武汉市地表亮温与植被覆盖关系定量分析

利用2002年7月9日的ETM影像,提取武汉市的下垫面类型、地表亮温和植被覆盖度,探讨不同下垫面类型对地表亮温的影响;并采用分形维度计算方法, 研究代表样带的地表亮温和植被覆盖的分维值之间的相关性。结果表明:植被覆盖度越高,地表亮温越低。除水域外的下垫面类型中植被覆盖度与地表亮温存在显著的负相关,这种相关性高于地表亮温与NDVI之间的相关关系。对于样带的地表亮温和植被的分维值研究表明,亮温和植被覆盖度的分维值之间的相关系数高于亮温和NDVI的分维值之间的相关系数。     

京津冀地区大气局地环流耦合效应的数值模拟

应用中尺度非静力模式MM5.V3, 采用三层双向嵌套技术, 模拟了京津冀地区不同季节温度场和风速场等边界层特征量及其变化特征. 模拟结果表明: (1) 在弱天气系统控制下, 该地区大气边界层中可同时存在海陆风、山谷风和“城市热岛”环流, 同时三者还存在明显的耦合效应; (2) 海陆风环流极盛时可深入陆地200 km左右, 山谷风环流的影响最大可覆盖北京区域内的平原地区, 而“城市热岛”环流则发生在城市中心几十公里范围内, 并对前两个环流起明显的削弱作用; (3) 三者的演化均存在日变化特征, 且前两者的相位相差约6 h左右; (4) 上述三种环流的耦合结果使一年内京津冀地区边界层环流形势大致可分成春夏型与秋冬型, 在一天内又可分为凌晨至上午的平原风和下午至深夜的山地风; (5) 上述三种环流的耦合在该地区西北部山地与平原的交接地带形成一条大致沿地形等高线走向的风场辐合带, 即所谓的污染物汇聚带. 这条水平风辐合带几乎常年存在, 其下端一直向西南方向延伸直到和另一条平行于太行山走向的水平风辐合带汇合, 从而对北京地区大气污染物的积聚与输运可能产生重要影响.     

天津市夜间城市热岛的数值模拟

本文基于Myrap等人的工作,提出了一个能量平衡模式,并用实测的天津市夜间近地面温度场对模式进行了验证.应用这个模式,可给出天津市近地面热岛的适当预报,同时,可对天津市夜间城市热岛中各能量通量的空间变化进行讨论.     

北京城市及周边热岛日变化及季节特征的卫星遥感研究与影响因子分析

以EOS-MODIS遥感信息反演的地表温度、土地覆盖类型、植被覆盖、地表蒸散,结合常规气象资料,并采用GIS空间分析技术和多元统计相关,对北京城市及周边2001年城市热岛(UHI)空间分布的季节规律和日变化及影响因子进行研究.分析北京地区的土地覆盖、地形高程、植被绿地状况、城市和郊区地表蒸散与热岛时空分布状况的关系.揭示出北京UHI主要特征为:(ⅰ)北京城市下垫面的高热容和密集建筑物的多次发射,加之北京特殊的三面环山地形特征,使得北京城区一年四季均存在明显的热岛分布,并以夏季最为明显,UHI与城市结构的轮廓相一致;北京城区与地势相对平坦的近郊区的地表温度差异在4~6℃左右,与地势较高的西北远郊区的地表温度差异在8~10℃左右;(ⅱ)北京地区日间和夜晚的UHI的季节分布和程度不同,以夜间UHI明显;夏季白天郊区地表比城区蒸散量大,潜热交换明显,反映出城市与郊区的温度差异显著;(ⅲ)地表覆盖类型对UHI的效应明显,北京地区植被绿地状况与UHI呈现明显反相关分布;夏季地表NDVI与下垫面的温度散点图的回归方程的负相关系数的平方R2达到0.6481,即植被覆盖好,则UHI不明显;揭示出植被绿地对降低UHI具有重要的作用.大范围的绿地建设能有效降低UHI.     

北京城市热岛环境时空变化规律研究

借助北京地区1997年、2004年的Landsat TM热红外图像,在RS和GIS技术的支持下,利用大 气探空数据对图像进行大气校正,采用单窗算法反演得到北京市区和周围地区的地表温度分 布图,地面验证表明单窗算法反演地表温度具有较高的精度.研究发现,北京市存在明显的 城市热岛效应;不同下垫面所对应的地表温度有明显差异,总体上城区地面温度明显高于郊 区,水体温度最低;随着城市规模的扩张,北京市的城市热岛效应有逐年增强的趋势,且人为因素对城市热岛的贡献逐渐加大.     

利用遥感影像探索土地利用与城市热岛的关系

以1996年、2002年和2014年武汉市TM/ETM和OIL影像以及不同时期土地利用现状为基础,对土地利用现状进行了分类;采用城市空间格网研究了城市增长的时序动态变化情况;探索了在不同土地利用分类标准下,城市局部特征对城市热岛效应的影响以及土地利用变化与城市热岛的驱动关系,证明了城镇用地变化与城市热岛有显著的正相关性。     

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。     

苏州-无锡-常州城市带热岛效应个例研究

应用WRF（weather research and forecasting）及其耦合的多层城市冠层模式BEP（building energy parameterization）,对2013年8月13日长江三角洲地区一次高温天气过程进行了模拟.此次过程盛行东南风,风向与苏州-无锡-常州城市带走向一致.模拟结果表明：苏州-无锡-常州城市带热岛效应明显,热岛强度向下游城市逐渐增加;在东南风作用下,三座城市的热岛连成一片,形成了一个更强大的热岛环流.夜晚,边界层逐渐趋于稳定,热岛环流减弱,有利于热岛温度向下游地区输送.热岛效应导致城市边界层高度明显上升.白天太湖产生强盛的湖风对其周边城市影响显著,来自太湖的冷气团导致无锡和常州边界层内热岛强度明显下降,抑制城市热岛向上发展,削弱了无锡与常州两城市热岛间的联系.白天太湖使得无锡和常州边界层高度明显下降.     

苏州—无锡—常州城市带热岛效应个例研究

应用WRF(weather research and forecasting)及其耦合的多层城市冠层模式BEP(building energy parameterization),对2013年8月13日长江三角洲地区一次高温天气过程进行了模拟。此次过程盛行东南风,风向与苏州—无锡—常州城市带走向一致。模拟结果表明:苏州—无锡—常州城市带热岛效应明显,热岛强度向下游城市逐渐增加;在东南风作用下,三座城市的热岛连成一片,形成了一个更强大的热岛环流。夜晚,边界层逐渐趋于稳定,热岛环流减弱,有利于热岛温度向下游地区输送。热岛效应导致城市边界层高度明显上升。白天太湖产生强盛的湖风对其周边城市影响显著,来自太湖的冷气团导致无锡和常州边界层内热岛强度明显下降,抑制城市热岛向上发展,削弱了无锡与常州两城市热岛间的联系。白天太湖使得无锡和常州边界层高度明显下降。     

2022年8月四川盆地持续性极端高温特征及不同模式预报误差分析

本文基于2022年8月四川盆地104站逐时温度、降水数据和1971—2021年历史同期数据,及EC、CMA GFS、CMA MESO模式的2 m气温预报等数据,运用统计学相关方法分析了此次极端高温过程的特征及预报误差。结果表明：①2022年8月四川盆地极端高温过程范围大、强度强、持续时间长,有87.5%站最高气温超过该站历史同期极值,且高温最强盛时段较历史同期明显推后。②2022年8月最高气温分布为东高西低,最高气温与历史同期极值差分布则相反,其中最高气温随站点海拔增大而减小,而极值差则随站点海拔先增大再减小。另外,受热岛效应影响,极值差大值站点主要集中在龙泉山脉附近。③高温期间,最高、最低气温平均值高、距平大,且累计降水量和雨日数也明显低于历史同期。④相较而言,EC模式的预报优势主要在盆地低海拔地区。而CMA MESO模式在盆地周边陡峭地形区域的平均绝对误差则更小。另外,EC模式预报的最高气温峰值出现时间更接近于实况,而CMA MESO模式预报高温持续日数更接近实况。