區域氣候背景對城市熱島效應的影響規律

王 陽,孫然好

1 云南大學國際河流與生態安全研究院, 昆明 650009 2 中國科學院生態環境研究中心城市與區域生態國家重點實驗室, 北京 100085

全球城市人口將在2000年30億的基礎上,在2050年增加到64億[1],全球一半以上的人口將受到城市熱島效應的影響[2]。1833年英國氣候學家Lake Howard對倫敦城郊溫度進行比較,發現城市中心的溫度明顯高于郊區[3];1958年,Manley將這種現象形象稱之為“城市熱島效應”[4]。城市熱島效應與許多因素有關：一方面人類活動消耗的各種形式的能量釋放到大氣中,這部分熱量作為顯熱直接導致城市溫度上升;另一方面,城市化帶來的土地覆蓋從自然景觀(如自然植被和農業用地)向不透水表面(如人工材料,主要是混凝土、瀝青、瓷磚、金屬)的轉變,導致城市表面的輻射率、熱、濕度、粗糙度和發射率的變化[5]。隨著顯熱通量與潛熱通量之比的增加,導致城市地表及其上層的溫度升高[6]。城市環境中氣溶膠或霾污染的集中增強了影響大氣和地表之間能量交換的長波輻射強迫[7]。所有這些能量收支的變化都會影響城市熱島效應的表現。

各位學者利用氣象數據和遙感數據從全球尺度[8- 10]、國家尺度[11- 17]、區域尺度[16,18- 19]、城市尺度[20- 27]對城市熱島的時空特征以及影響因素[5- 7,10,16- 17,20,28]、緩解措施[28- 30]等方面開展了大量工作。基于氣象監測數據研究的大氣城市熱島效應,它具有較高的時間分辨率,能較好的研究城市熱島的時間演變規律;根據熱紅外衛星遙感數據研究的地表城市熱島效應,相對于氣象監測數據,它具有更好的溫度空間分辨率。Jones等人收集了中國多個氣象站點多年的氣溫數據,發現城區平均氣溫比鄉村的平均氣溫高0.39℃[12]。王媛媛等利用地面觀測數據作為輔助手段研究了我國城市熱島和空氣質量的時空變化及影響因素[11]。在1972 年 Rao 就利用遙感數據來反演地表溫度并應用于城市熱島的研究[31],城市熱島效應具有明顯的時空變化特征。Santamuris等調查了亞洲、大洋洲的城市熱島效應均發現具有明顯的季節特征[9]。Rui等研究結果顯示,中國大部分城市的城市熱島強度和熱島面積在夏季白天明顯增加,而在夏夜和冬夜分別有大約一半和一半以上的城市顯著增加[13]。Penge等對全球419個大城市的地表城市熱島效應研究發現,白天地表城市熱島效應高于夜間,兩者沒有相關性[8]。對于我國城市熱島效應規律,從晝夜尺度來看,整體大部分城市熱島強度夜晚高于白天,并且具有一定空間分布特征。如Zhou等研究了我國32個主要城市2003—2011年間的晝夜地表城市熱島效應的時空分布格局,結果表明夜間地表城市熱島強度高于白天,且具有較大的空間異質性[14]。從季節尺度來看,全國整體夜間冬季城市熱島強度最強,但因研究方法的不同,存在各城市熱島強度的晝夜及空間差異。如王媛媛等對全國不同區域的四季晝夜UHI進行統計,我國白天UHI夏季最強,冬季最弱,與白天相反,夜間UHI冬季最強,夏季最弱[11];不同于先前關于美國大陸的城市熱島研究,在美國,夏季白天和夜晚的UHI均最強[15]。從空間尺度來看,我國城市熱島效應的晝夜及季節特征因不同地區氣候背景有所差別;曹暢等按濕潤區劃分氣候區研究中國城市熱島效應的時空分布規律發現各季節、晝夜熱島強度存在明顯的氣候區差異[16]。影響城市熱島的因素,首先是受到地理位置決定的氣候條件為主導,其次是受到來自城市化與工業化進程的影響。自然因素包括地理位置、海拔、植被覆蓋以及與地表覆蓋有關的因素。孫然好等研究了我國245個不同規模的城市局地氣候背景對城市熱島效應日變化的影響,其解釋率分別為春季30%、夏季19%、秋季29%、冬季25%[17]。金珊合等人運用局部氣候帶分類,研究大連市局部氣候帶分區類型和特征,進而分析不同局部氣候帶對城市地表溫度的影響[20]。

綜上研究發現,同一城市熱島效應存在季節性、晝夜性的差異,不同城市也存在因自然地理背景以及城市化等因素導致的熱島強度差異;而我國地域遼闊,地形復雜,氣候類型多樣,南至熱帶/亞熱帶,北至亞北極[32],地處東亞季風區,具有由南至北逐漸減小的溫度梯度和由東南至西北逐漸減小的降水梯度[33],因此,對于全國尺度的城市熱島效應研究有必要在不同氣候帶進行量化和分析,有助于加深對城市熱島的演變認識。

1 數據與方法

1.1 數據與方法

利用1991—2019年全國各城市逐年氣象數據、以柯本氣候分類法為標準,將我國劃分為五個氣候帶,研究我國各個氣候帶的空間分布特征以及時間演變特征(圖1),所選取的城市通過在Google Earth中對城市郊區氣象站點相對位置、站點下墊面的土地利用/覆蓋類型進行驗證,篩選出各城市站點背景值最佳的1個市區站點和1個郊區站點,最終確定了全國適合該研究的69個城市。選取的市區郊區站點是以2020年全國氣象站點位置和Google Earth實時地圖對照選取,由于城市化進程一般是不可逆的,所以對于2020年以前的郊區站點也不會有城市化的影響;另外,對于市區站點位置選取的均是城市中心區域,在研究期間不存在市區站點由郊區轉化而來的情況,僅是一個城市化不斷發展的過程,這正好與本研究中城市熱島時間演變過程相契合。選取時間分辨率較高的氣象數據作為熱島效應的量化依據,數據均來自于國家氣象科學數據中心(http://data.cma.cn/)。

1.2 柯本氣候帶分類

根據表1的分類方法[34],通過最冷月平均氣溫、最熱月平均氣溫、年降水量、年平均氣溫的計算,將中國劃分為熱帶、干帶、冷溫帶、暖溫帶、極地帶5個氣候帶(圖1)。本研究中所涉及的69個城市是以各個城市城郊氣象站點1991—2019年累年平均氣溫、降水數據作為依據進行的氣候帶分類,中國其余地區的氣候帶類型以Google Earth全球累年1986—2010年柯本氣候帶分布區劃圖(空間分辨率為5m,更新時間為2017年)作為對照進行劃分。

表1 柯本氣候符號及定義標準

圖1 基于柯本氣候分類的1991—2019年中國氣候分布 Fig.1 Types of Chinese climate zones from 1991 to 2019 based on K?ppen climate classification

1.3 大氣城市熱島的量化

1.3.1城市熱島強度

數據為1991—2019年各站點逐年月均溫,考慮到市區、郊區站點海拔差異的影響,在進行熱島強度量化時,同時做了海拔溫度校正,即海拔每上升100m氣溫下降0.6℃;各城市的城市熱島強度以市區、郊區海拔溫度校正溫差作為量化標準。其計算方法如公式(1)。

(1)

式中,UHII(Urban Heat Island Intensity)表示城市熱島強度(℃);Tu表示市區站點溫度(℃);Tr表示郊區站點溫度(℃);Eu表示市區站點氣壓傳感器海拔高度(m);Er表示郊區站點氣壓傳感器海拔高度(m);其中,若UHII為負值,視為城市冷島效應UCI(Urban Cold Island),其強度以城市冷島強度表示UHII(Urban Cold Island Intensity)。

1.3.2城市熱島效應的季節差異

分別計算各城市春季(3月、4月、5月)、夏季(6月、7月、8月)、秋季(9月、10月、11月)、冬季(12月、1月、2月)累年平均熱島強度,并將熱島強度劃分為：強熱島(>2℃)、中等熱島(1—2℃)、弱熱島(0—1℃)、強冷島(<-2℃)、中等冷島(-2—-1℃)、弱冷島(-1—0℃)六個熱島強度等級,最終空間分布結果在ArcGIS 10.2中呈現。另外計算不同季節中各氣候帶城市熱島強度的平均值,分別討論各季節中城市熱島效應的氣候帶差異以及各氣候帶中城市熱島效應的季節性差異。

1.3.3城市熱島強度的時間趨勢

在Origin 2018中繪制各氣候帶平均城市熱島效應的逐年變化趨勢圖。首先進行各氣候帶、各季節逐年平均城市熱島強度散點圖的繪制,再利用SG濾波法(Savitzky Golay Filter)進行平滑信號處理[35]。SG濾波法的核心思想是對窗口內的數據基于局部多項式最小二乘法進行加權濾波擬合,是由Savitzky 和 Golay在1964年首次提出[36]。它的優點在于,在濾波平滑的同時,能夠更有效地保留信號的變化信息,在對城市熱島逐年變化趨勢的研究中能在最優情況下擬合出變化的連續性。SG濾波法的模擬過程可用公式(2)表示：

(2)

式中,Uj*為SG濾波法平滑處理的UHII數據;Uj+i為各年UHII 原始數據;Wi為濾波系數,即第i年UHII原始數據Uj在平滑窗口中的權重,由給定的高階多項式進行最小二乘擬合得到;N為滑動窗口的數據個數(2m+1),其中m為窗口寬度。SG濾波函數的窗口寬度m值越大,濾波擬合越平滑;多項式階數越低,濾波越平滑,但也會帶來更高的誤差,階數較高可降低此誤差,但“過擬合”會帶來噪聲影響平滑處理結果[37]。為了確定SG濾波在不同氣候帶各季節逐年變化趨勢擬合中的最優參數,本文按照寬度3、5、10、20,及階數2、3、4組成12組參數組合進行SG濾波擬合,經實驗最終選取平滑窗口寬度m為10、階數2為擬合效果最佳參數進行平滑濾波處理。

2 結果與分析

2.1 城市熱島的區域差異

根據前述各城市、各季節累年城市熱島強度的量化方法,經ArcGIS10.2軟件繪圖得到全國各城市1991—2019年城市熱島效應季節性空間特征分布圖(圖2)。我國城市熱島效應具有明顯的氣候帶差異性,干帶地區四季均較強,且明顯高于其他氣候帶;冷溫帶京津冀地區各季節均較高,溫暖帶西南地區四季均較強,熱帶、極地帶四季均較弱,且極地帶有較強的冷島效應出現。統計了各季節全國城市熱島效應及冷到效應最強的城市及氣候帶(表2)。從氣候帶來看,干帶平均城市熱島效應在四季均最強,極地帶平均城市熱島效應四季均為最弱(冷島效應最強)。從全國各個城市來看,春、夏、冬、年平均熱島強度最高的城市均處于干帶地區;春、夏、秋、冬、年平均熱島效應最弱(冷島效應最強)的城市均處于冷溫帶地區。以往研究表明干帶地區大部分城市由于郊區植被稀少,多為反照率更低、吸熱能力更強的裸土或荒漠,城市熱島效應一般較弱、或表現為冷島效應[16,23,38- 41],這與本文研究結果差異較大。主要原因是由于先前研究結果反映的是地表城市熱島效應,而本研究反映的是大氣城市熱島效應。如干帶地區的哈密、庫爾勒等城市的市區下墊面和建筑表面反照率高于郊區荒漠,郊區地表白天更易吸收熱量,從而表現為郊區地表溫度高于市區。但對于大氣溫度而言,市區人口聚集、建筑密集,大量的熱排放至大氣中卻無法散失;而郊區多為地表開闊且吸熱能力強的裸土或荒漠,大氣溫度更易通過氣流散失或被地表吸收,從而表現為市區大氣溫度高于郊區溫度。冷溫帶地區冷島效應最強的城市為西寧和漠河,其主要原因為：①城郊氣流交換阻礙小,西寧處于冷溫帶高原地區、漠河處于亞北極冷溫帶地區,氣溫低且降水少導致適宜生長的植被低矮稀少、建筑物也較為低矮稀疏,因而對城郊氣流交換的阻礙也較小;②市區人為熱排放少、散熱快,由于城市規模小、建筑密度低、市區人為熱排放也就較低,加之市區站點海拔較高、風速較大也進一步提高了市區的散熱效果;③市區地表及建筑材料吸收了大量的大氣溫度,地表及建筑材料的導熱系數高、比熱容小,具有在高溫中升溫快、在低溫中降溫快的特性,因此在寒冷地區反而能吸收大氣中的熱量。因此城市化規模較小、寒冷、降水較為缺乏的冷溫帶城市更易表現為大氣冷島效應。

圖2 四季UHI分布Fig.2 The distribution of UHI in four seasons

表2 不同季節城市熱島效應(冷島效應)最強城市及氣候帶

對各季節不同氣候帶熱島強度進行量化,討論各季節中城市熱島效應的氣候帶差異(圖3、表3)。城市熱島效應的氣候帶差異性全年整體表現為干帶最強;極地帶最弱,且表現為較強的冷島效應。各季節中氣候帶熱島效應強弱依次為,春季：干帶>熱帶>冷溫帶>暖溫帶>極地帶,其中,極地帶有較強的冷島效應;夏季：干帶>熱帶>極地帶>冷溫帶>暖溫帶,各氣候帶均出現熱島效應;秋季：干帶>熱帶>冷溫帶>暖溫帶>極地帶,其中,極地帶有較強的冷島效應;冬季：干帶>冷溫帶>暖溫帶>熱帶>極地帶,其中,極地帶表現為較強的冷島效應,熱帶表現為較弱的冷島效應。

圖3 各季節UHI氣候帶差異分布圖Fig.3 UHI distribution of different climatic zones in each season

表3 不同氣候帶各季節累年平均UHII(平均值±標準差)/℃

2.2 城市熱島的季節性差異

在不同區域氣候背景下量化了各季節城市熱島效應(圖4)。其強弱依次為,熱帶：夏季>秋季>春季>冬季,其中冬季出現較弱的冷島效應;暖溫帶：夏季>秋季>春季>冬季,全年各季節均出現熱島效應;冷溫帶：春季>冬季>夏季>秋季,全年均出現城市熱島效應;極地帶：僅夏季出現較弱的熱島效應,其他季節均出現強冷島效應,其中冷島效應強度依次為,冬季>春季>秋季;干帶：春季>冬季>夏季>秋季,各季節熱島強度均為各氣候帶最高。

圖4 各氣候帶UHI季節性差異分布圖Fig.4 UHI distribution of different seasons in each climate zone

對各個氣候帶不同季節之間的城市熱島強度的差異進行了顯著性分析(表4),發現各個氣候帶中不同季節之間城市熱島強度具有顯著性差異。如,熱帶夏熱冬暖、四季降水充沛,春、夏、秋季氣溫差異不大,僅冬季氣溫相對較低時城市熱島強度才與其他季節具有顯著差異性。暖溫帶四季均較溫暖、降水充沛,各季節氣溫、降水等氣候差異較小,因此氣候帶之內的城市熱島效應的季節差異性并不如其他氣候帶顯著。冷溫帶夏熱冬冷,氣候帶之內的季節差異性顯著,但其季節差異性并不如其他氣候帶顯著;其主要原因可能是由于冷溫帶地區冬季大量的供暖增加了城市能耗,加劇了冬季原本較低的城市熱島強度,從而減小了氣候帶內的季節差異性。極地帶四季氣溫均較低,一般僅夏季氣溫在0℃以上,夏季表現為較弱的熱島效應,其他季節均表現為較強的冷島效應;又因冬季氣溫極低且缺乏供暖系統、人為熱排放較少,冬季表現為極強的冷島效應;從而冬、夏季與其他季節形成了顯著的差異性。干帶夏熱冬冷、城市熱島效應四季均較強;由于四季降水缺乏、氣候常年干燥,城市熱島強度受降水調節的影響較為直接,當夏、秋季節降水較多時,市區降溫效果明顯,但在郊區少量的植被也具有一定的恒溫調節能力,導致夏秋季城市熱島明顯下降,從而夏、秋季與其他季形成了顯著的差異性。

表4 各季節UHII差異顯著性

統計了全國各季節六個熱島強度等級的城市數量特征(表5),發現全國城市春、夏、秋、冬四季普遍存在城市熱島效應,其發生率(熱島城市數量)分別為：70.6% (48個)、76.5% (52個)、63.23% (43個)、60.3% (41個);城市熱島效應主要處于低熱島強度(0—1℃)范圍;極少數城市在春、夏、冬三季出現強熱島效應(>2℃),其中冬季出現強熱島效應的城市最多(4個)。另外,在各個季節也存在部分城市冷島效應的現象,主要集中于弱冷島強度(-1—0℃)范圍;僅冬季有少量城市(4個)出現強冷島效應(<-2℃)的現象 。總體來說,秋季城市熱島效應較為穩定,熱島和冷島效應均主要處于弱強度范圍;春、冬季城市熱島效應較為波動,易出現強熱島、強冷島效應的極端現象;夏季熱島效應發生率最高,但熱島強度相對較弱。

表5 不同季節熱島強度等級的城市數量特征

2.3 城市熱島的時間演變規律

利用各城市不同季節1991—2019逐年熱島強度進行氣候帶平均化,并利用SG濾波法進行平滑處理,得出各氣候帶不同季節1991—2019年逐年平均熱島強度變化曲線(圖5)。(1)干帶：各年份四季幾乎均出現城市熱島效應,各季節熱島效應逐年變化趨于同一趨勢,呈現先升高后降低的起伏狀態;在2010—2015年四季熱島效應均達到較高的狀態,2010年后逐漸降低。熱島強度季節特征2010年前表現為：冬季>春季>夏季>秋季;2010年后表現為春季>夏季>冬季>秋季。(2)極地帶：各年份各季節中僅夏季出現較弱的熱島效應,其余均表現為冷島效應,且冬季冷島效應最強。各季節熱島效應(冷島效應)逐年變化趨于同一趨勢,呈下降-上升-下降-上升的波動狀態,到2010年后呈現明顯的上升趨勢,且各個季節開始出現較弱的熱島效應。整體熱島強度季節性特征表現為：夏季>秋季>春季>冬季,(冷島強度季節性特征表現為：冬季>春季>秋季>夏季)。(3)冷溫帶：各年份四季節均出現城市熱島效應,各季節熱島效應逐年變化趨于同一趨勢,2005年前較為平穩,2005年后各季節城市熱島強度逐漸降低。整體熱島強度季節性特征表現為：春季>冬季>夏季>秋季。(4)暖溫帶：各年份四季節均出現城市熱島效應,且強度較為平穩;各季節熱島效應逐年變化趨于同一趨勢,2010年后各季節城市熱島效應逐漸降低。整體熱島強度季節性特征表現為：夏季>春季≥秋季>冬季。(5)熱帶：除了冬季少數年份出現城市冷島效應外,各年份其他季節均出現城市熱島效應;各季節熱島效應逐年變化趨于同一趨勢,2010年左右以前較為平穩,2010年以后有上升趨勢。整體熱島強度季節性特征表現為：夏季>秋季>春季>冬季。總體來說,各季節城市熱島效應演變規律在同一氣候帶都趨于同一趨勢,不同氣候帶又具有較大差異。2010年前后是各氣候帶各季節城市熱島效應的變化拐點;2010年后,干帶、冷溫帶、暖溫帶熱島效應均有所下降,熱帶、極地帶有所上升。

圖5 各氣候帶不同季節1991—2019年逐年平均UHI變化曲線Fig.5 The Variation curves of annual average UHI in different seasons of each climate zone from 1991 to 2019

3 討論

3.1 本研究結果與以往研究的差異

本研究基于全國各城市氣象數據揭示了不同氣候帶各季節大氣城市熱島的時空規律,目的在于針對不同氣候帶、不同季節的城市熱島效應的緩解措施給予參考。本研究結論與以往研究存在一定的差異,如本研究中熱島效應各季節最強的城市主要集中于干帶地區,區域主要位于我國的西北地區;而 Zhou等研究了我國32個主要城市熱島效應的空間格局,發現東南部地區白天較高、北部地區夜間較高,尤其是氣候濕冷的東北地區,城市熱島效應最強[14]。其原因主要是兩個方面：其一是數據來源的差異,以往對我國全國尺度或區域尺度的城市熱島效應多是基于遙感數據反演的地表城市熱島效應,熱島強度受城市下墊面、建筑材料等更直接的影響;而本文所利用的是氣象數據量化的大氣城市熱島效應,熱島強度受氣流、空氣質量、城市形態等更直接的影響;影響因素權重不同,自然結果也就有所差異。另外,氣象數據和遙感數據時間、空間分辨率差異較大,氣象數據有較連續的時間序列,能更好的研究城市熱島的時間演變規律,遙感數據具有較好的空間分辨率,能更準確的量化各城市整體熱島效應,二者本身量化熱島效應的時空尺度差異較大,這在以后的研究中需要尤其注意的問題。

3.2 存在問題

以往研究表明,城市熱島效應在時間尺度上具有季節性、晝夜性差異。而本文所研究的時間尺度僅僅考慮到季節性差異,量化的是各季節全天平均城市熱島效應,缺乏進一步對各季節晝夜差異的探討,因此在后期研究中有必要對城市熱島效應的晝夜差異做出細致劃分。此外,本研究采用氣象站點數據作為研究對象,由于各氣候帶中適合作為城市熱島效應研究的城郊站點數量有限,無法保證各個氣候帶都有相同且足夠統計量的城市數目進行研究。因此,對于各個氣候帶的差異分析可能存在一定的不足或偏差。但對于各氣候帶中的季節差異性研究,因為各氣候帶中各城市的不同季節的數據是一一對應的,且滿足統計量分析,因此對于各個季節的差異分析具有可信性。

3.3 研究啟示

對于城市熱島效應的治理,我們考慮從解決其兩個方面的危害出發,首先是城市熱島效應加劇了高溫天氣、降低了城市生活舒適度;另外就是影響了局部小氣候,使氣壓環流向城市中心匯聚,導致了如市區內部極端降水事件的增加增強、有毒有害氣體向市區中心匯聚、加速光化學污染速率等現象。對于兩種危害而言,不同氣候帶、不同季節所呈現的作用效果不同。對于不同季節,如一些城市熱島效應進一步升高了夏季高溫天氣氣溫,降低了城市生活舒適度、增加了制冷能耗,但在冬季卻在一定程度上增加了舒適度、降低了供暖能耗。與此同時,對于一些如冬季霧霾天氣較多的城市,城市熱島效應也加劇了污染物的匯聚。再者,對于不同氣候帶,如干帶地區夏熱冬冷、降水較少、植被較為低矮稀疏、自然風速較大,植被對熱島效應的緩解效果較低,但市區與郊區的大氣熱量和物質交換較快,一定程度上降低了城市熱島效應;而對于暖溫帶地區夏熱冬暖、降水充沛、植被高大茂盛,卻也在一定程度上降低了城郊的大氣交換效率,加劇了城市熱島效應。因此針對城市熱島效應的緩解必須首先考慮到各個城市的季節特征以及氣候地理適宜性,從而選擇各個氣候帶適宜的植被、建筑材料、建筑物類型等;其次再是充分考慮城市發展狀況及需求、環境污染特征等,從而做出適合的城市景觀格局規劃和工程措施。

城市熱島效應時空特征規律是一個受多維因素綜合影響的結果,如氣候帶背景、季節、晝夜、地形、城市化程度、城市形態等尺度劃分差異都有可能導致最終結果的差異。因此,在今后的城市熱島的研究中首先有必要對城市熱島效應的時空特征規律進行更精細的量化。充分利用氣象數據較高時間分辨率的特點,以及遙感數據較高的空間分辨率特點,二者相結合,增強長時間序列的連續性、細化不同時間階段的分類,精確大尺度研究的空間特征及其延續性;其次,對多種影響因素進行綜合考量,進一步細化研究城市對象的分類,為城市熱島效應治理應用提供更為準確可靠的依據。

4 結論

基于我國69個城市的市區-郊區氣象站點1991—2019年逐年月均溫及月均降水數據,對我國不同氣候帶城市熱島效應的時空特征規律進行研究,主要結論：

(1)區域差異：我國城市熱島效應干帶明顯高于其他氣候帶,極地帶最弱,且表現為較強的冷島效應,熱帶、暖溫帶、冷溫帶較弱;其中,冷溫帶京津冀地區各季節熱島效應較強,溫暖帶南部地區熱島效應較為明顯。全國各季節城市熱島效應最強的城市主要集中于干帶地區,熱島效應最弱(冷島效應最強)的城市主要集中于冷溫帶和極地帶地區。

(2)季節性差異：我國各季節城市熱島效應的強弱關系在不同氣候帶有所不同;但從全國范圍來看,秋季城市熱島效應較為穩定,熱島和冷島效應均主要處于弱強度范圍;春、冬季城市熱島效應較為波動,易出現強熱島、強冷島效應的極端現象;夏季熱島效應發生率最高,但熱島強度相對較弱。各氣候帶四季熱島強度表現為,熱帶：夏季>秋季>春季>冬季,其中冬季出現較弱的冷島效應;暖溫帶：夏季>秋季>春季>冬季,全年各季節均出現熱島效應;冷溫帶：春季>冬季>夏季>秋季,全年均出現城市熱島效應;極地帶：僅夏季出現較弱的熱島效應,其他季節均出現強冷島效應,其中冷島效應強度依次為,冬季>春季>秋季;干帶：春季>冬季>夏季>秋季,各季節熱島強度均為各氣候帶最高。

(3)時間演變規律：各季節城市熱島效應逐年演變規律在同一氣候帶趨于同一趨勢,不同氣候帶又具有較大差異。2010年前后是各氣候帶各季節城市熱島效應的變化拐點,2010年后,干帶、冷溫帶、暖溫帶熱島效應均有所下降,熱帶、極地帶有所上升。