继2023年10月在《气象与环境学报》上发表论文《面向长时间尺度室外热环境模拟的节气日典型气象日气象要素序列的生成》之后，合肥工业大学研究团队进一步深化了关于STTMD的相关研究。2024年9月7日，研究成果以研究论文形式在《城市气候》（Urban Climate，JCR Q1，中科院环境科学、气象与大气科学2区，影响因子6.3）上发表，论文标题为《一个用于简化长时间尺度室外热环境模拟的节气日典型气象日数据库》(A typical meteorological day database of solar terms for simplified simulation of outdoor thermal environment on a long-term)。该论文是STTMD方法的进一步细化和验证，对该方法起到了完善和补充作用。

摘要译文

ABSTRACT TRANSLATION

为了更完整地描述以室外热环境为代表的长期气象特征，研究通常使用典型气象年（TMY）或主成分分析（PCA）方法生成典型气象日（TMD）作为简化长期室外热环境模拟的输入条件。然而，这些典型气象日具有一定的偶然性，且典型日之间的时间间隔不均匀，无法形成一个连续的数据序列来描述长期气象特征。

通过将中国传统历法中的二十四节气与中国标准气象年（CSWD）方法相结合，可以生成一个基于节气日典型气象日（节气日典型气象日，STTMD）的气象要素数据序列。该气象要素数据序列由24个节气日典型气象日组成。在中国传统日历中，这些节气日典型气象日具有明确的时间坐标与先后顺序，且各典型日之间的时间间隔约为15天。将生成的这些节气日典型气象日首尾相接起来，可以获得一个气象假想年，可用于简化描述最大发生概率的年气象特征。

基于1981年至2010年的气象观测数据，研究生成了由中国61个气象观测站的生成的STTMD数据序列。这些数据不仅用于构建一个简化的全国气候区划，还用于分析各气候区的气象代表特征。分析结果表明，STTMD数据具备较高的准确性。该方法不仅可以简化长时间尺度室外热环境数值模拟，还可以扩展应用于户外舒适度评价、城市建筑能耗等领域。

以二十四节气为代表的地日关系