珠三角城市化对气温时空差异性影响

利用1967-2015年珠江三角洲21个气象站逐日气温资料,根据人口数量、人口密度和夜间灯光数据等数据集划分城市和郊区站点类型,在此基础上,对比不同时空尺度城市站和郊区站气温变化,分析了城市化对气温影响的时空差异性。结果表明：① 1967-2015年,珠三角地区年平均气温、平均最高气温和最低气温均显著升高,平均最低气温的增温速率最高,分别是平均气温的1.05~1.16倍和平均最高气温的0.95~1.32倍。其中,年平均气温变化速率的季节差异普遍表现为秋冬季节增温最强,增温速率均高于0.3 ℃/10a,春夏季节增温较弱,增温速率最低为0.16 ℃/10a。② 利用城市和海表温度对比研究城市化效应,受城市化影响,珠三角年平均气温的增温趋势是0.096 ℃/10a。③ 利用城市和郊区对比研究城市化效应,1967-2015年城市化对城区的气温升高具有显著贡献,而且城市化对平均最高气温及最低气温增温的贡献率最大。其中,城市化对年平均气温变化的贡献率的季节差异表现为夏冬季节较强,贡献率高于11.8%,春秋季节较弱,贡献率最低仅为4.46%。④ 站点划分方法,城市化发展不同阶段及研究时间尺度的选择均导致城市化增温效应的研究结果具有较大不确定性。不同站点分类方法多指示城市化对最低气温升高的贡献率最强,最高可达到38.6%。     

中国不同地区城市化对室内外气温影响的比较研究

以温带城市北京、低纬高原城市昆明和热带城市景洪为研究对象,利用由于城市扩大而受影响的气象站室内外气温资料和未受城市化影响的郊外气象站气温资料,得出3个地区受全球气候变暖影响,年平均气温均升高,增温幅度在(15.6~20.7)×10^-3℃/a间,以温带城市北京增温最显著;受城市化影响,年平均气温变率为(40.5~45.9)×10^-3℃/a间,以昆明最大;年平均室内气温变率在(20.6~133.1)×10^-3℃/a,北京最大。各气温变率在11~4月以温带城市北京最大,5~10月则以低纬高原城市昆明最大,显示了气温较低时气温变率有增大的趋势;由于城市面积扩大导致了受城市化影响气象站的室内外气温均升高,11~4月增温幅度大于5~10月;其中温带的北京朝阳气象站和低纬高原的昆明气象站的室内气温升高幅度大于室外气温,呈现显著的城市效应,而热带的景洪气象站室内平均气温增温幅度小于室外平均气温。     

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。     

陕北地区1960-2013年极端气温指数

以陕北地区1960-2013年的逐日气温数据为基础,运用Mann-Kendall非参数检验法,分析了该区极端气温指数及其变化趋势。结果表明：（1）陕北地区年平均气温、最高和最低气温分别以0.27、0.24、0.28℃/10a的速率显著增加（P<0.05）,各站点气温指标均上升,且冬季变暖幅度最大,春季次之。（2）最低气温极高值、暖夜、暖日分别以0.054℃/10a、1.83d/10a、1.4d/10a显著增大;年日最高气温极高值与生长日长度增幅分别为0.092℃/10a、2.4d/10a;暖日、暖夜各季节亦显著上升;气温日较差以-0.036℃/10a的速率减小。除气温日较差外,其余指数均有50%以上的站点呈上升趋势。（3）最高气温极低值增幅为0.217℃/10a;最低气温极低值、冷日减幅分别为-0.015℃/10a、-0.48d/10a;冷夜以-0.98d/10a的速率显著减小;霜日及冰日分别以2.2/10a、2.4d/10a的速率显著减小。除最低气温极低值及最高气温极低值外,其余指数均有100%的站点呈下降趋势。4）暖指数的增大幅度大于冷指数的减小幅度,夜指数的减小幅度大于昼指数增大幅度。极端气温的两极化分布趋势导致研究区域高温、旱灾及冰冻等灾害的频发。     

1970~2008年安徽省气温时空格局变化

采用协同克里格(Co-kriging)指数模型对安徽省1970~2008年平均气温、日极端最高、低气温进行空间插值。结果表明:全省平均日极端最高气温的分布与平均气温分布基本相反,平均日极端最低气温的分布与平均气温分布基本一致,前者反映日极端最高气温时空格局是不稳定的,后者反映日极端最低气温时空格局是稳定的。20世纪全省日极端最低气温具有1970年代低、80年代高、90年代低、21世纪头10年高的年代际变化周期;全省年平均气温和日极端最高气温是70年代升高、80年代下降、90年代和21世纪头10年继续升高,但值得注意的是21世纪头10年代年平均气温增长量比90年代小0.1℃。芜湖、安庆、马鞍山等沿江城市对气温升高贡献率突出,90年代年平均气温和日极端最高气温分别比80年代增加0.7℃和0.25℃,21世纪头10年年平均气温和日极端最高气温分别比90年代增加0.8℃和1.13℃,已超过大别山区相应的增长量一倍以上。     

1961-2010年武威市气温日较差变化趋势及影响因子分析

利用1961-2010年武威市5个气象站逐日地面最高气温、最低气温及年平均气温、日照时数、蒸发量、降水量、相对湿度、平均风速等观测资料,运用趋势系数法系统分析了该区域近50年气温日较差的时空分布及强度特征,采用多元线性回归中的标准化回归系数分析了影响气温日较差的气象因子。结果表明：受天气系统、地形地貌以及海拔等影响,武威市气温日较差低海拔地区大于高海拔地区。各地年、年代气温日较差总体呈减小趋势,民勤县、古浪县的减小趋势尤为显著,年平均气温日较差的时间序列存在着6～8年的准周期变化;各季节气温日较差变化趋势不太一致,总体上呈减小趋势;月气温日较差变化也存在差异,除天祝藏族自治县外,3月和9月为两个低谷,4-6月和10月为两个高峰。年气温日较差极大值和极小值均呈减小趋势。年最高、最低气温均呈升高趋势,年气温日较差与年最高、最低气温呈相反的变化趋势,最低气温的快速升高和最高气温的缓慢升高是气温日较差减小的直接原因,最低气温显著升高的季节气温日较差的减小趋势更大。影响武威市气温日较差的主要因子是蒸发量、平均气温、平均风速、日照时数,关联性最强的是蒸发量,其次是平均气温,其中气温日较差与日照时数、蒸发量、相对湿度以及平均风速呈正相关,与平均气温和降水量呈负相关。影响各地气温日较差的主要因子有所不同。     

长江三角洲气温变化特征及城市化影响

基于长江三角洲国家基本/基准站历史气象资料和区域人口资料,分析了1959~2005年和1981~2005年期间长江三角洲气温的年和季节变化特征,气温变化在大城市、中等城市和小城镇站之间的差异,以及城市化效应对气温的增温率和增温贡献率。结果表明,过去47年和25年期间,长江三角洲年均气温、年均最高和最低气温都显著增加,增温率都是冬季和春季较高,夏季最低。大城市站增温率明显高于小城镇和中等城市站,城市化效应对大城市气温基本上都是增温作用,其中对平均最低气温的增温率及贡献率最大,对平均最高气温都最小。长江三角洲气温变化趋势和增温率、城市化效应的增温率及增温贡献率与其他地区具有较好的一致性。     

新疆塔城地区极端气温变化特征及其影响因子分析

利用塔城地区7个国家气象观测站1961—2018年逐日气温资料,选用国际通用的10个极端气温指数,分析塔城地区极端气温的时空变化特征及其影响因子.结果表明:(1)塔城地区极端气温指数暖化趋势明显,最低气温极低值以0.97℃·(10a)-1的倾向率显著升高,最高气温极高值以0.09℃·(10a)-1的倾向率不显著升高;冷...     

1960～2014年北京极端气温事件变化特征

基于北京1960~2014年逐日最高温、最低温、平均气温实测数据,采取RHtest方法对气温序列进行均一性检验和修订。在此基础上选取16个极端气温指标,分析了北京市极端气温变化趋势和突变特征,探讨了冷暖极端气温指数对北京气候暖化的贡献。结果表明:1 1960~2014年北京气温暖化趋势明显,最低温增温速率远快于最高温,修订后增长速率为:最高温(0.17℃/10a)平均温(0.30℃/10a)最低温(0.51℃/10a);2冷昼日数、冷夜日数、霜冻日数、冰冻日数、冷持续日数分别以-1.43 d/10a、-6.56 d/10a、-3.95 d/10a、-1.18 d/10a、-4.83 d/10a的趋势减小;3暖昼日数、暖夜日数、夏季日数、热夜日数、暖持续日数、生物生长季以2.12 d/10a、5.27 d/10a、1.22 d/10a、5.43 d/10a、0.84 d/10a、1.96 d/10a的趋势增加;4日最高(低)气温极高值、日最高(低)气温极低值和气温日较差的倾向率分别为0.21℃/10a、0.34℃/10a、0.31℃/10a、0.73℃/10a、-0.33℃/10a;5极端最低气温的变暖幅度大于极端最高气温,夜指数的变暖幅度大于昼指数,冷指数的变幅大于暖指数。极端气温冷指数、夜指数、低温指数的快速变化是近年来北京市气候暖化的最直接体现。     

厦门站气温非均一性订正及其变化特征对比分析

利用逐步多元线性回归法和差值法相结合对厦门站1954~2007年逐年/月平均、最高和最低气温进行非均一性订正,订正值分别为0.84、0.72和0.65℃。对比分析订正前后气温的年际和季节变化趋势。订正后的气温资料分析结果显示:年均、最高和最低气温都呈快速增温趋势,倾向率依次为0.25、0.33和0.18℃/10 a,即54 a内约分别增温1.4、1.8和1.0℃;春夏秋冬四季平均、最高和最低气温也呈现快速增温趋势,其中以冬季增温最显著;年、季平均最高气温增温率都比最低气温快使得气温日较差以0.15℃/10 a速率增大。     

近20年来昆明市城市化进程对城市热岛效应的影响研究

近年来,城市化对城市气温影响是气候变暖研究中备受关注的问题之一。利用1987~2006年昆明及周围3个站点的气象数据分析城区和周围站点的气温变化差异,给出城市和郊区在不同年份、不同季节城市化影响下的气温变化趋势。研究发现:近20年来,城区年平均温度为15.7℃,郊区为14.9℃,受城市化的影响,昆明市城区热岛效应一直呈现增幅的趋势,其中在冬季热岛强度最大且增幅为0.399℃/10 a,而热岛强度最小的是夏季,UHI最高气温增幅为0.29℃/10 a,UHI最低气温增幅为0.56℃/10 a。在此基础上结合昆明城区的城市发展资料,运用熵值法、主成分分析方法探讨了城市发展对年热岛强度的影响,结果表明在不同时段影响因素不同,1987~1994年主要因素是建成区面积和人均GDP,而1995~2006年则是人均GDP和城镇人口。     

基于EOF分解的辽宁省城市化气候效应检测

论文利用1961—2017年逐日气象数据以及社会经济数据,构建新的城市化指标,分析了城市化对辽宁气候变化的影响。研究表明:辽宁省气温呈显著增加趋势,国家站增温速率明显快于乡村站;城市化对平均最低气温影响最显著,平均气温次之,平均最高气温相对较弱;就四季而言,秋季城市化影响贡献率最大,冬季和夏季次之,春季相对较小。空间分布上,城市化影响高值区位于辽宁中部和西部地区,与辽宁省城市化发展水平基本吻合,城市化对气温的影响不是单一的,对于多数地区尤其是沈阳、大连等经济发展水平较高的地区,起到增温作用,但也对少数台站的升温起到了抑制作用。气温指标中,城市化对年和四季平均气温的影响最显著,对应模态均是第一模态,方差贡献率均在89%以上,空间相关性均通过显著性检验,其次是平均最低气温和日较差;季节变化特征上,冬季和春季的增温相对于秋季和夏季明显。降水指标基本对应第二模态,方差贡献率在9%~18%之间,城市化对气温的影响强于降水;结合时间系数,城市化效应表现为春季和冬季降水、大雨和暴雨日数略有增加,年、夏季、秋季降水、小雨、中雨日数减少。城市化对降水的影响表现出两面性,一方面使年降水和小量级降水减少,另一方面又使极端降水事件增多。     

北京市快速城市化对短时间尺度降水时空特征影响及成因

快速城市化对区域降水过程的影响已成为人类活动对不同时空尺度水循环影响研究的热点。基于北京全区2011-2015年20个自动气象站逐小时降水资料,利用Circular统计法等多种方法,在揭示北京市降水总体特征基础上,进一步从日、场次、小时等多种精细化时间尺度来探究北京市不同类型降水特征。研究表明：① 场次暴雨平均降水量、场次降雨持续时间及降水强度高值中心主要位于北京城区,与郊区降水过程相比,城区总体降水过程历时较长、雨量较大。城市雨岛效应可能是上述降水指标在城区具有高值中心的原因之一。② 北京全区降水日分布不均,不同区域降水类型有较大差异。北京市的暴雨雨型主要以午后型为主,占总雨型的47.53%。山区总体及北部近郊、远郊区、南部近郊分别以午后型、正午型、夜晚型降水为主。而城区的暴雨类型显示出主城区的东西两侧有较大的差异,西侧受山谷风环流及热岛环流影响类型较为复杂,东侧以傍晚型为主。③ 场次暴雨的降水峰值出现时间主要集中在12:00-19:00,且城区降水峰值发生时间较郊区降水峰值发生时间推迟。海拔的升高会使日降水峰值的出现时间的不确定性增大。④ 极端降水量指标及持续干燥、湿润指标均在城区显示出高值区,极端降水频率指标高值区位于城区下风向。城市化可能通过人口膨胀、土地利用类型变更等方式间接提高极端降水发生的风险。     

北京城市热状况及热岛形成原因的探讨

本文利用1982—1985年期间在北京所设的城市气候站观测资料,讨论了城市热状况,指出城郊升降温速率的差异、城市建筑物的阻挡作用是形成城市热岛的原因之一。     

昆明城市发展对室内外平均气温影响的研究

利用受城市扩大影响的昆明气象站室内外气温资料和未受城市影响的太华山气象站气温资料，以及城市建成区面积和城市人口资料，分析了昆明城市发展对室内外平均气温影响程度，由于城市面积扩大导致昆明的室内外气温均升高，城市增温效应在1-4月较大，5-12月较小；城市增温效应的主要影响因子在上半年是城市人口增加，而在下半年则主要是城市建成区面积的扩大，另外，城市增温效应与城市建成区面积、城市人口均有较好地相关关系，城市建成区面积增加对平均气温的影响较大；而城市人口增加对平均室内气温的影响较大。     

江浙地区与韩国城市化水平对比分析

城市化是我国新世纪的一大战略，江浙地区是我国经济最发达的地区，理应在全国城市化进程中发挥更大的作用。文章分析了江浙地区(包括上海市、江苏省、浙江省)的城市体系现状，通过与韩国城市体系的对比，指出江浙地区的城市化要想走在全国的前列，必须发展大城市、特大城市；建立完善的城市体系，必须大中小城市协调发展，特别是注重大城市、特大城市的发展。本文并根据江浙地区发展的动态变化和潜力分析，勾勒出该地区未来城市体系的蓝图，对于指导地区乃至全国的城市体系建设具有一定的借鉴作用。     

乌鲁木齐近50年气温变化与城市化发展关系

采用线性倾向估计、累积距平、M—K检验法,利用乌鲁木齐地区市区及近郊气象站近50年的年平均气温数据,分析了乌鲁木齐地区气温的年代际变化及突变;采用相关分析方法与趋势拟合等方法,生成乌鲁木齐年平均温度与指征其城市化6项指标的函数关系图。结果发现：（1）近50年乌鲁木齐地区的年平均气温缓慢上升,城区气温高于郊区,城区站增温率为0．2℃／10a,郊区站为0．245℃／10a,总增温率为0．225℃／10a。（2）采用Mann—Kendall检验法分析得出年平均气温在2000年发生了由低到高的突变。（3）乌鲁木齐市城市人口、GDP、全社会固定资产投资总额、建成区面积、能源消耗与年平均气温有着显著的相关性,表明城市化进程与气温变化有密切关系。     

Impact of urban expansion on regional tempera-ture change in the Yangtze River Delta

Based on non-radiance-calibrated DMSP/OLS nighttime light imagery from 1992 to 2003, urban land area statistical data, meteorological data and land surface temperature data retrieved by MODIS and NOAA/AVHRR data, the influence of urbanization on regional cli-matic trend of temperature in the Yangtze River Delta (YRD) was analyzed. Conclusions are as follows: 1) There is a significant urbanization process from 1992 to 2003 in the YRD. Four city clusters of Nanjing–Zhenjiang–Yangzhou, Suzhou–Wuxi–Changzhou, Shanghai and Hangzhou Bay form a zigzag city belt. The increase rate of annual mean air temperature in city-belt is 0.28–0.44℃/10a from 1991 to 2005, which is far larger than that of non-city-belt. 2) The urban heat island (UHI) effect on regional mean air temperature in different seasons is summer>autumn>spring>winter. 3) The UHI intensity and the urban total population logarithm are creditably correlated. 4) The UHI effect made the regional annual mean air temperature increased 0.072℃ from 1961 to 2005, of which 0.047℃ from 1991 to 2005, and the annual maximum air temperature increased 0.162℃, of which 0.083℃ from 1991 to 2005. All these indicating that the urban expansion in the YRD from 1991 to 2005 may be regarded as a serious climate signal.     

昆明滇池对其周围地区温度的贡献及其特征

本文以订正和消除方法,显示出滇池(湖泊)对其周围的各项温度贡献值即湖泊温效(ΔT)并据此讨论盆湖平填区与山麓带的各项湖泊温效的时、空分布特征。