城市化对山东省极端气温事件的影响

根据山东省气温观测资料,综合利用人口格网、土地利用和夜晚灯光数据划分了城市站和乡村站,采用基于观测资料的对比分析法研究山东省极端气温事件的城市化影响。结果表明:①除暖夜日数,暖(冷)事件在城市化的推动下会增加(减少);其中,暖指数的城市化影响贡献率分别是40.66%(高温)、19.32%(暖昼)、1.02%(暖夜),冷指数的城市化影响贡献率分别是2.31%(低温)、5.72%(冷昼)、5.55%(冷夜),可见暖事件(除暖夜日数)的城市化影响贡献率与冷事件相比更显著,且由最高气温计算得出的极端气温指数的城市化影响贡献率更大。②城市化会促使极端气温暖事件平均场的强度变大,同等强度暖事件的发生范围较之前更广,而冷事件受城市化发展的影响在强度和范围的表现却与暖事件的表现刚好相反;相同的是城市化促使极端气温冷暖事件平均场分布的空间差异性较之前均变大。③极端气温冷暖事件的突变时间会受城市化发展的影响,使其突变时间提前1～3年。④冷暖事件的持续时间会随着城市的不断发展而变化,其中由最高气温计算得出的指数受影响更大。⑤极端气温冷暖指数之间的城市化非对称性影响具有复杂的差异性。     

近51年海南岛极端气温事件分析

利用1970—2020年海南岛18个气象站点逐日气温资料和数字高程数据,选取12个适用于研究区的极端气温指数,结合气候倾向率、相关分析等方法,分析了海南岛近51 a极端气温事件时空分布特征,并探讨极端气温事件与海拔、区域的关系。结果表明：近51 a海南岛极端气温冷事件(霜日日数、冷夜日数、冷昼日数、冷持续日数)呈减少趋势,极端气温暖事件(夏日日数、暖夜日数、暖昼日数、热持续日数)呈增加趋势,且增加幅度明显大于冷事件减少的幅度,极端低温阈值和高温阈值、日最高温极小值和极大值以及日最低温极小值和极大值均存在升温倾向,升温幅度在0.25～0.47℃/(10 a)之间;极端气温冷事件的变化趋势与海拔存在显著负相关关系,极端气温暖事件的变化趋势与海拔相关性较小;各极端气温指数在海南岛不同地区变化趋势的方向一致,但变化幅度的空间差异性较大,大部分极端气温指数在中部山区变化最明显,极端低温、高温阈值、霜日日数和夏日日数在南部地区变化幅度小于其他地区。     

极端气温事件对安徽省农业生产的动态影响分析

用安徽省17个城市逐日的最高气温、最低气温数据,采用百分位法计算了1988—2010年安徽省年际极端气温事件,并以计量经济学的结构向量自回归模型为基础,将极端气温事件作为一个因子与农业总产值、国内生产总值、农业机械总动力构建了新的经济-极端气温事件模型。进一步通过脉冲响应函数和方差分解方法,定量分析了极端气温事件对安徽省农业生产的动态影响,结果表明:极端高温事件对农业生产的影响总体为负向,并表现出一定的滞后性;而极端低温事件对农业生产的影响初期为正向,后期逐渐转为负向。极端高温事件对农业生产的影响程度较高,可达0.033%,极端低温事件次之。模型内引起农业生产变化的各因子中,极端高温事件的贡献比例可达25.3%,是重要的影响因子;极端低温事件的贡献比例最高为10.9%,也是比较主要的影响因子。     

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。     

城市化对川渝地区极端气候事件的影响

为探讨城市化对川渝地区极端气候事件的影响,利用1971—2020年川渝地区46个气象站的逐日气温和降水数据,以及社会经济、人口、土地利用、夜间灯光遥感数据,将气象站划分为城市站、城乡站和乡村站3类,得到近50年21个极端气候指数的时间序列,分析城市化对极端气候事件的影响和贡献率。结果表明：近50年川渝地区3类气象站极值指数和暖指数均呈上升趋势,而冷指数均呈下降趋势,极端降水量和极端降水强度均呈增加趋势。城市化影响对城乡站和城市站的最高和最低气温最小值、霜冻、热夜日数和日较差,以及城市站的冷夜和暖夜日数均影响较大,对其余指数的影响较小。城市化影响对城乡站和城市站的中雨日数、1 d和5 d最大降水量、强降水量和年降水量的贡献率均为100.00%,对城乡站大雨日数、城乡站和城市站特强降水量的贡献率较大,而对其余指数的影响相对较小。     

无锡极端气温事件的气候分析

为了解气候增暖情况下,无锡地区极端最高和最低气温的气候特征,用阈值检测方法对无锡市1959-2007年的日最高气温、日最低气温进行了研究,分析了极端事件的发生规律,得出主要结论:(1)从年代际看,不论是日最高气温或日最低气温,2001-2007年偏高事件最多,偏低事件最少.(2)最低气温从1980s初开始稳定上升.(3)在3、5、7、12月比较容易出现异常的气温.月内异常气温出现次数多少主要与季节更替和天气系统的转换有关.(4)日最低气温不论冬春夏秋,都是明显升高.日最高气温冬、春、秋季呈升高趋势,而夏季震荡加大.即在夏季,日最高气温偏高的事件增多,日最高气温偏低的事件也增多.     

极端气温和极端降水复合事件的气候特征

基于1961-2014年的中国台站资料,侧重探讨极端气温和极端降水复合事件的气候特征。结果表明,基于客观方法检测出四类极端复合事件：暖湿、暖干、冷湿和冷干。四类事件的频发区分别位于东北地区、华南地区、西藏及华南地区和长江以南及云贵高原一带。全国暖湿、暖干事件频数呈增加趋势,春夏季频发;冷湿事件频数在西藏东北一带呈增加趋势,而在长江流域呈减少趋势,夏秋冬季频发;冷干事件频数呈减少趋势,秋冬季频发。四类极端复合事件经验正交分解的时间序列主模态均表现为年代际信号。进一步分析四类复合事件与能源消费量的联系表明,极端湿事件与能源消费量呈正相关,而极端干事件则相反。     

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。     

1960~2018年成都地区极端气温变化及城市化贡献分析

基于1960~2018年成都地区地面气象站气温数据,分别使用绝对阈值法和百分比阈值法定义了极端气温事件,分析了温度的空间分布特征、线性倾向以及城市化对极端气温指数的贡献。结果表明：成都地区气温分布具有明显的空间差异,东部金堂平均气温最高,其次为新津,西北部由于海拔高度较高,气温低;1960~2018年成都地区霜冻日数逐渐减少,高温日数逐渐增多,整体气温呈现上升趋势;近20 a来,成都地区极端高温事件显著增多,冷日指数以及冷夜指数均呈下降趋势,暖日指数以及暖夜指数均呈上升趋势;城市化对最低气温、冷夜指数和暖夜指数的贡献率分别为34.00%、45.81%和26.88%,与最低气温相关的指数对城市化的响应更为敏感。     

城市化对浙江省夏季极端高温事件的影响

基于夏季逐日最高气温和卫星遥感夜间灯光数据,分析了1971—2011年浙江省夏季极端高温事件的变化及其与城市化之间的联系。结果显示,过去41年浙江省绝大多数气象站点的夏季高温日数和高温度日数都呈现出增加的趋势,其中,环杭州湾城市群、温台沿海城市带和金华-义乌三大城市群地区的夏季高温日数和度日数的增加更显著;基于逐日气温95百分位数和35 ℃阈值两种高温日定义方法的研究结果相当一致,都表明由于城市热岛效应的存在,使得城市站比农村站具有更多的高温天数和更强的高温强度;进入21世纪,浙江省城市站相对于农村站的高温日数增加更显著,这与2000年以后城市化进程的加快密切相关。      

城市化进程对安徽省风速的影响

利用1981-2010年安徽省61个站的逐日风速资料,结合卫星遥感台站分类方法,统计分析了城市化进程对年、季节平均风速、最大风速和小风日数的影响和贡献。结果表明：(1) 近30年安徽省年、季节平均风速和最大风速呈显著减少趋势,小风日数呈显著增加趋势。城市站的变化速率明显大于乡村站,郊区站基本介于二者之间。(2) 2000年开始安徽省城市化进程加快,导致城市站与乡村站平均风速及小风日数距平的差异有明显增大趋势。(3) 城市站与乡村站年平均风速的趋势系数之差为-0.10 (m/s) /10a,城市化对年平均风速减弱的贡献率为40.0%,春季更明显;城市站与乡村站年小风日数的趋势系数之差为15.58 d/10a,城市化对年小风日数增多的贡献率为46.9%,秋、冬季更明显;城市化对年最大风速的影响不明显。     

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.     

北京地区夏季极端降水变化特征及城市化的影响

应用北京地区20站1971—2010年降水记录及城市发展数据,采用百分位方法定义极端降水事件的阈值,分析了北京地区夏季极端降水事件的时空变化特征及城市化的影响。结果表明：(1)北京夏季极端降水阈值及频数存在较强局地性特征,基本沿地形高度分布,极端降水频数多发区与高阈值区不完全对应;(2)近40年极端降水频率及强度均呈现下降趋势,年际及年代际差异显著;(3)城市化发展不同阶段极端降水强度及频数均有不同的分布形态,城市化对城市不同区域极端降水影响不一样,城市化导致城市下风向近郊区极端降水强度、次数均表现为增多趋势;(4)城市对极端降水的影响还与天气过程强度有关,强天气背景下城市对极端降水频数的影响程度高于对降水强度的影响。     

黑龙江省1961—2009年极端气温事件变化特征分析

选用世界气象组织公布的极端气候指数方法对1961—2009年黑龙江省8个极端气温指数进行计算和分析,得到黑龙江省极端气温事件的事实和变化特征。结果表明：黑龙江省近49年来夏日天数、极端最低气温、极端最高气温、暖夜指数和暖昼日数均呈上升趋势,而霜冻日数、冷夜指数和冷昼日数呈下降趋势。极端气温指数的变化存在明显的年际变化特征,并有突变发生。对黑龙江省气温升高来说,最低气温升高主要发生在20世纪80年代中期以后,而最高气温则在90年代以后上升明显。空间分布方面,极端气温指数在全区基本都呈一致的增大或减小分布。夜间增暖的幅度要大于白天增暖的幅度,夜间气温的上升对增暖的贡献更大。     

1957-2005年河南省降水和温度极端事件变化

利用河南省1957-2005年逐日降水,最高、最低和日平均气温资料,分析了近50 a河南省极端天气事件的变化趋势。结果表明：1957-2005年河南省暴雨日数、极端降水事件和严重干燥事件发生频率都在增加,但其线性趋势并不显著;暴雨和极端降水的变化趋势呈明显的南北差异;异常高温事件增加而异常低温事件减少,暖冬的趋势比较显著;高温日数和低温日数都显著减少,其变化趋势的空间分布具有很好的一致性。     

1957-2005年河南省降水和温度极端事件变化

 利用河南省1957-2005年逐日降水,最高、最低和日平均气温资料,分析了近50 a河南省极端天气事件的变化趋势。结果表明：1957-2005年河南省暴雨日数、极端降水事件和严重干燥事件发生频率都在增加,但其线性趋势并不显著;暴雨和极端降水的变化趋势呈明显的南北差异;异常高温事件增加而异常低温事件减少,暖冬的趋势比较显著;高温日数和低温日数都显著减少,其变化趋势的空间分布具有很好的一致性。     

城市化对北京一次极端降水过程影响的数值分析

通过敏感性试验探讨了城市化对北京2011年6月23日局地极端降水事件的影响.结果表明耦合了城市冠层模式的WRF系统能较好地模拟出强降水的局地性和突发性特征,考虑了精细下垫面分类的敏感性试验模拟降水更接近实况;下垫面城市化对地表能量平衡影响明显,对大气的热量影响除加强地表对边界层大气向上感热输送外,还会减少局地地表蒸发及大气水分供应,增加边界层高度,并对移经本地的天气系统强度及水汽输送产生较明显的影响.     

对我国极端高温事件阈值的探讨

利用我国1951-2008年逐日最高气温资料集,进行缺测资料的恢复整理,得到较完整的1961-2008年224站逐日最高气温资料集.在此基础上,采用两种基于正态分布的传统阈值计算的方法(方法1,方法2)和该文提出的基于实际样本频率分布的阈值计算方法(方法3),对我国高温阈值的确定进行比较研究.结果表明:该文提出根据最高...     

1961—2010年山西省极端气温年均发生频率的时空特征分析

利用山西省61个气象站点逐日最高温度、最低温度资料,采用百分位值定义法、Mann原Kendall突变检验法和Morlet小波变换等方法,分析了山西省近50 a极端温度事件年均发生频率的时空特征,结果表明：1961年以来,山西省极端高温事件年均发生频率呈显著增加趋势,趋势为6.1 d/10 a,与此同时,极端低温事件年均发生频率呈显著减少趋势,且极端气温事件的变化存在明显的区域差异;极端高温和极端低温年均发生频率均发生了突变现象,变化趋势均在20世纪90年代以来更加显著;极端高温和极端低温事件年均发生频率均呈显著波动变化,在整个研究期间极端高温存在5～6a、4～8a显著周期,极端低温存在4～5a显著周期。