昌吉市地温与气温关系初探

运用气象统计学和气象学的原理和方法,分析昌吉市地面气象观测站1961～2004年的逐日平均气温资料和逐日地面温度资料,建立了以气温为基础的地温预算模型,并探索昌吉市地气温差的年变化规律。     

近50 a昌吉市降水量与蒸发量变化

利用1960—2009年昌吉市观测站的降水量和20 cm口径小型蒸发皿资料,采用累积距平曲线和线性倾向估计方法,对昌吉市降水量、蒸发量的变化进行了分析.结果表明:昌吉市年、季降水量和蒸发量的年际变化明显;近50 a昌吉市年、季降水量都有显著的线性变化趋势,其中年、春、夏、冬季的降水量有明显的增加趋势,秋季呈略下降趋势,蒸发量均有显著的线性减少趋势,受此影响,近50 a昌吉市气候总体趋于干向湿发展的趋势.     

昌吉市太阳总辐射的气候学计算及其变化特征分析

利用昌吉市1961—1997年的逐日气候资料,对昌吉市1961—1997年多年平均逐日太阳总辐射进行了气候学计算,并分析了其变化特征和变化趋势,结果表明:昌吉市太阳总辐射多年平均年日总量为22.82MJ.m-2.d-1,太阳总辐射在8～9月份最高,12月份最低,昌吉市的太阳总辐射呈逐年下降趋势。     

亚洲冬季地表气温与北半球海平面气压场的关系

利用NCEP资料对1949～1999年间的地表气温进行经验正交函数分解(EOF),得到的前两个模态均表明,20世纪70年代中期以后,在两个模态迭加的情况下,亚洲大部分区域冬季气温升高,增暖明显,发生了显著的年代际变化.奇异值分解(SVD)冬季亚洲地表气温和北半球海平面气压场得到的结果说明,北极涛动对亚洲冬季气温的年代际变化有显著影响,其次北太平洋海平面气压与陆地海平面气压的反相分布可能对亚洲冬季气温的年际变化有影响.     

安阳市近58a气温及降水量的变化趋势分析

对中国地面国际交换站安阳站的气候资料进行统计分析,得到了安阳地区气温和降水量的年际及季节变化的一些特征:安阳市年平均气温有增加的趋势,春季气温增幅最大;标准差及变差系数都是冬季较大,冬季气温变化比较剧烈;气温变化存在准20 a的波动周期;安阳市的年降水量有一个由增加到减少的波动变化.     

昌吉市大降水天气及其对农牧业生产的利弊

通过对昌吉市1982～2002年20年大降水天气日数的统计分析，得出了大降水天气日数的年、月变化特征。分析了大降水天气对农牧业生产造成的利弊。     

青藏高原冬季NDVI与西南地区夏季气温的滞后关系

该文利用EOF分解得到的1982—2001年西南地区夏季平均、最高和最低气温的时空特征显示, 西南地区夏季平均、最高气温的时空变化具有很好的一致性, 尤其是川渝地区20世纪80年代为气温负距平, 90年代开始有明显升温。利用GIMMS NDVI和西南4省市96个台站的气温资料进行了相关分析、合成分析以及SVD分析, 得到前期冬季青藏高原植被影响该区夏季气温的滞后关系以及影响较大的区域。结果表明:西南地区夏季平均气温、最高气温对青藏高原冬季植被变化较敏感, 其中青藏高原西部NDVI与西南地区夏季气温的相关强于东部; 青藏高原NDVI异常偏高对应西南地区夏季气温偏高, 其中最高气温升高较明显, 增温最大值出现在7月, 位于西南地区北部; 青藏高原冬季植被变化与西南地区平均气温、最高气温和最低气温的最佳耦合模态中影响程度及关键区域略有差异, 青藏高原冬季NDVI与夏季平均气温关系最密切, 其中青藏高原东北大部分地区和南部 (包括拉萨及林芝东部地区) 的影响最大, 气温对前期青藏高原NDVI变化反应的敏感区主要位于四川盆地及其附近地区。     

山东省冬夏季气温异常的季风特征

利用山东省80个代表站1961~2003年月平均气温资料和同期NCAR/NCEP再分析资料,运用统计学方法,分析了季风背景下冬、夏季气温异常的年际、年代际变化和周期特征及变温的空间分布,并研究了东亚冬、夏季风对气温变化的影响。结果表明,冬夏季气温变化趋势明显不同,冬季增温趋势显著,夏季无明显增温趋势;2~6年的周期振荡在不同时期通过了0.05信度检验,小波分析2004年夏季气温不会偏高推断得到证实。冬、夏季气候具有明显的季风特征,季风与气温关系密切,即强(弱)冬季风山东易冷(暖)冬;强(弱)夏季风,易暖(冷)夏。冬季风比夏季风对同期气温作用更显著。季风的隔季相关性质对气温的变化有一定影响。     

日较差分级的新疆逐时气温预报

利用1994-2005年新疆12个基准站逐时气温资料,统计了不同日较差等级内的逐时气温和逐时气温变量的气候平均值,并在此基础上自动地输出新疆逐站逐时气温预报值,由此得到与气温变化有关的专业气象预报产品,应用于专业气象业务。     

黑龙江省1961—2009年极端气温事件变化特征分析

选用世界气象组织公布的极端气候指数方法对1961—2009年黑龙江省8个极端气温指数进行计算和分析,得到黑龙江省极端气温事件的事实和变化特征。结果表明：黑龙江省近49年来夏日天数、极端最低气温、极端最高气温、暖夜指数和暖昼日数均呈上升趋势,而霜冻日数、冷夜指数和冷昼日数呈下降趋势。极端气温指数的变化存在明显的年际变化特征,并有突变发生。对黑龙江省气温升高来说,最低气温升高主要发生在20世纪80年代中期以后,而最高气温则在90年代以后上升明显。空间分布方面,极端气温指数在全区基本都呈一致的增大或减小分布。夜间增暖的幅度要大于白天增暖的幅度,夜间气温的上升对增暖的贡献更大。     

济宁市城市化对气温的影响

利用1981—2010年济宁及周边郊区3县台站的气温资料,研究分析了济宁城区、郊区的气温变化趋势和特点,并探讨了城市化发展对济宁城郊温度的影响。研究发现：（1）近30a来,尽管济宁城区、郊区最高气温、年平均气温、最低气温均呈显著增加趋势,且增温幅度依次增大,但城、郊气温增幅有所差异。其中,年平均气温、最低气温增温幅度郊区高于城区,而最高气温增幅二者相差不大,这表明城市化发展对最低气温的影响最大。此外,一年之中城、郊增暖均表现为：冬季、春季增幅最大,秋季次之,夏季最弱,且城、郊温差逐渐缩小;（2）济宁城市热岛强度总体呈上升趋势,但不同年代、不同季节变化趋势不尽相同。其中,1980年代热岛上升微弱,总体低于平均水平,而1990年代维持在一个较高的水平,2000年以后又明显下降;除秋季外,热岛强度均呈现缓慢上升趋势,其中冬季最强,夏季最弱。城市热岛效应具有明显的季节和日变化特征,表现为：冬半年明显高于夏半年,白天明显低于夜间;（3）济宁市区人口和建成区面积与城市热岛具有很大的相关性,两者的相关系数分别为0．81和0．75。     

Characteristics of the heat island effect in Shanghai and its possible mechanism

The characteristics of the urban heat island effect and the climate change in Shanghai and its possible mechanism are analyzed based on monthly meteorological data from 1961 to 1997 at 16 stations in Shanghai and its adjacent areas. The results indicate that Shanghai City has the characteristics of a heat island of air temperature and maximum and minimum air temperature, a cold island of surface soil temperature, a weak rainy island of precipitation, and a turbid island of minimum visibility and aerosols, with centers at or near Longhua station (the urban station of Shanghai). Besides theses, the characteristics of a cloudy island and sunshine duration island are also obvious, but their centers are located in the southern part of the urban area and in the southern suburbs. A linear trend analysis suggests that all of the above urban effects intensified from 1961 to 1997. So far as the heat island effect is concerned, the heat island index (difference of annual temperature between Longhua and Songjiang stations) strengthens (weakens) as the economic development increases (decreases). The authors suggest that the heating increase caused by increasing energy consumption due to economic development is a main factor in controlling the climate change of Shanghai besides natural factors. On the other hand, increasing pollution aerosols contribute to the enhancement of the turbid island and cooling. On the whole, the heating effect caused by increasing energy consumption is stronger than the cooling effect caused by the turbid island and pollution aerosols.     

2008年南京市热岛效应演变特征及其对城市居民生活影响

利用2008年南京市23个自动气象观测站观测的气温资料,分析南京市城市热岛效应的空间分布及其变化特征。结果表明：南京市的热岛中心主要分布在人口和建筑物密集的鼓楼,白下和建邺区,下关、江宁和浦口等城区气温较低;2008年南京市平均城市热岛强度为1.6℃,四季热岛强度呈秋季、春季、冬季、夏季依次减弱;南京市城市热岛效应对城市居民生活影响较大。南京市热岛效应的逐渐增强,将导致夏季空调使用量的增加,增加能耗对创建低碳城市、建设和谐城市生活产生消极影响。     

2008年南京市热岛效应演变特征及其对城市居民生活影响

利用2008年南京市23个自动气象观测站气温资料,分析南京市城市热岛效应的空间分布及其变化特征。结果表明：南京市的热岛中心主要分布在人口和建筑物密集的鼓楼、白下区和建邺区,下关、江宁和浦口等城区气温较低;2008年南京市平均城市热岛强度为1.6℃,四季热岛强度呈秋季、春季、冬季和夏季依次减弱;南京市城市热岛效应对城市居民生活影响较大。南京市热岛效应的逐渐增强,将导致夏季空调使用量的增加,增加能耗对创建低碳城市、建设和谐城市生活产生消极影响。     

重庆市城市热岛效应变化特征及减缓措施

利用1961～2016年重庆市逐日气温资料,分析讨论了重庆市主城区56年城市热岛效应的变化趋势和年变化特征,并利用2009～2016年的逐时气温资料分析讨论了城市热岛效应的日变化特征。结果表明:56年来重庆市城市热岛效应总体呈上升趋势,各季节中盛夏上升最明显;重庆市城市热岛效应存在明显的年变化特征,盛夏的热岛效应最强,初春次之,仲春至初夏的热岛效应最弱;重庆市城市热岛效应具有较明显的日变化特征,各季节热岛效应均表现为白天弱,夜间强。重庆市城市热岛效应的形成及其变化,既受到地理位置、气象条件等自然因素的影响,更由城市下垫面变化(绿地和水体的面积及分布)、大气污染、人为热排放等城市化进程因素所决定。结合重庆城市特点综合运用多种措施可以减缓重庆城市热岛效应。      

城市效应对呼和浩特市气候的影响

利用呼和浩特市探空资料和邻近站的地面观测资料,分析了城市效应对呼和浩特市气候的影响,发现呼和浩特市热岛现象明显,每10年增温0.22～0.42℃。另外,呼和浩特市雷暴日数、雾日数增加了,而日照时数在减少。       

绵阳城市热岛效应分析

本文首先采用模糊c-均值聚类法和剔除法,筛选出用于计算绵阳城市热岛强度的10个城市站和15个郊区站,然后利用这25个自动气象站的逐时气温资料,分析2018年绵阳城市热岛效应不同时间尺度的变化特征。结果表明:2018年绵阳存在城市热岛效应,平均热岛强度为0.64℃,表现为弱热岛等级;四季热岛效应冬季最强,其次是春季,夏季和秋季相当;逐月热岛强度3月最大、7月最小;绵阳城市热岛效应存在明显的日变化,热岛强度夜间大于白天,日最大热岛强度几乎均出现在晚上。      

1951—2017年鞍山市气温变化特征及城市热岛变化

利用建站以来鞍山站和海城乡村站的一日四次观测数据和逐日平均、最低和最高气温资料,对1951-2017年鞍山市年、四季和各月平均气温和极端气温变化特征及其变率进行了分析,并对鞍山城市热岛变化进行探讨。结果表明：1951-2017年鞍山市年平均最低气温的递增趋势最强、平均气温次之、平均最高气温最弱,且均通过显著性检验。1951-2017年鞍山市年极端最高气温变化呈弱递减趋势,1951-1987年（突变前）呈递减趋势、1988-2017年（突变后）为递增趋势。1951-2017年鞍山市年极端最低气温呈显著递增趋势,1951-1987年（突变前）较整个阶段递增趋势更强,1988-2017年（突变后）呈递减趋势;突变前后极端最高和极端最低气温呈反相变化特征。1958-2017年鞍山市年最低气温的城市热岛强度最大、平均气温次之,最高气温最小、递增趋势最弱;秋、冬季鞍山城市热岛强度较其他季节更强,热岛指数递增显著;在每日4次定时气温观测中,14时鞍山市热岛强度最小,热岛指数呈递减趋势,其余时次均呈显著递增趋势,其中,02时鞍山热岛强度最强;鞍山市平均气温变化呈显著增暖趋势,城市热岛强度和热岛指数均呈显著递增,夜间递增尤为突出,说明鞍山城市热岛的显著增强是鞍山市气候变暖的一个主要原因。     

长沙城市化进程对局地气候的影响

利用1961—2010年湖南省长沙及周边郊县共5个气象站的逐日气温、降水和相对湿度观测数据,在对各气象要素资料序列进行均一性检验和订正的基础上,以郊县站作为背景场,系统地分析了长沙城市化不同阶段对城市气候的影响。结果表明:受城市化的影响,近50年长沙市区地面气温及其上升速率远高于郊县的,城市热岛效应明显,热岛效应对市区年平均气温的增温贡献率达30%,且主要出现在20世纪90年代之后,四季中城市化贡献率的最大值出现在夏季,秋季和春季的次之,冬季的最小。50年来长沙市区和郊县年降水量差值序列呈显著增加趋势,长沙城市雨岛效应较为显著,且主要发生在春季和夏季,城市化带来的雨岛效应加速了长沙降水结构两极分化,使城市内涝发生的概率进一步增大。50年来长沙市区和郊县年平均相对湿度及其差值的变化趋势均不显著,就全年平均而言,长沙的城市干岛效应并不明显,但近20年来干岛效应显著增强;分季节来看,近50年干岛效应主要发生在夏季。     

北京地区热岛非均匀分布特征的卫星遥感-地面观测

针对北京城市热岛的空间变化特征及其发展趋势,重点探讨了北京城市热岛总体演变趋势及其多尺度非均匀分布特征与城市建筑群面积、中高层建筑群空间布局的相关关系。采用晴空过程北京城郊地面自动气象站AWS(Automatic weather station)气温观测真值对卫星遥感云顶黑体温度TBB(Temperature of black body on the top of cloud)高分辨率场实施变分订正,解决城市热岛研究中高分辨率卫星遥感的客观性订正问题。研究结果揭示了北京城市建筑群面积及中高层建筑群布局对城市热岛群总体演变趋势、多尺度热岛群非均匀分布特征的显著影响效应。结果表明,北京晴空过程城区及近郊区多尺度热岛效应可由强、弱程度不同的热岛群"合成",北京地区热岛分布呈多尺度非均匀特征,即城区东西两侧为强热岛区,城西北园林区与古城中轴线区域为相对弱热岛区;在北京城市高速发展背景下,城郊街区热岛群的非均匀分布特征与城市建筑群布局之间存在着相关关系;城市建筑群面积及中高层建筑密集程度的差异可产生区域性强弱不同的热岛效应,这间接反映出北京城郊中高层建筑群暖气或空调排放热源的局地影响效应。上述研究结果可为城市发展有关建筑群布局与园林绿地规划设计提供科学依据。