Sommer-Simmer-Index-Rechner

Temperatur unter siebzig Grad Fahrenheit wird mit invalid_input zurückgewiesen, weil der Index nur für warme Bedingungen gilt und eine kühlere Eingabe präzise wirkte, obwohl sie außerhalb des veröffentlichten Bereichs läge.

Eingabevertrag, Antwortform und Fehlerverhalten

Senden Sie per POST ein JSON-Objekt mit zwei erforderlichen endlichen Zahlen. temperature ist die Trockenkugel-Lufttemperatur T in Grad Fahrenheit; die Aliasse t, temp, temp_f, temperature_f und air_temperature werden akzeptiert. relative_humidity ist RH in Prozent; die Aliasse rh, humidity, rh_percent und relative_humidity_percent werden akzeptiert. Jedes Feld darf als JSON-Zahl oder als numerische Zeichenkette eintreffen; fehlende, leere oder nicht endliche Werte scheitern mit invalid_input unter Nennung des Feldes. Bei Erfolg wiederholt der Körper die gerundeten Felder temperature und relative_humidity, berichtet temperature_c als Celsius-Umwandlung derselben Trockenkugellesung, legt humidity_factor als 0.55 minus 0.0055 mal RH offen, temperature_excess als T minus 58 und apparent_temperature als das innere Steadman-AT. Das Hauptergebnis ist summer_simmer_index. category und category_label benennen das veröffentlichte Komfortband, threshold wiederholt siebzig, und unit ist fahrenheit. formula und equation drucken SSI gleich 1.98 mal AT minus 56.83 mit eingesetzten Zahlen nach, method ist pepi_summer_simmer_index, und steps führt Faktor, Überschuss, Scheinbare Temperatur und die letzte affine Abbildung für Lehroberflächen durch. Gescheiterte Prüfung wird nicht berechnet; erfolgreiche analytische Aufrufe nutzen den veröffentlichten Grundpreis $0.002 ohne Modell-Token und ohne ausgehendes Netz.

Wo eine API zum Sommer-Simmer-Index ihren Nutzen hat

Meteorologielehrkräfte brauchen ein deterministisches Orakel, das die Pepi-Identität aus dem Lehrbuch reproduziert, damit Laborberichte den Sommer-Simmer-Index mit einem Hitzeindex des nationalen Wetterdienstes ohne Tabellenkalkulationsdrift vergleichen und eine Kühllufteingabe als falsch markiert wird, statt still eine Zahl zurückzugeben, die wie eine Winterkomfortnote wirkt. HVAC- und Gewächshaushefte wollen manchmal die Simmer-Lesung, wenn der Raum bereits warm ist und die Frage lautet, wie viel zusätzliche empfundene Wärme ein Feuchteschwank erzeugt. Forschungs- und Bewertungspipelines, die Tausende von (T, RH)-Paaren stapeln, brauchen festes Zwölf-Dezimalstellen-Runden und eine harte Siebzig-Grad-Schwelle, die Tests behaupten können. Öffentliche-Gesundheits- und Freiluftbriefings zitieren SSI-Bänder noch, wenn sie eine feuchtebewusste Sommerskala wollen, die nicht die Rothfusz-Karte ist; eine kleine Parse-API lässt eine Unterrichtsseite oder ein Briefingskript dieselbe Arithmetik anwenden, die die Lehrkraft gerade an die Tafel geschrieben hat. Weil die Umsetzung reines Parse der Stufe A ist, kostet jeder erfolgreiche Aufruf $0.002 ohne KI-Latenz. Halten Sie die Temperatur in Fahrenheit bei mindestens siebzig Grad, die relative Feuchte zwischen null und einhundert Prozent, pinnen Sie summer_simmer_index und category in Tests, und Sie erhalten einen reproduzierbaren Warmwetter-Komfortindex für Kurse, Dokumentation und Rand-Worker, ohne eine eigene psychrometrische Bibliothek aufzustellen.