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城市化氣候效應研究的新進展

2014-03-02 06:36:42馮錦明王君嚴中偉
關鍵詞:效應研究

馮錦明王君,嚴中偉

(1 中國科學院東亞區域氣候—環境重點實驗室,北京100029;2 中國科學院大學,北京100049)

城市化氣候效應研究的新進展

馮錦明1王君1,2嚴中偉1

(1 中國科學院東亞區域氣候—環境重點實驗室,北京100029;2 中國科學院大學,北京100049)

隨著人類社會經濟的不斷發展,世界各地特別是中國城市化進程十分迅速。城市化的氣候效應已成為一個具有重大現實與科學意義的問題,不少科技工作者已經利用觀測資料和數值模式對城市化的氣候效應進行了一系列的研究。首先從觀測資料的角度介紹城市化氣候效應的具體表現,然后根據城市化進程影響區域氣候的三類主要途徑,即城市土地利用變化、人為熱釋放和人為氣溶膠排放,對國內外城市化氣候效應的研究,特別是數值模擬研究,進行了綜合回顧與分析。結合作者近幾年所做的工作,系統總結了城市化氣候效應研究的新進展以及所面臨的問題,并提出了城市化氣候效應的應對策略和未來研究展望。目前的城市化氣候效應模擬研究結果還具有較大的不確定性,隨著模式物理過程的改進完善和高性能計算能力的迅速提升,進行高分辨率和長時間的城市化區域氣候效應集合模擬研究將成為解決這一領域關鍵科學問題的有效途徑。

城市化,氣候效應,人為熱釋放,數值模擬,高分辨率

1 引言

近百年全球變化已成為各方關注的科學問題[1]。地表氣溫上升和極端天氣氣候事件頻發使得人們意識到人類活動正在深刻改變著全球氣候系統。二氧化碳、甲烷等溫室氣體和氣溶膠排放,土地利用方式改變被認為是人類活動影響氣候系統的典型方式。然而,具體到某些區域或是局地尺度,城市化等其他類型的人類活動對氣候的影響同樣是不可忽略的。城市化改變陸面物理屬性(如反照率、發射率和熱傳導率等)和形態特征,使得城市區域具有更大的熱容量、波文比以及粗糙度[2-3]。城市陸表的不透水性使得水汽蒸發減少,地表感熱增加。加之,輻射在城市冠層內部的多次反射和吸收使得白天城市吸收的能量在夜晚更難以長波輻射的形式散失。這些陸面特征的變化顯著影響地表能量收支、邊界層高度和熱力結構以及局地/區域大氣環流,從而改變城市及其周邊的區域氣候[4-6]。同時,城市地區的能源消耗所帶來的人為

熱釋放顯著改變地表能量平衡,導致城市邊界層結構變異,從而影響城市區域環境[7-15]。此外,城市地區也是人為氣溶膠排放最劇烈的地區,氣溶膠的直接、半直接和間接效應會對城市區域氣候產生一定的影響[16-19]。這些因素的綜合效應使得城市區域氣候與周邊其他地區顯著不同,最典型的表現就是城市與鄉村之間的溫度差異以及城市地區的降水異常分布。

在氣候變暖背景下,快速城市化進程已然造成了許多氣候環境問題,如持續的高溫熱浪天氣[20-21]和空氣污染事件[22]。考慮到城市地區人口密集,預期未來會有更多的人口生活在城市,認識城市化的氣候效應對提高人們生活舒適度、幫助城市決策者提高應對極端天氣的能力以及減少城市地區的能源消耗具有現實的意義。例如,Stone[23]指出在城市區域,相比單獨的溫室氣體減排,輔以改善城市土地利用方式對緩解氣候變化可能會更有效。

當下中國的城市化進程十分迅速,已有的城市化規模巨大,不僅沿海地區三大城市群的城市地域密集連片,中國內陸也呈現大中城市星羅棋布、迅速擴張的面貌。這些不同規模等級廣泛分布的城市群實際上會在更大范圍的時空尺度對區域氣候產生影響,加之城市間密集的道路網,使城市的人為熱釋放、氣溶膠排放延伸至城市外圍的大范圍區域。2012年冬季中國東部持續長時間和大范圍的霧霾天氣就是這一現象最好的例證。城市區域尤其是密集的城市群區域對氣候變化的影響既具有城市局部的地域特征,也具有更大范圍的區域特點。這些特點使得常規觀測手段難以獲得全面的觀測信息,也難以反映不同尺度上存在的氣候特征,更不能用以預測未來中國在更加高度城市化情形下的區域氣候演變狀況。數值天氣氣候模式正是解決這些問題的重要手段。其中,區域氣候模式可以描述不同時空尺度上氣候系統、系統內部各組成部分之間的復雜相互作用,通過借助各種參數化模型表達陸面及大氣的各種物理過程,因而能夠綜合反映下墊面改變以及人類活動對氣候產生的影響,有助于揭示城市化效應對區域氣候的影響機理,尋求改善城市氣候環境的途徑并對未來的區域氣候變化進行科學的預估。

為全面了解城市化氣候效應的研究現狀,本文將首先從觀測資料的角度介紹城市化氣候效應的具體表現,然后重點根據現有的數值模擬研究成果,從城市土地利用、人為熱釋放和氣溶膠等方面來闡述城市化氣候效應的成因與機理,最后對相應的應對策略進行適當討論。

2 城市化氣候效應

城市化氣候效應的最直接表現是城市地面氣溫的變化,即所謂的“熱島效應”。早在19世紀,英國學者霍華德就從臺站溫度記錄中發現倫敦市內的氣溫比周邊郊區要高[24],這一工作被認為是城市化氣候效應研究的開端。此后,不斷有研究者通過資料分析發現城市熱島效應的存在,范圍遍及各個緯度帶以及氣候區[25]。然而,由于傳統氣象觀測臺站數量有限、空間分布離散,過去工作在定量研究城市熱島效應強度和范圍時得出的結論往往存在差異。近些年越來越多自動觀測站被用來檢測城市氣象要素,這將大大提高城市熱島效應研究結果的準確性[26]。隨著現代觀測技術的發展,很多學者也開始使用衛星遙感資料反演城市地表溫度,從更細微的尺度來分析研究城市熱島效應的時空演變規律[27]。

由于城市化發展、能源消耗的增加,城市熱島的強度和范圍不斷擴大,從而影響局地氣溫上升趨勢[28-30]和極端溫度事件的發生頻次[31]。過去研究對城市化效應對增溫趨勢貢獻大小的結論不統一,主要原因在于所用觀測資料的質量和分析方法的不同。為評估溫度趨勢中的城市化效應,局地氣溫觀測序列的前后一致性(或稱均一性)是需要重點考慮的問題。由于站點遷移、觀測儀器和規范更改等因素,很多站點觀測序列存在非均一性,即某段或某幾段時期的觀測數值存在系統性的偏差。另一個關鍵問題如何科學地劃分不同類型的站點(如城市站和鄉村站)。過去的研究大都采用人口或經濟規模[32]、夜晚燈光指數[33]以及遙感觀測的土地覆蓋信息[34]進行城鄉站點劃分。不同方法得到的分類結果很不一致,導致城市化效應結論也不一致。此外,城市化氣候效應對極端溫度事件發生頻次也存在一定的影響。Wang等[31]發現北京地區近30年快速城市化對極端暖夜(冷夜)的增加(減少)趨勢貢獻為12.7%或2.07d/10a(29.0%或5.06d/10a),對于持續(3d)的極端冷夜事件,城市化效應顯著加強了其減少趨勢,貢獻達34%。

城市化氣候效應的另一個重要方面體現在城市降水格局的改變。早期大多數研究側重于利用地面氣象站點、雷達和遙感觀測等獲得的降水資料揭示城市的存在對區域降水多少和空間分布的影響。一些研究很早就發現城市下風向暖季的降水相比其他地方增多9%~17%[35-37]。Bornstein等[4]通過分析亞特蘭大地面氣象站點資料發現城市熱島能引起近地面的大氣輻合上升并誘發暴雨。Shepherd等[38]發現城市下風向30~60km處的月平均降水比其他地方多出28%。

Chen等[39]指出城市化使得臺北地區下午雷暴頻次增加67%,由此引發的降水增加77%。Hand等[40]利用探空和再分析資料分析揭示奧克拉荷馬市下風向地區比其他地方顯著濕潤,從而印證了城市化效應對降水的影響比起農業活動和地形等因素更占主導地位。Kishtawal等[41]指出印度季風區強降水的增多與城市化效應引起的降水異常信號有關聯。通過分析雷達資料,Niyogi等[42]發現風暴會在城市上風向分裂,再在下風向聚合。然而,也有研究發現城市化發展會導致城市區域降水減少。例如,Kaufmann等[43]利用遙感觀測以及氣象臺站資料分析了中國珠三角地區降水減少和城市土地利用的時空關系,發現城市化對當地降水減少起著至關重要的作用,這種效應很可能是由陸面水循環改變所引起的。Zhang等[44]發現北京東北部地區夏季降水的減少和城市面積快速擴張之間存在顯著的相關關系,而夏季氣溶膠光學厚度并沒有明顯的長期變化趨勢,因此氣溶膠變化和降水減少不存在統計學上的關系。總之,城市化氣候效應對降水的影響結論還不統一,這可能與城市所處的區域氣候類型(內陸或是沿海)、城市的規模大小以及其他因素(如氣溶膠)影響有關。未來研究需要更長時間、更高密度的城市氣象觀測網絡,輔以其他先進觀測手段(如衛星遙感),定量出不同地區、不同類型、不同規模的城市對該地區降水的作用。

城市高大的建筑物和城市熱島的加強使得地表粗糙度增加,進而導致城市近地面風場特性的改變。Bornstein等[45]通過分析紐約地區地面風速資料發現城市和鄉村的風速存在差異,差異具有明顯的日變化,大小與風向和上游風速大小有關。Li等[46]通過對比市區和區域平均的風速觀測資料發現,近幾十年北京城市化發展加劇了市區的風速減弱趨勢,其貢獻可達區域平均趨勢的20%。

3 城市化氣候效應的成因

3.1 城市土地利用變化

城市土地利用方式改變是城市化發展影響區域氣候最直接的途徑。然而,現今用來研究氣候變化的全球氣候模式因其空間分辨率過粗,不能細致刻畫只占地球表面很小部分的城市區域的土地利用狀況。因而,我們需要通過分辨率更高的區域氣候模式進行更高精度的區域氣候模擬,對城市化氣候效應給出科學的評估。過去研究為了將城市和其他土地利用類型區分開,簡單地改變城市所在區域下墊面的某些物理屬性。但是,由于城市建筑物的三維結構對地表反照率、熱容量和粗糙度等存在一定的影響,這種簡單的處理方式不足以準確描述城市下墊面和區域大氣之間的相互作用。近些年,城市冠層模型被成功引入到區域氣候模式中,其對城市區域氣候模擬的改進已被很多研究所證實[47-49]。例如,Jin等[50]指出為了將未來氣候變化預估結果準確降尺度到一些重要的城市區域,非常有必要將城市冠層參數化方案引入到氣候模式中。

城市土地利用方式改變引起的區域氣候效應首先體現在地表氣溫上。Trusilova等[51]通過數值模擬發現城市土地覆蓋導致城市區域夏季氣溫日較差下降(1.26±0.71)℃,冬季下降(0.73±0.54)℃。Hamdi等[52]通過長時間模擬發現城市化使得布魯塞爾地區的最高和最低氣溫上升速率分別增加0.05℃/10a和0.14℃/10a,城市土地利用改變導致的增暖效應占區域整體增暖的45%。Zhang等[53]通過敏感性試驗發現城市化效應引起城市地區冬季平均地表氣溫上升(0.45±0.43)℃,夏季上升(1.9±0.55)℃。Feng等[14]發現城市下墊面改變使得中國區域全年增溫0.13℃,部分城市化顯著的地區(如長三角地區)增溫可達0.84℃。通過對中國三大城市群高分辨率嵌套模擬,Wang等[54]發現城市土地利用使得城市地區地表氣溫上升1℃左右,此效應在夏季體現最為明顯。城市土地利用方式改變引起區域增溫是絕大多數研究所認同的結論,但定量化的增溫結果仍需未來更高質量的土地利用數據、更完善的氣候模式,以及更準確的城市參數和高分辨率的長期氣候模擬。

城市土地利用導致的氣候效應的另一個體現是對降水發生和分布的改變。近些年,隨著數值模式的發展,越來越多的工作試圖從數值模擬的角度證實并且解釋城市化效應對降水的影響。例如, Shem等[55]通過WRF模式模擬發現亞特蘭大下風向降水有明顯增多,這點與之前很多研究結論相符合。Shepherd等[56]通過模擬一個降水個例發現,在不考慮城市的情況下,休斯敦西北地區的對流性降水相對于考慮城市的情況會變少。Lin等[57]發現引入正確的土地利用信息對城市降水模擬至關重要,城市化效應能顯著影響邊界層中大氣的熱力和動力過程。Miao等[58]通過不同城市土地利用情景的敏感性數值試驗證實城市對于風暴移動路徑和降水量起著重要的作用,城市化效應使得城市區域的颮線破裂成對流單體,最終降水量的變化幅度取決于城市化的程度。與之前大多數觀測資料分析得到的結果不同的是,近些年有些模擬研究發現城市土地利用可能會使城市地區的降水減少。通過對北京地區兩個典型的夏季降水過程進行敏感性試驗,Zhang等[44]發現城市擴張很可能是北京近幾十年降水

減少的重要原因,增加植被覆蓋有利于降水增加,從而緩解該地區的缺水狀況。Wang等[54]通過高分辨率嵌套模擬同樣發現,城市土地利用會使中國長三角和珠三角地區夏季降水顯著減少(圖1)。降水減少的原因可能是城市土地利用導致自然植被和土壤被不透水層替代,區域蒸發顯著減少,水汽供應不足,加之邊界層變厚使得水汽在其中混合得更加均勻,導致對流有效位能降低,對流抑制能量增加,從而不利于區域降水的發生(圖2)。城市化對降水的影響還具有較大的不確定性,原因在于過去多數研究選取的是個別天氣過程進行數值模擬,部分區域氣候模擬的時間跨度也不夠長。未來更長時間、更多來源的觀測資料和長時間高分辨率的氣候模擬可為我們提供更為可靠的研究結論。

此外,Hou等[59]通過敏感性數值模擬試驗得出,北京近50年的城市化造成區域平均風速減少0.4m/s,其貢獻占整體風速減弱的35%。Lo等[6]發現準確的城市土地利用數據和參數化方案對于模擬中國珠三角地區城市化對海陸風環流的影響至關重要,結果表明城市土地利用使得城市地區和周邊海域的溫差加強,造成夜晚海風能夠深入到更加內陸的地區。Chen等[60]通過敏感性試驗發現城市的存在有利于近地面風的停滯,城市土地利用造成的氣溫變化顯著影響休斯敦地區的風場結構。

城市土地利用還對城市地區某些污染物濃度存在一定的影響。Jiang等[61]發現未來氣候變化將導致休斯敦地區日最高臭氧濃度上升2.6ppb,而城市土地利用卻能使得日最高臭氧濃度上升3.6ppb,兩者對臭氧濃度的作用因地區不同而不同,未來氣候變化將使得八月極端臭氧污染日增加1~2天,而城市土地利用卻能使其增加2~3天。

3.2 城市人為熱釋放

所謂的“城市化效應”不單由上述因素所引起,城市區域的人類活動導致的熱釋放也是一個重要的氣候因子。工業能源消耗、商業及居民住宅的熱排放、車輛的油料燃燒以及人體新陳代謝是人為熱釋放的重要來源[62]。通過能源消耗數據的分析,Ichinose等[7]發現東京市中心的人為熱白天超過400W/m2,冬天最高值可達1590W/m2。Offerle等[8]發現歐洲地區城市中心的人為熱強度可以達到32W/m2。Quah等[9]發現新加坡的商業區逐時人為熱釋放最高可達113W/m2,高密度住宅區達17W/m2,低密度住宅區達13W/m2。由于相關數據的缺乏,人為熱釋放的氣候效應研究的難點在于很難準確描述人為熱的時空分布。現階段研究普遍采用基于能源消耗清單和地面能量守恒的方法對人為熱釋放進行估算,兩種方法各有優缺點,需要根據研

究對象的實際情況進行選擇。

圖1 城市土地利用變化導致珠三角、長三角和京津冀地區全年(a,b,c)和夏季(d, e,f)降水變化(單位:mm/d)[54]

前人對于人為熱釋放的研究工作大多集中于使用各種數據精確描述人為熱的時空分布特點。近些年隨著數值模式的發展,越來越多的研究開始關注人為熱釋放對城市區域氣候的影響。Ichinose等[7]發現減少城市能源消耗可以使得地表氣溫下降0.5℃。Ohashi等[10]指出東京商業區內1~2℃的氣溫上升是由空調的廢熱排放造成的。de Munck等[11]認為可將巴黎市區0.5℃的氣溫上升歸結于人為熱釋放,并且指出空調的使用在地表氣溫上升中的重要性。Block等[12]首次進行了人為熱釋放對區域氣候影響的數值模擬分析,研究發現2W/m2的人為熱釋放能使地表氣溫上升0.15℃,在個別地區(德國魯爾地區),額外20W/m2的人為熱釋放能導致0.5℃的增溫,但人為熱釋放對區域降水影響并不顯著。然而,此工作僅是對冬季進行了模擬,人為熱釋放的氣候效應在其他季節的情況仍是未知。利用現今和未來人為熱釋放預估清單,Flanner[13]指出2100年人為熱釋放將會使全球地表氣溫上升0.4~0.9℃。Zhang等[63]發現當前的氣候模式模擬的20世紀后半期氣候變化趨勢相較于觀測存在一定偏差,人類能源消耗導致的熱釋放對大氣環流和區域氣候造成的影響與這種偏差十分相似,尤其是在冬季和秋季,從而顯示人類能源消耗作為一種沒有加入氣候系統的外部強迫很可能是造成當前的氣候模式存在偏差的原因。Feng等[14]發現人為熱釋放導致中國區域氣溫上升0.15℃,在個別城市化明顯地區(如長三角地區)增溫將達到0.89℃。通過使用更加接近實際的人為熱釋放數據和高分辨率嵌套模擬,Feng等[15]發現人為熱釋放使得中國三大城市群城市地區氣溫上升0.5~1.0℃,降水分布格局發生變化。圖3給出了人為熱釋放引起的區域降水季節內變化,可以看出,珠三角和長三角地區夏季降水有所增加,在城市區域,這種增加會更加顯著,原因是城市地區風場和水汽發生輻合,上升運動增強,對流有效位能增加,從而導致夏季降水顯著增多(圖4和圖5)。京津冀地區的夏季降水變化不太顯著,原因可能是與該地區處于季風氣候區邊緣、地形比較復雜、中高緯度的天氣過程頻繁、局地對流活動弱等因素有關。

3.3 城市人為氣溶膠排放

圖2 城市土地利用變化導致夏季對流有效位能(a,b,c)和對流抑制能(d, e,f)的變化(單位:J/kg)[54]

除城市土地利用變化和人為熱釋放外,人為氣溶膠排放也是引起城市化氣候效應的重要因素。人為氣溶膠對大氣輻射的改變可能會減弱以上兩個因素對城市區域增溫的影響,人為氣溶膠的直接、半直接和間接效應可能對該地區的降水變化(強度和分布格局)存在一定的作用。關于人為氣溶膠的直接、半直接和間接效應的研究有很多,但是真正關注人為氣溶膠對城市區域氣候影響的研究卻相對較少。過去由于模式對氣溶膠氣候效應的參數化不夠完善,多數工作采用

觀測資料來研究氣溶膠與城市降水的關系。例如,Jin等[16]通過分析紐約和休斯敦各個時間尺度的MODIS云量觀測、AERONET氣溶膠觀測、PM2.5站點觀測和TRMM降水數據發現,城市云量和氣溶膠存在反位相關系,而氣溶膠對降水變化不存在顯著的影響。Jin等[17]再次通過遙感觀測資料發現,氣溶膠對水云粒子大小存在顯著影響,除小于2.5mm/d的小雨外,氣溶膠對其他類型的降水沒有影響。近些年也有研究試圖通過數值模式探索氣溶膠對城市地區降水的影響,如Heever 等[18]通過中尺度模式模擬發現,城市下風向的暴雨大多是由城市熱島引起的輻合所致,而與氣溶膠的增加沒有顯著關系。Carrio等[19]發現城市降水量隨著城市化進程呈現單調增長,原因在于城市土地利用對海陸風環流的加強作用,然而城市降水并不隨著氣溶膠濃度的增加呈現線性的變化。

以上研究大多是基于遙感觀測分析和針對個別天氣過程的模擬,要想真正揭示氣溶膠對城市區域氣候的影響,需要高分辨率的長期的氣候模擬。隨著人們對氣溶膠氣候效應認識的加深,模式對氣溶膠在氣候系統中所起的作用將描述得更加清晰,這將幫助我們了解人為氣溶膠對城市區域氣候的影響。

圖3 人為熱釋放引起的模擬區域平均(a,c)和城市地區平均(b,d)的月降水變化百分比[15]

4 城市化氣候效應的適應對策

城市化氣候效應研究的意義在于它能使人們更清晰地認識其發生的特點及原因,從而制定科學的對策減緩和適應城市化發展帶來的不利影響。隨著人們對周圍環境和生活質量要求的提高,越來越多的學者

開始考慮如何在城市區域尺度改善氣候變化和城市化效應帶來的負面影響。Akbari等[64]認為增加城市反照率可以降低夏季氣溫,進而使得空氣質量轉好、空調使用量下降。通過相關數據的統計分析發現,在全球尺度上,增加城市屋頂和不透水鋪砌表面的反照率所導致的負輻射強迫效應相當于44Gt二氧化碳的減排所產生的效果。Oleson等[65]使用耦合城市冠層模型的全球氣候模式模擬研究發現,如果將全球城市的房屋屋頂變成白色,全球平均的城市熱島強度將下降33%,城市日最高氣溫將下降0.6℃、日最低氣溫將下降0.3℃。由于高緯度地區冬季太陽輻射較弱,白色屋頂對該地區熱島效應的減緩效果不太明顯。Auer[66]建議用綠地將城市中的工業區、商業區和居民區分隔開,可以緩解城市化氣候效應。Zhang等[44]通過數值模擬試驗認為增加植被覆蓋能夠緩解北京地區夏季降水減少的趨勢,相比種植樹木而言,種草的改善效果更明顯。Zhang等[67]發現在西南盛行風條件下,巴爾的摩市相比華盛頓市存在更高的地表氣溫和更差的空氣質量,其原因在于上風向地區衛星城的城市化發展對下風向地區區域氣候存在影響,合理設計衛星城市的位置對于減少城市化氣候效應引起的負面影響具有一定的作用。

圖4 人為熱引起的沿珠三角(a)、長三角(b)、京津冀(c)西南-東北方向垂直剖面上水汽混合比和風場(v、w)變化[15](水汽混合比單位:g/kg,垂直風速單位:dm/s,水平風速單位:m/s)

圖5 人為熱釋放引起的夏季對流有效位能變化空間分布[15](單位:J/kg)

5 未來研究展望

本文回顧了觀測記錄中城市化氣候效應的綜合表現,并從三方面總結了城市化氣候效應模擬研究方面的成果,概述了與城市化氣候效應有關的研究方法、結論不確定性以及存在的不足。從現有的研究來看,城市化氣候效應研究還有很長的路要走,特別是考慮到中國現階段快速的城市化進程,國內對城市化氣候效應模擬研究的工作還相對較少,與國際的相關研究還存在一定差距,具備廣闊的研究空間。過去研究對城市土地利用變化、人為熱釋放的溫度效應研究較多,結論也比較明確,但它們對區域降水的影響還遠沒有完全認識清楚,更精細的能源利用數據以及更合理的參數化方案是解決這個問題的基礎。將來研究可以從以下幾方面提高對城市化氣候效應的認識:首先,發展更加精確描述城市下墊面土地利用類型的遙感資料集,這對模擬城市土地利用方式改變影響區域氣候至關重要。其次,著重改善現有城市冠層模型的模擬性能,針對區域城市特點,改進并完善各類城市參數,包括熱力參數與形態參數等,并對城市下墊面與區域大氣相互作用的相關過程進行更合理的參數化。再次,收集更多、更精細的能源消耗數據以及借助自動站、遙感觀測數據對人為熱釋放的時空分布進

行準確描述,并將人為熱釋放更合理地引入到城市冠層模型中。最后,應該加強城市人為氣溶膠對城市區域氣候影響的相關研究。

可以看出,目前的模擬研究結果還具有較大的不確定性。隨著模式物理過程的改進完善和高性能計算能力的迅速提升,進行高分辨率和長時間的城市化區域氣候效應的集合模擬研究將成為解決這一領域科學問題的有效途徑。

[1]Intergovernmen tal Panel on Climate Change (IPCC). Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group 1 to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge: Cambridge Univ Press, , 2007.

[2]Oke T R. The energetic basis of the urban heat island. Q J R Meteorol Soc, 1982, 108: 1-24.

[3]Porson A, Harman I N, Bohnenstengel S I, et al. How many facets are needed to represent the surface energy balance of an urban area? Boundary-Layer Meteorol, 2009, 132: 107-128.

[4]Bornstein R, Lin Q L. Urban heat islands and summertime convective thunderstorms in Atlanta: Three case studies. Atmos Environ, 2000, 34: 507-516.

[5]Liu Y B, Chen F, Warner T, et al. Verification of a mesoscale data-assimilation and forecasting system for the Oklahoma city area during the Joint Urban 2003 Field Project. J Appl Meteorol Climatol, 2006, 45: 912-929.

[6]Lo J C F, Lau A K H, Chen F, et al. Urban modification in a mesoscale model and the e ff ects on the local circulation in the Pearl River Delta region. J Appl Meteorol Climatol, 2007, 46: 457-476.

[7]Ichinose T, Shimodozono K, Hanaki K. Impact of anthropogenic heat on urban climate in Tokyo. Atmos Environ, 1999, 33: 3897-3909.

[8]Offerle B, Grimmond C S B, Fortuniak K. Heat storage and anthropogenic heat fl ux in relation to the energy balance of a central European city centre. Int J Climatol, 2005, 25: 1405-1419.

[9]Quah A K L, Roth M. Diurnal and weekly variation of anthropogenic heat emissions in a tropical city, Singapore. Atmos Environ, 2012, 46: 92-103.

[10]Ohashi Y, Genchi Y, Kondo H, et al. In fl uence of air-conditioning waste heat on air temperature in Tokyo during summer: Numerical experiments using an urban canopy model coupled with a building energy model. J Appl Meteorol Climatol, 2007, 46: 66-81.

[11]de Munck C, Pigeon G, Masson V, et al. How much can air conditioning increase air temperatures for a city like Paris, France? Int J Climatol, 2013, 33: 210-227.

[12]Block A, Keuler K, Schaller E. Impacts of anthropogenic heat on regional climate patterns. Geophys Res Lett, 2004, 31: L12211, doi:10.1029/2004GL019852.

[13]Flanner M G. Integrating anthropogenic heat flux with global climate models. Geophys Res Lett, 2009, 36: L02801, doi:10.1029/2008GL036465.

[14]Feng J M, Wang Y L, Ma Z G, et al. Simulating the regional impacts of urbanization and anthropogenic heat release on climate across China. J Clim, 2012, 25: 7187-7203.

[15]Feng J M, Wang J L, Yan Z W. Impacts of anthropogenic heat release on regional climate in three vast urban agglomerations in China. Adv Atmos Sci, 2014, 31: 1-11.

[16]Jin M L, Shepherd J M, King M D. Urban aerosols and their variations with clouds and rainfall: A case study for New York and Houston. J Geophys Res, 2005, 110: D10S20, doi:10.1029/2004JD005081.

[17]Jin M L, Shepherd J M. Aerosol relationships to warm season clouds and rainfall at monthly scales over east China: Urban land versus ocean. J Geophys Res, 2008, 113: D24S90, doi:10.1029/2008JD010276.

[18]Heever S C, Cotton W R. Urban aerosol impacts on downwind convective storms. J Appl Meteorol Climatol, 2007, 46: 828-850.

[19]Carrio G G, Cotton W R, Cheng W Y Y. Urban growth and aerosol effects on convection over Houston. Part 1: The August 2000 case. Atmos Res, 2010, 96: 560-574.

[20]Barriopedro D, Fischer E M, Luterbacher J, et al. The hot summer of 2010: Redrawing the temperature record map of Europe. Science, 2011, 332: 220-224.

[21]Robine J M, Cheung S L K, Roy S L, et al. Death toll exceeded 70000 in Europe during the summer of 2003. C R Biol, 2008, 331(2): 171-178.

[22]Ma J Z, Chen Y, Wang W, et al. Strong air pollution causes widespread haze-clouds over China. J Geophys Res, 2010, 115: D18204, doi:10.1029/2009JD013065.

[23]Stone B. Land use as climate change mitigation. Environ Sci Technol, 2009, 43: 9052-9056.

[24]Howard L. The Climate of London Deduced from Meteorological Observations (3rdedition). London: Harvey and Dorton Press, 1833.

[25]Arnfield A J. Two decades of urban climate research: A review of turbulence, exchanges of energy and water, and the urban heat island. Int J Climatol, 2003, 23(1): 1-26, doi: 10.1002/joc.859.

[26]Yang P, Ren G Y, Hou W, et al. Spatial and diurnal characteristics of summer rainfall over Beijing municipality based on a highdensity AWS dataset. Int J Climatol, 2013, 33(13): 2769-2780, doi:10.1002/joc.3622.

[27]Chen X L, Zhao H M, Li P X, et al. Remote sensing image-based analysis of the relationship between urban heat island and land use/cover changes. Remote Sensing of Environment, 2006, 104: 133-146.

[28]B?hm R. Urban bias in temperature time series: A case study for the city of Vienna, Austria. Clim Change, 1998, 38: 113-128.

[29]Gaffin S R, Rosenzweig C, Khanbilvardi R, et al. Variations in New York city’s urban heat island strength over time and space. Theor Appl Climatol, 2008, 94: 1-11, doi:10.1007/s00704-007-0368-3.

[30]Ren G Y, Chu Z Y, Chen Z H, et al. Implications of temporal change in urban heat island intensity observed at Beijing and Wuhan stations. Geophys Res Lett, 2007, 34: L05711, doi:10.1029/2006GL027927.

[31]Wang J, Yan Z W, Li Z, et al. Impact of urbanization on changes in temperature extremes in Beijing during 1978-2008. Chin Sci Bull, 2013, 58: 1-7, doi:10.1007/s11434-013-5976-y.

[32]Hua L J, Ma Z G, Guo W D. The impact of urbanization on air temperature across China. Theor Appl Climatol, 2008, 93: 179-194. [33]Hansen J, Ruedy R, Sato M, et al. A closer look at United States and global surface temperature change. J Geophys Res, 2001, 106(D20): 23, 947-23, 963, doi:10.1029/ 2001JD000354.

[34]Gallo K P, McNab A L, Karl T R, et al. The use of NOAA AVHRR data for assessment of the urban heat island e ff ect. J Appl Meteorol, 1993, 32: 899-908.

[35]Changnon S A. The LaPorte weather anomaly-Fact or fi ction? Bull Amer Meteor Soc, 1968, 49: 4-11.

[36]Landsberg H E. Man-made climate changes. In Proc Symp Phys and Dyn Climatology of the World Meteorol Org.WMO: 1974, 347: 262.

[37]Huff F A, Changnon S A. Climatological assessment of urban effects on precipitation at St. Louis. J Appl Meteor, 1972, 11: 823-842.

[38]Shepherd J M, Pierce H, Negri A J. Rainfall modi fi cation by major urban areas: Observations from spaceborne rain radar on the TRMM satellite. J Appl Meteor, 2002, 41: 689-701.

[39]Chen T C, Wang S Y, Yen M C. Enhancement of afternoon thunderstorm activity by urbanization in a valley: Taipei. J Appl Meteorol Climatol, 2007, 46: 1324-1340.

[40]Hand L M, Shepherd J M. An investigation of warm-season spatial rainfall variability in Oklahoma City: Possible linkages to urbanization and prevailing wind. J Appl Meteorol Climatol, 2009,

48: 251-269.

[41]Kishtawal C M, Niyogi D, Tewari M, et al. Urbanization signature in the observed heavy rainfall climatology over India. Int J Climatol, 2010, 30: 1908-1916.

[42]Niyogi D, Pyle P, Lei M, et al. Urban modification of thunderstorms: An observational storm climatology and model case study for the Indianapolis urban region. J Appl Meteorol Climatol, 2011, 50: 1129-1144.

[43]Kaufmann R K, Seto K C, Schneider A, et al. Climate response to rapid urban growth: Evidence of a human-induced precipitation de fi cit. J Clim, 2007, 20: 2299-2306.

[44]Zhang C L, Chen F, Miao S G, et al. Impacts of urban expansion and future green planting on summer precipitation in the Beijing metropolitan area. J Geophys Res, 2009, 114: D02116, doi:10.1029/2008JD010328.

[45]Bornstein R D, Johnson D S. Urban-rural wind velocity di ff erences. Atmos Environ, 1977, 11: 597-604.

[46]Li Z, Yan Z W, Tu K, et al. Changes in wind speed and extremes in Beijing during 1960-2008 based on homogenized observations. Advances in Atmospheric Sciences, 2011, 28: 408-420.

[47]Masson V. A physically based scheme for the urban energy budget in atmospheric models. Boundary-Layer Meteorol, 2000, 94: 357-397.

[48]Martilli A, Clappier A, Rotach M W. An urban surface exchange parameterization. Boundary-Layer Meteorol, 2002, 104: 261-304.

[49]Kusaka H, Kimura F. Coupling a single-layer urban canopy model with a simple atmospheric model: Impact on urban heat island simulation for an idealized case. J Meteor Soc Japan, 2004, 82(1): 67-80.

[50]Jin M L, Shepherd J M. Inclusion of urban landscape in a climate model: How can satellite data help? Bull Am Meteorol Soc, 2005, 86: 681-689.

[51]Trusilova K, Jung M, Churkina G, et al. Urbanization impacts on the climate in Europe: Numerical experiments by the PSU-NCAR mesoscale model (MM5). J Appl Meteorol Climatol, 2008, 47: 1442-1455.

[52]Hamdi R, Deckmyn A, Termonia P, et al. Effects of historical urbanization in the Brussels Capital Region on surface air temperature time series: A model study. J Appl Meteorol Climatol, 2009, 48: 2181-2196.

[53]Zhang N, Gao Z Q, Wang X M, et al. Modeling the impact of urbanization on the local and regional climate in Yangtze River Delta, China. Theor Appl Climatol, 2010, 102: 331-342.

[54]Wang J, Feng J M, Yan Z W, et al. Nested high-resolution modeling of the impact of urbanization on regional climate in three vast urban agglomerations in China. J Geophys Res, 2012, 117: D21103, doi:10.1029/2012JD018226.

[55]Shem W, Shepherd M. On the impact of urbanization on summertime thunderstorms in Atlanta: Two numerical model case studies. Atmos Res, 2009, 92: 172-189.

[56]Shepherd J M, Carter M, Manyin M, et al. The impact of urbanization on current and future coastal precipitation: A case study for Houston. Environ Plan, 2010, 37B: 284-304, doi:10.1068/b34102t.

[57]Lin C Y, Chen W C, Chang P L, et al. Impact of the urban heat island effect on precipitation over a complex geographic environment in northern Taiwan. JAppl Meteorol Climatol, 2011, 50: 339-353.

[58]Miao S, Chen F, Li Q, et al. Impacts of urban processes and urbanization on summer precipitation: A case study of heavy rainfall in Beijing on 1 August 2006. J Appl Meteorol Climatol, 2011, 50: 806-825.

[59]Hou A Z, Ni G H, Yang H B, et al. Numerical analysis on the contribution of urbanization to wind stilling: An example over the Greater Beijing Metropolitan area. J Appl Meteorol Climatol, 2013, 52: 1105-1115.

[60]Chen F, Miao S G, Tewari M, et al. A numerical study of interactions between surface forcing and sea breeze circulations and their e ff ects on stagnation in the greater Houston area. J Geophys Res, 2011, 116: D12105, doi:10. 1029/2010JD015533.

[61]Jiang X Y, Wiedinmyer C, Chen F, et al. Predicted impacts of climate and land use change on surface ozone in the Houston, Texas, area. J Geophys Res, 2008, 113: D20312, doi:10.1029/2008JD009820.

[62]Sailor D J, Lu L. A top-down methodology for developing diurnal and seasonal anthropogenic heating pro fi les for urban areas. Atmos Environ, 2004, 38: 2737-2748.

[63]Zhang G J, Cai M, Hu A X. Energy consumption and the unexplained winter warming over northern Asia and North America. Nature Climate Change, 2013, 3: 466-470, DOI: 10.1038/NCLIMATE1803.

[64]Akbari H, Menon S, Rosenfeld A. Global cooling: Increasing world-wide urban albedos to o ff set CO2. Clim Change, 2009, 94: 275-286.

[65]Oleson K W, Bonan G B, Feddema J. Effects of white roofs on urban temperature in a global climate model. Geophys Res Lett, 2010, 37: L03701, doi:10.1029/2009GL042194.

[66]Auer A H. Correlation of land use and cover with meteorological anomalies. J Appl Meteorol, 1978, 17: 636-643.

[67]Zhang D L, Shou Y X, Dickerson R R. Upstream urbanization exacerbates urban heat island e ff ects. Geophys Res Lett, 2009, 36: L24401, doi:10.1029/2009GL041082.

New Advances in the Research of Climatic Effect of Urbanization

Feng Jinming1, Wang Jun1,2, Yan Zhongwei1
(1 Key Laboratory of Regional Climate-Environment for Temperate East Asia (RCE-TEA), Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029 2 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049)

With the development of human society and the acceleration of urbanization in the world, especially in China, climatic effect of urbanization has become a realistic issue with important scientif i c signif i cance. Many scientists have conducted a series of studies on the climatic effect of urbanization using observation data and the numerical simulation. In the paper, fi rstly, based on the analysis of observation data, the climatic effect of urbanization is introduced, and then, according to the three main ways (the urban land use change, anthropogenic heat release and artif i cial aerosol emissions), there is a comprehensive review and analysis of the studies on climatic effect of urbanization both in China and abroad, especially in the numerical simulation. Combined with the work of the author in recent years, the new progress in the study on climate effect of urbanization as well its the problems is summarized. The adaptation strategies for climate effect of urbanization and the future research prospects are proposed. There is a large uncertainty in the present simulation results for climate effect of urbanization. Along with the improved physical processes in model and rapid development in high-performance computing technology, the high resolution and long-period ensemble simulation is sure to become an effective way to resolve the key scientif i c issues in urbanization.

urbanization, climatic effect, anthropogenic heat release, numerical simulation, high resolution

10.3969/j.issn.2095-1973.2014.05.002

2013年6月6日;

2013年7月18日

馮錦明(1971—),Email: fengjm@tea.ac.cn

資助信息:中國科學院戰略性先導科技專項(XDA05090000);中國科學院知識創新工程重要方向項目(KZCX2-EW-202)

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