中国84个主要城市大气热岛效应的时空变化特征及影响因子

日益加剧的城市化致使我国城市热岛效应日趋严重,进而严重影响区域环境和人类健康.目前有关我国城市热岛效应的研究多基于卫星遥感获取的辐射温度,有关大气热岛效应时空变化格局的认识相对薄弱.本文选取84个代表性城市,基于1960~2017年逐日气温观测数据,分析了我国大气城市热岛的地理分布特征及其昼夜、年内和年际变化趋势.结果表明,所有城市平均热岛强度为（0.9±1.1）℃,不同地区热岛强度差异明显,北部地区明显高于南部地区,华北地区最大,年均强度达（1.4±1.4）℃;不同时间和季节热岛强度差异大,尤其东北和西北地区,整体表现为夜晚[（1.2±1.1）℃]明显高于白天[（0.5±1.2）℃],白天夏季高于冬季,夜晚冬季高于夏季;从年际变化来看,大部分城市年平均热岛强度呈明显增加态势,平均增长速率达到0.040℃·（10 a）^-1,但在2009年后出现明显减弱趋势;通过分析热岛强度与局地气候和不透水面的关系,结果发现大气热岛强度空间分布受气候背景和气象站点位置影响较大,而长期变化受不透水面比例影响较大.本研究将深化对我国大气热岛效应变化规律的认识,为制定缓解高温热浪的城市土地利用策略提供参考.     

珠三角城市群热岛效应时空分布特征

利用珠江三角洲地区城市群24个气象站近30年气温资料和NCEP格点气温资料,分析珠江三角洲的温度变化趋势及城镇化发展对温度场的影响程度。结果表明,珠三角地区温度上升趋势明显,20世纪90年代后期珠三角城市群热岛效应全面形成。珠三角都市群热岛强度呈明显的季节变化,冬季热岛强度最强,夏季最弱;空间上,珠三角热岛效应贡献主要来自中部城市群与沿海城市群,与近年来城市快速城镇化发展紧密相关。     

石家庄地区气温变化和热岛效应分析

选用石家庄地区17个气象观测站40年(1961-2000年)的平均气温资料,应用气候学、气候统计中的数学方法,对该地区的气温变化状况和城市热岛效应特征进行了分析.结果表明:40年里石家庄地区气温呈上升趋势,1981年是气温升高的显著跃变点;石家庄城市热岛效应明显,40年里热岛强度平均为0.59 ℃;其平均增温率为0.006 6 ℃/a,尤其是20世纪80年代以后,热岛强度增加趋势明显,1981-2000年热岛强度平均值较1961-1980年平均值升高了0.10 ℃;石家庄市热岛强度的增加与市区已建成区面积扩大有密切的关系.      

1993—2012年西安城区城市热岛效应强度变化趋势及影响因素分析

基于西安市及其郊区(县)7 个气象观测站1993—2012 年的气温资料,采用回归分析、Mann-Kendall 等方法分析了西安市过去20 a 城市气温、热岛强度的变化规律,从城市经济发展、城市人口增长、城市能源消费等几方面揭示其与城市热岛效应的密切联系;同时运用灰色理论分析了诸影响因素对热岛强度的相对贡献度,并对西安未来热岛强度变化趋势进行了模拟.结果表明:①西安城区和郊区(县)气温均呈现波动上升的变化趋势,城市热岛强度变化具有明显的阶段性特征,且在2000 年以后发生增强突变;②城市化的发展与城市热岛强度的变化具有密切关系,各要素相互之间呈现高度相关性,说明它们之间存在很强的传递作用;各要素与热岛强度呈现出极显著的相关关系,尤其是人口因素与热岛强度的关系最为密切,是影响热岛强度增强变化非常重要的一个综合性指标;从强度、密度和规模效应上来看,人口密度效应大于人口规模效应,经济密度效应稍大于经济规模效应,能耗强度效应大于能源规模效应;③各影响因素对热岛强度变化的贡献度存在明显差异,贡献程度最大的是常住人口数、常住人口密度和建成区面积,它们是影响热岛强度变化最为直接的因素;其余因素对热岛强度变化的贡献度相对较小,是间接的影响因素;④灰色建模显示,西安城市热岛强度在未来几年将继续呈现增强趋势.     

城市热岛效应增温对环境气温的影响

目的研究城市热岛效应对环境气温的影响。方法选用辽宁中西部地区中小城市及农村(CK)基准气候站1960—2015年的气温资料,采用数理统计学对照分析方法,对中小城市中气温年际变化特征及其城市热岛增温进行量化研究。结果城市气温在20世纪80年代后期存在明显的气候"突变"特征,气温的"突变"主要来自于城市化热岛的影响。对照农村气温变化,城市热岛使年平均气温增高0.65℃,城市热岛效应为147.7%。城市热岛使春、夏、秋、冬四季平均气温分别增高0.41、0.41、0.72、0.80℃,四季城市热岛效应分别为59.4%、256.3%、450.0%和106.7%。在年变化中,城市热岛效应增温最大值在1月份,9月至翌年3月对热岛增温贡献最大。结论气象监测站居于城市内,所测试的气温资料受城市热岛现象的影响,掩盖了自然气候变化的实际情况,造成气温监测结果偏高,致使农业及农业科研、土木建筑、桥涵建设在温度指标运用上受到影响。     

近70年昆明市气温变化与城市化影响研究

利用昆明市近70年气温资料,研究其变化趋势,结果表明,昆明市平均气温、最高气温、最低气温、极端最高气温、极端最低气温的气候倾向率均为上升趋势,最高和最低气温、极端最高和极端最低气温存在不对称变化。昆明市夏季发生极端高温几率正在增大,而在其它季节昆明极端寒害在减弱。突变分析发现昆明年平均气温、平均最低气温、极端最高和极端最低气温均在1990年初出现异常增暖。在2006年昆明观测站搬迁后,由于大型水体、城市化建设等对气温贡献率的影响,UHI变化趋势呈复杂多变的特征。昆明市在冬春季平均气温、最低气温和极端最低气温对应的城市热岛效应最明显。最低气温对应的城市热岛效应在春季体现最为突出,在气温比较高时,热岛效应并不显著。主成分分析发现,1987—2017年影响昆明市城区气温增温的主导因素是城镇人口、城市化率、人均GDP。     

沈阳2001-2010年热岛变化研究

文章采用2001-2010年常规气象站资料,主要来自沈阳城区与郊区(法库、新民、康平、辽中)一日4次温度记录,分别为02、08、14、20时。分析结果:热岛强度10年间呈V字型变化,但是2005年后的几年还是比前几年高一些;1、2月份热岛有下降趋势,3月份有上升;4月份热岛强度变化不大,5月份热岛有上升趋势,6月份热岛后5年比前5年高;7月份热岛有升高趋势,2001年最低,2010年最高,8月份后5年比前5年有增加趋势,除了2005年和2004年,8月份在10年中热岛强度比较强,9月份前5年热岛强度较后5年高,热岛强度有下降趋势;10月份热岛强度月平均值最高和最低两年相差很大,前5年热岛强度平均值和后5年平均值差不多;11月份后5年热岛强度比前5年热岛强度高,热到强度成逐渐增加趋势,12月份后5年比前5年热岛强度高,有增加的趋势。然后用MM5模式模拟10年中强热岛日—2007年12月25日的风场、温度场,结果显示温度场模拟结果和观测结果基本一致;风场越稳定,热岛强度越强;越不稳定,热岛强度越弱。     

全球变化背景下安徽近55 a气温时空变化特征

基于安徽省80个气象站的月值气温观测数据,采用线性倾向率、Mann-Kendall突变检验、小波分析和R/S分析等数理统计方法,研究多时间尺度下的气温变化特征。结果表明:1)近55 a安徽省气候呈现明显的暖化趋势,年均气温及春、秋、冬季气温均呈明显上升趋势,其中春季升温幅度最显著,年平均气温在20世纪90年代波动幅度最大;2)年平均气温在1996年发生了突变,与突变前相比,突变后的平均气温增加了0.82℃,年平均气温发生了较大的变化,增暖趋势显著;3)近55 a安徽省年平均气温的变化主要存在5~8 a和10~15 a周期振荡,由小波方差图可以确定年平均气温存在6 a和11 a的主周期;4)安徽省年及四季平均气温的Hurst指数都大于0.5,表明存在显著的Hurst现象,即在不同时间段,该地区的气温时间序列大体上延续历史变化趋势,说明近55 a来安徽省的气温变化存在趋势性成分。春季和冬季Hurst值最高,表明与其他季节相比,春季和冬季的增温持续性最强,是年平均增温的主要贡献者。     

热岛季节分析和强热岛日污染物浓度分布分析

文章利用常规气象站资料总结出2001-2010年城市热岛季变化,可以得出结论春季,2006年热岛强度最高,2003年和2005年较低;夏季,2001到2010年有逐年上升的趋势;沈阳秋季,热岛强度平均值2005年以后比2005年以前低;冬季,平均热岛强度2005年出现了冷岛现象,这是四季里相差热岛强度平均值最多的季节;最后利用aermod模式模拟了非热岛日和强热岛日污染物SO2浓度分布情况得出污染物SO2在强热岛日浓度明显大于非热岛日。     

北京城市热岛效应对气温和降水量的影响

借助非参数MannK-endall统计检验方法,对北京市20个气象站44年(1961-2004年)的逐月平均气温和降水资料进行了较为详细的分析。结果表明:①时间上,44年来北京市气温呈持续上升趋势,20世纪80年代为跃变点,跃变后增温趋势更加显著,而降水量呈下降趋势;通过分析5年滑动平均演变图发现,对气温而言,市区增温趋势明显高于郊区,市区和郊区44年来分别以0.44℃/10a和0.01℃/10a的趋势递增,降水量从总体上来说44年来城、郊差异不大,市区和郊区44年来分别以1.82mma/和1.49mma/的趋势递减。②空间上,对年平均气温而言,市区内存在一个明显的上升中心,且等值线较为密集,海淀站Kendall倾斜度高达0.776℃/10a,由于城市热岛效应的存在,1、4、7、10月在市区均存在一个闭合的暖中心,市区内增温幅度大于郊区;对降水量而言,1、4、7、10月在市区和佛爷顶一带均存在着上升中心,降水量呈现上升的趋势,这可能与城市热岛效应的影响有关。     

石河子市热岛效应亮温反演特征及趋势预测

为探求石河子市热岛效应变化特征及其影响因子,文章以1989-2014年Landsat TM/ETM+遥感影像反演出同期石河子市亮度温度。通过对热岛效应影响因素分析,结果表明:(1)1989-2014年间,石河子市热岛强度逐年增强,热岛效应由散点状到片状的空间变化特征;(2)人口、经济、NDVI、城市城建成区面积等因素是热岛效应的主要因素,其中城市建成区面积、人口、经济与热岛强度成正比,NDVI与城市热岛效应呈负相关,适当增加城市绿地对于缓解城市热岛效应具有积极作用。(3)从石河子市的热岛效应综合发展指数来看,石河子市正处在高速发展中,热岛效应强度会不断提高,但速率会减缓。     

1960年-2014年天山北麓气温和降水变化趋势及预测研究

利用天山北麓17个气象站点1960年-2014年的气温和降水资料,采用Morlet小波分析、R/S分析等,研究了天山北麓气温和降水的时间变化.结果表明,(1)天山北麓年平均气温和年降水量分别以0.035℃/a和0.881 mm/a的倾向率呈上升趋势;季节变化明显;(2)年平均气温和年降水量有明显的周期性,年平均气温在55 a尺度内存在13 a的强显著周期,年降水量在55 a尺度内存在8 a的强显著周期.(3)未来一段时间内,天山北麓气温和降水均呈上升趋势,且与过去的变化趋势持续性较强.     

基于EOS/MODIS数据的近10a青海湖遥感监测

选取青海湖周边地区气候资料及青海湖近10 a MODIS遥感资料,通过分析水体面积和水位、 年均气温和年降水量的变化揭示青海湖面积的变化趋势。对青海湖近10 a遥感监测以及青海湖周边地区气候要素的分析研究结果表明:在2001-2010年10 a来青海湖周边地区年平均气温显著增加,平均每年升温0.12℃,年降水量在波动中呈上升趋势。青海湖水位虽然在近50 a内持续下降,而在2001-2010年呈现逐年增加的趋势,且增加趋势非常明显。从MODIS遥感资料对青海湖10 a来4月和9月的湖水面积监测结果显示,4月和9月青海湖面积在2001-2010年呈现波动上升趋势,且与4月和9月的水位呈极显著相关关系,相关系数分别为0.818和0.875(P<0.05)。近年来由于气候变化导致的青海北部一些地区降水量增多或气候变湿,而暖湿型的气候导致的降水量增多最终可能是水位升高的主要原因,且这种气候变湿的趋势使10 a来青海湖面积增大趋势明显。     

1961—2010年广西气温变化对全球变暖的响应

利用广西88 个气象站1961—2010 年的年平均气温和年极端最高、最低气温数据,运用GIS 技术、气候倾向率以及Mann-Kendall 突变检验方法对广西近50 a 气温的时空变化特征及突变特征进行分析。结果表明:在全球变暖影响下, 近50 a 广西全区年平均气温和年极端最高、最低气温总体上均呈上升趋势,其中年平均气温和年极端最低气温的气候倾向率均达到了极显著水平;年平均气温和年极端最高气温的突变时间分别为2001 年和2003 年,均比极端最低气温(1984 年) 晚了近20 a 左右;年极端最高和最低气温存在非对称变化。时空分布图表明,区域平均值忽略了研究区域内的差异,尽管近50 a 来广西气温区域平均值的总体变化呈上升趋势,但不同时期各地区间气温变化的趋势和幅度各有差异。     

华北地区1951-2009年气温、降水变化特征

基于华北五省(市)64个基本气象站的1961-2009年逐年逐月气温、降水资料, 利用泰森权重计算了华北地区面平均降水及面平均气温,并建立了7个长序列气象站的气温、降水与面平均值的回归方程,展延了研究区1951-1960年面平均降水和气温资料。对展延后的1951-2009年序列数据,应用Mann-Kendall检验、Mann-Whitney检验、9 a滑动平均等方法进行趋势分析,分析结果显示: 该区59 a间年气温上升了1.5 ℃,年气温序列存在显著上升趋势,年气温序列在1993年前后有一个突变点,年气温距平以1989年为低温期与高温期的分界线,年气温平均每10 a增长2.2%;年降水序列无显著趋势,亦无显著跳跃趋势,年降水距平大致以1976年为多雨期与少雨期的分界线,年降水平均每10 a增长-1.3%。研究成果为深入分析华北地区气候变化规律、未来气候变化影响,以及水资源对气候变化的响应提供了基础。     

太原市城市化发展对城市气温变化影响的定量化研究

采用位于同一纬度的太原气象站与远郊区农村气象站获取的1957年-2014年的气象数据,用皮尔卡森相关系数、一元线性回归、城市化影响分析等方法研究了在全球气候变暖背景下城市地区气温变化趋势以及城市化影响.结果表明:城市年平均气温升高趋势明显高于农村;城市年极端高温与农村极端高温升高趋势差异不明显;城市年极端低温升高趋势显著高于农村.就城市化影响而言,城市化对年平均气温、年极端低温趋势影响明显,但对年极端高温趋势影响微弱.     

基于植被指数和地表反照率影响的北京城市热岛变化

利用TERRA/MODIS遥感反演的地表温度资料,对2000—2006年北京城市热岛季节变化特征进行了研究,结合同期降水量、植被指数和地表反照率变化,分析了该地夏季城市热岛的年际变化成因. 结果表明:北京多年四季热岛分布主要以城区为中心向周边郊区延伸,其中夏季城市热岛最强,春、秋和冬季较弱,这种热岛强度的季节性差异主要与太阳辐射强度、地表植被覆盖状况和城市人为热释放等的季节性变化密切相关. 北京夏季城市热岛的年际变化特征为:2005和2006年最显著,热岛中心强度分别为10.54和9.61 ℃;2002和2004年城市热岛最弱,热岛中心强度分别为6.54和7.39 ℃. 2000—2006年北京市夏季城市热岛具有明显增强趋势,热岛强度增温率为0.326 ℃/a. 北京夏季降水对城区地表温度影响大于郊区,降水主要通过影响城区地表温度来影响城市热岛变化;夏季地表植被和地表反照率变化对地表温度和城市热岛也均有较大影响. 2000年以来,北京郊区夏季地表植被指数增加率远高于城区,受地表植被和地表反照率变化的影响,郊区降温率明显大于城区,致使城郊温差增大,热岛效应加强.      

发展中城市地表热环境与下垫面关系研究

快速发展的中小城市具有与发达城市不同的热环境特征,对其研究有助于理解热岛形成的过程阶段。以2009年、2014年的Landsat影像,通过单窗算法反演快速发展的滨城区的地表温度并提取NDVI、NDBI、MNDWI指数,对城市热岛、冷岛效应及其与下垫面关系进行定性、定量分析,结果表明:滨城区夏季热岛效应明显,地表温度建筑用地耕地林地水体,冬季呈现冷岛效应,地表温度耕地林地建筑用地水体;作为下垫面重要表征组分的植被、水体对改善城市热岛效应有积极作用,不透水面增加会加剧热岛效应,且温度影响效果建筑用地植被水体。城市环境中的气候因素、人为因素和下垫面特性都是热岛、冷岛形成的重要原因,随城市发展,热岛增强,冷岛减弱。     

1961—2014年黄土高原气温和降水变化趋势

利用黄土高原地区52个气象站1961—2014年月气温和月降水资料,采用线性趋势法、累积距平法、Mann-Kendall法和Morlet小波分析等方法,对近54年来黄土高原气候变化和突变现象进行了分析。结果表明:1961—2014年黄土高原年平均气温呈上升趋势,线性趋势为0.31℃?10a~(-1)(P0.01),在1991年前后发生了由低温到高温的突变。四季均温均呈增加趋势,其中冬季增速最大,达0.44℃?10a~(-1)。气温年代际变化呈现明显的变暖趋势,1991年以后变暖加速,其中冬季均温增速最大。年均气温增速较大的地区位于黄土高原北部地区,黄土高原南部地区气温增速较小,变暖速率的空间分布随纬度升高而变大。1961—2014年黄土高原年降水量变化不明显,整体呈波动式下降,线性趋势为-7.51 mm?10a~(-1)(P0.05);其中1961—1970年属于降水偏多的年代,而1991—2000年属于降水偏少的年代。季节降水量呈现不同变化趋势和强度,其中秋季、夏季和春季降水量呈减少趋势,秋季降水减少速率最大,为-3.56 mm?10a~(-1);而冬季呈弱增加趋势,为0.43 mm?10a~(-1)。年降水量减少速率最大的地区位于黄土高原东南部,而黄土高原西北部降水变化不明显。Morlet小波分析结果表明,黄土高原年平均气温存在4 a和7~9 a变化周期,黄土高原年降水量存在5~7 a和12~14 a变化周期。通过以上分析,近54年黄土高原气候总体呈现暖干化趋势。     

拉萨市近49年气温变化特征研究

2019年6月24日拉萨市出现了30.8℃的高温,创历史新高。为了更好的了解拉萨市气候变暖的机理以及评估该区域未来气候的变化状况,本文基于拉萨市自动气象站近49年的观测数据,采用线性趋势法、Mann-Kendall（M-K）突变检验、小波分析、R/S分析等方法深入研究了多时间尺度上气温的时空演变特征。结果显示：（a）拉萨市年平均温度正以0.5℃/10a的速率上升,各季节均温也呈现出显著上升趋势,其中冬季升温速率最快;（b）年平均温度M-K检测的两条统计曲线,在1995年虽有交点,但没有通过显著性水平α=0.05的可信度检验,表明年平均气温在该点并没有发生突变,而季节平均气温的突变检验在交点（1995年附近）之后UF曲线均突破显著性水平α=0.05,说明在此之后气温呈现出明显的上升趋势;（c）小波分析结果显示年平均气温具有8年和28年时间尺度特征;春、夏、秋三季温度的周期性变化规律与年平均气温相似,但冬季温度周期性变化规律相对复杂;（d）年平均气温和各季节平均气温的Hurst指数表明未来拉萨的气温将会延现今趋势持续上升。