乌鲁木齐-昌吉地区城市化对温度的影响及热岛效应分析

利用乌鲁木齐-昌吉地区3个城市气象站和3个郊区气象站1976-2008年的气温观测资料,分析了乌鲁木齐及周边城市发展的热岛效应。结果表明,33年来乌鲁木齐-昌吉地区城市化对城市地面平均气温具有显著影响,气温随年代递增率城市大于农村,城市和郊区年平均气温递增率分别为0.79和0.38℃.(10a)-1;城市气温的极端性趋于弱化,近33年地面气温递增的最主要表现是城市平均最低气温明显上升,城市和郊区年平均最低气温的递增率分别为1.12和0.41℃.(10a)-1;城市气温日较差呈明显的下降趋势,郊区却略呈上升趋势;城市寒冷日数减少的趋势大于农村,城市采暖季最低气温随年代的递增趋势最为显著,采暖季城市和农村平均最低气温的递增率分别是1.46和0.57℃.(10a)-1;年平均热岛强度递增率为0.71℃.(10a)-1,冬季为1.06℃.(10a)-1,秋、春和夏季分别为0.63,0.57和0.46℃.(10a)-1。热岛强度夜间强、白天弱,02:00,08:00,14:00和20:00的平均热岛强度分别为2.9,2.9,0.0和3.0℃,其中02:00和08:00热岛强度递增率分别是1.17和1.13℃.(10a)-1,20:00为0.70℃.(10a)-1,冬季没有逆温的状况下,市区高温区与繁华区相吻合,城区中心的温度比郊区高3~4℃。     

汉中市热岛效应变化特征分析

利用2009—2018年汉中国家基本气象站及望江、金寨、汉王、铺镇4个乡村区域站气温观测资料,采用城、郊气温对比法对汉中市热岛效应变化规律及其气象影响因子进行了分析。结果表明:汉中市近10年(2009—2018年)城区站年平均气温均高于周边郊区4站,2012年开始城区站气温呈明显逐年增加趋势,2013年以后城区站与郊区站温差迅速增大。近10年热岛效应强度年平均值为0.7℃,呈明显逐年增加趋势,特别是2014年以后热岛效应强度增加迅速,强度均值在0.8℃以上。近10年热岛效应强度存在明显的季节变化,表现为春季最强,冬季次之,夏季最弱;年内各月均存在热岛效应,8月—次年2月热岛效应强度逐渐增强,之后到8月逐渐减弱;一天当中,最冷月(1月)和最热月(7月)热岛效应强度均表现为夜间强白天较弱的特点,1月12—15时、7月11—14时出现"冷岛"效应;汉中市年平均热岛效应强度与年平均气温呈显著正相关,与年平均相对湿度和低云量呈显著负相关。     

北京地区热岛效应及日较差特征

通过对2007～2010年北京地区经质量控制后的123个自动气象站气温数据采用K均值聚类方法分类, 得到城区、郊区、西部和北部山区、西南和东北部山区4个温度分区, 分析了4个分区气温的年变化、日变化和日较差变化特征, 并对北京地区热岛效应的时间变化特征进行了细致分析。结果表明:聚类分析方法可对北京地区温度很好地进行分区, 分区结果与站点的地形和下垫面情况较为吻合;不同分区温度日较差在西部和北部山区最大, 在西南部和东北部山区次之, 郊区再次之, 在城区的日较差最小;在一年中, 各温度分区以2月、5月与10月日较差较大, 其中以5月的日较差为最大;北京地区热岛效应在冬季和夜间较强, 而3～8月热岛较弱, 在夏季的白天比其它季节白天强。     

北京市城、郊气候要素对比研究

利用北京市市区4个站点和郊区3个站点40a的气候资料,分析了北京市城、郊平均气温、降水、日照、能见度和相对湿度的变化特征。研究发现:40a来北京市城、郊年平均气温明显上升,城区气温平均升温幅度为0.43℃/10a,郊区气温平均升温幅度为0.21℃/10a。北京市热岛效应明显增强,城、郊气温年代变化特征中,城、郊温差20世纪60年代最小,90年代最大;在城、郊气温年际变化特征中,1961～1977年城、郊温差较小,1978～2000年城、郊温差较大。在城、郊气温季变化特征中,冬季城、郊季平均气温温差最大,春季城、郊季平均气温温差最小。近几年虽然高温(≥35℃)日数明显增多,但是年最高气温变化不大,只有1997年、1999年和2000年年最高气温超过38℃。北京市年日照时数呈明显下降趋势,城区40a来日照时数下降幅度为78.9h/10a,城、郊日照时数差异随季节有不同的变化,并且秋季最大,1961～2000年秋季郊区日照时数比城区平均多0.34h。40a来北京市年降水量略有减少,且年降水量变化幅度很大,城区40a来降水量减少幅度为45.2mm/10a,由于城市化影响,下垫面性质改变,城区<10mm的降雨日数远远小于郊区,40a间城区<10mm的降雨日数比郊区少603d。1981～2000年间北京市城区水平能见度2月份、5月份、9月份和10月份较好,北京市城、郊低值能见     

兰州市近50年城市热岛强度变化特征

利用1956-2005年兰州市日平均气温、日最高气温和日最低气温,分析了近50年兰州市城市热岛效应变化,并利用城区和郊区3种气温的倾向率计算了城市热岛强度倾向率和热岛增温贡献率。结果表明：1956-2005年兰州市3种气温的城郊差均呈逐年上升趋势,平均气温、最高气温和最低气温的倾向率分别为每10年0.371℃、0.169℃和0.654℃,其中,最低气温的城郊差上升最明显。近50年兰州市增温主要发生在后25年（1981-2005年）,前25年除城区最低气温外基本上以降温为主。后25年中,城区年平均气温、最高气温和最低气温倾向率分别为每10年0.789℃、0.997℃和0.625℃,郊区则相应为每10年0.493℃、0.790℃和0.077℃,其中最高气温增温最显著,最低气温增温最少;以年平均、最高和最低气温表示的城市热岛强度的倾向率分别为每10年0.395℃、0.188℃和0.674℃,热岛效应对城区增温的贡献率分别达到87.0%、49.6%和100%。冬季城市和郊区的平均气温和最低气温倾向率最大,但热岛增温贡献率最大的是春、夏季气温,而不是冬季气温;这可能主要与兰州市冬季严重的空气污染有关, 因为其对城市热岛有一定的抑制作用。20世纪80年代以后兰州市热岛效应有增强的趋势,但平均气温和最高气温的热岛增温贡献率除个别季节外有所下降。     

北京及周边地区城市尺度热岛特征及其演变

采用北京及市郊地区共16个标准国家气候站的1961～2000年40年温度资料对北京及周边地区的城市尺度热岛特征及其演变进行了研究.研究表明北京城区与郊区温度是同位相升降,且郊区温度一直低于城区.其温差维持并同位向振荡,温度逐年升高,城区与郊区温差逐年增大,表明北京热岛效应一直稳定存在,而且北京的热岛效应在随时间加剧.以海淀为代表的北京城区大部热岛效应显著,门头沟、石景山、丰台、房山和通县等地是局地升温的显著区域.因此,北京具有城市、卫星城市"热岛"多中心的复杂特征.分析热岛效应增强的趋势表明世纪末的10年与80年代的10年相比,北京城区与郊区的热岛效应增强趋势显著.特别是以海淀为代表的北京城区大部,热岛效应进一步明显增强;北京的东南部的局地升温效应加剧,通县也是一个明显的升温区域,并有一个从河北省伸向北京东南部的"暖脊". 尺度滤波分析表明,北京城市热岛效应10年变化的增强区域与城市位置十分吻合.北京城市热岛效应还具有中尺度特征.以海淀为代表的北京城区大部是热岛的主要中心,主中心内还有几个更小的高中心嵌套其中,分别位于三环路以内的西部和北部.北京城郊热岛效应发展趋势仍是严峻的,须进一步努力进行北京及周边地区环境的改善.     

近50 a来北京市气温和降水的变化

利用1961—2008年北京11个台站的气候观测资料,分析了过去48a北京城区、郊区的气温和降水变化趋势。结果表明：在这48a中,北京城区、郊区的年平均温度都呈明显上升趋势,城区比郊区上升幅度更快;本地年降水量呈下降趋势,且城区下降幅度比郊区明显。说明在全球变暖的背景下,北京的气温和降水的变化趋势相反;通过城区和郊区、平原站和高山站的比较可以看出,城市的热岛效应增加了变化幅度。     

宁波城市化进程对夏季极端气温和高温热浪的影响

利用浙江省沿海宁波鄞州站(城区)、台州洪家站(郊区)和宁波石浦站(海岛)1956-2018年夏季(6-8月)逐日最高、最低气温和1978-2017年宁波城市化进程参数资料,研究城市化进程与夏季极端气温及高温热浪之间的关系。结果表明:1)宁波城区夏季的最高、最低气温的增幅分别为0.306℃/10a、0.271℃/10a,台州郊区增幅与之接近,海岛增幅最小;城区气温的突变时间均早于郊区和海岛的;热岛效应对城区的最高、最低气温变化贡献率分别为57.8%和53.5%,不仅对气温增幅占比大,而且其突变时间要早于城区及对比站气温本身的突变时间。2)宁波是高温热浪袭击较为频繁的城市,20世纪90年代开始强高温热浪较集中,21世纪以来高温热浪尤为严重;台州郊区20世纪各级高温热浪频次变化不大,但21世纪较20世纪明显增多。3)宁波城市化发展对高温热浪影响显著,城市化对高温热浪贡献率,相对于郊区站为46.1%,相对于海岛站接近100.0%。4)宁波城市化进程参数K的突变时间与城区的夏季平均最高、最低气温的突变时间一致,与高温日数、平均及极端最高气温、高温热浪频数均显著正相关,其中与平均最高气温的相关性最高。     

乌鲁木齐城市化进程对局地气候变化的影响研究

利用1976—2014年乌鲁木齐城区和郊区两个气象站的气温、降水、相对湿度和风速气象数据及1995—2014年乌鲁木齐市城市发展数据,运用线性趋势对比分析城区和郊区各气候要素的年际变化特征;采用相关分析法对城市化因子和气候要素进行了探讨。结果表明:城、郊区气温均呈明显的上升趋势,城区的年均气温高于郊区;城区降水量是郊区的3.93倍,增长速率是郊区的3.98倍;各年代城区相对湿度比郊区大,但呈下降趋势,郊区呈上升趋势;各年代郊区风速大于城区,郊区风速约为城区的2.35倍,均呈下降趋势。近20 a,乌鲁木齐城市化进程加快,对局地气候影响明显,其中对平均气温和相对湿度的影响最为显著。     

近10年上海盛夏高温及热岛强度变化趋势

对上海地区11个观测站的近10年的7月最高气温观测资料进行分析发现：(1)2003年7月，上海城区和郊区的最高气温均突破过去30年的极值，但2003年的热岛效应强度却并不是近30年来最高的一年；(2)过去10年的观测资料表明，郊区平均最高气温变化不大，上海城区的平均最高气温则呈明显的上升趋势，这表明城区环境变化所导致的热岛效应是城区气温逐年升高的主要原因；(3)热岛效应强度年际变化存在猛增阶段和平稳升高的阶段，这种变化主要由人为因素所致，平稳增加的阶段热岛效应强度的波动与区域气温的波动呈正相关；(4)未来几年，上海的热岛效应强度仍将缓慢增加，但上海市政府合理的城市发展规划可使这一增加趋势减缓，最终达到一个平稳的强度。     

1873—2009年上海气温日较差变化及其影响因素

利用1873—2009年中国上海市11个气象站地面气象观测资料和1951—2009年北极涛动指数、1873—2000年西伯利亚高压强度等资料,分析了上海地区气温日较差的时间变化特征,以及大气环流异常变化、其他气象要素变化和城市化发展对气温日较差的影响。结果表明：过去137 a,上海气温日较差呈显著减小趋势,减小幅度为0.15℃/10 a。上海四季气温日较差均呈现出显著下降趋势,其中秋季气温日较差下降幅度最大,冬季气温日较差下降幅度最小。近60 a来,北极涛动指数表现出从负位相向正位相转变的趋势;而近130 a来,西伯利亚高压强度表现出由正距平向负距平转变的趋势,导致中国上海最低气温上升幅度大于最高气温的上升幅度,进而导致气温日较差的减小。在四季及全年,上海气温日较差的减小与日照时数的减少呈显著正相关,而与降水量的增加呈负相关。城市化对气温日较差的减小有明显影响。     

郑州市南北郊气温对比分析

对近45 a气象资料分析结果表明:郑州市南郊和北郊气温变化趋势基本一致,年平均气温、季平均气温、平均最高气温、平均最低气温均呈现出不同程度的上升趋势。南北郊气温在20世纪50年代差异不大,随着郑州市的不断扩大,北郊进一步城市化,两地气温差异逐渐加大,北郊年平均气温,平均最高、最低气温和季节平均气温均高于南郊,80年代以后,差距更为明显。     

Effect of data homogenization on estimate of temperature trend: a case of Huairou station in Beijing Municipality

Daily minimum temperature (Tmin) and maximum temperature (Tmax) data of Huairou station in Beijing from 1960 to 2008 are examined and adjusted for inhomogeneities by applying the data of two nearby reference stations. Urban effects on the linear trends of the original and adjusted temperature series are estimated and compared. Results show that relocations of station cause obvious discontinuities in the data series, and one of the discontinuities for Tmin are highly significant when the station was moved from downtown to suburb in 1996. The daily Tmin and Tmax data are adjusted for the inhomogeneities. The mean annual Tmin and Tmax at Huairou station drop by 1.377°C and 0.271°C respectively after homogenization. The adjustments for Tmin are larger than those for Tmax, especially in winter, and the seasonal differences of the adjustments are generally more obvious for Tmin than for Tmax. Urban effects on annual mean Tmin and Tmax trends are ?0.004°C/10 year and ?0.035°C/10 year respectively for the original data, but they increase to 0.388°C/10 year and 0.096°C/10 year respectively for the adjusted data. The increase is more significant for the annual mean Tmin series. Urban contributions to the overall trends of annual mean Tmin and Tmax reach 100% and 28.8% respectively for the adjusted data. Our analysis shows that data homogenization for the stations moved from downtowns to suburbs can lead to a significant overestimate of rising trends of surface air temperature, and this necessitates a careful evaluation and adjustment for urban biases before the data are applied in analyses of local and regional climate change.     

郑州市南北郊气温对比分析

对近45a气象资料分析结果表明：郑州市南郊和北郊气温变化趋势基本一致，年平均气温、季平均气温、平均最高气温、平均最低气温均呈现出不同程度的上升趋势。南北郊气温在20世纪50年代差异不大，随着郑州市的不断扩大，北郊进一步城市化，两地气温差异逐渐加大，北郊年平均气温，平均最高、最低气温和季节平均气温均高于南郊，80年代以后，差距更为明显。     

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。     

近40a来西安市区与郊县气温变化特征对比

利用西安市区及郊县国家级一般气象站1971年12月至2011年11月的年、季、年代平均气温作为研究对象,采用一元回归线性拟合、距平分析、变异系数、冷（暖）冬期、突变检验等分析方法,分析总结近40a来市区及郊县的气温变化特征：（1）市区及郊县的逐年平均气温均呈上升趋势,且市区增温速率高于郊县0．27℃／10a;（2）市区逐年极端最高气温基本持平,逐年极端最低气温明显升高;（3）市区及郊县1990年代前升温缓慢,1990年代后升温迅速;（4）市区和郊县的年平均气温升高主要来自春季和冬季升温的贡献;（5）市区及郊县冷冬基本都出现在1980年代中期之前,暖冬均出现在1990年代末以后,且市区冬季气温距平上升率高于郊县;（6）郊县的突变时间早于市区。     

北京地区PM10浓度空间分布特征的综合变分分析

利用2003年10月北京地区PM₁₀浓度流动观测资料和同期MODIS AOD(Aerosol Optical Depth)高分辨率遥感资料，采用卫星遥感地面观测变分订正处理方法，综合分析了北京地区PM₁₀浓度的空间分布特征以及机动车排放的影响效应。动态观测试验结果表明:北京城区大部分为轻污染区, 北京近郊区PM₁₀浓度高值区沿环路呈环状分布，其中北京西南部、南部和东北部污染较严重，北京城郊街区PM₁₀的空间分布受机动车排放的影响较大。MODIS卫星遥感资料分析表明:北京城区及近郊区AOD值较远郊区高得多，AOD空间分布场中存在虚假高值区，AOD非均匀分布特征不明显。采取点面结合综合观测研究思路，运用卫星遥感地面观测综合变分分析方法，可以取得客观订正的显著效果。经地面实测PM₁₀浓度变分订正后的AOD变分场可以较高分辨率信息描述北京地区AOD的非均匀分布特征，弥补地面PM₁₀浓度观测的缺陷。     

近50年中国气温日较差的变化趋势分析

利用近50年的气温观测资料,对中国地区的气温日较差的空间分布和时间序列变化特征进行了分析。同时分析了与日最高气温、最低气温以及平均气温时空分布之间的关系。结果发现,近50年来气温日较差呈下降趋势,其平均减小幅度为高纬度地区大于低纬度地区;不同地区及同一地区的DTR季节变化特征也不相同,我国北方多为冬季DTR下降最大,其次是春季和秋季,夏季最小。在黄淮和长江流域,以夏季和春季DTR下降最为显著。华南地区仍以冬季下降最大。气温日较差整体呈现下降趋势,中高纬度下降比低纬度明显。在相同纬度带上,由于地理状况的不同,变化趋势有所不同。同时,气温日较差的变化有明显的区域和季节性差异,特别在西部的青藏高原和新疆地区的DTR变化与东部地区的差异明显。     

2019年沈阳一次凌晨气温骤升过程成因精细分析

2019年12月2日01时沈阳国家基本气象站(沈阳站)气温1 h内异常回升了6.5℃,利用常规和加密地面观测站实况、NCEP再分析及沈阳站逐小时风廓线雷达资料,从系统配置、热力学诊断、城市热岛效应等方面对此次异常升温事件成因进行精细分析。结果表明:沈阳站异常升温阶段,超低空到近地面暖脊过境造成辽宁大部分地区出现气温回升,暖脊过境是引发沈阳站午夜时分异常升温的原因之一;沈阳站位于沈阳市的东南部,当地面风为西北风时,风从温度相对较高的城区吹向郊区,造成沈阳南部郊区各站气温回升,与北部郊区对比得出升温幅度约为3—4℃。城市热岛中心向下风方漂移是沈阳站气温骤升又一原因。值得注意的是,气温回升前的温度基础值对气温回升幅度存在一定程度影响,回升前的基础温度越低,则回升后造成的升温幅度越大。