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利用阳泉市3个国家级气象站资料分析了阳泉市城市热岛效应的年际变化、季节变化、月变化和日变化特征,结果表明：阳泉市存在弱的城市热岛效应,1972年-2011年平均热岛强度0．554℃。阳泉市热岛强度冬、秋季强,春、夏季弱;12月最强,5月最弱;阳泉市热岛强度整体呈显著上升趋势,热岛强度的增加主要是由于夏季热岛强度的增强。热岛强度日变化表现为12时最小,从傍晚开始随降温逐渐增大,到早晨气温降到最低时最大,日出之后迅速减小;2008年-2011年最强热岛强度出现在2010年1月14日08时达7．9℃。阳泉市主要城市发展因子与霾日数、气温呈显著正相关,在目前的经济发展水平条件下,城市化发展可能使阳泉城市温度增高,城市绿地面积的增加可能对热岛效应有缓解。 相似文献
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本文首先采用模糊c-均值聚类法和剔除法,筛选出用于计算绵阳城市热岛强度的10个城市站和15个郊区站,然后利用这25个自动气象站的逐时气温资料,分析2018年绵阳城市热岛效应不同时间尺度的变化特征。结果表明:2018年绵阳存在城市热岛效应,平均热岛强度为0.64℃,表现为弱热岛等级;四季热岛效应冬季最强,其次是春季,夏季和秋季相当;逐月热岛强度3月最大、7月最小;绵阳城市热岛效应存在明显的日变化,热岛强度夜间大于白天,日最大热岛强度几乎均出现在晚上。 相似文献
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利用1981—2013年济宁、兖州、嘉祥、汶上站逐日4个时次的平均气温、平均风速、降水量、云量和能见度资料,对不同天气条件下济宁市的城市热岛效应进行研究.结果表明:济宁城市热岛效应具有明显的月季变化特征和日变化特征,具体为冬半年明显高于夏半年,白天的热岛强度明显低于夜间,中午前后最弱;济宁市四季热岛强度的变化规律是冬季最强,夏季最弱,春秋居中,除秋季外均呈现缓慢上升趋势.在不同气象条件下,济宁城市热岛强度也存在很大差异,其中在晴朗无风气象条件下表现最为突出,平均值达到0.79 ℃,其昼夜变化幅度也最大;在降雨时城市热岛强度最小,平均仅有0.09 ℃,其昼夜变化幅度也最小;大于等于4.0 m/s大风天气和雾均多发生在秋冬季,且雾对城市热岛的形成和昼夜变化影响明显大于风对城市热岛的影响;在晴朗无风和大雾条件下,02时热岛强度最强,当有降水出现时,20时热岛强度最强,出现大风天气时,08时热岛强度最强,所有研究天气条件下,14时热岛强度均表现为最弱. 相似文献
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利用大庆市2个国家站和5个区域气象站的气温、风速、云量资料对大庆市热岛特征进行了分析,结果表明:1991-2012年大庆市热岛强度的年平均值为0.3℃,城市热岛强度较弱,近几年呈显著增强趋势;大庆市热岛效应强度存在冬季强,春秋弱,夏季无热岛效应的特点,热岛效应最强出现在1月份,热岛效应最弱出现在6月份;1-6月热岛强度呈单调下降趋势;7-12月热岛强度呈单调上升趋势;大庆市热岛强度的日变化特征具有夜间强白天弱、快生快消、难以维持24 h的特点;城市热岛效应与云量、风速呈明显的负相关;晴天和较阴天容易出现城市热岛效应,热岛强度晴天强于阴天;城市热岛一般出现在风力1-3级的条件下,当风力3级时,城市热岛消失;在气象条件满足的情况下,充分利用"热岛效应"增加的低云开展人工增雨,可缓解热岛效应给城市带来的不利影响。 相似文献
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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。 相似文献
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应用2008年天津市14个自动气象站逐小时观测资料、北京站探空资料和天津站6h一次的地面常规观测资料,分析了2008年天津地区夏季海陆风对城市热岛日变化特征的影响.结果表明:在大气层结稳定条件下,海陆风日与非海陆风日相比,天津市热岛强度的日变化幅度增大,海风能使城市降温,削弱城市热岛强度,推迟夜间热岛的出现时间,而陆风能使夜间热岛显著增强;天津市热岛强度与海风向内陆传播的距离有密切关系,在海陆风日,当天气尺度地转风与离岸风的方向一致时,海风的传播距离较近,而当天气尺度地转风与向岸风方向一致时,海风的传播距离较远,当海风只能到达津南、东丽或宁河站时,天津市热岛强度增幅最大,随着海风传播距离的增加,热岛强度的总体增幅减小. 相似文献
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利用2012~2013年北京中央商务区（Central Business District,CBD）加密观测资料,分析CBD区域城市热岛（Urban Heat Island,UHI）强度日变化和空间变化特征及其影响因子。研究发现,CBD区域气温高于周边自动站气温,平均偏高0.64℃;CBD区域城市热岛强度呈现夜间强、白天弱的现象,中午甚至存在“城市冷岛”现象。季节平均UHI日变化表现为:在夜间,秋季最强,冬季次之,春季和夏季较弱;在白天,夏季最强,冬季次之,春季和秋季较弱。相对于晴朗无风天气,雾、雨、大风等天气对城市热岛有抑制作用,并结合小波分析结果发现,秋季城市热岛强度强于冬季是由于冬季雾、雨、大风等天气过程发生比例较高的缘故。CBD区域城市热岛空间变化特征研究发现,花园、学校等绿地有助于缓解城市热岛效应。雾日、雨日和大风日的CBD区域城市热岛强度空间变化标准差比晴朗无风日小。 相似文献
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根据城郊站间距离等对辽宁56个气象站进行筛选,采用城郊温差法对选站和未选站时郊区站点数量有变化的大连、丹东、锦州和铁岭4个城市的月和年热岛特征进行分析。结果表明：对于年热岛特征而言,1980-2011年,大连、丹东、锦州和铁岭4个城市选站和未选站时热岛强度大小明显不同,但其变化趋势基本一致。4城市相比,选站和未选站时后均表现为铁岭年热岛强度最大,多年平均值分别为1.53 ℃和1.85 ℃,其变化范围分别为1.17-1.80 ℃和1.55-2.15 ℃,变化幅度分别为0.63 ℃和0.60 ℃。1980-2011年,铁岭热岛强度等级发生变化的年份最多,占25 %。总体来讲,选站对年热岛特征影响不是很大。对于月热岛特征而言,大连选站和未选站时热岛强度变化较大,但其他3个城市选站选站和未选站时变化不大,尤其是锦州选站和未选站时变化基本一致。4城市均有冬半年热岛效应明显,夏半年热岛效应不明显的特征。1980-2011年,各月平均热岛强度等级在选站和未选站时变化均较大,最大为丹东10月和11月,等级变化的年份占90.6 %,总体而言,选站对月热岛强度特征影响较大。 相似文献
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不同天气条件下沈阳城市热岛特征 总被引：5，自引：0，他引：5
利用1992—2008年沈阳站和新城子站逐日4个时次的平均气温、平均风速、降水量、云量和能见度资料,对不同天气条件下沈阳的城市热岛效应进行研究。结果表明：除雾和浓雾天气条件下,沈阳城市热岛强度在08时最弱外,其他天气条件下均表现为20时最强,14时最弱;不同天气条件下,夜间城市热岛强度均高于白天;晴朗无风条件下昼夜城市热岛强度差最大,为0.73℃。四季相比,除雾条件下秋季城市热岛强度最强外,其他天气条件下均为冬季最强;除大雨条件下春季城市热岛强度最弱外,其他条件下均为夏季最弱。沈阳城市热岛强度随降水量的增加而减弱,随能见度的降低而减弱,随着风速的增加而减弱。白天和夜间两个时次的差值表现为,1～3级风夜间变化幅度大于白天,0级和4～5级风速有相反规律,其他天气条件下无明显规律。 相似文献
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苏州夏季城市热岛现状及影响因子分析研究 总被引：9，自引：4，他引：5
利用2007年夏季常规和自动站气象观测资料,分析研究苏州城市热岛及其与影响因子关系.气温分布表明,市中心干将桥气温相对较高,而靠近太湖的新区镇湖镇、东山等郊区气温相对较低.苏州城市热岛强度日变化呈现双峰分布,两个峰值分别出现在10时和20时左右,最低值出现在16时左右.热岛强度与气象条件关系分析表明:(1)热岛强度受云量的影响较大;(2)与城区气温分布关系密切,相关系数为0.62;(3)与风向有关,城区风向为西风时的热岛强度大于东风时热岛强度;而城区热岛强度与风速关系不明显.另外相关站点的合理选取对城市热岛研究也十分重要. 相似文献
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北京"城市热岛"效应现状及特征 总被引：37，自引：16，他引：21
利用2002年北京自动气象站资料,对北京“城市热岛”效应现状进行了分析。为了与20世纪70年代的结果相比较,选择城区代表站为天安门广场站,城郊代表站为朝阳气象站站。与20世纪70年代相比,目前北京的“城市热岛”表现出一些新特点:1)利用城区与城郊日均温差表示的“城市热岛”强度的统计结果表明,现在北京的“城市热岛”效应在夏季最强,秋、冬季次之,春季最弱,2)除夏季“城市热岛”整天存在(午后的平均强度在2℃左右)以外,其他季节的午后,天安门广场地区经常出现“城市冷岛”现象。3)北京“城市热岛”消失的极限风速没有发生系统性变化,当风速>3级时,北京“城市热岛”基本上消失。作者还研究了北京“城市热岛”形成和消失的日变化特征,以及“城市热岛”强度对风速等气象要素变化的响应特征。值得指出的是,对强“城市热岛”的个案分析显示,冬季夜晚“城市热岛”强度经常表现出较大的波动性,与此相伴随,城郊地面风出现风向突变和风速的阵性现象。 相似文献
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北京地区热岛效应及日较差特征 总被引：4，自引：3，他引：1
通过对2007～2010年北京地区经质量控制后的123个自动气象站气温数据采用K均值聚类方法分类, 得到城区、郊区、西部和北部山区、西南和东北部山区4个温度分区, 分析了4个分区气温的年变化、日变化和日较差变化特征, 并对北京地区热岛效应的时间变化特征进行了细致分析。结果表明:聚类分析方法可对北京地区温度很好地进行分区, 分区结果与站点的地形和下垫面情况较为吻合;不同分区温度日较差在西部和北部山区最大, 在西南部和东北部山区次之, 郊区再次之, 在城区的日较差最小;在一年中, 各温度分区以2月、5月与10月日较差较大, 其中以5月的日较差为最大;北京地区热岛效应在冬季和夜间较强, 而3～8月热岛较弱, 在夏季的白天比其它季节白天强。 相似文献
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利用拉萨、墨竹工卡、尼木建站以来的多年历史资料和近两年新建的区域自动站、8个城市热岛效应自动气象站资料分析拉萨城市热岛强度日、季、年变化,时空分布及其可能的影响因子。分析表明:拉萨城市热岛强度呈显著的逐年增强趋势,在1978~2011年间平均每10年增加0.24℃;多年热岛强度冬季最强(2.0℃),其次是春季(1.8℃)和秋季(1.7℃),夏季强度最小(1.6℃);拉萨城市高温中心主要在城市中心,气温分布沿着高值区向两侧呈递减状态,郊外的气温比城区平均低0.9℃左右,夜间热岛效应强度明显高于白天。随着城市化进程的不断增强,大量改变的下垫面状况,不断增多的城市建筑群,骤增的人类活动和能源消耗,导致城市热岛强度不断增强。 相似文献
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Characterization and estimation of urban heat island at Toronto: impact of the choice of rural sites 总被引：3，自引：2，他引：1
In this study, the urban heat island of Toronto was characterized and estimated in order to examine the impact of the selection of rural sites on the estimation of urban heat island (UHI) intensity (?T u-r). Three rural stations, King Smoke Tree (KST), Albion Hill, and Millgrove, were used for the analysis of UHI intensity for two urban stations, Toronto downtown (Toronto) and Toronto Pearson (Pearson) using data from 1970 to 2000. The UHI intensity was characterized as winter dominating and summer dominating, depending on the choice of the rural station. The analyses of annual and seasonal trends of ?T u-r suggested that urban heat island clearly appears in winter at both Toronto and Pearson. However, due to the mitigating effect on temperature from Lake Ontario, the estimated trend of UHI intensity was found to be less at Toronto compared to that at Pearson which has no direct lake effect. In terms of the impacts of the rural stations, for both KST and Millgrove, the trends in UHI intensity were found to be statistically significant and also were in good agreement with the estimates of UHI intensities reported for other large cities in the USA. Depending on the choice of the rural station, the estimated trend for the UHI intensity at Toronto ranges from 0.01°C/decade to 0.02°C/decade, and that at Pearson ranges from 0.03°C/decade to 0.035°C/decade during 1970–2000. From the analysis of the seasonal distribution of ?T u-r, the UHI intensity was found to be higher at Toronto in winter than that at Pearson for all three rural stations. This was likely accounted for by the lower amount of anthropogenic heat flux at Pearson. Considering the results from the statistical analysis with respect to the geographic and surface features for each rural station, KST was suggested to be a better choice to estimate UHI intensity at Toronto compared to the other rural stations. The analysis from the current study suggests that the selection of a unique urban–rural pair to estimate UHI intensity for a city like Toronto is a critical task, as it will be for any city, and it is imperative to consider some key features such as the physiography, surface characteristics of the urban and rural stations, the climatology such as the trends in annual and seasonal variation of UHI with respect to the physical characteristics of the stations, and also more importantly the objectives of a particular study in the context of UHI effect. 相似文献
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利用2008年南京市23个自动气象观测站观测的气温资料,分析南京市城市热岛效应的空间分布及其变化特征。结果表明：南京市的热岛中心主要分布在人口和建筑物密集的鼓楼,白下和建邺区,下关、江宁和浦口等城区气温较低;2008年南京市平均城市热岛强度为1.6℃,四季热岛强度呈秋季、春季、冬季、夏季依次减弱;南京市城市热岛效应对城市居民生活影响较大。南京市热岛效应的逐渐增强,将导致夏季空调使用量的增加,增加能耗对创建低碳城市、建设和谐城市生活产生消极影响。 相似文献