城市化影响杭州城市热环境的数值模拟研究

通过对城市区域的气候要素进行精细化数值模拟,可以研究城市化对城市热环境的重要影响.利用WRF/UCM模式,以杭州为例,通过采用不同的下垫面土地利用分类数据,分析量化历史城市化进程对月尺度城市热环境的影响,并进一步设计了敏感性模拟试验,研究杭州地区在理想化条件下城区面积增加约2倍时,城市热环境的变化情况.模拟结果表明,杭州地区在2010~2017年的城市化进程中,城区面积约增加了1倍,导致8月热岛强度等级高于”无”（Ht>0.5℃）的区域扩大了91%,且主城区的2m平均气温增加了0.4℃,但中心城区热岛强度等级没有明显提升.杭州城区面积在2017年基础上约增加2倍时,8月热岛强度等级高于”无”的区域扩大157%,1846.4km²的中心城区热岛强度等级由”弱”或”无”（Ht≤1.5℃）提升为”中等”（1.5相似文献   

基于多源遥感信息的人为热排放量空间化——以浙江省为例

基于自上而下能源清单法,主要考虑工业、交通、建筑和人体新陈代谢这4个热源对人为热的贡献,估算了2010年浙江省68个县市的人为热排放总量.使用DMSP/OLS遥感夜间灯光数据以及阈值法提取出人为热排放的主要区域,并有效减少夜灯像元溢出效应的影响.利用夜间灯光数据和增强型植被指数(EVI)构建人居指数,基于各市县人为热排放总量与其行政区范围内人居指数累计值之间很强的相关关系建立人为热排放量空间化模型,获得了250m分辨率下浙江省2010年城市人为热通量的空间分布.结果显示浙江省各县市的平均人为热排放通量为5.5W/m²,城市高值区一般介于10~40W/m².栅格化的人为热数据可以为城市气候环境的数值模拟研究提供基础数据支持.     

基于人居尺度的中国城市热岛强度时空变化及其驱动因子解析

全球变暖的大背景下城市地表热环境的日趋恶化是全球现代城市共同面临的生态环境问题之一,对城市地区居民的身心健康、空气质量改善以及植被生长发育等诸多方面造成不利影响.本文利用2001~2018年时间序列MODIS地表温度数据产品,基于一致性方法对我国1232个主要城镇人居斑块（面积>10 km²）的热岛强度及其时空变化模式进行了定量测度,并应用随机森林回归模型（RF）试图揭示人类活动、城市形态、地形、植被以及气象因素对我国城市热岛强度的非线性驱动机制.结果表明,在人居尺度上,我国超过90%的城镇存在显著的昼夜热岛现象;昼夜城市热岛强度分别达到（0.75±0.6）℃和（0.81±0.53）℃,且夏季日间热岛强度显著高于冬季,冬夏季节夜间热岛强度差异不大.2001~2018年间我国白天热岛强度呈现逐年轻微下降趋势,而冬季夜间热岛显著增加,在夏季和年均尺度上则无显著变化.在空间分布上,我国东部沿海省份的白天热岛强度显著高于西北和高原省份,而夜间热岛分布模式正好与之相反.RF回归结果表明,城镇的气候背景（年均降雨量）和地理位置（纬度）是我国昼夜城市热岛的最为重要的两个主控因子.此外,缩小城乡绿色植被覆被差异对白天热岛的减缓将起到一定作用,而优化调控中小型城镇建成区规模与人口密度对缓解我国夜间热岛的持续升高也将起到积极作用.     

瑞安市气温历史演变特征及城市热岛强度研究

为了解瑞安市近40a气温变化特征及城市热岛效应,首先对1980—2017年瑞安气象站年平均气温、年高温日数等物理量进行统计、对比分析,然后分别采用气象站实测资料与LANDSAT-TM遥感资料对瑞安城市热岛效应进行分析验证,研究结果表明:①瑞安站近38a来气温整体呈明显上升趋势,以2000年为界,近18a较前20a平均气温上升0.7℃,极端最高温度、最高平均温度上升1.2℃,年高温日数增幅达160%;近10a城区代表站年平均气温也呈上升趋势;②利用气象站实测资料直接计算,近10a瑞安市热岛强度有所增强,以2017年为例,热岛强度在6—8月有明显的增强现象;③利用LANDSAT-TM遥感资料反演得到城市地表温度的连续变化后,获得的城市热岛强度与气象站直接计算空间分布趋势一致;④遥感监测结果表明,近40a来瑞安市主城区热岛强度明显增强,强热岛区主要集中在人口较为聚集、建筑较多的中心街道、工业园区等地,山区、水体、绿地呈现冷岛。可见,人类活动及工业生产与城市气温升高密切相关,而水体和山区植被可以有效地降低其附近地温和缓解热岛,是城市气候的调节器。     

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.     

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.     

中国城市人为热通量估计及时空分布

基于中国统计年鉴中1985~2018年全国能源消耗和人口数据,估计中国城市人为热排放通量及其时间变化趋势.利用人口空间分布和污染物排放清单数据,探讨人为热排放的空间分布特征.依据能源类型,人为热分为工业、交通运输、建筑和新陈代谢4类排放.结果表明,我国人为热排放多年来持续增长,2000年增长加速,2012~2016年增速有所放缓.2016年我国平均人为热排放通量达到0.442W/m²,工业、建筑、交通、新陈代谢排放的全国平均人为热排放通量分别为0.311,0.072,0.038和0.020W/m².人为热排放的高值主要分布在京津冀、长江三角洲、珠江三角洲重点城市群区域以及其他一些规模较大的区域重点城市.4类人为热排放均呈现东部多、西部少的特点.工业排放人为热分布与区域经济发展水平和城市化程度有关.交通运输排放的人为热主要集中在交通枢纽城市.与已有的人为热排放清单相比,本研究估计的人为热排放通量在规模较大的城市具有更大的数值,更能体现人类活动对人为热排放的贡献.     

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.      

北京典型道路交通环境机动车黑碳排放与浓度特征研究

本研究对2009年北京市典型道路(北四环中路西段)进行实际交通流监测和调研,分析了总车流量、车型构成和平均速度的日变化规律.应用北京机动车排放因子模型(EMBEV模型)和颗粒物黑碳排放的研究数据,计算该路段的黑碳平均排放因子和排放强度.根据同期观测的气象数据,应用AERMOD模型对道路黑碳排放进行了扩散模拟,并根据城市背景站点和道路边站点的监测数据对模拟结果进行了验证.研究表明,该路段黑碳平均排放因子与重型柴油车在总车流中所占比例呈现出极强的相关性,由于北京市实行货车区域限行制度,日间时段总车流的平均黑碳排放因子为(9.3±1.2)mg·km-1·veh-1,而夜间时段上升至(29.5±11.1)mg·km-1·veh-1.全天时均黑碳排放强度为17.9~115.3g·km-1·h-1,其中早(7:00—9:00)晚(17:00—19:00)高峰时段的黑碳排放强度分别为(106.1±13.0)g·km-1·h-1和(102.6±6.2)g·km-1·h-1.基于同期监测数据验证,AERMOD模型的模拟效果较好.模拟时段的道路黑碳排放对道路边监测点的平均浓度贡献为(2.8±3.5)μg·m-3.由于局地气象条件差异,日间和夜间的机动车排放对道路边黑碳的模拟浓度存在显著差异.日间时段,小型客车排放对道路边站点的黑碳浓度贡献最高,达(1.07±1.57)μg·m-3;其次为公交车,达(0.58±0.85)μg·m-3.夜间时段货车比例明显上升,其黑碳排放占主导地位,贡献浓度(2.44±2.31)μg·m-3.     

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.      

济南城市热岛动态变化遥感定量监测及其驱动因素分析研究

城市热岛是城市发展过程中遇到的难题,对人居环境造成较大影响.定量分析研究城市时空演变特征,探究热岛驱动因素,有助于为城市热岛动态变化分析提供技术支撑.论文以济南市为研究对象,采用2000年-2009年间7-8月份MODIS LST数据,分析10年间热岛变化特征.结果表明,10年间,济南城区温度明显高于郊区,热岛效应显著,并且,热核区、特高温区等区域呈现周期性扩张与收缩规律;通过提取2000年及2009年济南市人工表面与植被面积,发现2009年比2000年人工表面面积扩张33.33％,植被减少6.76％,且人工表面扩张与植被减少的区域大部分重合,这对城市热岛形成产生了一定促进作用.另一方面,通过统计分析2000年与2009年人口数量、机动车保有量、烟尘排放量数据,分析济南城市热岛驱动因素,结合城市规划建设,为缓解济南城市热岛提出参考性建议.     

景观格局类型对热岛效应的影响——以福州市中心城区为例

以“火炉”城市之一福州市为例,运用RS与GIS技术、半变异函数分析等方法,以2009年、2018年Landsat TM/OLI系列影像为数据源,从城市尺度分析了景观格局与城市热岛的关系,从景观格局特征尺度分析了景观格局类型对热岛效应的影响.结果表明：从2009年、2018年9个景观格局指数计算结果显示福州市中心城区景观格局破碎化程度增加;2009年与2018年的景观格局特征尺度分别为3600m,2500m,表明后者的景观格局更为丰富;虽然主城区的热岛效应得到了一定缓解,但城市热岛的范围逐渐扩大,八个新城分别成为了新的热岛中心;不同景观格局类型的热岛效应的严重情况依次为：纯人工本底格局 > 人工本底的散布格局 > 人工本底的指状、网络格局 > 自然本底的指状、网络格局 > 自然本底的散布格局 > 纯自然本底格局.研究以期通过细化景观格局研究尺度,为具有热岛降温作用的景观格局提出优化的方向.     

Assessing potential future urban heat island patterns following climate scenarios,socio-economic developments and spatial planning strategies

Climate change and urban development will exacerbate current urban heat island effects. While most studies acknowledge the importance of projected temperature increases for raising urban temperatures, little attention is paid to the impacts of future changes in urbanisation patterns. Yet, steering urban development may be an effective strategy to further limit increases in the intensity and spreading of the urban heat island effect. We describe a method that allows exploring the impact of urban development scenarios on the urban heat island effect. This paper starts with a basic analysis of the strength of this effect in a temperate climate under relatively favourable conditions based on data from amateur weather stations and own observations. It explains local variation in observed temperatures and quantifies how the urban heat island effect may develop in the coming 30 years. Using the obtained relations, we assess potential future changes building on existing scenarios of climatic and socio-economic changes and a land use simulation model. Our measurements for the Amsterdam region in the Netherlands indicate that the urban heat island effect induces maximum temperature differences with the surrounding countryside of over 3 °C on moderately warm summer days. The simulations of potential future changes indicate that strong local temperature increases are likely due to urban development. Climate change will, on average, have a limited impact on these changes. Large impacts can, however, be expected from the combination of urban development and potentially more frequent occurrences of extreme climatic events such as heat waves. Spatial planning strategies that reduce the lateral spread of urban development will thus greatly help to limit a further increase in urban heat island values.     

京津冀城市扩张对植被和地表城市热岛的影响

基于MODIS-LST、EVI以及土地利用/覆盖数据,分析了2000~2015年京津冀13个城市生长季及不同季节城市扩张对植被（ΔEVI）和地表城市热岛影响的时间变化趋势以及二者之间的关系,结果表明,京津冀13个城市主城区生长季及不同季节的城市扩张对植被均存在消极影响（ΔEVI<0）,对夏季植被的影响最大（ΔEVI=-0.131）;白天和夜间的地表城市热岛强度（SUHII）最大值均出现在夏季,分别为2.594℃和1.859℃;不同季节的ΔEVI均值呈现显著下降趋势,其速率分别为-0.0038,-0.0033,-0.0045和-0.0018/a（P<0.01）;生长季、春季和夏季白天SUHII均呈显著增加趋势,速率分别为0.076,0.093和0.106℃/a（P<0.01）,不同季节夜间SUHII均呈显著增加的趋势,其增加速率分别为0.05,0.055,0.049,0.054和0.046℃/a;京津冀13个城市主城区的ΔEVI均值和SUHII均值呈显著负相关（P<0.01）,其相关系数介于-0.959~-0.592之间;白天SUHII与ΔEVI的相关性最高为生长季（r=-0.959）,夜间SUHII与ΔEVI的相关性最高为春季（r=-0.936）.     

北京主城区人为热排放的时空特征研究

利用源清单法对北京主城区的人为热进行研究,得出不同热源排放总量与时空特征并进行小区验证.结果表明：主城区的人为热年排放总量为1.11×10¹⁸J/a,为太阳辐射总量的8.1%,其中建筑排热占人为热排放的45.3%,交通和工业部分分别占30.1%、20.2%;人为排热总量最大的为朝阳和海淀区,占主城区总量的52.2%,最少的东城和大兴区均占7.7%;主城区平均排放强度为14.55W/m²,最大为西城区82.30W/m²,大兴区仅为2.61W/m²;人为热排放高值区多集中于北二环与北四环内,约为60~100W/m²,少数街道和地区排热在150W/m²以上,最高排热强度272~376W/m²为北京CBD区,人为热结果与遥感反演的地表温度有一定的正相关关系;交通排热的月变化不显著,日变化系数在09：00、18：00左右较高,建筑排热在不同季节不同时刻均有明显差别,出现“双峰”现象,同人们作息规律相一致.     

城市化对青岛夏季海陆风环流影响的个例分析

基于分辨率为500 m的青岛地区下垫面土地利用资料,利用中尺度大气数值模式Weather Research& Forecast(WRF),模拟分析了不同城市下垫面情形下,2007年8月4-5日青岛地区的一次海陆风过程.控制试验和干农田下垫面及城市下垫面两个敏感性试验都模拟出了海陆风的转换过程及城市小风区和城市热岛现象.模拟分析结果表明,城市化进程下城市区域气温明显升高,增温幅度为1～2℃,高密度城市下垫面造成的城市热岛效应增大了海陆温差,加强了海风,青岛城市热岛环流受海陆风影响显著;干农田地貌与灌溉农田、林地下垫面相比,不利于局地降温,但与城市下垫面相比,有效地加强了近地面风速.     

防御城市高温灾害、减低夏季热岛强度的途径

以上海市气象观测资料为基础,探讨了在区域性高温背景下,叠加上城市热岛效应所导致的高温灾害的成因及危害,提出了减低危害的对策及途径。     

20世纪90年代以来上海地区热量资源变化研究

全球气候变暖引起上海地区热量资源的变化。为了摸清20世纪90年代以来上海地区热量资源变化规律,论文根据1991至2003年上海地区11个站年气温、地温资料,在与前30年(1961至1990年)平均比较的基础上,统计分析1991年以来气温、地温、积温、界限温度及无霜期等体现热量资源特征气候值的变化情况,结果表明:1991至2003年,上海地区气温年平均升高0.9℃,5cm深度地温年平均升高0.5℃,≥3℃有效积温年平均升高219℃.d,≥10℃有效积温年平均升高77℃.d,稳定通过0℃、10℃持续期平均延长12.5d和5.7d及无霜期平均延长9.4d,热量资源增加。