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北京城市热岛“尺度”变化与城市发展 总被引：19，自引：1，他引：19
用北京地区20个气象观测站、1960~2000年的温度资料研究了北京城市热岛的季节变化, 年际变化, 进而用北京的城市化指数, 讨论了它与热岛强度与尺度范围变化之间的关系, 得到如下几点结论: (i) 北京城市热岛存在明显的季节变化, 其中以冬季为最强, 春、秋季次之, 夏季为最小, 城市热岛的季节变化主要发生在市区, 冬季市中心的温度在0.8℃以上, 夏季只有0.5℃. (ii) 北京城市热岛强度具有清楚年际增温, 年平均热岛强度的增温率为0.3088℃/10a, 其中冬季的增温率最大, 春、秋季次之, 夏季为最小, 热岛强度的增加主要由市区的温度上升引起的. (iii) 改革开放以来, 城市化指数成几十倍乃至百倍的增长, 热岛强度也出现了跃变式的增加, 且随城市建筑群扩大, 热岛“尺度”范围亦显著扩大. (iv) 城市化指数的年际变化与城市热岛强度的年际变化非常相似, 具有良好的线性关系, 它们与热岛强度之间的相关系数都已超过了0.1%信度. 相似文献
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根据1993～2003年北京地区气象台站7、8月的温度资料，分析研究了近10年来北京夏季城市热岛的变化及其环境效应.结果表明：北京夏季城市热岛的水平范围扩大到近郊区和远郊区的通州，分布特征也由“单中心”转变为“多中心”；平均热岛强度呈逐渐增强趋势，在夏季出现了强热岛；北京夏季出现热岛和强热岛的天数激增，7月最大热岛强度也呈逐年上升趋势；热岛的强度和水平分布都有明显的日变化；由于热岛效应使城区增温显著，北京夏季的高温日（Tmax≥35℃）也逐年增多. 本文还指出朝阳区气象观测站由于周围高大植被的影响，观测资料已不具备城区代表性.同时也证明绿化对降低城市热岛效应是极为有效的.本文的研究成果对北京城市发展和规划有一定的科学参考价值. 相似文献
3.
用南京大学多尺度模式系统在不同区域进行了多种人为热源引入方案的研究，结果表明：考虑时空变化的人为热源按比例分别引入到地表能量平衡方程和大气热量守恒方程是将人为热源引入模式的最优方案.人为热通量密度变化的敏感性试验结果发现：人为热源的存在对城市热岛的生成有重要作用.计算结果表明，南京现有的人为热源排放量对该地区的城市热岛贡献率约为296％，若人为热通量密度在现有量值的基础上增大1倍，则其热岛贡献率可达429％；此外，人为热的排放对清晨城市边界层逆温结构有一定程度的破坏作用，能明显升高夜间近地层气温达05～10℃，并能使白天湍流活动的影响范围增大，混合层高度抬高，使夜间城市热岛环流的影响范围扩大. 相似文献
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本文以超大城市上海为例,分析了近50年四季城郊温差的总体变化趋势,同时利用城市化进程中4个年份(1987、1990、1997和2004年)9个气象站的气温数据,重点研究了上海地区热岛效应的季节变化特征及年际差异.结果表明,近50年来上海城郊温差逐年显著增长,年平均热岛天数频率为86.0%,年平均热岛强度为1.17 ℃,秋季热岛频率和强度高于其他季节,累积热岛强度也最大.不同时刻热岛的特征表明,夜间热岛(2∶00,20∶00时刻)累积强度在四季都较大,在春、夏季14∶00时刻热岛累积强度较大,而在秋、冬季8∶00时刻热岛累积强度较大.进一步分析表明,热岛效应的四季差异主要在于较强热岛和强热岛出现频率的差异;秋季大气最稳定的F类型比例较高可能是热岛效应更加显著的原因之一.四个年份对比分析表明,1997年之前的三个年份,热岛效应的四季差异比较显著.之后,随着年代的推移,四季累积热岛强度逐渐趋于均化,并且夏季低强度热岛有向中强热岛和强热岛转化的趋势,一定程度上反映了夏季人为热的贡献. 相似文献
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用北京地区20个气象观测站41年(1960~2000年)的年平均气温记录,研究了北京地区的大尺度气温变化及其热岛效应.结果认为,(1)北京地区气温的年际变化具有大尺度的特点,1981年是显著的跃变点,跃变点比跃变前北京地区气温增加了0.55℃,近40年的增温率为0.25℃/10年.(2)北京城市热岛效应具有典型性.1960~2000年北京城市热岛平均强度接近1℃.随着北京城市建设和城市化速度的加快,北京城市热岛强度也在明显地增加,近40年热岛强度的增温率为0.31℃/10年. 相似文献
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根据19360年426个地磁测点和28个IGRF计算的地磁数据，计算地磁场和地磁异常场各个分量的曲面Spline模型，并绘制相应的地磁图和地磁异常图.依据我国部分地区的1909～1915，1915～1920，1920～1930，1930～1936年间地磁偏角长期变化图，1908～1917，1917～1922，1922～1936年间水平强度长期变化图和1908～1922，1922～1936年间垂直强度长期变化图，使用曲面Spline方法，分别计算上述9个时间段的磁偏角（D）、水平强度（H）和垂直强度（Z）长期变化的曲面Spline模型，并绘制相应的长期变化图.根据这些长期变化模型，将19360年426个点的三分量绝对值数据归算至1940，1930，1920，1910年和1900年，从而为计算这5个年代的地磁场模型奠定了坚实的基础. 相似文献
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本文利用中尺度模式WRF V3.9对2016年7月16日成都一次污染天气下的城市热岛环流个例进行了数值模拟,分析了城市热岛环流的三维结构及演变特征.并通过设计减少气溶胶光学厚度的敏感性试验,研究了污染对城市热岛环流的可能影响.结果表明:当地时间17∶00城市热岛环流开始形成.随着热岛强度增强,环流增强,城乡边界处的城市风锋不断向城市中心推进.19∶00热岛环流结构最显著.21∶00环流结构被破坏,仅低层存在微弱的乡村风.在热岛环流结构最显著时刻,近地面风场由郊区向城市辐合,地面以上2.0km处风场由城市向乡村辐散,辐散中心与辐合中心位置大致对应.此时城市风锋在城市处合并,环流的水平尺度约为城市尺度的2～2.5倍.当气溶胶光学厚度减小后,城市热岛环流尺度和强度以减小为主.特别是在热岛环流最显著时刻,低层乡村风风速减小,城市风锋最大上升速度降低,环流的水平尺度在西、南、北三个方向均减小,且高空回流高度降低.可能的影响机制是,气溶胶光学厚度减小后,净辐射通量增大,城乡地表能量通量差异增大,城市边界层高度升高.但城市边界层高度升高对城市热岛的抑制作用超过了城乡地表能量通量差异增加对城市热岛的增强作用,最终造成城市热岛减弱,环流减弱. 相似文献
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根据上海地区2个气象站近50年的年均气温数据，采用回归分析、滑动平均和Mann\|Kendall检验法研究上海地区气温的年代际变化与跃变，城郊温差的年际变化；采用趋势拟合与相关分析，研究城郊温差与城市人口、GDP、能源消耗量、建成区面积和住宅竣工面积等各项城市发展指标的关系.结果表明：（1）近50年来，上海地区年均气温缓慢上升，20世纪90年代后城郊温差呈锯齿状上升趋势，若以徐家汇代表城区，奉贤代表郊区，则近50年来，城郊温差增温率为0.23℃/10a.（2）1989~1990年为上海城区气温的跃变年份，而郊区的气温跃变出现在20世纪90年代中期.（3）各项城市发展指标均与上海城郊温差有着显著的相关性，表明它们与上海城市热岛的发展关系密切，其中，住宅建设是上海城市热岛最主要的驱动因素，城市人口和经济发展也具有重要影响. 相似文献
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本文利用Final Global Data Assimilation System (FNL) 6小时再分析数据集分析了西南低空急流的日变化特征及其影响因子,结果表明:西南低空急流具有明显的日变化特征,在夜间和早晨(02LST,08LST)中国东南大部分地区急流发生频率较高,而在白天和傍晚(14LST,20LST)低空急流发生频率较低.经向地转风分量在一天内基本保持稳定,经向非地转分量在02LST最强,占实际风场强度50%以上,而在14LST和20LST,经向风场近似满足地转平衡.对风场非定常性、风速在流动方向上的非均匀性、流线弯曲和大气斜压性产生的地转偏差的分析结果表明,经向非地转风的日变化主要是由局地变压、水平风场涡度、垂直运动和温度梯度的日变化产生,副热带高压强度和位置的变化、青藏高原大地形加热效应和昼夜间海陆热力性质差异是造成经向非地转风夜间加强的重要原因.在中国东部地区,风速在流动方向的非均匀性虽然有利于非地转风的产生,但其没有明显的日变化,不是经向非地转风在夜间加强的主要原因. 相似文献
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2009年12月，国际地磁学与高空物理学协会（IAGA）发布了第11代国际地磁参考场（IGRF-11）。第11代IGRF包括1900．0-2010．0年代（间隔为5年）共23个地磁模型与2010．0---2015．0年代地磁长期变化的预测模型，其中1900．0-1995．0年代模型的阶次为N=M=10，相应球谐系数的精度为lnT；2000．0—2010．0年代模型的阶次为N=M=13，其球谐系数的精度为0．1nT；而2010．0—2015．0年代地磁长期变化预测模型的阶次为N=M=8，其球谐系数的精度为0．1nT。本文概述了第11代国际地磁参考场及其2010．0年代地磁模型与2010．0--2015．0年代地磁长期变化的预测模型。 相似文献
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The seasonal and interannual variations of Beijing urban heat island (UHI) are investigated in this paper using the temperature data from 1960 to 2000 at 20 meteorological stations in the Beijing region, and then the relationship between the intensity and spatial scale of UHI and Beijing urbanization indices is analyzed and discussed. Main conclusions are the followings. First, Beijing UHI shows obvious seasonal variations, and it is strongest in winter, next in spring and autumn, and least in summer. The seasonal variation of the UHI mainly occurs in the urban area. The UHI intensity at the center of Beijing is more than 0.8℃ in winter, and only 0.5℃ in summer. Second, the intensity of Beijing HUI exhibits a clear interannual warming trend with its mean growth rate (MGR) being 0.3088℃/10 a. The MGR of HUI is largest in winter, next in spring and autumn, and least in summer, and the urban temperature increase makes a major contribution to the growth of HUI intensity. Third, since the Reform and Opening, the urbanization indices have grown several ten times or even one hundred times, the intensity of HUI has increased dramatically, and its spatial scale also expanded distinctively along with the expansion of urban architectural complexes. Fourth, the interannual variation of urbanization indices is very similar with that of HUI intensity, and their linear correlation coefficients are significant at a more than 0.001 confidence level. 相似文献
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Based on the land surface temperature (LST), the land cover classification map,vegetation coverage, and surface evapotranspiration derived from EOS-MODIS satellite data, and by the use of GIS spatial analytic technique and multivariate statistical analysis method, the urban heat island (UHI) spatial distribution of the diurnal and seasonal variabilities and its driving forces are studied in Beijing city and surrounding areas in 2001. The relationships among UHI distribution and landcover categories, topographic factor, vegetation greenness, and surface evapotranspiration are analyzed. The results indicate that: (i) The significant UHI occur in Beijing city areas in the four seasons due to high heat capacity and multi-reflection of compression building, as well as with special topographic features of its three sides surrounded by mountains,especially in the summer. The UHI spatial distribution is corresponding with the urban geometry structure profile. The LST difference is approximately 4-6℃ between Beijing city and suburb areas, comparatively is 8- 10℃ between Beijing city area and outer suburb area in northwestern regions. (ii) The UHI distribution and intensity in daytime are different from nighttime in Beijing city area, the nighttime UHI is obvious. However, in the daytime, the significant UHI mainly appears in the summer, the autumn takes second place, and the UHI in the winter and the spring seem not obvious. The surface evapotranspiration in suburb areas is larger than that in urban areas in the summer, and high latent heat exchange is evident, which leads to LST difference between city area and suburb area. (iii) The reflection of surface landcover categories is sensitive to the UHI, the correlation between vegetation greenness and UHI shows obviously negative.The scatterplot shows that there is the negative correlation between NDVI and LST (R2 = 0.6481).The results demonstrate that the vegetation greenness is an important factor for reducing the UHI,and large-scale construction of greenbelts can considerably reduce the UHI effect. 相似文献
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An intelligent data-driven method is used in the present study for investigating, analyzing and quantifying the urban heat island phenomenon in the major Athens region where hourly ambient air-temperature data are recorded at twenty-three stations. The heat island phenomenon has a serious impact on the energy consumption of buildings, increases smog production, while contributing to an increasing emission of pollutants from power plants, including sulfur dioxide, carbon monoxide, nitrous oxides and suspended particulates. The intelligent method is an artificial neural network approach in which the urban heat island intensity at day and nighttime are estimated using as inputs several climatic parameters. Various neural network architectures are designed and trained for the output estimation, which is the daytime and nighttime urban heat island intensity at each station for a two-year time period. The results are tested with extensive sets of non-training measurements and it is found that they correspond well with the actual values. Furthermore, the influence of several input climatic parameters measured at each station, such as solar radiation, daytime and nighttime air temperature, and maximum daily air temperature, on the urban heat island intensity fluctuations is investigated and analyzed separately for the day and nighttime period. From this investigation it is shown that heat island intensity is mainly influenced by urbanization factors. A sensitivity investigation has been performed, based on neural network techniques, in order to adequately quantify the impact of the above input parameters on the urban heat island phenomenon. 相似文献
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本文在城市边界层预报模式中耦合了一个单层冠层模式，此模式能够体现城市冠层结构和人为热源对城市热岛的共同作用.通过传统平板模式和城市冠层模式的模拟结果与自动气象站观测资料对比发现，耦合了城市冠层模式的模拟结果与观测资料更为吻合，尤其能够较好地模拟出城市地区夜间地面的气温变化情况.对北京城市区域的模拟结果进行分析，白家庄地区冠层建筑物使得城市地区气温白天下降，夜晚上升，不考虑人为热源作用时，城市冠层使得白家庄站地面气温白天最低下降2.5℃，夜间气温最大升高为4.7℃.针对模拟区域较小的理想算例模拟结果分析表明，城市冠层模式能够很好地模拟城市地区地表能量平衡关系，体现城市冠层对长短波辐射的封截以及热量存储能力，全天平均净辐射通量由传统模式的43.38 W/m2变为84.19 W/m2，热存储通量白天最大值为278.04 W/m2，夜晚最大释放热存储通量为160.35 W/m2.冠层建筑物和人为热源对夜间城市热岛强度的贡献分别为70.65％和29.35％.城市冠层建筑物对夜间城市热岛的形成起决定性作用. 相似文献
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在能量平衡方程中引入气溶胶的吸收和散射作用,并与三维行星边界层运动方程组相耦合,根据温度分布显式求解运动场,探讨三维行星边界层内温度、运动、气溶胶浓度分布特征.结果表明,城市人为热释放直接决定了城市热岛效应的强度,城市面积越大,城市热岛效应的强度也越强,城市面积固定时,城市越分散,城市热岛效应的强度越弱,这为城市建设多采取卫星城的方式提供了一定的理论支撑.气溶胶的散射作用要大于吸收作用,其对城市热岛效应的强度主要起削弱作用,当气溶胶浓度较大时,吸收作用更显著一些,此时城市热岛效应的强度会有一定的增强,但是幅度不大.当城市热岛效应的强度增强时,其所驱动的环流也会增强,造成城区中心气溶胶浓度略有下降. 相似文献