杭嘉湖地区城市发展对降水影响的分析

利用杭嘉湖地区长系列逐日降水资料,采用统计分析、线性回归、R/S分析、集中度和集中期等方法,探讨城市化发展条件下的降水变化规律。结果表明:随着城市化的快速发展,在年雨量、汛期雨量、大雨和暴雨日数上,杭嘉湖地区城区降水的增多趋势较郊区明显,城郊降水差距在增大,城市"增雨效应"显著;城郊年雨量的集中度均具有减少的趋势,但郊区递减速度稍大于城区;而冬季雨量则呈现出区域性特征,且城市化对小雨和中雨日数的影响仍具有一定的不确定性,反映出城市化对降雨影响的复杂性。     

中等排放情景下中国未来不同强度降雨对总降雨贡献的区域差异（2006―2100年）

采用RCP6.0中等排放情景下2006―2100年WRF 30 km×30 km日值降雨数据,根据中国气象局颁布的降雨强度等级划分标准,探究了中国不同强度降雨及其对总降雨贡献的变化趋势的空间差异特征。结果表明：1）在雨量上,中等排放情景下2006―2100年中国不同强度降雨呈现出不同的空间分异格局。小雨和中雨自东北向西南呈“高―低―高”的三块式空间分布特征;大雨、暴雨、大暴雨和总暴雨均呈“东南高,西北低”的分异格局;特大暴雨仅东南沿海的部分地区分布较多;总降雨呈“南方高,北方次之,西北低”的空间分异格局。2）在雨量贡献率上,强降雨对总降雨的贡献率普遍存在“东南高,西北低”特征,而弱降雨对总降雨的贡献率恰恰相反;不同强度暴雨对总暴雨的贡献率也有类似分布特征。3）在雨量变化趋势上,中国不同强度降雨变化趋势呈现出不同的空间分异格局,但强降雨呈增加趋势的区域显著多于呈减少趋势的区域。4）在雨量贡献率变化趋势上,强（弱）降雨对总降雨的贡献率呈增加（减少）趋势的区域占主导,强降雨对总降雨的贡献率呈增加趋势的地区明显多于弱降雨。5）在不同强度暴雨对总暴雨贡献率的变化趋势上,大暴雨和特大暴雨对总暴雨的贡献率呈增加趋势的区域明显多于暴雨。预估结果表明,中国东部降雨在朝着极端化方向发展。     

北京地区汛期降雨时空演变特征及城市化影响研究

近年来伴随着城市化的快速发展,世界各大城市汛期极端降雨事件频发,洪涝造成的社会经济损失日益严重,在此背景下,分析中国首都北京各城市化阶段汛期降雨变化显得非常有必要。论文基于30个雨量站1963—2012年汛期降雨资料,运用线性回归、滑动平均以及ArcGIS空间分析等方法对北京汛期降雨时空特征进行分析,通过对比城区和近郊区汛期降雨之间的差异来研究城市化对汛期降雨特征的影响,同时利用北京不同城市化阶段土地利用数据分析了城市下垫面变化对降雨的影响,得出以下主要结论：① 北京各区域汛期降雨时间上整体呈现下降趋势,空间上整体表现为由东向西呈逐渐减小的趋势。② 北京山区最容易发生小雨和中雨;城区则更容易发生中雨以上等级降雨事件,特别是暴雨和大暴雨;近郊区发生小雨和中雨概率与城区接近,但大雨以上等级降雨事件发生可能性小于城区;远郊发生各等级降雨事件的可能性均较大。③ 相对于北部近郊而言,在不同城市化发展阶段,城区降雨比南部近郊更大,但城市化增雨效应在城区与北部近郊之间也有所体现。④ 随着城市化的发展,北京城区和郊区城镇建设用地面积持续增长,原有下垫面条件被改变;由于城区城市化进程比近郊区更快,下垫面条件的改变使得城区汛期降雨量大于近郊区,且更易发生大雨以上等级降雨事件。     

天津市设计暴雨的空间分布特征

设计暴雨是区域防洪排涝和城市市政排水的重要基础,是关系到区域安全和城市运行的重要问题。利用天津站和塘沽站完整的分钟降雨量资料以及环城四区和滨海新区其它台站的降雨年最大值资料,推求了各台站的暴雨强度公式,分析了天津市城市化对设计暴雨强度的影响,以及中心城区与滨海新区的空间差异。结果表明:城市化对设计雨量有明显的影响,城区重现期1a的暴雨强度有降低的趋势,而重现期3 a以上的暴雨强度有所增强,而且城市化效应在不同环城区域存在明显的一致性,环城四区排水设计在重现期1a及以下时对城市化影响应有所考虑,而3 a以上重现期设计雨量采用中心城区暴雨公式是安全的;滨海新区3个区域各历时不同重现期下的暴雨强度均高于中心城区,尤其是塘沽远远高于中心城区,滨海区域采用全市统一的暴雨公式进行排水系统设计是不安全的,宜采用滨海新区各区县当地的暴雨强度公式。     

红河州暴雨时空分布特征分析

基于云南省红河州13个气象观测站1961~2010年逐日降水资料,使用Morlet小波分析等方法分析了红河州暴雨时空分布特征以及暴雨与降雨极值、降水量等的关系。结果表明:红河州暴雨日数和年暴雨雨量自北向南增多,单点暴雨最多,占69%,主要出现在南部地区;红河州大部分站点20世纪80年代后期暴雨日数、站次数和暴雨量都有增多的趋势;红河州全年均有暴雨发生,1月、2月最少,6月、7月最多;年暴雨雨量存在着3~7 a、5~11 a、8~17 a的周期变化规律,各县市以3年左右的小周期最具有普遍性;暴雨极值大多出现在5~9月份,年暴雨量与年雨量的丰-枯变化趋势一致。     

基于CLDAS融合降水的中国降雨侵蚀力研究

气象站和卫星降雨资料估算降雨侵蚀力时存在无法反映空间异质性且精度差的问题,基于CLDAS多源融合降水,利用EI₆₀模型从不同的时空尺度对中国的降雨侵蚀力进行评估,并结合降雨量、侵蚀性降雨次数、侵蚀密度等指标,探讨降雨对土壤侵蚀的潜在作用。结果表明：（1） CLDAS降雨侵蚀力与地面实测数据在不同的时间尺度均有良好的回归关系,相关系数达到0.8以上,与CMORPH降雨侵蚀力相比,其相对误差显著降低,可以准确反映全国范围的降雨侵蚀力季节性变异。（2） 在2001—2020年,不同雨量区的降雨侵蚀力、降雨量和侵蚀性降雨次数的变化趋势基本一致,高雨量区的年际变化波动剧烈,侵蚀性降雨次数和暴雨过程协同影响降雨侵蚀力的大小。（3） 空间上,中国的降雨侵蚀力值的特点为东南沿海地区高、西北内陆地区低。时间上,侵蚀性降雨集中在5—8月,夏、秋两季对土壤造成的侵蚀影响更大。（4） 通过对年降雨量、年侵蚀密度和年暴雨量进行分区定量分析,结果表明暴雨量与侵蚀密度成正相关关系,即年降雨量一定,暴雨事件越多,降雨侵蚀密度越大。     

基于TRMM数据的鄱阳湖流域降雨时空分布特征及其精度评价

基于1998-2007 年热带测雨卫星(TRMM) 3B42 V6 降雨数据分析鄱阳湖流域降雨时空分布特征, 并利用40个气象站观测日降雨数据对TRMM数据在不同子流域、不同降雨强度及不同季节里的精度进行了对比分析, 弥补了以往只评价整体精度的不足。结果显示:鄱阳湖流域北部地区修水、饶河子流域较易出现暴雨, 导致雷达信号衰减, 使TRMM对大雨强降雨的探测出现较大偏差;流域内降雨以10~50 mm为主, 其雨量占到总雨量的60%;流域降雨在年内1-3 月中旬为干旱少雨期, 3 月下旬-9 月初为湿润多雨期, 9-12 月再次进入干旱少雨期;而空间分布呈东、西部大, 中部小的格局;同时发现, 在赣南山区TRMM降雨较观测雨量低300~400 mm, 这可能受高程和坡度的影响, 使TRMM对山区降雨的探测精度也出现较大偏差。     

1960—2017年太湖流域不同等级降水时空特征

基于太湖流域1960—2017年逐日降水数据，运用Mann-Kendall非参数检验法、R/S分析等方法，分析太湖流域不同等级降水的时空变化特征，并探讨了不同等级降水对年降水的影响。结果表明：1）近60年来，流域小雨发生率最高，为73.55%；年总降水量中，中雨量所占比例最大，为32.05%。小雨发生率呈显著减少趋势，暴雨贡献率呈显著增加趋势。2）太湖流域大雨、暴雨的降水量和降水日数都呈显著增加，小雨日数显著减少，小雨强度、年总降水强度显著增强。3）不同等级降水变化趋势的空间分布存在明显差异。小雨日数与年总降水日数，以及小雨强度与年总降水强度的变化趋势空间格局相一致。中雨日数、大雨日数、暴雨日数变化趋势的空间分布与其对应的降水量变化趋势的空间格局相似。4）R/S分析结果显示，小雨、暴雨、年总降水相关指标（小雨量除外）都表现出较强的持续性，未来变化趋势与过去相一致。5）近60年来，太湖流域年总降水量、降水日数、年总降水强度的变化，分别受中雨量、小雨日数、暴雨量的影响较大。在旱年流域年降水量偏少受大雨量减少的影响较大，而涝年年降水量偏多受暴雨增加的影响较大。     

东北黑土区坡耕地土壤侵蚀对影响因素响应的定量分析

东北黑土区坡地耕作方式多样,侵蚀过程复杂,形成了强烈的水土流失,须加强土壤侵蚀影响因子对产流产沙影响的定量化研究.本文利用2013-2017年东北典型黑土区海伦市光荣小流域不同处理方式的坡耕地径流小区监测数据,采用K均值聚类法和通径分析法,系统研究了不同降雨类型事件中坡耕地产流产沙对影响因素的响应.研究结果发现,研究区以中等历时、中等雨强、中等雨量的降雨(RⅢ)为主,其次是长历时、中等雨量的变雨强类型降雨(RⅡ),长历时、大雨量、大雨强的大暴雨(RⅠ)极少发生.横坡垄作对RⅢ的水土保持防护效益明显优于RⅡ.在免耕、少耕、顺坡垄作和裸坡小区,RⅡ和RⅢ的平均次降雨径流深相差较小,但RⅢ的土壤流失量明显高于RⅡ,RⅢ是研究区土壤流失的主要贡献者.降雨量和降雨侵蚀力分别在RⅢ和RⅡ中对产流具有较大影响.水土保持措施通过直接和间接影响径流深的作用进而控制土壤流失量.作物经营管理对土壤流失量的影响以间接效应为主.本文研究结果表明不同处理小区的径流深和土壤流失量均具有显著差异,实施水土保持措施能明显减少产流产沙.单纯从防治水土流失的角度考虑,横坡垄作是该区最为适宜的水土保持措施,其次是免耕,不推荐少耕措施.     

1961—2016年中国昼夜降水变化的时空格局

全球气候变暖背景下中国降水量变化的区域差异显著。基于1961—2016年期间,全国763个观测台站白昼和夜间的降水观测数据,分别从昼夜降水量、降水日数、降水强度以及对总降水量的贡献率等四个方面,解读中国九大流域昼夜降水变化的时空格局。结果表明：① 昼夜降水量变化的流域差异显著,可归纳为四种类型：昼夜同增型、昼夜同减型、昼增夜减型和昼减夜增型。② 流域总降水量变化与昼夜降水量密切相关。淮河流域降水量减少是由白昼降水量（-0.72 mm/a）减少所致,而黄河流域降水量减少则是由夜间降水量（-0.21 mm/a）减少所致。③ 干旱区、半干旱区及半湿润区的流域,昼夜大雨的雨量要高于昼夜暴雨;湿润区的流域,则表现为昼夜暴雨的雨量要高于昼夜大雨,尤其是珠江流域和东南诸河流域。④ 从全国尺度来看,白昼大雨、夜间大雨和暴雨对总降水量的贡献率超过10%,而白昼暴雨的贡献率约10%。湿润区流域昼夜暴雨对总降水量的贡献率高于昼夜大雨对总降水量的贡献率,而干旱区-半干旱区流域则相反。研究结果有助于深化认识全球变暖对区域日降水循环的影响。     

楚雄市城市气候特征分析——兼谈中国主要城市热岛强度对比分析

利用云南省楚雄市气象观测站1959~2000年资料与其郊区南华气象观测站资料进行比较, 并用小波分析等方法,通过与北京、上海等大城市热岛强度进行对比分析,找出了我国不同城市热岛强度分布特征,发现楚雄市热岛强度的年变化和日变化规律。结果表明,进入20世纪80年代以来,楚雄市热岛效应日趋明显,呈明显的季节性,其变化规律与北京、上海等大城市既有相似之处也有不同之处,不同区域背景对城市热岛效应有一定影响。随着楚雄城市的发展,城区的绝对湿度和相对湿度逐渐减少,“干岛效应”呈增强的趋势。     

中国县域土地城镇化的区域差异及其影响因素

中国经历了史无前例的快速城镇化进程,与之相伴随的是更加迅猛的土地城镇化过程。基于2000年和2015年中国土地利用现状遥感监测数据,综合运用空间分析、多元回归和地理加权回归的方法,深入分析了中国县域土地城镇化的区域特征及其影响因素。结果表明：① 中国县域土地城镇化率年均增长2.77%,其中近40%的区县城镇化率年均增长大于3%;在空间上呈现出不同于人口城镇化的扩散趋势。② 中国县域土地城镇化的南北分异规律较东西分异更为明显。土地城镇化的高值区域始终集中在胡焕庸线的东南半壁,而围绕主要的城市群地区则形成“组团式”增长的热点区,地区间差异趋于收敛。③ 人口集聚、经济发展、产业结构、城市特性与地理区位等要素对县域土地城镇化空间分异格局的影响较为显著、稳定,各要素对土地城镇化的影响均具有明显的时空依赖特征。分析揭示县域土地城镇化的时空特征及其动力机制,对于科学认识新型城镇化和实施城乡融合、乡村振兴战略,具有重要的理论价值与现实意义。     

城市化对云南高原楚雄市近年来雨岛效应的影响研究

利用2010-2015年楚雄市城市和郊区共10个气象站点的降雨量资料,采用城市和郊区对比等方法分析楚雄市的降雨特征,运用灰色关联度分析各气象因子、人文因子与雨岛强度的关联程度。结果表明：楚雄市近年来雨岛效应明显,降雨中心主要位于城市及其下风方向的苍岭;当出现小雨和中雨,大尺度大气环流场比较弱的条件下,楚雄市城市雨岛强度较强;楚雄市干湿季分明,月降雨量主要集中在雨季,城市雨岛效应在雨季更显著。影响楚雄市雨岛强度的因素中,关系最为密切的人文因子则为城区面积,而关系最为密切的气象因子是日照时数,且人文因子占较大比重。     

新型城镇化视角下县域城镇化时空格局及聚集特征——以浙江省为例

基于新型城镇化特征及内涵，选取人口、经济、社会、空间、居民生活质量、城乡统筹发展和创新发展7个因素26项指标构建浙江省县域新型城镇化水平评价体系，运用模糊综合评价法计算了该省70个县域行政单元2007—2016年新型城镇化水平。在此基础上，采用ArcGIS对计算结果进行可视化表达和分析，并采用系统聚类法进行了验证。结果表明：（1）浙江省县域新型城镇化水平在时间上总体呈缓慢上升趋势，在空间上总体呈现“倒三角”特征；（2）形成三个高水平区域中心和两个低水平区域中心，高水平区域中心对周边区域带动辐射效应明显；传统城镇化指标对新型城镇化水平贡献较大，但城乡统筹发展和创新发展的贡献逐年上升；（3）新型城镇化水平较高区域得益于其创新发展，其城乡统筹发展和社会城镇化相较其他区域表现突出。     

珠三角城市化对气温时空差异性影响

利用1967-2015年珠江三角洲21个气象站逐日气温资料,根据人口数量、人口密度和夜间灯光数据等数据集划分城市和郊区站点类型,在此基础上,对比不同时空尺度城市站和郊区站气温变化,分析了城市化对气温影响的时空差异性。结果表明：① 1967-2015年,珠三角地区年平均气温、平均最高气温和最低气温均显著升高,平均最低气温的增温速率最高,分别是平均气温的1.05~1.16倍和平均最高气温的0.95~1.32倍。其中,年平均气温变化速率的季节差异普遍表现为秋冬季节增温最强,增温速率均高于0.3 ℃/10a,春夏季节增温较弱,增温速率最低为0.16 ℃/10a。② 利用城市和海表温度对比研究城市化效应,受城市化影响,珠三角年平均气温的增温趋势是0.096 ℃/10a。③ 利用城市和郊区对比研究城市化效应,1967-2015年城市化对城区的气温升高具有显著贡献,而且城市化对平均最高气温及最低气温增温的贡献率最大。其中,城市化对年平均气温变化的贡献率的季节差异表现为夏冬季节较强,贡献率高于11.8%,春秋季节较弱,贡献率最低仅为4.46%。④ 站点划分方法,城市化发展不同阶段及研究时间尺度的选择均导致城市化增温效应的研究结果具有较大不确定性。不同站点分类方法多指示城市化对最低气温升高的贡献率最强,最高可达到38.6%。     

中部地区农民城镇化意愿及其影响因素研究

城镇化本质是“人”的城镇化，“人”的城镇化关键是实现由农民向市民的转化。首先，本文从理论上构建出农民城镇化意愿的二元logistic模型；其次，选取我国中部地区安徽皖南芜湖县、皖北临泉县作为典型案例地进行实证对比研究。结果表明：①总体上，典型县域农民城镇化意愿相对较强烈（75.01%）；②个体特征因素、家庭因素及社会因素均对安徽典型县域农民城镇化具有十分显著影响，其中受教育程度、家庭年总收入、学龄儿童、政府就业政策及教育政策等对农民城镇化意愿产生显著正向效应；务工年限、城里社会关系等也对农民城镇化意愿产生正向影响，但显著性程度相对不高；而农民年龄、户籍社保制度对农民城镇化意愿产生显著负向影响。③最后，从增加城镇就业岗位、开展职业教育培训、深化改革社保制度及加强社区治理体系建设等方面提出促进农民城镇化发展的政策建议。     

中国县域城镇化格局演化与优化路径

县域城镇化的有序发展和优化布局,对于推进城乡要素平等交换、产业结构优化调整、资源与市场优化配置、促进城乡融合发展与乡村振兴具有重要战略意义。研究表明：① 2000—2020年中国县域城镇化快速发展且区域差异显著,东部沿海地区、中部城郊地区和北方边境地区的县域城镇化率相对较高,而西南地区、中部农区、西藏及新疆大部分地区的县域城镇化率偏低;2020年沿“胡焕庸线”东侧的东北地区、冀北及晋陕豫地区、川东及云贵地区成为县域城镇化率高值区,珠三角地区、长三角地区、京津冀地区、成渝地区、长江中下游地区、内蒙古边境地区,以及江浙闽东南沿海一带城镇化率超过50%的县域达716个,占比38.3%。② 县域城镇化是人口、经济、社会、文化等要素综合作用的结果,经济发展水平、自然环境条件、基础设施建设、地理区位条件、公共资源供给、专业创业集群与宏观政策等影响县域城镇化的方向、范围和深度。预测到2035年中国城镇化率为76.04%,县域城镇化率为64.38%。未来要重视强化县域人口、经济、社会和空间组织结构的调整优化。③ 县域城镇化发展可分为大城市周边县域要素集聚型城镇化、专业功能县域产业集聚带动型城镇化、农产品主产区县域农业现代化引领型城镇化、重点生态功能区县域生态保育型城镇化、人口流失县域异地转移集中型城镇化等5种类型。④ 县域城镇化以县城和重点镇作为要素集聚的重要空间载体,形成居业协同与产城融合的多级体系。通过构建产业全价值链、主导产业关联集群、公共服务融合配置体系等创新路径,将推动城乡要素平等交换与公共资源均衡配置、城乡产业融合与等值化发展,促进城乡融合网络化、城乡治理体系化与资源利用集约化,为优化县域人地关系和城镇化空间体系提供持久动力。     

Effects of urbanization on daily temperature extremes in North China简

The regional changes of daily temperature extremes in North China caused by ur- banization are studied further from observed facts and model estimates on the basis of ho- mogenized daily series of maximum and minimum temperature observations from 268 mete- orological stations, NCEP/DOE AMIP- Ⅱ reanalysis data （R-2）, and the data of simulations by regional climate model （RegCM3）. The observed facts of regional warming on long time scales are obtained by analyzing the indices of temperature extremes during two time periods of 1961-2010 and 1951-2010. For urbanization effect, the contributions to decreases in an- nual and winter diurnal temperature range （DTR） are 56.0% and 52.9%, respectively, and increases in the lowest minimum temperature （TNn） are 35.7% and 26.2% by comparison of urban and rural observations. Obtained by R-2 data with observations for contrast, on the other hand, increase in the number of annual warm nights （TN90p） contributed by urbaniza- tion is 60.9%. And observed facts of regional warming in daily temperature extremes are also reflected in the simulations, but what difference is urbanization progress at rural areas in North China would be prominent in the next few years relative to urban areas to some extent from model estimates.