[en] This study focuses on analyzing the thermal sensations of cold (Wind Chill) and heat (Heat Index) on the surface of Germany, using the hourly data collected from the year 1995 to the year 2012, of the variables temperature, wind speed and relative humidity. For this, two programs were used to process the data and filter the results to discard those that did not meet the conditions of thermal sensations. Afterwards, we calculated certain statistics and prepared box and whisker plots and maps of each of the five variables, both for each month of the year and for the global month. The statistical values of each one of the five variables throughout all the months of the year showed small dispersion and almost symmetric data distributions. In the temperature diagrams, it was observed how it increases in the hot months and how it decreases in the cold months. It was also reflected on the maps, since the areas vary depending on the month, with the coldest values in the mountainous part. For wind speed, they showed little variation both in the diagrams and in the areas of the maps, which remain almost constant throughout the months, with the highest values located on the North coast. Regarding the relative humidity, in the diagrams it was appreciated how the values decreased in the hot months and increased in the cold months, which was illustrated in the maps with the variation of the zones depending on the month, with the smallest values located in a central strip. For Wind Chill, the diagrams and maps showed that there is great variation between the months, being more noticeable in the cold months, whose most negative values were found in the mountainous and maritime areas of the maps. Regarding the Heat Index, the most outstanding results, both from the diagrams and from the maps, were obtained in the summer months, locating the areas with the highest values in the coastal area. The statistical values, the diagrams and the maps of the global results showed the most representative of each variable.

[es] Este estudio se centra en analizar las sensaciones térmicas de frío (Wind Chill) y de calor (Heat Index) sobre la superficie de Alemania, usando los datos horarios recogidos desde el año 1995 hasta el año 2012, de las variables temperatura, velocidad del viento y humedad relativa. Para ello, se usaron dos programas que procesaran los datos y filtraran los resultados para descartar aquellos que no cumplieran con las condiciones de las sensaciones térmicas. Después, se calcularon ciertos estadísticos y se elaboraron diagramas de caja y bigote y mapas de cada una de las cinco variables, tanto de cada mes de año como del global. Los valores estadísticos de cada una de las cinco variables a lo largo de todos los meses del año, mostraron distribuciones de datos poco dispersas y casi simétricas. En los diagramas de la temperatura, se apreció cómo aumenta en los meses cálidos y cómo disminuye en los meses fríos. También se reflejó en los mapas, puesto que las zonas varían en función del mes, con los valores más fríos en las parte montañosa. Para la velocidad del viento, mostraron poca variación tanto en los diagramas como en las zonas de los mapas, que permanecen casi constantes a lo largo de los meses, con los valores más altos situados en el litoral norte. En cuanto a la humedad relativa, en los diagramas se apreció cómo los valores disminuían en los meses cálidos y aumentaban en los meses fríos, lo cual se ilustró en los mapas con la variación de las zonas en función del mes, con los valores más pequeños ubicados en una franja central. Para el Wind Chill, los diagramas y los mapas reflejaron que hay gran variación entre los meses, percibiéndose más en los meses fríos, cuyos valores más negativos se encontraron en las zonas montañosas y marítimas de los mapas. En cuanto al Heat Index, los resultados más destacados, tanto de los diagramas como de los mapas, se obtuvieron en los meses de verano, ubicando las zonas con valores mayores en la zona costera. Los valores estadísticos, los diagramas y los mapas de los resultados globales mostraron lo más representativo de cada variable.