城市化对石家庄站近地面风速趋势的影响

利用1972—2012年石家庄城市站和4个乡村站地面风速资料,采用城乡对比方法,对石家庄城市站地面风速序列中的城市化影响进行分析,结果表明,石家庄站年和季节平均地面风速和平均10 min最大风速的长期下降趋势,主要是由城市化因素引起。具体结论如下：(1)石家庄站年和四季平均风速、平均10 min最大风速和大风日数均呈极显著的减少趋势,年平均减少速率分别为-0.15 (m/s)/10a、-1.05 (m/s)/10a和-2.90 d/10a;乡村站年平均风速呈微弱下降趋势,年平均10 min最大风速减少较为明显,年大风日数减少趋势非常显著,减少速率分别为-0.02 (m/s)/10a、-0.21 (m/s)/10a和-2.19 d/10a。(2)石家庄站年平均风速下降趋势中的城市化影响为-0.13 (m/s)/10a,城市化影响非常显著,城市化贡献率达到86.0%。该站春、夏、秋、冬季平均风速变化的城市化影响分别为-0.16 (m/s)/10a、-0.10 (m/s)/10a、-0.13 (m/s)/10a和-0.15 (m/s)/10a,城市化贡献率分别为82.8%、87.6%、88.6%和85.4%。(3)石家庄站年平均10 min最大风速变化趋势中的城市化影响为-0.84 (m/s)/10a,城市化贡献率为79.7%;春、夏、秋、冬季平均10 min最大风速变化趋势中的城市化影响分别为-0.94 (m/s)/10a、-0.80 (m/s)/10a、-0.60 (m/s)/10a和-1.01 (m/s)/10a,城市化贡献率分别达到90.4%、78.6%、64.9%和79.1%。(4)城市化对石家庄站年大风日数减少的影响不显著,但冬季大风日数减少仍明显与城市化过程有关。     

城市化对宁波地区极端气温及人体舒适度的影响

利用浙江省沿海宁波市鄞州站(城区)和石浦站(海岛)1956—2018年逐日最高气温、最低气温、相对湿度和风速资料,结合宁波1978—2017年城市化进程参数,研究城市化进程对人体舒适度气象指数(BCMI)及相关气象要素的影响。结果表明:(1)宁波沿海城市城区和海岛年平均最高气温、最低气温均呈增高趋势,城市化进程对城区最高气温、最低气温增幅的贡献率分别为32.3%、48.8%;(2)城市化导致城区年平均相对湿度呈减小趋势,海岛站相对湿度变化不明显;(3)城区和海岛年平均风速均呈减小趋势,城区风速突变年份相对更早,但风速的减小主要是气候自然变化所致,与城市化进程关系不大;(4)气温对人体舒适度指数BCMI的影响最大,城区夏季和冬季极端气温下的BCMI均表现出增大趋势,夏季往炎热不舒适方向发展,冬季则往舒适方向发展;(5)宁波城市化进程参数K与城区BCMI表现出明显的正相关性,城市化进程对城区夏季最高气温和冬季最低气温增幅的贡献率分别为57.8%和46.1%。     

城市热岛效应对甘肃省温度序列的影响

对甘肃省若干国家基本/基准站、城市站和乡村站1961—2002年共42年季、年平均温度资料等进行了对比分析。结果表明:城市站和国家基本/基准站比乡村站增温趋势显著。近40多年来城市热岛效应对基本/基准站年平均温度的增温贡献率为18.5%,对城市站年平均温度的增温贡献率为37.6%。季节增温率冬季最大,秋季次之,春夏季最小;城市热岛效应对季节增暖的贡献率则为春季最大,夏季次之,秋冬季最小。     

库尔勒近50a气候特征分析

利用1961—2010年库尔勒气象站年平均气温、年平均气压、年降水量、年平均地面风速、年沙尘日数、年沙尘暴日数及年日照时数等资料,分析了近50 a库尔勒市气候变化基本特征。分析表明:(1)近半个世纪来库尔勒市年平均气温上升速率为0.29℃/10 a,高于0.22℃/10 a的全国平均水平,与全球变暖的大背景相一致;(2)年降水量变化趋势不明显,但年际变率大;(3)年平均地面风速减小速率为0.25 m/s/10 a;(4)年沙尘日数、年沙尘暴日数都呈减少趋势,减少速率分别为14.3 d/10 a和0.77 d/10 a;(5)库尔勒年平均气压前期和后期较低、中期较高,年日照时数年际变化较大;(6)库尔勒的气温、年沙尘日数用Mann-kendall方法检验分别在不同年份发生了的突变。与同期相邻轮台站相比,年平均气温、年平均地面风速、年沙尘日数和年沙尘暴日数变化趋势存在明显不同,这可能和两地不同的城市化速度、绿程度有关。     

城市化对安徽省极端气温事件的影响

利用卫星遥感资料对安徽省46个台站进行分类,统计分析了城市站、郊区站和乡村站1961-2010年的极端气温指数的年和季节的变化趋势及其受城市化的影响和贡献。结果表明：1) 近50年来,除最高气温年极大值外,其他气温年极值都有明显上升趋势,以最低温度极小值最显著;暖日、暖夜天数呈增加趋势,而冷日、冷夜天数呈减少趋势,其中暖夜和冷夜变化趋势更明显;各极端指数的变化趋势总体均表现为城市站较乡村站更显著,郊区站介于两者之间。2) 城市站最高气温极大值、最低气温极大值和最低气温极小值因城市化造成的增温分别为0.144、0.184和0.161℃/10a,增温贡献率分别达100.0%、58.8%和21.6%,但城市化对最高气温极小值影响较弱;季节尺度的城市化影响基本都造成增温,春、秋季更明显,而增温贡献率以春、夏季更明显,冬季最小或不显著。3) 城市化效应使暖日和暖夜天数增加、冷夜天数减少的趋势更加显著,城市化影响贡献率都在40%以上;暖日、暖夜和冷夜天数的城市化影响贡献率都在冬季最小或不显著。     

1961～2010年河北省地面风变化特征及成因探讨

利用1961~2010年河北省73个地面气象站风观测资料,结合NCEP/NCAR(2.5°×2.5°)月平均再分析资料和国家气候中心下发的环流指数,采用线性趋势拟合方法,分析地面风速的空间分布以及风速和最大主风向风频的时间变化特征,并对风速减小的成因进行探讨。结果表明:空间上风速呈东北西南向带状分布,依次有大、小、大3个风速带。年平均风速呈减小趋势,减小速率为0.207 m·s-1/10 a;3.0 m/s以下的风速日数呈明显增加趋势,8.0 m/s以上的日数呈显著减小趋势,3.0~8.0 m/s风速的日数没有明显变化趋势。代表站最大主风向为偏南风,最大主风向风频平均每年增加0.54 d。风速的减小与1980年代以后影响我国的环流经向度减小、西风指数增加有关,也与城市化效应的影响有关。     

西南地区城市热岛强度变化对地面气温序列影响

利用1961—2004年我国西南地区322个站的气温观测资料, 分析了乡村站、小城市站、大中城市站和国家基准/基本站气温变化趋势特点, 着重研究了城市化对城镇站和国家站地面气温记录的影响程度和相对贡献比例。结果显示:区域平均的各类台站年平均气温呈现不同程度的上升趋势, 城市站、国家站的增温速率均高于乡村站。大中城市站和国家站的年平均热岛增温率分别为0.086 ℃/ 10a和0.052 ℃/10a, 其增温贡献率分别达57.6%和45.3%。与大多数地区不同, 西南地区的增温速率明显偏小。因此, 尽管平均热岛强度变化比许多地区弱, 但其相对贡献明显, 表明城市化对该区域气温趋势的绝对影响较弱, 但相对影响较强。另外, 城市热岛增温有明显的季节变化, 表现为秋季最强, 春季或冬季次之, 夏季最弱。热岛增温贡献率则为春季最大 (100%), 夏季次之 (73%以上), 秋季和冬季相对较小。这主要是因为春、夏两季背景气候变凉或趋势微弱, 热岛增温在实际增温中占有更高的比例。     

山东省城市化对区域平均温度序列的影响

对山东省国家基本/基准站、代表性的城市站与代表性的乡村站1963～2002年共40年的月、季、年平均温度资料进行了对比分析,并对济南站进行了个例研究.从增温趋势看出,城市站和国家基本/基准站比乡村站增温趋势显著.近40年来城市热岛效应增强因素对基本/基准站年平均温度的增温贡献率为27.22%,对所选城市站年平均温度的增温贡献率为21.71%,济南站为23.43%.城市热岛效应增强因素对季节增暖的贡献以夏季为最大,其次是春季和秋季,而冬季最小.因此,目前根据国家基本/基准站资料建立的山东或华北地区平均温度序列在一定程度上保留着城市化的影响,有必要做进一步的检验和订正.     

城市化对咸宁地区风速和相对湿度的影响分析

利用1981—2014年的地面观测资料、NCEP/NCAR再分析资料,根据卫星数据实现城郊站点分类,选取赤壁站作为城市站,崇阳站作为郊区站,分析咸宁地区相对湿度和风的年和季节变化特征,并采用UMR(Urban Minus Rural)方法和OMR(Observation Minus Reanalysis)方法定量解析城市化对咸宁地区相对湿度和风速的影响。结果表明:近34年来城区和郊区的风速分别以-0.18 m·s~(-1)/10a和-0.05 m·s~(-1)/10a的速率逐渐减小,UMR值(城郊距平差)的变化趋势为-0.13 m·s~(-1)/10a,对应的城市化贡献率为75%,城市化对风速的影响在夏季最为明显,其贡献率为100%。近34年来城区和郊区的相对湿度分别以-1.34%/10a和-2.49%/10a的速度减小,且郊区减小的幅度大于城区的,近10年来城区的相对湿度开始大于郊区的,城市化对咸宁地区相对湿度的影响表现为由"干岛效应"向"湿岛效应"的转换,且"湿岛效应"在夏季表现最为明显。利用UMR和OMR方法计算的风速和相对湿度的变化趋势较为一致,但UMR计算结果表明城市化对风速减小及相对湿度增加的影响更为显著,能更好地反映城市化进程对咸宁地区相对湿度和风速的影响。     

城市化对辽宁省近地面风速的影响分析

利用1979—2018年辽宁省逐月风速资料和再分析资料,结合卫星遥感分类方法,并采用UMR(urban minus rural)方法和OMR(observation minus reanalysis)方法定量分析了城市化对辽宁省近地面风速的影响。研究表明:近40年辽宁省年和四季风速均呈减小趋势,城市站的减小速率明显快于乡村站,UMR值的变化趋势为-0.11 m·s~(-1)·(10 a)~(-1),城市化影响贡献率为73.3%;空间分布上,辽宁中北部城市群减小趋势较明显,南部和东南部风速减小相对缓慢;UMR方法计算的城市化影响呈现自西向东逐渐增强的纬向分布形势。再分析资料的减小趋势与乡村站的减小趋势较接近,春季风速的减小速率最明显;OMR值的变化趋势为-0.10 m·s~(-1)·(10 a)~(-1),对应的城市化影响贡献率为66.7%,利用两种方法计算得到的城市化影响和贡献率较一致,均能在一定程度上反映城市化对风速的影响。空间分布上,再分析资料显示渤海海峡风速呈微弱增加趋势,风速减小的高值区位于渤海北部和黄海北部。两种方法计算的城市化影响空间分布均呈现为西部和南部受城市化影响较小、中东部受城市化影响较大,一致性较好。     

Trend analysis of long-term temperature time series in the Greater Toronto Area (GTA)

As the majority of the world’s population is living in urban environments, there is growing interest in studying local urban climates. In this paper, for the first time, the long-term trends (31–162 years) of temperature change have been analyzed for the Greater Toronto Area (GTA). Annual and seasonal time series for a number of urban, suburban, and rural weather stations are considered. Non-parametric statistical techniques such as Mann–Kendall test and Theil-Sen slope estimation are used primarily for the assessing of the significance and detection of trends, and the sequential Mann test is used to detect any abrupt climate change. Statistically significant trends for annual mean and minimum temperatures are detected for almost all stations in the GTA. Winter is found to be the most coherent season contributing substantially to the increase in annual minimum temperature. The analyses of the abrupt changes in temperature suggest that the beginning of the increasing trend in Toronto started after the 1920s and then continued to increase to the 1960s. For all stations, there is a significant increase of annual and seasonal (particularly winter) temperatures after the 1980s. In terms of the linkage between urbanization and spatiotemporal thermal patterns, significant linear trends in annual mean and minimum temperature are detected for the period of 1878–1978 for the urban station, Toronto, while for the rural counterparts, the trends are not significant. Also, for all stations in the GTA that are situated in all directions except south of Toronto, substantial temperature change is detected for the periods of 1970–2000 and 1989–2000. It is concluded that the urbanization in the GTA has significantly contributed to the increase of the annual mean temperatures during the past three decades. In addition to urbanization, the influence of local climate, topography, and larger scale warming are incorporated in the analysis of the trends.     

华南地区城市化对区域气候变化的影响

按照人口数将华南地区站点分为大城市站、一般城市站、郊区站,并利用华南地区1960~2011年的站点观测资料分别计算了3类站点年平均、季节平均的气温、高温日数、降水、相对湿度、风速、日照时数距平序列的变化,分析了城市化对华南地区区域气候的影响。结果表明:相较于背景场,大城市的平均气温有更明显的上升趋势;高温日数在3类站点中均有增加的趋势,在城市化的影响下,大城市的高温日数有明显的增加;平均气温日较差在整个华南地区均有下降趋势,特别是在大城市中。在3类站点中,降雨总量均有减少的趋势,且降雨更多的以中雨及以上的形式表现。该地区的相对湿度、风速、日照时数均呈现减少趋势,在城市化影响下,大城市的相对湿度、风速、日照时数均有明显的减少。华南地区处于我国最大的城市群之一——珠江三角洲地区,同时处于气候系统复杂的热带季风区,因此有必要研究城市化对该地区多个气象变量的可能影响。     

Changes in Wind Speed and Extremes in Beijing during 1960--2008 Based on Homogenized Observations

Daily observations of wind speed at 12 stations in the Greater Beijing Area during 1960–2008 were homogenized using the Multiple Analysis of Series for Homogenization method. The linear trends in the regional mean annual and seasonal (winter, spring, summer and autumn) wind speed series were-0.26,-0.39,-0.30,-0.12 and-0.22 m s-1 (10 yr)-1 , respectively. Winter showed the greatest magnitude in declining wind speed, followed by spring, autumn and summer. The annual and seasonal frequencies of wind speed extremes (days) also decreased, more prominently for winter than for the other seasons. The declining trends in wind speed and extremes were formed mainly by some rapid declines during the 1970s and 1980s. The maximum declining trend in wind speed occurred at Chaoyang (CY), a station within the central business district (CBD) of Beijing with the highest level of urbanization. The declining trends were in general smaller in magnitude away from the city center, except for the winter case in which the maximum declining trend shifted northeastward to rural Miyun (MY). The influence of urbanization on the annual wind speed was estimated to be about-0.05 m s-1 (10 yr)-1 during 1960–2008, accounting for around one fifth of the regional mean declining trend. The annual and seasonal geostrophic wind speeds around Beijing, based on daily mean sea level pressure (MSLP) from the ERA-40 reanalysis dataset, also exhibited decreasing trends, coincident with the results from site observations. A comparative analysis of the MSLP fields between 1966–1975 and 1992–2001 suggested that the influences of both the winter and summer monsoons on Beijing were weaker in the more recent of the two decades. It is suggested that the bulk of wind in Beijing is influenced considerably by urbanization, while changes in strong winds or wind speed extremes are prone to large-scale climate change in the region.     

南京地面风速概率分布律的城乡差异

根据南京气象站及其周边3个乡村自动气象站2005年逐时风速资料,拟合了风速的概率分布函数,分析表明:南京城、乡地面风速的概率分布均与3参数的韦伯分布吻合度很高,风速概率密度函数(PDF)曲线形状存在明显的城乡差别,城市风速PDF曲线更加陡峻,即风速分布更为集中;在0.75~3.75 m/s,城市风速PDF值明显高于周边乡村,而在3.75 m/s和0.75 m/s范围,城市风速概率密度值则低于乡村;城市下垫面的摩擦效应削弱风速而热力效应起增强风速作用,对风速的城乡差值序列的分析发现:多数时间城市风速是小于乡村风速的,但风速小于1.90 m/s条件下,城市风速会出现大于乡村的现象;总体上摩擦效应的作用远大于热力效应;城市效应使全年平均风速下降0.43 m/s。     

城市化对华北地区最高, 最低气温和日较差变化趋势的影响

利用华北地区255个一般站和国家基本、 基准站1961\_2000年的实测资料, 经过质量检验和均一性订正后, 将所有台站根据人口和台站地理位置分为5个类别, 分析了这5个类别台站和国家基本、 基准站地面平均气温、 最高、 最低气温的年和季节变化趋势以及城市化影响。结果表明： 华北全部台站的年平均气温、 最高、 最低气温均呈增加趋势, 且以最低气温上升最为明显, 导致年平均日较差呈现明显下降。就城市化影响而言, 平均气温、 最低气温变化趋势中城市热岛效应加强因素的影响明显, 但城市化对最高气温趋势影响微弱, 个别台站和季节甚至可能造成降温。在国家基本、 基准站观测的年平均气温和年平均最低气温上升趋势中, 城市化造成的增温分别为0.11℃·(10a)-1和0.20℃·(10a)-1, 对全部增温的贡献率分别达39.3%和52.6%。各类台站的四季平均气温和最低气温序列中城市化影响均造成增温。城市化增温以冬季为最大, 夏季最小。城市化还导致乡村站以外的各类台站日较差减小, 近40年华北地区国家基本、 基准站年平均和秋、 冬季平均气温日较差明显下降均由城市化影响造成的。     

天津城市热岛效应的时空变化特征

应用2008年天津市14个自动气象站逐小时资料和6h一次的地面常规资料,对天津城市热岛效应的时空特征进行了分析,结果表明：天津市热岛强度的日变化、月变化和年、季特征显著,且天津市热岛强度与城郊站的选择方法有密切关系。通过多元线性回归方法,分析了天津市热岛强度与云量、云高、风向、风速和相对湿度这5种气象要素的相关性,发现风速是影响天津城市热岛效应的显著气象因子,但总体而言气象要素对天津城市热岛效应的影响相对较小。