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昆明城市热岛效应的数值模拟研究

2022-08-01周晓宇王咏薇孙绩华段玮杨大虎

大气科学 2022年4期
关键词:城市热岛下垫面边界层

周晓宇 王咏薇 孙绩华 段玮 杨大虎

1 玉溪市气象局, 云南 玉溪 653100

2 南京信息工程大学大气物理学院, 南京 210044

3 云南省气象局, 昆明 650034

1 引 言

城市面积约占地球陆地面积的3%,但人口占比总人数50%以上(Grimm et al., 2008; Mora et al.,2017)。人口聚集在城市区域内,将导致土地利用和 土 地 覆 盖(LULC)的 巨 大 变 化(Liu et al.,2014)。近几十年来,特别在发展中国家,城市化发展与城市人口的剧增,使周边广阔的土地成为了城市和城郊区(D’ Amour et al., 2017)。城市化将导致城市地区高于乡村地区的温度,即城市热岛(UHI)效 应(Oke, 1982; Rizwan et al., 2008)。UHI 改变了局地的气候,可能会加剧空气污染,从而降低了能见度,亦可能影响农业生产及增加水资源的利用(Hunt et al., 2013; Sharma et al., 2017)。鉴于21 世纪城市地区及人口的持续增长以及全球变化导致的极端天气事件发生概率的增加,人们越来越关注城市热岛的加剧(Roth, 2007; Grimm et al., 2008),以及由此带来严重的健康问题(Kovats and Hajat, 2008)、环境问题(Sarrat et al., 2006)与能源问题(Kolokotroni et al., 2012)。因此,对城市热岛的研究和预测仍然对人们的生活和生产具有重要意义。

Myrup(1969)利用数值模式模拟城市热岛,可改善现有与未来城市的气候提供科学依据。Giannaros et al.(2013)利用WRF(Weather Research Forecasting)模式耦合Noah 陆面过程对雅典上空的UHI 进 行 了 模 拟;Sharma et al.(2017)使 用WRF 耦合城市冠层(简称WRF/UCM,下同)探讨了芝加哥大都市区的城市化对城市热岛和湖陆风的影响。Miao and Chen (2007)和Miao et al.(2008,2009)在北京地区采用WRF/UCM 研究了山谷环流与城市热岛的相互作用;Lin et al.(2008)使用WRF/UCM模式,模拟了台湾北部地区热岛效应、边界层发展及海陆风的时空变化;朱丽等(2020)使用WRF模式给出了重庆山地城市热岛环流的三维结构特征;郑亦佳等(2017)使用WRF模式研究了滇中不同城市化发展与湖泊下垫面的影响,在夏季形成UHI 的“下游效应”(Zhang et al., 2009,2011)。不过上述研究大都未采用真实的土地覆盖类型。

土地覆盖是城市气候模型的重要输入参数,影响地面与大气之间的能量与水汽交换(Twine et al.,2004)。Chen et al.(2007)发现,边界层发展、云、降水和气象要素的预测依赖于土地覆盖数据的更新。LULC 的变化趋势影响局地温度、相对湿度和降雨等气象要素(Jiang et al., 2014; Yao et al., 2015;Gogoi et al., 2019)。在WRF模式中默认的MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)土地覆盖数据大都来自于2004年,旧的土地覆盖数据不能真实反映城市导致的土地利用变化(De Meij and Vinuesa, 2014),这是城市气候模拟的重要误差来源之一。

使用高分辨率的实时土地覆盖数据,能真实地反映城市下垫面的地表特征。Kedia et al.(2021)利用WRF模式中嵌入高分辨率的LULC 数据,真实再现了城市化进程对UHI 与地面气象要素的影响。Chen et al.(2014)利用WRF模式讨论了不同的LULC 对杭州市热岛强度的影响。孙永等(2019)使用高分辨率下垫面地理信息系统(GIS)数据集,采用WRF 耦合多层冠层(BEP+BEM)方案对重庆夏季高温过程的模拟研究指出,夜间城市地表储热与空调废热向大气释放,是UHI 形成的主要原因。

昆明市是中国西南地区重要的中心城市之一,近年来随着经济的发展,昆明城市人口快速增长,城市化与工业化使城市热岛效应日益显著(陈艳等, 2012)。目前使用高分辨率土地覆盖数据及中尺度数值模式,研究西南地区城市化进程对区域气候影响的工作开展得较少。本文采用与模拟时间一致的2018年MODIS 下垫面数据;利用WRF模式中耦合Noah 陆面过程耦合的单层城市冠层方案(简称Noah/SLUCM)研究土地利用类型(默认下垫面)、陆面过程和滇池(湖泊)对昆明城市热岛强度及气象要素时空分布特征的影响。

2 研究方法

2.1 WRF模式与Noah/SLUCM 城市参数化方案简介

WRF模式为完全可压缩及非静力多层嵌套模式(Skamarock et al., 2008),水平方向采用Arakawa C 网格点,垂直方向采用地形追随质量坐标。该模式中动力框架、物理参数化方案为相互独立的模块,空间格点分辨率上能达到1 km 以内。WRF 选择合理的城市冠层参数化方案,具有很好地模拟城市区域温度、湿度、风速时空分布能力。下面介绍WRF模式中Noah 陆面过程耦合的单层城市冠层。

如 图1 所 示,Noah 陆 面 过 程(Chen and Dudhia, 2001)在模拟城市下垫面时,通常采用与郊区下垫面相似的平板单层(简称NoUCM)方案来计算城市水泥下垫面辐射能量平衡。NoUCM 试验采用比自然下垫面较大的热容量和热传导参数来表征城市下垫面的储热作用;在动力作用方面,城市区域用较大的粗糙度来表征动量的损耗以及向湍能的转化。该方案并未涉及城市建筑的几何结构。

Kusaka et al.(2001)、Kusaka and Kimura(2004)发展可与WRF 耦合的单层城市冠层,它假定城市构造中,街道峡谷参数化为无限长,在街道峡谷中包含了遮挡阴影、太阳辐射、辐射陷阱以及垂直风廓线的计算。如图1 所示,SLUCM 把城市单元格划分为城市(非渗透性)表面以及植被(渗透性)表面,城市区域内植被、路面、建筑物表面、墙面以及屋顶五个表面上的温度是通过建立能量平衡方程求出,这样大大提高该模式对城市区域的模拟能力。

图1 WRF-Noah/SLUCM 及NoUCM 空间示意图。LH(SH)表示潜(感)热通量,T 代表温度,G 代表热通量;下标veg、w、g、r 分别表示植被、墙面、地面、屋顶;Tc 为街道峡谷的气温,Ta 表示模式第一层的气温;左侧垂直结构中Zc、Zr、Za 分别为街道峡谷、屋顶、模式第一层高度Fig. 1 Space diagram of WRF-Noah/SLUCM and NoUCM. WRF-Noah/SLUCM and NoUCM represent Weather Research and Forecasting model coupled with Noah single layer urban canopy mode and no single layer urban canopy mode added, respectively. LH (SH) is the latent (sensible) heat fluxes; subscripts veg, w, g, r represent the vegetated fraction, wall, ground flux, roof, respectively; Tc, Ta denotes the air temperature (T) for the street canyon and the first level of the atmospheric model; Zc, Zr, Za represent street canyon height, rooftop height, and the first level of the atmospheric model, respectively

2.2 资料与研究个例

本文使用的资料为昆明市区域国家观测站(10 个站)数据,包含了海拔高度与经纬度以及逐小时气温、相对湿度、风速、气压、降水等气象要素。引用孙绩华等(2015)的方法,依据人口密集程度与各站点的地理位置,将各站点划分为3 种类型:城市站点(昆明、呈贡、安宁代表城市,随着城市面积的扩大与人口的剧增,本文将安宁站划分为城市站点)、近郊站点(嵩明、宜良、富民、晋宁代表小城镇)、远郊站点(石林、禄劝、寻甸代表乡村)。研究时段为2018年7月17日00时(北京时,下同)至7月19日24时(简写为17~19日),该时段昆明市无强对流天气过程。从500 hPa天气形势图(图2a)可知,高压脊线位于北纬25°N 附近,等压线梯度小;昆明市受高压外围东偏南气流控制,背景风场较弱,风速低于7 m s−1,天气形势稳定。根据NASA 提供的逐小时卫星云图(图略)显示,除19日午后受中南半岛低压倒槽外围云系影响,昆明市为多云间晴,其余时段均为晴到少云天气。地面气象观测站逐小时降水数据显示三天内均无降水。

2.3 模拟区域与试验设计

本文采用WRF模式版本WRFV3.9.1 对研究个例进行模拟。模拟的起始时间为2018年7月16日08时,总积分时长为88 h,前16 h 为模式spinup时间,之后72 h 用于模拟结果分析。初始场与边界条件为NCEP(National Centers for Environmental Prediction)FNL 再分析资料(1°×1°)逐6 h 的数据。模拟的区域中心为昆明主城区(25.03°N,102.71°E)。模式使用了四重嵌套方案(图2b),从外到内各层格点数分别为110×110、154×157、160×166、214×232,分 辨 率 分 别 为13.5 km、4.5 km、1.5 km、0.5 km。垂直方向设置为53 层,模式顶层气压设置为100 hPa,近地层2 km 以内共设置21 层。

图2 (a)2018年7月18日14时(北京时,下同)NCEP FNL(1°×1°)分析资料500 hPa 温度场(彩色阴影,单位:°C)、位势高度场(等值线,单位:dagpm)、风场(箭头,单位:m s−1);(b)模式的四重嵌套区域和地形高度分布(彩色阴影,单位:m)Fig. 2 (a) Temperature (shadings, units: °C), geopotential height (contours; units: dagpm), and wind (vectors, units: m s−1) at 500 hPa from NCEP FNL (1°×1°) analysis data at 1400 BJT (Beijing time) 18 July 2018; (b) coverage and terrain height (shadings, units: m) of model domains 1, 2, 3 and 4 (denoted by do1, do2, do3, and do4, respectively)

图3a、b 分别为第四层嵌套(do4)区域2004、2018年下垫面土地类型,地形资料使用的分辨率为0.5 km 的MODIS(15 s)数据。图3a 中,2004年的MODIS 数据为WRF 官网所提供的默认下垫面,近十几年由于城市的发展与周围生态环境的变化,模拟区域下垫面类型显著改变,因此下垫面的替换对高分辨率的数值模拟研究尤为重要。本文采用与模拟时间一致的2018年MODIS(15 s)下垫面,该数据能真实地反映土地类型特征。如图3b 所示,近十几年昆明主城区域向四周与呈贡区扩展,滇池周边的农田更改为城市与稀树草原。根据卫星资料所提供的MODIS 土地覆盖类型(MCD12Q1)产品(Liang et al., 2015),由于植被的生长与演变,do4 下垫面中的混交林大部分更替为稀树草原。

图3 (a)2004年、(b)2018年do4 区域MODIS 的土地类型分类。黑、黄、蓝色圆点分别表示城市、近郊、远郊站点,线段AB 为图8中垂直剖面的位置Fig. 3 Land types of MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) in the do4 area in (a) 2004, (b) 2018. The black, yellow, and blue dots indicate urban, suburban, and outer suburban sites, respectively. The line AB is the vertical cross-section in Fig. 8

本文设计四个试验(表1),Control 为控制试验,Md04 试验为WRF 默认的下垫面土地类型,NoUCM 试验为未添加SLUCM,Nolake 试验把湖泊(滇池)更换为农田。模式中所采用的物理参数化方案有:WSM3 微物理方案(Hong et al., 2004),RRTM 长 波 辐 射 方 案(Mlawer et al., 1997),Dudhia 方案(Dudhia et al., 1989),MYJ 边界层方案(Janjić, 2002),Kain-Fritsch 方 案(Kain and Fritsch, 1993)。Sun et al.(2013)在不同的气候背景下,通过实地观测验证了该模式中引入了城市植被的灌溉、城市绿洲效应参数(Yang et al., 2015)的性能较好。本文城市绿洲效应及植被灌溉参数设置参考Miao and Chen(2014),其余城市冠层参数化方案为默认数值。

表1 数值模拟试验与参数化方案设置Table 1 Numerical simulation cases and parameterization scheme settings

3 模式验证与校验

将10 个站点划分为城市、近郊、远郊站的三种类型,利用逐小时地面观测资料与模拟的2 m 气温(T2)、2 m 相对湿度(RH)和10 m 风速(V10)进行对比分析。如图4 所示,模式模拟2 m 气温的逐小时变化与观测值基本一致,整体模拟温度比观测值偏大,这与模式城市冠层中非渗透性表面的默认值占比过大有关。温度的偏高,导致三种类型站点逐日00~10时相对湿度整体略偏小;城市站点在14时左右出现最大差值为16%。风速的对比中,整体的变化趋势基本吻合,而风速模拟值偏大原因是:(1)城市冠层建筑物高度相同,未考虑建筑物的拖拽对动能的损耗(伍见军等, 2013);(2)10 m风速由第一层风速值取对数得出,而模式的第一层高度设置在45 m。

图4 2018年7月17~19日昆明市(a、d、g)城市、(b、e、h)近郊、(c、f、i)远郊站点观测(蓝色线)与模拟(红色线)的(a–c)T2、(d–f)RH、(g–i)V10 的小时平均值Fig. 4 (a–c) 2-m temperature (T2), (d–f) relative humidity (RH), (g–i)10-m wind speed (V10) hourly averaged from observation (obs, blue lines) and simulation (sim, red lines) of average value for Kunming(a, d, g) urban, (b, e, h) suburban, and (c, f, i) outer suburban sites during 17–19 July 2018

为定量验证模式结果的可靠性,本文参考Miao et al.(2008)计算的统计指标(表2),如观测值方差( σobs)、模拟值方差( σsim)、模拟与观测的标准差之比(Ro)、均方根误差(RMSE)、相关系数(R)。如表2 所示,各站点温度与相对湿度的相关系数(R)数值在0.85~0.98 范围,风速 的 相 关 系 数 在 0.36~0.61 范 围。 根 据Pielke(1984)指出,当Ro≈1 与RMSE< σobs时,模式的结果可靠;模拟与观测的标准差之比(Ro)的数值接近于1。总体来说,除风速大小的模拟与观测存在一定差异外,模式基本能较好模拟出近地面气象要素场的变化。

表2 10 个气象观测站点信息与2018年7月17~19日平均的2 m 气温、相对湿度、10 m 风速的统计值Table 2 Information from ten meteorological observation stations and statistical index values of 2-m temperature, relative humidity, and 10-m wind speed during 17–19 July 2018

4 模式模拟结果分析

4.1 昆明市城市热岛特征

由于高原各站点的海拔高度具有一定的差异,本文参考段旭等(2011)对气温资料进行订正,以昆明站为标准高度,其余各站点按照气温递减率(0.51°C/100 m)进行消除海拔高度对气温的影响。用城市站点与远郊站点2 m 气温的平均差值来代表城市热岛(UHI)效应,计算方法与孙绩华等(2015)一致。

图5a 给出了昆明城市热岛强度逐小时平均的日变化特征,四种试验的UHI 强度变化趋势相似。在白天08~16时阶段,城市热岛强度较低。这是由于:(1)白天城市建筑具有较强的储热能力,净辐射的能量主要存储于水泥建筑墙面、屋顶、道路等,城市热岛强度减弱;(2)城市建筑峡谷的遮挡作用。在16~20时,随着太阳辐射强度减弱,建筑物储存的热量开始释放,夜间城市热岛强度出现最大值;20时之后至凌晨,城市热岛开始减弱;04~08时,远郊比城市水汽条件充足,远郊站点的潜热能量释放降低了近表面温度,城市热岛强度增大。Md04 试验中城市区域面积偏小,城市热岛强度较弱,在10:30时左右出现“冷岛”现象,而城市化的影响逐步抵消了“冷岛”作用,显现出“热岛”特征(陈艳等, 2012)。NoUCM 试验中未添加城市冠层方案,城市热岛强度整体偏高,是因为把城市下垫面整体当作水泥板块,地面受热较快且无建筑物储热与遮挡作用。而Nolake 试验用农田替换湖泊,湖泊比农田的比热容大,储热能力强,使近表面温度升温较慢,城市热岛强度反而减弱。

Control-NoUCM(Nolake)试验热岛强度的差值(图5b)反映城市冠层与湖泊对城市热岛强度的影响。城市冠层对城市热岛有所减弱,11时热岛强度减小0.79°C。白天湖泊对城市热岛有增温作用,07时热岛强度增大1.07°C。综上所述,城市冠层与湖泊对城市热岛的作用相反。

图5 2018年7月17~19日平均的(a)Control、Md04、NoUCM、Nolake 试验中城市热岛(UHI)强度的日变化,(b)Control 试验与Md04、NoUCM、Nolake 试验城市热岛平均日变化的差值Fig. 5 (a) Daily change of urban heat island (UHI) intensity in experiments Control, Md04, NoUCM, and Nolake, (b) differences of the average daily change of UHI between the experiment Control and experiments Md04, NoUCM, Nolake averaged during 17–19 July 2018

4.2 昆明市气象要素的水平分布特征

图6a 表明城市热岛效应向周围扩张,与4.1章节提到城市热岛增强一致。主城区周边扩张为城市下垫面的温度增温0.32°C~0.61°C,与郑亦佳等(2017)将昆明城市下垫面更换成农田的温度差值基本接近。从风矢量场差值可以看出,因城市下垫面受热引起的次级环流,湖边周围存在偏西气流的增强。图6b 中,模式中添加城市冠层,使温度降低0.62°C~0.90°C,说明耦合的城市冠层方案,能真实地模拟出温度时空变化特征;城市冠层温度较低,冠层内积水消耗的较慢,对比NoUCM 试验的比湿增加了0.16~0.39 g kg−1。模拟时段近地面处于副热带高压外围的东南气流控制,而叠加的风矢量场差值为西北风向,使城市冠层中10 m 风速减弱1 m s−1左右。

在模式中,Noah 陆面过程的土壤湿度设定为固定参数0.1 mm(Sharma et al., 2017)。而耦合的城市冠层中,墙面、屋顶最大积水深度(无降水的情况下)设置为0.2 mm(Yang et al., 2015);依据Ramamurthy and Bou-Zeid(2014)研究表明,将城市道路最大积水深度设置为1 mm。图6c 中,由于城市建筑内部的积水,大部分以潜热的形势消耗,相比土壤中的水分流失更快,因此Control-Md04 试验的比湿(Q2)减少0.42~0.72 g kg−1。图6d中,耦合的城市冠层中考虑了墙面与屋顶的积水深度参数设置。

图6 2018年7月17~19日Control 试验与(a、c)Md04 试验、(b、d)NoUCM 试验模拟的(a、b)2 m 温度T2(彩色阴影,单位:°C)、(c、d)比湿Q2(彩色阴影,单位:g kg−1)叠加10 m 风场V10(箭矢,单位:m s−1)的平均差值Fig. 6 Average differences of 10-m wind V10 (vectors, units: m s−1) and (a, b) 2-m temperature (T2, shadings, units: °C), (c, d) specific humidity (Q2,shadings, units: g kg−1) between the experiment Control and (a, c) experiment Md04, (b, d) experiment NoUCM during 17–19 July 2018

WRF模式中耦合Noah/SLUCM 方案的表面能量平衡方程为

式中,Rn表示净辐射通量,QF代表人为热通量,LE、SH、G分别表示潜热、感热和地表热通量,LEurban、LEveg分别表示城市非自然下垫面与自然植被下垫面的潜热通量。QALH、furban、CH、αoasis分别表示人为潜热通量、城市非自然下垫面的占比、相关变量对蒸散系数(Ep)的影响、绿洲参数。

图7b、d 中,Control 试验与NoUCM 试验感热(潜热)能量的差值为−40.88(+29.60)W m−2,在NoUCM 试验中没有考虑建筑几何结构的储热与阳光遮挡作用,大部分热量被地表平面所吸收;地表热通量G的增加,导致图6b 近表面2 m 温度较高。图7a、c 中,Control 试验与Md04 试验感热(潜热)通量的差值为+46.18(−79.71)W m−2,潜热能量释放大于感热通量的绝对值。在方程(2、3)中,由于城市周边自然植被的蒸散作用大约是远郊的1.30 倍(Oke, 1979),潜热通量的释放较大。根据等式(1)的能量平衡方程可知,Md04试验中潜热通量的增大,导致感热通量与地表热通量的减少。因此,图6a 中Mo04 试验比Control 试验近表面2 m 温度低,使能量达到新的平衡关系。

图7 2018年7月17~19日Control 试验与(a、c)Md04 试验、(b、d)NoUCM 试验模拟的(a、b)感热通量SH(单位:W m−2)、(c、d)潜热通量LH(单位:W m−2)叠加10 m 风场V10 矢量(箭矢,单位:m s−1)的平均差值Fig. 7 Average differences of 10-m wind V10 (vectors, units: m s−1) and (a, b) sensible heat flux (SH, shadings, units: W m−2), (c, d) latent heat flux(LH, shadings, units: W m−2) between the experiment Control and (a, c) experiment Md04, (b, d) experiment NoUCM during 17–19 July 2018

4.3 昆明市气象要素的垂直分布特征

文中取城市区域格点平均海拔高度为1.92 km。四个试验城市边界层日变化趋势相似(图8a),15时边界层高度达到最大值,夜间无太阳短波辐射,边界层高度逐渐降低,07时出现最小值。

图8b 给出了Control 试验与其余三个试验城市边界层日变化的差值。Control 试验与NoUCM 试验边界层日变化高度差为负值,NoUCM 试验中太阳短波辐射加热地面,受热后以长波辐射直接加热大气,在08时出现最大差值−103.35 m;Control试验因受城市中建筑物的遮阳作用,使大气加热较慢,边界层高度差值出现波动,与建筑物储存的热量逐步释放有关。在午后12~17时,受湖泊(冷)与城市(热)之间热力差异的作用,Control 试验与Nolake 试验城市边界层高度差值为−32.33 m。Control 试验与Md04 试验城市边界层高度差增大,受城市面积扩大,城市建筑物遮挡作用明显,07~11时边界层之差降低9 m 左右,白天建筑物储热较多,在夜间城市边界层高度差最大增加102.46 m。

图8 2018年7月17~19日(a)四个试验城市区域边界层高度的平均日变化,(b)Control 试验与三个试验边界层高度平均日变化的差值,四个试验(c)07时、(d)15时、(e)20时平均湍流动能TKE 的垂直廓线Fig. 8 (a) Average daily change in the boundary layer height in the four experiments, (b) differences of average daily change in the boundary layer height between the experiment Control and the three experiments, vertical profiles of the average TKE (turbulent kinetic energy) in the four experiments at (c) 0700 BJT, (d) 1500 BJT, and (e) 2000 BJT 17 to 19 July 2018

城市边界层高度的变化与湍流动能的大小密切相关(杜云松等, 2011)。图8c、d、e 为四个试验17~19日三个时刻平均湍流动能(TKE)的垂直廓线。四个试验在15时TKE 最活跃,TKE 随高度不断增大;在垂直高度2.2~2.3 km 湍流动能出现最大值,Md04 试验与NoUCM 试验TKE 分别 为0.86 m2s−2与1.22 m2s−2。Nolake 试 验 与Control 试验相比,受下垫面(湖泊更改成农田)热力差异影响,在2.7 km 以上TKE 活跃程度较强,2.7 km 以下两者数值基本重合,最大TKE 数值为0.92 m2s−2。夜间20时,城市热岛所提供的热量有限,除1.9~2.0 km 内湍流动能相对较高,垂直高度上TKE 明显减弱,边界层高度减小;次日07时垂直结构上TKE 达到最低值,随之边界层高度达到日最低。

沿图3b 中的AB 线段做垂直剖面(图9),垂直剖面呈现东南低西北高,平均海拔高度为1.90 km。为反映湖泊对城市区域气温、水汽分布以及风场结构的影响,本文选择2018年7月18日(高压外围控制,背景风场较弱,云量少)具有代表性的四个时刻进行分析。Control 试验与Nolake 试验对比,06时湖泊(water)相对较暖湿,垂直上升运动明显,城市(urban)与湖泊上空形成较弱的城市热岛环流,整层水汽含量较高,大气斜压性明显,湍流动能活跃,垂直温度梯度大。中午12时,受太阳辐射增强,Nolake 试验中农田(cropland)对大气加热较快,形成明显的垂直上升运动,使水汽抬升至一定高度聚集;而Control 试验中湖泊(比热容大)储存热量,垂直运动不明显,同时吸收的部分能量以潜热形式释放,增加了低层干空气湿度。下午17时,Control 试验中城市与湖泊热力差异增强,导致湖泊上空垂直运动较弱,而水平方向湖陆风较大;Nolake 试验中农田上空垂直湍流运动明显,使城市垂直运动高度升高,但低层垂直上升运动相比Control 试验较弱。夜间22时,随着湖泊增温,湖陆风占主导作用;城市相比农田储热能力较差,城市区域风速较小。

图9 2018年7月18日(a1、a2)06时、(b1、b2)12时、(c1、c2)17时、(d1、d2)22时Control 试验(左)与Nolake 试验(右)的温度(彩色阴影,单位:°C)、风场(箭矢,单位:m s−1,其中垂直风速扩大5 倍)和相对湿度(等值线,单位:%)沿图3b 中AB 线段的垂直剖面。横坐标上的黑色线、蓝色线、灰色线、绿色线代表城市(urban)、湖泊(water)、农田(corpland)、稀树草原(savannas),白色区域为地形高度Fig. 9 Vertical cross-sections of temperature (shadings, units: °C), wind (vectors, units: m s−1, the vertical wind speed is expanded by 5 times) and relative humidity (color lines; units: %) along the line AB in Fig. 3b for experiment Control (left) and experiment Nolake (right) at (a1, a2) 0600 BJT,(b1, b2) 1200 BJT, (c1, c2) 1700 BJT and (d1, d2) 2200 BJT 18 July 2018. In x-axis, the black line, blue line, gray line, and green line represent the urban, water, cropland, and savannas, respectivey. The white area is the terrain height

图10 给出17~19日四个时刻平均位温(θ)与相对湿度(RH)的垂直廓线图,来分析各试验垂直结构上的变化。图10b、c 中,白天低层大气受到明显的加热作用,Md04 试验中城市下垫面较小导致位温偏低,其余三个试验位温的差异不明显。图10a、d 中,夜间各试验均为逆温层结构。图10e、f、g、h 中,白天06~17时,受城市热岛影响,垂直结构上各试验相对湿度最大值逐渐向上倾斜,低层相对湿度由84%减少至50%左右;夜间22时,低(高)层相对湿度缓慢增加(减少),3.5 km 以下相对湿度基本维持在72%~76%。

5 结论

本文选取2018年夏季昆明市受高压外围东偏南气流控制、晴朗少云、天气形势稳定的7月17~19日作为模拟时段。利用WRF(V3.9.1)模式中耦合Noah/SLUCM 方案作为Control 试验,研究了土地利用类型(Md04 试验)、陆面过程(NoUCM 试验)、湖泊(Nolake 试验)对城市热岛强度及昆明城市气象要素水平、垂直的时空分布特征的影响。得到的主要结果如下:

(1)四种试验城市热岛强度的平均日变化趋势相似。白天城市热岛强度较弱、夜间较强,在20时左右UHI 达到最大值。Control-NoUCM(Nolake)试验中,城市冠层(湖泊)对城市热岛有较明显的减(增)温,平均日最大差值为−0.79°C(+1.07°C)。

(2)Control-Md04(NoUCM)试验中,分析土地利用类型与陆面过程对城市气象要素水平的影响。主城区周边扩张为城市下垫面的T2增加0.32°C~0.61°C,比湿(Q2)减少0.42~0.72 g kg−1,下垫面的更改使温度梯度较大,导致湖边周围偏西气流的加强。城市冠层使温度降低0.62°C~0.90°C,比湿增加0.16~0.39 g kg−1,城市冠层粗糙度加大,使10 m 风速减弱1 m s−1左右。从能量平衡方程分析Control-Md04 试验,感热(潜热)能量的差值为+46.18 W m−2(−79.71 W m−2),潜热通量释放大于感热通量的绝对值。Control-NoUCM 试验中感热(潜热)能量的差值为−40.88 W m−2(+29.60 W m−2),NoUCM 试验未考虑几何建筑物储热与遮挡,大部分被地表所吸收,导致感热绝对值较大。

(3)四种试验中,15(07)时边界层高度达到最大(小)值。Control-NoUCM(Nolake)试验中出现最大差值为−103.35 m(−32.33 m),相反Control-Md04 试验中城市边界层高度增加102.46 m。边界层高度和湍流动能大小密切相关,15时TKE最活跃,四种试验在垂直高度2.2~2.3 km 上TKE最大值在0.86~1.22 m2s−2,夜间城市热岛提供的热量有限,垂直结构上TKE 明显减弱,次日07时TKE 达到最小,随之边界层高度降至最低。

(4)从截取AB 垂直剖面(图9)分析湖泊对城市热岛环流的影响。结果显示,湖泊上空垂直运动较弱,水平方向湖陆风较大,有利于向城市输送水汽,增加干空气湿度,使水汽含量较高;从而增加潜热能量释放,相应降低感热通量,垂直温度梯度减小。对应四个时刻的平均位温与相对湿度的垂直廓线图(图10),白天城市受热致位温偏低,夜间为逆温层结构。白天相对湿度最大值向上倾斜,低层降至50%左右;夜间垂直结构(3.5km 以内)相对湿度达到平衡,维持在72%~76%左右。

图10 2018年7月17~19日(a、e)06时、(b、f)12时、(c、g)17时、(d、h)22时四个试验城市区域平均(a–d)位温θ 的垂直廓线与(e–h)相对湿度RH 的垂直廓线Fig. 10 Vertical profiles of the average (a–d) potential temperature (θ) and (e–h) relative humidity (RH) for urban areas in the four experiments at (a,e) 0600 BJT, (b, f) 1200 BJT, (c, g) 1700 BJT, (d, h) 2200 BJT from 17 to 19 July 2018

本文使用WRF模式对昆明市下垫面进行更新替换,利用高分辨率的土地数据有助于城市热岛的模拟。由于缺乏建筑物高度、密集程度等实测数据,城市冠层参数方案并未对城市下垫面进行高、中、低密度建筑区以及不同城市占比大小的划分;模式中计算的边界层高度与湍流动能,尚未与相应的探空资料进行验证。这些将是下一步研究工作的重点。此外城市热岛强度随季节具有不同的特征,不同季节时段城市化对城市热岛与城市气象要素时空分布的影响有待进一步地深入研究。

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