請輸入氣溫，以及「相對濕度」或「露點溫度」其中一個。會以 °C、°F、K 算出熱指數（體感溫度），並顯示美國 NWS 四個等級的危險程度參考，以及濕度與體感溫度關係的圖表。
相對濕度和露點溫度請只填其中一個（另一個保持空白）。※這裡的熱指數是美國 NWS 的指標，和中央氣象署以 WBGT 表示的熱傷害警示不同。
計算結果與圖表
在左邊的輸入欄填入氣溫和濕度（或露點溫度），按下「計算」，結果就會顯示在這裡。
這個頁面可以做什麼
- 只要輸入氣溫和相對濕度，馬上就能知道美國 NWS（國家氣象局）方式的熱指數（Heat Index，夏季體感溫度的指標）
- 也可以用露點溫度代替濕度計算（露點溫度會自動換算成相對濕度）
- 結果會以 °C、°F、K 三種單位顯示，也能看到美國 NWS 四個等級的危險程度參考
- 用圖表一眼就能看出「同樣的氣溫，濕度高時體感溫度會上升多少」
- 公式的淺顯解說，以及可直接複製到 Excel、Google 試算表、Python 的公式，也都整理在這個頁面
本頁的熱指數（Heat Index）是美國 NWS 使用的體感溫度指標，和中央氣象署「健康氣象」中以WBGT（綜合溫度熱指數）表示的熱傷害警示是不同的指標。四個等級的危險程度也是美國 NWS 的參考。在台灣預防熱傷害、中暑，請以中央氣象署的「高溫資訊」燈號和 WBGT 熱傷害警示為準。
這個計算有什麼用？
把濕度算進去，估計夏季運動、社團活動的「危險程度」
「今天 33°C，比昨天低 1°C，應該比較輕鬆吧」——忽略濕度時，這個判斷有時會正好相反。氣溫 33°C、濕度 75% 的熱指數約 46°C，相當於美國 NWS 四個等級中的「危險（Danger）」。
用數字了解同樣的氣溫會因濕度而讓危險程度大不相同，就不會「只看氣溫」來決定練習強度和休息方式。不過在台灣，實際是否暫停活動，請以中央氣象署的高溫資訊燈號和 WBGT 熱傷害警示為準。
戶外作業、工地的熱危害預防（勞動部指引也用熱指數）
在台灣，勞動部的高氣溫作業熱危害預防指引，要雇主依中央氣象署的溫度和相對濕度查出熱指數，評估第一級～第四級的熱危害風險等級，再採取對應的措施，和本頁是同樣的思考方式。例如同樣是氣溫 30°C，濕度 50% 時體感約 31°C，濕度 80% 時體感約 38°C，光是濕度就差了將近 7°C。
「氣溫相同但悶熱的日子，就放慢作業步調、增加休息和補充水分」，這樣的調整可以用數字而不是感覺當作依據。
不要「只看氣溫」比較旅遊地點的炎熱程度
乾燥內陸城市的 40°C（濕度 20%），熱指數約 39°C；悶熱城市的 33°C（濕度 75%）卻約 46°C——氣溫低 7°C 的地方，體感反而嚴酷得多。
國外天氣預報和 App 上的「Heat Index」「Feels like（體感溫度）」正是這個指標，懂得它的意思，就更容易安排旅遊時的穿著和白天的行程。
用數字確認冷氣「除濕」有效的原因
室溫 28°C、濕度 70% 的熱指數約 31°C，除濕到濕度 40% 時則約 28°C。不改變溫度設定，只要降低濕度，體感就會降低約 3°C。
用數字了解除了「調低冷氣溫度」之外，還有「降低濕度」這個選擇，就更容易在電費和舒適之間取得平衡。
從天氣資訊的「露點溫度」看出悶熱程度
氣象資訊中的露點溫度，是表示空氣中水氣量的值。例如氣溫 30°C 時，露點溫度 24°C 相當於相對濕度約 70%（相當悶熱），露點溫度 15°C 則約 40%（乾爽）。
知道「露點溫度高的日子很悶熱」這個關係，即使沒有濕度預報，也能預先判斷炎熱的性質。本頁的計算機也能用露點溫度輸入。
中央氣象署發布「高溫資訊」的日子，體感有多熱？
中央氣象署在地面最高氣溫達攝氏 36 度以上時發布「高溫資訊」，並依溫度和持續天數分成黃燈（36°C 以上）、橙燈（36°C 以上連續 3 天以上，或 38°C 以上）、紅燈（38°C 以上連續 3 天以上）。
台灣夏天濕度高，例如氣溫 36°C、濕度 60% 時，熱指數約 48°C，屬於美國 NWS 的「危險（Danger）」等級。看到高溫燈號時，用本頁算算濕度帶來的影響，就更能體會為什麼要減少戶外活動、多補充水分。
公式與圖表
簡易公式（體感溫度偏低時的熱指數）
圖表
數學寫法
（一般的數學式）
\(HI\)
\(=\)
\(0.5\)
\(\times\)
\((\)
\(T + 61\)
\(+\)
\((T - 68) \times 1.2\)
\(+\)
\(RH \times 0.094\)
\()\)
文字寫法
（把符號換成文字的公式）
⑤
體感溫度 \(HI\)
\(=\)
④
係數 \(0.5\)
\(\times\)
\((\)
①
氣溫 \(T\)（°F）\(+\,61\)
\(+\)
②
（氣溫 \(T\) − 68）× 1.2
\(+\)
③
濕度項 \(RH \times 0.094\)
\()\)
用文字讀公式
①
把
氣溫 \(T\)（°F）加 61 的項
、
②
氣溫修正項（氣溫 \(T\) − 68）× 1.2
和
③
濕度項 相對濕度 \(RH\)（%）× 0.094
相加，
④
再乘以
係數 \(0.5\)
把整體減半，
⑤
就得到
熱指數 \(HI\)（°F）
簡單範例
氣溫 25°C（華氏 77 °F）、相對濕度 40% 時的熱指數：
熱指數 \(HI\)
\(=\)
係數（0.5）
\(\times\)
\((\)
氣溫（77）+ 61
\(+\)
（77 − 68）× 1.2
\(+\)
濕度（40）× 0.094
\()\)
\(0.5 \times (77 + 61 + 10.8 + 3.76) = 0.5 \times 152.56 = 76.28\ \ (^\circ F)\)
\((76.28 - 32) \times \dfrac{5}{9} = 24.6\ \ (^\circ C)\)
思考重點
熱指數的公式全都是以華氏（°F）建立的，所以攝氏（°C）的氣溫要先用 \(T_{\mathrm{F}} = T_{\mathrm{C}} \times \dfrac{9}{5} + 32\) 換成華氏再計算（25°C → 77 °F）。
這個簡易公式是計算的初步估計：如果「氣溫 \(T\) 和簡易公式值 \(HI\) 的平均未達 80 °F（約 26.7°C）」，就直接採用這個值。80 °F 以上的炎熱條件，則改用下一個 Rothfusz 迴歸式重新計算。
Rothfusz 迴歸式（炎熱時的熱指數，NWS 標準公式）
圖表
數學寫法
（一般的數學式）
\(HI\)
\(=\)
\(c_0\)
\(+\)
\(c_1 T + c_4 T^2\)
\(+\)
\(c_2 RH + c_5 RH^2\)
\(+\)
\(c_3 T RH + c_6 T^2 RH + c_7 T RH^2 + c_8 T^2 RH^2\)
文字寫法
（把符號換成文字的公式）
⑤
體感溫度 \(HI\)
\(=\)
①
常數項 \(c_0\)
\(+\)
②
只含氣溫的項
\(+\)
③
只含濕度的項
\(+\)
④
氣溫×濕度的項
用文字讀公式
①
把
常數項 \(c_0\)
、
②
只由氣溫 \(T\) 決定的項
、
③
只由相對濕度 \(RH\) 決定的項
和
④
由氣溫和濕度相乘決定的項（交互作用項）
全部相加，
⑤
就得到
熱指數 \(HI\)（°F）
簡單範例
氣溫 30°C（華氏 86 °F）、相對濕度 70% 時的熱指數（把 \(T = 86\)、\(RH = 70\) 代入各項後整理的值）：
熱指數 \(HI\)
\(=\)
常數項（−42.379）
\(+\)
只含氣溫的項（125.643）
\(+\)
只含濕度的項（441.429）
\(+\)
氣溫×濕度的項（−429.624）
\(-42.379 + 125.643 + 441.429 - 429.624 \approx 95.07\ \ (^\circ F)\)
\((95.07 - 32) \times \dfrac{5}{9} \approx 35.0\ \ (^\circ C)\)
思考重點
係數 \(c_0\)～\(c_8\)，是美國 NWS 的 Rothfusz 為了最符合體感溫度的資料，以統計方法決定的值（迴歸式的係數）：
\(c_0 = -42.379\)、\(c_1 = 2.04901523\)、\(c_2 = 10.14333127\)、\(c_3 = -0.22475541\)、\(c_4 = -0.00683783\)、\(c_5 = -0.05481717\)、\(c_6 = 0.00122874\)、\(c_7 = 0.00085282\)、\(c_8 = -0.00000199\)
這個公式用在「氣溫和簡易公式值的平均達 80 °F 以上」的炎熱條件。在極端的條件下，還要加上下面的修正：
‧低濕度修正（\(RH < 13\%\) 且 \(80 \le T \le 112\) °F）：從 \(HI\) 減去 \(\dfrac{13 - RH}{4} \times \sqrt{\dfrac{17 - |T - 95|}{17}}\)
‧高濕度修正（\(RH > 85\%\) 且 \(80 \le T \le 87\) °F）：在 \(HI\) 加上 \(\dfrac{RH - 85}{10} \times \dfrac{87 - T}{5}\)
因為有交互作用項（氣溫×濕度的項），才能用一個公式表現「濕度越高，氣溫上升對體感的影響越大」這種實際的感受。
由露點溫度換算相對濕度（Magnus 近似式）
圖表
數學寫法
（一般的數學式）
\(RH\)
\(=\)
\(100\)
\(\times\)
\(\exp\left(\dfrac{17.625\,T_d}{243.04 + T_d}\right)\)
\(\div\)
\(\exp\left(\dfrac{17.625\,T}{243.04 + T}\right)\)
文字寫法
（把符號換成文字的公式）
④
相對濕度 \(RH\)（%）
\(=\)
③
換成百分率的 \(100\)
\(\times\)
①
露點溫度 \(T_d\)（°C）的項
\(\div\)
②
氣溫 \(T\)（°C）的項
用文字讀公式
①
把
露點溫度 \(T_d\) 的項（對應目前空氣實際含有的水氣量）
②
除以
氣溫 \(T\) 的項（對應這個氣溫下最多能含有的水氣量）
，
③
再乘以
換成百分率的 \(100\)
，
④
就得到
相對濕度 \(RH\)（%）
簡單範例
氣溫 30°C、露點溫度 22°C 時的相對濕度（算出各項：露點溫度的項 ≈ 4.319，氣溫的項 ≈ 6.935）：
相對濕度 \(RH\)
\(=\)
100
\(\times\)
露點溫度的項（4.319）
\(\div\)
氣溫的項（6.935）
\(100 \times 4.319 \div 6.935 \approx 62.3\ \ (\%)\)
思考重點
\(\exp\) 是自然指數函數（自然對數的底 \(e \approx 2.718\) 的次方）。這兩個項，分別和各溫度下的飽和水氣壓（這個溫度下空氣最多能含有的水氣的壓力）大致成正比，根據的是氣象學中廣泛使用的 Magnus 近似式（係數 17.625 和 243.04 是 1996 年改良後準確度較高的值）。
「實際含有的水氣量 ÷ 最多能含有的水氣量」正是相對濕度的定義，所以知道露點溫度就能換算成相對濕度，接著再用上面兩個公式計算熱指數。
熱指數（Heat Index）是「由氣溫和濕度求出的美國式體感溫度」。較涼爽的條件用簡易公式，炎熱的條件（氣溫和簡易公式值的平均達 80 °F＝約 26.7°C 以上）用 Rothfusz 迴歸式計算；同樣的氣溫，濕度越高，體感溫度就上升得越多。
符號與用語解說
符號
| \(HI\) | 熱指數（Heat Index）。由氣溫和濕度求出的體感溫度指標，公式以華氏（°F）計算。本頁的計算機也會自動換算成 °C 和 K。 |
| \(T\) | 氣溫。請注意：簡易公式和迴歸式用華氏（°F），由露點溫度換算的公式（Magnus 近似式）則用攝氏（°C）。 |
| \(RH\) | 相對濕度（Relative Humidity），也就是天氣預報中的「濕度」，把 0～100 的 % 值直接代入公式（例如：濕度 70% → 70）。 |
| \(T_d\) | 露點溫度（°C）。空氣冷卻時開始出現水滴（結露）的溫度，表示空氣中的水氣量。 |
| \(c_0\)～\(c_8\) | Rothfusz 迴歸式的 9 個係數，是為了最符合資料而以統計方法決定的常數。 |
| \(\exp\) | 自然指數函數。\(\exp(x)\) 就是 \(e \approx 2.718\) 的 \(x\) 次方。Excel 用 EXP 函數、Python 用 math.exp 計算。 |
用語
| 熱指數 | 本頁指英文的 Heat Index：把氣溫和濕度結合起來，以溫度的形式表示「人感覺有多熱」的指標。1978 年由 George Winterling 提出，美國 NWS（國家氣象局）用來提醒夏季的炎熱。在台灣，勞動部的高氣溫作業熱危害預防指引，也是用溫度和相對濕度查「熱指數」來評估熱危害風險等級。它假設在陰涼處、微風的條件，不考慮風速和日照（NWS 提醒，在陽光直射下，體感溫度可能比這個值更高）。另外，它原本是針對氣溫 80 °F（約 26.7°C）以上、相對濕度 40% 以上的悶熱條件建立的，比這更涼爽、乾燥時的值只能當作參考。※中央氣象署所說的「熱指數」是指 WBGT，和這裡不同。 |
| WBGT | 綜合溫度熱指數（濕球黑球溫度，Wet-Bulb Globe Temperature）。除了氣溫和濕度，還反映太陽輻射和風速。中央氣象署的「健康氣象」以 WBGT 的小時最高值達 32、34、36、38 分別發布黃、橘、紅、紫色的「注意、警戒、危險、高危險」熱傷害警示，是和本頁熱指數（Heat Index）不同的指標。在台灣預防熱傷害，請參考中央氣象署的高溫資訊和這個警示。 |
| 體感溫度 | 不是溫度計的氣溫，而是表示「人實際感受到的冷熱」的溫度。濕度高時汗不容易蒸發，熱散不出去，所以同樣的氣溫會覺得更熱。熱指數就是把這個效果寫成公式。另外，中央氣象署天氣預報中的「體感溫度」，用的是連風速也考慮在內的另一個公式，所以數值不一定和本頁相同。 |
| 相對濕度 | 表示空氣實際含有的水氣量，相當於這個氣溫下最多能含有的水氣量的百分之幾。天氣預報的「濕度」就是相對濕度。 |
| 露點溫度 | 把空氣慢慢冷卻時，水氣開始變成水滴（開始結露）的溫度。空氣中的水氣越多，露點溫度就越高，所以也用來判斷悶熱的程度（露點溫度高的日子就是悶熱的日子）。 |
| 飽和水氣壓 | 在某個溫度下，空氣含有最多水氣時的水氣壓力，溫度越高就越大。氣象學把相對濕度定義為「實際水氣壓 ÷ 飽和水氣壓 × 100（%）」，Magnus 近似式就是用溫度簡便求出飽和水氣壓的公式。 |
| 迴歸式 | 決定係數使它最符合大量資料的公式。Rothfusz 迴歸式是把體感溫度理論模型的計算結果，用氣溫和濕度的公式來近似。 |
| 華氏 （°F） |
美國使用的溫度單位。水結冰的溫度是 32 °F，沸騰的溫度是 212 °F。和攝氏的換算是 °F = °C × 9/5 + 32。 |
| 克耳文 （K） |
科學上使用的絕對溫度單位，也叫克氏溫標，等於攝氏加上 273.15（0°C = 273.15 K）。 |
建議先了解的基礎知識
為了能「真正理解意義」地使用這個頁面的計算，這裡整理了建議事先了解的基礎知識。
| 代數式與代入（國中一年級，12～13 歲） |
|
| 比率與百分率（國小五年級，10～11 歲） |
|
| 溫度的單位（國中自然科學起） |
|
| 平方根（國中二年級，13～14 歲） |
|
| 指數函數（高中，15～18 歲） |
|
用 Excel 計算的方法
把下方表格整個複製，貼到 Excel 的 A1 儲存格就能直接使用。
用「簡易公式」求熱指數的表格
| 氣溫（°C） | 25 |
| 氣溫（°F） | =B1*9/5+32 |
| 相對濕度（%） | 40 |
| 熱指數（°F） | =0.5*(B2+61+(B2-68)*1.2+B3*0.094) |
| 熱指數（°C） | =(B4-32)*5/9 |
用「Rothfusz 迴歸式」求熱指數的表格
| 氣溫（°C） | 30 |
| 氣溫（°F） | =B1*9/5+32 |
| 相對濕度（%） | 70 |
| 熱指數（°F） | =-42.379+2.04901523*B2+10.14333127*B3-0.22475541*B2*B3-0.00683783*B2^2-0.05481717*B3^2+0.00122874*B2^2*B3+0.00085282*B2*B3^2-0.00000199*B2^2*B3^2 |
| 熱指數（°C） | =(B4-32)*5/9 |
求「由露點溫度換算相對濕度」的表格（Magnus 近似式）
| 氣溫（°C） | 30 |
| 露點溫度（°C） | 22 |
| 相對濕度（%） | =100*EXP(17.625*B2/(243.04+B2))/EXP(17.625*B1/(243.04+B1)) |
貼上之後，B1～B3 就是輸入欄，下方的儲存格會自動算出結果。
第 1 個表格（簡易公式）是在氣溫和簡易公式值的平均未達 80 °F 時（較涼爽的條件）使用的公式。以範例值（25°C、40%），B4 會顯示約 76.28（°F），B5 顯示約 24.6（°C）。
第 2 個表格（迴歸式）用於 80 °F 以上的炎熱條件，以範例值（30°C、70%），B4 會顯示約 95.07（°F），B5 顯示約 35.0（°C）。※省略了低濕度（未達 13%）、高濕度（超過 85%）等極端條件的修正。需要精確的值時，請使用本頁的計算機或 Python 程式碼。
第 3 個表格是由露點溫度換算相對濕度，以範例值（氣溫 30°C、露點 22°C），B3 會顯示約 62.28（%）。
第 1 個表格（簡易公式）是在氣溫和簡易公式值的平均未達 80 °F 時（較涼爽的條件）使用的公式。以範例值（25°C、40%），B4 會顯示約 76.28（°F），B5 顯示約 24.6（°C）。
第 2 個表格（迴歸式）用於 80 °F 以上的炎熱條件，以範例值（30°C、70%），B4 會顯示約 95.07（°F），B5 顯示約 35.0（°C）。※省略了低濕度（未達 13%）、高濕度（超過 85%）等極端條件的修正。需要精確的值時，請使用本頁的計算機或 Python 程式碼。
第 3 個表格是由露點溫度換算相對濕度，以範例值（氣溫 30°C、露點 22°C），B3 會顯示約 62.28（%）。
用 Google 試算表計算的方法
把下方表格整個複製，貼到 Google 試算表的 A1 儲存格就能直接使用。
用「簡易公式」求熱指數的表格
| 氣溫（°C） | 25 |
| 氣溫（°F） | =B1*9/5+32 |
| 相對濕度（%） | 40 |
| 熱指數（°F） | =0.5*(B2+61+(B2-68)*1.2+B3*0.094) |
| 熱指數（°C） | =(B4-32)*5/9 |
用「Rothfusz 迴歸式」求熱指數的表格
| 氣溫（°C） | 30 |
| 氣溫（°F） | =B1*9/5+32 |
| 相對濕度（%） | 70 |
| 熱指數（°F） | =-42.379+2.04901523*B2+10.14333127*B3-0.22475541*B2*B3-0.00683783*B2^2-0.05481717*B3^2+0.00122874*B2^2*B3+0.00085282*B2*B3^2-0.00000199*B2^2*B3^2 |
| 熱指數（°C） | =(B4-32)*5/9 |
求「由露點溫度換算相對濕度」的表格（Magnus 近似式）
| 氣溫（°C） | 30 |
| 露點溫度（°C） | 22 |
| 相對濕度（%） | =100*EXP(17.625*B2/(243.04+B2))/EXP(17.625*B1/(243.04+B1)) |
和 Excel 相同的公式可以直接使用（EXP 和乘方的「^」也一樣）。把整個表格複製後貼到 A1 儲存格，再把輸入欄改成您自己的數值即可。
用 Python 計算的方法
import math
air_temperature_c = 30 # 氣溫（°C）
relative_humidity = 70 # 相對濕度（%）
# 要用露點溫度計算時，拿掉下面 2 行的註解符號（#）（用 Magnus 近似式換算成相對濕度）
# dew_point_c = 22 # 露點溫度（°C）
# relative_humidity = 100 * math.exp(17.625 * dew_point_c / (243.04 + dew_point_c)) / math.exp(17.625 * air_temperature_c / (243.04 + air_temperature_c))
t_f = air_temperature_c * 9 / 5 + 32 # 換算成華氏（°F）
rh = relative_humidity
heat_index_f = 0.5 * (t_f + 61 + (t_f - 68) * 1.2 + rh * 0.094) # 簡易公式
if (t_f + heat_index_f) / 2 >= 80: # 平均達 80°F 以上時，改用 Rothfusz 迴歸式重新計算
heat_index_f = (-42.379 + 2.04901523 * t_f + 10.14333127 * rh
- 0.22475541 * t_f * rh - 0.00683783 * t_f ** 2
- 0.05481717 * rh ** 2 + 0.00122874 * t_f ** 2 * rh
+ 0.00085282 * t_f * rh ** 2 - 0.00000199 * t_f ** 2 * rh ** 2)
if rh < 13 and 80 <= t_f <= 112: # 低濕度修正
heat_index_f -= (13 - rh) / 4 * math.sqrt((17 - abs(t_f - 95)) / 17)
elif rh > 85 and 80 <= t_f <= 87: # 高濕度修正
heat_index_f += (rh - 85) / 10 * (87 - t_f) / 5
heat_index_c = (heat_index_f - 32) * 5 / 9
heat_index_k = heat_index_c + 273.15
print(f"熱指數：{heat_index_c:.1f} °C（{heat_index_f:.1f} °F / {heat_index_k:.1f} K）")
只用標準函式庫（math）就能執行。依照美國 NWS 的計算步驟，依序是簡易公式 →（炎熱條件時）迴歸式＋極端條件的修正。把開頭的氣溫和濕度改掉後執行即可。
用 LaTeX 等數學式語言的寫法（可直接複製）
簡易公式（體感溫度偏低時的熱指數）
HI = 0.5 × (T + 61 + (T − 68) × 1.2 + RH × 0.094)
HI = 0.5 \left( T + 61 + (T - 68) \times 1.2 + RH \times 0.094 \right)
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mi>HI</mi>
<mo>=</mo>
<mn>0.5</mn>
<mo>×</mo>
<mo>(</mo>
<mi>T</mi><mo>+</mo><mn>61</mn>
<mo>+</mo>
<mo>(</mo><mi>T</mi><mo>−</mo><mn>68</mn><mo>)</mo>
<mo>×</mo><mn>1.2</mn>
<mo>+</mo>
<mi>RH</mi><mo>×</mo><mn>0.094</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</math>
HI = 0.5 (T + 61 + (T - 68) * 1.2 + RH * 0.094)
hi = 0.5*(t + 61 + (t - 68)*1.2 + rh*0.094)
HI := 0.5*(T + 61 + (T - 68)*1.2 + RH*0.094);
HI = 0.5*(T + 61 + (T - 68)*1.2 + RH*0.094);
HI = 0.5(T + 61 + (T - 68) × 1.2 + RH × 0.094)
Rothfusz 迴歸式（炎熱時的熱指數，NWS 標準公式）
HI = −42.379 + 2.04901523T + 10.14333127RH − 0.22475541T·RH − 0.00683783T² − 0.05481717RH² + 0.00122874T²·RH + 0.00085282T·RH² − 0.00000199T²·RH²
HI = -42.379 + 2.04901523\,T + 10.14333127\,RH - 0.22475541\,T \cdot RH - 0.00683783\,T^2 - 0.05481717\,RH^2 + 0.00122874\,T^2 RH + 0.00085282\,T\,RH^2 - 0.00000199\,T^2 RH^2
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<mi>HI</mi>
<mo>=</mo>
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<mo>+</mo><mn>10.14333127</mn><mi>RH</mi>
<mo>−</mo><mn>0.22475541</mn><mi>T</mi><mo>⋅</mo><mi>RH</mi>
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<mo>−</mo><mn>0.05481717</mn><msup><mi>RH</mi><mn>2</mn></msup>
<mo>+</mo><mn>0.00122874</mn><msup><mi>T</mi><mn>2</mn></msup><mi>RH</mi>
<mo>+</mo><mn>0.00085282</mn><mi>T</mi><msup><mi>RH</mi><mn>2</mn></msup>
<mo>−</mo><mn>0.00000199</mn><msup><mi>T</mi><mn>2</mn></msup><msup><mi>RH</mi><mn>2</mn></msup>
</mrow>
</math>
HI = -42.379 + 2.04901523 T + 10.14333127 RH - 0.22475541 T RH - 0.00683783 T^2 - 0.05481717 RH^2 + 0.00122874 T^2 RH + 0.00085282 T RH^2 - 0.00000199 T^2 RH^2
hi = -42.379 + 2.04901523*t + 10.14333127*rh - 0.22475541*t*rh - 0.00683783*t^2 - 0.05481717*rh^2 + 0.00122874*t^2*rh + 0.00085282*t*rh^2 - 0.00000199*t^2*rh^2
HI := -42.379 + 2.04901523*T + 10.14333127*RH - 0.22475541*T*RH - 0.00683783*T^2 - 0.05481717*RH^2 + 0.00122874*T^2*RH + 0.00085282*T*RH^2 - 0.00000199*T^2*RH^2;
HI = -42.379 + 2.04901523*T + 10.14333127*RH - 0.22475541*T*RH - 0.00683783*T^2 - 0.05481717*RH^2 + 0.00122874*T^2*RH + 0.00085282*T*RH^2 - 0.00000199*T^2*RH^2;
HI = -42.379 + 2.04901523T + 10.14333127RH - 0.22475541T RH - 0.00683783T^2 - 0.05481717RH^2 + 0.00122874T^2 RH + 0.00085282T RH^2 - 0.00000199T^2 RH^2
由露點溫度換算相對濕度（Magnus 近似式）
RH = 100 × exp(17.625Td / (243.04 + Td)) ÷ exp(17.625T / (243.04 + T))
RH = 100 \times \dfrac{\exp\left(\dfrac{17.625\,T_d}{243.04 + T_d}\right)}{\exp\left(\dfrac{17.625\,T}{243.04 + T}\right)}
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<mo>)</mo>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
</math>
RH = 100 exp((17.625 T_d)/(243.04 + T_d)) / exp((17.625 T)/(243.04 + T))
rh = 100*Exp[17.625*td/(243.04 + td)]/Exp[17.625*t/(243.04 + t)]
RH := 100*exp(17.625*Td/(243.04 + Td))/exp(17.625*T/(243.04 + T));
RH = 100*exp(17.625*Td/(243.04 + Td))/exp(17.625*T/(243.04 + T));
RH = 100 exp(17.625T_d/(243.04 + T_d))/exp(17.625T/(243.04 + T))
請 ChatGPT 幫忙計算的方法
你是氣象計算的助理。請務必實際執行 Python 程式碼來進行下面的計算，並只以執行結果的數值作為回答的依據（不要用心算或推測回答）。 請求出氣溫 30°C、相對濕度 70% 時的熱指數（美國 NWS 方式的 Heat Index）。 計算步驟： 1. 把氣溫換算成華氏（°F = °C × 9/5 + 32） 2. 計算簡易公式 HI = 0.5 × (T + 61 + (T − 68) × 1.2 + RH × 0.094) 3. 如果氣溫和簡易公式值的平均達 80°F 以上，改用 Rothfusz 迴歸式 HI = -42.379 + 2.04901523T + 10.14333127RH - 0.22475541T·RH - 0.00683783T² - 0.05481717RH² + 0.00122874T²RH + 0.00085282T·RH² - 0.00000199T²RH² 重新計算（RH<13% 且 80～112°F 時套用低濕度修正，RH>85% 且 80～87°F 時套用高濕度修正） 4. 結果請同時以 °F 和 °C 表示 請列出計算所用的公式，以及執行結果的數值。
使用方法
-
1輸入數值在輸入欄中輸入要計算的數值
-
2計算按下「計算」按鈕
-
3查看結果計算結果會立即顯示。計算的思路和公式的解說，也都能在同一個頁面查看
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BMI 計算機（身體質量指數、理想體重、健康體重範圍）
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