居住区典型地物热环境的日变化及其相互影响分析

居住区热环境状况是影响局地微气候变化的重要因素,研究居住区地物的热环境特征,对于了解和改善微气候具有重要意义。为了更好地揭示居住区热环境特征,本研究使用热红外成像仪对北京市某校园居住区进行观测,获取了夏季不同天气状况下（晴天、阴天、多云）的24 h热红外影像数据。依据各天气数据和地物属性,系统分析了各地物日变化规律,并通过垂线法判定邻近地物的温度边界范围,进而揭示出地物间温度交互特征。结果如下：① 太阳辐射是影响地物白天温度变化的主要因素,与地物温度呈正相关性;在多云天气下,地物的最高温度滞后至16:00出现,且地物温度曲线呈现连续的“锯齿状”升降趋势,云层的大量运动是导致多云天气下的地物温度波动变化的关键因素;沥青道路在夜间的温度均高于其他地物,并且夜间持续放热,提生周围环境温度;阴影能够有效减少地物吸收的太阳辐射量,降低地物表面温度;植被的冠层厚度与地物温度呈负相关性,因此增加居住区内绿植的冠层厚度,增大区域阴影面积有助于改善局地微气候;② 树木和裸土在06:00和14:00的温度交互作用强烈,表明在地物交界处,全天持续发生显著的热量交换;而夜间至凌晨,草坪与人行道持续进行热量交换,帮助降低路面温度,缓解周围高温状况。     

兰州市城市热岛效应与地表指数定量分析

针对现有兰州市城市热岛效应研究多以地面气象站的观测资料为数据源,以遥感影像为数据源较少的现状,该文利用Landsat 8影像,研究了兰州市城市热岛效应与修改后的土壤调节植被指数(MSAVI)、增强型水体指数(EWI)、土壤亮度指数(NDSI)、土壤湿度指数(NDMI)之间的关系。结果表明,兰州城市热岛效应较为严重,城市热岛效应与土壤湿度指数、增强型水体指数、土壤亮度指数呈正相关,与修改后的土壤调节植被指数呈负相关。     

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。     

重庆市城市热岛效应变化特征及减缓措施

利用1961～2016年重庆市逐日气温资料,分析讨论了重庆市主城区56年城市热岛效应的变化趋势和年变化特征,并利用2009～2016年的逐时气温资料分析讨论了城市热岛效应的日变化特征。结果表明:56年来重庆市城市热岛效应总体呈上升趋势,各季节中盛夏上升最明显;重庆市城市热岛效应存在明显的年变化特征,盛夏的热岛效应最强,初春次之,仲春至初夏的热岛效应最弱;重庆市城市热岛效应具有较明显的日变化特征,各季节热岛效应均表现为白天弱,夜间强。重庆市城市热岛效应的形成及其变化,既受到地理位置、气象条件等自然因素的影响,更由城市下垫面变化(绿地和水体的面积及分布)、大气污染、人为热排放等城市化进程因素所决定。结合重庆城市特点综合运用多种措施可以减缓重庆城市热岛效应。      

北京地区城市热岛强度长期变化特征及气候学影响机制

选择北京地区为研究区,基于1967~2016年城市站（北京站）和城郊农村站（密云站）的长期气象观测数据,研究平均气温、最高气温、最低气温对应的城市热岛强度长期变化特征及其气候学影响机制。研究发现,过去50 a平均气温和最低气温对应的城市热岛强度显著增加,增温率分别为0.29℃/10a和0.45℃/10a,而最高气温对应的城市热岛强度则没有明显变化趋势;统计分析显示过去50 a北京地区相对湿度、风速和日照时数显著降低以及气温显著上升有利于城市热岛的形成,强化城市热岛强度;未来全球变暖和快速城市化背景下北京地区城市热岛效应将进一步加剧,形成更频繁和持续时间更长的夏季城市高温热浪,严重危及城市居民生产生活和生命健康。     

乌鲁木齐气温与城市热岛强度日内和季节变化特征

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8时,频率在30%以上;2)年平均城郊气温差异即城市热岛强度在夜晚较大,早上7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小时,其他季节保持一致;4)城区逐小时城市热岛强度日内变化可分为三个阶段：8点到17点为下降时期,17点到22点为迅速上升时期,22点到第二天8点为稳定的强热岛时期;5)侯平均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℃,最小值发生在第秋末第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到18点)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。     

遂宁市海绵城市建设对其热岛效应影响的评估

利用2011～2017年遂宁市主城区气温观测资料、MODIS卫星遥感资料,Landsat TM影像资料,结合遂宁市海绵城市建设,对遂宁市主城区城市热岛效应进行评估,得到以下结论:气象观测资料显示遂宁市主城区存在城市热岛效应,且从2011～2016年,其热岛效应总体呈下降趋势;遂宁主城区夏季热岛强度最强,春季次之。基于MODIS卫星资料分析得到:2011～2014年,遂宁主城区的城市热岛范围逐渐扩大;强热岛和极强热岛主要集中市中心,2016年到2017年,城市热岛出现了一定的缓解,强热岛和极强热岛被消除。2017年极端高温下的遂宁市主城区城市热岛效应比2006年的弱。海绵城市建设增加了遂宁市主城区绿地面积、水域面积、改变了城市路面、合理规划了城市建设,使遂宁市主城区热岛效应得到了一定的缓解。      

基于MODIS数据的长株潭地区城市热岛时空分析

基于MODIS影像,采用分裂窗算法反演的地表温度对长株潭地区城市热岛空间分布与季相变化特征、影响因子进行定量研究。结果表明,长株潭地区春季和夏季存在明显的城市热岛效应,而冬季和秋季城市热岛并不明显;地表覆盖类型对城市热岛的影响十分明显,长株潭地区春、夏、秋季植被绿地状况与城市热岛呈现明显负相关分布,其中以夏季最为明显,夏季地表温度与NDVI相关系数的平方R2达到0.8193,即植被覆盖对城市地表温度的影响显著。因此,城市植被的分布与季节变化影响着城市热岛的强度与时空分布,揭示出植被绿地对降低城市热岛效应具有重要的作用,大范围的绿地建设能有效降低城市热岛效应。     

北京城市下垫面对雾影响的数值模拟研究

为了探究北京城市下垫面对雾天气过程的影响,为北京地区雾数值预报水平的提高提供理论基础和科学依据,选取2011年10月29日北京地区雾天个例进行了数值模拟试验,通过对WRF/Noah/UCM模式系统中城市冠层参数的调整,显著改善了模式对此次雾天气过程的模拟效果.使用参数调整后的模式系统通过敏感性试验分析研究了北京城市下垫面对雾发生、发展和消散过程的影响.结果表明:参数调整后的WRF/Noah/UCM模式系统能够与实际观测较相符地模拟此次发生在北京地区的雾天气过程,北京城市下垫面主要通过对温度的改变对雾的形成、发展和消散产生显著影响,使雾不易在城市及其附近形成和发展,延后城市地区雾的形成,但城市的存在也使得城市地区及其附近雾不易消散,相较于没有城市时消散时间延后.     

基于多源遥感数据的城市热岛特征与机理研究

以长三角城市群为研究区,基于时序多源遥感数据,通过均值标准差法对城市热岛等级进行分类,研究长三角城市群城市热岛时空分异特征,同时从下垫面属性、人为活动和植被覆盖等角度探索其城市热岛形成机制,可为缓解城市热岛效应提供一定参考。研究结果表明,长三角城市群2013—2018年城市热岛现象明显且呈增强趋势,其城市热岛空间分布呈现“M”型空间分布,具有较强的时空分异;浙江省和江苏省大部分城市的城市热岛较强,而安徽省大部分城市的城市热岛分布范围较小。长三角城市群的城市热岛与建成区空间分布表现出一致性,其热岛效应的增强与建成区和郊区林地面积的增长有关;长三角城市群的城市热岛与夜间灯光分布和植被覆盖空间分布均呈现空间一致性,城市热岛与夜间灯光强度成正比关系,与植被覆盖呈反比关系。