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Python MeteoSalute Library for biometerological index realted ot human comfort

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PyMeteoSalute

Python MeteoSalute Library nasce per dotare le community python di una libreria capace di stimare i principali indici biometerologici di comfort termico presenti in letteratura. La raccolta di indici è rappresenta lo sforzo collaborativo di IBIMET CNR - Firenze ( Istituto di Biometerologia) e di CIBIC Centro di Bioclimatologia dell'Universita di Firenze La biometeorologia è campo complementare e affine alla meteorologia e si riserva di studiare le relazioni quantitative che esistono fra piante,animali ed esseri umani e i parametri meteoclimatici. Il calcolo degli indici è di piena compentenza di questa disciplina. L' indice attualmente più importante è l'UTCI ( Universal Thermal Climate Index) calcolato con le principali variabili ambientali che influsicono sulla percezione e lo stato di comfort termico ( temperatura aria, umidità relativa dell'aria, il carico radiativo globale espresso come temperatura media radiante e il movimento dell'aria espresso in termini di velocità del vento).La libreria dispone di una funzione di segmentazione stati in funzione del valore di queto indice. Una seconda classe di indici (PMV) sono quelli che tengono conto del bilancio termico umano cosi come è stato teorizzato da Fanger -> https://en.wikipedia.org/wiki/Povl_Ole_Fanger . La terza classe sono quelli di uso corrente in meteorologia ( Heat Index, SSI ,Thom, Windichll...).

Python MeteoSalute Library for biometerological index related ot human comfort. Is an collaborative effort leaded during several collaborative project between IBIMET CNR - Firenze ( Istituto di Biometerologia) e CIBIC Centro di Bioclimatologia dell'Universita di Firenze.

Reference

M. Morabito,D. Z. Pavlinic,A. Crisci,V. Capecchi,S. Orlandini,I. B. Mekjavic (2011) Determining optimal clothing ensembles based on weather forecasts, with particular reference to outdoor winter military activities. International Journal of Biometeorology July 2011, Volume 55, Issue 4, pp 481-490 DOY 10.1007/s00484-010-0357-6

Notes

C++ code - not updated. in https://github.com/graziano-giuliani/Meteostuff

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