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。     

湖北省城市热岛强度变化对区域气温序列的影响

计算湖北省71个气象站1961～2000年间四季、年平均、最低、最高气温倾向率,绘制其等值线分布图,设计并求取武汉站相对郊区代表站、全省的城市代表站、基本和基准站相对乡村代表站的热岛增温速率和贡献率.结果表明:1)40年来气温倾向率多为正,即呈增温趋势,但时空分布不均,冬季最低气温增速大,夏季最高气温增速小甚至降温,非对称性变化明显,几乎所有情况后20年增温加剧;2)武汉站、全省城市代表站热岛效应影响存在着显著的随时间增大趋势,武汉年平均、最低、最高气温的热岛增温速率分别为0.2、0.37、0℃/10 a,贡献率分别为64.5%、67.3%、0%,而全省城市代表站年3项气温的热岛增温速率略小,贡献率则可达75%以上,有些情况可达100%,且时间差异、非对称性特征与武汉较一致;3)近40年来全省基本和基准站热岛增温贡献率可达60%以上,近20年来还有50%左右.因此,目前根据国家基本、基准站资料建立的温度序列严重地保留着城市化影响.     

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。     

On the Influence of a Simple Microphysics Parametrization on Radiation Fog Modelling: A Case Study During ParisFog

A detailed numerical simulation of a radiation fog event with a single column model is presented, which takes into account recent developments in microphysical parametrizations. One-dimensional simulations are performed using the computational fluid dynamics model Code_Saturne and the results are compared to a very detailed in situ dataset collected during the ParisFog campaign, which took place near Paris, France, during the winter 2006–2007. Special attention is given to the detailed and complete diurnal simulations and to the role of microphysics in the fog life cycle. The comparison between the simulated and the observed visibility, in the single-column model case study, shows that the evolution of radiation fog is correctly simulated. Sensitivity simulations show that fog development and dissipation are sensitive to the droplet-size distribution through sedimentation/deposition processes but the aerosol number concentration in the coarse mode has a low impact on the time of fog formation.     

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。     

基于均值-标准差改进的滨州市多时相热岛强度变化分析

为探究山东省滨州市热岛强度的时空分布及其变化特征,通过2001、2009和2018年夏季的3期Landsat数据实现地表温度反演,并基于热岛强度定义对传统的均值—标准差分级法进行改进,能够较好地消除因背景数据不一致而导致不同时期热岛强度数据难于对比的问题.在此基础之上,分析热岛效应及其变化的时空分布特征,并结合土地利用...     

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     

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。     

城市空间形态学参数与晴好天气下热岛强度关系

以澳大利亚阿德莱德中心城区为研究区,基于高分辨率城市三维建筑物数据计算得到天空开阔度 (sky view factor,SVF) 与迎风面积指数 (frontal area index,FAI),并将其与晴好天气下四季的城市热岛强度进行相关性分析。结果表明：晴好天气下,阿德莱德城市热岛强度 (urban heat island intensity,UHII) 在2010—2011年四季均呈现出夜间强、白天弱的变化特征。SVF与UHII在夜间呈显著线性负相关,白天呈线性正相关;而FAI与UHII在四季的夜间和早晨时段呈对数关系,白天呈线性负相关。SVF和FAI对不同季节、不同时刻的城市热岛影响不同,在不同空间尺度下的适用性也存在差异,SVF在不同空间尺度下适用性更强。     

基于自动站观测资料的深圳城市热岛研究

利用103个自动站气温观测资料,对深圳的城市热岛现象进行了研究.分析表明:1)高速的城市化进程造成自动站周边下垫面属性的变化,对气温造成了显著影响,这种影响即使是在仅仅10年内也表现得较为明显.2)由于深圳地处海滨,深圳的近地层气温分布是海陆作用叠加城市热岛效应形成的结果.按照传统定义的深圳城市热岛,其空间分布在不同季...     

Coupling Mesoscale Modelling with a Simple Urban Model: The Lisbon Case Study

The ongoing trend of urbanisation worldwide is leading to a growing requirement for detailed flow and transport parameterisations to be included within numerical weather prediction (NWP) models. Such models often employ a simple roughness parameterisation for urban areas, which is not particularly accurate in predicting or assessing the flow and dispersion at street scale. Moreover, this kind of parameterisation offers too poor a representation of the mechanical and thermal forcing exerted by urban areas on the larger scale flow. At present, high computational costs and long simulation running times are among the constraints for the implementation of more detailed urban sub-models within NWP models. To overcome such limitations, a downscaling procedure from the atmospheric flow at the synoptic scale to the neighbourhood scale and below, is presented in this study. This is achieved by means of a simple urban model based on a parameterised formulation of the drag exerted by the building on the airflow. Application of the urban model for estimating spatially-averaged mean wind speed and the urban heat island over a selected neighbourhood area in Lisbon, Portugal, is presented. The results show the capability of the urban model to provide more accurate mean wind and temperature profiles. Moreover, the urban model has the advantage of being cost effective, as it requires small computational resources, and thus is suitable to be adopted in an operational context. The model is simple enough to be also used to assess how the resolving of urban surface processes may affect those at the larger scales.     

合肥市夏季热岛特征研究

根据2002牟夏季高温期间合肥市城市小气候考察的资料，分析了合肥市夏季城市热岛特征以及热岛强度的历史变化。结果表明：1）合肥市夏季热岛强度的日变化与冬季明显不同，夏季晴天一天中热岛强度只出现一个峰值，其基本特征与Oke提出的理想状态下的城市热岛强度日变化的模式曲线非常相似，而冬季与高纬地区的加拿大卡尔加里城市的热岛强度日变化特征接近。这反映了冬、夏两季人类活动、能源消耗量的不同；2）随着城市范围的扩大和城市绿化工程的实施，合肥市热岛面积、分布形状有了一定的改变，但主要分布特征和强度基本没有变化。     

北京"城市热岛"效应现状及特征

利用2002年北京自动气象站资料,对北京“城市热岛”效应现状进行了分析。为了与20世纪70年代的结果相比较,选择城区代表站为天安门广场站,城郊代表站为朝阳气象站站。与20世纪70年代相比,目前北京的“城市热岛”表现出一些新特点:1)利用城区与城郊日均温差表示的“城市热岛”强度的统计结果表明,现在北京的“城市热岛”效应在夏季最强,秋、冬季次之,春季最弱,2)除夏季“城市热岛”整天存在(午后的平均强度在2℃左右)以外,其他季节的午后,天安门广场地区经常出现“城市冷岛”现象。3)北京“城市热岛”消失的极限风速没有发生系统性变化,当风速>3级时,北京“城市热岛”基本上消失。作者还研究了北京“城市热岛”形成和消失的日变化特征,以及“城市热岛”强度对风速等气象要素变化的响应特征。值得指出的是,对强“城市热岛”的个案分析显示,冬季夜晚“城市热岛”强度经常表现出较大的波动性,与此相伴随,城郊地面风出现风向突变和风速的阵性现象。     

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...     

珠江三角洲都市群城市热岛效应初步研究

近十年来 ,珠江三角洲都市群热岛效应全面形成 ,年平均热岛强度由 1 983年前的 0 1℃上升到 1 993年的 0 5℃。珠江三角洲都市群热岛强度呈明显的季节变化和日变化 ,1 1月份热岛强度最强 ,4月份最弱 ,就年平均而言 ,夜间的热岛强度大于白天。珠江三角洲都市群热岛强度空间分布呈中间强周围弱的分布格局 ,与各地的经济活动密切相关 ,热岛强度强的地方均为广东经济活动最活跃的地区。     

基于Landsat卫星资料的苏州城市热岛效应遥感分析

为了对苏州市快速城市化进程中的热岛效应进行研究,采用三个时期的Landsat/TM遥感影像资料来反映地表热辐射信息。基于CART决策树分类得到每个时期的土地覆盖分类图,然后通过单通道算法反演得到地表温度,并对2个时期的地表温度进行标准化分级处理,计算得到采取本文定义,1986,1995及2004年的热岛面积指数分别为4.87%,11.10%和37.87%。研究了城市化过程中城市热岛强度和空间分布变化,分析了土地覆盖变化对热岛效应的影响。结果表明,苏州市存在比较明显的城市热岛效应,并且在20多年中随着城市化过程热岛范围进一步扩展。     

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。     

地面风对上海城市热岛影响的观测分析

首先利用上海77个区域站2011—2014年逐时气温和风资料,研究了地面风对上海城市热岛(urban heat island,UHI)的影响及UHI季节性空间分布特征的成因,并从海陆热力差异初步揭示了向岸风对热岛强度(urban heat island intensity,I_(UHI))的影响。其次利用上海7个国家站1961—2014年逐月气温和风资料,研究了上海各季地面风速与I_(UHI)的年际变化关系。结果表明:(1)UHI中心出现的位置与风向、风速有密切的关系,特别是夜间UHI中心有向城市下风方向漂移的特征,其平均漂移风速阈值为2 m·s~(-1),UHI区域随风速增大向城市下风方向延伸,I_(UHI)随风速的增大而减小。(2)上海各季夜间UHI特征明显,尤以秋冬季最为明显,春季次之,夏季最弱。春夏季夜间UHI中心出现在城区西北侧,而秋冬季夜间UHI中心稳定在城区,表现为典型UHI。各季白天均表现为下风方大范围增暖现象。季节地面盛行风决定了UHI季节性空间分布特征。(3)白天向岸风具有抑制升温作用(春夏季最为明显),受其影响气温大值区易出现在内陆地区,春夏季城市偏东区I_(UHI)小于偏西区;夜间向岸风具有抑制降温作用(秋冬季最为明显),受其影响秋冬季东部沿海地区出现明显增暖且城市偏东区I_(UHI)大于偏西区。海陆热力差随季节不同和盛行风风速大小决定了向岸风这种作用的大小及影响范围。(4)各季年平均地面风速与I_(UHI)均呈显著负相关,1961—2014年上海各季风速均表现为递减趋势(春冬季最明显),为I_(UHI)增大提供有利条件。21世纪以来各季I_(UHI)均呈现减缓特征(夏秋季最明显),风速并不是导致I_(UHI)减缓的主要因素。     

基于NOAA/AVHRR资料的城市热岛效应研究方法

本文以2006年1、2、7、8月、2007年1月和2008年7月天空状况晴朗的NOAA16和NOAA18的AVHRR白天和夜晚的遥感资料为基础,利用地理信息系统,分析成都市中心城区与近郊不同季节昼间、夜晚遥感监测的量温大小;研究昼、夜亮温的空间分布;使用统计方法,分析亮温与下垫面性质的关系。结果表明:成都市夏季城市白天平均热岛强度最大,为3.7℃,冬季白天城市平均热岛强度最小,只有0.5℃,夏季夜晚平均热岛强度为1.5℃,冬季夜晚为0.6℃;尽管成都中心城区平均亮温高于近郊,但亮温的分布并不一定逐渐降低的,且冬季夜间亮温的高值区大部分不在中心城区;夏、冬季的白天和夜晚亮温的分布也不尽一致。统计分析表明城市热岛的强度与地表植被指数呈负相关,夏季的相关性很好,显著性水平达到0.01,而冬季的相关性较差,显著性水平也比较低。      

Urban Heat Island and Boundary Layer Structures under Hot Weather Synoptic Conditions: A Case Study of Suzhou City, China

A strong urban heat island (UHI) appeared in a hot weather episode in Suzhou City during the period from 25 July to 1 August 2007. This paper analyzes the urban heat island characteristics of Suzhou City under this hot weather episode. Both meteorological station observations and MODIS satellite observations show a strong urban heat island in this area. The maximum UHI intensity in this hot weather episode is 2.2℃, which is much greater than the summer average of 1.0℃ in this year and the 37-year (from 1970 to 2006) average of 0.35℃. The Weather Research and Forecasting (WRF) model simulation results demonstrate that the rapid urbanization processes in this area will enhance the UHI in intensity, horizontal distribution, and vertical extension. The UHI spatial distribution expands as the urban size increases. The vertical extension of UHI in the afternoon increases about 50 m higher under the year 2006 urban land cover than that under the 1986 urban land cover. The conversion from rural land use to urban land type also strengthens the local lake-land breeze circulations in this area and modifies the vertical wind speed field.