Effects of Urbanization on Extreme Warmest Night Temperatures During Summer near Bohai

Many previous studies have focused on the impacts of urbanization on regional mean temperatures. Relatively few have analyzed changes in extreme temperatures. Here, we examine the impact of urbanization on extreme warmest night temperatures from 33 stations in the Bohai area between 1958 and 2009. We compute the Generalized Extreme Value（GEV） distribution of extreme warmest night temperatures and analyze long-term variations in its characteristic parameters. A new classification method based on the factor analysis of changes in extreme night temperatures is developed to detect the efects of urbanization in diferent cities. Of the three parameters that characterize the GEV distribution, the position parameter is the most representative of long-term changes in extreme warmest night temperatures. During the period of rapid urbanization（i.e., after 1978）, all three parameters of the GEV distribution are larger for the urban station group than for the reference station group, so are the magnitudes of their variations, and the urban areas have been experiencing higher extreme warmest night temperatures with larger variability. Diferent types of cities in the Bohai area have all experienced an urban heat island efect, with an average urbanization efect of approximately 0.3 per decade.     

城市化对天津近60年平均温度和极端温度事件的增暖影响

基于天津均一化的逐日平均、最低和最高气温观测数据,以及利用天津区域自动站定时观测气温整合数据对城乡台站的划分结果,研究分析了天津地区1959～2000年、1959～2005年、1959～2012年、1959～2017年4个时段平均温度和极端温度事件的趋势特点及其变化幅度。结果表明,天津地区的气温增暖是毋庸置疑的,4个时段年平均气温增加幅度分别达1.35°C、1.65°C、1.71°C、2.05°C,其中,冬季上升幅度相对最大,分别为2.45°C、2.82°C、2.55°C、2.86°C。城市化导致的年平均气温增暖幅度在逐年增强,4个时段的增暖贡献分别达3.73%、3.71%、4.73%、5.17%,但对于冬季来说,乡村区域的增暖趋势幅度明显大于城市区域,这一特点在年和季节极端冷事件（TN10p、TX10p）和极端最低气温事件（TNn）中有明显表现。因此,在时间尺度上,城市化对天津地区的平均和极端温度增暖影响仍然是较为显著的,并且乡村区域的城市化进程相对城市区域更为突出。     

近50年秦岭南北不均匀增温及对城市化响应

根据1961—2012年陕西省均一化气温数据分析了秦岭南北两侧平均气温、最高气温、最低气温的年、季节变化特征,结果表明:秦岭南北两侧年平均气温、最高气温和最低气温均呈增加趋势,增加幅度南北分布不均,北麓温度增幅较南麓显著;气温季节变化存在一定差异,平均气温在春季和冬季增温显著,最高气温在春季增温显著,最低气温在冬季增温显著,秦岭南北两侧春季、秋季气温日较差变大,冬季和夏季气温日较差变小。为了进一步明确气温变化的原因,结合DMSP (defense mete-orological satellite program)/OLS (operational lines-can system) 数据将秦岭南北两侧分为5个区域,分别计算每个区域内城市化对气温变化的影响以及城市化影响的贡献率表明:秦岭北麓城市化过程较秦岭南麓快,城市化发展的差异,导致了城市化对秦岭南北两侧温度影响的不均匀性,秦岭北麓气温变化受城市化影响程度明显高于秦岭南麓,影响主要以平均气温和最低气温为主,城市化发展的差异加剧了秦岭南北两侧气温变化的非均匀性。     

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.     

北京1960—2008年气候变暖及极端气温指数变化特征

应用均一化逐日气象观测资料,分析了北京地区1960—2008年气候变暖及主要极端气温指数的统计特征。结果表明：近49年来北京年平均气温增温速率约为0.39℃/10a,最高、最低气温变化具有明显的非对称性。霜冻日数和气温年较差呈现下降趋势,暖夜指数及热浪指数呈现上升趋势,除气温年较差外,其他极端气温指数的气候变率均在加大。北京年平均气温及极端气温指数主要存在21年、15～17年及准10年周期特征。年平均气温与极端气温指数之间存在较强相关性,气候变暖突变发生前后某些极端气温指数发生频率表现出明显差异。自1980年起,北京市区极端最高气温及其增温率明显高于近郊和远郊,高温日数市区多于近郊,近郊多于远郊;近、远郊极端最低气温温差高于城、近郊温差。     

格点资料在城市气候变化研究中的应用

为了解浙江省城市增暖的地域差异及其受热岛效应影响的程度,对杭州、宁波、温州3个城市的气候变化趋势进行了分析。为减少观测资料的非均一性,运用最优插值法将浙江省1971—2010年62个站点资料的信息植入到NCEP月平均温度资料的背景场中,得到格距为5 km的格点资料。研究结果表明:3个城市在近40年表现出明显的增温趋势,城区增温明显快于乡村的。各地区增温率的时空变化存在一定差异,与人口密度、工业总产值、用电量及车辆拥有量等经济数据的分布及变化基本一致。沿海城市温州增温率最小,但城乡差异最明显。同样为沿海城市的宁波,由于经济发展地域差别较小,虽表现最明显的增温,但城市热岛效应最弱。3个城市的热岛效应及热岛增温贡献率均存在明显的季节变化:杭州的热岛效应呈春、夏、冬、秋依次减弱的变化规律;温州则呈春、秋、冬、夏依次减弱的变化规律;宁波类似于城市群发展的模式,导致其热岛效应较不明显,以夏季和秋季最强。城市化发展引起的增暖占有较大的比重,杭州和温州年平均气温的增加大约有1/3是由城市化引起的,其中杭州夏季热岛增温贡献率达到2/3以上,温州春、夏季热岛增温贡献率均达到43%左右,宁波城市热岛增温贡献率相对较小,夏季的最大,为20%左右。     

西南地区城市热岛强度变化对地面气温序列影响

利用1961—2004年我国西南地区322个站的气温观测资料, 分析了乡村站、小城市站、大中城市站和国家基准/基本站气温变化趋势特点, 着重研究了城市化对城镇站和国家站地面气温记录的影响程度和相对贡献比例。结果显示:区域平均的各类台站年平均气温呈现不同程度的上升趋势, 城市站、国家站的增温速率均高于乡村站。大中城市站和国家站的年平均热岛增温率分别为0.086 ℃/ 10a和0.052 ℃/10a, 其增温贡献率分别达57.6%和45.3%。与大多数地区不同, 西南地区的增温速率明显偏小。因此, 尽管平均热岛强度变化比许多地区弱, 但其相对贡献明显, 表明城市化对该区域气温趋势的绝对影响较弱, 但相对影响较强。另外, 城市热岛增温有明显的季节变化, 表现为秋季最强, 春季或冬季次之, 夏季最弱。热岛增温贡献率则为春季最大 (100%), 夏季次之 (73%以上), 秋季和冬季相对较小。这主要是因为春、夏两季背景气候变凉或趋势微弱, 热岛增温在实际增温中占有更高的比例。     

Trend analysis of long-term temperature time series in the Greater Toronto Area (GTA)

As the majority of the world’s population is living in urban environments, there is growing interest in studying local urban climates. In this paper, for the first time, the long-term trends (31–162 years) of temperature change have been analyzed for the Greater Toronto Area (GTA). Annual and seasonal time series for a number of urban, suburban, and rural weather stations are considered. Non-parametric statistical techniques such as Mann–Kendall test and Theil-Sen slope estimation are used primarily for the assessing of the significance and detection of trends, and the sequential Mann test is used to detect any abrupt climate change. Statistically significant trends for annual mean and minimum temperatures are detected for almost all stations in the GTA. Winter is found to be the most coherent season contributing substantially to the increase in annual minimum temperature. The analyses of the abrupt changes in temperature suggest that the beginning of the increasing trend in Toronto started after the 1920s and then continued to increase to the 1960s. For all stations, there is a significant increase of annual and seasonal (particularly winter) temperatures after the 1980s. In terms of the linkage between urbanization and spatiotemporal thermal patterns, significant linear trends in annual mean and minimum temperature are detected for the period of 1878–1978 for the urban station, Toronto, while for the rural counterparts, the trends are not significant. Also, for all stations in the GTA that are situated in all directions except south of Toronto, substantial temperature change is detected for the periods of 1970–2000 and 1989–2000. It is concluded that the urbanization in the GTA has significantly contributed to the increase of the annual mean temperatures during the past three decades. In addition to urbanization, the influence of local climate, topography, and larger scale warming are incorporated in the analysis of the trends.     

城市化对安徽省极端气温事件的影响

利用卫星遥感资料对安徽省46个台站进行分类,统计分析了城市站、郊区站和乡村站1961-2010年的极端气温指数的年和季节的变化趋势及其受城市化的影响和贡献。结果表明：1) 近50年来,除最高气温年极大值外,其他气温年极值都有明显上升趋势,以最低温度极小值最显著;暖日、暖夜天数呈增加趋势,而冷日、冷夜天数呈减少趋势,其中暖夜和冷夜变化趋势更明显;各极端指数的变化趋势总体均表现为城市站较乡村站更显著,郊区站介于两者之间。2) 城市站最高气温极大值、最低气温极大值和最低气温极小值因城市化造成的增温分别为0.144、0.184和0.161℃/10a,增温贡献率分别达100.0%、58.8%和21.6%,但城市化对最高气温极小值影响较弱;季节尺度的城市化影响基本都造成增温,春、秋季更明显,而增温贡献率以春、夏季更明显,冬季最小或不显著。3) 城市化效应使暖日和暖夜天数增加、冷夜天数减少的趋势更加显著,城市化影响贡献率都在40%以上;暖日、暖夜和冷夜天数的城市化影响贡献率都在冬季最小或不显著。     

北京地区城市热岛强度变化对区域温度序列的影响

通过对北京地区20个台站1961~2000年月平均温度资料的对比分析,证实热岛效应对城市气象站记录的地表平均气温的绝对影响随时间显著增大,近20 a尤为突出,但其相对影响即热岛增温对全部增暖的贡献却呈下降趋势。近40 a来,北京地区的国家基本、基准站平均温度距平序列与被认为不受城市热岛影响的郊区站平均温度距平序列差异明显,由于热岛效应加强因素引起的国家基本、基准站平均年温度变化速率为0.16℃/(10 a),对整个时期全部增温的贡献达到71%;近20 a来热岛效应加强因素使北京地区国家基本、基准站年平均温度每10 a增暖0.33℃,对该时期全部增温的贡献达到49%。城市热岛效应加强因素对国家基本、基准站季节平均温度上升的贡献在夏、秋季高,冬季最小。本文的结果说明,目前根据国家基本、基准站资料建立的全国或较大区域平均温度序列可能在很大程度上保留着城市化的影响,有必要做进一步的检验和订正。     

基于OMR方法的城市化进程对辽宁省气温变化的影响分析

利用1961—2018年辽宁省61个国家级气象站逐日平均、最高、最低气温观测资料以及NCEP/NCAR再分析资料,定量分析了城市化对辽宁省气温变化的影响。结果表明：辽宁省气温呈显著增加趋势,观测资料的增温趋势较再分析资料明显;逐日平均、最高、最低气温均表现出冬季增温速率最快,春季、秋季次之,夏季增温速率最慢;在城市化影响贡献率上,秋季最大,夏季和春季次之,冬季相对较小;空间分布上,辽宁省绝大部分地区城市化影响呈上升趋势,呈现出中部大于外围,东部大于西部,南部大于北部的分布形势,城镇化发展水平越高的地区,观测与再分析方法的差值增加趋势越明显;平均气温、最高、最低气温的城市化影响分别是0.13℃/10 a、0.045℃/10 a、0.216℃/10 a,城市化影响贡献率分别为38.5%、19.5%、43.4%,说明快速的城市化进程是导致辽宁省气温增暖的重要因素。     

兰州近50a冬季气温变化及其可能原因分析

利用1960—2010年兰州等3站逐日观测资料,分析了兰州冬季气温变化及其可能成因。结果表明：近50 a兰州冬季气温、日较差、冷日数、冷积温及极端高、低温日数的变化速率均在1980s发生跃变。平均气温持续显著的增温,在1960s、1970s最低气温增温起主要作用,日较差、冷积温及极端低温日数显著减少,在1980s后由最低、最高气温共同增温所致,日较差减小变缓,冷积温稳定维持在较低水平,极端高温日数显著增加。大气环流异常和城市化共同影响,导致兰州冬季显著增温,二者对增温的贡献率分别约为37.24%和62.76%。1980s中期之后中高纬度欧亚上空对流层中层盛行纬向环流,两槽一脊的振幅减弱,西北地区位于中国上空异常反气旋西部偏南气流控制下,且同期城市热岛效应更加显著,这些均有利于兰州冬季增温。     

北京气温日变化特征的城郊差异及其季节变化分析

本文利用北京地区近4年67个自动气象站的逐小时气温观测资料,基于北京地区气温的日变化特征,通过分析日最高、最低气温出现时间的概率分布,研究了城区、郊区气温的日变化差异及季节特征.此外,进一步分析研究了不同单位时间间隔变温的日变化特征,及最大变温出现时间的概率分布情况.研究结果表明:平均而言,城区最高温度出现的时间偏晚,而最低温度出现的时间城区偏早于郊区,与郊区相比,北京城区站点温度的日变化特征更为一致,最高(低)温度出现的时间更加集中;温度日变化的特征随季节有明显的变化,最高温度出现时间在秋、冬两季最为集中,在春季和夏季较为分散;而最低温度出现时间在春、夏两季最为集中,在秋季和冬季最为分散.一天中正、负变温过程具有非对称特征,正变温是比较急剧的过程,负变温相对比较缓慢,北京城区站点的变温幅度小于郊区,春、秋和冬季变温幅度较大,夏季变温幅度最小.不同单位时间内变温速率的分析表明,最强的变温过程一般在3小时以内;最大变温出现时间的概率分布分析表明,最大正变温出现时间在冬季最为集中,夏季最为分散;而最大负变温在秋季最为集中,在春季最为分散.最高(低)温度、变温的城、郊特征差异主要是由于城市热容量比郊区大,且具有更多变化的复杂性而形成的.温度日变化的特征和其区域、季节差异性的揭示,不仅有助于更好地认识和理解区域气候特征和城市化对气温的影响,也可以为做好精细化的天气预报提供气候背景参考.     

城市化进程对珠江三角洲地区气温变化的影响

根据1979—2010年珠江三角洲24个气象站的气温观测数据以及NCEP/NCAR R1地表气温再分析月资料,运用OMR（observation minus reanalysis）方法分析了珠三角地区平均气温、平均最高气温、平均最低气温的年、季变化趋势。研究结果表明,过去32年珠三角大部分地区呈增温趋势,年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温的OMR趋势分别为0.22/10a、0.19℃/10a、0.23℃/10a,对珠三角地区观测气温增暖的贡献率分别为55.7%、41.7%、57.2%;四季OMR增温趋势冬季最大,夏秋季较小。城市化对区域平均最低气温的影响比对平均最高气温的影响更大。     

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。     

ON TEMPERATURE CHANGES OF SHANGHAI AND URBANIZATION IMPACTS

To understand how temperature varies in urban Shanghai under the background of global climate change and how it is affected by urbanization, the Shanghai temperature responses to global warming were analyzed, and then the temperature trends of urban and suburb stations under different climatic backgrounds were obtained. The urbanization effects on temperature were studied by comparing urban stations to suburb stations, the relationship between urbanization variables and temperature components were obtained, and observation data of surface and high level were combined to assess the contribution of urbanization effect. In the last part of the paper, the cause of urbanization effects on temperature was discussed. The results indicated: The long term change trend of Shanghai annual mean temperature is 1.31/100a from 1873 to 2004, the periods of 1921 – 1948 and 1979 – 2004 are warmer, and the 1979 – 2004 period is the warmest; compared to suburb stations, the representative urban station has slower decreases in the cool period and faster increases in the warm one; the urban and suburb temperatures have distinct differences resulting from urbanization and the differences are increasing by the year, with the difference of mean temperature and minimum temperature being the greatest in fall and that of maximum temperature being the largest in summer between the urban and suburban areas. The urbanization process accelerates the warming speed, with the minimum temperature being the most obvious; the urbanization effect contributes a 0.4°C increase in 1980s and 1.1°C in 1990s to the annual mean temperature.     

我国冬季极端低温指数的年代际变化特征

前人在研究极端气温时,大多关注其长期变化趋势,而对其年代际变化的研究较少。本文利用1961～2016年全国839个台站的逐日最高气温、最低气温和日平均气温资料,重点分析了我国冬季极端低温指数的年代际变化特征。本文采用谐波分解提取了每个台站冬季极端低温指数前四波分量,将其作为年代际变化分量,并将其累计方差贡献大于25%的台站认为发生了明显的年代际变化的台站。结果表明:呈明显年代际变化的台站主要位于长江以北地区、新疆北部以及青藏高原东部地区。其中,长江以北地区及新疆北部地区的年代际变化在1979年后较为一致,据此可将1979年之后的时段大致划分为前冷期（1979～1986年）、暖期（1987～2007年）和后冷期（2008～2016年）三个时期。上述两个地区的冬季极端低温指数的年代际变化与东大西洋/西俄罗斯遥相关型联系在一起,该遥相关型的年代际变化对应着乌拉尔山阻塞型环流频次和东亚大槽强度的年代际变化。     

全球变暖与城市效应共同作用下的极端天气气候事件变化的最新认知

近年来,城市气候变化问题引起高度关注.综合IPCC第一工作组第六次评估报告(IPCC AR6)关于气候变暖背景下城市对极端天气气候事件影响的评估,本文得到以下科学认识:城市化加剧了局部气候变暖,全球许多城市都面临更多更强的高温热浪事件;城市化使得诸多城市区域及其下风向极端降水增加,地表径流加强;沿海城市受到日益加剧的与...     

京津冀城市群气候变化及影响适应研究综述

本文对2000年以来京津冀城市群气候变化及影响适应的研究成果进行了综述。研究表明：20世纪60年代以来,京津冀城市群年平均气温和极端高温指数显著升高,年降水量波动减少,到21世纪10年代,极端强降水指数降低。京津冀气候变化是全球变暖和城市化共同作用的结果,城市化加速了京津冀变暖趋势,增加了极端高温和极端强降水的频率和强度,气候风险高。未来京津冀城市群协同发展,面临高温热浪、强降水、水资源短缺和海平面上升等风险将更严峻,气候变化适应是京津冀城市群可持续发展面临的紧迫问题,适应策略等方面研究已取得了明显进展,但适用性和针对性还存在不足。本文提出了未来研究展望：深入研究城市化对气候变化的反馈,发展全球气候变化和城市化共同作用下的气候风险精细化预估技术,系统研究气候变化对城市的影响和不同行业的脆弱性,加强温室气体监测评估技术研究,加强适应气候变化的策略、路径和技术研究。     

Spatial and temporal variation in daily temperature indices in summer and winter seasons over India (1969–2012)

Spatial and temporal variations in summer and winter extreme temperature indices are studied by using daily maximum and minimum temperatures data from 227 surface meteorological stations well distributed over India for the period 1969–2012. For this purpose, time series for six extreme temperature indices namely, hot days (HD), very hot days (VHD), extremely hot days (EHD), cold nights (CN), very cold nights (VCN), and extremely cold nights (ECN) are calculated for all the stations. In addition, time series for mean extreme temperature indices of summer and winter seasons are also analyzed. Study reveals high variability in spatial distribution of threshold temperatures of extreme temperature indices over the country. In general, increasing trends are observed in summer hot days indices and decreasing trends in winter cold night indices over most parts of the country. The results obtained in this study indicate warming in summer maximum and winter minimum temperatures over India. Averaged over India, trends in summer hot days indices HD, VHD, and EHD are significantly increasing (+1.0, +0.64, and +0.32 days/decade, respectively) and winter cold night indices CN, VCN, and ECN are significantly decreasing (−0.93, −0.47, and −0.15 days/decade, respectively). Also, it is observed that the impact of extreme temperature is higher along the west coast for summer and east coast for winter.