共查询到16条相似文献，搜索用时 767 毫秒
1.
中国不同地区城市化对室内外气温影响的比较研究 总被引：18，自引：5，他引：13
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。 相似文献
2.
珠三角城市化对气温时空差异性影响 总被引：1，自引：1，他引：1
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%。 相似文献
3.
为探究不同类型建成区能源消耗与城市热环境特征的关系,本文利用中尺度天气预报模式(Weather Research & Forecasting,WRF)对2010年7月2日-7月6日发生在广州地区的一次高温热浪过程进行数值模拟试验,定量分析了逐日平均气温及逐日气温日较差对人为热排放的时空敏感性。结果表明：①WRF模型能够较好地实现2010年7月2日-7月6日高温热浪期间气温的模拟,模拟结果与气象观测结果的相关系数均大于0.80,均方根误差均小于2.27;②逐日平均气温空间分布特征为：高密度住宅区>商业区>低密度住宅区;逐日气温日较差空间分布特征为：低密度住宅区>高密度住宅区>商业区;③人为热排放使得3种类型建成区平均气温升高,且人为热的增温效应与高密度住宅区、低密度住宅区及商业区的建筑密度的空间关联度分别为0.17、0.13和0.16;④人为热排放使得三种类型建成区的气温日较差降低,且气温日较差减少程度与高密度住宅区、低密度住宅区及商业区建筑密度的空间关联度分别为0.14、0.15及0.19;⑤当人为热排放为正常排放的两倍时,人为热的增温效应、人为热对气温日较差的减小作用与不同类型建成区的建筑密度空间关联度均有增强趋势。 相似文献
4.
乌鲁木齐近50年气温变化与城市化发展关系 总被引：1，自引：0，他引：1
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湿度与指征其城市化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. 相似文献
5.
《地域研究与开发》2015,(6)
利用云南中部区域1961—2010年逐月气温资料,采用趋势系数、气候倾向率、Mann-Kendall突变检验、Morlet小波等方法分析该地区气温的时空变化特征,并采用城郊对比法分析城市化对于气温变化的影响程度。结果表明:(1)该地区年均气温上升趋势明显,年均气温存在着24 a的主周期,并于1997年发生了突变,之后进入了一个显著增暖时期。四季平均气温均呈上升趋势,其中冬季气温增幅最大。(2)除西北部的元谋干热河谷存在降温趋势外,其余地区均呈现增温趋势,升温中心位于城市,其中以昆明的升温趋势最为显著。(3)城市化对气温序列变化趋势的影响显著,城市化引起的增温速率在冬季最大,而城市化对气温变化趋势贡献最高的季节则为春季。(4)昆明的城市化增温速率最大,楚雄次之,玉溪最弱;三市的热岛强度从1985年开始逐年增强,2000年后达到最高值,之后趋于平缓;冬春季节的城市化增温速率要明显高于夏秋季节,城市化增温贡献最高的季节为春季。 相似文献
6.
近48年来城市化对昆明地区气温的影响 总被引：3，自引：1，他引：2
以低纬高原城市昆明及邻近的安宁和太华山站分别代表大城市、小城市和无城市化影响的对比站,利用1960-2007年气象资料,分析不同规模城市发展对气温的影响。结果表明：①昆明及邻近地区近48年来平均气温显著升高,具有一致性。②城市化加剧了平均气温上升的幅度,大城市和小城市的城市效应分别达到0.31 ℃/10a和0.09 ℃/10a,急剧的变化出现在20世纪80年代后期城市高速发展期。③城市化加剧了平均最低气温的显著升高,但对平均最高气温影响不明显。由此导致气温日较差的显著减小,大城市和小城市气温日较差的城市效应分别达到-0.49 ℃/10a和-0.27 ℃/10a。④城市化还导致了极端最低气温显著升高,相对湿度显著降低,霜日数显著减少。但对极端最高气温的影响并不显著。 相似文献
7.
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。 相似文献
8.
近20年来昆明市城市化进程对城市热岛效应的影响研究 总被引：4，自引：0，他引：4
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。 相似文献
9.
近34 a青藏高原年气温变化 总被引：21，自引：9，他引：21
对高原地区34 a（1971—2004年）82站共13 883 d的逐日日平均气温、日最高气温和日最低气温资料进行了统计，用REOF方法进行了分区，并讨论了趋势变化，结果表明：①无论年平均气温，还是年平均最高气温和最低气温，以35°N为界的南北变化的区域特征明显。在年平均气温和年最低气温中，西藏地区的累计方差比青海地区大，年最高气温中青海地区的累计方差比西藏地区大。②青藏高原地区年温度的分布主要取决于海拔高度、地理位置和地形的影响，而年温度的标准差与高原地区年降水的分布相似,但趋势相反，标准差大的区域主要在高原的西北部和四川的西南部。③高原大部分地区年平均气温、年最高和最低气温基本上是以增温的趋势为主，高原的西北部地区年平均气温增温幅度最明显，尤其以柴达木盆地增温幅度最大，增加幅度为0.8℃·(10a)-1以上。年最高温度青海的增幅比西藏明显，而年平均最低温度西藏的增幅比青海明显。 相似文献
10.
长江三角洲气温变化特征及城市化影响 总被引：16，自引：3，他引：13
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。 相似文献
11.
利用银川市国家基准气象站及受人类活动影响较少的麻黄山气象站1961—2015年气温、降水及相对湿度资料，对比分析了城市化及湖泊湿地修复对银川市城市气候演变的影响。结果表明：随着银川市城市化规模的不断扩大，整个城市的暖干化程度日趋严重，城市周边湖泊湿地的修复和重建对银川市大范围气候的调节作用明显弱于城市化的影响。具体表现为：自1961年以来，银川站年平均气温上升速率为0.46 ℃·(10 a) -1，比麻黄山站快0.16 ℃·(10 a)-1，银川市城市化使城市内年平均气温较对比站麻黄山站升高1.1 ℃，特别是2001—2015年上升了0.8 ℃，2011—2015年上升了0.5 ℃，其中冬季上升快，夏季相对稳定，气温年较差减小；从1975年以来，银川市年平均空气相对湿度下降了11.2 %。 相似文献
12.
近70年来兰州城市气温的变化 总被引：15，自引：3，他引：12
利用兰州市70年来的气温记录,采用城郊对比的方法定量的研究了城市化对兰州气温的影响。在分析了年平均气温和各特征气温的相关性的基础上,利用主成分分析的方法提取气温变化的主控制因子——低温控制因子、高温控制因子。利用两个控制因子的城郊对比,定量的揭示了城市化对城市气温变化的影响。任何区域气候变化不仅有城市化等人为因素的影响,而且带有大范围的气候背景的影响,所以在讨论城市发展对气温的影响之前,首先通过滑动T-检验研究了兰州市气温变化的大的趋势,得出兰州城市气温的11年变化周期,对于这一现象初步认为这于太阳的黑子活动的周期性有关。 相似文献
13.
利用2010-2015年楚雄市城市和郊区共10个气象站点的降雨量资料,采用城市和郊区对比等方法分析楚雄市的降雨特征,运用灰色关联度分析各气象因子、人文因子与雨岛强度的关联程度。结果表明：楚雄市近年来雨岛效应明显,降雨中心主要位于城市及其下风方向的苍岭;当出现小雨和中雨,大尺度大气环流场比较弱的条件下,楚雄市城市雨岛强度较强;楚雄市干湿季分明,月降雨量主要集中在雨季,城市雨岛效应在雨季更显著。影响楚雄市雨岛强度的因素中,关系最为密切的人文因子则为城区面积,而关系最为密切的气象因子是日照时数,且人文因子占较大比重。 相似文献
14.
15.
不同土地利用类型对城市地表温度的影响——以广东东莞为例 总被引：31，自引：13，他引：18
利用Landsat TM6热红外遥感数据、土地利用专题图件、气象观测资料反演了快速城市化的典型地区东莞市的城市地表温度。构建了三个热效应评价指数:热效应贡献度指数、热像元权重指数和区域热像元权重指数,来定量分析不同土地利用类型对城市地表温度的贡献度,发现城乡工矿居民用地、林地和耕地的热效应贡献度较大,水域和草地的热效应贡献度较小,未利用地对区域热环境的贡献最小。此外,研究表明,随着平均温度的升高,东莞市水面和陆面1988~1998年的温度反差明显增大。 相似文献
16.
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. 相似文献