华北地区均一化地面气温序列中的城市化影响检测

金 凯 ，王 飞，夏 磊，穆兴民

doi：10.7515/JEE201503006

华北地区均一化地面气温序列中的城市化影响检测

金 凯1，2，王 飞1，3，4，夏 磊3，4，穆兴民1，3，4

（1.西北农林科技大学 水土保持研究所，杨凌 712100；2.陕西省土地工程建设集团，西安 710000；3.中国科学院水利部水土保持研究所，杨凌 712100；4.中国科学院大学，北京 100049）

应用华北地区30座大城市及其附近31个气象站的城市统计资料、DMSP/OLS夜间灯光数据和均一化历史气温数据，分析了城市热岛（UHI）对气象站地面气温序列的影响。结果表明：（1）1955—2004年和1975—2004年华北地区31个气象站的年平均气温分别升高了1.40℃和1.38℃，平均增温速率分别为0.28℃·10a-1和0.46℃·10a-1，但不同台站间的增温速率相差很大；（2）各气象站间气温变化的差异与城市化进程关系密切，尤其是城市规模的扩大和台站与城市距离的缩小；（3）城市化对城市附近区域气温的影响在1975年之前整体较弱，之后则迅速增强，1975—2004年各气象站的城市影响指数（Uii）平均增加7.5％；（4）近50 a和近30 a来，城市化增温贡献率分别达19％和23％，城市热岛已严重影响了城市附近区域的气温变化。本研究建议在应用均一化历史气温数据之前，应对城市化影响偏差给予考虑。

华北地区；城市热岛；城市化；气温变化

城市化是土地利用变化中最为显著的过程（Pielke，2005）。土地利用类型、植被覆盖度以及地表反照率等下垫面性质的改变，严重影响了城市的温度、风速和风向等环境气象要素（周军芳等，2012），其中，城市热岛（简称为UHI）是城市化影响气温变化的最主要表现形式（唐国利等，2008）。近年来，许多学者基于均一化历史气温资料开展了多项研究，而对气温资料的均一化处理，在很大程度上还原了城市站地面气温观测记录中的城市化影响偏差（李娇等，2014；Zhang et al，2014），准确评估均一化地面气温序列中的城市化影响偏差并予以合理订正，是目前亟待解决的问题。

一些研究（Ren et al，2008；唐国利等，2008；吴凯和杨修群，2013）已证实UHI对城市气温的显著影响，并对地面气温序列中的城市化影响偏差做了订正。例如，Hua et al（2008）应用城乡站对比法，发现1961—2000年UHI对我国大城市气象站冬季平均最低气温的增温贡献达0.74 K。Zhou et al（2004）采用地面气温观测资料与NCEP/NCAR再分析资料（R-1）对比的方法，发现1979—1998年城市化对我国平均气温的增温贡献为0.05℃·10a-1。然而，由于所用方法的不同以及其中存在的不确定性因素（例如台站的遴选及分类标准不统一），目前的研究结果仍存在很大差异（Li et al，2004；Ren et al，2008；唐国利等，2008；张爱英等，2010；吴凯和杨修群，2013）。而且，改革开放以来我国城市化发展迅速，城市化对环境气象要素的影响已经由城市内部延伸至周边区域，尤其是UHI对气温变化的影响最为深远，这其中伴随着一系列相关因素的变化，单纯地运用气温序列对比的方法进行研究并不全面。

曹爱丽等（2008）发现上海市UHI强度与建成区面积之间存在显著的线性相关。Khandelwal et al（2011）认为地面气温与探测点到UHI中心的距离呈极显著负相关。郑祚芳等（2012）发现北京市区上游来风会促使城市下风向近郊区的气温升高0.5～2℃。可见，在分析UHI对城市附近地区环境气温变化的影响时，城市规模、气象站与城市位置关系以及风向因素必须予以考虑，目前却鲜有人综合以上因素进行专门研究。

鉴于此，本研究综合上述三种因素，并基于《中国近50年均一化历史气温数据集》，对1955—2004年和1975—2004年华北地区大城市站均一化地面气温序列中的城市化影响进行了检测和评估，目的在于揭示UHI对城市附近区域气温变化的影响，以期更加深入地了解城市化对周边地区环境的影响。

1 研究区域与基础数据

1.1 研究区域

本研究以我国人口密集、城市化水平相对较高的华北地区为研究对象，参考周雅清和任国玉（2009）的研究，将其定义为33°～41°N，110°～120°E所限定的范围（图1）。这与我国地理分区中的华北地区不同，前者主要包括内蒙古中南部、山西、河北、北京、天津以及河南北部、安徽北部、江苏北部和山东的绝大部分地区。其中，青岛市辖区虽部分在120°E以东，但作为山东省主要城市之一，本研究仍将其考虑在内。

1.2 基础数据

城市化资料采用中国统计信息网（http://www.tjcn.org/）提供的《中国城市统计年鉴2005》，它记录了2004年末中国主要城市的经济发展指标、城市建设指标等信息，本研究主要使用城市非农业人口和建成区面积数据。气象资料采用中国气象数据共享服务网（http://cdc.cma.gov.cn/home.do）提供的《全国地面气候资料日值数据集》和《中国近50年均一化历史气温数据集》。后者经过严格的质量控制和均一性检验订正，质量状况良好且数据完整。所用气象数据包括每日最大风速风向和年平均气温（下文简称为T）。夜间灯光遥感数据由美国国家海洋和大气管理局（National Oceanic and A tm ospheric Adm inistration，NOAA）下属的国家地球物理数据中心（National Geophysical Data Center，NGDC，http://www.ngdc.noaa.gov/dmsp/download.htm l）提供，此数据来源于美国军事气象卫星（Defense Meteorological Satellite Program，DMSP）搭载的OLS（Operational Linescan System）传感器。目前，已有的由OLS传感器获取的夜间灯光遥感图像的数字产品包括3种：辐射定标平均灯光强度图像、非辐射定标平均灯光强度图像和稳定灯光图像。本研究利用2004年的稳定灯光图像数据提取城市区域，其空间分辨率为1 km。

图1 华北地区31个国家基本、基准气象站附近城市的空间分布Fig.1 Location of cities nearby 31 national reference and basic meteorological stations in North China

2 研究方法

2.1 气象站遴选

人口规模通常是衡量城市规模的决定性指标。参照《中华人民共和国城市规划法》对城市等级的规定，将市辖区非农业人口超过20万、不满50万的城市定义为中等城市，非农业人口超过50万、不满100万的城市定义为大城市，非农业人口超过100万的城市定义为超大城市。本研究将中等及以上规模城市作为研究对象，对城市及气象站做如下筛选：（1）根据2004年末人口数据，在中国大陆遴选市辖区非农业人口超过20万的城市，共计240座；（2）选择位于以上城市附近的国家基本、基准地面气象观测站，共计151个，根据经纬度进一步划分出华北地区的气象站，共计38个；（3）选择气温记录时长包含1955—2004年（共计50 a）的气象站及其附近城市。最终，共遴选城市30座、台站31个（图1），其中，包括天津市附近2个国家站，即天津站和塘沽站。

2.2 城市中心确定

基于DMSP/OLS夜间灯光遥感数据，采用经验阈值法在ArcGIS 10.0软件中提取城市区域，将提取的城市区域栅格数据转化为多边形矢量数据，并获取多边形的几何中心，定义为城市中心。其中，参照舒松等（2011）的研究，将超大城市、大城市及中等城市的阈值分别设定为55、50和40。

2.3 城市影响指数及相关定义

本研究定义了若干专用术语，用来描述和理解城市与气象站的空间关系，以及城市对附近区域气温的影响，具体如下：城市影响指数（Urban impact indicator，简称为Uii），指城市热岛对城市附近气象站地面气温的影响程度，单位％（Jin et al，2015）；距离系数（简称为D），指气象站到城市中心的距离（d）与城市半径（r）的比值，当D ＞ 1时，表明气象站在城市外部，当D ＜ 1时，表明气象站在城市内部；城市化增温，指由城市热岛效应引起的城市附近气象站地面气温的升温幅度；城市化增温贡献率，指城市化增温在城市附近台站气温趋势变化中所占的比率，即城市化增温与全部增温的比值；ΔUii和ΔUii´，分别指城市附近台站近50 a来（1955—2004年）和近30 a来（1975—2004年）的Uii增幅；ΔD和ΔD´，分别指近50 a来和近30 a来D的变化幅度；ΔT和ΔT ´，分别指气象站近50 a来和近30 a来的全部升温幅度。

Uii的计算考虑了城市规模、气象站与城市相对位置、风向因素。其中，以市辖区建成区面积表征城市规模的大小，以日最大风速的风向作为当日主风向，分别计算了各气象站1955年、1975年和2004年3个时期的Uii值。以气象站1995—2004年（共10 a）风向数据的平均值作为各风向的风频，并绘制风向玫瑰图。图2a和图2b分别展示了气象站在城市外部和在城市内部的情形，Uii具体计算公式见图2注解。

鉴于上世纪50年代和70年代的城市数据缺失严重，而2004年的城市数据较为完整，本研究以北京、西安、济南为代表，通过资料查询，计算3座城市2004年末与1955年末建成区面积的平均比值（8.9倍），以此估算其他城市1955年末的面积；计算3座城市2004年末与1975年末建成区面积的平均比值（5.4倍），以此估算其他城市1975年末的面积。

图2 天津市（a）及郑州市（b）2004年城市区域、城市中心及气象站风向玫瑰图Fig.2 Urban area，city center and w ind directions and frequencies of Tianjin （a） and Zhengzhou （b） meteorological stations in 2004注：风向采用16方位法统计，由i表示（i =1，2…16；其中，1代表正北）；城市轮廓：以城市中心为圆心，将城市形状概化为与建成区面积相等的圆；Ki：风频系数；Fi：风频（％）；L1：城市区域沿某一风向对气象站的影响长度（km）；L2：气象站沿某一风向到城市边缘的距离（km），气象站在城市内部时，L2等于0；Lmax：最大影响长度（km），利用Lmax可以对Ki进行标准化处理。Note：Wind directions are indicated using i （i=1，2…16，in which 1 is North）；Outline of city：simpli f ed city shape w ith surface area equal to the built-up land area，and considering circle center as the city center；Ki：Coef f cient of w ind frequency；Fi：Wind frequency，in ％；L1：impact of the urban area on meteorological station along one certain w ind direction，in km；L2：The distance from meteorological station to city boundary along one certain w ind direction，in km，it would be zero if the station is located in city；Lmax：The maximum impact length among 31 stations，in km.Using the maximum impact length，Kican be standardized.

2.4 城市化影响

分别计算31个台站的ΔUii和ΔUii´；运用一元线性回归方程分别计算近50 a和近30 a来的升温速率，并计算ΔT和ΔT´；分别建立31个气象站ΔUii与ΔT以及ΔUii´与ΔT´的线性关系方程，并将ΔUii和ΔUii´的平均值分别带入拟合方程（常数设置为0），求出近50 a及近30 a来的城市化增温，城市化增温与全部升温幅度的比值即为城市化增温贡献率。

3 结果

3.1 气象站记录的气温变化

近50 a来，华北地区31个气象站T的平均升温速率和升温幅度分别为0.28℃·10a-1和1.40℃（表1），近30 a来T的升温趋势更为显著，平均升温速率和升温幅度分别为0.46℃·10a-1和1.38 ℃。

表1 华北地区各城市及附近气象站各要素的描述性统计Table 1 Descriptive statistics of selected characteristics of meteorological stations and cities in North China

近50 a来和近30 a来华北地区31个气象站的增温速率均存在较大差别，但两阶段中增温速率均呈北高南低的分布格局（图3）。近50 a来，仅有5个气象站的增温速率超过0.4℃·10a-1，最快为0.54℃·10a-1（图3a），均分布在37°N以北地区；增温速率小于0.2℃·10a-1的气象站有9个，均分布在37°N以南地区，最慢为0.12℃·10a-1。近30 a来，大多数气象站的增温速率超过了0.4℃·10a-1（图3b），其中有3个气象站的增温速率超过0.6℃·10a-1，最快为0.67℃·10a-1；仅安阳站的增温速率小于0.2℃·10a-1。

3.2 城市化及其对气温记录的影响

近几十年来华北地区的城市规模扩展迅速（见表1）。其中，近50 a来，城市半径平均增加了4 km，建成区面积平均扩大了134 km2；近30 a来，城市半径平均增加了3 km，建成区面积平均扩大了122 km2。可见，研究时段的前20 a华北地区城市发展缓慢，后30 a为快速城市化阶段。

此外，近50 a来和近30 a来距离系数分别减小了2.0和1.2，表明台站与城市中心的距离在逐渐缩小，甚至一些气象站已“迁移”到城市内部。实质上，这并非是气象站的位置变化所致，而是由于近几十年来城市的发展和人口的增加，促使城市建设占据了周围的农村土地，使得相当一部分原本在农村区域的乡村站转变为城市站。

华北地区31个气象站主要统计量的相关性分析结果见表2。其中，ΔD与ΔT、ΔD´与ΔT´之间均存在显著的负相关关系（P ＜ 0.05）；Δr´与ΔT´、ΔAu´与ΔT´之间也存在较显著的正相关关系（P ＜ 0.1）。可见，距离城市越近，台站的升温幅度越大；城市规模越大，台站的气温升幅越大，说明UHI的强度与城市规模相关，且UHI对城市附近区域气温的影响与其到城市的距离密切相关。

图4为华北地区31个气象站1955、1975和2004年3期的城市化影响指数（Uii）分布图。显然，1955年仅呼和浩特站的Uii超过5％；1955—1975年仅新乡站Uii增幅较为明显；1975年以来，多数台站Uii出现显著增加，至2004年有6个台站Uii超过15％。可见，在研究时段的前20 a城市化对城市附近台站的影响较为微弱，在后30 a城市化影响迅速增强，50 a来的Uii平均增幅达8％（表1）。Uii的迅速增加意味着城市发展已经严重影响了附近气象站对气温变化的记录，而不同台站间Uii值的巨大差异表明不同台站的气温序列中城市化影响偏差的差异。

表2 华北地区31个气象站及附近城市各要素的相关性检验Table 2 The results of Pearson correlation test of 31 meteorological stations and cities in North China

图4 华北地区31个气象站1957年（a）、1975年（b）年和2004年（c）Uii值的空间分布Fig.4 Values of Uii of 31 meteorological stations over the North China in recent 50 years （a） and 30 years （b）

3.3 城市化对地面气温序列变化的影响

对华北地区31个台站Uii增幅与T增幅的线性相关分析见图5。近50 a来，ΔUii与ΔT的线性拟合方程为y=0.032x + 1.158；近30 a来，ΔUii´和ΔT´的线性拟合方程为y´=0.043x + 1.046。两个一元线性回归方程均通过了0.01的显著性水平检验，表明ΔUii与ΔT、ΔUii´和ΔT´之间均存在极显著的正相关关系。分别将ΔUii和ΔUii´的平均值带入上述方程（常数设置为0），经计算，近50 a和近30 a来31个城市/郊区站T的平均城市化增温分别为0.27 ℃和0.32 ℃，由于两阶段T的全部增温分别为1.40 ℃和1.38 ℃，城市化增温贡献率分别为19％和23％。

图5 气象站近50 a来和近30 a来Uii增幅与T增幅的线性关系注：ΔUii和ΔUii´分别代表近50 a来和近30 a来的Uii增幅；ΔT和ΔT´分别代表近50 a来和近30 a来的全部升温幅度。Fig.5 Relationships between ΔUii and ΔT and between ΔUii´ and ΔT´Note：ΔUii and ΔUii´ indicate the magnitude of increase of Uiiduring the recent 50 years and 30 years，respectively；ΔT and ΔT´ indicate the magnitude of total warming during the recent 50 years and 30 years，respectively.

4 讨论

基于经均一性订正的气象数据及城市化影响指数（Uii），本研究发现华北地区近50 a和近30 a来由UHI引起的大城市附近台站的增温分别为0.27℃和0.32℃，增温贡献率分别为19％和23％。周雅清和任国玉（2005）发现华北地区1961—2000年由热岛效应引起的国家基本、基准站年平均气温增暖为0.11℃·10a-1，这与本研究所得1975—2004年的城市化增温率相当，但城市化增温贡献率高于本研究的结果。此外，Zhou et al （2004）将东南地区气象站的地面气温观测数据与NCEP/NCAR再分析资料进行对比分析，发现1979—1998年该地区平均地表气温受到城市化的影响显著，近20 a来由城市化引起的增温速率为0.05℃·10a-1。可见，目前的研究均承认城市化的影响在区域尺度上是不可忽略的，但结果存在显著差异。

张爱英等（2010）利用我国614个国家级气象站和138个参考站分析了近40 a来的城市化影响偏差，发现我国大陆平均城市化增温贡献率为27.33％，高于本研究的结果。然而，Li et al（2004）采用均一性订正后的气象资料对我国UHI进行研究，发现近50 a来城市化增温不足0.06℃，这可能是由于其将国家站中的小城市（镇）站作为参考站，从而降低了对UHI的估算。Hua et al（2008）将中国大陆191个未经历迁站的城市站按人口数量分为三类，以附近人口小于10万的台站作为参考站，发现1961—2000年大城市站年平均气温的城乡差异为0.35℃。以上结果的差异除与研究区域及序列年代长度的不同有关，与参考站的选择更是密切相关，包括遴选标准及台站数量的确定。

本研究还发现城市规模、气象站与城市的相对位置关系是决定UHI造成不同城市附近台站温度变化差异的重要因素。彭保发等（2013）也认为热岛强度的增加与城市的建成区面积扩大有密切的联系。Knight et al（2010）则发现在Manchester城市附近观测到的气温数值与观测点到城市中心的距离呈反比，这与本研究的结果一致。因此，本研究所应用的方法不仅具体考虑了台站与城市的相对位置关系，而且将风向因素与城市规模结合起来，能够更准确地描述和评估UHI对城市附近台站的气温变化影响。

5 结论

（1）近50 a来华北地区城市气象站观测的气温序列升温显著，而近30 a来的升温速率更为迅速，两阶段的平均升温速率分别为0.28℃·10a-1和0.46℃·10a-1。

（2）城市附近区域气温受UHI的影响程度与城市规模、到城市的距离密切相关。城市附近气象站记录的气温变化受城市化的影响在1975年以后迅速增强，1975—2004年各气象站的Uii增幅平均为7.5％。

（3）华北地区大城市附近气象站均一化气温序列中的城市化影响偏差很大，近50 a和近30 a来31个气象站的城市化增温分别达0.28℃和0.34℃，城市化增温贡献率分别达19％和23％。

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Identifying urban bias for homogenized surface air tem perature series of the North China

JIN Kai1，2，WANG Fei1，3，4，XIA Lei3，4，MU Xing-m in1，3，4
（1.Institute of Soil and Water Conservation，Northwest A＆F University，Yangling 712100，China;
2.Shaanxi Land Construction Group，Xian 710000，China;
3.Institute of Soil and Water Conservation，Chinese Academy of Sciences and M inistry of Water Resources，Yangling 712100，China；4.University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China）

Based on the annual statistics and the DMSP/OLS nighttime light data of 30 large cities and the homogenized historical temperature data of 31 meteorological stations close to the cities over the North China，the impact of Urban Heat Island （UHI） on the surface air temperature series observed by meteorological stations was analyzed.The results showed that the average annual mean temperature of the 31 meteorological stations warmed up to 1.40℃ and 1.38℃ during 1955—2004 and 1975—2004，and the average warm ing trends were 0.28℃·10a-1and 0.46℃·10a-1during 1955—2004 and 1975—2004，respectively，but the warm ing trends of 31 meteorological stations had regional differences.Such differences closely related to the process of urbanization of cities，especially to the extension of urban and the shortening of distance between station and city center.The impact of urbanization on regional temperature close to cities was weak before 1975，but it rapidly increased subsequently.The average urban impact indicator （Uii） increased 7.5％ during 1975—2004.The contributions of urbanization to the warming were up to 19％ and 23％ in the recent 50 years and 30 years respectively，which indicated thatUHI had greatly affected the observed temperature at stations close to cities.The research suggests that the urban bias should be considered before using the homogenized historical temperature data.

North China；Urban Heat Island （UHI）；urbanization；temperature change

P423.3

A

1674-9901（2015）03-0180-08

2015-01-07

国家自然科学基金资助项目（41171420）；中国科学院知识创新工程重点部署项目（KZZD-EW-04）；中国科学院西部之光人才培养计划联合学者项目（[2013]165）；科技基础性工作专项（2014FY210100）

王 飞，E-mail：wafe@ms.iswc.ac.cn