影响杭州城市高温因子的数值模拟研究

随着全球气候增暖和城市化进程的加剧,城市高温灾害的影响越来越突出。基于WRF/UCM模式,研究了西湖与城市化进程两个因子对杭州城市高温的影响。设计了三组试验:试验1为采用2010年土地利用数据的控制试验;试验2在试验1的基础上将西湖替换为水田;试验3与试验1相同,但采用2000年的土地利用数据。对比试验1与试验2,发现西湖的存在对杭州白天高温有减缓作用、夜间高温有促进作用,总体而言对杭州城市高温有正贡献;对比试验1与试验3,发现城市化进程所带来的热岛效应加剧了杭州高温,使高温区域面积显著增加;热岛效应对白天高温与夜间高温均有促进作用,但对白天高温的影响更为明显。

广州人为热初步估算及敏感性分析

考虑了工业、交通和生活三种人为热排放源,利用广州市工业和生活能源消耗量、汽车保有量、主干道车流量等数据,估算出广州人为热日变化排放通量,全天平均排放通量41.1 W.m-2,最大排放通量出现在11时,为72.3 W.m-2,其中工业排放占总排放量68.6%。利用耦合到WRF中的单层城市冠层模式(WRF/UCM),对人为热作用进行敏感性试验,包括无人为热、无日变化人为热、有日变化人为热、人为热排放通量翻倍四种方案。结果显示,方案之间冠层感热通量的差异与人为热设置的差异大致相等。试验方案之间冠层内气温差异较小,单倍人为热与双倍人为热的最大差值约只有0.2℃。另外,人为热使湍流得到发展,双倍人为热比单倍人为热湍流动能增加约0.1～0.4 m2.s-2。且人为热对白天城市边界层湍涡有增强作用,添加单倍人为热后使气流垂直速度最大增加可达0.1 m.s-1,使垂直混合加强。有日变化的人为热对热岛强度的贡献在中午时最大,单倍人为热的平均贡献率15.9%,双倍人为热为22.8%;而无日变化的人为热在凌晨时贡献最大,平均贡献率14.9%。

西安一次夜间异常增温过程的数值模拟及诊断

利用WRF及其耦合单层城市冠层模式(UCM,Urban Canopy Model),对2012年12月4日夜间西安地区温度异常演变的天气过程进行模拟分析。结果表明,耦合了城市冠层模式的WRF系统能够较好地模拟出西安夜间温度异常升高的局地性特征,考虑了精细化下垫面分类模拟的逐时温度演变更接近实况,平均绝对误差小。天气系统与地处秦岭北麓关中平原的特殊地形是引起西安地区夜间出现温度不降反增的主要原因。首先表现在西北路冷空气推动锋前暖空气从高海拔地区到达关中平原引起的下沉增温效应;其次受秦岭地形阻挡的影响,西安地区近地层锋前的暖空气被急剧压缩出现短暂升温。城区地表温度存在显著的热岛效应,由于城区不透水下垫面的扩大,使得城区地表的水汽通量显著减小,感热通量增大,潜热通量减小,西安城区夜间气温异常升高幅度较其它区县明显偏大。

土地利用/覆被的剧烈变化对深圳市气温的影响

基于Landsat遥感影像解译得到1986年和2011年深圳市土地利用/覆被数据,采用中尺度气候模式WRF/UCM,在较高分辨率的地形资料和城市冠层参数支持下,将两个时期的土地利用/覆被作为模式强迫参量,分别进行两组数值模拟试验。将模拟结果与自动气象站点观测数据进行对比和验证,发现WRF模式能够较准确地反映深圳市月平均气温西高东低的空间分布特征。1986—2011年,深圳市在快速城市化进程中发生大规模的土地利用/覆被变化,引起近地表气温整体上呈现增高趋势。其中,7月增温幅度(0.91℃)普遍大于1月(0.42℃),各种自然植被覆盖型用地转变成城镇建设用地的升温幅度大多为0.70~1.57℃。主要原因是城镇建设用地扩张导致地表反照率减小,净辐射和感热通量增加,潜热交换变弱。

基于WRF/UCM数值模拟的严寒地区城市热岛效应研究

本文探究严寒地区城市热岛效应的时空变化规律,为严寒地区的城市规划与建设提供参考依据,以典型严寒地区城市哈尔滨为例,选取冬、夏两季的高温晴朗天气作为气象背景,采用中尺度WRF/UCM系统模拟城市热岛的时空分布,分析不同季节热岛效应对严寒城市环境的影响。结果表明,严寒地区热岛效应对冬季室外热环境起到明显促进作用;哈尔滨白天热岛分布均匀、强度较低,夜间热岛以城市中心呈现逐级递减趋势;实验分析得到冬季热岛强度最大值出现比夏季提前1~2 h,其中最大热岛(UHI)强度为5.52℃,且日平均热岛强度比夏季高出1.03℃,热岛效应对严寒城市的气候环境影响冬季比夏季更为强烈。

基于CA-Markov的土地利用数据在城市热岛效应模拟中的评价

针对WRF模式自带土地利用数据更新不及时无法用于多情景城市热环境的模拟预测,本文通过元胞自动机(Cellular Automata,CA)-马尔科夫链(Markov Chain,简写为CA-Markov)模型生成土地利用数据,评价该方法获取的土地利用数据耦合WRF模式模拟城市热岛的适用性.结果表明:CA-Markov数据下2-m高空气温度模拟结果较内置Modis数据更接近观测值;10-m高风速的模拟值与观测值一致性稍差,但稍优于Modis数据;CA-Markov数据更准确的模拟出城市热岛强度日变化特征;CA-Markov数据城市与郊区的地表能量差异,准确揭示了城市与郊区的热过程.表明基于CA-Markov模型预测土地利用数据的方法适用城镇化背景下的城市热岛效应模拟.