导出的结果文件用Excel打开PET列的数字出现在风速列整排错位。原因老程序输出分隔符受系统区域设置影响非英文环境下可能用分号或制表符用户按逗号拆分自然错位。解决用Python的read_csv指定sep\t|;|,统一转成标准CSV后再交付。不要直接拿原始输出文件进Excel做图。排查顺序建议结果异常时按“时间属性 → 云量 → 风速 → 遮挡 → 区域格式”的顺序过一遍。这个顺序覆盖了我会踩的绝大多数坑跳过任何一步都可能白查半天。5. 把PET用起来输出解析、插值成图与缺测处理5.1 解析RayManPro输出文件批量模拟得到的是文本输出直接拖进Excel容易踩第4.5条的坑先写脚本解析成干净的DataFrame。import pandas as pd def read_rayman_out(txt_path): # RayMan输出常见列Time,Ta,RH,Tmrt,Uwind,PET,PMV df pd.read_csv(txt_path, sep\t|;|,, enginepython, skiprows1) df[PET] pd.to_numeric(df[PET], errorscoerce) # 缺测标记常见为 -999 df.loc[df[PET] -900, PET] float(nan) return df逻辑说明老版本输出有时候是制表符有时候是分号取决于运行机器的区域设置所以用正则分隔符把三种分隔符一并处理。PET缺测值常见是-999先置成NaN后面画图和统计才不会带出离谱的尖峰。skiprows1是跳掉版本信息行如果你的输出文件没有这行去掉即可。5.2 多点位PET插值出热力图单点位PET只能评价一个点场地评价需要多点位空间分布。常见做法是在模拟项目X的场地里布四个测点分别跑出PET再做插值。import numpy as np from scipy.interpolate import RBFInterpolator import matplotlib.pyplot as plt # 四个测点的坐标和PET值模拟项目X的场地范围 pts np.array([[0,0],[0,50],[50,0],[50,50]], dtypefloat) vals np.array([32.5, 28.9, 31.2, 26.4]) # 由RayMan批量跑出 grid_x, grid_y np.meshgrid(np.linspace(0,50,200), np.linspace(0,50,200)) interp RBFInterpolator(pts, vals, kernellinear) grid_pet interp(np.column_stack([grid_x.ravel(), grid_y.ravel()])).reshape(grid_x.shape) plt.imshow(grid_pet, extent[0,50,0,50], originlower, cmapRdYlBu_r) plt.colorbar(labelPET (°C)) plt.scatter(pts[:,0], pts[:,1], ck, markero) plt.savefig(pet_map.png, dpi300)说明测点少于四个的场地RBF插值就够用核选linear不容易外推出离谱值测点多的话换IDW或克里金避免插值圈在边界外推失真。网格分辨率按场地尺寸设50米见方的场地200×200网格已经够平滑再密是视觉上的浪费。画图前先检查测点PET值域如果出现插值结果低于所有测点极值的区域说明边界外推太猛把网格范围收进测点凸包内。5.3 输入数据不是逐小时时重采样和缺测处理气象站数据经常不是逐小时的。常见做法是先把时间轴重采样成1小时间隔空气温度和相对湿度用线性插值风速用最近值填充云量不要平滑。云量变化对太阳辐射的影响是跳跃性的平滑掉会直接削弱午后辐射峰值。# 气温湿度线性插值风速nearest填充云量ffill但仅限3小时 df_ta df.resample(1h).interpolate(methodtime) df_ws df.resample(1h).nearest() df_cloud df.resample(1h).ffill(limit3)参数说明interpolate(methodtime)按时间间隔线性插值适合气温和湿度这种连续变量。云量的ffill带limit3意思是云量值最多向前填充3小时超过就置空避免把一段长空窗伪装成稳定趋势。缺测超过6小时的数据段我一般直接置NaN并在报告里标注不硬插。5.4 结果怎么验证没有实测PET时验证分两步走。第一步是中间量验证用黑球温度实测折算出Tmrt和RayMan输出的Tmrt对比偏差在±5°C以内说明辐射场模拟可靠偏差超过8°C先查云量和遮挡表。第二步是PET区间验证参考下面这张自查表。检查项合理参考超限先查Tmrt - Ta晴日白天 20~40夜间 0±5云量、遮挡白天 PET vs Ta高 5~15风速单位、反照率夜间 PET vs Ta接近或略低时间、时区UTCI也可以用来做交叉验证但PET和UTCI的区间不能直接换算输出里对比时分开画两条曲线别混在一起下结论。做完这步你手里的PET才算是一个能拿去写报告的数据而不是模型吐出来的数字。6. 批量情景比选用脚本把不同设计方案跑出对比表实际项目里RayManPro最常用的不是出一张图而是方案比选。比如景观设计要比较“无遮挡广场、加树阵、加廊架”三种方案在7月某天的PET差异人肉改遮挡表会改到崩溃。常见做法是写一个Python脚本把RayManPro当作批处理工具循环调用。from pathlib import Path import subprocess, shutil base_dir Path(/tmp/rayman_runs) scenarios [ {name: no_shade, shade_deg: None, albedo: 0.30}, {name: tree_row, shade_deg: tree.txt, albedo: 0.25}, {name: pergola, shade_deg: pergola.txt, albedo: 0.30}, ] for s in scenarios: run_dir base_dir / s[name] run_dir.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) shutil.copy(weather_20230715.txt, run_dir / weather.txt) write_config(run_dir, s) # 把遮挡文件和反照率写进配置 ret subprocess.run( [RayManProConsole.exe, str(run_dir / weather.txt)], capture_outputTrue, timeout600) if ret.returncode ! 0: print(s[name], fail, see stderr) continue extract_results(run_dir) # 解析PET列并汇总参数说明每个方案放独立目录最核心的坑是RayManPro输出文件名固定多个实例同时跑会在同一个目录里互相覆盖输出文件独立目录从根上解决了这个问题。timeout600是给单日逐时模拟留的余量。并发度控制在2到3个进程开太多内存会吃紧。注意遮挡表格式要和版本一致模拟项目X里用的是横纵角格式直接照Demo改就行。跑完后把PET最大值、出现时刻、下午均值三列汇总成对比表方案优劣一眼就能看出来。从那以后我每次接手新的气候评价项目都强制把气象数据清洗、单位换算、RayMan批量模拟、Tmrt自查、分级出图这一套流程完整走一遍哪怕只算一天的数据也不跳过。这个流程帮我把返工率降了一大截项目评审会上也很少再被质疑“这个数怎么来的”。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取
