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1.
北京不同区域表面气温的变化特征以及北京市观象台气温的代表性 总被引：2，自引：2，他引：0
利用北京地区14个观测站1990～2007年逐日和2004～2007年逐时的2 m气温观测资料,分析了北京城区、郊区、南部山区以及北部山区4个区域表面气温的年变化、季节变化以及春、夏、秋、冬4个季节的日变化特征,指出4个区域的气温变化特征具有明显的差异.在所有时间尺度上城区气温受城市热岛效应影响最大,表现为温度最高,郊区次之,南部山区较低,北部山区最低.1990～2007年4个区域的气温都表现出增温趋势,其中城区增温最明显,增温率明显大于其他区域.城区与其他区域气温的差异有明显的季节变化,城区与郊区、城区与北部山区气温的差异在冬季最大,夏季最小;城区与南部山区气温的差异在夏季最大,春季最小.在气温的日变化方面,城区气温在各个季节的日较差都是最小的,南部山区最大.通过比较作为北京代表站的北京市观象台的气温与4个区域的差异,发现观象台与城区气温在各个时间尺度上的差异都最小,与其他区域存在显著差异,北京市观象台气温主要代表了城区,对其他区域的代表性较差. 相似文献
2.
本文选取西宁(城区)、湟中(南郊)、互助(北郊)3个气象观测站1986～2015年最高和最低温度资料,研究分析基于气温日较差的西宁热岛效应。结果表明,近30年城区、北郊年平均日较差总体呈下降趋势,下降幅度分别为0.15和0.29℃/10a,年代际分析表明21世纪10年代城区日较差距平偏低最多为0.73℃,日较差存在周末效应;城区日较差下降速率快于郊区,日较差变化趋势春季为正,其余各季为负,城区冬季变化显著,大于郊区;城区日较差逐渐减小,说明城市浑浊度逐年增加,热岛效应增强。 相似文献
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利用1960—2009年北京地区20个气象台站的观测资料,分析了北京城区和郊区蒸发皿蒸发量的季节和年际变化趋势和特点,并探讨了城市化对北京地区局地气候的影响。结果表明:近50 a北京地区蒸发量有明显减小趋势,城区和郊区变化趋势分别为-88.1 mm/10a和-76.0 mm/10a。受城市化影响,北京城区蒸发量的变化主要与降水、日照时数、最低气温、气温日较差和平均风速的变化有关;郊区蒸发量的变化主要受相对湿度、日照时数、平均风速和空气饱和差的变化影响。总体而言,相对湿度、日照时数、最低气温、气温日较差和平均风速的变化对北京地区蒸发量的变化有显著影响。 相似文献
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利用1960—2009年北京地区20个气象台站的观测资料,分析
了北京城区和郊区蒸发皿蒸发量的季节和年际变化趋势和特点,并探讨了城市化对北京地区局地气候的影响。结果表明：近50 a
北京地区蒸发量有明显减小趋势,城区和郊区变化趋势分别为-881 mm/10a和-760 mm/10a。受城市化影响,北京城
区蒸发量的变化主要与降水、日照时数、最低气温、气温日较差和平均风速的变化有关;郊区蒸发量的变化主要受相对湿度、日照
时数、平均风速和空气饱和差的变化影响。总体而言,相对湿度、日照时数、最低气温、气温日较差和平均风速的变化对北京地区
蒸发量的变化有显著影响。 相似文献
5.
本文利用北京地区近4年67个自动气象站的逐小时气温观测资料,基于北京地区气温的日变化特征,通过分析日最高、最低气温出现时间的概率分布,研究了城区、郊区气温的日变化差异及季节特征.此外,进一步分析研究了不同单位时间间隔变温的日变化特征,及最大变温出现时间的概率分布情况.研究结果表明:平均而言,城区最高温度出现的时间偏晚,而最低温度出现的时间城区偏早于郊区,与郊区相比,北京城区站点温度的日变化特征更为一致,最高(低)温度出现的时间更加集中;温度日变化的特征随季节有明显的变化,最高温度出现时间在秋、冬两季最为集中,在春季和夏季较为分散;而最低温度出现时间在春、夏两季最为集中,在秋季和冬季最为分散.一天中正、负变温过程具有非对称特征,正变温是比较急剧的过程,负变温相对比较缓慢,北京城区站点的变温幅度小于郊区,春、秋和冬季变温幅度较大,夏季变温幅度最小.不同单位时间内变温速率的分析表明,最强的变温过程一般在3小时以内;最大变温出现时间的概率分布分析表明,最大正变温出现时间在冬季最为集中,夏季最为分散;而最大负变温在秋季最为集中,在春季最为分散.最高(低)温度、变温的城、郊特征差异主要是由于城市热容量比郊区大,且具有更多变化的复杂性而形成的.温度日变化的特征和其区域、季节差异性的揭示,不仅有助于更好地认识和理解区域气候特征和城市化对气温的影响,也可以为做好精细化的天气预报提供气候背景参考. 相似文献
6.
贵州气温、降水及湿度等气象要素的空间分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用贵州15个长记录代表站的年、季、月气温。降水及相对湿度资料,进行了EOF分析,结果表明：年、季、月各气象要素第1主分量均显示了各要素的空间变化具有一致性的特点。但各地变化幅度差别较大,年平均气温的空间变化,西部大于东部;季度气温的变化：春季西南部大于东北部,夏季北部较南部大,秋季西部略大于东部,冬季西南部较东北部大。另外,贵州降水的收敛远比气温的收敛慢,反映出影响贵州降水的天气系统较为复杂。贵州降水的空间变化不仅具有一致性的特点,也存在南与北或东与西或局地与全省反相变化的特征。湿度的空间变化特点是冬、春两季西南部变化明显高于东北部,夏季是东北部变化大于西南部,秋季变化是东部高于西部。 相似文献
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8.
北京地区SO2污染特征及气象条件分析 总被引：1，自引：0，他引：1
分析1998～2000年北京地区SO2浓度监测资料和同期气象观测资料,发现北京地区SO2污染具有明显的季节变化、日变化特征及地域分布特征SO2污染在采暖季重于非采暖季;日变化趋势呈"两峰两谷";SO2浓度西部到北部高于东北部,城区高于郊区.影响大气中SO2浓度变化的主要气象要素为地面日平均风速、300
m风速、850 hPa 24 h变温、地面最低温度及有无逆温. 相似文献
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10.
采用北京及市郊地区共16个标准国家气候站的1961～2000年40年温度资料对北京及周边地区的城市尺度热岛特征及其演变进行了研究.研究表明北京城区与郊区温度是同位相升降,且郊区温度一直低于城区.其温差维持并同位向振荡,温度逐年升高,城区与郊区温差逐年增大,表明北京热岛效应一直稳定存在,而且北京的热岛效应在随时间加剧.以海淀为代表的北京城区大部热岛效应显著,门头沟、石景山、丰台、房山和通县等地是局地升温的显著区域.因此,北京具有城市、卫星城市"热岛"多中心的复杂特征.分析热岛效应增强的趋势表明世纪末的10年与80年代的10年相比,北京城区与郊区的热岛效应增强趋势显著.特别是以海淀为代表的北京城区大部,热岛效应进一步明显增强;北京的东南部的局地升温效应加剧,通县也是一个明显的升温区域,并有一个从河北省伸向北京东南部的"暖脊". 尺度滤波分析表明,北京城市热岛效应10年变化的增强区域与城市位置十分吻合.北京城市热岛效应还具有中尺度特征.以海淀为代表的北京城区大部是热岛的主要中心,主中心内还有几个更小的高中心嵌套其中,分别位于三环路以内的西部和北部.北京城郊热岛效应发展趋势仍是严峻的,须进一步努力进行北京及周边地区环境的改善. 相似文献
11.
1978—2008年城市化对北京地区气温变化影响的初步分析 总被引：2，自引：2，他引：0
应用北京地区20个常规站1978-2008年经均一性序列多元分析方法均一化处理的气温数据,初步分析了北京地区城市化对年平均和不同季节日最高、最低以及平均气温的影响。结果表明,1978—2008年,年平均日最低、平均气温空间分布自北向南、自西向东,温度逐渐升高,在城区达到最高,日最高气温表现为从西向东南逐步升高,在城区形成较为明显的热岛。温度变化趋势表明,各站日最低气温、平均气温、最高气温均呈升温趋势。城市化对北京地区城区及近郊区站点日平均气温和最低气温影响最大,对自北部佛爷顶至昌平到城区一带站点的最高气温影响最大。城市化对北京(观象台)站的增温影响最为明显,对城区站点温度平均的增温影响次之,对全市站点温度平均的增温影响最小。城市化对观象台站、城区站点平均、全市站点平均日平均气温、最低气温的年平均、各季节均非常显著,其中在秋季影响最大,对日最高气温的影响则是在夏季最大。 相似文献
12.
金丽娜 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2021,15(1):97-102
选取1971—2017年7个国家级气象站的气温资料,分析年代际气温变化特征及城郊温差、城县温差;选取2014—2017年103个国家考核区域气象站及7个国家级气象站逐时气温资料,利用标准化相对气温法,研究西安市城市热岛、冷岛的年、季平均空间分布特征,以及逐日热岛、冷岛变化规律。结果显示:1971—2017年城区、郊区和郊县气温均呈上升趋势,城区增温速率最大,郊县增温速率最小,进入21世纪后,城市热岛效应较为显著。西安市城市热岛、冷岛现象明显,且均呈"多中心"特征,热岛中心多为老城区及旅游中心,建筑物面积和人口密度占绝对优势;冷岛中心多为地势较高、水域绿被覆盖较大、非人口密集区的秦岭坡脚线附近。城区代表站的年、春季、夏季、秋季基本处于平稳状态,年、春季、夏季06—07时热岛强度最大,秋季、冬季23时热岛强度最大;郊区代表站和郊县代表站的年及四季热岛、冷岛强度均有明显的日变化特征,且变化趋势相反;郊区代表站10时热岛转为冷岛,春、夏季16—17时转为热岛,年及秋、冬两季19—20时转为热岛;郊县代表站年、春季、夏季06—07时冷岛强度最大,秋季、冬季2时冷岛强度最大,08时后冷岛开始减弱,12—13时为最弱后开始增强。 相似文献
13.
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
14.
北京地形和热岛效应对一次β中尺度暴雨的作用 总被引：5，自引：2，他引：3
针对2010年7月9日北京地区一次典型的β中尺度暴雨过程,利用常规天气观测资料、地面加密自动站资料、风廓线雷达数据以及VDRAS（Variational Doppler Radar Analysis System）提供的精细化分析资料,研究了本次过程中地形、热岛效应以及两者相互作用对暴雨的影响。研究表明：地形的抬升作用对暴雨有明显的增强作用,降水过程中有地形雨带的生成;降水前城区热岛效应明显,由此造成的风场垂直切变和边界层辐合为β中尺度系统提供了有利的触发和加强条件,边界层辐合线的位置对暴雨落区有一定的指示意义;降水在西部山前城区发生后低层偏东风与降水之间形成了明显的正反馈,是β中尺度暴雨得以维持和发展的重要机制。 相似文献
15.
基于小时降水资料研究北京地区降水的精细化特征 总被引：5，自引：1，他引：4
根据北京全区2007~2014年117个自动气象站逐小时降水资料,在揭示降水总体时空特征的基础上,进一步研究了北京地区各季（以春、夏、秋为主）降水的精细化特征。研究发现:北京全区年均降水量存在两个高值中心（城区和下风方向的降水高值中心）,城市热岛效应可能是城区高值中心形成的重要影响因素之一;北京全区降水的季节分布不均,日分布也不均匀;城市化对北京地区降水的影响具有季节差异,夏季短历时和中历时降水在城区和东北部存在显著的大值区,受到城市热岛效应的影响可能较为明显,长历时降水在城区反而相对偏低,而春季城区短、中历时降水并未偏多,长历时降水却在城区出现明显的高值中心;降水日变化季节差异明显,春、秋两季呈现双峰型变化,而夏季呈现单峰型变化,该日变化的特征与全区降水的空间分布格局关系紧密。 相似文献
16.
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
17.
Areal differences in diurnal variations in summer precipitation over Beijing metropolitan region 总被引：3，自引：0，他引：3
Using hourly rain-gauge measurements for the period 2004?C2007, differences in diurnal variation in summer (June?CAugust) precipitation are investigated in four distinct areas of Beijing: the urban area (UA), suburban area (SA), north mountainous area (NMA), and south mountainous area (SMA), which are distinguished empirically based on underlying surface conditions and verified with a statistical rotated empirical orthogonal function. The diurnal cycles and spatial patterns in seasonal mean precipitation amount, intensity, and frequency in the four areas are compared. Results show that the four areas have distinct diurnal variation patterns in precipitation amounts, with a single peak observed in UA and NMA in the late afternoon, which are 80?% and 121?% higher than their daily average, respectively, and two peaks in SA during the late afternoon and early morning with magnitudes exceeding the daily mean by 76?% and 29?%, respectively. There are also two peaks in SMA: a weaker nocturnal diurnal peak and an afternoon peak. The minimum amounts of rainfall observed in the forenoon in UA, SA, and SMA are 53?%, 47?%, and 57?% lower than the daily mean in each area, respectively, and that observed in the early morning in NMA is 50?% lower than the daily mean. The diurnal variations in precipitation intensities resemble those for precipitation amount in all four areas, but more intense precipitation is observed in SA (2.4?mm/h) than in UA (2.2?mm/h). The lowest frequency for the whole day is observed in UA, whereas the highest frequency occurs in the mountainous areas in the daytime, especially in the late afternoon in SMA. Diurnal variations in surface air temperature and divergence fields in the four areas are further investigated to interpret the physical mechanisms that underlie the spatial and temporal differences in summer diurnal precipitation, and the results indicate the possible dominance of the local circulation arising from mountain?Cvalley wind and the differences in underlying surface heating between the urban, suburban, and mountainous areas of Beijing. 相似文献
18.
上海城市集群化发展显著增强局地高温热浪事件 总被引：8，自引：1，他引：7
上海作为中国城市集群化发展的典型代表,经过30余年圈层式、集群化扩张,城市建设用地面积比例高达47.9%,接近50%的生态阈值。城市群快速扩张诱发了一个以徐家汇为中心覆盖周边40 km的区域性热岛,影响高温热浪的时空分布。基于DMSP/OLS遥感夜间灯光数据构建的城市发展指数,客观地反映出1992—2013年上海西郊嘉定、青浦和东郊的浦东集群化发展特征最凸出。利用Chow检验最优分段建模法,研究发现高温热浪期间城市群热岛突变转折与区县城市发展指数超过60%的年份相对应。城市发展指数超过60%后,近郊城市继续扩张将缩小城、郊气象站的温差,诱发更大范围热岛,增强高温热浪。1977—2000年近郊区县城市发展指数低于60%,高温热浪各要素项城郊差值显著上升,而2000年西郊城市发展指数超过60%后,和市中心差值减小,快速城市化明显增强西郊高温热浪强度和持续时间。1978年以来上海西郊与远郊高温日数差值增加了1.6倍,平均气温差值增加了34.4%,平均最高气温差值增加了41.7%。高温热浪期间遥感数据显示,向西郊伸展的城市群地表温度高值区规模扩大了32.8%,是西郊高温热浪增强的驱动因子。 相似文献