城市空调产生废热会加剧城市热岛现象

一项由东京多个研究机构共同进行的研究发现，办公楼密集区空调排放的废热导致该地温度升高了1～2℃，这种废热在周一至周五期间使东京的热岛现象加剧。研究人员使用的多个数值模式模拟周一至周五期间的气温，模式中考虑了空调排放的废热，废热根据办公室能源消耗和降温耗能计算。研究结果表明，周一至周五期间城市夏季气温模拟中应该包括这种办公室能量消耗过程（主要是空调）。     

城市人为热对北京热环境的影响

城市的人为热对城市热岛的产生有重要作用 ,通过对北京冬季的居民采暖排放废热、汽车排放废热和工业生产排放废热的估算 ,制定了考虑随时空变化的北京市人为热排放清单。利用北京大学城市边界层模式对北京冬季城市边界层结构特征进行模拟 ,通过考虑和忽略人为热的排放研究北京地面温度的变化 ,并通过几种方案减少人为热的排放对缓解城市热岛作用作出评价。     

北京地区城市热岛的时空分布特征

应用自动气象站逐时气温观测资料分析了北京城市热岛的时空分布特征。结果表明，无论冬、夏季，北京的城市热岛在空间分布上均表现出多中心结构。热岛强度冬季大于夏季、夜间大于白天，热岛中心随时间存在漂移现象，日变化幅度冬季大于夏季。城市热岛在时间域上呈多尺度结构，冬、夏季均以20-30h所对应的日变化和120-270h的周变化为主，周变化振荡的波谷主要出现在周六至周一，波峰出现在周三至周五，变化趋势冬季比夏季明显。     

哈尔滨市热岛效应研究

1引言城市化进程的不断加快,对城市气候有着深远的影响,由其引起的城市热岛现象已经引起了广泛的关注。城市热岛效应是指当城市发展到一定规模,由于城市下垫面性质的改变、大气污染以及人工废热的排放等使城市温度明显高于郊区,形成的类似高温孤岛现象。     

未来20年中国气温变化预估

利用大约40余个气候模式和模式集合,考虑多种人类排放情景,预估到2025年前相对于1961－1990年中国的气温变化。只考虑未来人类排放增加多模式集成预估结果表明,中国年平均气温自2006到2025年的20 a期间将继续变暖0.55 ℃,至2010年年平均气温平均变暖大约为1.08 ℃（平均变暖范围为 0.73-1.54 ℃）,至2020年年平均变暖约为1.43 ℃（平均变暖范围为1.10-2.09 ℃）,至2025年平均变暖约为1.39 ℃（平均变暖范围为0.94-2.19 ℃）。 对1990－2005年已经出现观测事实的近16 a气候模式预估结果进行检验表明,多模式考虑多种排放情景集成,一致预估出这16 a的明显变暖趋势,但是变暖幅度略低于实际观测值。经检测证实,对2006－2025年中国气温的预估具有一定的可信度。需要指出的是,目前的预估没有考虑未来的自然变化,只考虑人类排放继续增加的影响。     

空调系统对城市大气温度影响的模拟研究

人为热排放对城市边界层气候效应的影响起着举足轻重的作用。在人为热源的组成中,建筑物内部的能源消耗、热量产生以及室内外热量传输与交换,对于城市热环境的改变有着非常重要的作用。因此,为研究室内空调系统的产热和通过屋顶、墙面、地面进行室内外热量传输扩散,并对室外热环境产生的影响,运用WRF（Weather Research and Forecasting Model）模式,选取BEP+BEM城市冠层参数化方案,即基于多层城市冠层方案BEP（Building Effect Parameterization）增加室内空调系统影响的建筑物能量模式BEM（Building Energy Model）的方案,以南京2010年8月2—3日,夏季三伏天晴天小风天气作为背景天气进行模拟研究。结果表明,采用WRF模式考虑空调系统室内、外能量交换的BEP+BEM参数化方案,能够更好地模拟出夏季晴天城市近地层气温。当假设空调全天开启时,白天模拟值与观测值吻合较好。夜间温度模拟值高于观测值,在22时—次日00时（北京时）,存在1℃左右的偏差。白天空调系统开启对于城市近地层气温的影响不明显,而夜间使得城市气温普遍升高0.6℃,尤其是在居民区密集的地方,22—23时最大有2℃左右的升温。当调整室内空调目标温度从25℃调至27℃时,空调系统能量总释放量减少12.66%,13—16时温度下降最大,平均约为1℃,建筑物越是密集,温度下降幅度越大。      

东亚副热带西风急流变化多模式模拟结果分析

利用政府间气候变化委员会第四次评估报告(IPCC AR4)中等强度温室气体排放情景试验(SRES A1B)多个耦合模式的输出结果,通过多模式集合的方法分析全球变暖背景下东亚副热带西风急流的变化特征,发现在多模式集合平均结果中,随着温室气体增多、温室效应进一步加剧,冬季急流强度增强,急流位置向北移动,夏季急流强度也呈现出增强的趋势,位置却向南移动。在全球变暖背景下,冬季北半球从低纬到中高纬度对流层中高层温度将增加,但低纬增温强、高纬增温弱,导致副热带地区温度梯度增加,夏季增温幅度比冬季大,且强增温区向北移,造成急流轴北侧区域温度梯度增大,并通过热成风关系使得急流区纬向风增强。     

21世纪西北太平洋台风变化预估

对近年多个气候模式考虑不同的人类排放情景作了总结,并对21世纪西北太平洋台风变化作了预估。研究表明,集成多个气候模式考虑人类排放情景,预估到21世纪后期,西北太平洋年总编号台风数可能减少,但强台风数及其降水和风速可能增强。需要强调的是,台风的长期预估是极其困难的,存在极大的不确定性,有待作更深入的研究。     

复杂地形条件下城市热岛及局地环流特征的数值模拟

应用基于多层城市冠层方案BEP(Building Environment Parameterization)增加室内空调系统影响的建筑物能量模式BEM(Building Energy Model)方案的WRF模式,模拟研究重庆热岛的特征、成因以及局地环流对热岛形成的影响。文中共有两个算例,一为重庆真实下垫面算例,称之为URBAN算例,二为将城市下垫面替换为耕地下垫面的对比算例,称之为NOURBAN算例。结果表明:1)WRF方案模拟结果与观测2 m气温的对比吻合较好,误差主要出现在正午温度峰值和凌晨温度谷值处,由城市下垫面特性及城市内建筑分布误差引起。2)BEP+BEM方案较好地模拟出了重庆地区的热岛分布的空间和时间特征。重庆市温度的分布受地形和城市下垫面的双重影响,越靠近城区,温度的分布受城市化影响就越大,在海拔低处,温度就越高。3)城区立体三维表面对辐射的陷阱作用导致城市表面总体反射率小,向上短波辐射小于郊区约20 W/m~2。城市表面以感热排放为主,而郊区则表现为潜热的作用占主导。夜间城市地表储热以及空调废热向大气释放,是城市热岛形成的重要原因。4)模拟区域背景风场主要为东南风,局地环流呈现出越靠近山区风速越大、城市区域风速较小的特性,体现了城市密集的建筑群对低层大气流场的空气动力学效应,以及复杂山谷地形的山谷风环流特性。在市区的西侧和东南侧均有高大山脉阻挡,山脉对城市出流的阻碍作用、气流越山与绕流运动对城市热岛的形成有一定影响。     

建筑物制冷系统人为热排放与气象环境的相互作用

针对建筑物制冷系统人为热排放对城市气候和能源消耗影响越来越大的现状,利用改进后的建筑物能量模式BEM(Building Energy Model)与单层城市冠层模式SLUCM(Single Layer Urban Canopy Model)的耦合,实现对城市建筑物人为热排放的动态模拟;以2014年5月29日为例(北京地区极端高温个例),开展北京地区建筑物制冷系统人为热排放与城市气象环境相互作用的定量分析。WRF(Weather Research and Forecasting)/Noah/SLUCM/BEM耦合模式模拟分析表明,模式在不加入人为热时,对夜间的热岛模拟偏弱,且基本无法模拟出白天的热岛效应;加入城市交通人为热排放后,对城市热岛强度和范围的模拟有一定改善;进一步加入建筑人为热排放对气温、热通量、边界层高度等的模拟效果均有不同程度的改进。加入BEM模拟的人为热后(case2),15:00(北京时,下同)主城区地表感热通量增加30~50 W·m~(-2),相应地2 m气温升高0.4~0.8℃,二者对应关系较好。case2中的人为潜热排放导致地表潜热通量增加80~140 W·m~(-2),水汽通量增加0.04~0.09 g·m~(-2)·s-1,中心城区2 m比湿增加0.5~0.9 g·kg~(-1),边界层高度升高100~150 m,且傍晚边界层高度开始下降的时间推迟了约1 h。加入建筑人为热后,气温等气象条件的变化会对建筑物制冷系统能耗及人为热排放产生影响。case2对比case1,建筑物制冷系统能耗增加了1.11%~3.33%,建筑物制冷系统排放的感热通量增大0.67%~1.67%、潜热通量增大0.625%~1.56%(达2.0 W·m~(-2)以上)。研究表明,在中尺度模式中动态模拟建筑物制冷系统的人为热排放,能够改进对近地层气象要素的模拟效果。     

河北工业面源更新及其对奥运会期间京津冀区域空气质量模拟的影响

基于北京奥运会实时空气质量预报所用排放清单基础上,利用卫星影像资料提高京津冀大气污染排放清单空间分辨率,并考虑加强污染控制措施对排放源的影响,生成新的污染排放清单。更新排放清单的基础后,利用嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS)对奥运会期间北京及周边地区进行大气化学模拟,以评估奥运会期间北京及周边地区污染排放对空气质量状况的影响。模式结果表明,更新后的排放清单能够较好体现奥运会期间的污染排放状况。另外,情景控制试验结果表明,脱硫脱硝等一系列减排措施以及紧急污染控制措施,是奥运会期间北京城区空气质量良好的重要原因。     

大型火电厂热排放对邹县环境气温影响的初步研究

对1960—2009年邹城和兖州温度及温度日较差的年、季变化趋势进行分析,对比邹县电厂现况发展,研究电厂热排放对环境气温的影响程度和相对贡献。结果表明：近50 a来,邹城和兖州年平均气温呈上升趋势,年增温速率分别为0.326 ℃∕10 a和0.124 ℃∕10 a,且邹城显著增温时间与火电厂投产时间一致。1960—1994年,热排放增温率均为正值,年最低气温高达0.51 ℃∕10 a,年日较差为-0.35 ℃∕10 a,多个季和年值增温贡献为100%。1995—2005年,热排放增温率为正值,平均气温为0.209 ℃∕10 a,年最低气温为0.118 ℃∕10 a,年最高气温为0.056 ℃∕10 a,年日较差为-0.100 ℃∕10 a,表现为热排放对平均气温和最低气温影响显著,对最高气温影响较弱,多个季增温贡献有所降低,仍显示出热排放对环境温度有相当程度的贡献。     

2008年北京奥运交通限制效果的模式研究

利用美国国家环保署(EPA)开发的区域多尺度空气质量模式Models-3/CMAQ研究了北京城区奥运交通限行期间VOC、NOX和O3的浓度变化状况。结果表明:Models-3/CMAQ模式能够较好地反映VOC、NOX和O3浓度的变化趋势;交通限行造成的机动车排放源削减使北京奥运期间大气VOC浓度平均减少约12%,NOX浓度平均减少约21%,而O3浓度则平均增加约22%。     

建筑物能量模式的改进及制冷系统人为热排放研究

针对近年来中国城市化进程不断加快,建筑物制冷系统的排热对城市气候的影响越来越大的现状,以2010年8月6 7日北京地区夏季典型晴天为例,开展了对建筑物能量模式(Building Energy M odel,BEM)和制冷系统人为热排放的研究。分析发现不同用途建筑物的用电量日变化特征不同,其与气象因子(主要是气温)之间存在一定的相关性。在此基础上,改进了BEM模式,并对制冷系统(空调)能耗和排热进行了模拟。首先,基于用电量日变化特点模拟不同用途建筑物的排热情况,表明在建筑物空调制冷系统负荷中,窗墙传热占60%以上,人员、设备产热占30%,通风设施传热占5%~6%;其次,对影响建筑物排热量较大的一些参数进行敏感性试验,建筑参数中建筑物高度对排热的影响最大,从18.3 m降低到12 m和6 m,排热量可分别减少24.3%和49.6%,紧随其后的是墙体传热系数和新风系数的影响,而空调设定参数中设定温度从25℃下降1℃,空调制冷系统排热猛增94.4%;最后,根据我国夏季各种类型空调占比情况,计算出空调排热中感热、潜热分别为12.69 W·m-2和45.87 W·m-2(约占22%和78%),为建筑物排热对城市气候影响研究奠定了基础。     

辐射状况的变化对陆地和海面附近气温的影响

本文使用半球热状况季节变化的能量平衡模式研究了地球辐射状况短时变化对陆地和海面附近气温影响的规律。研究了该模式的性质。计算出在强度和持续时间不同的各种地球辐射状况扰动下,北半球陆地和海面附近的气温变化。还分析了向平流层中大量排放气溶胶对地球热状况变化的影响的规律。     

话说热污染

热污染,系指日益现代化的工农业生产和人类生活中排放的废热所造成的环境污染.热污染能够污染大气和水体.火力发电厂、核电站、钢铁厂的循环冷却系统排出的热水以及石油、化工、铸造、造纸等工业排出的生产废水中均含有大量废热,排入地表面水体后,导致水温急剧升高,以致水中溶解氧气减少,引起鱼类等水生动植物死亡.对于河湖港叉,因热污染使水体处于缺氧状态,因     

城市排放与输送对北京上甸子站温室气体本底观测的影响分析

以北京上甸子区域大气本底站二氧化碳(CO2)和几种典型卤代温室气体(HFC-134a、PFC-218和HCFC-22)浓度在线观测为例,统计分析并匹配计算了各风向浓度距平与浓度载荷,探讨了各季节城市排放和输送对上甸子站温室气体本底观测的影响。研究期间,CO2本底数据比例约21.2%,受局地和城市排放与输送影响,非本底浓度比本底浓度偏高(3.7±1.3)×10~(-6);HFC-134a和PFC-218浓度距平和浓度载荷的特征反映了两个物种源区特征的差别;HCFC-22浓度特征与空调制冷剂夏高冬低的季节排放规律相一致。     

蒙特卡罗不确定性分析在O3模拟中的初步应用

利用蒙特卡罗不确定性分析方法,分析了嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS/IAP)中154个模式输入变量不确定性对臭氧模拟的影响,量化了模式在北京奥运会期间臭氧模拟的不确定性,并确定出了主要不确定性因子。结果表明:(1)在奥运会期间(2008年8月8日～2008年8月24日),北京城区臭氧模拟的平均不确定性为19ppb,不确定性存在明显的日变化特征,白天不确定性大,夜间不确定性小。(2)在白天,北京城区近地层臭氧模拟最重要的不确定性来源是局地前体物排放,其次是NO2光解系数、风向、北京周边前体物排放和垂直扩散系数。另外,地面约150m以上,对臭氧模拟影响最大的不确定性因子是风向和北京周边前体物排放;夜间,北京城区近地层臭氧模拟的最大不确定性来源是局地NOx排放和垂直扩散系数。     

人为热排放的引入对北京地区精细模拟的改进

将人为热排放纳入到已耦合城市模块Urban Canopy Model(UCM)的中尺度气象模式Weather Research and Forecasting(WRF)中,探讨了人为热排放对于北京地区精细化模拟的重要意义,其影响主要体现在以下几个方面:1)可有效改善气象要素的模拟效果,特别是对于大气边界层高度的显著性改善,该变量是控制空气质量模式中污染物垂直扩散的关键因子;2)可较好地再现城区流场及温度场,使热岛强度和中心配置更接近实况;3)可明显改善数值模式对于污染物垂直分布特征的模拟。     

CMIP5气候模式对云南气候变化模拟评估及未来情景预估

基于8个气候模式和多模式集合数据(21个气候模式简单集合)和观测数据,评估了其在气候基准期内对云南气温、降水的模拟能力,在评估基础上应用多模式集合数据,预估了未来不同排放情景下云南气温、降水的空间变化情况。结果表明:①多模式集合和部分模式能较好的模拟出基准期内气温、降水的年际变化趋势;在空间分布特征上,气候模式(包括多模式集合)对降水的模拟偏差较差,对气温的模拟相对较好;但在月平均气温和月降水的年内分布模拟上,多模式集合数据的模拟效果明显优于8个气候模式数据;②预估结果表明,在未来3种排放情景下云南地区降水呈西增东减的空间部分特征,纵向岭谷地区降水增加幅度为1%～3%,而气温在3种排放情景下则表现为一致的增加,降水和气温均在RCP8.5情景下增幅最大。