天津城市热岛效应对海风(锋)环流影响的数值模拟试验

利用中尺度数值天气模式TJ-WRF,通过对发生在天津城区的局地雷暴天气个例进行模拟,重点通过改变模式中下垫面土地利用类型进行敏感性模拟试验,研究天津城市热岛对海风(锋)环流强度及移动速度等的影响。结果表明:不同土地利用类型城市下垫面造成的城市热岛效应不同,当城市周边郊区下垫面土地类型改为城市建筑用地时,城市热岛效应更加明显且影响范围明显扩大;当城市下垫面改为旱作农地和牧场时,天津城区附近没有出现城市热岛效应。当海风(锋)环流向城区方向移动还未到城区附近时,城市热岛对其有明显加强和加速作用,城市热岛效应越明显其对海风(锋)环流的加强和加速作用越明显,海风(锋)环流移动加快的速度比没有城市热岛时快9.3km·h~(-1)。当海风(锋)环流移动到城区附近时与城市热岛环流相遇,海风(锋)环流受到城市热岛环流阻挡其移速又迅速减慢,其后侧气流南、北分支绕流和向上爬升现象变得明显,两环流相遇叠加后辐合上升运动也明显加强;城市热岛效应越明显其对海风(锋)环流的阻挡作用越明显,海风(锋)环流的移动速度减慢得越多,两环流相遇叠加后的辐合上升运动就越强。另外在向城区移动过程中,海风(锋)环流会使其经过地区低层空气增湿降温,但其后侧湿空气层厚度会因城市热岛效应的存在而明显减小;城市热岛效应越明显,海风(锋)环流后侧湿空气层厚度减小得越明显。     

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。      

基于ＳＥＢＡＬ模型在城市地表通量反演的应用

利用ETM＋及少量地面观测数据,基于SEBAL模型,反演了武汉市2002年7月22日的显热通量和潜热通量。研究结果表明：显热通量和潜热通量的分布与下垫面类型分布相对应,其中城镇、工矿下垫面以显热交换为主,草地、林地、水体等下垫面以潜热交换为主;显热通量和潜热通量的分布能够清晰指示城市热岛分布状况,适当增加城区中绿地和水体,可增大潜热通量,减缓城市热岛效应。     

云浮市热岛效应的四季特征分析

根据云浮市2017年的气温以及高程资料,研究了云浮市城市热岛效应的变化特征,在此基础上结合FROM-GLC10土地覆盖类型数据,定量分析了云浮城市热岛对地表覆盖类型的响应关系。结果表明:云浮市温度分布状况与地形的分布格局大致相近。各月热岛强度存在明显的月际变化,其中12月城市热岛强度最大的达到1. 15℃,热岛强度最小的是3月,为0. 39℃;将时间尺度分为4季,可以清楚地发现云浮市春季城市热岛效应最弱,秋冬季城市热岛效应最为明显;同时气温与地表覆盖类型有着密切的联系,林地对云浮市的城市热岛效应缓解能力最强。     

基于MODIS的安徽省代表城市热岛效应时空特征

利用2001—2010年覆盖安徽省的MODIS数据,选取在气候、地理、城市化等方面具有代表性的合肥、芜湖、阜阳作为研究对象,并结合GIS技术,分析地表温度的日变化及季节变化特征,得到安徽省代表城市热岛效应的时空分布。结果表明:安徽省省会合肥的热岛效应最为显著,安徽省南部代表城市芜湖的热岛效应强于北部代表城市阜阳, 同时具有显著的日变化和季节变化特征。近10年来,安徽代表城市热岛面积和热岛强度均呈增加趋势,但合肥热岛强度大于3 ℃的极端热岛效应有一定缓解。白天大片水体对缓解城市的热岛效应作用明显,而夜晚则不明显,甚至成为地表温度的高值中心。夏季地表温度与归一化植被指数的负相关最显著,即提高城市植被覆盖度对降低地表温度和缓解城市热岛效应有重要影响。     

北京市朝阳区热岛效应特征分析

利用1961—2014年朝阳、密云、上甸子3个站气温地面观测数据,对朝阳区与郊区温度年际变化、热岛强度年际变化进行了分析,并利用卫星反演数据分析了热岛效应的空间分布特征,得到以下主要结论:1朝阳区在20世纪70年代末城市热岛效应不太明显,之后城市热岛效应开始显现,热岛强度逐年增强,80年代末到90年代初略有减弱,2000年以后热岛强度有明显增强。2朝阳与郊区平均温差达1.5℃左右,为强热岛效应。热岛效应增强使得夏季高温日数增加,冬季低温日数减少。冬季为一年中热岛强度最强的季节。3朝阳区的热岛效应表现为西强东弱,热岛强度逐渐有向东、向南发展的趋势。强热岛区域集中在三环以内的城区。弱热岛区域集中在奥林匹克森林公园等下垫面多为大面积的水体和植被的地区。     

大庆市热岛特征及人工增雨需求的可行分析

利用大庆市2个国家站和5个区域气象站的气温、风速、云量资料对大庆市热岛特征进行了分析,结果表明:1991-2012年大庆市热岛强度的年平均值为0.3℃,城市热岛强度较弱,近几年呈显著增强趋势;大庆市热岛效应强度存在冬季强,春秋弱,夏季无热岛效应的特点,热岛效应最强出现在1月份,热岛效应最弱出现在6月份;1-6月热岛强度呈单调下降趋势;7-12月热岛强度呈单调上升趋势;大庆市热岛强度的日变化特征具有夜间强白天弱、快生快消、难以维持24 h的特点;城市热岛效应与云量、风速呈明显的负相关;晴天和较阴天容易出现城市热岛效应,热岛强度晴天强于阴天;城市热岛一般出现在风力1-3级的条件下,当风力3级时,城市热岛消失;在气象条件满足的情况下,充分利用"热岛效应"增加的低云开展人工增雨,可缓解热岛效应给城市带来的不利影响。     

海口城市化对热岛效应的影响

随着全球城市化快速发展、城市化水平逐渐提高,城市气候问题日益突出,城市热岛效应的形成机理也成为当前研究的热点。基于海口市2010—2015年社会经济、气象和Landsat卫星遥感数据资料,分析了海口市城市热岛强度变化和城市化发展对城市热岛效应的影响。结果表明,海口市的热岛强度逐渐增强,范围逐渐扩大。城市热岛强度具有明显的季节变化,春季最高,夏季和秋季逐次之,冬季最低。城市热岛强度与归一化建筑指数、人口密度和国内生产总值呈显著正相关,和归一化植被指数呈显著负相关,都通过了信度0.01的显著性检验。城市扩大植被面积在一定程度上有助于缓解城市热岛效应。     

南京市夏季热岛特征及其与土地利用覆盖关系研究

利用南京市7月的Landsat TM热红外波段数据,根据单窗算法反演得到南京市地表温度,讨论了南京市热岛特征,并分析了产生这种现象的原因。通过遥感和地理信息系统相结合,运用Landsat TM数据,提取出南京市下垫面类型,分析了不同地表覆盖类型的热辐射特征并定量地分析了土地利用及植被对地表温度的影响。结果显示,南京市夏季主要存在3个热岛中心,分别是建成区、大厂区和八卦洲。南京城区地表温度明显比郊区地表温度高,通过地表温度对比分析发现,城区平均地表温度比城市边缘和远郊区地表温度分别高出3.5℃和5.7℃,城市热岛效应明显。不同地表覆盖类型的地表温度也有显著差异,从高到低依次为：城镇建设用地、耕地、草地、林地、水体。城镇建设用地与水体的表面温度最大相差14℃。城市地表温度与植被覆盖度具有明显的负相关关系,城市地表植被覆盖度低是城市热岛出现的主要原因,今后应当更加注重城市绿地建设,提高植被覆盖率。     

南宁市城市热岛效应特征分析

对城郊地面站常规观测及地面自动观测气温资料进行统计分析,结果表明:南宁市城市热岛效应有逐年增强的趋势,秋季的热岛效应最强,热岛效应的日变化较明显,"夜热岛"强于"日热岛";城市热岛效应的空间分布与不同下垫面环境密切相关。     

土地利用和土地覆盖变化对气候系统影响的研究进展

土地利用和土地覆盖变化（LUCC或LULCC）不仅对人类赖以生存的地球环境有重要影响,同时与人类福祉密切联系。人类活动对气候的强迫不仅包括温室气体排放导致的气候变暖,还通过直接改变地表物理性状以及间接改变其他生物地球物理过程和生物地球化学过程等对气候系统产生深刻影响。作者在此认识的基础上回顾了LUCC对气候系统影响的研究历史,结合新近的研究结果归纳了诸如森林砍伐、城市化、修坝等LUCC活动在区域和全球尺度的气候效应。LUCC具有高度的空间异质性,因此气候系统对它的反馈也具有明显的空间差异。由于全球平均后变化幅度相对区域上的小,LUCC对区域气候影响显著,而对全球气候影响不明显。它对区域气候的影响取决于反照率、蒸散发效率和地表粗糙率等变化的综合效应：在热带地区LUCC主要引起温度升高,在高纬度地区使温度下降。在全球尺度上LUCC导致气候的变暖主要通过减少蒸散发和潜热通量引起陆表水循环的改变,其次通过改变地表反照率导致辐射强迫改变。最后指出目前LUCC在气候变化学科中的研究所存在的问题。在此基础上提出了未来的研究首先需要评估的3个气候指标,并提倡多学科间的相互合作。     

基于遥感资料研究合肥城市化对气温的影响

为了探讨城市化进程对城市区域气温的影响程度,利用高分辨陆地卫星影像结合GIS技术揭示了近30年合肥城市化进程及其对气象观测场周边土地利用/覆盖变化（LUCC）的影响过程;进一步分析了1970—2008年合肥气象站与其周边的肥西和肥东气象站观测的年平均、最高和最低3项气温的动态变化特征,并最终建立了合肥气象观测场周边LUCC与气温的关系模型。结果表明,近30年来,合肥建成面积在不断扩大,从而导致了气象观测＂进城＂而先后进行搬迁的现象,继而产生了气温序列的非均一性。1979—2003年期间,合肥观测场由于受到城市扩张影响显著,合肥站3项气温的增温速率均明显大于肥西和肥东站3项气温增温速率。合肥观测场周边半径为4 km缓冲区LUCC对平均气温和最低气温的变化有显著影响。建成面积的增加对平均气温、最低气温有正贡献;而耕地、植被、水体的增加却对平均气温、最低气温存在负贡献。     

基于Landsat TM/ETM＋数据的北京城市热岛季节特征研究

利用1988—2006年20景LandsatTM和ETM＋数据分析了北京市城市热岛的季节变化特征。通过反演地表温度,建立统一的城市和农村区域,计算了城市热岛强度,并采用多项式拟合获取了城市热岛强度的季节变化曲线;同时,分析了热岛强度季节特征与气候因子的关系。另外利用4景2005—2006年不同季节Landsat TM影像,分析了不同季节城市热岛的空间变化特征,并选择穿越北京城区的两条不同方向剖线（SE-NW和SW-NE）,分析了沿剖线方向城市热岛与地表类型的关系。结果显示,北京城市热岛具有明显的季节变化特征,与总云量的季节变化关系显著。最大热岛强度出现在夏季,呈现片状发散和零星热岛并存的空间分布特征。冬季为冷岛特征,其空间分布与夏季热岛一致。春秋两季热岛强度最小,但春季热岛空间差异较大。在相同季节,城市热岛强度和空间尺度在不同剖线方向具有明显的差异,这与不同地类的空间分布有关。     

大尺度环境风场对城市热岛效应影响的数值模拟试验

利用耦合模式WRF-UCM模拟了上海、南京两个地区4次城市热岛现象,发现城市热岛效应高温的水平分布与大尺度环境风场之间有着密切的联系:城市热岛的高温带在地面风的影响下,向下风方平移,导致城市下游郊区的气温明显上升.从气温垂直剖面图上可以看出,在地面风的作用下,低层大气都出现了一个水平方向上的高温带,从城区一直延伸到下游...     

Urban Heat Island and Boundary Layer Structures under Hot Weather Synoptic Conditions: A Case Study of Suzhou City, China

A strong urban heat island (UHI) appeared in a hot weather episode in Suzhou City during the period from 25 July to 1 August 2007. This paper analyzes the urban heat island characteristics of Suzhou City under this hot weather episode. Both meteorological station observations and MODIS satellite observations show a strong urban heat island in this area. The maximum UHI intensity in this hot weather episode is 2.2℃, which is much greater than the summer average of 1.0℃ in this year and the 37-year (from 1970 to 2006) average of 0.35℃. The Weather Research and Forecasting (WRF) model simulation results demonstrate that the rapid urbanization processes in this area will enhance the UHI in intensity, horizontal distribution, and vertical extension. The UHI spatial distribution expands as the urban size increases. The vertical extension of UHI in the afternoon increases about 50 m higher under the year 2006 urban land cover than that under the 1986 urban land cover. The conversion from rural land use to urban land type also strengthens the local lake-land breeze circulations in this area and modifies the vertical wind speed field.     

利用ASTER数据反演南京城市地表温度

利用针对ASTER数据的分裂窗算法,反演了南京城市地表温度,并用实际观测资料和同步的MODIS数据对反演结果进行了验证,结果表明：基于ASTER数据的地表温度反演结果与实际观测资料相差0.9℃,与MODIS数据的反演结果具有较好的空间一致性;基于ASTER数据反演的当日南京地表温度在23～56℃范围内,城市地表温度普遍高于35℃,市内公园地表温度略低,多位于30～35℃,长江水体温度低于30℃,地表温度存在明显的空间差异;南京城市夏季白天存在明显＂热岛效应＂,热岛强度的空间差异与南京城市发展、规划有关。     

城市下垫面对河谷城市兰州冬季热岛效应及边界层结构的影响

利用中尺度数值模式WRF耦合单层城市冠层模块UCM,引入2005年MODIS土地利用类型资料,在对2005年1月25—28日兰州市热岛现象进行高分辨率数值模拟的基础上,设计了去除城市下垫面敏感性试验,探讨了城市下垫面对城市边界层的影响程度。结果表明,城市下垫面能使近地层大气温度升高而风速减小,并且,在夜间表现更明显。由城市热岛强度日变化分析可知,城市下垫面对兰州市热岛强度的贡献率为44%。夜间,城市上空200 m以下的近地层大气保持了白天的混合层特征,热岛环流的上升运动促进了山风环流,使得上升气流到达地面以上600 m左右;白天,由于山峰加热效应,城市上空400—600 m存在一个脱地逆温层,城市热岛环流使得11—15时（北京时）市区近地层出现弱上升气流,抑制了谷风环流的形成及发展。城市下垫面的低反照率特性和建筑物的多次反射作用导致城市下垫面的净辐射通量大于非城市下垫面;城市下垫面由于建筑材料的不透水性,导致潜热通量远小于感热通量,而储热项所占比重明显增大。     

土地利用与土地覆盖变化的遥感监测及环境影响研究综述

土地利用与土地覆盖变化（LUCC）对全球生态、环境产生了巨大影响，是全球变化的原因之一，也是全球变化研究的重要组成部分。从遥感数据源、遥感分类方法、遥感动态变化监测方法3方面出发，介绍了遥感监测技术在LUCC研究中的应用现状；回顾了LUCC对气候、水文影响的研究进展，并对数值模拟方法在LUCC影响研究中的应用进行了重点评述；探讨了目前LUCC研究工作中在动力机制、对环境的影响、遥感技术及资料应用、多源数据的综合应用及利用区域气候模式进行数值模拟试验等方面存在的问题及未来发展趋势。     

URBAN HEAT ISLAND EFFECT AND ITS CONTRIBUTION TO OBSERVED TEMPERATURE INCREASE AT WUHAN STATION, CENTRAL CHINA

Based on an in-homogeneity adjusted dataset of the monthly mean temperature, minimum and maximum temperature, this paper analyzes the temporal characteristics of Urban Heat Island (UHI) intensity at Wuhan Station, and its impact on the long-term trend of surface air temperature change recorded during 1961–2015 by using an urban-rural method. Results show that UHI effect is obvious near Wuhan Station in the past 55 years, especially for minimum temperature. The strongest UHI intensity occurs in summer and the weakest in winter. For the period 1961–2004, UHI intensity undergoes a significant increase near the urban station, with the increase especially large for the period 1988–2004, but the last 10 years witness a significant decrease, with the decrease in minimum temperature being more significant than that of maximum temperature. The annual mean urban warming and its contribution to overall warming are 0.18?C/10yr and 48.8% respectively for the period 1961–2015, with a more significant and larger urbanization effect seen in Tmin than Tmax. Thus, a large proportion warming, about half of the overall increase in annual mean temperature, as observed at the urban station, can be attributed to the rapid urbanization in the past half a century.