For comparability to the TCI, the H

For comparability to the TCI, the HCI uses the effective temperature, a combination of air temperature and relative humidity to determine the thermal comfort. The evening temperatures were eliminated from the HCI in consideration of the high implementation rate of air conditioning in tourist accommodations in developed countries and major tourist destinations
in developing countries since the time the TCI was developed in the early 1980s. The maximum
daily air temperature was chosen as the variable for thermal comfort. The purpose of choosing
maximum temperature is because it represents the thermal conditions during the time of day
when the maximum tourists’ activities happening.
A major advancement of the HCI is that its variable rating scales and the weighting component system were designed based on the available literature on tourists’ climatic preferences that have been obtained from a range of surveys from the last 10 years. The survey results used to assist designing the HCI include Scott et al. (2008), Moreno (2010), Rutty and Scott (2010)(Table 3.6). This overcomes the main criticism of the TCI that its design was subjective and not validated on the tourist market place. The weighting of each variable is reassigned in order to overcome TCI’s deficiency of subjectivity in weighting its components. Table 3.6 Information of Surveys Used for HCI Design.
One of the major criticisms of the TCI is its over-emphasis on the thermal comfort (see Table 3.2 for TCI component weighting). The TCI assigns half of its weight (50%) to the thermal comfort component, consisting of two separate indices – the Daytime Comfort Index (CID) and Daily Comfort Index (CIA), to emphasize its importance in influencing tourist comfort level. The over-emphasis of the thermal component will result in the downplay of the impact of other
climatic elements on overall tourist holiday experiences, and overlook the potential overriding
effect of physical facet. Thus, by giving the physical facet (precipitation and wind) equal weight
(40%) to the thermal comfort (40%), the overriding effect can be achieved when poor physical
climatic conditions occur (e.g. rain or wind storm) as a sufficient weighting in physical facet can
ensure a high HCI score cannot be achieved when the physical component rating is low. In order
to capture the overriding effect when the physical facet is so poor, it overwhelms even pleasant
thermal and aesthetic conditions (e.g. during rain storm of very high winds), the precipitation and wind rating schemes decline rapidly and have sufficient weighting in the index that a high HCI score cannot be achieved with low physical facet score.
Each climatic variable is rated on a scale of 0 to 10, and the overall HCI index score is 0
to 100 (Table 3.7). The HCI uses the same descriptive category scheme as the TCI (Table 3.4).
Table 3.7 HCI’s Rating Scheme.
The HCI uses daily climatic data for its calculation in order to overcome the TCI’s identified deficiencies of low temporal scale and allow probability calculations for threshold conditions instead of only average ratings. In consideration of the time when the TCI was designed, the reason of adopting monthly average data was probably because the lack of international daily data. This use of daily resolution data as important for all variables, but especially of precipitation, as tourists not only want to know the amount of rain in a given month of a place, it is also critical for tourists to know the occurrence and intense of the rain. The use of daily climatic data in the index can provide this information. Thus, the HCI was designed to use daily climatic data and estimate both average monthly index ratings as well as probabilities of specific rating categories (very high or low score).
In summary, three main deficiencies that have been identified in the TCI by the past studies (de Freitas et al. 2004, 2008, Scott, et al. 2004, Amelung and Viner 2006, Frarajzadeh and Matzarakis 2009, Moreno and Amelung 2009, Perch-Nielsen, et al. 2010) have been addressed in the HCI design, including: (1) over-concentrating on thermal comfort component with no overriding effects were taking into consideration; (2) subjectivity on index variable weighting and variable rating systems; (3) low temporal scale. A summary of the HCI`s three main areas of improvements can be seen in Table 3.8. Although the HCI was designed to overcome the subjectivity of the TCI, its assigned weightings are subjective to some extent as the weighting of each climatic variable was assigned based on the ranking of relative importance of tourist preferences of climatic variable, and the actual percentage was assigned by the author. In considering of this limitation on the HCI design, the HCI is more objective than the TCI in terms of component weighting and rating system, but is subjective to some extent on the actual percentage assigned to each component weighting.

Kết quả (Việt) 1:

Cho comparability để TCI, HCI sử dụng nhiệt độ hiệu quả, một sự kết hợp của nhiệt độ không khí và độ ẩm tương đối để xác định sự thoải mái nhiệt. Nhiệt độ buổi tối đều được loại trừ từ HCI trong việc xem xét thực hiện cao tốc độ máy lạnh trong buồng khách du lịch trong nước phát triển và các điểm đến du lịch lớn Các quốc gia đang phát triển kể từ thời điểm TCI được phát triển trong những năm 1980. Tối đa nhiệt độ không khí hàng ngày được chọn là biến cho thoải mái nhiệt. Mục đích của việc lựa chọn nhiệt độ tối đa là bởi vì nó đại diện cho các điều kiện nhiệt trong suốt thời gian của ngày Khi du khách tối đa các hoạt động xảy ra. Đó là một tiến bộ lớn của HCI vảy biến rating của nó và trọng thành phần hệ thống đã được thiết kế dựa trên các tài liệu có sẵn trên du khách ưu đãi khí hậu đã được thu được từ một loạt các cuộc điều tra từ 10 năm qua. Kết quả khảo sát được sử dụng để hỗ trợ việc thiết kế HCI bao gồm Scott et al. (2008), Moreno (2010), Rutty và Scott (2010)(Table 3.6). Điều này vượt qua những lời chỉ trích chính của TCI thiết kế của nó là chủ quan và không xác nhận vị trí thị trường du lịch. Trọng của mỗi biến được bố trí để vượt qua của TCI thiếu chủ quan trong hệ số thành phần của nó. 3.6 bảng các thông tin của các cuộc điều tra được sử dụng cho thiết kế HCI. Một trong những chỉ trích chính của TCI là over-nhấn mạnh vào sự thoải mái nhiệt (xem bảng 3.2 cho TCI phần nặng). TCI gán một nửa trọng lượng của nó (50%) cho các thành phần nhiệt thoải mái, bao gồm hai chỉ số riêng biệt-ban ngày Comfort Index (CID) và hàng ngày Comfort Index (CIA), nhấn mạnh tầm quan trọng của nó ảnh hưởng đến mức độ tiện nghi du lịch. Sự nhấn mạnh hơn của các thành phần nhiệt sẽ cho kết quả downplay tác động khác Các yếu tố khí hậu về tổng thể du lịch kỳ nghỉ kinh nghiệm, và bỏ qua trọng tiềm năng hiệu quả của các khía cạnh vật lý. Vì vậy, bằng cách cho các khía cạnh vật lý (mưa và gió) bằng trọng lượng (40%) để thoải mái nhiệt (40%), trọng có hiệu lực có thể đạt được khi người nghèo vật chất điều kiện khí hậu xảy ra (ví dụ như mưa hoặc Gió bão) là một trọng đủ trong khía cạnh thể chất có thể đảm bảo điểm HCI cao không thể đạt được khi đánh giá các thành phần vật chất là thấp. Theo thứ tự để nắm bắt các hiệu ứng trọng khi các khía cạnh vật lý là như vậy kém, nó lấn át thậm chí còn dễ chịu điều kiện nhiệt và thẩm Mỹ (ví dụ như trong thời gian mưa bão của gió rất mạnh), mưa và gió đánh giá chương trình suy giảm nhanh chóng và có đủ cân trong mục điểm HCI cao không thể đạt được với số điểm thấp khía cạnh vật lý. Mỗi thay đổi khí hậu xếp trên một quy mô 0-10, và chỉ số điểm tổng thể của HCI là 0 -100 (bảng 3.7). HCI sử dụng lược đồ mô tả thể loại tương tự như TCI (bảng 3.4). Bảng 3.7 HCI đánh giá chương trình.HCI việc sử dụng dữ liệu khí hậu hàng ngày cho tính toán để khắc phục thiếu sót được xác định của TCI thấp quy mô thời gian và cho phép tính toán xác suất cho ngưỡng điều kiện thay vì chỉ xếp hạng trung bình. Trong việc xem xét thời điểm khi TCI được thiết kế, lý do của việc áp dụng dữ liệu trung bình hàng tháng có lẽ là vì thiếu dữ liệu quốc tế hàng ngày. Này sử dụng dữ liệu giải quyết hàng ngày là rất quan trọng cho tất cả các biến, nhưng đặc biệt là của mưa, như khách du lịch không chỉ muốn cho biết số lượng mưa trong một tháng nhất định của một nơi, nó cũng là rất quan trọng cho khách du lịch biết sự xuất hiện và dữ dội của cơn mưa. Việc sử dụng các dữ liệu khí hậu hàng ngày trong chỉ mục có thể cung cấp thông tin này. Vì vậy, HCI được thiết kế để sử dụng dữ liệu khí hậu hàng ngày và ước tính cả hai trung bình hàng tháng chỉ số xếp hạng cũng như xác suất của thể loại đánh giá cụ thể (rất cao hay thấp điểm).Tóm lại, 3 thiếu sót chính đã được xác định trong TCI bởi các nghiên cứu trong quá khứ (de Freitas ctv. 2004, năm 2008, Scott, ctv. 2004, Amelung và Viner năm 2006, Frarajzadeh và Matzarakis năm 2009, Moreno và Amelung năm 2009, cá rô-Nielsen, et al. 2010) đã được giải quyết trong việc thiết kế HCI, bao gồm: (1) quá tập trung vào sự thoải mái nhiệt thành phần không có tác dụng trọng đã tham gia vào xem xét; (2) chủ quan về chỉ số biến nặng và hệ thống xếp hạng biến; (3) thấp quy mô thời gian. Một bản tóm tắt của HCI ba lĩnh vực chính của cải tiến có thể được nhìn thấy trong bảng 3.8. Mặc dù HCI được thiết kế để vượt qua sự chủ quan của TCI, các số được gán là chủ quan để một số phạm vi như nặng mỗi thay đổi khí hậu được giao dựa trên xếp hạng tầm quan trọng tương đối của sở thích du lịch của khí hậu thay đổi, và tỷ lệ phần trăm thực tế được giao nhiệm vụ của tác giả. Xem xét này giới hạn trên thiết kế của HCI, HCI là các mục tiêu nhiều hơn TCI về thành phần nặng và hệ thống xếp hạng, nhưng chủ quan để một số phạm vi trên tỷ lệ phần trăm thực tế được gán cho mỗi phần nặng.

Kết quả (Việt) 2:

Để so sánh với TCI, các HCI sử dụng nhiệt độ hiệu quả, một sự kết hợp của nhiệt độ không khí và độ ẩm tương đối để xác định các tiện nghi về nhiệt. Nhiệt độ tối đã bị loại khỏi HCI trong việc xem xét tỷ lệ thực hiện cao của điều hòa không khí trong phòng du lịch ở các nước phát triển và các điểm đến du lịch lớn
ở các nước đang phát triển kể từ thời điểm TCI được phát triển vào đầu những năm 1980. Tối đa
nhiệt độ không khí hàng ngày được chọn là biến cho thoải mái nhiệt. Mục đích của việc lựa chọn
nhiệt độ tối đa là bởi vì nó đại diện cho điều kiện nhiệt trong suốt thời gian trong ngày
khi các hoạt động của khách du lịch tối đa 'xảy ra.
Một tiến bộ lớn của HCI là thang đánh giá biến của nó và hệ thống thành phần trọng được thiết kế dựa trên các tài liệu có sẵn ưu đãi về khí hậu của khách du lịch đã được thu được từ một loạt các cuộc điều tra từ 10 năm qua. Các kết quả khảo sát sử dụng để hỗ trợ thiết kế HCI bao gồm Scott et al. (2008), Moreno (2010), có nhiều dấu bánh xe lún và Scott (2010) (Bảng 3.6). Điều này vượt qua những lời chỉ trích chính của TCI rằng thiết kế của nó là chủ quan và không xác nhận trên thị trường du lịch. Tỷ trọng của mỗi biến được bố trí để khắc phục sự thiếu hụt của chủ TCI trong nặng từ các thành phần của nó. Bảng 3.6 Thông tin của cuộc khảo sát được sử dụng cho HCI Design.
Một trong những chỉ trích chính của TCI là quá nhấn mạnh vào sự thoải mái nhiệt (xem Bảng 3.2 TCI thành phần trọng lượng). Các TCI gán một nửa trọng lượng của nó (50%) với thành phần tiện nghi nhiệt, bao gồm hai chỉ số riêng biệt - các Daytime nghi Index (CID) và Daily nghi Index (CIA), để nhấn mạnh tầm quan trọng của nó trong việc ảnh hưởng mức độ thoải mái du lịch. Các quá nhấn mạnh của thành phần nhiệt sẽ dẫn đến việc hạ thấp vai trò của tác động của các
yếu tố khí hậu trên kinh nghiệm du lịch nghỉ tổng thể, và bỏ qua trọng tiềm năng
ảnh hưởng của khía cạnh vật lý. Do đó, bằng cách cho các khía cạnh vật lý (lượng mưa và gió) cân bằng
(40%) đến sự thoải mái nhiệt (40%), hiệu ứng trọng có thể đạt được khi vật chất nghèo nàn
điều kiện khí hậu xảy ra (ví dụ như mưa hay gió bão) là một trọng đủ ở khía cạnh vật lý có thể
đảm bảo một số HCI cao không thể đạt được khi đánh giá thành phần vật lý là thấp. Để
nắm bắt được hiệu ứng trọng khi các khía cạnh vật lý là rất nghèo, nó lấn át thậm chí dễ chịu
điều kiện nhiệt và thẩm mỹ (ví dụ như trong trận mưa bão gió rất cao), lượng mưa và giá gió phương án giảm nhanh và có đủ trọng trong chỉ mục mà điểm HCI cao không có thể đạt được với số khía cạnh vật lý thấp.
Mỗi biến khí hậu được đánh giá trên thang điểm từ 0 đến 10, và cũng là chỉ số tổng thể HCI là 0
đến 100 (Bảng 3.7). Các HCI sử dụng lược đồ loại mô tả giống như TCI (Bảng 3.4).
Bảng 3.7 Đánh giá Đề án HCI của.
Các HCI sử dụng dữ liệu khí hậu hàng ngày tính của nó để khắc phục thiếu sót xác định của TCI quy mô thời gian thấp và cho phép tính toán xác suất điều kiện ngưỡng thay vì chỉ xếp hạng trung bình. Xét thời điểm khi TCI đã được thiết kế, lý do của việc áp dụng dữ liệu trung bình hàng tháng có lẽ vì thiếu dữ liệu quốc tế hàng ngày. Điều này sử dụng dữ liệu độ phân giải ngày càng quan trọng đối với tất cả các biến, nhưng đặc biệt là lượng mưa, như khách du lịch không chỉ muốn biết lượng mưa trong một tháng nhất định của một nơi, nó cũng rất quan trọng để du khách biết sự xuất hiện và cường độ của các mưa. Việc sử dụng các dữ liệu khí hậu hàng ngày trong các chỉ số có thể cung cấp thông tin này. Như vậy, HCI được thiết kế để sử dụng dữ liệu khí hậu hàng ngày và ước tính cả xếp hạng trung bình hàng tháng chỉ số cũng như xác suất loại xếp hạng cụ thể (rất cao hoặc điểm thấp).
Tóm lại, ba thiếu chính đã được xác định trong TCI bởi quá khứ nghiên cứu (de Freitas et al. 2004, 2008, Scott, et al. 2004, Amelung và Viner 2006, Frarajzadeh và Matzarakis 2009, Moreno và Amelung 2009, Perch-Nielsen, et al. 2010) đã được giải quyết trong thiết kế HCI, bao gồm: (1) quá tập trung vào phần tiện nghi nhiệt không có tác dụng trọng được cân nhắc; (2) chủ quan về chỉ số trọng biến và hệ thống đánh giá biến; (3) quy mô thời gian thấp. Một bản tóm tắt của HCI`s ba lĩnh vực chính của cải thiện có thể được nhìn thấy trong Bảng 3.8. Mặc dù HCI được thiết kế để khắc phục tính chủ quan của TCI, trọng số được giao là chủ quan đến một mức độ như các trọng số của từng biến khí hậu đã được chỉ định dựa trên các bảng xếp hạng tầm quan trọng tương đối của sở thích du lịch của biến khí hậu, và tỷ lệ thực tế đã được giao của tác giả. Trong việc xem xét các hạn chế này trên các thiết kế HCI, các HCI là khách quan hơn các TCI về trọng lượng thành phần và hệ thống đánh giá, nhưng là chủ quan đến một mức độ nào về tỷ lệ thực tế được gán cho mỗi trọng số thành phần.