不同土地利用类型对城市地表温度的影响——以广东东莞为例

利用Landsat TM6热红外遥感数据、土地利用专题图件、气象观测资料反演了快速城市化的典型地区东莞市的城市地表温度。构建了三个热效应评价指数：热效应贡献度指数、热像元权重指数和区域热像元权重指数，来定量分析不同土地利用类型对城市地表温度的贡献度，发现城乡工矿居民用地、林地和耕地的热效应贡献度较大，水域和草地的热效应贡献度较小，未利用地对区域热环境的贡献最小。此外，研究表明，随着平均温度的升高，东莞市水面和陆面1988～1998年的温度反差明显增大。

高斯权重法在温度场插值中的应用研究

对于1km分辨率的温度插值,在高斯权重插值法的基础上,提出加入地形因子的两种应用方案,并给出相应的误差订正和逐步订正方案,并以长江流域中上游2001年189个测站的5月1日的平均温度、最高温度、最低温度资料为例,通过比较选取一种简便的、精度高的、与地形吻合更好的复杂地形温度的空间插值方案。利用这种方法所得到地形吻合较好的分辨率为1km的温度场栅格图,且日平均温度、日最高温度和日最低温度,插值平均绝对误差均提高了1.2℃左右(对于平均温度,插值平均绝对误差为0.43℃),插值平均误差平方的平方根均提高了1.5℃左右(对于平均温度,插值平均误差平方的平方根为0.56℃),对全年,日平均温度平均绝对误差可达0.77℃以下。

沈阳市区土地利用类型与地表温度关系研究

利用2010年8月Landsat TM数据计算沈阳市三环内地表温度(Land Surface Temperature,LST),基于目视解译与监督分类结合的方法将研究区划分为建筑用地、绿地、农田、弃地、道路和水体6类土地利用类型;以城市中心点为原点,分析城市中心不同距离圆环的LST及其与土地利用类型配置的关系,采用多元线性回归法和偏最小二乘回归法建立LST预测模型,并进行模型验证。结果表明:沈阳市区建筑用地、绿地、农田、道路和中心城区的平均LST均随着距中心原点的距离增加而减小;同一级别缓冲区内,建筑和道路的LST较高,水体的LST最低。城市的"摊饼"式发展,也造成了增强热岛效应的建筑用地和道路面积百分比随着距中心原点距离的增加逐渐降低。研究区范围内最主要的土地利用类型为建筑用地,其次为道路。对比分析表明,多元线性回归法和偏最小二乘回归法建立的模型均能较好的预测LST,采用偏最小二乘回归方法对沈阳地区土地利用类型与LST进行回归分析效果更理想。

DEM数据对气温插值精度的影响分析

分析不同数量高程点参与气温空间插值,探索DEM对气温要素空间插值精度的影响,以期寻找提高气温要素空间插值精度的方法。使用四川省52个气象站点的2000—2009年平均气温数据,采用协同克里格方法对年平均气温进行空间插值。其中考虑到年平均气温与高程的相关性,以地形高程因素作为协同变量,并通过交叉验证的方法对插值结果进行对比分析。发现协同克里格插值效果优于普通克里格插值效果,但随着高程点的数量增加,插值精度随之降低,当高程点再增加时,插值精度保持相对稳定。考虑高程因素影响的协同克里格插值结果可以较真实地模拟气温的空间分布。

南京市夏季热岛特征及其与土地利用覆盖关系研究

利用南京市7月的Landsat TM热红外波段数据,根据单窗算法反演得到南京市地表温度,讨论了南京市热岛特征,并分析了产生这种现象的原因。通过遥感和地理信息系统相结合,运用Landsat TM数据,提取出南京市下垫面类型,分析了不同地表覆盖类型的热辐射特征并定量地分析了土地利用及植被对地表温度的影响。结果显示,南京市夏季主要存在3个热岛中心,分别是建成区、大厂区和八卦洲。南京城区地表温度明显比郊区地表温度高,通过地表温度对比分析发现,城区平均地表温度比城市边缘和远郊区地表温度分别高出3.5℃和5.7℃,城市热岛效应明显。不同地表覆盖类型的地表温度也有显著差异,从高到低依次为:城镇建设用地、耕地、草地、林地、水体。城镇建设用地与水体的表面温度最大相差14℃。城市地表温度与植被覆盖度具有明显的负相关关系,城市地表植被覆盖度低是城市热岛出现的主要原因,今后应当更加注重城市绿地建设,提高植被覆盖率。

沙漠腹地秋季地温变化特征及其与气温的关系

以古尔班通古特沙漠腹地为试验区,利用2009年9～10月不同深度的地温数据,分析了秋季各层地温的变化特征以及其对气温的响应。结果表明:秋季各层地温呈波动缓慢下降过程,变化倾向率为负值,且由浅至深向下递减,0 cm的地温下降趋势显著,递减变化率为0.22℃/d;地温日变化呈正弦曲线变化过程,白天高,夜间低。随深度的增加,日较差逐步减小,日变化过程变缓,位相往后。午后达到日最高值,日出前下降至最低值;晴天时,地温变幅垂直方向上表现为上层大、下层小的"锥形"形态。浅层地温对降水的响应明显,地温随着降水发生而下降,且与晴天条件下的地温垂直结构差别较大;地温与气温呈线性正相关,随深度的增加,相关系数减小,地温变幅差异减小,且位相逐层滞后,时滞效应增强。

基于DEM的乌鲁木齐地区气温时空变化分析

利用乌鲁木齐地区和周边9个气象站1961～2010年的逐月平均气温资料,采用线性趋势分析和Mann-Kendall检测方法,结合GIS空间分析技术,对乌鲁木齐地区4季和年平均气温的变化趋势、突变特征以及突变前后气温变化量进行了分析。结果表明:(1)乌鲁木齐地区年平均气温的空间分布总体呈"平原和谷地高,山区低"的格局,4季中春、夏、秋季的平均气温空间分布与年气温空间分布基本一致,但冬季气温分布格局较为独特,表现为"天山山区中山带高,高山带和中北部平原低"的特点;(2)近50 a乌鲁木齐地区4季和年平均气温呈显著的上升趋势;(3)突变监测表明,4季和年平均气温在不同年份发生了突变,突变前后变化量均为正值,呈上升趋势,但上升幅度具有明显的区域性差异。

近45年乌鞘岭及其东、西坡气温变化特征和对比分析

利用1961-2005年河西走廊东部乌鞘岭及其东坡永登和西坡古浪的气温资料,采用统计学的方法对比分析了乌鞘岭及其东坡永登和西坡古浪气温变化特征。结果表明,乌鞘岭、永登、古浪年平均气温呈上升趋势,线性上升率分别为0.27,0.04和0.36℃.(10a)-1,1990年代以来气温上升尤为明显。从平均气温、最高气温、最低气温变化来看,冬季增温大于其它3个季节,冬季低温日数减少的幅度比夏季高温日数增加的幅度更大,因此冬季增温对气温的升高贡献最大。同时发现,乌鞘岭及其东、西坡气温的升高可能是对全球气候变暖的响应,与人类活动和城市热岛效应的关系可能不大。

白银市热量资源评估

利用白银市及周边28个气象站的气温资料,分析了区域内近50年和30年热量资源的状况.建立了气温、积温与经纬度、海拔的关系,利用回归方程计算了全市各乡镇的年平均气温和积温,与气象站的实测值一起,利用Surfer软件分别绘制了平均气温和积温的分布图,对周边地区有重要参考价值;从热量的时间演变来分析,白银市气温适宜,日较差较大,气候变暖显著,热量资源增加明显,作物生长期延长了20天,未来还将持续变暖;以80%保证率≥10℃积温为热量资源的区划指标,将全市分为温暖、温和、温凉3个区;与近50年相比,近30年白银市年平均气温增加了0.5℃,≥0℃、≥10℃积温都增加了50℃,80%保证率≥10℃积温增加了140℃,温暖区明显扩大.

舟山跨海大桥夏季路表温度特征及统计模型

利用2010—2016年舟山跨海大桥沿线自动气象站逐分钟气温、路表温度资料和舟山站逐时日照时数资料,通过质量控制方法筛选站点,讨论了复杂多样的下垫面条件下,跨海大桥夏季最高气温、最高路表温度分布特征,并根据其特征分类建立线性统计模型。结果表明:最高气温分布自西向东呈"递减—弱递增"趋势,转折点位于册子岛。最高路表温度分布与大桥所在下垫面类型相关,下垫面为海面时(海面类),最高路表温度高;下垫面为陆地时(陆地类),最高路表温度低。受海岛复杂地形影响,册子岛以东站点并不完全满足上述规律。根据下垫面类型建立最高路表温度的统计模型,模型反映日照项对海面类路表温度的贡献明显大于陆地类,气温项对两类路表温度的贡献相差不大。模拟整体效果较好,但由于统计方法对样本的依赖性,部分样本预测值与实测值间仍存在较大偏差。此外,本文的质量控制方法能够较灵敏地反映跨海大桥站点的错误数据,一定程度上避免了其对结果的干扰。

2002—2021年长江三角洲地区避暑气象条件时空分布特征

为研究长江三角洲地区避暑资源状况,利用CLDAS数据,分析2002-2021年7、8月长江三角洲地区温湿指数的旬、月、年际变化和空间分布特征,并对长江三角洲地区避暑气候适宜区进行评估。基于相关系数法探讨了不同地形地表条件下海拔高度、地表温度和植被覆盖度等地理因子对温湿指数的影响。结果表明:(1)气象条件和地形特点共同决定了温湿指数的分布状况。7月,温湿指数为[21.5,25.5)的避暑适宜区主要分布在安徽大别山区、皖南山区、浙江中部和南部山区;8月,除上述地区外,江苏和安徽最北部也转为避暑适宜区,整个长江三角洲地区的避暑适宜区面积占比由7月的12.81%增加到8月的17.82%。(2)地理因子对温湿指数的影响在长江三角洲南部山区表现最为明显,温湿指数与海拔高度呈强负相关(R=-0.86),与地表温度呈中度正相关(R=0.65),与植被覆盖度弱相关;长江三角洲中部城市群,温湿指数与地表温度呈中度正相关(R=0.54),与海拔高度、植被覆盖度基本不相关;长江三角洲北部平原地区,温湿指数的分布与地理因子关系不大,这一带避暑条件的形成主要取决于气象因素。(3)土地利用类型在一定程度上影响温湿指数的分布,从而影响避暑气象条件的形成。

青藏高原及周边地区垂直温度梯度特征及其成因分析

利用1980 2015年ERA-Interim全球0.25°×0.25°月平均再分析温度场、风场、垂直速度场资料,分析了青藏高原(下称高原)上空垂直温度梯度(T_G)特征及其成因。结果表明:(1)高原主体地区温度随高度升高而降低的程度要比周边地区大,东西两侧的温度随高度升高而降低得慢;(2)对流层中下层高原边缘陡峭地形区的T_G变化程度比周边地区大,对流层中上层各层T_G呈水平均匀分布;(3)非高原地区温度随高度升高而降低的程度略大于高原地区;在冬春季,两个区域的T_G对外界因素变化的反应都很灵敏;(4)初步成因分析显示,对流层中下层高原边缘地区,非绝热加热(冷却)作用越强时,T_G越小(大),温度随高度升高而降低的程度就越小(大);对流层中上层,高原部分区域非绝热加热(冷却)作用越强,T_G越大(小),温度随高度升高而降低的程度越大(小);在高原整层大气中,非绝热加热(冷却)作用是引起温度随高度升高而降低得慢(快)的主要因素。

塔克拉玛干沙漠沙垄起伏地形夏季地表温度差异特征

开展塔克拉玛干沙漠沙垄起伏地形夏季地表温度观测试验,旨在为塔克拉玛干沙漠环境陆面过程研究提供科学依据。2019年6月7日—9月2日在塔中地区,沿沙垄迎风坡以及背风坡底部、中部、上部、顶点及垄间谷地共设8个地表温度观测点。结果表明:(1)夏季沙垄地表温度最高温出现在垄间谷地,为74.63℃,最低温出现在迎风坡底部,为10.52℃;地表温度一天中在07:00左右达到最低,15:00左右达到最高。(2)晴天、多云以及浮尘天气各观测点地表温度日均变化曲线呈单峰型,降水、扬沙及沙尘暴天气地表温度呈双峰型;地表温度的最高温与日均值的最大值均出现在晴天的垄间谷地,地表温度的最低温及日均值的最小值均出现在降水天气的迎风坡底部。(3)沙垄顶点与底部夏季地表温差为0~18.62℃,迎风坡与背风坡夏季地表温差为0~16.93℃。其中,沙垄顶点与背风坡底部在晴天的地表温差最大,为0~18.62℃,而沙垄顶点与迎风坡底部在降水天气的地表温差最小,为0.01~6.18℃;沙垄迎风坡和背风坡在晴天的地表温度温差最大,为0.01~16.93℃,降水天气的温差最小,为0.01~4.15℃。塔克拉玛干沙漠地表温度变化特征在不同典型天气类型下不同,沙垄顶点与底部、迎风坡与背风坡地表温度差异受风力及起伏沙丘作用明显。

黄土高原山地城市延安的热岛效应

利用延安城市站与延长农村站1969—2008年气温资料,分析了热岛效应对延安气温的影响。结果表明:延安城市发展对年平均气温的影响可分为三个阶段,1992年以前,延安站温度未受影响,1993—2002年,城市影响较轻,年平均气温的热岛效应增温贡献率为38.1%,2003年以后,热岛效应明显,增温在1℃以上,与大城市的热岛增温接近。热岛效应增温对四季温度的影响基本一致,热岛效应增温与自然增温贡献率相等。城市热岛效应对最低气温的影响开始时间早,影响程度高,对年平均最高气温基本无影响。受热岛效应影响,不但提高了城市的温度同时也改变城市的增温率,使得城市气温增温率加大。

南京市区不同下垫面对近地层温度影响

利用南京市内设立在4种不同典型下垫面的自动气象观测站逐时温度资料,采用对比分析方法,分析不同下垫面对城市近地层温度的影响。结果表明,城市绿地在日出日落后温度变化最明显,春秋两季温度变化速率超过2℃/h,夏冬两季也可达1.2℃/h,这使得绿地夜晚温度较低;城市水体日出日落后的温度变化速率最小,因而城市水体夜晚温度较高,尤其在春秋两季最为明显;城市中的生活区和校区在日出日落后温度变化速率稍高于城市水体,夜间温度一般高于绿地,低于水体。另外,不同下垫面对城市气温的季节变化也有影响,城市水体秋冬季节温度高,绿地在夏季温度低,使得温度的平均年变化减小;城市生活区和校区温度的季节变化特征与前两者相反。温度年变化在四季转换过程中的不均匀性在不同下垫面上也有不同的特点,在冬半年,城市水体温度的月际变化较大,而绿地月际变化小,夏半年则出现完全相反的情况。

无测站山地暖带研究方法的探讨

在分析暖带含义及特征的基础上，针对暖带研究中普遍存在缺乏系统资料的特点，提出了利用当地探空资料。

近52年本溪县浅层地温的变化特征分析

利用1958～2009年本溪县5～20cm地温资料,应用数理统计方法,分析浅层地温变化特征。结果表明,本溪县浅层地温呈波动性升高趋势变化,春季、秋季浅层地温升温明显,夏季变化不大;利用Mann-Kendall检测方法对浅层地温进行突变检测,秋收期和生长季存在明显的突变现象。

黄土高原丘陵沟壑区气温垂直变化特征

对地处黄土高原丘陵沟壑区的刘渠村东山西南坡和东北坡8个地点的气温,间隔10 min进行了连续观测。结果表明,年平均温度随着海拔高度的升高呈先升后降的趋势,山谷低,山坡中央最高,山顶略低于山坡。平均最高气温阳坡直减率为1.2℃/100 m,阴坡直减率为0.43℃/100m。坡向对平均最高气温影响明显,阴坡与阳坡平均相差1.9℃。山地逆温影响显著,平均最低气温随海拔呈升高趋势,阴阳坡之间差异较小,上升值为1.35℃/100 m,最低气温主要受地形影响,与坡向无关系。阳坡山谷日较差最大,随海拔升高呈递减趋势,山谷与山顶的年平均日较差差值达到5.6℃;阴坡日较差是山体的最小值。日平均温度稳定通过0℃、5℃、10℃的初终日和积温基本无差别;山谷初霜早,终霜迟,山体上部初霜迟,终霜早,山体上部及山顶无霜期比山谷多45 d,山体中部比山谷约多20 d。

海峡暖流水对台湾海峡地区气候的影响

本文对比分析了台湾海峡两岸多年的台站资料,认为海峡东岸的海温、气温比西岸显著偏高(年平均气温偏高约2.0℃),雾日偏多,年降雨量(除台南站外)偏多30%～60%,且降雨强度大。而雨日、总云量、低云量和阴、晴日数(除彭加屿站外)均少于西岸。这些特点的形成,与暖热的海峡暖流水流经海峡东侧密切相关。

山区温度场立体模式与地形影响分析方法的探讨

为了得出山区温度场的空间模式,本文选用代表站资料进行三元(纬度、经度和海拔高度)线性回归。对全国范围,九个省(区)和广西六个河谷流域片的气温场立体模式都进行了统计分析。这些回归分析结果充分证明了这一方法有广泛的用途,不仅能明确显示不同尺度范围热量资源的空间分布规律,对比地形影响,而且极大地有利于克服山区气候研究中经常遇到站点稀少资料不足的困难。