中國人為熱變化及其對地表能量平衡的影響

金 凱,王 飛,2,3*,劉歡歡,茍嬌嬌,丁文斌

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中國人為熱變化及其對地表能量平衡的影響

金 凱1,王 飛1,2,3*,劉歡歡4,茍嬌嬌5,丁文斌1

(1.西北農林科技大學水土保持研究所,陜西 楊凌 712100；2.中國科學院水利部水土保持研究所,陜西 楊凌 712100；3.中國科學院大學,北京 100049；4.綏德縣第一中學,陜西 綏德 718099；5.北京師范大學地理科學學部,地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室,北京 100875)

利用人口統(tǒng)計、分布數(shù)據(jù)及能源消費統(tǒng)計資料,對中國1980~2015年人為熱通量(a)的時空變化進行了研究,并將其與地表凈太陽輻射(n)進行了對比分析,以探討人為熱對不同尺度地表能量平衡的影響.結果表明,在研究時段內,全國平均a呈顯著升高趨勢(0.11W/m2/10a,<0.001),從1980年的0.07W/m2上升到2015年的0.45W/m2,已經約相當于全球工業(yè)革命以來CO2排放引起輻射強迫(1.68W/m2)的27%;其中a高值區(qū)(31.00W/m2)已由1990年的點狀分布變?yōu)?015年的面狀分布,占到全國面積的10%;全國平均n的趨勢率(0.18W/m2/10a)略大于a,但未通過顯著性檢驗(=0.381).對于參與計算的31個省會城市,2015年市區(qū)a平均值在1~32W/m2之間,平均達17W/m2,相當于n平均值(147W/m2)的12%;在柵格尺度上(0.5min×0.5min),除拉薩外,其余城市的a像元最大值均超過了120W/m2,已經導致局地的熱平衡發(fā)生了本質變化.研究認為,人為熱釋放因素不但需要在城市氣候模擬研究中給予更多考慮,而且在全球和區(qū)域氣候模擬與評價中以及制定氣候變化應對策略時也有必要給予充分考慮,以促進全面認識并減緩氣溫升高.

中國；人為熱；太陽輻射；地表能量平衡

人為熱是指由人為活動(如能源消費和人體代謝)產生并釋放到大氣中的熱量[1],可顯著影響陸地生態(tài)環(huán)境、地表能量平衡、氣溫及降水等[2-3].目前,全球平均人為熱通量(a)已達0.03W/m2[4].Chen等[5]利用全球氣候模型模擬發(fā)現(xiàn),人為熱可使全球平均地表溫度在夏季升高約0.02K,而在冬季升高0.10K.在城市區(qū)域,人為熱更為集中,是形成城市熱島的主要因素之一[2,6-8].一些大城市的a甚至超過地表接收的太陽總輻射量.例如,東京市中心白天的年平均a超過400W/m2,最大值達1590W/m2[9].

以往研究常聚焦于人為熱的估算、時空變化分析及氣候變化效應模擬等方面,但將人為熱與地表太陽輻射進行對比分析的研究相對較少[4-9].根據(jù)能量守恒定律,地表接收的能量以不同方式轉化為其他運動形式,以保持能量平衡[8,10].對于自然地表,地表凈太陽輻射(n)即為地表能量的全部,它等于土壤熱通量、顯熱及潛熱通量之和[10].但在城市區(qū)域,人為熱同樣可以通過一定的途徑轉化為顯熱和潛熱通量,從而影響地表能量平衡[2,11].因此,在估算城市人為熱通量、模擬城市人為熱的氣候效應時,研究人員常將a與n同時作為地表能量的輸入項來建立地表能量平衡方程[8,12-14].目前,少數(shù)幾個研究通過計算人為熱與太陽輻射的比值在城市尺度評價了人為熱對地表能量平衡的影響程度[15-17].例如,蔣維楣等[15]發(fā)現(xiàn)杭州市白天人為熱源一般為太陽輻射總量的10%~20%.然而,針對區(qū)域尺度的相關研究目前還較少.

中國作為全球第二大經濟體,近幾十年來經歷了快速的城市化發(fā)展,同時人口數(shù)量和能源消費量也迅速增長[18].但由于中國區(qū)域經濟發(fā)展及人口分布不均衡,a存在很大的空間異質性[19].此外,中國地域遼闊、地形復雜且氣候多變,使n同樣存在很大的空間差異[20-21].因此,有必要對我國人為熱的時空變化以及人為熱對地表能量平衡的影響進行研究,為我國人為熱的氣候、環(huán)境效應研究提供參考.為此,本文以中國為研究區(qū),利用人口密度格點數(shù)據(jù)、分地區(qū)人口及能源統(tǒng)計數(shù)據(jù)生成了1990、2005和2015年0.5min×0.5min分辨率的中國a格點數(shù)據(jù),并從不同空間尺度上將其與ERA-Interim再分析資料的n數(shù)據(jù)進行了對比分析.

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)

使用由我國國家統(tǒng)計局編制的《中國統(tǒng)計年鑒》[22]以及各省市相關統(tǒng)計資料,得到我國分地區(qū)(省、自治區(qū)和直轄市)的年末人口總量和能源消費量數(shù)據(jù).鑒于能源消費統(tǒng)計資料的有限性,本文僅使用1990、2005和2015年的分地區(qū)能源消費量及年末人口計算中國人為熱的格點分布數(shù)據(jù);利用中國1980~2015年的全國能源消費總量和年末總人口計算逐年的中國平均a.1990、2005和2015年的人口密度格點數(shù)據(jù)下載自美國國家航空航天局(NASA)的社會經濟數(shù)據(jù)和應用中心(SEDAC)(http://sedac. ciesin.columbia.edu/).人口密度格點數(shù)據(jù)的空間分辨率為0.5min×0.5min,用于分配各地區(qū)的能源消費總量[4].

地表凈太陽輻射數(shù)據(jù)使用由歐洲中尺度氣象預報中心(ECMWF)(http://apps.ecmwf.int/datasets/)提供的ERA-Interim再分析資料.ERA-Interim是ECMWF向全球用戶提供的最新全球大氣數(shù)值預報再分析資料,包括地表氣溫、降水、太陽輻射等一系列氣候、氣象要素數(shù)據(jù).由于具有較高的分辨率(最高為7.5min×7.5min)和較長的時間跨度(1979年至今),ERA-Interim數(shù)據(jù)已被廣泛應用于氣候變化方面的研究[23-24].該數(shù)據(jù)在計算地面太陽輻射時考慮了氣體吸收、分子瑞利散射、氣溶膠和云粒子等的影響,而且中國區(qū)域的地面輻射數(shù)據(jù)已得到驗證[25].本文使用的地表凈太陽輻射數(shù)據(jù)為1980~2015年逐月的日累積預報數(shù)據(jù),空間分辨率為7.5min×7.5min.

此外,本文使用SEDAC提供的2010年全球人造不透水表面數(shù)據(jù)(GMIS)提取城市區(qū)域(http:// sedac.ciesin.columbia.edu/data/sets/browse).人造不透水表面包括道路、建筑、停車場等,是研究城市地表特征、界定城市邊界范圍的有效依據(jù)[26]. GMIS數(shù)據(jù)的空間分辨率為1km×1km,其柵格數(shù)值代表對應柵格內人造不透水表面的比例,范圍為0~100%.

1.2 方法

1.2.1 人為熱格點數(shù)據(jù)的計算 人為熱釋放的計算主要考慮能源消費和人體新陳代謝產生的熱量[27].在區(qū)域尺度上,由人體新陳代謝產生的熱量相對于能源消費非常小,在以往研究中常被忽略.但在城市尺度上,由于密集的城市人口,這部分熱量相對較大.為了更準確、全面地研究我國人為熱的大小及分布,本文將人體新陳代謝產生的熱量考慮在內.根據(jù)公式(1),將能源消費引起的熱通量(e)和人體新陳代謝產生的熱通量(m)相加得到a.

a=e+m(1)

在計算e時,本研究假設能源消費產生的熱量最終全部以熱的形式排放到大氣中[28-30].首先,根據(jù)人口密度格點數(shù)據(jù),將研究區(qū)劃分成分辨率為0.5min×0.5min的網(wǎng)格.然后,通過式(2)計算每個格點上的e.

式中:total指各地區(qū)(省、自治區(qū)或直轄市)年能源消費總量,噸標準煤(tce);是每噸標準煤所產生的熱量,為292.7×105kJ[18];指時間,a,這里換算成s;grid指給定地區(qū)內每個格點的面積,m2;grid和total分別表示給定地區(qū)內格點人口數(shù)和地區(qū)人口總數(shù).

每個格點上的m值可通過以下公式計算得到:

式中:1和2分別指人體活動和睡眠時的平均代謝率,W;1和2分別表示一天內人體活動和睡眠時間所占的比例.根據(jù)謝旻等[29]和朱新勝等[31]的研究,將1和2分別取值為175W和75W,一天內人體的活動和睡眠時間分別為16h和8h.因此,1和2分別等于0.667和0.333.

1.2.2 人為熱與凈輻射的對比分析 為了理解人為熱氣候強迫的強度及其對地表能量平衡的影響,本文對不同尺度a與n的數(shù)值大小進行了對比分析.首先,使用ArcGIS軟件將地表凈太陽輻射月值數(shù)據(jù)轉換為年值數(shù)據(jù).然后對n柵格數(shù)據(jù)進行重采樣,重采樣后的n數(shù)據(jù)分辨率與計算的a數(shù)據(jù)相同,即0.5min×0.5min.最后計算了2015年各格點a與n的比值,以及1980~2015年中國區(qū)域平均a與n的比值.此外,計算并對比分析了中國大陸31個省會城市的城區(qū)平均a和n.根據(jù)Voorde等[32]的研究,在ArcGIS軟件中提取人造不透水表面比例大于10%的柵格,作為城市區(qū)域.

2 結果與討論

2.1 人為熱時空變化

圖1 中國1990、2005和2015年人為熱空間分布 Fig.1 Spatial distribution of the anthropogenic heat flux over China in 3 stages

中國a具有很大的空間異質性(圖1).1990年,我國西部大多數(shù)地區(qū)的a不足0.05W/m2,而東部地區(qū)的a相對較高,主要集中在0.05~1.0W/m2(圖1a);a小于0.05W/m2的區(qū)域約占全國總面積的68%,而a大于或等于1.0W/m2的區(qū)域不足3%,且主要以點狀形式分布于少數(shù)大城市中.相對于1990年,2005年a在0.1~1.0W/m2范圍內的區(qū)域增加明顯(圖1b),面積占比已由1990年的17.82%增加到2005年的28.23%;2005年a在1.0~2.0W/m2范圍內的區(qū)域相對于1990年增加近一倍.中國西部一些區(qū)域在2015年已顯示出一定強度的人為熱,但仍以a低值區(qū)為主(圖1c).相對于1990年,2015年東部地區(qū)a增加顯著,尤其是a大于或等于1.0W/m2的區(qū)域明顯擴大,已由點狀分布轉變?yōu)槊鏍罘植?2015年a小于0.05W/m2的區(qū)域約占全國總面積的52%,相對于1990年約減少16%;a大于或等于1.0W/m2的區(qū)域約占10%,相對于1990年增加7%.此外,2015年約有1%的國土a大于或等于5.0W/m2.

圖2 中國1980~2015年區(qū)域平均人為熱通量及地表凈太陽輻射變化 Fig.2 Average anthropogenic heat flux and land surface net solar radiationchange trends over China in 1980~2015

總體而言,近幾十年來我國東部a顯著高于西部、城市a顯著高于農村,這與區(qū)域經濟發(fā)展及人口分布的不平衡密切相關[33-34].通常,城市化引起的地表升溫可歸因于城市土地利用變化和人為熱釋放對地表能量平衡的影響[2,35-37].Feng等[3]對中國三大城市群(京津冀、長江三角洲和珠江三角洲)的氣候模擬實驗研究發(fā)現(xiàn),僅人為熱就可導致上述區(qū)域0.5~1.0℃的升溫.近36年來,中國平均a已由1980年的0.07W/m2增加到2015年的0.45W/m2(圖2),這與我國同期地表氣溫顯著升高的趨勢相符(近40a升高了1.58℃)[38].此外,a顯著增加的區(qū)域主要集中在我國華北平原和東南沿海等發(fā)達地區(qū),這與我國東部地區(qū)氣溫變化的空間分布特征存在一定的相似性,即大都市區(qū)升溫速率較周圍農村地區(qū)快[37,39].可見,近幾十年來a的顯著增強已對我國氣溫變化趨勢的空間差異產生了影響[35].

2.2 人為熱對區(qū)域地表能量平衡的影響

2015年中國大陸平均n呈現(xiàn)西高東低的分布特征(圖3a),這與a的空間分布恰好相反(圖1b).我國多數(shù)地區(qū)的n介于100~200W/m2,高值區(qū)主要分布于我國青藏高原和南海地區(qū),年均值可達180W/m2以上,而低值區(qū)主要分布于華南內陸地區(qū),一般在140W/m2以下.n的空間差異與不同地區(qū)入射和反射的太陽輻射能的多少有關,受緯度、海拔、大氣水汽、云和氣溶膠等多種因素的影響[20-21,40-41].

圖3 中國2015年(a)地表凈太陽輻射及(b)人為熱與凈太陽輻射的比值空間分布 Fig.3 Spatial distributions of the land surface net solar radiation(a) andthe ratio of anthropogenic heat flux to surface net solar radiation (b) over China in 2015

2015年a與n比值(a/n)的空間分布如圖3b所示.華北平原和東南沿海等發(fā)達地區(qū)的a/n相對較高,一般在0.01~0.02范圍內,少數(shù)地區(qū)可達0.2以上(如京津冀、長江三角洲和珠江三角洲等).然而,我國大多數(shù)地區(qū)的a相對于n都很小,a/n一般小于0.01.這與我國a的空間分布特征基本一致. 2015年我國平均n為148.70W/m2(圖2),是a平均值的300多倍.1980~2015年,我國區(qū)域平均n呈波動增加趨勢,趨勢率為0.18W/m2/10a,但并未通過顯著性檢驗(=0.381);相反,我國區(qū)域平均a呈顯著增加趨勢(<0.001),趨勢率為0.11W/m2/10a(圖2).

以往研究表明,我國地表總太陽輻射在1990年以前呈顯著下降趨勢,之后呈小幅上升趨勢,近半個世紀以來總體呈下降趨勢[41].相反,我國平均a在此期間一直呈迅速增長趨勢,而且在未來很可能會繼續(xù)增長[4,18,31,42].以上研究與本文有關a和n的結果一致.雖然a的區(qū)域平均值遠小于n,但其長期變化趨勢可與n的變化相比較.

而且,近年來a對地表能量平衡的擾動可能已經影響了大尺度的氣候變化[3,43-45].例如,Chen等[5]對全球人為熱釋放的模擬研究發(fā)現(xiàn)其能夠破壞大氣循環(huán),并顯著影響北半球的地表氣溫.在區(qū)域乃至全球尺度上,a與其他一些人為活動引起的輻射強迫同樣具有可比性.例如,1990~2010年中國土地覆被變化通過改變地表反照率引起的平均輻射強迫僅為0.062W/m2[46],遠低于a在此期間的增幅(約0.27W/m2)(圖2).IPCC第五次報告指出,作為全球最大的平均輻射強迫組分,CO2在過去10a中的輻射強迫增加了0.27(0.24~0.30)W/m2[47],意味著在此期間平均每年增加約0.027W/m2,這與當前0.03W/m2的全球年平均a相當[5].此外,我國2015年平均a達0.45W/m2,已約相當于全球工業(yè)革命以來CO2排放引起的輻射強迫(1.68W/m2)的27%[47].隨著全球和區(qū)域經濟的進一步發(fā)展,能源消費量和人為熱強度將會繼續(xù)增加,因此在進行大尺度氣候模擬研究時應對人為熱的氣候強迫作用予以重視.

2.3 人為熱對大城市地表能量平衡的影響

城市是能源消費和人類活動的集中區(qū)域,因此有必要對城市區(qū)域的人為熱釋放強度進行分析,以增加對人為熱影響地表能量平衡的認識.為此,本文對中國大陸31個省會城市市區(qū)2015年的a、n以及平均a與平均n的比值進行了計算(表1).

表1 中國大陸省會城市2015年人為熱通量、地表凈太陽輻射及二者的比值
Table 1 Anthropogenic heat fluxes, land surface net solar radiations, and their ratios in provincial capital citiesof China in 2015

注:a平均值指城市區(qū)域內所有柵格的人為熱通量平均值;a最大值指城區(qū)內人為熱柵格像元的最大值;n平均值表示城區(qū)內所有柵格的地表凈太陽輻射通量平均值;a/n指城區(qū)內a平均值與n平均值的比值.

除拉薩、昆明和貴陽外,其余28個城市的a平均值均超過了10W/m2,其中沈陽的a平均值最大,為32W/m2(表1).除拉薩外,其余城市的a最大值均超過120W/m2,其中上海、烏魯木齊和天津的a最大值分別達591、650和971W/m2.31個城市的n平均值差異明顯,變化范圍從成都的123W/m2到海口的189W/m2.顯然,各城市的a平均值相對于n平均值較小,但多數(shù)城市的a最大值超過了n平均值.在31個城市中,拉薩的a/n最小(0.01),11個城市的a/n在0.05~0.10范圍內,17個城市的a/n在0.10~0.20范圍內,其余兩個城市的a/n超過0.20(其中烏魯木齊的a/n最大,為0.23).平均來看,31個城市的a平均值和n平均值分別為17和147W/m2,即a平均值相當于n平均值的12%.

陸燕等[48]發(fā)現(xiàn)我國長江三角洲大部分地區(qū)的年平均a介于5~30W/m2.朱寬廣等[49]發(fā)現(xiàn)我國珠江三角洲城市群的年平均a已從1995年的2.96W/m2增長到2010年的13.11W/m2.Lu等[50]發(fā)現(xiàn)2010年中國21個典型城市的人為熱介于0.9~ 18.1W/m2.以上研究與本文有關城市人為熱的結果相似,均表明平均人為熱釋放強度在城市尺度遠高于區(qū)域尺度.王業(yè)寧等[17]發(fā)現(xiàn)北京主城區(qū)全年人為熱總量約為總輻射量的十分之一,且少數(shù)地區(qū)的人為熱釋放強度高于太陽輻射強度,這同樣與本研究的結果一致.可見,人為熱對城市地表能量平衡的影響很大,已成為其重要組分之一,因此在對城市氣候進行數(shù)值模擬時不容忽視.

本研究計算的城市地區(qū)的a最大值普遍高于以往研究結果[6,42,45].這是因為本研究計算的a格點數(shù)據(jù)具有較以往研究更高的空間分辨率(0.5min× 0.5min)[4,43,49].由于a的空間異質性,當分辨率降低時,某些具有較高a值的柵格可能會與附近具有較低a值的柵格合并,從而使柵格值降低,反之亦然.本文在計算a時考慮了人體新陳代謝產生的熱量,相較于以往只考慮能源消費的研究[19],在局部也會產生一定差異.此外,某些研究基于中國能源消費總量直接在國家尺度上進行能源消費分配和人為熱通量估算[51],由于尺度過大、數(shù)據(jù)較為粗糙,可能會產生很大的不確定性.而本文利用中國分地區(qū)能源消費數(shù)據(jù)在省尺度上進行運算,可在一定程度上降低其中的不確定性.本文僅在年尺度上探討了人為熱及其對地表能量平衡的影響,而a與n具有明顯的季節(jié)和日變化規(guī)律[16,43],因此將來應對此進行更深入地研究.

3 結論

3.1 中國的人為熱釋放強度具有很大的空間異質性.1980~2015年,全國平均a呈顯著升高趨勢(0.11W/m2/10a,<0.001),由1980年的0.07W/m2增加到2015年的0.45W/m2,已經占到全球工業(yè)革命以來CO2排放引起輻射強迫(1.68W/m2)的27%.2015年,a大于或等于1.00W/m2的區(qū)域約占國土總面積的10%,且已由1990年的點狀分布轉變?yōu)槊鏍罘植?

3.2 我國多數(shù)地區(qū)的年均凈太陽輻射介于100~ 200W/m2,遠高于a.受人為熱與凈太陽輻射空間分布規(guī)律的影響,華北平原和東南沿海等發(fā)達地區(qū)的a/n相對較高(0.01~0.02),在京津冀、長江三角洲和珠江三角洲等大都市區(qū)甚至超過0.2.近36年來,我國區(qū)域平均n呈不顯著增加趨勢,趨勢率為0.18W/ m2/10a(=0.381),略高于我國a的平均趨勢率,表明在長期變化中a對我國地表能量平衡具有一定的影響.

3.3 在參與計算的31個省會城市中,拉薩城區(qū)的a平均值最小(1W/m2),而沈陽城區(qū)的a平均值最大(32W/m2);拉薩城區(qū)a/n最小(0.01),而烏魯木齊城區(qū)a/n最大(0.23).平均來看,31個城市的城區(qū)平均a達17W/m2,相當于n的12%,遠高于全國平均水平.在柵格尺度上(0.5min×0.5min),除拉薩外,其余城市的a像元最大值均超過了120W/m2,其中上海、烏魯木齊和天津的a像元最大值分別達591、650和971W/m2.可見,人為熱釋放對城市局部地表能量平衡的影響尤為突出.研究認為,人為熱釋放因素不但需要在城市氣候模擬研究中更多考慮,而且在全球和區(qū)域氣候模擬與評價中以及制定氣候變化應對策略時也有必要充分考慮這一因素,以促進全面認識并減緩氣溫升高.

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Spatio-temporal changes ofanthropogenic heat release and its impact on land surface energy balanceover China.

JIN Kai1, WANG Fei1,2,3*, LIU Huan-huan4, GOU Jiao-jiao5, DING Wen-bin1

(1.Institute of Soil and Water Conservation, Northwest A&F University, Yangling 712100, China；2.Institute of Soil and Water Conservation, Chinese Academy of Sciences and Ministry of Water Resources, Yangling 712100, China；3.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China；4.SuideNo. 1middle school, Suide 718099, China；5.State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)., 2019,39(3)：980~987

The spatio-temporal changes of anthropogenic heat flux (a) in 1980~2015 over China were investigated based on the statistical and gridded population data and the statistics of energy consumption. The surface net solar radiation (n) was used to describe the impact ofaon land surface energy balance. The results showed that the national averageaincreased from 0.07W/m2in 1980 to 0.45W/m2in 2015, with an increasing trend of 0.11W/m2/10a(<0.001). The national averageain 2015 accounted for 27% of the global radiative forcing resulting from anthropogenic CO2emissions since the beginning of the industrial revolution. The sites with aamore than 1.00W/m2extended from spotted distribution to continuous areasfrom1990 to 2015, and its area accountedfor 10% of China’s total area in 2015. Moreover, the changeofnwas slightlyfaster than that ofa, but not significantly (=0.381). The meanain urban areas of the 31provincial capital cities ranged from 1 to 32W/m2and the mean intensity was up to17W/m2in 2015. The ratio of meanato meann(149W/m2) of the 31capital cities on average was approximately12%. Except for Lhasa, the maximum pixel (0.5min×0.5min) value ofaexceeded120W/m2ineach city that implying the local energy balancehas already been changed substantially. We strongly suggested that anthropogenic heat release should be considered in the study of urban climate simulation, regional climate simulation and assessment, and making coping strategy about climate change for better strategy to slow down the warming trend.

China；anthropogenic heat；solar radiation；surface energy balance

X16

A

1000-6923(2019)03-0980-08

金 凱(1988–),男(回族),山東平邑人,西北農林科技大學水土保持研究所博士研究生,主要從事氣候變化環(huán)境影響評價.發(fā)表論文6篇.

2018-07-22

國家重點研發(fā)計劃(2016YFC0501707);國家自然科學基金資助項目(41771558);中國科學院國際合作局對外合作重點項目(16146KYSB20150001);歐盟委員會Horizon2020項目(635750)

* 責任作者, 研究員, wafe@ms.iswc.ac.cn