北京市氣溫變化與城市化進程關系研究

范紫婷，王默玉，申曉留，許瀝文

(華北電力大學，北京 102206)

1 引言

人類活動是導致全球氣候變暖的主要原因，而城市化是人類活動的集中體現。城市化(urbanization)最早是由西班牙人塞羅達在《城鎮化基本理論》一書中提出。隨著城市建設的高速發展，城市熱島效應也變得越來越明顯。《中國氣候變化藍皮書 2019》指出，1901～2018年，中國地表年平均氣溫呈顯著上升趨勢，氣候系統變暖趨勢進一步持續[1]。

我國學者對于城市化對氣溫的影響研究已經比較全面，曹霄霄等[2]采用主成分分析法和UMR城郊對比法等定量計算城市化對城市氣溫的影響，得出城市化的發展使得城市氣溫上升，尤其極端低溫上升最為明顯的結論。鄭倩云等[3]采用相關性回歸分析的研究方法得出2010～2015年京津冀城市群以低溫區和中溫區面積呈下降趨勢，次低溫區、次高溫區和高溫區面積均呈上升趨勢的結論。時子童等[4]分析了1980～2009年長江三角洲地區站點氣溫變化和站點周邊城市擴展速率，發現城市化對年最低氣溫增溫貢獻率最高(28.44%)。但是城市化水平的評價與對城市氣溫的影響相結合的研究較少，由此本文基于主成分分析法評價北京市城市化水平，進而結合北京市氣溫變化特征探討城市化進程對氣溫的影響。

2 資料與方法

2.1 數據來源

本文選取了常住人口、城鎮居民人均住房建筑面積、地區生產總值、第三產業生產總值、規模以上工業總產值、貨物進出口總值、城鎮居民人均可支配收入、城市用電量、城市有效供水量、城市綠化覆蓋率、每千戶籍人口醫院床位數、城鎮居民家庭恩格爾系數，這十二個指標評價該城市的城市化水平。表征城市化水平的部分數據來源于北京市統計年鑒。

本文的氣溫數據來自于國家氣象中心提供的逐日氣溫數據以及美國NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)全球氣象站點公布的氣溫實測數據，通過計算獲取到北京市1951～2017年逐月氣溫數據。

2.2 研究方法

主成分分析法利用降維的思想把多指標轉化為少數幾個主成分，其中每個主成分均反映原始變量的大部分信息，且所含信息互不重復。本文研究的問題比較復雜，選取的城市化水平的評價指標包含多項影響因子，且因子之間存在聯系，選用主成分分析法能夠簡化問題。

主成分分析法的主要計算過程包括數據的標準化處理、檢驗變量之間是否有相關性和計算數據的協方差矩陣以及計算變量的因子載荷矩陣。本文利用SPSS(Statistical Product and Service Solutions)統計軟件進行數據處理和主成分分析。

3 模型與結果

3.1 北京市溫度變化特征

為了更直觀地反映北京市氣溫變化，將前文整理得到的北京市1951～2017年逐月氣溫數據繼續整理，分為年平均氣溫、春季平均氣溫、夏季平均氣溫、秋季平均氣溫以及冬季平均氣溫進行分析。

圖1是北京市年平均氣溫變化情況，對年平均氣溫進行線性回歸y=0.0412x+10.897。由圖可知，1951～2017年67年間，年均氣溫為12.5 ℃，從1988年之后年平均氣溫均高于年均氣溫。年平均氣溫的線性上升率為0.48 ℃/(10 a)。20世紀50、60年代和80年代氣溫變化波動較大，其余時間波動較為平緩，尤其20世紀80年代中后期以來氣溫平穩上升。

對北京市的春夏秋冬四季的平均氣溫進行線性擬合并畫出趨勢線，圖中折線表示各季年平均氣溫，水平虛線表示1951年以來各季的平均氣溫，斜線表示各季氣溫變化趨勢。圖2為北京市四季的平均氣溫變化情況，可以看出，北京市的四季平均氣溫均呈現明顯上升趨勢，春季平均氣溫上升趨勢最為明顯。趨勢線斜率為春季(0.0509)大于冬季(0.0458)大于秋季(0.0339)大于夏季(0.0315)。近幾年不論是年平均氣溫還是四季的平均氣溫均高于其平均值。夏季秋季氣溫變化較為平緩，春季冬季波動較大。

3.2 運用主成分分析法對城市化水平進行綜合評價

城市化是現代化的重要標志，它是一個多維概念，本文采用定量分析的方式來研究北京城市化水平，選取了三類指標，即從三個角度對城市化水平進行分析：常住人口(x1)、城鎮居民人均住房建筑面積(x2)，這兩個指標反映該城市的規模情況；地區生產總值(x3)、第三產業生產總值(x4)、規模以上工業總產值(x5)、貨物進出口總值(x6)，這四個指標反映該城市的經濟發展情況；城鎮居民人均可支配收入(x7)、城市用電量(x8)、城市有效供水量(x9)、城市綠化覆蓋率(x10)、每千戶籍人口醫院床位數(x11)、城鎮居民家庭恩格爾系數(x12)，這六個指標反映該城市的居民生活情況。

圖2 北京市四季的平均氣溫變化情況

將數據標準化處理后保存為變量直接用于主成分分析，在進行主成分分析前還需要進行變量相關性檢驗，本文選用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和巴特利特檢驗，確保變量之間相關系數高，適合使用主成分分析法。使用SPSS軟件進行相關性檢驗，KMO值取樣適切性量為0.871，位于0.8～0.9之間且巴特利特球形檢驗的結果小于0.05，說明原始變量之間存在相關性，可以運用主成分分析法進行降維處理。

本文使用spss軟件進行主成分分析，主成分分析的結果如圖3所示，第一列為12個成分；第二列為對應的特征值，表示所解釋的方差的大小；第三列為對應的成分所包含的方差占總方差的百分比；第四列為累計的百分比。只有第一主成分的特征根超過1，其貢獻率達93.328%，第一主因子Z1只與家庭恩格爾系數呈負相關，與其他都正相關。

輸出提取的成分矩陣如圖4所示，圖中的數值為公因子與原始變量之間的相關系數，絕對值越大說明關系越密切。x2、x11一定程度上代表下墊面性質，x3、x4、x5、x7一定程度上代表經濟發展水平，因此，影響北京市氣溫變化的主要因素是城市人口集聚、下墊面性質、經濟發展水平以及居民用水用電。

圖3 主成分分析結果

3.3 城市化進程與氣溫變化的關系

出于城市的發展需要，土地利用類型發生改變、人為熱以及工業生產排出的污水和廢氣等使得城市“高溫化”。19世紀初，英國氣候學家路克·霍德華(Luke Howard)在《倫敦的氣候》一書中首先提出了“熱島效應”的氣候特征理念。

圖4 主成分載荷情況

前文經過主成分分析獲得多個成分，為簡化計算選擇影響大于0.95的9個成分因子，參照劉霞等[5]的方法利用對數函數關系構建城市化因子Fu(Urbanization factor)，數據選取相同的時間段(1985年至2017年)。圖 5中平滑曲線表示城市化因子Fu，折線表示年平均情況，虛線為年平均氣溫趨勢線。從圖5可以看出，城市化進程在不斷推進，近幾年城市化因子Fu上升較為平緩，氣溫隨著城市化進程的加速而逐年升高。利用SPSS軟件對Fu與年平均氣溫、各季平均氣溫進行相關性分析，發現Fu分別與年平均氣溫、春季平均氣溫、夏季平均氣溫、秋季平均氣溫呈顯著正相關，而對冬季平均氣溫的影響則不明顯(表1)。但現實生活中冬季取暖等人為熱因素會影響年平均最低氣溫，因此冬季相關性較低可能是樣本數量太少或者所選人為熱相關指標太少導致。

4 結語

我國正處于城市化發展的高峰期，1985～2018年北京市城市化綜合發展水平逐年提高，近幾年年均增長

圖5 城市化水平與年平均氣溫的關系

表1 城市化進程與氣溫變化的相關關系

率較為平緩。北京市的年平均氣溫和各季平均氣溫均呈上升趨勢，春季平均氣溫上升趨勢最為明顯，年平均氣溫增溫率大于同期全國的年平均增長水平。城市化進程與城市氣溫變化存在顯著正相關關系，說明經濟發展的同時不能忽視環境保護。分析結果表明，城市化發展到一定階段，人們環保意識不斷增強，對于城市環境問題也會采取有效措施，城市環境會得到一定改善，使得城市氣溫上升變緩。