2003-2006年南宁市热岛强度变化特征

分析了2003-2006年南宁市区和郊区的10个自动气象观测站气象资料,结果表明,南宁市区的热岛强度（UHI）具有明显的日、月和季节变化。一般来说,南宁市UHI夜间＞UHI白天;UHI干季（9月至翌年1月）＞UHI雨季（2-8月）;UHI秋季＞UHI夏季。用不同的温度指标计算出的UHI略有不同：UHI最低气温为1.43℃、UHI平均气温为0.94℃、UHI最高气温为0.28℃。利用灰色关联度分析法分析了影响南宁城市热岛效应的主要气象因子,发现在风速小、相对湿度小的时候热岛效应强。     

基于MODIS数据的近8年长三角城市群热岛特征及演变分析

利用MODIS hdf数据来反演地表温度,首先通过数据挑选少云覆盖图像,再经多波段综合法去云,用近8年的MODIS历史资料选择劈窗算法反演计算给出了长三角平均地表温度分布图,以长三角作为区域整体研究热岛效应,分析了城市群热岛分布特征,指出主要城市热岛分布呈"Z"字型分布格局。长三角地区热岛强度季节变化是夏季最强,春季次之,秋冬季除少数地区为较强热岛外,大部分地区都显示为弱热岛或无热岛。采用GIS地理统计方法比较16城市的强热岛面积分布,分析了2001—2008年夏季各城市热岛强度的年际变化趋势。     

广州市2005年热岛强度变化特征

分析2005年广州市市区和郊区的8个自动气象观测站气象资料得出,热岛强度（UHI）具有明显的日、月和季节变化。一般来说,广州市UHI夜间〉UHI白天;UHI干（10月-次年5月）〉UHI雨事（6-8月份）;UHI春季〉UHI夏季。用不同的温度指标计算出的UHI略有不同：UHI最低气温为1．50℃、UHI平均气温为1．16℃、UHI最高气温为0．61℃。     

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。     

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。     

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。     

城市热岛强度变化对安徽省气温序列的影响

根据安徽省81个气象台站的资料研究了其气温序列特点,并选取了其中46个台站,划分为城市站、乡村站、国家基本/基准站等类别,对1966～2005年期间平均、最高、最低气温的年、季变化进行了分析比较.结果表明:两个时段各类型台站3项气温的增温率、热岛增温率、热岛增温贡献率均表现为城市站最大,国家基本/基准站次之,乡村站最小...     

基于气温日较差的城市热岛强度指标初探

选取1951—2004年中国东部地区9个大城市和较近距离的9个小城市,对城市逐月平均最高、最低和平均气温资料进行不同季节的城市热岛效应分析,对描述热岛效应的热岛强度指标进行研究,并提出一种基于气温日较差的新的热岛强度指标。结果表明,1980年以后,无论大、小城市,城市化的热岛影响均有所加强。大城市年热岛强度10a约增加0．20～0．34℃,小城市约增加0．14～0．20℃。大城市的热岛强度无论季节或年增加幅度均比小城市大,特别是冬、秋季,而小城市则主要表现在夏、秋季。     

基于EOF的南京气温变化特征及热岛效应研究

利用经验正交函数分析方法(EOF)对南京市1961—2016年地面气温数据进行时空分解,分析南京气温变化特征,并通过城、郊气温差值法分析热岛出现频率、热岛强度及昼夜热岛强度差异。结果表明:南京1961—1993年年平均气温在15.5℃上下波动,1993年以后各区和全市的年平均气温明显上升,其中城市中部增温和气温变化活跃程度远高于周边地区,是热岛中心;从热岛出现的频率以及强度来看,20世纪60年代和70年代热岛现象出现频率相对较低,强度也相对较弱,而80年代以后各时期热岛出现频率明显较高,并且热岛强度呈明显的上升趋势,其中2001—2016年为热岛强度最大时段;对于热岛强度等级而言,目前南京市的热岛等级属于弱热岛,但是中等热岛出现频率逐渐加剧;南京市热岛效应有昼夜差异,具体表现为夜晚热岛略强于白昼。     

顺德热岛强度变化及其与城市化发展的关系

根据顺德、鹤山国家气象观测站1984—2013年的气温资料,采用城郊对比法,分析了顺德城区热岛强度的变化特征,初步探讨了热岛强度与城市化发展的关系。结果表明,顺德的热岛强度基本在0.5℃左右,热岛强度的高值体现在平均气温和最低气温上;热岛强度具有明显的季节变化和月变化特征,冬季最强,达0.6℃,夏季最弱,仅为0.3℃,12月最大,达0.7℃,4、5月最小,只有0.3℃;年代际变化上热岛强度呈显著增加趋势,年平均气温计算的热岛强度增幅为0.014℃/年。     

昌吉市城市热岛效应的分析

通过对昌吉市和呼图壁县40多年的气温资料的统计分析,得到了昌吉市随着城市发展而产生热岛效应的变化过程;分析了昌吉市城市热岛效应对气温日变化、季节变化的影响,得到了气温变化的定量分析结果。     

南京城市热岛效应研究

利用4个气象站1961～2005年气温资料,对南京市的城市热岛效应进行了全面、细致的研究。结果表明：1）平均而言,南京市的热岛强度基本在0.5 ℃左右,热岛强度的高值体现在最低气温上,极端情况可能达到6 ℃左右;2）南京城市热岛效应具有明显的季节变化和日变化特征,夏半年要强于冬半年,夜间强于白天;3）随着城市规模的发展,南京市的城市热岛效应为增强趋势,用年平均气温计算获得的热岛强度增幅为0.109 ℃·(10 a)-1。     

深圳的城市热岛效应

通过全球气候增暖和深圳气象台气温急升等事实，探索因观测环境急剧改变而又缺乏对比观测时，台站所在地城市化后的增温及“热岛效应”等情况。从而得出气候增暖和城市热岛效应场具有较明显的季节性；具有明显的昼夜差别，且晚间远比白天明显。     

武汉市城市热岛强度非对称性变化

利用武汉市区气象站及其周边4个县气象站1960-2005年的气温资料,计算了46 a及分时段的季节和年平均气温、平均最高和最低气温倾向率,城市热岛强度倾向率及其贡献率。结果表明：46 a来,城区和郊区的平均气温均以上升趋势为主,最低气温增幅最大,最高气温增幅最小,甚至下降;冬季增幅最快,夏季增幅最慢,甚至下降,这是第一类非对称性。 城市热岛效应也存在增强趋势,以年平均、最低和最高气温表示的城市热岛强度倾向率分别为0.235℃/10 a、0.425℃/10 a和0.034℃/10 a,热岛效应贡献率分别达到60.4%、67.7%和21.8%,这是第二类非对称性。 46 a来的增温和城市热岛强度加强主要是最近23 a快速增温所致,进入本世纪增温进一步加剧。 摘要 计算了武汉市气象站、周边4县气象站平均的1960～2005年间以及前后两半时段四季和年平均、最高、最低气温倾向率,城市热岛强度倾向率和贡献率。结果表明：1）46年来,城区和郊区的平均气温均以增趋势为主,平均气温倾向率为正,最低气温增幅最大,最高气温增幅最小甚至下降,冬季增幅最快,夏季增幅最慢甚至下降,这是第一类非对称性;2）城市热岛效应也存在增趋势,以年平均、最低、最高气温表示的城市热岛强度倾向率分别为0.235、0.425、0.034 ℃/10a,热岛效应贡献率分别达到60.4%、67.7%、21.8%,这是第二类非对称性,3）46年来的增温和城市热岛强度加强主要是后23年快速增温所致,前23年气温变化不明显。武汉市气象站气温资料严重地保留着城市化影响,建议尽快迁站。 关键词 城市热岛强度 最高气温 最低气温 非对称性变化     

北京城市热岛效应的昼夜变化特征分析

利用最新获取的1998年3月~2001年12月北京地区自动站资料,对北京城市热岛效应进行了细致、完整的研究。选取城区的官园站和郊区密云站的气温差作为城市热岛效应强度指标。在验证了资料可靠性的基础上,研究了热岛强度昼夜变化的年、季、月及日变化特征,以及几种极端天气事件的逐时及平均热岛强度的变化,最后制作了连续3年的月平均逐时热岛强度变化的三维立体图。     

珠三角城市集群化发展对热岛强度的影响

利用珠三角城市发展资料及珠三角地区近28年的气温资料,研究了珠三角城市集群化发展指标与城市热岛效应之间的关系。认为:(1)珠三角城市集群化发展指标在2000年前发展缓慢,2000年后,珠三角城市集群化发展指标增长率比2000年前增长了5~9倍;(2)热岛强度增温率2000年前为0.34℃·(10a)~(-1),而2000年后热岛强度增温率为0.69℃·(10a)~(-1),热岛强度增温率增加了1倍。(3)珠三角地区城市热岛强度逐年增强,年内热岛强度雨季和干季变化明显,雨季热岛强度弱而干季热岛强度强,最弱热岛出现在降水充沛的7月,最强热岛出现在天气干燥的12月。(4)采用灰色关联度分析结果显示:城市建成区面积、工业总产值、全年总用电量和常住人口等指标对气温和热岛强度影响明显;根据城市发展指标对气温和热岛强度的关联度,采用灰色模型拟合了城市集群化发展指标对气温和热岛强度的平均拟合相对误差分别为2.7%和7.0%,说明该模型可以较好地拟合城市集群化发展指标对气温和热岛强度的影响。     

成都、重庆城市热岛效应特征对比

随着我国内陆地区城市化进程的加快,部分城市热岛效应的强度及范围都显著增强。应用MODIS地表温度数据从时空两个角度对成都、重庆两市的城市热岛效应现状及其演变进行对比分析。研究结果表明：①成都和重庆市的城市热岛效应明显,成都和重庆市热岛强度分别可达到4.32 ℃和3.11 ℃。空间上,成都市的城市热岛效应呈现环状分布特征;而重庆市呈现西北高东南低的分布特征;②4个季节中,春季成都、重庆的热岛强度分别为4.32 ℃和3.11 ℃,远高于其他3季的热岛强度;而春、秋、冬季成都的热岛强度都强于重庆;③年际变化来看,成都、重庆两地城市热岛效应范围在10年间呈现扩大趋势。其中成都弱热岛和中等热岛的范围有所减小,强热岛和极强热岛分布范围则有明显扩大;相反,重庆弱热岛和中等热岛的范围扩大,强热岛和极强热岛分布范围则明显减小。     

2012—2016年拉萨市热岛效应的时空分布及对土地利用/覆盖的响应

本文利用2012—2016年拉萨市8个自动气象观测站所采集的常规观测资料,结合2012和2016年Landsat8 TM影像数据对拉萨市土地利用类型分类,并且收集分析了拉萨市大量工、农业生产和居民生活等相关数据资料,评估了拉萨市热岛效应的时空分布特征及其与土地利用的关系。结果表明：拉萨市城市热岛的年、季节变化呈逐渐增强趋势;月变化呈现出“W”型的周期变化特征,城市热岛强度主要集中在冬季,其次是夏季,春秋季的热岛效应较弱;城市热岛的空间分布具有极不平衡性,总体表现为西南高,东北低,热岛区范围有所扩大,且热岛中心由经济开发区向南偏移至柳梧火车站,热岛低值范围一直位于税务林、拉鲁湿地附近。城市热岛强度与土地利用类型有较好的对应关系：市内开发区,建筑物密集、人为活动较多的地方有较高的热岛强度,林地、湿地对应的热岛强度较低。拉萨市热岛效应与人口密度、房屋建成面积和当年减少耕地面积成正相关性,与造林面积成负相关性,而与农业生产总值没有显著相关。