高溫背景下城市下墊面擴張對于成都市熱島效應的數值試驗

孫世杰, 張小玲, 樊 晉

(1.成都信息工程大學大氣科學學院高原大氣與環境四川省重點實驗室,四川 成都 610225;2.成都平原城市氣象與環境四川省野外科學觀測研究站,四川 成都 610225;3.濟南市氣象臺,山東 濟南 250000)

0 引言

在全球氣候變暖背景下[1],IPCC 在第四次和第五次報告中指出,土地利用變化是影響氣候的最主要因素之一,過去50年中,人類活動導致了以全球變暖為主要特征的氣候變化[2-3]。城市化加速了自然景觀的變化,大量綠地、林木轉變成了不透水地面,通過影響陸面-大氣作用,進而影響區域氣候和環境[4]。近年來,夏季高溫事件頻發,高溫熱浪對環境和健康帶來很大影響,研究城市化對高溫過程的影響機理,具有重要意義。

Lake Howard[5]在1833年首次提出“城市熱島效應”。李肇潔等[6]通過研究成都地區輻射能量平衡,認為成都地區存在2 ℃左右的熱島效應。曾勝蘭等[7]運用3S 技術研究了不同道路和不同道路密度對成都市熱島效應的影響,結果表明成都城區地表平均溫度高于郊區且熱島強度呈現夏季強(3 ℃～4 ℃)冬季弱(2.5 ℃～3 ℃),夜強晝弱的特征。鄭祚芳等[8]應用1998-2002年北京地區自動氣象站觀測資料,探討了城市熱島效應對夏季高溫的增幅作用,結果表明城市熱島效應對高溫強度有明顯的增幅作用。蒙偉光等[9]使用WRF 并耦合了城市冠層模型對廣州高溫天氣進行模擬,成功模擬出了城市熱島特征,發現白天城區地區高溫與低反射率導致的短波輻射吸收增加有關,晚上城區地區潛熱通量小,向上的土壤熱通量以感熱形式用于加熱大氣,使夜間熱島得以持續。

WRF 模式中默認的中國區域的土地利用資料精度和準確度低于全球[10-12],嚴重影響了模式的模擬精度和準確度[13-15]。胡婧婷等[16-17]對WRF 中的土地利用數據進行優化后,模擬了上海地區的一次高溫過程,結果顯示對于溫度、相對濕度和風速的模擬效果均有不同程度改善。鄭祚芳等[18]使用Landsat Thematic Mapper(TM)衛星資料代替了模式中默認的USGS 土地利用數據,結果表明引入高精度土地利用資料能顯著優化改變能量平衡中各項比重,明顯提高模擬效果。張雷等[19]較好模擬了北京一次高溫過程,分析了城市化對高溫的影響機制。20 世紀以來,成都城市化進程迅猛,許多學者利用WRF 探究城市化帶來的影響。趙旋等[20]探究了不同時期下墊面對夏季和冬季模擬結果的影響,結果發現針對夏季地面氣溫升高有顯著影響,冬季影響不明顯。肖宇昕等[21]使用不同程度擴張的下墊面進行敏感性,結果顯示成都區域的城市下墊面對地面2 m溫度的變化趨勢有明顯影響,尤其是對于日最低氣溫的變化趨勢影響最為劇烈。

UCM 能較好的考慮到城市幾何特征對模擬結果的影響,對于城市部分能更好地模擬城市熱力學和動力學的特征[22],可以看出WRF-UCM 模式更符合城市區域研究需要[23-25]。本文在前人研究基礎上,使用WRF-UCM 模式,利用不同下墊面資料進行敏感性實驗,針對成都地區城市化對夏季的一次高溫熱浪過程的影響機理進行探究。

1 數據來源與方法

土地利用數據主要使用了2019年MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer)Terra + Aqua三級土地覆蓋類型產品(land cover data),全球500 m產品MCD12Q1 中的第一個數據集(土地覆蓋分類1:IGBP 的全球植被分類方案),信息提取主要技術是監督決策樹分類。

網格中各類型面積中不透水下墊面的面積超過30%認為是城市下墊面,由圖1(a)可知2001年MODIS 資料在成都市內城市部分有3695 個網格,圖1(b)可知2019年城市部分增長到6876 個網格,水平格距為500 m。MODIS 中成都區域的城市部分2019年比2001年增長了795.25 km2,增幅為186.09%。

圖1 MODIS 土地利用資料類型圖

模擬檢驗數據采用了成都市2019年8月11-13日自動氣象站逐時氣溫資料,如圖2 所示為模式結果驗證所使用自動氣象站點分布圖,溫江區2 個、郫都區2個、金牛區2 個、青羊區2 個、武侯區1 個、雙流區2個、龍泉驛區2 個、青白江區2 個、錦江區2 個、新都區2 個、成華區2 個以及高新區2 個、天府新區1 個,共計24 個站點。

圖2 模式驗證所使用氣象站點分布

為增加模擬結果的可靠性,以實測自動氣象站資料做參考標準,在模式結果中提取出對應圖3 所有站點逐時氣溫資料做對比討論。熱島強度是指城鄉之間氣溫的差異。其表達式為IUHI=Tu-Ts,其中,Tu為城市部分溫度,Ts為郊區部分溫度。參照圖1(b)成都市城市部分以及站點分布情況(圖3),本文選擇最內部矩形范圍自動氣象站點為Tu,主要包括武侯區、錦江區、成華區、金牛區、青羊區和臨近五區范圍的氣象站；兩個矩形之間范圍的自動氣象站為Ts,主要包括了雙流區、溫江區、郫都區、新都區、龍泉驛區的部分氣象站。

圖3 成都市中心城區部分城市站和郊區站分布圖

2 模擬試驗設計

本文使用版本為3.9.0 的WRF(the weather research and forecasting mode)模式,并耦合單層冠層模式UCM,選擇2019年8月11-13日一次高溫過程為研究時段。使用NCEP/NCAR 的1°×1°的FNL 再分析資料作為初始氣象資料和邊界條件,邊界條件每6 h更新。

實驗模擬時段為2019年8月9日0000UTC-14日0000UTC,對模擬結果中的10日1600UTC-13日1600UTC 時進行分析,即北京時間11日00 時-14日00 時。如圖4 所示,模擬采用三層嵌套方案,水平分辨率分別為9 KM,3 KM,1 KM,最外層包含整個四川省和重慶市,第二層包含了四川省大部以及重慶市西部,最內層包括全部成都市,垂直方向分為38 層,模式層頂為50 hPa,其中地面到1 KM以下有12 層。模式物理參數化方案采取如表1 所示的基本配置。

表1 模式物理參數化方案基本配置

圖4 WRF 模式模擬區域示意圖

設計兩組實驗,包括DE 與UP 方案,DE 方案采用如圖1(a)2001年MODIS 下墊面資料,UP 方案采用如圖1(b)2019年MODIS 下墊面資料。DE 與UP 方案使用相同的物理參數化方案基本配置,兩組實驗僅土地利用資料不同。

3 模式結果分析

本文所分析的時間段為北京時2019年11日00時-14日00 時,對應時間軸的0-72 時。選用圖2 所示的24 個成都市自動氣象站資料并經過質量控制,作為模式驗證的觀測值。在三層嵌套中最內層的模擬結果中選取對應自動氣象站的經緯度坐標最近網格點的數值作為模擬值。

由圖5 可知站點平均溫度29.8 ℃,站點平均最高溫35.9 ℃,夜間站點平均最低溫23.2 ℃。從相關系數R來看,DE 方案為0.95,UP 方案為0.96(兩種方案均通過α=0.01的顯著性檢驗)。可以看出模式對于本次地面溫度的模擬上有較好模擬效果,但是平均溫度上模擬值偏高,UP(31.0 ℃)＞DE(30.2 ℃)＞OBS(29.8 ℃)；在日間兩種方案氣溫模擬偏高,但夜間UP方案模擬效果較好。

圖5 模式驗證所用氣象站點逐時平均溫度

如圖6(a)所示,在此次高溫過程內UP 方案城市部分的平均溫度為31.2 ℃,DE 方案為30.5 ℃,UP 方案＞DE 方案,而在日間UP 方案和DE 方案在城市部分的站點溫度平均值高于OBS 觀測值,夜間低于OBS 觀測值。如圖6(b)所示,在非城市部分的站點平均溫度的對比上,UP 方案、DE 方案平均地面溫度分別為27.4 ℃和27.1 ℃,UP 方案＞DE 方案。由圖6 可知,UP 方案在11-13日的日間最高氣溫都高于DE 方案的日間最高氣溫,兩種方案模擬值均偏大,UP 方案比DE 方案高0.7 ℃,且兩個方案的最高溫以及OBS 觀測值都出現在11日,UP 方案過程中最高溫出現在11日16 時,為39.6 ℃,DE 方案在過程中最高溫度出現在11日18 時,為38.9 ℃。同時兩種方案下墊面城市部分的模式結果的最低溫也出現在11日,UP 方案和DE 方案的過程最低溫分別為23.5 ℃和22.5 ℃,UP 方案比DE 方案高1.0 ℃,UP 方案城市部分增溫明顯。可以看出UP 方案對比DE 方案,在日間UP 方案高溫高于DE 方案,城市化造成的高溫加劇；夜間UP 方案溫度的極值高于DE方案,說明城市化造成的暖夜加劇。

圖6 UP、DE 方案城市下墊面和非城市下墊面的逐時氣溫變化圖

由圖7 可知,此次高溫過程下,UP 方案的熱島強度高于DE 方案,UP 方案平均熱島強度為2.79 ℃,DE方案熱島強度為2.37 ℃。可以看出UP 方案無論白天還是夜間,熱島強度均超過1 ℃,最大熱島強度達4.37 ℃,最低為1.27 ℃；DE 方案熱島強度最大為4.23 ℃,最低為0.93 ℃。根據對熱島強度的定義,夏季熱島強度超過2 ℃為強熱島。11日0 時-11日04時、11日10 時-12日01 時、12日11 時-13日05 時、13日11 時-14日0 時存在強熱島現象。城市化使熱島強度增大,且夜間高于日間。

圖7 熱島強度隨時間變化圖

如圖8 所示,WRF 模式能夠較好的模擬以中心城區為中心,西北部高,東南部低的空間分布特征,由于2019年較2001年MODIS 下墊面資料的城市部分增加86.09%,在模式結果中,UP 方案較DE 方案高溫區擴張符合城區擴張大致方向。UP 方案較DE 方案中心高溫區域變大,UP 方案的高溫區域延伸至溫江區東部、郫都區東南部、新都區西南部、青白江區西北部、龍泉西部、雙流區北部,同時高溫區域在新津縣中部也有體現,這與趙旋等[23]研究結論一致。

圖8 UP、DE 方案日平均溫度分布圖

如圖9(a)UP 方案與DE 方案的最高氣溫差異分布圖可知,UP 方案在高溫背景下能加劇中心城區高溫,在成都中心城區的模擬結果有兩個超過3 ℃的高值區,位于武侯區與金牛區。整體形成了103°50′E ～104°18′E,30°18′N ～30°54′N 南北向的長條狀范圍,增溫超過1 ℃。中心城區以及北部和雙流東南部增溫幅度超過2 ℃。如圖9(b)UP 方案與DE 方案的日均氣溫差異分布圖可知,UP 方案與DE 方案相比,在中心城區西部、西北部、北部、東北部增溫明顯,增溫區域與2019年土地利用資料相較2001年改變為城市部分下墊面區域大致吻合。在高溫背景下,城市下墊面擴張能顯著增加高溫極值、高溫范圍、城市熱島強度。

圖9 UP-DE 方案日溫度差異分布圖

以過程中平均溫度最高的11日為例分析潛熱和感熱。由圖10 可知,對于潛熱而言,中心城區全天處于一個低值區,UP 方案與DE 方案相比在中心區域的低值區范圍向西北部、北部、東北部擴大,潛熱值由中心城區向周圍潛熱越來越大,結合圖1 可以看出這是由于城市下墊面擴展造成的。白天,城市部分和非城市部分伴隨地表接受輻射能量的增大,潛熱能量也增大,到14 時達到頂峰,UP 和DE 方案過程中3 天潛熱通量平均的峰值分別為37.6 W/m2、40.4 W/m2,非城市部分峰值442.1 W/m2、443.7 W/m2,14 時后又進入下降階段,至20 時達到最低點；夜間城市部分和非城市部分的潛熱感熱處于0 值附近。這是由于城市部分為不透水下墊面,蒸發量較小,熱量儲存大；非城市部分的潛熱交換強,主要是植被的儲水能力和蒸騰作用的緣故。

圖10 2019年8月11日UP、DE 方案潛熱通量分布圖

成都地區感熱通量和潛熱通量相類似,日變化明顯。由圖11(a ～b)可知,07 時后城市部分和非城市部分感熱通量增加,城市部分在15 時達到峰值,峰值分別為411.9 W/m2、397.7 W/m2；非城市部分在14時達到峰值,峰值分別為356.7 W/m2、354.7 W/m2。可見城市部分用于加熱大氣的能量高于非城市部分。到達峰值后后城市部分與非城市部分的感熱通量均下降,由圖11(c ～d)可知,日落后,非城市部分感熱通量下降速度較快,城市部分下降慢,這也導致UHI 在20時達到峰值。夜晚城區感熱通量在0 值附近,能量運輸較為平衡,因而城區的氣溫下降比較緩慢,然而非城區的感熱通量存在負值,地面以長波輻射的方式向大氣傳輸能量,因而非城區部分的氣溫下降較快。夜間城區溫度下降緩慢,非城區部分降溫較快,導致了城區部分溫度高于非城區部分,因此在夜間UHI 強度高于白天,“熱島”現象明顯。

圖11 2019年8月11日UP、DE 方案感熱通量分布圖

整體來看,成都西北部、西南部山脈以及東南部龍泉山脈海拔較高,太陽輻射受大氣衰減較小,因而到達山脈表面的能量較高,感熱量高,白天超過400 W/m2高值區,夜間山區的感熱交換較低,這是由于潛熱分配掉凈輻射的一部分。由圖10 ～11 可知,07 時,成都市中心城區部分感熱通量在0 值以上,遠郊大部分為負值,城區與郊區潛熱通量均比較小,在中心城區小于周圍地區。白天城市下墊面的感熱通量比其他類型高。19 時,感熱與潛熱均出現高值,感熱通量在城區為高值,潛熱通量為低值。日落后建筑物存儲的熱能不斷釋放,加上人為釋放熱,城市感熱通量降低緩慢,使城區降溫效率低于周邊地區,造成城區溫度高,引發熱島效應；日出后太陽輻射的加熱作用引起城鄉感熱通量和潛熱通量迅速增加；午后城區下墊面的性質決定了感熱通量和潛熱通量在城區為別為高值和低值區,城鄉通過潛熱調節氣溫的能力被顯著虛弱,使城鄉溫度產生差異,引發熱島效應。

5 結論

近年來成都市城市發展迅速,城區面積不斷擴大,利用符合發展現狀的土地利用資料更符合模式模擬的需要。本文以高溫背景,使用WRF-UCM 模式,將2001年與2019年兩份土地利用資料設置為兩組實驗,研究成都市城市化對熱島強度影響的機制,結果表明:

(1)城市化使城市部分增溫顯著,但非城市部分增溫不明顯,且對夜間增溫比日間增溫明顯。城市部分的平均溫度上,UP 方案比DE 方案高0.7 ℃。非城市部分的站點平均溫度的對比上,UP 方案比DE 方案高0.3 ℃。此次高溫過程中UP 方案比DE 方案出現的最高溫增大0.7 ℃,最低溫UP 方案比DE 方案高1.0 ℃。

(2)城市化使熱島強度增強,高溫范圍擴大,夜間暖夜現象更加顯著。UP 方案平均熱島強度為2.79 ℃,DE 方案熱島強度為2.37 ℃且UP 方案無論白天還是夜間,熱島強度均超過1 ℃。UP 方案最大熱島強度達到4.37 ℃,最低為1.25 ℃；DE 方案熱島強度最低為0.93 ℃,最大為4.23 ℃。

(3)在下墊面性質的不同引起的城鄉感熱通量和潛熱通量的差異是造成城區與郊區溫差的主要原因之一。UP 方案與DE 方案相比,城市部分的感熱通量增大,潛熱減小,而非城市部分感熱通量和潛熱通量相差不大。這種差異造成了UP 方案比DE 方案熱島強度增加。城市化使日間城市部分感熱通量增加,潛熱減小,而非城市部分變化不明顯,這種差異化使城市化熱島效應增強,具體體現為熱島強度增大,范圍擴大,暖夜現象加劇。

致謝:感謝成都市科技局重點研發支撐計劃課題(2020-YF09-00031-SN)；成都信息工程大學引進人才科研啟動項目(KYTZ202127)對本文的資助