昆明近50年城市化气候变化特征及未来趋势

彭 妮，周 泓，李江林，王一鸣，黎云霞

(1.云南省石林县气象局，云南昆明 652200；2.云南省玉溪市气象局，云南玉溪 653100)

昆明近50年城市化气候变化特征及未来趋势

彭 妮1，周 泓2*，李江林1，王一鸣1，黎云霞1

(1.云南省石林县气象局，云南昆明 652200；2.云南省玉溪市气象局，云南玉溪 653100)

摘要[目的]研究昆明城市化气候变化特征及未来趋势。[方法]利用昆明及周边3个观测站1961～2010年的相关气象资料，运用城郊对比法、R/S分析法以及统计分析方法，对近50年昆明城市化气候变化特征及未来趋势进行分析。[结果]近50年来昆明城区和郊区的年平均温度和年平均相对湿度振荡趋势是一致的；昆明市的热岛强度和干岛强度有随时间加剧的趋势；平均最低气温在城市化进程中对区域局地气候的影响效应更为敏感、更为直接。昆明和晋宁的各项气象要素距平变化趋势均存在4级及以上的明显Hurst现象，昆明城市化进程对平均气温和平均最低气温变化的影响强于晋宁，晋宁平均相对湿度未来变化的持续性趋势强于昆明，日照时数距平序列未来的减少趋势具有很强的持续性。[结论]该研究为将来昆明城市发展战略提供科学参考。

关键词昆明；城市化效应；R/S分析；未来趋势

气候变化是当前国际社会的热点问题。人类活动影响气候变化，在很多城市地区，随着经济迅速发展，城市面积不断扩大，城市人口密度不断增长，各种废、热气排放量不断增加，如此种种改变了原有的区域气候状况，城市内气温较远郊区和农村的气温明显偏高，导致城市热岛效应的气候特征。国内外研究表明，无论城市所处位置和城市规模大小，都可以出现城市热岛效应，只是其强度不同[1-4]。城市热岛效应加剧了城市高温的出现频率和高温灾害，带来了巨大的经济损失；由于城市热岛现象的存在使得城区的环境质量下降，空气污染物不易扩散，由此引发一系列的城市病和多发性流行病。同时，城市热岛环流使城郊之间的对流增强，使得城市更易于出现洪涝灾害。因此，对于城市热岛效应的研究非常必要。

昆明地处低纬(25°N、103°E)、高海拔(1 892 m)地区，受大气环流、地理位置和海拔高度的共同影响，形成四季如春的气候环境。近年来城市发展较快，城市中由于人口稠密，工业生产、交通运输等排放的热量直接增暖了市区大气，城市建筑物大型化、高层化使城市内的粗糙度及日照等气象要素发生改变。笔者在此利用昆明市近50年来的月平均气温、月平均最高气温、月平均最低气温、相对湿度、水汽压、日照时数等气象要素，运用统计分析方法对昆明市城市气候特征进行客观分析，并用地理条件近似于昆明市区，但较少受城市化影响的晋宁、呈贡和太华山为区域气候背景进行对比，最后运用R/S分析法对昆明市气候的各指标值进行Hurst指数估算，从而得出昆明市未来气候变化与过去变化趋势的自相似程度，得出昆明城市热岛效应和干岛效应变化特征，并由此对昆明市未来气候变化进行科学推断和预测，为将来昆明城市发展战略提供科学参考。

1资料和方法

所用资料为昆明、太华山、晋宁和呈贡站1961～2010年的各月平均气温、月平均最高气温、月平均最低气温、相对湿度、水汽压、日照时数等气象要素。晋宁距离昆明市南40 km，位于滇池南岸，太华山位于昆明西郊15 km，呈贡距离市区东南12 km，3县均属昆明市郊区。运用线性趋势、滑动平均、功率谱等统计分析方法对昆明市城市气候特征进行客观分析。

R/S分析法也称重标极差法[5-7]，最早是由英国科学家赫斯特(H.E.Hurst)在研究尼罗河多年水文观测资料时提出，后来经Mandelbrot与Wallis在理论上对该方法进一步补充完善，把它发展成为研究时间序列的分形理论。R/S分析法能将一个随机序列与一个非随机序列区分开来，且通过R/S分析还可以进行非线性系统长期记忆过程的探寻。该方法的主要原理为：

表1　Hurst指数分级

2昆明城市热岛效应和干岛效应特征

昆明市地处云贵高原中心，南濒滇池，三面环山，属亚热带季风气候区。据统计，1950年昆明城建区面积仅7.8 km2，随着城市发展，到1999年扩大至141.0 km2，50年城区面积扩大了近18倍，进入21世纪后城市发展更加迅猛，目前主城区面积已达290.0 km2，11年间扩大了149 km2，平均每年净增近14 km2。1950年人口33.7万多人，2010年主城区总人口增至近300万。昆明观测站位于城市，20世纪80年代以前观测站周围主要为农田，90年代以后城市化发展迅速，观测站以外的地方已是高楼林立，成为一个比较典型的城市观测站，其气象要素变化主要受全球变暖和城市热岛效应双重影响。其他3站主要位于郊区，区域气候相似，周围以农田为主，是比较理想的乡村代表站，其气象要素变化主要受全球变暖影响。

2.1城市热岛的发展演变趋势城市热岛强度一般指城市市区与郊区或周边乡村间的温度差[8]。为了考察昆明市区的城市热岛效应，将昆明站与其远郊区县(太华山、晋宁和呈贡站)的气温进行对比分析。从近50年间昆明和周边3站的年平均气温逐年变化(图1a)可以看出，昆明、晋宁和呈贡的平均气温为13.7～16.7 ℃，太华山的平均气温为11.4～13.3 ℃，近50年来4站的温度振荡趋势是一致的，即城区和郊区温度是同位相升降；在1998年之前，昆明站平均温度一直较晋宁站稍偏低，而1998年后，昆明站平均温度超过了晋宁站；4个站中昆明站的气候倾向率最高，为0.45 ℃/10a，晋宁和呈贡的气候倾向率约为0.20 ℃/10a，太华山的气候倾向率最小，仅为0.12 ℃/10a，4个站均通过0.001 的显著性检验。以上数据说明，与郊区站相比，昆明城市热岛效应非常明显。从城市热岛强度逐年变化(图1b)也可以清楚看到，近50年间昆明站与其远郊各站的年平均气温之差的变化趋势是一致的，在1998年之前变化较为平缓，1998年之后差值呈现持续上升态势，特别是2010年的升幅更大；同样采用线性趋势拟合方法分析热岛强度的变化趋势，昆明城市热岛强度的倾向率为0.25～0.33 ℃/10a，且均通过0.001的显著性检验，说明近50年来昆明与郊区温差逐年增大，昆明市的热岛强度有随时间加剧的趋势。

2.2城市干岛的发展演变趋势随着城市的发展，城市地表大部分为不透水层所覆盖，降水被迅速排走，蒸发到空中的水汽显著减少，加上城市热岛的存在，使城区的相对湿度比郊区小，产生了所谓的“干岛效应”[9]。同样使用城区与郊区同期的相对湿度差值来考察昆明城区的干岛强度。从近50年间昆明和周边3站年平均相对湿度的逐年变化(图2a)可以看出，1970年之前，呈贡站年平均相对湿度为4站中最低，为64.4%～71.6%，其他3站为70.2%～76.5%，1970年至今4个站年平均相对湿度呈现同位相振荡，但到1998年后，昆明站呈现明显的下降趋势；呈贡和太华山没有明显的线性趋势，而昆明站和晋宁站的气候倾向率分别为-1.34和-0.52%/10a，呈贡站通过0.1的显著性检验，太华山通过0.05的显著性检验，晋宁站通过0.01显著性检验，昆明通过0.001 的显著性检验，说明昆明表现出明显的“干岛效应”。 从城市干岛强度逐年变化(图2b)也可以清楚看到，1970年之前，昆明站与呈贡站之间相对湿度差值为正值，与晋宁站和太华山站之间相对湿度差值为负值，1970～1995年昆明站与其远郊各站的年平均相对湿度之差的变化趋势较为平缓，1998年之后差值呈现持续下降态势，到2005年之后又呈回升趋势，但仍然处于负值阶段；同样采用线性趋势拟合方法分析干岛强度的变化趋势，昆明城市干岛强度的倾向率为-0.8～-1.7%/10a，且均通过0.01的显著性检验，这充分说明与1998年以来昆明市区越来越显著的城市热岛效应相对应，昆明市的城市干岛效应也越来越突出。

全球变暖背景下，昆明城市和郊区均呈增暖趋势，且波动基本同步。1998年以来，昆明站气温及相对湿度的变化均较所辖各县区显著，这与城市化和工业化进程基本一致。随着城市规模的不断扩大，昆明的城市热岛效应总体为增强趋势，尤其是1998年之后最为明显。研究表明，城市热岛效应与建成区面积、人口、绿化和景观等城市环境密切相关，城市绿化能较好地缓解城市热岛效应[10]。从图1b和图2b可以看到，2000～2008年间昆明城市热岛强度和干岛强度有明显的减弱趋势，有可能与城市绿化建设改善、滇池治理效果显著有关；而2009年之后城市热岛强度和干岛强度又呈显著增强趋势，这与昆明市大规模的城市改造对应。以上分析可知，昆明市城市规模快速扩大带来的城市热岛效应对昆明市气温持续上升有着相当重要的贡献。

3昆明城市气候R/S分析及影响因素初步分析

3.1数据预处理根据江田汉等[11]研究表明，应用R/S分析时，首先考虑数据序列长度是否足够，是否可能存在周期或趋势项，如果有，则在分析前应该滤去周期和趋势项。其次，τ的取值要合理并在对数轴上分布尽量均匀，同时应选择合理并能呈现标度律的范围估计Hurst指数。因此运用文献[12]中的方法处理为月距平资料。为了剔除显周期，先用5次滑动平均处理距平序列，然后计算其功率谱，并用Hanning窗平滑，最后用α=0.05的红噪声标准谱检验以确定显周期。剔除对应的显周期后，得到滤去周期后的序列，然后再滤去该序列的线性趋势项，最后用R/S分析法对昆明市气候的各指标值进行Hurst指数估算。

3.2R/S结果分析以昆明站月平均气温距平序列为例，序列总长度为50×12=600(图3)，其功率谱计算显示12个月为其主要显周期(图4)，滤去显周期和趋势项后对其进行R/S分析，并由此得到了月平均气温距平的R/S分析结果(图5)。同样方法得到昆明和晋宁各气象要素的Hurst指数(表2)。

从表2 可以看出，昆明和晋宁的各项气象要素距平变化趋势均存在明显的Hurst现象，即均与过去50年的变化具有相同的趋势；昆明平均气温、平均最低气温和日照时数的H值均超过了0.9，平均最高温度和平均相对湿度的H值分别为0.819 7和0.820 8，以上5项气象要素的Hurst指数达到5级，水汽压的持续性强度达到4级；从昆明与晋宁的对比来看，昆明的平均气温、平均最低气温的H值均比晋宁的高，而昆明和晋宁平均最高气温和日照时数的变化趋势相差不大，表明昆明城市化进程对平均气温和平均最低气温变化的影响强于晋宁；昆明平均相对湿度和平均水汽压的Hurst指数小于晋宁，说明晋宁平均相对湿度未来变化的持续性趋势强于昆明。

3.3昆明城市气候影响因素初步分析计算4站各项气象要素月距平序列的倾向率(表3)发现，昆明平均温度、平均最低温度和平均最高温度的距平均呈上升趋势，增温速率为平均最低气温>平均气温>平均最高气温，且城区>郊区，降湿速率为城区>郊区，说明伴随昆明城市化过程而带来的热岛效应和干岛效应导致昆明升温降湿明显强于郊区，且热岛效应对平均最低温度的影响尤其明显，由于夜间一般大气层结稳定度高于白天，城市与其周围地区之间水平和垂直方向的混合作用也较白天弱，这使得夜晚热岛强度高，而最低温度一般出现在夜间，因此，最低温度更能反映城市热岛效应的变化。而日出后郊区气温上升速率和幅度大于城区，白天太阳辐射的加热作用引起大气稳定度减弱、逆温消失以及白天风速增大均是城市热岛在白天减弱的原因，致使城区和郊区的平均最高气温倾向率相差不大，增温速率主要受全球变暖趋势影响。

表2　昆明和晋宁各项气象要素距平序列的Hurst指数值

由于城市下垫面类型的改变，市区可供蒸发的水分小于郊区，不透水面积增大，地面平均渗水率大大降低，降水流失，所以造成昆明市区相对湿度下降。据国内外研究结果显示，绿化能使相对湿度增加3%～12%[8]，近年来昆明致力于城市绿化建设，因此各站平均相对湿度距平的变化幅度均没有温度距平的变化明显。结合R/S分析可知，昆明平均温度、平均最低温度和平均相对湿度未来总体变化趋势将与过去保持很强的持续性，即未来仍以升温降湿趋势为主。从平均水汽压的倾向率和R/S分析来看，城区和郊区均是呈上升趋势，但昆明站的变化幅度小于郊区，这也说明城市干岛效应间接造成了城区水汽压气候递增幅度减小，而未来仍维持这种缓慢递增的趋势。

从日照时数距平序列的倾向率和R/S分析来看，除呈贡站未通过信度检验外，其余3站均通过信度检验，表现为明显负的变化趋势，且太华山Hurst指数达到5级，其余3站也接近5级，预示未来这一减少趋势将维持很强的持续性。造成日照时数减少的原因与城市空气成分变化、降水变化等因素均有关系。城市空气质量下降，大气污染物浓度增加，在近地层容易形成“浊雾”，使日照时数减少，也有研究指出[13-14]，城市化对降水有增加的作用，原因是城市下垫面粗糙度增加使得近地层扰动风速减弱，城市交通及人口密度的增加导致人为热排放加大，影响了地表感热通量变化，从而影响降水。另外热岛效应也会引发边界层热扰动的不稳定，促使边界层内上升运动加强，有利于局地弱降水过程的产生，且城市气溶胶粒子增加了云凝结核，影响了云中微物理过程，也对增加降水起到一定的作用，诸多原因使得降水日数增多，致使日照时数减少。

表3　昆明市区和郊区各项气象要素月距平倾向率

注：★、▲、■分别表示通过0.001、0.01和0.05信度水平检验。

4结论与讨论

(1)近50年来昆明城区和郊区的年平均温度和年平均相对湿度振荡趋势是一致的，1998年后昆明与郊区温差逐年增大。昆明城区年平均相对湿度呈现明显的下降趋势，昆明市的热岛强度和干岛强度有随时间加剧的趋势。

(2)2000～2008年昆明城市热岛强度和干岛强度有明显的减弱趋势，有可能与城市绿化建设改善、滇池治理效果显著有关。而2009年之后城市热岛强度和干岛强度又呈显著增强趋势，这与昆明市大规模的城市改造对应。

(3)气象要素在城市化发展对区域局地气候影响的响应上，平均最低气温在城市化进程中对区域局地气候的影响效应更为敏感、更为直接。

(4)昆明和晋宁的各项气象要素距平变化趋势均存在4级及以上的明显Hurst现象，昆明城市化进程对平均气温和平均最低气温变化的影响强于晋宁，晋宁平均相对湿度未来变化的持续性趋势强于昆明，说明伴随昆明城市化过程而带来的热岛效应和干岛效应导致昆明升温降湿明显强于郊区，且热岛效应对平均最低温度的影响尤其明显。城市干岛效应间接造成了城区水汽压气候递增幅度减小，而未来仍维持这种缓慢递增的趋势。日照时数距平序列未来的减少趋势具有很强的持续性。

(5)减缓城市热岛效应的最好方法是通过各种途径增加城市自然下垫面的比例，增加城市绿地面积是减轻城市热岛影响的关键措施。城市热岛强度随着城市化发展而加强，人口高密度区也是建筑物高密度区和能量高消耗区，常形成气

温的高值区。因此在控制城市发展的同时，要控制城市人口密度、建筑物密度。应大力发展公共交通，减少路面汽车数量，控制汽车尾气超标排放，改善大气环境质量。

(6)城市化进程对城市气候的影响，可能与城市人口基数和增长程度、城市的规模大小以及发展程度有关系，同时与“乡村站”的选取和周围环境变化也有一定关系。因此，如何定量研究它们之间的相互关系，是今后有待于进一步研究的问题。

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中图分类号S161

文献标识码A

文章编号0517-6611(2015)30-171-04

作者简介彭妮(1983- )，女，云南宜良人，工程师，从事气象公共服务工作。*通讯作者，工程师，硕士，从事天气气候研究。

收稿日期2015-09-17

Study on the Variation Characteristic and Future Trend of Urbanization Cimate in Kunming in Nearly fifty Years

PENG Ni1，ZHOU Hong2*， LI Jiang-lin1et al(1.Shilin Meteorological Bureau,Shilin,Yunnan 652200;2.Yuxi Meteorological Bureau,Yuxi,Yunnan 653100)

Abstract[Objective] The research aimed to study the variation characteristic and future trend of urbanization cimate in Kunming.[Method]Using the meteorological data from 1961 to 2010 of Kunming and three rural observation stations near Kunming,the variation characteristic and future trend of urbanization cimate were analyzed in Kunming during nearly fifty years by the method of comparision between the urban and suburban’s, R/S analysis and statistical analysis.[Result]The variation tendencies of the annual average temperature and annual average relative humidity of urban were in accordance with suburban’s during nearly fifty years.The urban heat island intensity and dry island intensity were increasing obviously.The urbanization had great impact on the annual average minimum temperature.There were obvious Hurst phenomenon of grade 4 and above for the variation trends of the various meteorological elements anomaly in Kunming and Jinning.The impact of the urbanization process on the average temperature and the average minimum temperature changes in Kunming was stronger than the impact of Jinning.The future sustainable trend of the average relative humidity in Jinning was stronger than that of Kunming.The decreasing trend of sunshine hours anomaly sequenc had a strong sustainability in the future.[Conclusion] The study provides the scientific reference for the city development strategy of Kunming in the future.

Key wordsKunming;Urbanization effects;R/S analysis;Future trend