• CN 62-1175/P
  • ISSN 1006-7639
  • 双月刊
  • 中国科技核心期刊
  • 中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊
  • 中文科技期刊数据库收录期刊

干旱气象, 2025, 43(1): 97-103 DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639-2025-01-0097

论文

银川城市热岛效应演变及湖泊湿地降温效果评估

高睿娜,1,2, 朱晓炜,1,2, 王璠1,2, 翟颖佳3, 缑晓辉1,4, 周积强5

1.中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室,宁夏 银川 750002

2.宁夏气候中心,宁夏 银川 750002

3.宁夏气象台,宁夏 银川 750002

4.宁夏气象服务中心,宁夏 银川 750002

5.宁夏气象灾害防御技术中心,宁夏 银川 750002

Evolution of urban heat island effect in Yinchuan and evaluation of cooling effect of lake wetland

GAO Ruina,1,2, ZHU Xiaowei,1,2, WANG Fan1,2, ZHAI Yingjia3, GOU Xiaohui1,4, ZHOU Jiqiang5

1. Key Laboratory for Meteorological Disaster Monitoring and Early Warning and Risk Management of Characteristic Agriculture in Arid Regions,Yinchuan 750002,China

2. Ningxia Climate Center,Yinchuan 750002,China

3. Ningxia Meteorological Observatory,Yinchuan 750002,China

4. Ningxia Meteorological Service Center,Yinchuan 750002,China

5. Ningxia Meteorological Disaster Defense Technology Center,Yinchuan 750002,China

通讯作者: 朱晓炜(1985—),男,宁夏中宁人,高级工程师,主要从事气候变化及诊断分析研究。E-mail:zhxw1029@163.com

责任编辑: 王涓力;校对:邓祖琴

收稿日期: 2023-12-10   修回日期: 2024-03-3  

基金资助: 宁夏重点研发计划(2022BEG03058)
宁夏重点研发计划(2022BEG02020)
宁夏自然科学基金项目(2022AAC03673)
宁夏自然科学基金项目(2023AAC03793)
宁夏自然科学基金项目(2023AAC03794)
宁夏青年拔尖人才培养项目和宁夏智能数字预报技术与应用创新团队共同资助

Received: 2023-12-10   Revised: 2024-03-3  

作者简介 About authors

高睿娜(1988—),女,宁夏彭阳人,工程师,主要从事气候变化相关研究。E-mail:916476868@qq.com

摘要

随着气候变暖和城市化进程加快,热岛效应不断加剧,在定量评估的基础上如何采取有效措施减缓热岛效应成为当前急需解决的问题。利用1961—2022年银川及周边国家级气象站年平均气温和2017—2021年夏季Landsat8卫星资料,对比分析银川城区热岛强度与城市化进程的演变关系,并针对可以有效缓解城市热环境的湖泊湿地,选取典型高温过程,定量评估湖泊湿地不同缓冲区距离的降温效果。结果表明:1961—2000年银川城区热岛效应不明显,2000年之后城区气象站年平均气温和增温速率明显高于参考站,热岛效应凸显;热岛强度与城市化水平呈显著正相关(相关系数达0.78),通过0.01的显著性检验;银川城区典型湖泊湿地在夏季高温过程中降温效果明显,尤其500 m范围内地表温度降温效应明显,其中100 m范围内地表温度下降最多(达2.5 ℃),随着与水体距离的增加,降温幅度逐渐下降,距离400~500 m范围内地表温度平均下降0.5 ℃。

关键词: 城市热岛; 城市水体; 降温效应; 热岛强度

Abstract

With the acceleration of climate warming and urbanization, the heat island effect is intensifying. How to take effective measures to mitigate the heat island effect on the basis of quantitative evaluation had become an urgent problem to be solved. Based on annual average temperature of national meteorological stations in Yinchuan and its surroundings from 1961 to 2022 and the data of Landsat8 in summer from 2017 to 2021, the relationship between heat island intensity and urbanization process in Yinchuan urban area was analyzed. The typical high temperature processes were selected, and the cooling effect of different buffer distances of lake wetland was evaluated quantitatively aiming at the lake wetland which could effectively alleviate the urban thermal environment. The results show that the effect of urban heat island was not obvious during 1961-2000 in Yinchuan, but after 2000, the average temperature and warming rate were significantly higher than those of reference stations, indicating that the effect of urban heat island was obvious. The correlation coefficient between heat island intensity and urbanization level reached 0.78, which passed the 0.01 significance test and showed a positive correlation. The typical lake wetland in Yinchuan urban area had obvious cooling effect during the summer high temperature processes, especially the surface temperature cooling effect within 500 m, in which the surface temperature dropped the most (up to 2.5 ℃) within 100 m, and the cooling range gradually decreased with the increase of distance from the water body. The average land surface temperature drops by 0.5 ℃ in the distance of 400-500 m.

Keywords: heat island; urban water bodies; cooling effect; intensity of heat island

PDF (5590KB) 元数据 多维度评价 相关文章 导出 EndNote| Ris| Bibtex  收藏本文

本文引用格式

高睿娜, 朱晓炜, 王璠, 翟颖佳, 缑晓辉, 周积强. 银川城市热岛效应演变及湖泊湿地降温效果评估[J]. 干旱气象, 2025, 43(1): 97-103 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639-2025-01-0097

GAO Ruina, ZHU Xiaowei, WANG Fan, ZHAI Yingjia, GOU Xiaohui, ZHOU Jiqiang. Evolution of urban heat island effect in Yinchuan and evaluation of cooling effect of lake wetland[J]. Arid Meteorology, 2025, 43(1): 97-103 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639-2025-01-0097

0 引言

城市是人口、资源、环境和社会经济要素高度密集的综合体,城市化是社会经济变化的过程,包括农业人口非农业化,城市人口规模不断扩张,城市用地不断向郊区扩展,城市数量不断增加以及城市社会、经济、技术变革进入乡村的过程,城市化水平是城市化进程的程度和水平,有一系列指标来衡量和评估,其中城市化率(城市人口占总人口的比例)是衡量城市化水平最直观的指标,也是目前广泛采用的标准(赵冬琳和李天宏,2016)。随着全球气候变暖和城市化进程加快,温室气体排放增多和能源消耗增加导致各类热量排放增多,对人类生产、生活产生了间接危害(胡非等,2003;何晓凤等,2007;Hunt et al.,2013;郝立生等,2022)。早在1883年Lake Howard就发现了城市热岛效应,之后围绕这一科学问题持续开展了大量研究(李润春等,2014;董国平等,2015;何永晴等,2018;金丽娜和李雄飞,2021;曹张驰等,2021;唐晓萍等,2023)。对于城市热环境的观测,最开始利用气象站或仪器实地观测,采用高空气球、多点观测或车载流动的技术开展研究(Wong and Yu,2005;郭勇等,2006;王志浩等,2012;赵仙荣等,2022)。随着卫星遥感技术的不断发展,借助遥感资料可以分析局地气候空间分布特征,城市热岛评估的准确性和真实性得到很大提高(Rajasekar and Weng,2009;Mohan et al.,2013;Mitchell and Chakraborty,2014;Abutaleb et al.,2015)。

为了缓解城市热环境加剧带来的不利影响,改善人居环境,大量学者不断探索解决办法。因为水的比热容较大,在吸收同样太阳热辐射的情况下升温缓慢,同时水分液-气相态转化又能够吸收大量热量,因此开发利用湖泊湿地资源成为缓解城市热岛效应的有效手段之一。研究表明,北京孤立面积为2 km2的水体可以使1.0 km范围内降温0.6 ℃,水汽比湿增加0.1~0.4 g·kg-1(李书严等,2008);北京城区水体对周边300 m范围内的建筑区具有明显降温效果(刘勇洪等,2014)。银川市湿地面积超过470 km2,自然湿地240 km2,湖泊湿地分布密度大,在西部干旱半干旱地区比较少见,但目前对银川湿地的认识仅仅处于感性阶段,缺乏城市湖泊湿地对局地气候效应的定量评估和湿地可持续开发的科学理论依据。因此本文在分析银川城市热岛效应演变的基础上,采用卫星遥感资料定量评估银川城市湖泊湿地不同缓冲区的降温效果,结果可以为旱区城市湖泊湿地规划和定量评价提供技术支撑,也可以为政府规划城市布局和开发湿地资源提供参考依据。

1 研究区域概况

银川市是宁夏回族自治区首府,南与吴忠市利通区、青铜峡市相连,北与石嘴山市平罗县相连。地势西高东低,地形分为山地和平原两大部分,西部贺兰山最高峰海拔3 556 m,东部平原海拔为1 010~1 150 m。平原区年平均气温为10.0 ℃,其中7月最热,平均24.2 ℃,1月最冷,平均-6.9 ℃,气温年较差为31.1 ℃,平均最高气温17.1 ℃,极端最高气温40.6 ℃,平均最低气温3.9 ℃,极端最低气温-26.6 ℃。年平均降水量平原区为188.9 mm,年平均降水日数为46.8 d,年平均相对湿度为54%,年平均蒸发量为1 717 mm,年日照总时数为2 879 h。银川市政府十分重视湿地保护工作并提高到战略高度,持续加大湖泊湿地的保护和恢复力度,着力打造“城在湖中、湖在城中”的“塞上湖城、西北水乡”。2018年10月银川市获全球首批“国际湿地城市”称号,是西北地区唯一获此殊荣的城市。截至2023年,银川市有5处国家湿地公园、1处国家城市湿地公园、6处自治区级湿地公园和1处国家重要湿地、12处自治区重要湿地,市区湿地率达10.65%,湿地保护率达85.00%,河湖湿地生态有效恢复,生态环境质量持续提升。

2 资料和方法

2.1 数据

选择自然条件相似、海拔相近且数据序列完整的银川、永宁、贺兰和灵武国家级气象站作为对比站,站点信息见表1,并基于1961—2022年的年平均气温数据分析城市热岛强度。

表1   4个国家级气象站点信息列表

Tab.1  Information list of four national meteorological stations

站点时 段位 置测站海拔/m城镇人口(2021年,国家站所在县市)
银川
(金凤区)
1954年2月1日—1968年12月31日106.27°E、38.42°N1 115.365.2万
1969年1月1日—2004年12月31日106.22°E、38.48°N1 115.5
2005年1月1日—目前106.20°E、38.47°N1 111.6
永宁1950年1月1日—目前106.20°E、38.20°N1 118.421.3万
贺兰1950年1月1日—目前106.33°E、38.55°N1 106.022.7万
灵武1952年3月1日—目前106.30°E、38.12°N1 115.920.6万

新窗口打开| 下载CSV


银川国家级气象站位于城区中心位置,该站曾于1968年和2004年搬迁,新搬迁位置距原位置直线距离均不超过3 km,地形、地貌和周围环境基本保持一致。标准正态均一化检验方法(Standard Normal Homogeneity Test,SNHT)是一种用于检测时间序列数据同质性的统计检验方法,其核心原理是通过标准化处理来检验时间序列数据的均值是否存在突变点(刘佳等,2012)。采用SNHT方法对银川国家级气象站年平均气温序列进行均一性检验,在搬迁前后未发现有间断,表明迁站对银川站年平均气温均一性没有影响。永宁、贺兰和灵武国家级气象站(参考站)分布在银川城区周围,距银川站分别为28、40和18 km。根据各地2021年国民经济和社会发展统计公报,永宁县、贺兰县和灵武市城镇人口分别为21.3、22.7和20.6 万人(表1),人口密度低,城市化建设处于低速发展水平,气象站点处于城镇郊区,站点位置没有搬迁且周围环境没有较大变化,具有较好的代表性。国家级气象站位置、城区土地利用类型和主要水体分布如图1所示。

图1

图1   国家级气象站位置、城区土地利用类型和主要水体分布

Fig.1   Location of national meteorological stations,urban land use types,and distribution of major water bodies


采用2017—2021年夏季Landsat8卫星资料进行地表水体热环境分析,考虑到高温天气条件下湖泊湿地对人居环境的优化效果会更明显,降温效果也更突出,因此筛选银川高温天气过程,同时结合Landsat8卫星过境时间且云量低于10%的天气,最终确定2017年7月4日、2018年8月24日、2019年7月26日、2020年7月28日和2021年7月31日的5次典型高温过程。土地利用资料来自国家基础地理信息中心开发的2020版30 m的地表覆盖数据产品(http://www.globeland30.org);人口数据来源于2021年银川市统计年鉴和贺兰县、永宁县和灵武市的国民经济和社会发展统计公报(https://tjj.yinchuan.gov.cn/tjsj/ndsj/https://tjj.yinchuan.gov.cn/tjsj/tjgb)。

Landsat8是美国陆地卫星计划(Landsat)的第8颗卫星,于2013年发射成功,搭载了陆地成像仪(Operational Land Imager,OLI)和热红外传感器(Thermal Infrared Sensor,TIRS)。OLI配备9个波段,空间分辨率为30 m,涵盖了ETM+传感器的所有波段,并新增了两个波段,一个用于海岸带观测,另一个用于云检测。TIRS配备2个热红外波段,空间分辨率为100 m,主要用于测量地表温度。Landsat8的热红外数据在地表温度反演方面具有较高准确性。通过结合大气校正和地表辐射传输模型,Landsat8可以提供相对精确的地表温度估算,误差通常控制在1~2 ℃。其高分辨率和定期重访的优势,使其在城市热岛、农业监测、气候变化研究等领域得到广泛应用(Wong and Yu,2005)。

2.2 城市热岛强度计算

城市热岛强度是指由城市热岛效应等引起的城乡之间的温度差异,用UHI(Urban Heat Island)表示。银川热岛强度指数计算公式如下:

UHI=T城区-T参考站

式中:T城区为银川站平均气温;T参考站为永宁、贺兰、灵武国家级气象站(参考站)平均气温的算术平均值。

2.3 地表温度反演

利用高分辨率卫星Landsat8数据和CM-SAF开发的SMW(Soil Mixing Wall)算法计算陆地表面温度(Land Surface Temperature,LST)(Ermida et al.,2020),从MFG和MSG系列卫星获取LST数据记录。该方法利用线性回归构建基于单个TIR通道中大气顶层(Top of Atmosphere,TOA)亮度温度与LST之间的经验关系。模型由线性化辐射传递方程组成,该方程保持对地表发射率的显式依赖:

LST=AiTbε+Bi1ε+Ci

式中:Tb为TIR通道的TOA亮度温度;ε为同一通道的表面发射率;系数AiBiCi通过对不同水汽柱条件下的辐射传输模型进行线性回归获得。利用Borbas等(2005)编制的空气温度、水汽和臭氧剖面数据集导出的校准数据库获得上述公式中的系数。

3 结果与分析

3.1 银川城区城市热岛强度变化

图2看出,1961—2000年银川站和参考站年平均气温变化曲线几乎一致,其中银川站多年平均气温为8.9 ℃,参考站为8.8 ℃,大部分年份热岛强度指数均低于0.2 ℃。2000年之后,银川站年平均气温升高为10.6 ℃,参考站10.2 ℃,热岛强度指数为0.4 ℃,呈现明显增大趋势,最大值出现在2021年,热岛强度达1.1 ℃。这一研究结果与胡李发(2021)、何泽能等(2022)、张君枝等(2023)的研究结论基本一致,2000年之后随着城市扩展,关中平原城市群、北京市、重庆市等多地城市热岛强度升势明显,尤其2007年之后北京、重庆等地热岛强度增幅明显增大。从增温速率来看,1961—2000年银川站和参考站分别为每10 a升温0.32 ℃和0.31 ℃,两者基本一致;2000年之后,参考站增温速率无明显变化,但银川站增温速率明显增快,平均每10 a为0.55 ℃,进一步证实了2000年之后银川城市热岛效应的加剧。

图2

图2   1961—2022年银川站及参考站年平均气温和银川热岛强度变化

Fig.2   The changes of annual average air temperature at Yinchuan Station and reference stations and heat island intensity of Yinchuan from 1961 to 2022


采用城镇人口占常住人口的百分比表征银川城市化水平,这一指标不仅代表了人口的结构组成,在一定程度上也体现了城市土地利用类型及植被覆盖度等城市化演变的特征。分析表明,1961—2021年银川城市化程度与热岛强度相关系数达0.78(2007年之前没有统计城镇人口,采用非农业人口代替),呈显著正相关,通过0.01的显著性检验(图3)。其中,1960—1970年代中期,银川城市化进程缓慢,总人口由1961年的45万增加到1975年接近72万,增加幅度接近60%,但城镇人口占常住人口的百分比没有增加,甚至由1961年的34%下降到1975年的31%,大部分人口分布在郊区,没有出现城市化人口聚集的特征,参考站平均气温高于城市站,城市区域甚至呈现冷岛特征。1970年代中期至1990年代末期,银川市人口持续增加,截至2000年,银川市人口达到126万,城镇人口占比明显增加,2000年城镇人口占常住人口的比重达51%,城镇与郊区人口数量基本持平,城市站与参考站的平均气温基本持平。其中1975—1981年期间,城市站的平均气温明显高于参考站,呈现阶段性的热岛特征。由图2可知该时段属于明显“暖期”,可能是由于城市的下垫面主要是建筑物、水泥等,热容小,对气候变暖的响应较快,升温速率快于郊区。2000年之后是城市快速发展阶段,截至2021年,银川市人口增加至288万,城镇人口在常住人口中的比重也呈现快速上升趋势,最高达81%。城市与郊区气温出现明显差异,城市站平均气温高于参考站,且随着城市化进程的加快,城市站和参考站平均气温的差距不断增大,城市热岛效应不断加剧。

图3

图3   1961—2021年银川热岛强度及城镇人口占常住人口总数百分比变化

Fig.3   Change of heat island intensity and percentage of urban population to total resident population in Yinchuan from 1961 to 2021


3.2 不同地表类型夏季的热场变化

研究表明土地利用类型及植被覆盖变化是城市热岛效应形成、演变的主要因素,建筑物和城市用地主要是水泥、混凝土等,人为释放热量大、温度高,以土壤为主的裸地、植被以及水体等温度低(张渝晨和田宏伟,2023)。评估不同地表类型的热场差异,对制定缓解城市热岛效应的措施具有重要参考价值。利用银川夏季2017—2021年Landsat8典型高温过程地表温度反演结果(表2),提取不同土地覆盖类型的地表温度,土地覆盖类型主要为耕地、草地、水体和建筑4大类别。分析结果表明:银川夏季4种地表覆盖类型的地表温度为水体<耕地<草地<建筑。其中水体温度最低,较城区周边耕地偏低4.8 ℃,具有明显降温作用;建筑温度最高,较城区周边耕地偏高3.9 ℃,具有“热岛效应”;草地温度比耕地略高,偏高在1.0 ℃以内。布局城市水体可以大幅度降低城市地表温度,缓解城市热岛效应,大面积规划城市建筑群会进一步增加城市地表温度,加剧城市热岛效应,银川城区同等面积水体较建筑物地表温度降低8.7 ℃左右。

表2   银川城区4种地表覆盖类型的地表温度反演结果

Tab.2  Inversion results of surface temperature for four types of land cover in Yinchuan urban area 单位:℃

高温过程日期耕地草地水体建筑银川站日
最高气温
2017-07-0434.034.929.937.732.0
2018-08-2431.632.528.735.431.0
2019-07-2639.440.233.543.736.7
2020-07-2837.337.931.640.935.4
2021-07-3137.338.031.941.234.2
平 均35.936.731.139.833.9

新窗口打开| 下载CSV


3.3 城区水体对周边热环境的影响

城市水体对缓解城市热岛效应和改善人居环境具有重要作用,但城市水体的布局具有区域性,受城市总体规划限制,通过定量分析典型水体对周边地表温度的影响,有助于合理布局城市水体,可以最大限度地发挥水体在城市环境中的作用。选取阅海湖、元宝湖、鹤泉湖、北塔湖和宝湖,采用缓冲区技术,以1 000 m为半径,间距100 m,分析每个水体周边不同距离的地表温度变化。利用2017年7月4日、2018年8月24日、2019年7月26日、2020年7月28日、2021年7月31日提取的阅海湖等水体和水体缓冲区域根据Landsat8卫星遥感资料估算的地表温度,计算各水体平均温度及水体缓冲距离范围内的平均地表温度,结果见表3

表3   主要水体温度及缓冲区范围内地表温度

Tab.3  Temperature of main water bodies and surface temperature in buffer zones 单位:℃

缓冲区范围/m水体
阅海湖元宝湖北塔湖鹤泉湖宝湖平均
0(水体)28.6629.8030.4329.6529.9729.70
(0,100]33.1532.2834.8532.2933.8733.29
(100,200]34.2933.2635.5232.8134.9534.16
(200,300]34.8833.7636.0033.1035.6034.67
(300,400]35.2334.0536.4633.2236.1435.02
(400,500]35.4734.3036.8233.2336.6635.30
(500,600]35.6534.4437.1533.1837.0435.49
(600,700]35.7734.5537.4033.1437.3235.64
(700,800]35.8534.6437.6233.1537.5535.76
(800,900]35.9034.7837.8633.1937.6535.88
(900,1000]35.9634.9538.0733.2737.6535.98

新窗口打开| 下载CSV


阅海湖面积最大(7.00 km2),水温最低,为28.7 ℃;其次是面积第二的鹤泉湖(1.70 km2),水体面积约为阅海湖的1/4,水温为29.7 ℃;元宝湖(0.40 km2)、北塔湖(0.55 km2)和宝湖(0.30 km2)水体面积较阅海湖、鹤泉湖明显偏小,水温也偏高,水温和湖泊面积有很好的对应关系。元宝湖、北塔湖和宝湖水体面积均不足0.60 km2,其中北塔湖面积最大,但水体温度最高,宝湖水体温度次高,这与北塔湖处于城市中心位置,元宝湖处于郊区,宝湖处于城区边缘有密切关系。各水体缓冲区范围内的地表温度明显高于水体温度,就平均状况来看,0~100 m范围内地表温度最低,平均为33.3 ℃,距离水体越远,地表温度呈增高趋势,300~400 m和400~500 m范围内分别为35.0和35.3 ℃,超过500 m以后,地表温度变化幅度不明显(每100 m波动幅度在0.2 ℃以内)。

由前面分析可知,水体周围500 m之外地表温度变化很小,因此以距离水体600~1 000 m区域内地表温度平均值代表不受水体降温影响的正常区域,其他范围地表温度与正常区域的差值,表征该范围地表的降温幅度。如表4所示,随着区域与水体距离的增加,地表降温幅度呈下降趋势,各水体周围地表温度平均下降值在0~100、>100~200、>200~300、>300~400、>400~500 m范围分别为2.5、1.6、1.1、0.7、0.5 ℃。另外,不同水体的降温幅度存在差异,鹤泉湖仅在200 m范围内地表温度有所下降,北塔湖和宝湖在400~500 m范围仍有0.8 ℃的降温幅度。这与湖泊所处的周围环境有较大关系,鹤泉湖附近城市化程度低,有大量农田,湖泊和周围的地表温差相对较小,降温幅度不凸显,而宝湖和北塔湖处于城市中心,周围城市建筑密度较大,湖泊和周围的地表温差较大,降温幅度比较明显,影响范围也更大。

表4   主要水体缓冲区范围内地表温度降温幅度

Tab.4  Land surface temperature cooling rate in the buffer zones of main water bodies 单位:℃

缓冲区范围/m水体
阅海湖元宝湖北塔湖鹤泉湖宝湖平均
0(水体)-7.2-4.9-7.2-3.5-7.5-6.0
(0,100]-2.7-2.4-2.8-0.9-3.6-2.5
(100,200]-1.5-1.4-2.1-0.4-2.5-1.6
(200,300]-0.9-0.9-1.6-0.1-1.8-1.1
(300,400]-0.6-0.6-1.20.0-1.3-0.7
(400,500]-0.4-0.4-0.80.0-0.8-0.5
(500,600]-0.2-0.2-0.50.0-0.4-0.3
(700,800]-0.1-0.1-0.20.0-0.1-0.1

新窗口打开| 下载CSV


4 结论

本文通过建立银川城市热岛强度历史序列,分析热岛强度变化与城市化进程的演变关系,对比不同土地利用类型的热场差异,定量评估高温过程中城市湖泊湿地不同缓冲区距离的降温效果,初步得到以下结论。

1)1961—2000年银川站平均气温为8.9 ℃,参考站为8.8 ℃,大部分年份热岛强度指数均低于0.2 ℃,银川站和参考站平均气温基本吻合。2000年之后银川快速的城市化进程使城市气温明显升高,增温速率加快。银川站平均气温为10.6 ℃,增温速率为每10 a 0.55 ℃;参考站平均气温为10.2 ℃,增温速率为每10 a 0.31 ℃,银川站平均气温和增温速率均明显高于参考站,城市热岛效应凸显,急需采取有效措施来改善城市人居环境。

2)银川夏季4种地表覆盖类型的地表温度为水体<耕地<草地<建筑。水体温度最低,较城区周边耕地偏低4.8 ℃,具有明显降温作用;建筑温度最高,较城区周边耕地偏高3.9 ℃,具有“热岛效应”。城市下垫面是导致城市热岛效应加剧的重要因素之一,通过调整城市下垫面,增加水体和草地等的布局,减少建筑物群,可以有效缓解城市热岛效应,改善人居环境。

3)随着与水体距离的增加,银川城区水体周边500 m范围内的地表温度呈下降趋势,100 m范围内地表温度平均下降2.5 ℃,>100~200 m下降1.6 ℃,>200~300 m下降1.1 ℃,>300~400 m下降0.7 ℃,>400~500 m下降0.5 ℃。通过合理布局城市水体,可以有效缓解城市局地的热环境。

随着气候的持续变暖,城市化进程不可逆转,高温带来的不利影响会越来越凸显,如何应对和适应这种变化就显得极为重要。城市湖泊湿地可以有效缓解热环境,但同时湖泊湿地的布局受水源、城市总体规划等各种因素制约,如何在有限的条件下合理布局和规划城市湖泊,最大限度地发挥城市调节器的作用,需要借助数值模拟技术或者流体力学模型从动力学机制入手,做进一步的深入研究。

参考文献

曹张驰, 胡顺起, 朱义青, , 2021.

基于Landsat卫星数据的山东临沂市热岛效应研究

[J]. 沙漠与绿洲气象, 15(6): 47-53.

[本文引用: 1]

董国平, 姜鹏, 赵梓淇, , 2015.

鞍山城市热岛特征及影响因子分析

[J]. 气象与环境学报, 31(4): 51-57.

[本文引用: 1]

郭勇, 龙步菊, 刘伟东, , 2006.

北京城市热岛效应的流动观测和初步研究

[J]. 气象科技, 34(6): 656-661.

[本文引用: 1]

郝立生, 马宁, 何丽烨, 2022.

2022年长江中下游夏季异常干旱高温事件之环流异常特征

[J]. 干旱气象, 40(5): 721-732.

DOI      [本文引用: 1]

2022年夏季长江流域发生了建国以来最为严重的干旱高温气候事件,对当地工农业生产、居民生活、生态安全等造成严重影响。为深入认识这次干旱高温气候事件发生的原因和改进气候预测技术,利用1951—2022年2400多测站气温、降水数据和NCEP/NCAR再分析数据等资料,采用T-N波作用通量、视热源Q<sub>1</sub>(Q<sub>2</sub>)诊断和合成分析、距平分析等方法,从大气环流异常的角度进行综合分析。主要结论如下:(1)2022年夏季,500 hPa源自北大西洋地区的扰动异常偏强,在沿中高纬西风带向东传播时引发了明显的大槽大脊活动,波动能量主要沿西风带向东传播,没有出现在东亚向东南方向传播的特征,造成冷空气活动位置偏北,很难影响到长江流域。(2)2022年夏季,500 hPa高度场在青藏高原上空出现明显正距平扰动,尤其8月扰动进一步加强,东移到长江流域,诱发西北太平洋副热带高压西伸,使得副热带高压呈现东西带状分布。副热带高压(简称“副高”)西部完全控制了长江流域地区,一方面副高阻挡了北方冷空气南下,另一方面副高长时间维持下沉运动,不利于降水发生,有利于下沉增温。(3)2022年夏季,热带对流区(视热源)位置异常偏南到赤道以南(气候态在5°N—20°N),有两方面影响:一是造成哈德来经圈环流(Hadley Cell)上升支异常偏南,长江流域在8月为异常下沉区,不利于降水发生,有利于下沉增温效应的出现;另一方面造成2022年夏季亚洲热带夏季风偏弱、东亚副热带夏季风偏强,低频信号向长江中下游传播明显偏弱,这些都不利于长江中下游降水过程的发生。(4)高纬、中低纬、低纬热带地区环流异常协同作用造成2022年长江流域夏季出现异常的干旱高温气候事件。要预测长江流域夏季降水或高温干旱,需提前关注500 hPa北大西洋地区扰动信号的发生及未来传播特征,青藏高原上空高度场扰动的发生及移动特征,热带对流(热源)位置变化及伴随的热带夏季风强度变化、低频信号的传播特征等。

何晓凤, 蒋维楣, 陈燕, , 2007.

人为热源对城市边界层结构影响的数值模拟研究

[J]. 地球物理学报, 50(1): 74-82.

[本文引用: 1]

何永晴, 尹继鑫, 赵娟, , 2018.

基于气温日较差的西宁热岛效应研究

[J]. 高原山地气象研究, 38(2): 58-61.

[本文引用: 1]

何泽能, 张德军, 叶勤玉, , 2022.

近40 a重庆城市热岛特征及其与天气状况的关系

[J]. 干旱气象, 40(4): 683-689.

DOI      [本文引用: 1]

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 ℃。

胡非, 洪钟祥, 雷孝恩, 2003.

大气边界层和大气环境研究进展

[J]. 大气科学, 27(4): 712-728.

[本文引用: 1]

胡李发, 谢元礼, 崔思颖, , 2021.

关中平原城市群夏季城市热岛特征及驱动力

[J]. 中国环境科学, 41(8): 3 842-3 852.

[本文引用: 1]

金丽娜, 李雄飞, 2021.

2014—2017年西安市城市热岛、冷岛精细化时空特征分析

[J]. 沙漠与绿洲气象, 15(1): 97-102.

[本文引用: 1]

李润春, 崔建国, 牛俊玫, , 2014.

山西省阳泉市城市热岛效应特征分析

[J]. 气象与环境学报, 30(2): 74-80.

[本文引用: 1]

李书严, 轩春怡, 李伟, , 2008.

城市中水体的微气候效应研究

[J]. 大气科学, 32(3): 552-560.

[本文引用: 1]

刘佳, 马振峰, 范广洲, , 2012.

多种均一性检验方法比较研究

[J]. 气象, 38(9): 1 121-1 128.

[本文引用: 1]

刘勇洪, 徐永明, 马京津, , 2014.

北京城市热岛的定量监测及规划模拟研究

[J]. 生态环境学报, 23(7): 1 156-1163.

[本文引用: 1]

唐晓萍, 张德军, 赵漫, , 2023.

近20年重庆沙坪坝城市热岛效应变化特征

[J]. 高原山地气象研究, 43(2): 105-112.

[本文引用: 1]

王志浩, 卢军, 杨轲, 2012.

重庆市华岩新城区夏季热岛效应研究

[J]. 太阳能学报, 33(6): 953-957.

[本文引用: 1]

张君枝, 梁雅楠, 王冀, , 2023.

气候变化背景下京津冀极端高温事件变化特征研究

[J]. 灾害学, 38(4): 80-88.

[本文引用: 1]

张渝晨, 田宏伟, 2023.

近17 a郑州城市热岛时空演变及驱动机制分析

[J]. 干旱气象, 41(3): 403-412.

DOI      [本文引用: 1]

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&gt;春季&gt;秋季&gt;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。

赵冬琳, 李天宏, 2016.

中国各省区(市)城市化进程中碳排放变化特征及影响因素分析

[J]. 北京大学学报:自然科学版, 52(5): 947-958.

[本文引用: 1]

赵仙荣, 葛珏骏, 王宇鹏, , 2022.

西安城市热岛效应下的垂直气象观测与结果分析

[J]. 灾害学, 37(3): 136-139.

[本文引用: 1]

ABUTALEB K, NGIE A, DARWISH A, et al, 2015.

Assessment of urban heat island using remotely sensed imagery over greater Cairo, Egypt

[J]. Advances in Remote Sensing, 4(1): 35-47.

[本文引用: 1]

BORBAS E, SEEMANN S, HUANG H L, et al, 2005.

Global profile training database for satellite regression retrievals with estimates of skin temperature and emissivity

[C]// Proceeding of International ATOVS Study Conference, Beijing: ATOVS: 763-770.

[本文引用: 1]

ERMIDA S L, SOARES P, MANTA V, et al, 2020.

Google earth engine open-source code for land surface temperature estimation from the landsat series

[J]. Remote Sensing, 12(9): 1 471.

[本文引用: 1]

HUNT J C, TIMOSHKINA Y V, BOHNENSTENGEL S I, et al, 2013.

Implications of climate change for expanding cities worldwide

[J]. Proceedings of the Institution of Civil Engineers-Urban Design and Planning, 166(4): 241-254.

[本文引用: 1]

MOHAN M, KIKEGAWA Y, GURJAR B R, et al, 2013.

Assessment of urban heat island effect for different land use land cover from micrometeorological measurements and remote sensing data for megacity Delhi

[J]. Theoretical and Applied Climatology, 112(3): 647-658.

[本文引用: 1]

MITCHELL B C, CHAKRABORTY J, 2014.

Urban heat and climate justice: A landscape of thermal inequity in Pinellas County, Florida

[J]. Geographical Review, 104(4): 459-480.

[本文引用: 1]

RAJASEKAR U, WENG Q H, 2009.

Spatio-temporal modelling and analysis of urban heat islands by using Landsat TM and ETM+ imagery

[J]. International Journal of Remote Sensing, 30(13): 3 531-3 548.

[本文引用: 1]

WONG N H, YU C, 2005.

Study of green areas and urban heat island in a tropical city

[J]. Habitat International, 29(3): 547-558.

[本文引用: 2]

/