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。     

1978—2008年城市化对北京地区气温变化影响的初步分析

应用北京地区20个常规站1978-2008年经均一性序列多元分析方法均一化处理的气温数据,初步分析了北京地区城市化对年平均和不同季节日最高、最低以及平均气温的影响。结果表明,1978—2008年,年平均日最低、平均气温空间分布自北向南、自西向东,温度逐渐升高,在城区达到最高,日最高气温表现为从西向东南逐步升高,在城区形成较为明显的热岛。温度变化趋势表明,各站日最低气温、平均气温、最高气温均呈升温趋势。城市化对北京地区城区及近郊区站点日平均气温和最低气温影响最大,对自北部佛爷顶至昌平到城区一带站点的最高气温影响最大。城市化对北京(观象台)站的增温影响最为明显,对城区站点温度平均的增温影响次之,对全市站点温度平均的增温影响最小。城市化对观象台站、城区站点平均、全市站点平均日平均气温、最低气温的年平均、各季节均非常显著,其中在秋季影响最大,对日最高气温的影响则是在夏季最大。     

探测环境对北京气象站气温观测值的影响分析

为深入了解气象探测环境对气温观测数据的影响,利用2017年北京市观象台（54511）与南海子站（A1274）逐小时地面气象要素数据,分析两站气温差异以及因站点探测环境导致的日照、风速和降水对两站气温差异的影响。结果表明：2017年两站气温差异较明显,年平均气温54511站比A1274站高0.75℃;两站逐月平均气温54511站全年高于A1274站,两站差值7月最低为0.60℃,9月最高为1.09℃;两站平均日最高气温较接近,平均日最低气温差异较大,54511站较A1274站高1.24℃;两站气温的日变化特征相似,呈单峰分布,54511站气温日较差低于A1274站。两站小时气温差值随着日照时长和强度的增加而增加,短波辐射效应最强的10-14时和长波辐射效应最强的19-23时两站气温差值与当日白天直接辐射曝辐量的相关系数分别为0.459和0.601;水平风速对两站气温差值的影响较大。水平风速超过5 m·s^-1时,两站气温差小于0.1℃;当水平风速不超过1 m·s^-1时,两站观测气温差值达到1.28℃;降水天气下两站的气温差值小于非降水天气,出现降水时次54511站平均气温仅比A1274站高0.2℃。两站相距4.3 km,气候均一,测站周边2 km范围内建设用地占比54511站比A1274站高约30%,植被占比低28%,水体占比相差不大。另外,54511站附近的五环路具有低反射率和高热容的特征,白天能够吸收太阳辐射储存较多的热量,这些热量在夜间释放,可能是两站探测环境对太阳辐射吸收的差异决定了两站温差受太阳辐射和风速的影响较大,而受降水影响较小。     

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%。     

国家气候观象台建设观测环境问题

城市化对全国气象台站观测环境造成了严重影响.针对国家气候观象台建设中观测环境的评估和新选址问题进行了讨论.国家气候观象台的环境选择必须较好地反映本地较大范围的气象要素特点.避免局部地形、障碍物或者人为因素的影响.观测环境下垫面与区域地表一致有利于真实反映区域的实际情况,但在部分陆面特征中,农业生产也会对部分气象要素的观测造成影响,这些在具体观测项目中要作具体考虑.对于受城市化影响的气象台站,在新建国家气候观象台的同时保留原观测站是比较好的选择.     

昌吉站迁站对气象要素影响及热岛强度指标分析

选取昌吉站旧址1981—2013年（其中1981—2008年为迁站前昌吉站资料,2009—2013年为旧址作为区域站Y5522所采集资料）、新址2009—2013年资料进行对比分析,并对新旧站址资料进行T检验,结果表明：迁站前后,新址与旧址气温、相对湿度、风速变化趋势基本一致,但变化幅度新址较旧址略大。两站气温差冬季变化最为明显,夏季变化最小;平均相对湿度新址较旧址偏高,各季差值在冬季最小;平均风速较旧址偏大0.9 m/s,最多风向新址为西风及西南风,旧址为西风;从年平均值的连续性看,年平均气温、年平均最低气温、年平均相对湿度连续性较差,年平均最高气温与年平均风速连续性相对较好。     

城市化对福建省气温和地温变化影响的比较研究

在快速城镇化背景下,我国城市热环境急剧恶化,研究城市化对温度变化的影响有助于深入认识我国气候变化特征。然而,以往相关研究多聚焦于气温或地温中的一项指标,尚不完全清楚城市化对二者影响的差异。本文利用福建省20个气象站逐日地表气温（简称气温）和0 m地温（简称地温）资料,采用趋势分析和UMR（Urban Minus Rural）等方法,旨在探讨1987—2017年福建省气温、地温变化中的城市化影响。结果表明：（1）福建省气温和地温变化具有很大时空异质性;就区域平均而言,年和各季节平均温度均呈增加趋势,但地温上升幅度普遍高于气温。（2）城市化对城市站日平均、最高和最低温度变化的影响存在很大差异;其中,对年平均地温变化的影响（0.18 ℃·(10 a)-1,P < 0.01）明显高于对气温的影响（0.08 ℃·(10 a)-1,P < 0.05）,对各季节平均地温变化的影响也高于气温。（3）在基于所有台站计算的福建省年平均地温序列中检测出显著的城市化影响（0.06 ℃·(10 a)-1,P < 0.05）,且这种城市化影响偏差在春季和夏季地温序列中更加明显。综上,基于台站观测数据的福建省气温和地温变化速率差异与城市化对二者的增温效应差异密切相关;建议在未来相关研究中对此予以考虑和剔除,从而促进对区域气候和生态环境变化的认识。     

成都城市化发展对局地气候的影响

为研究成都地区城市化对局地气候的影响,利用新一代中尺度数值模式WRF,将不同时期下垫面土地利用类型作为控制试验和敏感试验的模拟条件,探讨了下垫面改变对成都市夏季和冬季城市化效应的影响。结果表明:城市下垫面对夏季中心城区的地表气温升高有显著影响,敏感性试验表明,下垫面的改变引起成都地区夏季28℃以上的高温区域扩大并向东北和西南扩张,且城区的外扩导致周边区域地表气温升高。冬季成都地区常为多云天气,能到达地面的太阳辐射较夏季大大减小,城市化导致的升温作用没有夏季显著。城市化作用使城市上风区降水量以减少为主,下风区降水量以增多为主,城市化使得发生强降水的概率增加,并且强降水在空间分布上更集中在城市下风区。      

城市化进程对南京市气温变化影响的主成分分析

为揭示城市环境气象的蠕变过程,利用南京站1956—2007年逐日气温资料及南京市1995—2006年的统计年鉴数据,通过主成分分析法,研究了南京市年平均气温变化与城市化进程之间的关系。结果表明:(1)1956年以来南京市年平均气温、年平均最高、最低气温总体呈上升趋势,增温率分别为0.28℃/(10 a)、0.18℃/(10 a)、0.33℃/(10 a),特别是1990年以后,增温速率进一步加大。(2)城市化进程中影响气温变化的主导因子为:城市下垫面性质、工业排污和人口数量。(3)1990年代后南京市城市化进程与年平均气温和年平均最低气温之间存在显著的正相关关系。     

基于卫星遥感揭示长三角台站周边城市土地利用扩张及其对气温记录的影响

台站温度记录中的城市化信号对于气候变化研究影响重大并仍存在很大争议,尤其是在经历快速城市化的区域。本研究利用遥感影像分类的方法,提取了1980~2009年期间长江三角洲城市群93个气象台站周边10 km×10 km范围的城市土地利用信息,并按照城市土地利用扩张速率对站点进行分类,研究了1980~2009年期间快速城市化站点、中速城市化站点和慢速城市化站点的年和季节平均温度、最低温度和最高温度变化特征,并分析了快速和中速城市化站点城市化影响和城市化影响贡献率。结果表明:全部93个气象站点周边自20世纪80年代起均经历了城市土地利用扩张过程,全部站点周边的平均城市土地利用扩张速率为1.00% a-1;近30年来,各类型站点年和各季节的平均温度、最低温度和最高温度均表现出增加趋势;城市化效应增强因素对快速城市化站点年平均温度贡献率为35.06%,对年平均最低温度的增温贡献率为34.67%,对年平均最高温度增温贡献率最小,仅为18.42%;城市化效应增强因素对中速城市化站点的影响程度小于快速城市化站点,对平均温度、最低温度和最高温度的贡献率分别为19.35%,22.22%和3.13%。在季节变异方面,长江三角洲区域各类型站点冬季的城市化影响贡献率在平均温度、最低温度和最高温度均表现为最低值。     

城市化发展对南京城市增温的影响分析

利用层次分析法和非线性拟合法,分析了南京市1980—2006年城市化进程,并选取了年平均最高、最低气温和年平均气温为研究对象,分别探讨了城市化与城市化增温的影响关系。在此基础上,建立了城市化效应与温度变化的线性模型,进一步分析了城市化效应对城市增温的影响程度。结果表明,1980—2006年南京城市化进程对城市化增温影响关系显著,城市化与增温呈显著相关;城市化对年平均最低气温的影响最为明显,对年平均气温的影响次之,对年平均最高气温的影响最小;1981—1998年城市化效应对城市增温的影响远远小于区域气候的影响,但1998—2006年前者的影响程度大于后者,增温率将近为后者的2倍。这说明,近年来南京市人类活动造成的温度变化已超过自然因素造成的变化,城市化增温趋势呈现出的阶段性特征与南京市城市化进程的特点相吻合。     

城市化对重庆市主城区局地气候的影响

利用气温、降水量、相对湿度、日照时数等气象资料,以及土地利用资料和空气质量资料,分析了重庆市主城区1970—2019年各气象因子的变化趋势,以及城市化进程对局地气候变化的影响。结果表明：气候变化背景下,重庆市主城区呈温暖化、干燥化趋势,城市化加剧了这一趋势,并导致降水波动性增大,极端降水事件增多。主城区的城市化气候效应强度均呈上升趋势,夏季上升趋势最明显,其中热岛强度和雨岛强度变化显著,市区气候受城市化影响高于近郊。热岛效应、干岛效应的出现主要由热排放和土地利用面积的增加导致,气温的上升与建设用地的扩张对雨岛强度的增加作用明显,空气质量的改善及气温升高有效削弱了市区的暗岛强度。为减缓城市化带来的气候风险,应进一步优化城市能源、产业结构,保护水体、绿地等自然下垫面,建设海绵城市与地下水库工程。     

观测环境对气温变化的影响

引言 地面观测环境的代表性和稳定性是获取代表性气象资料,做好业务服务工作的基础。随着经济振兴和城镇发展,使气象台站地面观测环境发生改变,对观测环境资料的代表性产生影响。观测环境的改变可对气温、降水量、空气湿度、蒸发量、日照时数,甚至风向风速等气象要素产生影响。本文以盐城市不同县站气温变化差异为例,分析观测环境变化对气象要素产生的影响,说明加强观测环境维护的重要性。     

大理机场周边环境改变对飞行气象条件的影响

利用2013—2014年大理机场周边区域的实地观测数据,分析了不同环境改变类型对气象要素的影响特征,同时基于2007—2013年大理机场与大理市气象站各种气象要素对比分析了机场飞行气象条件的变化趋势。结果显示,城市化发展造成的环境变化对大理机场的飞行气象条件在气温、地面风、降水和部分天气现象上有较明显的影响,预期气温升高、风向偏转、平均风速增大、降水减少、能见度趋好,雷暴、强降水等极端性天气更为显著。     

博罗气象站探测环境变化对气象要素的影响

利用历史资料对比分析了博罗站建站以来探测环境的变化情况,以及探测环境的变化对各气象要素的观测记录所造成的影响.分析表明,随着探测环境的严重破坏,各气象要素的值也发生很大的变化,观测的记录虽然反映测点的气象状况,但是并不能反映测点周围一定范围内的平均气象状况,因此观测记录也就失去了代表性.此外,探测环境的改变也影响了观测资料的准确性.     

乳源站环境变化对气象要素的影响

分析乳源站自1964年建站以来,地理环境从20世纪60、70年代郊区到近10年来为城市中心地带,气象观测环境也从良好转为较差.从气象探测环境变化的3个阶段,分析本站建站到2006年的气象要素(温度、日照、风)的变化情况,说明环境变化对气象要素的影响是十分明显的.     

东平新旧站址气象要素对比评估

对东平国家一般气象站2012年1—12月期间现、旧址的温度、湿度、风向、风速等地面气象观测要素间的差异进行分析,包括对其月、年平均值进行显著性检验;对对比期间定时观测风向相符率进行统计分析。结果表明：现、旧址间气象要素之间存在差异,现址年平均气温、平均相对湿度低于旧址,平均风速大于旧址,降水基本相符;现、旧址间各要素变化稳定,无显著差异,两地风向一致性较差,总体认为两地差异在规定范围内,可以连续使用。     

城市化进程对气温变化的分析——以北京、郑州、南京、杭州城市为例

基于城市热岛效应概念的基础之上,针对北京、郑州、南京、杭州4个城市,采用以城郊对比方法(UMR)为主,结合相关系数权重方法来建立对比站序列,分析1980—2009年30a内年平均气温、日较差年平均气温、最高气温年平均、最低气温年平均的变化特点,以及这4个要素20世纪80、90年代和21世纪00年代上升或下降趋势的比较,分析了城市化与气候变化之间的关系。结果表明:城市化使得城市有明显的增温效应,对最低气温年平均的增温效果最为明显,年平均气温次之,最高气温年平均最不明显;日较差年平均气温有下降趋势,表明城市化使得夜间气温上升,日较差减小;在年代际的比较中20世纪90年代的城市化对气温的影响最为显著。     

城市体感温度预报中的城市效应与辐射订正方法

运用1998～2001年沈阳常规气象数据和1989年沈阳观象台迁址期的新、旧址的并行观测数据 ,采用逐步回归等方法 ,建立了考虑城市热岛效应和辐射等因子作用的城市最高和最低体感温度预测模型 ,分析了城市热岛效应造成日最高气温变化的机理和辐射对人的冷热感觉的影响机制     

五环路对北京观象台气温的影响分析

利用1998—2009年北京观象台、大兴和丰台站气温小时观测资料,分析了五环路建设前后气温的变化以及气温变化的季节差异;利用2008—2009年北京观象台及其周边20km范围内站点的气温分钟资料,分析了观象台与其他台站气温资料的相关关系。结果表明,五环路建成后的5年比建设前5年年平均气温有0.98℃的升幅。五环路对观象台气温资料的影响存在季节性变化,气温升幅春季最小,秋季最大。北京观象台气温资料与周边台站气温资料存在较明显差异,气温绝对差平均值为0.57~1.92℃。