城市化對咸寧地區氣溫變化的貢獻分析

徐園園,任永建,許存華,成 姣,楊曉峰,張 慧

(1.湖北省咸寧市氣象局,湖北 咸寧 437000;2.武漢區域氣候中心,湖北 武漢 430074;3.江蘇省灌南縣氣象局,江蘇 灌南 222500;4.山東省滕州市氣象局,山東 滕州 277500)

城市化對咸寧地區氣溫變化的貢獻分析

徐園園1,任永建2*,許存華1,成 姣1,楊曉峰3,張 慧4

(1.湖北省咸寧市氣象局,湖北 咸寧 437000;2.武漢區域氣候中心,湖北 武漢 430074;3.江蘇省灌南縣氣象局,江蘇 灌南 222500;4.山東省滕州市氣象局,山東 滕州 277500)

基于衛星遙感數據及統計數據實現城郊分類的方法，利用赤壁、通城的1960～2014年及1979～2014年兩個時段氣溫觀測數據(OBS)以及美國國家環境預測中心(NCEP)和大氣研究中心(NCAR)1979～2014年NCEP/NCAR再分析資料，采用UMR方法(Urban Minus Rural)和OMR方法(Observation Minus Reanalysis)計算了城市化對咸寧地區溫度變化的影響。研究結果表明：1979～2014年與1960～2014年相比，咸寧地區城郊站氣溫觀測數據(OBS)中呈顯著增溫趨勢的是春、夏、秋及年的平均最低氣溫、平均最高氣溫、平均氣溫觀測數據，城郊站冬季平均氣溫、平均最高氣溫增溫趨勢變小，UMR方法計算城市化對冬季平均最高氣溫貢獻率從26%上升至55%。本文應用UMR方法與OMR方法計算的春、秋、年平均氣溫城市化貢獻率基本一致，特別是冬季平均氣溫(OMR方法)、冬季平均最高氣溫(UMR方法)增暖影響均非常明顯，但UMR方法表明城市化進程對夏季氣溫增暖影響在逐漸減弱，OMR方法下城市化對夏季平均氣溫增暖為負值。

城郊分類;城市化；貢獻率;OMR方法;UMR方法；氣溫變化；咸寧

0 引言

20世紀以來，由于城市化進程的不斷深入，人類活動不斷加劇了我國地表形態的改變[1]。由于在建成區和城市邊緣區的開發建設，該地區的生態系統遭到不同程度的破壞，各種現代化材料如水泥等經過不同的建筑方法相繼取代水域、林地及農田等區域，其上高低不平的房屋與樓盤等構成了地表上的立體墊面[1]。鑒于此，人們正是不斷改變地表的性質，破壞地表的生物鏈，導致了各種污染，減弱地表的自我恢復能力，逐漸使城市與郊區的溫度失衡[2]。

鄭思軼等[3]研究結果表明：城市化使得北京城郊氣溫都升高，但城區上升幅度更大。城市化對長江三角洲地區氣候產生了顯著的影響，年平均最低氣溫、最高氣溫和年平均氣溫都明顯增加，最低氣溫增幅更大[4]，但氣溫日較差減小[5]。Kalnay等[6]于2003年深入研究后給出OMR(Observation Minus Reanalysis)解決方法，基于地面觀測數據及NCEP/NCAR再分析資料，使用插值算法研究了城市化過程中各種形式的土地使用方案實施引起的氣候變化，并取得了優秀的研究成果，被普遍應用于國內外的相關研究；隨后基于OMR方法[7]，應用該方案獲得了土地使用形式對氣候改變的影響，最高氣溫與最低氣溫差值縮小，平均氣溫用OMR方法計算的空間分布能夠匹配城郊站的夜間燈光數據。Zhou等[8]研究人員基于氣溫數據統計分析了城市化進程的影響，中國東南部城市氣溫日較差OMR值為-0.32 ℃/10年，其對應的貢獻率參數值為68%。Zhang等[9]采用中國東部平均氣溫進行城市化影響統計分析，研究結果顯示OMR趨勢值為0.14 ℃/10年，對應的城市化貢獻率為24.2%。由此可知應用OMR方法研究后，國內各個不同地方相應的城市化貢獻率差異較大[10]。

咸寧市是武漢城市圈成員城市之一，近幾十年來伴隨著城市化、工業化等發展以及人口密度不斷增大，其城市化效應也日益顯著。近年來已有不少專家學者研究和探討了城市化對氣候變化的影響，鑒于城郊對比法存在一定的缺陷，本文基于地面觀測數據、衛星遙感數據和再分析數據，利用OMR和UMR方法分析了城市化對咸寧地區氣溫要素的影響，以期為天氣氣候預測、診斷和城市規劃設計等提供參考。

1 資料與方法

1.1 城郊站點分類

參照張錦水[11]和Yang等[10]的方法，本文結合湖北省實際情況，采用二分法思路對城鄉臺站進行分類，即利用Arcgis統計以氣象站點為中心3 km半徑的緩沖區范圍內的夜間燈光平均值(LS)代表站點夜間燈光水平，若LS大于所在地區燈光閾值(DN)時，則判定該站點為城市氣象站，反之則為鄉村站。根據該研究方法，確定咸寧赤壁站為城市站，通城站為鄉村站。

1.2 數據來源與種類

地面氣溫觀測數據(OBS)是湖北省氣象局信息保障中心整編的赤壁站、通城站的逐日平均最高、最低氣溫、平均氣溫資料，本文采用1960年1月1日至2014年12月31日期間的地面觀測數據。Li等[12]指出，呈現時間序列非均一性的地面氣溫觀測數據主要由各氣象站的遷站引起的。綜合歷史沿革資料，赤壁站自建國以來，在1981年發生1次遷移;通城站自建國以來發生2次遷移,分別發生在1965年、2014年。為了盡可能使結論更加可靠，本文利用Pettitt檢驗法，對所選取的氣象站1960～2014年的平均氣溫序列進行均一性檢驗，基于每個月的列差值變化曲線，通過計算將其相關的補償值分別匹配到每個月，進而得到修正后的月氣溫統計數據。

本文中使用的NCEP/NCAR R1[13-14](簡稱R1)在OMR方法分析和探討中使用較多[15]，該數據來自美國國家環境預測中心(NCEP)和大氣研究中心(NCAR)[13-14]。Kalnay等[6]給出了觀測數據減去再分析數據方案。基于此研究分析各種土地形式的利用與氣候之間的關系，該方案計算結果能夠顯示出全球較為明顯的氣候變化主要由大氣環流及二氧化碳等溫室氣體引起的。該分析方案主要采用基于陸面空氣流動過程中的相關上層大氣觀測數據，結果顯示全球再分析資料對城市化過程中的各種土地利用形式變化等情況不是十分敏感[16]。鑒于此，用地面觀測數據減去全球再分析資料對應的氣溫差來反映局地氣溫變化情況，從而表示出各種形式的土地利用與氣候變化之間的關系。

1.3 研究方法

利用觀測數據(OBS)和R1再生資料，采用UMR及OMR方法，計算咸寧城區(U)與郊區(R)溫度差值序列以及再分析資料與觀測資料的差值距平序列，從而實現定量解析及對比分析城市中人類活動對氣候變化的影響。

計算城市化影響的UMR方法：利用逐日觀測數據(OBS)，分別計算赤壁城區(U)與通城郊區(R)逐月氣溫序列，并應用線性傾向方法[17]分別計算赤壁城區(U)、通城郊區(R)逐月氣溫要素序列的線性趨勢。定義C1=(U-R)/U×100%作為城市化的貢獻率。一般把我國城市化快速發展時期定義為20世紀70年代末開始[18]，本文在應用UMR方法時選取了1960～2014、1979～2014年兩個時段對比，得到氣溫增暖變化特點和城市化貢獻率。

計算城市化影響的OMR方法：用OBS和R1這兩類逐月數據分別統計出城郊站四季和年平均氣溫序列，并分別與1979～2014年(36年)平均值相減得到的數據即為相應的氣溫距平序列。將地面觀測數據與全球再分析資料的距平序列相減，計算出城郊氣象站的四季和年平均氣溫的OMR序列值，基于線性傾向方法[17]求解出城郊氣象站OBS、R1、OMR序列變化的線性趨勢值。定義C2=OMR/OBS×100%作為城市化的貢獻率。NCEP/NCAR再分析系統中的數據如衛星遙感觀測資料，大部分為1979年后進行的同化處理，鑒于此，應用過早的統計數據會存在一定的問題，基于此所做的研究可能分析出不真實的氣候預測值[19]。因此，本研究使用的是1979年1月～2014年12月逐月平均氣溫R1再生分析資料。

2 結果與分析

2.1 利用UMR方法對比兩個時段城市化氣溫增暖影響

從 1960～2014、1979～2014年城郊站點四季和年的氣溫變化趨勢及城市化貢獻率(表1)來看，過去36年與過去55年相比，咸寧地區氣溫觀測數據(OBS)中的春、夏、秋及年平均最低氣溫、平均最高氣溫、平均氣溫均呈明顯的增溫趨勢，這與吳婕等[20]的研究結果一致。咸寧地區冬季平均氣溫、平均最高氣溫的增溫趨勢均變小，其中郊區站的冬季平均最高氣溫增溫趨勢變小得最多。UMR方法中城市化除了對咸寧地區冬季最高氣溫貢獻率上升、對年平均最高氣溫貢獻率未變之外，咸寧地區氣溫觀測數據中貢獻率均呈現下降趨勢的是四季及年的平均最低氣溫、平均最高氣溫、平均氣溫。

從年均增溫趨勢來看(表1)，赤壁的年平均氣溫趨勢從0.25 ℃/10年升高至0.43 ℃/10年，其年平均最低氣溫趨勢從0.36 ℃/10年升高至0.48 ℃/10年，其年平均最高氣溫趨勢從0.21 ℃/10年升高至0.49 ℃/10年；通城年平均氣溫趨勢從0.16 ℃/10年升高至0.35 ℃/10年，其年平均最低氣溫趨勢從0.19 ℃/10年升高至0.33 ℃/10年，其年平均最高氣溫趨勢從0.18 ℃/10年升高至0.42 ℃/10年。從圖1、圖2城郊區兩時段增溫趨勢線對比來看，由于通城增溫趨勢大于赤壁，使得城市化貢獻率下降，分別從33%下降至18%、47%下降至30%，而年最高氣溫城市化貢獻率沒有變化，仍為15%。

從四季增溫趨勢情況來看(表1)，咸寧城郊站夏季平均氣溫、平均最高氣溫的增溫趨勢明顯，其中城郊站的平均最高氣溫增溫趨勢最大，赤壁站夏季平均最高氣溫增溫趨勢由-0.03 ℃/10年上升至0.32 ℃/10年，通城站夏季平均最高氣溫增溫趨勢由-0.001 ℃/10年上升至0.27 ℃/10年，而城市化貢獻率四季中下降最為明顯的是夏季的平均最高氣溫從96%下降至15%；過去36年與過去55年相比，咸寧城郊站冬季平均氣溫、平均最高氣溫的增溫趨勢均變小，其中郊區站的平均最高氣溫增溫趨勢變小得最多，郊區站冬季平均最高氣溫增溫趨勢由0.15 ℃/10年降低至0.06 ℃/10年，城市化貢獻率由26%上升至55%；城市站冬季平均最高氣溫增溫趨勢由0.20 ℃/10年降低至0.14 ℃/10年。

表1 1960～2014、1979～2014年城郊站四季和年的氣溫變化趨勢及城市化貢獻率

2.2 OMR方法計算城市化氣溫增暖影響

圖3、圖4分別為1979～2014年城市站赤壁、鄉村站通城OBS、R1氣溫距平及OMR序列。從圖3及圖4中可知，經過對城市站赤壁、鄉村站通城的年均氣溫距平對應的地面氣溫觀測數據序列及再分析數據序列進行計算分析，發現其變化趨勢基本一致，得出其對應的相關系數為0.90及0.95，均達到0.01顯著性水平。從表1的數據分析可以看出，在1979～2014年這段時間內咸寧地區的增溫趨勢較為顯著，但基于全球再分析資料的增溫趨勢沒有基于OBS氣溫數據的明顯。從20世紀90年代起，年平均氣溫距平開始為正值，持續性正距平從20世紀90年代末開始一直到21世紀初，21世紀初相應的OMR值也表現為連續幾年均為正值，這樣的研究結果與陳靜林等[15]的研究結果一致。

圖1 1960～2014年咸寧地區年平均氣溫年際變化及UMR序列

圖2 1979～2014年咸寧地區年平均氣溫年際變化及UMR序列

圖3 1979～2014年赤壁站OBS、R1氣溫距平及OMR序列

從年平均氣溫來看，1979～2014年城市站赤壁年平均氣溫顯著上升(圖3)，其序列的增溫趨勢OBS為0.43 ℃/10年、R1為0.34 ℃/10年、OMR為0.10 ℃/10年；鄉村站通城年平均氣溫顯著上升(圖4)，其序列的增溫趨勢分別為OBS 0.43 ℃/10年、R1 0.35 ℃/10年、OMR 0.08 ℃/10年。結合表2可知，咸寧地區城市化對年平均氣溫貢獻率為21%。

從四季來看，冬季城市站赤壁的平均氣溫增溫趨勢為OBS 0.27 ℃/10年、R1 0.16 ℃/10年、OMR 0.11 ℃/10年；鄉村站通城的平均氣溫增溫趨勢為OBS 0.23 ℃/10年、R1 0.12 ℃/10年、OMR 0.12 ℃/10年，結合表2可知，咸寧地區城市化對冬季平均氣溫的貢獻率為45%，可見，城市化進程對冬季平均氣溫的影響較大；夏季城市站赤壁的平均氣溫增溫趨勢OBS 0.3 ℃/10年、R1 0.3 ℃/10年、OMR -0.002 ℃/10年；鄉村站通城的平均氣溫增溫趨勢OBS 0.2 ℃/10年、R1 0.3 ℃/10年、OMR -0.1 ℃/10年，咸寧地區城市化對夏季平均氣溫的貢獻率出現負值，為-21%。從表2中可知，城市化貢獻率由小到大排序為：夏季、春季、秋季、冬季，最小值及最大值分別位于夏、冬兩個季節且夏季增溫趨勢為負值。

圖4 1979～2014年通城站OBS、R1氣溫距平及OMR序列

由表2可知，1979～2014年城郊站OBS、R1、OMR的氣溫變化趨勢。統計結果表明，赤壁、通城的OBS、R1增溫趨勢均為春季最大，其次為秋季。赤壁冬季的OBS、R1增溫趨勢最小。通城四季的OBS、R1增溫趨勢中，夏季R1、冬季OBS排第三，夏季OBS、冬季R1最小。赤壁的平均氣溫OMR由小到大排序為：夏季、春季、冬季、秋季，最大值在秋季，最小值在夏季且為負值；通城的平均氣溫OMR由小到大排序為：夏季、春季、秋季、冬季，最大值在冬季，最小值也在夏季且為負值。

表2 1979～2014年城郊站OBS與R1氣溫變化趨勢及城市化貢獻率

注：*表示通過0.05顯著性水平檢驗，**表示通過0.01顯著性水平檢驗。

2.3 討論

本文通過UMR方法與OMR方法對咸寧地區城市化對氣溫貢獻率進行了計算和分析，研究發現，UMR方法城市化對春、秋、年平均氣溫貢獻率分別為12%、14%、18%，OMR方法城市化對春、秋、年平均氣溫貢獻率分別為12%、22%、21%，兩種方法計算結果城市化貢獻率相差不大；而冬季平均氣溫(OMR方法)為45%、平均最高氣溫(UMR方法)為55%，城市化進程對冬季平均氣溫、平均最高氣溫貢獻率較高；通過1960～2014年和1979～2014年數據計算結果對比發現，UMR方法城市化對夏季平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫貢獻率分別由46%下降至31%、96%下降至15%、58%下降至36%，UMR方法中城市化進程對夏季氣溫增暖影響在逐漸減弱，OMR方法中城市化對夏季平均氣溫增暖影響是負值，為-21%。目前運用OMR方法研究較多區域是東部沿海地區，咸寧地區OMR趨勢及貢獻率與該區域相比偏小，這可能是因為本次研究對象選取的僅為咸寧地區城郊站點，城市化又處于相對較低的水平，城市化效應對冬季影響較為明顯，其他均為一般明顯。Kalnay等[6]研究表明，盡管土地類型改變及城市化的特征用OMR值能在一定程度上反映，但引起OBS和R1氣溫趨勢存在差異的因素是多方面的。本文研究結果同樣受到一定的限制(比如再分析資料質量等)，且僅使用了部分指標對城市化影響進行分析，并不能完整反映土地類型的改變，在以后的工作中將結合更多資料進行進一步研究和探討。

3 結論

從 1960～2014、1979～2014年城郊站點四季和全年的氣溫變化趨勢及城市化貢獻率來看，該地區氣溫觀測數據(OBS)中呈顯著增溫趨勢的是春、夏、秋及年的平均最低氣溫、平均最高氣溫、平均氣溫觀測數據，咸寧城郊站冬季平均氣溫、平均最高氣溫增溫趨勢均變小，其中郊區站的平均最高氣溫增溫趨勢變小得最多。UMR方法中城市化除了對冬季最高氣溫貢獻率上升、對年平均最高氣溫貢獻率未變之外，咸寧地區氣溫觀測數據中貢獻率呈現下降趨勢的是四季及年的平均最低氣溫、平均最高氣溫、平均氣溫。

利用OMR方法計算城市化影響結果表明，咸寧地區過去36年有顯著的增溫趨勢，但R1氣溫數據與OBS氣溫數據計算結果相比，OBS氣溫數據統計顯示出更為明顯的增溫趨勢。從20世紀90年代起，年平均氣溫距平開始為正值，持續性正距平從20世紀90年代末開始一直到21世紀初，21世紀初相應的OMR值連續幾年均為正值。

應用UMR方法與OMR方法計算的城市化對春、秋、年平均氣溫貢獻率的結果基本一致，而兩種方法計算出的城市化進程對冬季氣溫增暖影響均非常明顯，特別是冬季平均氣溫(OMR方法)、冬季平均最高氣溫(UMR方法)增暖影響均非常明顯，UMR方法中城市化進程對夏季氣溫增暖影響在逐漸減弱，OMR方法中對夏季平均氣溫增暖影響為負值。

[1] 張家誠.城市化對氣候與環境的影響[J].湖北氣象,1999(3):44-45.

[2] 司鵬,李慶祥,軒春怡,等.城市化對北京氣溫變化的貢獻分析[J].自然災害學報,2009,18(4):138-144.

[3] 鄭思軼,劉樹華.北京城市化發展對溫度、相對濕度和降水的影響[J].氣候與環境研究,2008,13(2):123-134.

[4] 崔林麗,史軍,楊引明,等.長江三角洲氣溫變化特征及城市化影響[J].地理研究,2008,27(4):775-786.

[5] 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[J]. Theor Appl Climatol, 2010, 102(3): 331-342.

[6] Kalnay E, Cai M. Impact of urbanization and land-use change on climate[J]. Nature, 2003, 423: 528-531.

[7] Kalnay E, Cai M, Li H, et al. Estimation of the impact of land-surface forcings on temperature trends in eastern United States[J]. Journal of Geophysical Research, 2006, 111: D06106.

[8] Zhou L M, Dickinson R E, Tian Y H, et al. Evidence for a significant urbanization effect on climate in China[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2004, 101(26): 9540-9544.

[9] Zhang J Y, Dong W J, Wu L Y, et al. Impact of land use changes on surface warming in China[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 2005, 22 (3): 343-348.

[10] Yang X C, Hou Y L, Chen B D. Observed surface warming induced by urbanization in East China[J]. Journal of Geophysical Research, 2011, 116： D14113.

[11] 張錦水,何春陽,潘耀忠,等.基于SVM的多源信息復合的高空間分辨率遙感數據分類研究[J].遙感學報,2006,10(1):49-57.

[12] Li Q X, Liu X N, Zhang H Z, et al. Detecting and adjusting temporal in homogeneity in Chinese mean surface air temperature data[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 2004, 21(2):260-268.

[13] Kalany E, Kanamitsu M, Kistler R, et al. The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project[J]. Bulletin of American Meteorology Society, 1996, 77 (3): 437-471.

[14] Kistler R, Kalnay E, Collins W, et al. The NCEP/NCAR-50 year reanalysis: monthly means CD-ROM and documentation [J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2001, 82 (2): 247-267.

[15] 陳靜林,杜堯東,孫衛國.城市化進程對珠江三角洲地區氣溫變化的影響[J].氣候變化研究進展,2013(2):123-131.

[16] 楊續超,張鐿鋰,劉林山,等.中國地表氣溫變化對土地利用/覆被類型的敏感性[J].中國科學：D輯,2009,39(5):638-646.

[17] 魏鳳萸.現代氣候統計診斷與預測技術(2版)[M].北京:氣象出版社,2007:37-39.

[18] 儲鵬.城市化對近50年中國不同區域氣溫影響的研究[D].南京:南京信息工程大學,2013.

[19] 趙天保,符淙斌,柯宗建,等.全球大氣再分析資料的研究現狀與進展[J].地球科學進展,2010,25(3):242-254.

[20] 吳婕,徐影,師宇,等.華南地區城市化對區域氣候變化的影響[J].氣候與環境研究,2015,20(6):654-662.

(責任編輯：許晶晶)

Analysis of Contribution of Urbanization to Air Temperature Variability in Xianning

XU Yuan-yuan1, REN Yong-jian2*, XU Cun-hua1, CHENG Jiao1, YANG Xiao-feng3, ZHANG Hui4

(1. Meteorological Bureau of Xianning City in Hubei Province, Xianning 437000, China; 2. Wuhan Regional Climate Center, Wuhan 430074, China; 3. Meteorological Bureau of Guannan County in Jiangsu Province, Guannan 222500, China; 4. Meteorological Bureau of Tengzhou City in Shandong Province, Tengzhou 277500, China)

In this study, the suburban classification was achieved by the satellite remote sensing data and statistical data. According to the air temperature observation data (OBS) of Chibi station (as urban station) and Tongcheng station (as suburb station) during 1960～2014, and the reanalysis data (R1) of NCEP and NCAR during 1979～2014, we used UMR (Urban Minus Rural) method and OMR (Observation Minus Reanalysis) method to calculate the contribution of urbanization to the air temperature variability in Xianning area. The results showed that: through the comparison of OBS during 1979～2014 with OBS during 1960～2014, the average minimum air temperature, average maximum air temperature and average air temperature in spring, summer, autumn and whole year in OBS revealed a significant increasing trend; while the increasing trend of the average air temperature and average maximum air temperature in winter was little in Xianning area. The contribution rate of urbanization to the average maximum air temperature in winter increased from 26% during 1960～2014 to 55% during 1979～2014 through UMR method. The contribution rates of urbanization to the average air temperature in spring, autumn and whole year calculated by UMR method and OMR method were basically the same. The urbanization had a very significant effect on the average air temperature in wither (OMR method) and the average maximum air temperature in winter (UMR method), but it had a weak (UMR method) or negative (OMR method) effect on the average air temperature in summer.

Suburban classification; Urbanization; Contribution rate; Observation minus rural; Urban minus reanalysis; Change in air temperature; Xianning

2016-11-28

湖北省氣象局科技發展基金科研項目(2015-Z-03)。

徐園園(1985—)，女，河南淮陽人，工程師，主要從事氣候變化業務管理工作。*通訊作者：任永建。

P461.8

A

1001-8581(2017)05-0101-06