上海市城区气温变化及城市热岛

利用上海市城区自动气象站观测资料和郊区气象站资料,对比分析了上海市城乡气温变化并分析了上海市的城市热岛特征。结果表明,上海市城区的气温分布有几个高温中心,分别位于北部的虹口体育馆、中部的静安区和西部的延安西路。夏季7月日平均气温在31.8℃以上,午后超过36℃。这些地方的日夜温差也大,夏季超过8℃,冬季仍在2℃以上,表明这是一种相对稳定的城市化加热分布。上海市城区气温日变化和年变化在各站间的差别不大,但明显不同于郊区,具有城市化的气候特征。上海城市热岛受城区和郊区气温变化的共同影响,由于城区和郊区气温变化不同步,故各有其独特的变化特征。上海城市热岛的日平均强度夏季7月大约为2.6℃,春季4月可达3.7℃,冬季1月在1℃以下。全年平均的热岛强度约为0.7℃。上海城市热岛的日变化为白天低、夜间高的多峰结构,午夜的高峰通常可达一天的最高值。上海城市热岛有明显的长期变化趋势,夏季7月的多年线性上升趋势超过0.05℃/a,但仍有继续增强的趋势。     

1951—2017年鞍山市气温变化特征及城市热岛变化

利用建站以来鞍山站和海城乡村站的一日四次观测数据和逐日平均、最低和最高气温资料,对1951—2017年鞍山市年、四季和各月平均气温和极端气温变化特征及其变率进行了分析,并对鞍山城市热岛变化进行探讨.结果表明:1951—2017年鞍山市年平均最低气温的递增趋势最强、平均气温次之、平均最高气温最弱,且均通过显著性检验.19...     

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     

襄汾县近30a气温变化特征

襄汾县地处黄河流域,受地理位置和大气环流的共同影响,天气多变,四季分明,属亚热带季风气候。随着全球经济的持续发展,使得地球生态环境的平衡遭到破坏,从而对气候造成不良影响,而气候的变化又会影响生态环境、农业生产及人民的生活。因此,气候的变化趋势越来越受到人们的关注。通过对襄汾27a(1974年至2000年)来气温变化趋势的分析,襄汾27a来气温变化有明显上升趋势,成为全球气候变暖的又一例证。     

乌鲁木齐城市热岛强度的日变化和季节特征

运用2013—2014年28个自动气象站的逐小时气温观测资料,分析了乌鲁木齐地区气温的日变化特征及季节特征。结果表明:(1)城郊日最高气温出现频率最大的时次均为北京时间17时,出现频率在20%以上。日最低气温出现频率最大的时次为08时,频率在30%以上;(2)城郊年平均气温差异即城市热岛强度在夜晚较大,07时左右达到最大,在1.5℃以上,白天较小,16时左右最小,仅有0.3℃左右;(3)城郊日最高气温出现时间与城区基本一致,但日最低气温出现时间有差别,冬季郊区最低气温出现滞后城区1 h,其他季节保持一致;(4)城区逐小时城市热岛强度日变化可分为3个阶段:08—17时为下降时期,17—22时为迅速上升时期,22—08时为稳定的强热岛时期;(5)候平均气温城市热岛强度年内变化,最大值发生在年终的第72候,为1.53℃,最小值发生在秋末第67候,为0.33℃;(6)综合来看,各季代表月平均城市热岛强度春季(4月)夜晚较强,夏季(7月)夜晚和白天都相对较弱,秋季(9月)夜晚最强,但白天最弱,甚至白天部分时刻(15—18时)出现了负值。冬季白天和晚上都比较强,是四季代表月份平均热岛强度最强的季节。日内变化即日变化,大家公认的。     

兰州市近50年城市热岛强度变化特征

利用1956-2005年兰州市日平均气温、日最高气温和日最低气温,分析了近50年兰州市城市热岛效应变化,并利用城区和郊区3种气温的倾向率计算了城市热岛强度倾向率和热岛增温贡献率。结果表明：1956-2005年兰州市3种气温的城郊差均呈逐年上升趋势,平均气温、最高气温和最低气温的倾向率分别为每10年0.371℃、0.169℃和0.654℃,其中,最低气温的城郊差上升最明显。近50年兰州市增温主要发生在后25年（1981-2005年）,前25年除城区最低气温外基本上以降温为主。后25年中,城区年平均气温、最高气温和最低气温倾向率分别为每10年0.789℃、0.997℃和0.625℃,郊区则相应为每10年0.493℃、0.790℃和0.077℃,其中最高气温增温最显著,最低气温增温最少;以年平均、最高和最低气温表示的城市热岛强度的倾向率分别为每10年0.395℃、0.188℃和0.674℃,热岛效应对城区增温的贡献率分别达到87.0%、49.6%和100%。冬季城市和郊区的平均气温和最低气温倾向率最大,但热岛增温贡献率最大的是春、夏季气温,而不是冬季气温;这可能主要与兰州市冬季严重的空气污染有关, 因为其对城市热岛有一定的抑制作用。20世纪80年代以后兰州市热岛效应有增强的趋势,但平均气温和最高气温的热岛增温贡献率除个别季节外有所下降。     

广西45年来降水和气温的长期变化特征

应用1957～2001年广西76站逐月降水量和平均气温资料，通过计算各站降水和气温的趋势系数，分析广西45a来年、季、月降水和气温长期变化的特征。结果表明，广西的年降水量没有明显的长期变化异常，但季、月的降水量表现出不同的长期变化特征；广西的年平均气温有很明显的增温趋势，变暖主要是发生在夏、秋季，而春季气温则有比较明显的下降趋势。     

洛阳市近50年气温变化特征

根据洛阳气温资料,利用曲线图分析了洛阳市近50年的气温变化特征和规律,得出了洛阳市近50年的气候由“冬冷夏热”逐渐向“冬暖夏凉”转变的结论。     

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.     

上海城市热岛的精细结构气候特征分析

对上海地区59个自动站2006—2013年逐时气温资料进行了本地化的质量控制,得到一套高分辨率气温数据集。将其与常规观测资料进行对比,发现两者反映的上海年平均及季节平均气温基本一致,说明经质量控制的加密资料是可信的。但其空间差异更为明显,表明高分辨气温数据在城市热环境精细空间分布研究中更具代表性和有效性。基于该数据集研究了上海的城市热岛空间分布。结果表明,加密观测数据可反映出城市热岛的精细结构气候特征:热岛分布由中心城区向四周及西南部扩展,尤其是出现了"多中心"结构特征,即除中心城区的热岛主中心外,在闵行北部和松江南部均出现了与快速城市化进程相联系的区域性副热岛中心;受大气环流季节转换和局地海陆风的影响,热岛位置在秋冬季偏东南方向,春夏季偏西北方向。上述精细化特征在常规资料中并不明显或无法体现。由此可见,经质量控制的加密气温数据在城市热岛的精细结构研究中更具优势。     

西安市PM2.5城乡差异及与城市热岛的关联研究

依据一种基于建筑用地比例和土地利用信息熵的城乡站点划分方法,将西安市环境与气象站点划分为城区、郊区和两类乡村站,讨论其PM_2.5的城乡分布特征及与城市热岛效应强度(Urban Heat Island Intensity,UHII)间的相关关系。结果表明,不同季节西安市呈现不同的PM_2.5城乡分布特征和日变化特征,两类乡村站点PM_2.5差异明显且下风向乡村站点(乡村D)对应的UHII_D对城区和乡村的影响程度大于上风向乡村站点(乡村U)对应的UHII_U。在城区较多本地排放的影响下,乡村PM_2.5浓度与 UHII_U(或UHII_D)相关系数均大于城区。随着UHII_D的增加,城乡PM_2.5相对浓度差值(RUPII_D)整体呈下降趋势且UHII_D与RUPII_D在春夏秋季显著负相关。UHII_D增大,城区近地面PM_2.5的水平扩散能力减弱,但PM_2.5的垂直扩散能力较乡村更强,从而UHII_D通过影响PM_2.5的传输扩散特征,进一步影响西安市RUPII_D。     

Statistical and dynamical characteristics of the urban heat island intensity in Seoul

The statistical and dynamical characteristics of the urban heat island (UHI) intensity in Seoul are investigated for non-precipitation days and precipitation days using 4-year surface meteorological data with 1-h time intervals. Furthermore, the quantitative influence of synoptic pressure pattern on the UHI intensity is examined using a synoptic condition clustering method. The statistical analysis shows that the daily maximum UHI intensity in Seoul for non-precipitation days is strongest in autumn (4.8°C) and weakest in summer (3.5°C). The daily maximum UHI intensity is observed around midnight in all seasons except in winter when the maximum occurrence frequency is found around 08 LST. This implies that anthropogenic heating contributes to the UHI in the cold season. The occurrence frequency of the UHI intensity has a negatively skewed distribution for non-precipitation days but a positively skewed distribution for precipitation days. The amplitude of the heating/cooling rate and the difference in the heating/cooling rate between the urban and rural areas are smaller in all seasons for precipitation days than for non-precipitation days, resulting in weaker UHI intensities for precipitation days. The urban cool island occurs very often in the daytime, with an occurrence frequency being 77% of the total non-precipitation days in spring. The analysis of the impact of large-scale dynamical forcing shows that the daily maximum UHI intensity varies with synoptic pressure pattern, ranging from ?22% in spring to 28% in summer relative to the seasonal mean daily maximum UHI intensity. Comparison of the UHI intensity calculated using station-averaged temperatures to that based on the conventional two-station approach indicates that local effects on the UHI intensity are minimized by using multiple-station data. Accordingly, an estimation of the UHI intensity using station-averaged temperatures for both urban and rural areas is suggested.     

Trends of urban surface temperature and heat island characteristics in the Mediterranean

Urban air temperature studies usually focus on the urban canopy heat island phenomenon, whereby the city center experiences higher near surface air temperatures compared to its surrounding non-urban areas. The Land Surface Temperature (LST) is used instead of urban air temperature to identify the Surface Urban Heat Island (SUHI). In this study, the nighttime LST and SUHI characteristics and trends in the seventeen largest Mediterranean cities were investigated, by analyzing satellite observations for the period 2001–2012. SUHI averages and trends were based on an innovative approach of comparing urban pixels to randomly selected non-urban pixels, which carries the potential to better standardize satellite-derived SUHI estimations. A positive trend for both LST and SUHI for the majority of the examined cities was documented. Furthermore, a 0.1 °C decade^?1 increase in urban LST corresponded to an increase in SUHI by about 0.04 °C decade^?1. A longitudinal differentiation was found in the urban LST trends, with higher positive values appearing in the eastern Mediterranean. Examination of urban infrastructure and development factors during the same period revealed correlations with SUHI trends, which can be used to explain differences among cities. However, the majority of the cities examined show considerably increased trends in terms of the enhancement of SUHI. These findings are considered important so as to promote sustainable urbanization, as well as to support the development of heat island adaptation and mitigation plans in the Mediterranean.     

南京细颗粒物对城市热岛强度的影响

随着城市化和工业化进程的加快,南京城市热岛效应显著,细颗粒物污染加剧,对大气环境、气候变化和人体健康产生重要影响.本文基于观测资料,分析了南京市不同颗粒物浓度水平下城市热岛强度的变化特征;利用光学特性模型OPAC（optical properties of aerosols and clouds model）和辐射传输模型TUV（troposphere ultraviolet-visible model）估计了气溶胶的光学厚度及辐射强迫;定量分析了细颗粒物对城市热岛强度的影响及其可能机制.结果表明：南京城市热岛强度范围为-0.51.3K,冬季强于夏季.细颗粒物质量浓度范围为32 135 μg/m3,冬季高于夏季,城区和郊区差别不大;当大气中细颗粒物质量浓度较高时,城市热岛强度相对较弱;南京城郊气溶胶光学厚度变化范围为0.28 1.01,在地面产生的辐射强迫达-3.88-4.72 W＆#183;m-2;由于城区和郊区下垫面、人为热、细颗粒物浓度水平的差异,造成城郊近地面降温的不同,导致细颗粒物对城市热岛强度的削弱,夏季减弱0.1K,冬季减弱0.2K.     

石家庄气象站记录的城市热岛效应及其趋势变化

利用石家庄市区站和4个郊区站1962—2009年的气温资料,采用城乡气温对比和线性趋势分析方法,探讨了石家庄站地面城市热岛(UHI)强度特征及其随时间变化情况,以及城市化因素对城市站地面气温长期变化趋势影响.结果表明:石家庄站地面UHI效应明显,且UHI效应在最低气温上表现更突出;UHI强度冬季1月最大,夏季7月最小;UHI强度具有明显的日变化,最高值出现在早晨7—8时,最低值出现在午后14—16时;近48 a,石家庄站附近UHI强度呈显著增加趋势,且最低气温UHI强度比最高气温的增加趋势更明显;从UHI强度增加对地面气温观测记录的影响来看,石家庄站附近1962—2009年期间年平均UHI增温率达到0.19 ℃/(10 a),UHI增温贡献率为67.9％,即该站近48 a记录的年平均地面气温上升趋势,有2/3以上可归因于城市化因素影响.     

站点选择对城市热岛效应的影响分析

根据城郊站间距离等对辽宁56个气象站进行筛选,采用城郊温差法对选站和未选站时郊区站点数量有变化的大连、丹东、锦州和铁岭4个城市的月和年热岛特征进行分析。结果表明：对于年热岛特征而言,1980-2011年,大连、丹东、锦州和铁岭4个城市选站和未选站时热岛强度大小明显不同,但其变化趋势基本一致。4城市相比,选站和未选站时后均表现为铁岭年热岛强度最大,多年平均值分别为1.53 ℃和1.85 ℃,其变化范围分别为1.17-1.80 ℃和1.55-2.15 ℃,变化幅度分别为0.63 ℃和0.60 ℃。1980-2011年,铁岭热岛强度等级发生变化的年份最多,占25 %。总体来讲,选站对年热岛特征影响不是很大。对于月热岛特征而言,大连选站和未选站时热岛强度变化较大,但其他3个城市选站选站和未选站时变化不大,尤其是锦州选站和未选站时变化基本一致。4城市均有冬半年热岛效应明显,夏半年热岛效应不明显的特征。1980-2011年,各月平均热岛强度等级在选站和未选站时变化均较大,最大为丹东10月和11月,等级变化的年份占90.6 %,总体而言,选站对月热岛强度特征影响较大。     

Temporal characteristics of the Beijing urban heat island

Summary This paper describes the inter-annual trend, and the seasonal and hourly variation of the near surface urban heat island (UHI) in Beijing. The surface air temperature data (mean, maximum, and minimum) from one urban (downtown Beijing) and one rural (70 km from downtown Beijing) station were used for the period 1977 and 2000. It is found that the temperatures in both urban and rural stations show an increasing tendency. Specifically, minimum temperature shows the greatest tendency at the urban station whereas maximum temperature shows the greatest increase at the rural station. The UHI intensity obtained by calculating the difference in temperatures between the two stations identifies that the intensity is greatest and has the greatest increasing trend for minimum temperature, while the UHI intensity of maximum temperature shows a slow decrease over time. UHI intensity for minimum temperature has a strong positive correlation with the increase in the urban population and the expansion of the yearly construction area. Seasonal analyses showed the UHI intensity is strongest in winter. This seasonal UHI variation tends to be negatively correlated with the seasonal variation of relative humidity and vapor pressure. Hourly variation reveals that the strongest UHI intensity is observed in the late nighttime or evening, while the weakest is observed during the day.     

Daily maximum urban heat island intensity in large cities of Korea

Summary This study investigates the characteristics of the daily maximum urban heat island (UHI) intensity in the six largest cities of South Korea (Seoul, Incheon, Daejeon, Daegu, Gwangju, and Busan) during the period 1973–2001. The annually-averaged daily maximum UHI intensity in all cities tends to increase with time, but the rate of increase differs. It is found that the average annual daily maximum UHI intensity tends to be smaller in coastal cities (Incheon and Busan) than in inland cities (Daejeon, Daegu, and Gwangju), even if a coastal city is larger than an inland city.A spectral analysis shows a prominent diurnal cycle in the UHI intensity in all cities and a prominent annual cycle in coastal cities. A multiple linear regression analysis is undertaken in order to relate the daily maximum UHI intensity to the maximum UHI intensity on the previous day (PER), wind speed (WS), cloudiness (CL), and relative humidity (RH). In all cities, the PER variable is positively correlated with the daily maximum UHI intensity, while WS, CL, and RH variables are negatively correlated with it. The most important variable in all cities is PER, but the relative importance of the other three variables differs depending on city. The total variance explained by the multiple linear regression equation ranges from 29.9% in Daejeon to 44.7% in Seoul. A multidimensional scaling analysis performed with a correlation matrix obtained using the daily maximum UHI intensity data appears to distinguish three city groups. These groupings are closely connected with distances between cities. A multidimensional scaling analysis undertaken using the normalized regression coefficients obtained from the multiple linear regression analysis distinguishes three city groups. Notably, Incheon and Busan form one group, whose points in the two-dimensional space are very close. The results of a cluster analysis performed using the multivariate data of PER, WS, RH, and CL are consistent with those of the multidimensional scaling analysis. The analysis results in this study indicate that the characteristics of the UHI intensity in a coastal city are in several aspects different from those in an inland city.     

天津城市热岛效应的时空变化特征

应用2008年天津市14个自动气象站逐小时资料和6h一次的地面常规资料,对天津城市热岛效应的时空特征进行了分析,结果表明：天津市热岛强度的日变化、月变化和年、季特征显著,且天津市热岛强度与城郊站的选择方法有密切关系。通过多元线性回归方法,分析了天津市热岛强度与云量、云高、风向、风速和相对湿度这5种气象要素的相关性,发现风速是影响天津城市热岛效应的显著气象因子,但总体而言气象要素对天津城市热岛效应的影响相对较小。