体感温度是描述温度、湿度、风速等多环境因素共同作用下的人体热舒适度指标。极端体感温度事件可能会弱化人体劳动能力，增加人体热压力，进而导致更多的与温度相关疾病的发病率和死亡率。全球变暖下，此类极端事件变得愈发频繁和激烈，对人居环境和生态系统构成严重威胁，尤其是在人类活动强烈、人口稠密地区，如我国华北平原。然而，深入开展体感温度精细化研究仍缺乏一套时空连续的高分辨率体感温度数据集。为此，本文基于气象站点观测数据及多源遥感如地表温度、可降水量和人口密度等，采用LightGBM机器学习模型构建了2003~2020年华北平原地区逐日1公里体感温度数据集（HiTIC-NCP）。该数据集包含 12 个常用体感温度指标。结果表明，所有指标与观测数据在空间和时间上都有良好的一致性，其平均R²、MAE和RMSE分别达0.987、0.970 °C和1.292 °C。该数据集能够为华北平原人体热压力、城市气候、气候变化等研究，以及城市规划等部门提供重要数据支撑。HiTIC-NCP数据集可在https://zenodo.org/record/7528001上免费获取。

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