引言
四川省位于青藏高原东侧，是气候变化影响的敏感区与脆弱区（陈超等，2010；黄楚惠等，2020；周斌等，2021；周惜荫和李谢辉，2021），每年由气象灾害造成的直接经济损失巨大。2021年7月25日至8月9日，四川盆地出现一次影响范围大、持续时间长的高温热浪过程，其间气象部门发布高温橙色预警100多条，被评为2021年四川省主要气候事件之一。统计分析表明，近几十年来，在全球变暖背景下，四川及其临近地区高温天气频发，且发生日期提前、过程强度增强（周长艳等，2013；贾佳和胡泽勇，2017；黄小梅等，2019；孙昭萱等，2022）。对该区域高温天气的归因分析表明：西太平洋副热带高压（简称“副高”）异常偏西、中高纬阻塞高压偏弱、南亚高压偏东偏强是导致高温热浪天气发生的最主要环流背景，副高与南亚高压的异常维持是该地区出现极端高温热浪天气的最常见原因，西太平洋暖池海温异常是主要的外强迫因子（彭京备等，2007；郭渠等，2009；周长春等，2014；肖安和周长艳，2017；黄小梅等，2019；吴遥等，2019；仕仁睿等，2021；林纾等，2022）。
不论是发展中国家还是发达国家，高温事件增加均会给脆弱人群带来冲击，导致与热有关的疾病死亡增加（Schär et al.，2004；金爱浩，2019）。同时，极端高温热浪也会对城市水电供应、林业畜牧业以及农作物生长等带来严重影响（徐金芳等，2009；王国复等，2018；曹文静等，2018；吉莉等，2018；张渝晨和田宏伟，2023），阻碍经济的发展。在全球变暖和城市化进程加深的共同作用下，人口密集城市面临更大的极端高温危险（杨续超等，2015；Founda et al.，2015； Luo and Ngar，2018；Zhao et al.，2018），因此有必要在城市规划建设中提升城市气候韧性，以减少气候变化带来的不利影响（李超骕等，2023）。成都市是我国西部经济基础较好、实力较强的省会城市，常住人口近年来不断增加，2000、2010年常住人口分别为1 110.85万人、1 511.88万人，2020年增至2 093.78万人，高温热浪及城市热岛对成都此类人口密集超大型城市的影响值得引起关注。因此，本文针对2021年夏季四川盆地高温热浪过程，分析其大气环流背景及其主要影响，研究结果可为韧性城市建设、超大城市精细化高温防灾减灾提供支撑。
1 数据与方法
使用2021年7—8月四川盆地高温热浪影响范围内106站（图1）气象观测资料及同时段欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts， ECMWF）第五代大气再分析产品（ECMWF Reanalysis v5， ERA5）分析此次高温热浪过程的时空分布特征及大气环流背景，再分析资料气象要素包括逐小时及月平均位势高度、风场、整层积分水汽通量、大气可降水量等，空间分辨率为0.25°×0.25°；使用2021年7月25日至8月9日空间分辨率为1 km的Aqua卫星中分辨率光谱成像仪（MODIS）卫星地温数据产品（逐日）分析成都市热岛效应的空间分布特征。高程数据来自ASTER GDEM（Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Global Digital Elevation Model）全球数字高程模型第三版数据集，空间分辨率为30 m；路网及下垫面数据源于OSM（Open Street Map）2020年公开数据集。依据中央气象台规定判定高温热浪过程（日最高气温大于等于35 ℃为高温日，连续3 d及以上高温天气定义为一次高温热浪事件），采用城市与郊区气象站气温差值确定城市热岛强度。
图1
图1
四川省海拔高度与106个气象站点空间分布
Fig.1
Elevation of Sichuan Province and spatial distribution of 106 meteorological stations
文中涉及地图的底图均基于四川省自然资源厅标准地图服务网站下载的标准地图制作，审图号为川S（2021）00009号，底图无修改。
2 结果分析
2.1 高温热浪特征
图2
图2
2021年7月25日至8月9日高温日数（a，单位：d）与过程日最高气温极值（b，单位：℃）空间分布
Fig.2
Spatial distributions of high temperature days （a， Unit： d） and maximum of daily highest temperature （b， Unit： ℃） from 25 July to 9 August 2021
表1 2021年7月25日至8月9日四川日最高气温突破历史记录站点统计
Tab.1
| 站名 | 最高气温/℃ | 出现日期 | 历史最高气温/℃ | 出现日期 |
|---|---|---|---|---|
| 内江 | 40.7 | 2021-08-04 | 40.4 | 2006-08-12 |
| 隆昌 | 40.5 | 2021-08-03 | 40.3 | 2011-08-17 |
| 泸县 | 41.9 | 2021-08-03 | 41.4 | 2011-08-17 |
| 富顺 | 41.5 | 2021-08-03 | 41.3 | 2006-08-12 |
| 马边 | 39.1 | 2021-08-02 | 37.1 | 2019-08-16 |
| 犍为 | 39.6 | 2021-08-03 | 39.3 | 2006-08-11 |
| 郫县 | 37.9 | 2021-08-02 | 37.5 | 2015-07-25 |
| 宝兴 | 36.9 | 2021-08-01 | 35.6 | 2015-07-25 |
| 彭山 | 39.1 | 2021-08-03 | 39.0 | 2020-07-27 |
| 新都 | 38.4 | 2021-08-02 | 38.2 | 2015-07-25 |
| 广汉 | 38.5 | 2021-08-02 | 37.8 | 2015-07-25 |
| 邛崃 | 38.3 | 2021-08-02 | 38.2 | 2020-07-26 |
| 绵竹 | 37.2 | 2021-08-02 | 36.2 | 2002-07-14 |
图3为此次高温热浪过程逐日最高气温空间分布。7月25日，盆地仅有2站日最高气温超过35.0 ℃（达川、石棉），之后高温范围向西、向南扩张；26日川东（达州、南充、广安）及川南（自贡、宜宾、泸州）日最高气温超过36.0 ℃；29日，高温范围扩大，盆地大部分地区日最高气温超过37.0 ℃；7月30日至8月初，高温中心强度明显增强，乐山、泸州、内江、自贡日最高气温超过38.0 ℃；8月3日，过程强度达到峰值，自贡、宜宾、泸州日最高气温超过41.0 ℃，兴文站日最高气温达42.4 ℃；8月4日起，过程逐渐减弱，高温范围不断向东缩小；9日高温热浪过程结束。
图3
图3
2021年7月25日（a）、26日（b）、29日（c）及8月3日（d）、5日（e）、7日（f）四川盆地最高气温空间分布（单位：℃）
Fig.3
Spatial distributions of daily highest temperature on 25 （a）， 26 （b）， 29 （c） July and 3 （d）， 5 （e）， 7 （f） August 2021 in the Sichuan Basin （Unit： ℃）
选择本次过程中出现日最高气温极值的兴文站（105.26°E，28.33°N），高温日数最多的内江站（105.07°E，29.58°N），以及日最高气温突破历史极值1.0 ℃以上的马边站（103.53°E，28.82°N）、宝兴站（102.84°E，30.24°N），分析气温变化特征。从各站2021年7月1日至8月31日的逐日气温时间序列（图4）看，各站日最高气温最大值均出现在8月初，盆地西部马边、宝兴站的日最高气温峰值出现在8月1、2日，盆地南部兴文、内江站峰值出现稍晚（8月3、4日）。7月25—27日，兴文、内江站日最高气温超过35.0 ℃，8月初达到峰值。随后，宝兴站仍维持高温2~3 d，8月5日降至35.0 ℃以下；兴文、内江站日最高气温达到峰值后维持高温状态3~4 d，8月7日降至35.0 ℃以下。统计表明，各站日最高气温集中出现在16：00、17：00（占比56%）；日最低气温集中出现在06：00、07：00（占比68%）。8月初高温热浪最强时，各站日最高气温常出现于17：00，日最低气温常出现于07：00，兴文、内江站8月4日有10 h气温超过35.0 ℃，是整个过程中单日高温维持的最长时间。8月初兴文、马边、宝兴3站的气温日较差（日最高与最低气温差值）为本次高温热浪过程最大，而内江站气温日较差与前期相比变化并不显著。研究指出，随高温时间延长，细胞免疫及液体免疫功能会受到影响（田颖等，2013），此类单日高温持续时间长、气温日较差小的高温过程对脆弱人群会有很大影响。
图4
图4
2021年7—8月四川各代表站日最高气温、平均气温、最低气温时间序列
Fig.4
The daily maximum， average and minimum temperature time series at representative stations in Sichuan from July to August of 2021
2.2 大气环流背景
图5
图5
1981—2010年7—8月（虚线）及2021年7月25日至8月9日（实线）200 hPa（a）与500 hPa（b）平均位势高度场 （单位：gpm）
Fig.5
The average geopotential height from July to August during 1980-2010 （dashed lines） and from 25 July to 9 August 2021 （solid lines） at 200 hPa （a） and 500 hPa （b） （Unit： gpm）
2021年7月下旬至8月上旬，我国东南沿海有“烟花”、“查帕卡”、“卢碧”等台风活动，其中台风“烟花”于2021年7月18日在西北太平洋洋面上生成，25日在浙江舟山登陆，26日在浙江平湖二次登陆。南海热带低压于7月19日加强为台风“查帕卡”，20日在广东阳江登陆。台风“卢碧”于8月2日在广东雷州半岛东部海面上生成，5日于广东汕头南澳沿海登陆，并维持热带风暴级于当日16：00在福建东山沿海再次登陆。环流逐日演变（图6、图7）看，7月25—31日，200 hPa南亚高压主体位于青藏高原；8月1日，12 560 gpm线到达四川西侧，随后持续向东扩展，直至覆盖整个四川上空。500 hPa，7月25日我国中高纬度地区为槽区，低槽在38°N附近，台风“烟花”此时于浙江舟山登陆，四川受其西侧大陆高压及东侧台风外围气流影响，500 hPa为东北气流；7月29—30日台风“烟花”继续北上与低槽结合，使低槽南伸至20°N附近，由于台风阻挡作用，120°E附近5 880 gpm线位于20°N以南，此时四川盆地主要受槽后干燥偏北气流影响；值得注意的是，7月30日高原上出现由5 860 gpm线围成的闭合高值系统，此系统发展东移，7月31日移动至四川上空（图略）。8月1—3日，我国东南沿海110°E附近有热带低压生成发展；4日热带低压加强为台风“卢碧”，其外围气流有利于四川上空反气旋环流的稳定维持，高压系统与副高贯通，在30°N附近形成一个宽广的“高压坝”，在四川上空高压系统稳定持续影响下，本次高温热浪过程达到顶峰；5日，受台风“卢碧”影响，5 860 gpm线西缩，四川上空位势高度较前一阶段有所降低，主要受偏西气流影响（图略）；7—8日，在低层切变线作用下，四川盆地东部产生降水，高温过程结束（周冠博和高拴柱，2021）。
图6
图6
2021年7月25日（a、b），29日（c、d），30日（e、f）200 hPa（a、c、e）及500 hPa（b、d、f）位势高度场（等值线，单位：gpm）和风场（箭矢，单位：m·s-1）
Fig.6
The 200 hPa （a， c， e） and 500 hPa （b， d， f） geopotential height field （contours， Unit： gpm） and wind field （arrow vectors， Unit： m·s-1） on 25 （a， b）， 29 （c， d） and 30 （e， f） July 2021
图7
图7
2021年8月1日（a、b），3日（c、d），7日（e、f）200 hPa（a、c、e）及500 hPa（b、d、f）位势高度场（等值线，单位：gpm）和风场（箭矢，单位：m·s-1）
Fig. 7
The 200 hPa （a， c， e） and 500 hPa （b， d， f） geopotential height field （contours， Unit： gpm） and wind field （arrow vectors， Unit： m·s-1） on 1 （a， b）， 3 （c， d） and 7 （e， f） August 2021
本次过程中，东南沿海台风活动也使四川盆地上空水汽条件与气候态有较大差异：气候平均态下，偏南风水汽输送给四川盆地带来充沛水汽，有利于降水发生；但此次过程平均整层水汽输送显示，我国东部存在强烈的气旋性水汽输送，其中心位于115°E—120°E、24°N—30°N，没有明显的偏南风水汽输送到四川上空[图8（a）]。与气候态相比，本次过程四川盆地东部上空存在水汽输送的负异常中心[图8（b）]，其值较气候态偏小约100 kg·m-1·s-1。同时，大气可降水量气候态分布[图8（c）]显示，相对于周边区域，四川盆地西部存在大值中心（大于50 kg·m-2），本次过程中四川地区大气可降水量空间分布虽未改变，但其中心值明显减小，使得四川盆地中部、南部出现大气可降水量的负异常中心，中心值较气候态偏低6 kg·m-2[图8（d）]。8月1日，四川区域（28°N—32°N）大气可降水量减少至24 kg·m-2以下，为整个过程最低值，大气可降水量最低值与气温峰值出现时间有较好的对应关系，这也进一步加剧了高温过程影响范围内的城市热岛效应（Dai et al.，1999）。周长春等（2014）研究指出，四川盆地的高温天气出现是南亚高压和副高共同作用的结果，而持续的高温热浪天气更需两者的稳定影响。本次高温天气过程中，副高异常偏东偏北，与以往过程相比直接作用不明显，同时东南沿海活跃的台风有利于盆地上空反气旋的维持，不利于偏南风水汽输送至四川盆地，对高温天气的发展和维持起到了重要作用。
图8
图8
2021年7月25日至8月9日四川及其周边整层水汽通量过程平均（a，箭矢）及距平场（b）（单位：kg·m-1·s-1），大气可降水量过程平均（c，填色及等值线）与距平场（d）（单位：kg·m-2）
Fig.8
The process average （a， arrow vectors） and anomaly field （b） of the vertically integrated water vapor flux （Unit： kg·m-1·s-1）， and the process average （c， color shaded and isolines） and anomaly field （d） of atmospheric precipitable water （ Unit： kg·m-2） in Sichuan and its surrounding areas from 25 July to 9 August 2021
2.3 主要影响分析
这次高温热浪过程中，四川热岛效应显著。以成都为例，平均高温日数达8.36 d，为近40 a最大值（图略）。基于前人对城市热岛现象的研究（丁金才等，2001；丁金才等，2002；Founda et al.，2015；何泽能等，2022），结合人口密度及土地利用类型数据，选择温江、崇州站代表郊区或乡村，双流、新都站代表城市，利用站点逐日平均气温计算热岛强度。从图9（a）可知，本次过程中成都市热岛效应稳定存在，且其强度的变化趋势与高温热浪发展较一致。7月25日，热岛强度指数为0.5 ℃；随高温热浪发展，27日热岛强度指数快速上升至1.1 ℃，并在8月2日达到过程最大值，此时城市站平均气温比郊区站高1.65 ℃，热岛效应异常显著；后期随高温天气减弱，热岛强度指数于8月7日降低至0.5 ℃。结合日最高气温变化及Aqua卫星中分辨率光谱成像仪（MODIS）地温数据，选取过程中热岛效应明显、地温数据质量较好的时段（8月1、2日），分析成都市热岛效应的空间特征。8月1日，成都城区有5个区域地温超过47.0 ℃，主要为工业与物流园区及居民区[图9（b）]；2日[图9（c）]，地温高值区面积大幅增加，并出现5个新增的地温高值区；大值中心强度进一步增强，且工业园区增幅高于居民区，城市热岛强度峰值时，工业与物流园区地温升至51.0 ℃以上，为成都市范围内最高。高温热浪的发生受气候变暖、城市化、大气环流异常等多种因素共同影响，与其他种类下垫面相比，城市下垫面吸收辐射多、蒸发过程少、加热效应强，使得城市热岛效应增强（Luo and Ngar，2018）。城市化带来的影响与城市规模、人口密度息息相关，在气候变化和城市化共同影响下，高温天气对成都此类超大城市的影响值得关注。
图9
图9
2021年7月25日至8月9日成都市热岛强度（a）及8月1（a）、2（b）日地温空间分布（单位：℃）
Fig.9
Heat island intensity of Chengdu city from 25 July to 9 August 2021 （a） and spatial distribution of ground temperature on 1 （b） and 2 （c） August 2021 （Unit： ℃）
3 结论
本文利用气象站点观测资料、ERA5再分析资料及MODIS卫星资料分析2021年夏季四川盆地的一次高温热浪过程特征及其大气环流背景及主要影响，具体结论如下：
（1）2021年7月25日至8月9日的高温热浪过程中，除西部、南部山区外，四川盆地内大部分地区高温日数均在6 d以上，最多14 d，超过12 d的站点分布于盆地中部、南部，日最高气温极值42.4 ℃出现在盆地南部的兴文站；盆地西北、西南及南部有13个国家气象站日最高气温突破历史极值。
（2）南亚高压、青藏高原上空东移的高压系统以及东南沿海台风活动对此次高温热浪的发展维持有重要作用。东南沿海活跃的台风使来自海洋的偏南风水汽输送不易到达四川盆地，同时有利于盆地上空反气旋性环流的加强和维持。本次高温天气过程中，副高异常偏东偏北，与以往相比直接作用不明显，台风活动对四川高温天气的发展和维持起到了重要作用。
（3）此次高温热浪背景下，成都市高温日数达8.36 d，热岛效应异常显著，热岛强度的发展变化与高温热浪一致。成都市最主要的热岛中心位于人口稠密区与物流园区，在高温天气持续过程中，物流园区的地温增幅高于居民区。这表明在气候变化和城市化共同影响下，高温天气对成都此类超大城市的影响值得关注。
参考文献
近40 a重庆城市热岛特征及其与天气状况的关系
[J].
利用1980—2019年重庆市中心城区4个气象站点的气温、降水等观测资料以及典型时段卫星资料，分析重庆市热岛效应的时空变化特征以及不同天气状况对热岛的影响。结果表明：20世纪90年代中期以来，重庆城市热岛效应增强趋势明显，21世纪10年代达最强，近年有减缓迹象。热岛的日、月及季节变化特征分布为：白天弱，夜间强;8月最强，6月最弱;盛夏最强，初春次之，仲春至初夏最弱。卫星遥感显示城市热岛呈东北、西南走向分布，强热岛主要位于人口密集的老城区、商业区、广场、车站、工业园以及城市新区等区域。21世纪10年代，城市热岛效应受雨天、阴天等负向驱动因素的影响以及多云天、晴天等正向驱动因素的影响，重庆市中心城区雨天、阴天、多云天、晴天时的平均热岛强度分别为0.19、0.52、0.69、0.76 ℃。
1951—2016年重庆北碚高温热浪变化特征及其对花木生长的影响
[J].为深入了解北碚区高温热浪的变化特征及其对花木生长的影响，利用重庆北碚区1951—2016年逐日平均最高气温、极端最高气温地面气象观测资料，综合采用线性回归、数理统计等方法分析分析北碚高温热浪日数、频次、强度的变化特征。结果显示，北碚高温日数、高温热浪及高温累积有效积温年际变化幅度大，在整个波动中呈现上升趋势;平均每年有32.5天的≥35℃高温日数，年均高温热浪次数为3.8次，年平均持续时间为24.7天；高温热浪引发的伏旱灾害频繁发生，在伏旱期间，当一侯中有3d极端最高温度>35.0℃时，高温伏旱开始影响花木的正常生长，当一侯中有3d极端最高温度>40.0℃时，高温伏旱对花木的生长造成严重影响。
中国不同等级高温热浪的时空分布特征及趋势
[J].针对近年来中国区域高温热浪日数日趋增加的问题,利用1961—2013年中国区域719个基准站逐日气温数据,并根据持续时间将高温热浪分为弱、中强、强3种等级,对比分析3种不同等级高温热浪发生频次、起始及结束时间的变化特征及区域差异。结果表明:在分析时段,中国区域整体平均高温日数呈现显著的先减后增的变化趋势,转折点为1993年。高温日数变化趋势存在显著区域差异,其中西南、华南地区的高温热浪增速最快,趋势系数均通过95%显著性检验;3种等级高温热浪所发生的区域不同,其中,弱高温热浪主要发生在中国西北、华中地区,强高温热浪主要分布在华南、西南地区,且3种等级的高温热浪发生频次均呈上升趋势。从发生的起始时间看,弱高温热浪开始日期最早,平均开始于每年的7月3日,而中强和强高温热浪开始时间相近,分别为7月13日和7月14日;从区域上来看,3种等级高温热浪均最早在西南爆发,而华中、华东、华南地区爆发最晚。除西南地区外,3种等级高温热浪的起始时间呈提前趋势,而7个区域结束日期的变化趋势存在南北差异:30°N以南地区弱、中强高温热浪结束日期均呈推后趋势,强高温热浪结束日期在30°~35°N地区显著推后,而在北方呈提前趋势。
2022年夏季我国高温干旱特征及其环流形势分析
[J].在气候变暖背景下，2022年夏季我国出现1961年以来平均气温最高和降水量次少的气候异常，并伴有最强的全国性（东北地区除外）高温过程和长江中下游及川渝地区大范围强伏旱。针对这次高温干旱的持续性和极端性，本文基于2022年6—8月全国2162个气象站逐日最高气温和降水量以及NCEP（National Centers for Environmental Prediction）/NCAR（National Center for Atmospheric Research）逐日再分析资料等，分析其时空分布特征及环流形势，将对今后我国南方地区夏季高温干旱不同时间尺度的预报预测有一定参考价值。结果表明：2022年夏季，全国76.0%的站共出现48 198次高温，其中36.6%的站累计出现3001次极端高温事件，20次以上极端高温事件的站点均分布在四川盆地，高温状况远超21世纪以来的典型高温年份。全国性的高温过程从6月13日持续到8月30日，共计79 d，高温最强时段在8月11—24日。按照高温发生站次、持续时间、影响范围、强度等由强到弱综合排序，依次是华东、西南、华中、西北、华北和华南地区，其中西南地区极端性最强，而东北地区未出现高温。干旱时空分布特征与高温基本相似，全国最强干旱时段在8月中旬。2022年夏季，500 hPa欧亚中高纬度呈“两脊一槽”型，尤其在7—8月乌拉尔山和鄂霍次克海附近高压脊形成阶段性阻塞高压，强盛的副热带系统将两高之间活跃的冷空气大部分时段阻挡在50°N以北，造成我国“北涝南旱”的格局；低纬度的伊朗高压异常东伸，西太平洋副热带高压略偏北且异常西伸，两高压长时间贯通形成的高压带控制区气流辐散下沉，并持续阻碍水汽向中纬度输送，不利于长江流域产生降水。同时，对流层高层南亚高压异常偏东，与中层的西太平洋副热带高压相向而行，于8月中下旬在80°E—120°E范围内叠加，致使控制我国大范围的高压系统呈稳定正压结构，中心位于川渝上空，致使川渝地区成为高温日数和极端高温事件次数的高值中心。
2022年西南地区极端高温干旱特征及其主要影响
[J].利用1961—2022年夏季（6—8月）西南地区441个国家地面气象站逐日基本气象要素观测资料，对2022年夏季西南地区的基本气候概况、高温干旱灾害的特征及其产生的主要影响进行分析。结果表明：此次极端高温干旱事件的严重程度实属历史罕见。2022年夏季西南地区平均气温历史同期最高，降水量历史同期最少，高温日数历史同期最多，极端最高气温历史同期最高。西南地区东部并发严重的气象干旱，特旱站数高达105站，主要发生在西藏中部、四川大部、重庆大部、贵州北部以及云南中部局部地区。受此极端持续的复合型高温干旱事件影响，西南地区东部部分农作物减产、甚至绝收；江河来水量出现“汛期返枯”的罕见现象；电网负荷创历史新高，加之水电发电量锐减，造成能源供应保障短缺；四川盆地东部、重庆西部发生多起森林火灾。本文力图从科学角度认识这次极端高温干旱事件，助力气象灾害风险评估业务发展，为提升防灾减灾和应对气候变化的能力提供支撑。
中国高温热浪危害特征的研究综述
[J].全面综述了高温热浪气象灾害在危害特点、标准与类型、气候特征、形成原因、对全球气候变暖的响应、监测和预测与预警技术、减灾技术及应对策略等8个方面的研究成果。高温热浪是一种较短时间尺度的天气灾害,基本天气特征是高温低湿,除高寒地带外,每年6~8月在全国各地均有发生。大气环流异常是高温热浪形成的直接原因,气候变暖变干是导致高温热浪频繁发生的重要原因。深刻了解高温热浪的危害特征,对应对高温热浪发生发展、监测预测、安全生产、趋利弊害具有重要的指导作用。
1961—2018年四川盆地极端伏旱日数准2 a周期变化特征及其可能成因
[J].利用1961—2018年四川盆地103站的气象干旱综合指数,采用多锥度奇异值分解、经验正交函数分解等方法,分析四川盆地极端伏旱日数准2 a周期的时空变化特征及其可能的形成原因。结果表明:近58 a来,四川盆地极端伏旱日数的主模态为全区一致变化型,且有明显的年际和年代际变化特征,2.3~2.5 a的年际振荡周期最为显著。准2 a周期的典型循环表现出四川盆地极端伏旱日数多寡交替的循环振荡,大值中心出现在盆地中部,与主模态空间型基本一致,但准2 a周期信号并非一直存在,20世纪60年代末到80年代初信号最强。准2 a周期典型循环的第一年,西太平洋副热带高压脊线和副热带西风急流轴线位置均偏北,四川盆地处于日本南部到中国华南西部水汽异常输送带的西部,并出现异常辐散,不利于降水产生,导致四川盆地极端伏旱日数偏多;第二年的大气环流异常情况与第一年相反,极端伏旱日数偏少。
近17 a郑州城市热岛时空演变及驱动机制分析
[J].为深入探讨郑州市热环境问题，基于长时间序列的 MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）陆表温度产品（MYD21A1），分析郑州城市热岛效应的时间演变和空间分布特征，并结合土地利用/覆盖类型数据及郑州市统计年鉴资料，从自然和人为两方面因素探讨郑州市热岛效应的成因和驱动机制。结果表明：郑州市年平均热岛强度的昼、夜空间分布差异不大，较强及以上热岛区域主要在主城区。郑州市热岛效应具有昼、夜和季节差异。日间，春季和夏季的热岛面积占比分别呈非显著和显著上升趋势，秋季和冬季呈非显著下降趋势;夜间，春、夏、秋季热岛面积均呈非显著上升趋势，冬季热岛效应偏弱，无明显变化特征。郑州市城市热岛比例指数与热岛强度的年际变化特征一致，昼、夜城市热岛比例指数均为夏季>春季>秋季>冬季。不同土地利用/覆盖类型的热岛效应差异明显，城乡建筑用地最高、耕地次之、林地和水域最低;植被覆盖度与地表温度呈负相关，太阳辐射强度对城市热岛效应有正向驱动作用，人口密度、城市生产总值和建筑竣工面积均与城市地表温度呈正相关。
Effects of clouds, soil moisture, precipitation, and water vapor on diurnal temperature range
[J].
Interdecadal variations and trends of the urban heat island in athens (Greece) and its response to heat waves
[J].
Increasing heat stress in urban areas of eastern China: acceleration by urbanization
[J].
The role of increasing temperature variability in European summer heatwaves
[J].
Interactions between urban heat islands and heat waves
[J].
