城市化对咸宁地区气温变化的贡献分析

徐园园,任永建,许存华,成 姣,杨晓峰,张 慧

(1.湖北省咸宁市气象局,湖北 咸宁 437000;2.武汉区域气候中心,湖北 武汉 430074;3.江苏省灌南县气象局,江苏 灌南 222500;4.山东省滕州市气象局,山东 滕州 277500)

城市化对咸宁地区气温变化的贡献分析

徐园园1,任永建2*,许存华1,成 姣1,杨晓峰3,张 慧4

(1.湖北省咸宁市气象局,湖北 咸宁 437000;2.武汉区域气候中心,湖北 武汉 430074;3.江苏省灌南县气象局,江苏 灌南 222500;4.山东省滕州市气象局,山东 滕州 277500)

基于卫星遥感数据及统计数据实现城郊分类的方法，利用赤壁、通城的1960～2014年及1979～2014年两个时段气温观测数据(OBS)以及美国国家环境预测中心(NCEP)和大气研究中心(NCAR)1979～2014年NCEP/NCAR再分析资料，采用UMR方法(Urban Minus Rural)和OMR方法(Observation Minus Reanalysis)计算了城市化对咸宁地区温度变化的影响。研究结果表明：1979～2014年与1960～2014年相比，咸宁地区城郊站气温观测数据(OBS)中呈显著增温趋势的是春、夏、秋及年的平均最低气温、平均最高气温、平均气温观测数据，城郊站冬季平均气温、平均最高气温增温趋势变小，UMR方法计算城市化对冬季平均最高气温贡献率从26%上升至55%。本文应用UMR方法与OMR方法计算的春、秋、年平均气温城市化贡献率基本一致，特别是冬季平均气温(OMR方法)、冬季平均最高气温(UMR方法)增暖影响均非常明显，但UMR方法表明城市化进程对夏季气温增暖影响在逐渐减弱，OMR方法下城市化对夏季平均气温增暖为负值。

城郊分类;城市化；贡献率;OMR方法;UMR方法；气温变化；咸宁

0 引言

20世纪以来，由于城市化进程的不断深入，人类活动不断加剧了我国地表形态的改变[1]。由于在建成区和城市边缘区的开发建设，该地区的生态系统遭到不同程度的破坏，各种现代化材料如水泥等经过不同的建筑方法相继取代水域、林地及农田等区域，其上高低不平的房屋与楼盘等构成了地表上的立体垫面[1]。鉴于此，人们正是不断改变地表的性质，破坏地表的生物链，导致了各种污染，减弱地表的自我恢复能力，逐渐使城市与郊区的温度失衡[2]。

郑思轶等[3]研究结果表明：城市化使得北京城郊气温都升高，但城区上升幅度更大。城市化对长江三角洲地区气候产生了显著的影响，年平均最低气温、最高气温和年平均气温都明显增加，最低气温增幅更大[4]，但气温日较差减小[5]。Kalnay等[6]于2003年深入研究后给出OMR(Observation Minus Reanalysis)解决方法，基于地面观测数据及NCEP/NCAR再分析资料，使用插值算法研究了城市化过程中各种形式的土地使用方案实施引起的气候变化，并取得了优秀的研究成果，被普遍应用于国内外的相关研究；随后基于OMR方法[7]，应用该方案获得了土地使用形式对气候改变的影响，最高气温与最低气温差值缩小，平均气温用OMR方法计算的空间分布能够匹配城郊站的夜间灯光数据。Zhou等[8]研究人员基于气温数据统计分析了城市化进程的影响，中国东南部城市气温日较差OMR值为-0.32 ℃/10年，其对应的贡献率参数值为68%。Zhang等[9]采用中国东部平均气温进行城市化影响统计分析，研究结果显示OMR趋势值为0.14 ℃/10年，对应的城市化贡献率为24.2%。由此可知应用OMR方法研究后，国内各个不同地方相应的城市化贡献率差异较大[10]。

咸宁市是武汉城市圈成员城市之一，近几十年来伴随着城市化、工业化等发展以及人口密度不断增大，其城市化效应也日益显著。近年来已有不少专家学者研究和探讨了城市化对气候变化的影响，鉴于城郊对比法存在一定的缺陷，本文基于地面观测数据、卫星遥感数据和再分析数据，利用OMR和UMR方法分析了城市化对咸宁地区气温要素的影响，以期为天气气候预测、诊断和城市规划设计等提供参考。

1 资料与方法

1.1 城郊站点分类

参照张锦水[11]和Yang等[10]的方法，本文结合湖北省实际情况，采用二分法思路对城乡台站进行分类，即利用Arcgis统计以气象站点为中心3 km半径的缓冲区范围内的夜间灯光平均值(LS)代表站点夜间灯光水平，若LS大于所在地区灯光阈值(DN)时，则判定该站点为城市气象站，反之则为乡村站。根据该研究方法，确定咸宁赤壁站为城市站，通城站为乡村站。

1.2 数据来源与种类

地面气温观测数据(OBS)是湖北省气象局信息保障中心整编的赤壁站、通城站的逐日平均最高、最低气温、平均气温资料，本文采用1960年1月1日至2014年12月31日期间的地面观测数据。Li等[12]指出，呈现时间序列非均一性的地面气温观测数据主要由各气象站的迁站引起的。综合历史沿革资料，赤壁站自建国以来，在1981年发生1次迁移;通城站自建国以来发生2次迁移,分别发生在1965年、2014年。为了尽可能使结论更加可靠，本文利用Pettitt检验法，对所选取的气象站1960～2014年的平均气温序列进行均一性检验，基于每个月的列差值变化曲线，通过计算将其相关的补偿值分别匹配到每个月，进而得到修正后的月气温统计数据。

本文中使用的NCEP/NCAR R1[13-14](简称R1)在OMR方法分析和探讨中使用较多[15]，该数据来自美国国家环境预测中心(NCEP)和大气研究中心(NCAR)[13-14]。Kalnay等[6]给出了观测数据减去再分析数据方案。基于此研究分析各种土地形式的利用与气候之间的关系，该方案计算结果能够显示出全球较为明显的气候变化主要由大气环流及二氧化碳等温室气体引起的。该分析方案主要采用基于陆面空气流动过程中的相关上层大气观测数据，结果显示全球再分析资料对城市化过程中的各种土地利用形式变化等情况不是十分敏感[16]。鉴于此，用地面观测数据减去全球再分析资料对应的气温差来反映局地气温变化情况，从而表示出各种形式的土地利用与气候变化之间的关系。

1.3 研究方法

利用观测数据(OBS)和R1再生资料，采用UMR及OMR方法，计算咸宁城区(U)与郊区(R)温度差值序列以及再分析资料与观测资料的差值距平序列，从而实现定量解析及对比分析城市中人类活动对气候变化的影响。

计算城市化影响的UMR方法：利用逐日观测数据(OBS)，分别计算赤壁城区(U)与通城郊区(R)逐月气温序列，并应用线性倾向方法[17]分别计算赤壁城区(U)、通城郊区(R)逐月气温要素序列的线性趋势。定义C1=(U-R)/U×100%作为城市化的贡献率。一般把我国城市化快速发展时期定义为20世纪70年代末开始[18]，本文在应用UMR方法时选取了1960～2014、1979～2014年两个时段对比，得到气温增暖变化特点和城市化贡献率。

计算城市化影响的OMR方法：用OBS和R1这两类逐月数据分别统计出城郊站四季和年平均气温序列，并分别与1979～2014年(36年)平均值相减得到的数据即为相应的气温距平序列。将地面观测数据与全球再分析资料的距平序列相减，计算出城郊气象站的四季和年平均气温的OMR序列值，基于线性倾向方法[17]求解出城郊气象站OBS、R1、OMR序列变化的线性趋势值。定义C2=OMR/OBS×100%作为城市化的贡献率。NCEP/NCAR再分析系统中的数据如卫星遥感观测资料，大部分为1979年后进行的同化处理，鉴于此，应用过早的统计数据会存在一定的问题，基于此所做的研究可能分析出不真实的气候预测值[19]。因此，本研究使用的是1979年1月～2014年12月逐月平均气温R1再生分析资料。

2 结果与分析

2.1 利用UMR方法对比两个时段城市化气温增暖影响

从 1960～2014、1979～2014年城郊站点四季和年的气温变化趋势及城市化贡献率(表1)来看，过去36年与过去55年相比，咸宁地区气温观测数据(OBS)中的春、夏、秋及年平均最低气温、平均最高气温、平均气温均呈明显的增温趋势，这与吴婕等[20]的研究结果一致。咸宁地区冬季平均气温、平均最高气温的增温趋势均变小，其中郊区站的冬季平均最高气温增温趋势变小得最多。UMR方法中城市化除了对咸宁地区冬季最高气温贡献率上升、对年平均最高气温贡献率未变之外，咸宁地区气温观测数据中贡献率均呈现下降趋势的是四季及年的平均最低气温、平均最高气温、平均气温。

从年均增温趋势来看(表1)，赤壁的年平均气温趋势从0.25 ℃/10年升高至0.43 ℃/10年，其年平均最低气温趋势从0.36 ℃/10年升高至0.48 ℃/10年，其年平均最高气温趋势从0.21 ℃/10年升高至0.49 ℃/10年；通城年平均气温趋势从0.16 ℃/10年升高至0.35 ℃/10年，其年平均最低气温趋势从0.19 ℃/10年升高至0.33 ℃/10年，其年平均最高气温趋势从0.18 ℃/10年升高至0.42 ℃/10年。从图1、图2城郊区两时段增温趋势线对比来看，由于通城增温趋势大于赤壁，使得城市化贡献率下降，分别从33%下降至18%、47%下降至30%，而年最高气温城市化贡献率没有变化，仍为15%。

从四季增温趋势情况来看(表1)，咸宁城郊站夏季平均气温、平均最高气温的增温趋势明显，其中城郊站的平均最高气温增温趋势最大，赤壁站夏季平均最高气温增温趋势由-0.03 ℃/10年上升至0.32 ℃/10年，通城站夏季平均最高气温增温趋势由-0.001 ℃/10年上升至0.27 ℃/10年，而城市化贡献率四季中下降最为明显的是夏季的平均最高气温从96%下降至15%；过去36年与过去55年相比，咸宁城郊站冬季平均气温、平均最高气温的增温趋势均变小，其中郊区站的平均最高气温增温趋势变小得最多，郊区站冬季平均最高气温增温趋势由0.15 ℃/10年降低至0.06 ℃/10年，城市化贡献率由26%上升至55%；城市站冬季平均最高气温增温趋势由0.20 ℃/10年降低至0.14 ℃/10年。

表1 1960～2014、1979～2014年城郊站四季和年的气温变化趋势及城市化贡献率

2.2 OMR方法计算城市化气温增暖影响

图3、图4分别为1979～2014年城市站赤壁、乡村站通城OBS、R1气温距平及OMR序列。从图3及图4中可知，经过对城市站赤壁、乡村站通城的年均气温距平对应的地面气温观测数据序列及再分析数据序列进行计算分析，发现其变化趋势基本一致，得出其对应的相关系数为0.90及0.95，均达到0.01显著性水平。从表1的数据分析可以看出，在1979～2014年这段时间内咸宁地区的增温趋势较为显著，但基于全球再分析资料的增温趋势没有基于OBS气温数据的明显。从20世纪90年代起，年平均气温距平开始为正值，持续性正距平从20世纪90年代末开始一直到21世纪初，21世纪初相应的OMR值也表现为连续几年均为正值，这样的研究结果与陈静林等[15]的研究结果一致。

图1 1960～2014年咸宁地区年平均气温年际变化及UMR序列

图2 1979～2014年咸宁地区年平均气温年际变化及UMR序列

图3 1979～2014年赤壁站OBS、R1气温距平及OMR序列

从年平均气温来看，1979～2014年城市站赤壁年平均气温显著上升(图3)，其序列的增温趋势OBS为0.43 ℃/10年、R1为0.34 ℃/10年、OMR为0.10 ℃/10年；乡村站通城年平均气温显著上升(图4)，其序列的增温趋势分别为OBS 0.43 ℃/10年、R1 0.35 ℃/10年、OMR 0.08 ℃/10年。结合表2可知，咸宁地区城市化对年平均气温贡献率为21%。

从四季来看，冬季城市站赤壁的平均气温增温趋势为OBS 0.27 ℃/10年、R1 0.16 ℃/10年、OMR 0.11 ℃/10年；乡村站通城的平均气温增温趋势为OBS 0.23 ℃/10年、R1 0.12 ℃/10年、OMR 0.12 ℃/10年，结合表2可知，咸宁地区城市化对冬季平均气温的贡献率为45%，可见，城市化进程对冬季平均气温的影响较大；夏季城市站赤壁的平均气温增温趋势OBS 0.3 ℃/10年、R1 0.3 ℃/10年、OMR -0.002 ℃/10年；乡村站通城的平均气温增温趋势OBS 0.2 ℃/10年、R1 0.3 ℃/10年、OMR -0.1 ℃/10年，咸宁地区城市化对夏季平均气温的贡献率出现负值，为-21%。从表2中可知，城市化贡献率由小到大排序为：夏季、春季、秋季、冬季，最小值及最大值分别位于夏、冬两个季节且夏季增温趋势为负值。

图4 1979～2014年通城站OBS、R1气温距平及OMR序列

由表2可知，1979～2014年城郊站OBS、R1、OMR的气温变化趋势。统计结果表明，赤壁、通城的OBS、R1增温趋势均为春季最大，其次为秋季。赤壁冬季的OBS、R1增温趋势最小。通城四季的OBS、R1增温趋势中，夏季R1、冬季OBS排第三，夏季OBS、冬季R1最小。赤壁的平均气温OMR由小到大排序为：夏季、春季、冬季、秋季，最大值在秋季，最小值在夏季且为负值；通城的平均气温OMR由小到大排序为：夏季、春季、秋季、冬季，最大值在冬季，最小值也在夏季且为负值。

表2 1979～2014年城郊站OBS与R1气温变化趋势及城市化贡献率

注：*表示通过0.05显著性水平检验，**表示通过0.01显著性水平检验。

2.3 讨论

本文通过UMR方法与OMR方法对咸宁地区城市化对气温贡献率进行了计算和分析，研究发现，UMR方法城市化对春、秋、年平均气温贡献率分别为12%、14%、18%，OMR方法城市化对春、秋、年平均气温贡献率分别为12%、22%、21%，两种方法计算结果城市化贡献率相差不大；而冬季平均气温(OMR方法)为45%、平均最高气温(UMR方法)为55%，城市化进程对冬季平均气温、平均最高气温贡献率较高；通过1960～2014年和1979～2014年数据计算结果对比发现，UMR方法城市化对夏季平均气温、平均最高气温、平均最低气温贡献率分别由46%下降至31%、96%下降至15%、58%下降至36%，UMR方法中城市化进程对夏季气温增暖影响在逐渐减弱，OMR方法中城市化对夏季平均气温增暖影响是负值，为-21%。目前运用OMR方法研究较多区域是东部沿海地区，咸宁地区OMR趋势及贡献率与该区域相比偏小，这可能是因为本次研究对象选取的仅为咸宁地区城郊站点，城市化又处于相对较低的水平，城市化效应对冬季影响较为明显，其他均为一般明显。Kalnay等[6]研究表明，尽管土地类型改变及城市化的特征用OMR值能在一定程度上反映，但引起OBS和R1气温趋势存在差异的因素是多方面的。本文研究结果同样受到一定的限制(比如再分析资料质量等)，且仅使用了部分指标对城市化影响进行分析，并不能完整反映土地类型的改变，在以后的工作中将结合更多资料进行进一步研究和探讨。

3 结论

从 1960～2014、1979～2014年城郊站点四季和全年的气温变化趋势及城市化贡献率来看，该地区气温观测数据(OBS)中呈显著增温趋势的是春、夏、秋及年的平均最低气温、平均最高气温、平均气温观测数据，咸宁城郊站冬季平均气温、平均最高气温增温趋势均变小，其中郊区站的平均最高气温增温趋势变小得最多。UMR方法中城市化除了对冬季最高气温贡献率上升、对年平均最高气温贡献率未变之外，咸宁地区气温观测数据中贡献率呈现下降趋势的是四季及年的平均最低气温、平均最高气温、平均气温。

利用OMR方法计算城市化影响结果表明，咸宁地区过去36年有显著的增温趋势，但R1气温数据与OBS气温数据计算结果相比，OBS气温数据统计显示出更为明显的增温趋势。从20世纪90年代起，年平均气温距平开始为正值，持续性正距平从20世纪90年代末开始一直到21世纪初，21世纪初相应的OMR值连续几年均为正值。

应用UMR方法与OMR方法计算的城市化对春、秋、年平均气温贡献率的结果基本一致，而两种方法计算出的城市化进程对冬季气温增暖影响均非常明显，特别是冬季平均气温(OMR方法)、冬季平均最高气温(UMR方法)增暖影响均非常明显，UMR方法中城市化进程对夏季气温增暖影响在逐渐减弱，OMR方法中对夏季平均气温增暖影响为负值。

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(责任编辑：许晶晶)

Analysis of Contribution of Urbanization to Air Temperature Variability in Xianning

XU Yuan-yuan1, REN Yong-jian2*, XU Cun-hua1, CHENG Jiao1, YANG Xiao-feng3, ZHANG Hui4

(1. Meteorological Bureau of Xianning City in Hubei Province, Xianning 437000, China; 2. Wuhan Regional Climate Center, Wuhan 430074, China; 3. Meteorological Bureau of Guannan County in Jiangsu Province, Guannan 222500, China; 4. Meteorological Bureau of Tengzhou City in Shandong Province, Tengzhou 277500, China)

In this study, the suburban classification was achieved by the satellite remote sensing data and statistical data. According to the air temperature observation data (OBS) of Chibi station (as urban station) and Tongcheng station (as suburb station) during 1960～2014, and the reanalysis data (R1) of NCEP and NCAR during 1979～2014, we used UMR (Urban Minus Rural) method and OMR (Observation Minus Reanalysis) method to calculate the contribution of urbanization to the air temperature variability in Xianning area. The results showed that: through the comparison of OBS during 1979～2014 with OBS during 1960～2014, the average minimum air temperature, average maximum air temperature and average air temperature in spring, summer, autumn and whole year in OBS revealed a significant increasing trend; while the increasing trend of the average air temperature and average maximum air temperature in winter was little in Xianning area. The contribution rate of urbanization to the average maximum air temperature in winter increased from 26% during 1960～2014 to 55% during 1979～2014 through UMR method. The contribution rates of urbanization to the average air temperature in spring, autumn and whole year calculated by UMR method and OMR method were basically the same. The urbanization had a very significant effect on the average air temperature in wither (OMR method) and the average maximum air temperature in winter (UMR method), but it had a weak (UMR method) or negative (OMR method) effect on the average air temperature in summer.

Suburban classification; Urbanization; Contribution rate; Observation minus rural; Urban minus reanalysis; Change in air temperature; Xianning

2016-11-28

湖北省气象局科技发展基金科研项目(2015-Z-03)。

徐园园(1985—)，女，河南淮阳人，工程师，主要从事气候变化业务管理工作。*通讯作者：任永建。

P461.8

A

1001-8581(2017)05-0101-06