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        上海城市熱島的精細(xì)結(jié)構(gòu)氣候特征分析

        2017-05-30 10:48:04沈鐘平梁萍何金海
        大氣科學(xué)學(xué)報 2017年3期
        關(guān)鍵詞:城市熱島氣溫質(zhì)量控制

        沈鐘平 梁萍 何金海

        摘要對上海地區(qū)59個自動站2006-2013年逐時氣溫資料進(jìn)行了本地化的質(zhì)量控制,得到一套高分辨率氣溫數(shù)據(jù)集。將其與常規(guī)觀測資料進(jìn)行對比,發(fā)現(xiàn)兩者反映的上海年平均及季節(jié)平均氣溫基本一致,說明經(jīng)質(zhì)量控制的加密資料是可信的。但其空間差異更為明顯,表明高分辨氣溫數(shù)據(jù)在城市熱環(huán)境精細(xì)空間分布研究中更具代表性和有效性?;谠摂?shù)據(jù)集研究了上海的城市熱島空間分布。結(jié)果表明,加密觀測數(shù)據(jù)可反映出城市熱島的精細(xì)結(jié)構(gòu)氣候特征:熱島分布由中心城區(qū)向四周及西南部擴(kuò)展,尤其是出現(xiàn)了“多中心”結(jié)構(gòu)特征,即除中心城區(qū)的熱島主中心外,在閔行北部和松江南部均出現(xiàn)了與快速城市化進(jìn)程相聯(lián)系的區(qū)域性副熱島中心;受大氣環(huán)流季節(jié)轉(zhuǎn)換和局地海陸風(fēng)的影響,熱島位置在秋冬季偏東南方向,春夏季偏西北方向。上述精細(xì)化特征在常規(guī)資料中并不明顯或無法體現(xiàn)。由此可見,經(jīng)質(zhì)量控制的加密氣溫數(shù)據(jù)在城市熱島的精細(xì)結(jié)構(gòu)研究中更具優(yōu)勢。

        關(guān)鍵詞自動站;氣溫;質(zhì)量控制;城市熱島;精細(xì)結(jié)構(gòu)

        在全球增暖及快速城市化進(jìn)程的背景下,城市熱環(huán)境已成為氣候、環(huán)境、生態(tài)等領(lǐng)域研究的熱點問題(史軍等,2011;楊鵬等,2013;Tan et a1.,2015)。近年來,上海地區(qū)極端天氣氣候事件頻發(fā),尤其是高溫?zé)崂说某掷m(xù)時間愈來愈長,強度愈來愈大。這與城市熱島空間結(jié)構(gòu)的變化密不可分。精細(xì)化的城市熱島氣候特征可以為極端高溫事件的落區(qū)預(yù)測提供一定的依據(jù)。和常規(guī)觀測相比,加密自動氣象觀測具有高時空分辨率等優(yōu)點,可以更為清晰地描述熱島的精細(xì)結(jié)構(gòu)。但其質(zhì)量的可靠性和準(zhǔn)確性是研究及服務(wù)的難點。因此對自動站資料的質(zhì)量進(jìn)行系統(tǒng)、科學(xué)的評估是一項重要的基礎(chǔ)性工作。特別是將自動氣象觀測應(yīng)用于氣候研究時,還需要對長序列的高分辨自動氣象觀測進(jìn)行系統(tǒng)性的質(zhì)量控制,確保其時空變化的均一性。

        世界氣象組織非常重視氣象資料的質(zhì)量控制,并給出了許多指導(dǎo)性的意見(WMO,2008)。國內(nèi)外對自動站觀測數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制做了大量的研究(Eischeid et a1.,1995;Peterson et a1,1998;陶士偉和徐枝芳,2007;孫娟和胡平,2009;傅娜等,2014)。大部分工作都是針對多要素建立實時的質(zhì)量控制系統(tǒng)。Vejen et a1.(2002)介紹了北歐自動站數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制系統(tǒng),主要包括臺站級質(zhì)量控制、入庫前實時質(zhì)量控制、入庫后非實時質(zhì)量控制以及人工質(zhì)量控制等。孫娟和胡平(2009)對上海自動氣象站多種要素進(jìn)行了實時的質(zhì)量控制。但在氣溫資料的氣候極值檢查中,其將上海1970-2009年各月的月極端最高(低)氣溫的最高(低)值作為閾值??紤]到打破臺站歷史記錄的極端天氣氣候事件,該閾值的選取方法有一定的局限性。同時在空間一致性檢查中,其將上海自動站分為內(nèi)陸、沿海和海上三個區(qū)域進(jìn)行分區(qū)對比,但這個范圍選取過大。傅娜等(2014)對上海自動站2011年7月-2012年6月氣溫資料進(jìn)行了質(zhì)量控制,但其僅做了空間一致性檢驗。實際觀測中,在時間一致性等方面也存在一些問題。作為世界級超大城市,上海自20世紀(jì)90年代以來建立了包括加密自動氣象站在內(nèi)的城市綜合觀測體系,為城市熱島的精細(xì)化特征研究提供了重要的觀測數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。關(guān)于城市熱島的已有研究大多采用常規(guī)氣象觀測(李興榮等,2007;侯依玲等,2008;談建國等,2008)或者衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)(王桂玲等,2007;程蕊,2009;鐘杰,2015),如Liu et a1.(2007)從北京城區(qū)和郊區(qū)各選取一個典型站點,并利用1977-2000年的常規(guī)氣溫資料,分析了北京的城市熱島強度及城市化對其產(chǎn)生的影響。Roth eta1.(1989)利用NOAA AVHRR熱紅外數(shù)據(jù)得到了美國西海岸幾個城市的熱島空間分布。Tran et a1.(2006)利用MODIS的地表溫度資料對亞洲多個超大城市的熱島效應(yīng)進(jìn)行了評估。但常規(guī)觀測資料的時空分辨率不夠高,衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在可靠性方面還有待進(jìn)一步完善,而高分辨率的加密氣溫資料在該領(lǐng)域的應(yīng)用較為鮮見。為了進(jìn)一步揭示城市熱環(huán)境特別是城市熱島的精細(xì)化結(jié)構(gòu)氣候特征,有必要利用質(zhì)量控制后的加密觀測數(shù)據(jù)對城市熱環(huán)境開展更深入的研究。

        本文利用上海地區(qū)2006-2013年加密自動氣象站逐時氣溫資料,在對其進(jìn)行系統(tǒng)檢驗評估的基礎(chǔ)上,研發(fā)了一套本地化質(zhì)量控制方案,得到了一份較為準(zhǔn)確可靠的高時空分辨率氣溫數(shù)據(jù)集。通過與常規(guī)觀測資料的對比,對數(shù)據(jù)的可靠性做了進(jìn)一步驗證。最后利用該數(shù)據(jù)集研究上海城市熱島的年平均及季節(jié)平均的空間結(jié)構(gòu)分布,進(jìn)一步展現(xiàn)四季熱島在強度和位置等方面的精細(xì)化氣候特征,并從城市化的角度出發(fā),初步闡述其形成原因,為高分辨城市熱島及相關(guān)的精細(xì)化監(jiān)測、預(yù)報、預(yù)警服務(wù)提供科學(xué)依據(jù)。

        1資料與方法

        上海市氣象部門從2002年開始全面加快自動氣象站的建設(shè)。截止目前,已建成并有效使用的自動氣象站有一百多個,主要觀測溫度、雨量、氣壓、風(fēng)、能見度和露點等要素。本文選取了從2006年1月1日開始有氣溫觀測記錄的59個自動站。圖1為各站點的分布情況,其中標(biāo)記“*”的站點是常規(guī)站,既有常規(guī)觀測,又有自動觀測。而標(biāo)記“●”的站點是自動站,只有自動觀測。從地理位置來看,上海自動站大致可分為海上、沿海、內(nèi)陸三大類。本文采用上海市2006年1月1日至2013年12月31日期間的常規(guī)站逐日氣溫資料和自動站逐小時氣溫資料,其中常規(guī)資料來源于上海市氣候中心,自動站資料來源于上海市氣象局信息中心。若自動站一天24 h均無缺測,則將24個時次的氣溫求平均,得到該日日平均氣溫;若自動站02時、08時、14時和20時四個時次不缺測,其余時次部分缺測,則將上述四個時次的氣溫求平均,得到該日日平均氣溫。若自動站02時、08時、14時和20時部分缺測,則認(rèn)為該日缺測。常規(guī)觀測資料主要包括徐家匯、閔行、寶山、嘉定、浦東、松江、金山、奉賢、南匯、青浦和崇明共11個氣象站。自動站的空間分布廣泛,覆蓋了上海市全部地域,且分布密度呈現(xiàn)由中心城區(qū)一近郊一遠(yuǎn)郊逐漸遞減的特征。這與上海城市化進(jìn)程的空間差異一致,基本能滿足開展加密城市化效應(yīng)研究的需要。

        2加密觀測氣溫資料的質(zhì)量控制與評估

        2.1質(zhì)量控制方案

        本文使用的常規(guī)觀測氣溫資料已經(jīng)過人工校對和質(zhì)量控制,并多次應(yīng)用于已有研究中(侯依玲等,2008)。因此,本文重點對加密觀測氣溫資料進(jìn)行質(zhì)量控制。參考已有的關(guān)于自動站資料質(zhì)量控制技術(shù)的業(yè)務(wù)流程系統(tǒng)(王海軍等,2007;孫娟和胡平,2009;王亞男等,2011),考慮到上海地區(qū)氣候背景等綜合因素,本文制定了以下本地化的質(zhì)量控制方案(圖2),主要包括臺站格式參數(shù)檢查、氣候極值檢查、時間一致性檢查和空間一致性檢查4部分。與已有研究不同的是,本文在氣候極值檢查和空間一致性檢查中做了更細(xì)化的處理。即:考慮到在極端天氣氣候事件中,臺站氣溫具有打破歷史記錄的可能性,本文參考了建站以來各月月極端最高/低氣溫的最高/低值,并在此基礎(chǔ)上將該極值范圍適當(dāng)放寬,作為各月的閾值。在空間一致性檢查中,由于自動觀測站點分布仍存在一定的非均勻性,本文針對不同的站點類型(中心城區(qū)和郊區(qū))采用了不同距離標(biāo)準(zhǔn)分別進(jìn)行空間一致性檢查。

        2.1.1臺站格式參數(shù)檢查

        臺站格式參數(shù)檢查主要是對原始?xì)鉁刭Y料的格式進(jìn)行篩查。上海自動站的原始數(shù)據(jù)正確格式如下:00時為“x年-X月-X日,氣溫值”,其余時次為“x年X月-X日x時,氣溫值”。篩查結(jié)果顯示,數(shù)據(jù)格式基本都滿足上述條件,但存在極少數(shù)時次重復(fù)出現(xiàn)的情況。對重復(fù)出現(xiàn)的記錄進(jìn)行了人工比較,若氣溫數(shù)值相同,則認(rèn)為數(shù)據(jù)可信;反之,認(rèn)為數(shù)據(jù)可疑。

        2.1.2氣候極值檢查

        氣候極值檢查主要包括氣候界限值檢查和臺站極值檢查兩部分。氣候界限值是指氣候?qū)W上不可能出現(xiàn)的氣象要素界限值,超過這個值的數(shù)據(jù)則修訂為缺測。本文采取的氣溫閾值為30~50℃(王亞男等,2011)。臺站極值是指某站點歷史上曾經(jīng)出現(xiàn)過的最大值和最小值。一般來說,氣溫大于最大值或小于最小值的可能性非常小。本文根據(jù)不同月份的月極端最高/低氣溫的最高/低值動態(tài)地調(diào)整閾值??紤]到各站點不同的環(huán)境因素以及極端天氣事件出現(xiàn)的可能性,我們在上述極值的基礎(chǔ)上再上下浮動5℃,作為氣溫的閾值,超出這一范圍則認(rèn)為數(shù)據(jù)可疑。

        2.1.3時間一致性檢查

        時間一致性檢查是指對氣象要素是否在一定的時間范圍內(nèi)變化且具有特定規(guī)律的檢查,主要包括連續(xù)性檢查和最小變率檢查。

        1)連續(xù)性檢查:氣溫隨時間的變化應(yīng)該是連續(xù)的,在一定的時間間隔,其前后波動應(yīng)該在一定范圍內(nèi)。根據(jù)氣溫本身的變化規(guī)律和歷年來的歷史經(jīng)驗值,以小時為跨度,用當(dāng)前時刻的觀測數(shù)據(jù)與前一小時的觀測數(shù)據(jù)相比較。若I>6℃,則認(rèn)為數(shù)據(jù)錯誤。其中分別表示第K和k+1時刻的氣溫。

        2)最小變率檢查:氣溫應(yīng)該隨時間發(fā)生連續(xù)平穩(wěn)的變化。若連續(xù)若干個小時的氣溫觀測數(shù)據(jù)恒定不變,可以認(rèn)為儀器出現(xiàn)故障。根據(jù)對上海地區(qū)11個常規(guī)站氣溫的時間連續(xù)性演變分析,本文定義若觀測數(shù)據(jù)連續(xù)超過12 h無變化,則認(rèn)為數(shù)據(jù)錯誤。

        2.1.4空間一致性檢查

        空間一致性檢查是指對空間相近的站點之間相同要素的相互關(guān)系是否符合客觀規(guī)律的檢查。從理論上說,自然環(huán)境相仿且距離較為相近的站點之間,氣溫的觀測數(shù)據(jù)有很大的可比性。根據(jù)觀測站點的真實分布情況,采用了不同的站點類型(中心城區(qū)和郊區(qū))使用不同距離標(biāo)準(zhǔn)的方法,亦即對于中心城區(qū),定義兩個站點之間的距離小于10 km則為相近站點;對于郊區(qū),若兩個站點之間的距離小于15 km則認(rèn)為相近站點。本文對上海地區(qū)11個常規(guī)站歷年的氣溫數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)對比分析后,定義若某個氣象站點的氣溫與其鄰近范圍內(nèi)多個站點的平均氣溫之差超過5℃,則判定為錯誤數(shù)據(jù)。

        2.2加密觀測資料的質(zhì)量評估

        通過上述檢查,將所有判定為可疑或錯誤的數(shù)據(jù)修訂為缺測,保留其余通過檢驗的數(shù)據(jù),可得到經(jīng)質(zhì)量控制后的數(shù)據(jù)集。但如果資料的缺測數(shù)據(jù)太多,那么可用性就差,甚至不可用。因此,有必要采用缺測率進(jìn)一步評估加密觀測氣溫資料的完整性及可用性。質(zhì)量控制后的缺測數(shù)據(jù)主要包括兩部分,一是其固有的缺測數(shù)據(jù);二是質(zhì)量控制后的缺測數(shù)據(jù)。將原始缺測數(shù)據(jù)和修訂缺測數(shù)據(jù)統(tǒng)一納入缺測率計算,即:

        為了更清晰地對比質(zhì)量控制前后的有效數(shù)據(jù)狀況,基于缺測率的定義(公式(1)),對比質(zhì)量控制前后該數(shù)據(jù)集的年缺測率(如圖3所示)??梢钥吹?,質(zhì)量控制并未改變數(shù)據(jù)年缺測率的變化趨勢,這也旁證了質(zhì)量控制過程是可信的。其中2006-2008年的年缺測率在質(zhì)量控制前后有一定差異,2007年年缺測率由質(zhì)量控制前的7.33%上升到質(zhì)量控制后的7.58%,增加了0.25%。而2009年以后質(zhì)量控制前后數(shù)據(jù)的年缺測率差別非常小,均在0.13%以內(nèi)。這說明在2009年以后上海地區(qū)自動站原始?xì)鉁刭Y料的準(zhǔn)確性和可靠性得到了大幅提高。從質(zhì)量控制后資料的年缺測率來看,2006-2013年自動站年缺測率均在10%以下,遠(yuǎn)小于北京自動站的年缺測率(楊萍等,2011)。其中2011年年缺測率最低,僅為4.7%。說明本文所采用的經(jīng)質(zhì)量控制后的加密觀測氣溫資料有較好的完整性和可用性。

        采用經(jīng)以上質(zhì)量控制方案得到的加密氣溫觀測數(shù)據(jù),與常規(guī)觀測進(jìn)行對比分析,可直觀地反映資料的可靠性。圖4給了兩種觀測條件下的上海年平均氣溫空間分布。從整體分布來看,年平均氣溫的分布形態(tài)是一致的,即中心城區(qū)及其附近為氣溫高值區(qū),遠(yuǎn)郊及崇明三島為低值區(qū)。但加密觀測除中心城區(qū)外,還可清晰地反映出閔行北部和松江南部的兩個氣溫高值中心。而常規(guī)觀測僅反映徐家匯一個高值中心。此外,由于常規(guī)觀測站點稀疏,在插值過程中會造成氣溫的均勻化。如在高值區(qū)范圍內(nèi),常規(guī)觀測氣溫不及加密觀測高,低值區(qū)范圍內(nèi),氣溫不及加密觀測低。

        圖5a給出加密觀測和常規(guī)觀測得到的上海地區(qū)季節(jié)平均氣溫差異。從季節(jié)平均來看,加密觀測和常規(guī)觀測的差異并不大,均在0.1℃以下,特別是春、秋季節(jié)。換言之,質(zhì)量控制之后的加密觀測和常規(guī)觀測反映的上海季節(jié)平均氣溫基本一致。由于常規(guī)觀測數(shù)據(jù)較為可靠,由此表明質(zhì)量控制后的加密氣溫數(shù)據(jù)能較好地反映上海的氣候狀況。進(jìn)一步采用季節(jié)平均氣溫在空間分布上的標(biāo)準(zhǔn)差(公式(2)),考察兩套數(shù)據(jù)在空間分布上的差異。

        圖5b給出了自動站與常規(guī)站季節(jié)平均氣溫的空間標(biāo)準(zhǔn)差??梢钥吹?,兩套數(shù)據(jù)能一致地反映出上海氣溫空間差異的季節(jié)變化,即冬季最小,春季最大,4個季節(jié)的自動站標(biāo)準(zhǔn)差均大于常規(guī)站,說明自動氣象站之間的氣溫差異較常規(guī)站更加顯著。總體而言,加密觀測得到的上海地區(qū)年平均氣溫、季節(jié)平均氣溫均與常規(guī)觀測基本一致,但反映出的空間差異較常規(guī)觀測更大,進(jìn)一步證明了加密觀測的重要性和必要性。

        3城市熱島的精細(xì)氣候結(jié)構(gòu)特征

        由于不同時間尺度(如年或季節(jié))的平均氣溫空間差異較大,在進(jìn)行城市熱環(huán)境空間差異對比中,采用氣溫空間差異相對全區(qū)平均氣溫的大小進(jìn)行分析,可以更合理地揭示城市熱島的空間結(jié)構(gòu)。參考為第i站的氣溫;T為全區(qū)域的平均氣溫;a為該區(qū)域所有站點組成的氣溫序列的標(biāo)準(zhǔn)差。這里,采用標(biāo)準(zhǔn)化相對氣溫來分析上海地區(qū)城市熱島分布的空間差異,以揭示熱島的氣候精細(xì)結(jié)構(gòu)。

        3.1城市熱島的年平均分布特征

        圖6為自動站與常規(guī)站的年平均城市熱島空間分布,可見,兩種觀測手段所體現(xiàn)的熱島結(jié)構(gòu)形態(tài)基本一致,但加密資料更清晰地展現(xiàn)了上海城市熱島范圍正逐步向周圍及西南方向擴(kuò)展的特性,且上海熱島的精細(xì)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出“多中心”特征,即除中心城區(qū)的主熱島中心外,在閔行北部和松江南部還有兩個副熱島中心。三個熱島中心如圖6a的藍(lán)圈所示。上述精細(xì)化熱島結(jié)構(gòu)特征在常規(guī)觀測中并不明顯,有些甚至無法體現(xiàn)。說明經(jīng)質(zhì)量控制后的加密觀測數(shù)據(jù)在高分辨城市熱島研究中具有重要的應(yīng)用價值。

        3.2城市熱島的季節(jié)分布特征

        圖7為加密觀測和常規(guī)觀測資料所反映的上海市不同季節(jié)的城市熱島分布特征,可見,兩者的熱島結(jié)構(gòu)形態(tài)基本一致。具體表現(xiàn)在:春夏季節(jié),上海城市熱島范圍(即標(biāo)準(zhǔn)化氣溫大于零)的區(qū)域主要分布在中西部地區(qū),而秋冬季節(jié)城市熱島主要位于中北部和東部沿海地區(qū)。上述熱島空間分布的季節(jié)差異與受盛行風(fēng)向的季節(jié)轉(zhuǎn)換和局地海陸風(fēng)影響有關(guān)。春夏季上海盛行東南風(fēng)向,受東南風(fēng)影響最明顯的東南部地區(qū)相對涼爽,熱島中心位置偏西北方向。秋冬季節(jié)盛行西北風(fēng),受其影響北部郊區(qū)相對偏冷。同時,受局地海陸風(fēng)影響,東部沿海地區(qū)較內(nèi)陸偏暖。綜合上述區(qū)域性大氣環(huán)流和局地性海陸風(fēng)影響,秋冬季節(jié)熱島中心位置偏東南方向。由此可見,加密觀測反映的熱島空間分布走向與大氣環(huán)流的季節(jié)轉(zhuǎn)換和局地海陸風(fēng)的實際影響相吻合。而常規(guī)觀測由于站點稀疏,對熱島分布走向的描述存在一定的局限性。

        值得注意的是,常規(guī)站資料所反映的夏季熱島較自動站明顯偏弱。這主要是因為在11個常規(guī)站中位于中心城區(qū)(徐家匯站)附近的站點氣溫相對較低,而59個自動站中位于中心城區(qū)及其附近的部分站點氣溫偏高,有些甚至高于徐家匯站(具體詳見3.3節(jié))。此外,在秋冬季節(jié),除中心城區(qū)的主熱島中心外,加密觀測中可清晰反映出閔行北部和松江南部的兩個熱島副中心的存在;而春夏季節(jié),加密觀測反映的熱島中心范圍更大,以致于閔行北部的副中心與中心城區(qū)的主中心合并為一個主熱島。

        3.3城市熱島精細(xì)化結(jié)構(gòu)特征成因的初步分析

        由于城市化帶來的人口數(shù)量增加和下墊面改變對氣溫變化有重要作用,以下對上海的城市化進(jìn)程做初步分析,進(jìn)一步考察質(zhì)量控制后的加密觀測氣溫數(shù)據(jù)在反映城市熱島精細(xì)結(jié)構(gòu)特征上的合理性。

        Yang et a1.(2011)指出,上海近27 a升溫率為0.285℃/(10 a),城市化占32.759%的貢獻(xiàn)率,說明城市化進(jìn)程的加快對氣溫的增加有著重要影響。由于人口與城市發(fā)展程度、人為熱量的排放等有密切關(guān)系,因此大量人口遷入城市是導(dǎo)致熱島的主要因素。城市化程度的高低可用城市人口數(shù)量來表示(周淑貞和束炯,1994)。表1為三個熱島中心所在區(qū)(中心城區(qū)、閔行區(qū)和松江區(qū))在2005年末和2013年末的人口數(shù)及2013年人口較2005年的增長倍數(shù)(數(shù)據(jù)來源于《上海統(tǒng)計年鑒》)。由表1可見,中心城區(qū)的人口增長倍數(shù)遠(yuǎn)小于松江和閔行。截至2013年末其人口數(shù)目較2005年末僅增加0.08倍,但由于其人口基數(shù)過大,使之成為上海的主熱島中心。而松江南部和閔行北部出現(xiàn)的范圍較小兩個副熱島中心,主要和一些區(qū)域性的新城建設(shè)項目有關(guān)。如2001年松江開始實施“松江新城”項目建設(shè)。截至2009年“松江新城”已成為上海的又一個城市副中心??梢钥吹?,松江的人口增長速率非常迅速,2013年末其人口數(shù)量較2005年末近乎翻倍。此外,依托2010年“大虹橋”板塊的城市建設(shè),華漕鎮(zhèn)逐漸成為閔行北部的中心,是閔行區(qū)城市化發(fā)展的重點區(qū)域。2013年末閔行區(qū)人口較2005年末僅增加0.48倍。僅2010年,閔行區(qū)就增加了61.7萬人口。由此可見,上述城市副中心的建設(shè),不僅改變了下墊面狀態(tài),還使得人口急劇膨脹,產(chǎn)生更多的人為熱,從而形成副熱島中心。

        此外,加密觀測反映的主熱島中心強度較常規(guī)觀測更大,且位置也有移動。這主要是因為常規(guī)觀測的熱島中心以徐家匯站為代表,而實際上由加密觀測資料可以看出,中心城區(qū)及其附近的部分站點氣溫高于徐家匯站。表2為主熱島中心區(qū)內(nèi)部分自動站日平均氣溫高于徐家匯站的概率。據(jù)統(tǒng)計,位于中心城區(qū)的延安西路中山西路站和共和新路中山北路站,全年日平均氣溫高于徐家匯站的概率分別高達(dá)57.9%和48.5%,而位于城區(qū)附近的閔行陳家角站和嘉定真新站日平均氣溫高于徐家匯站的概率分別為44.7%和38.4%。特別是在夏季,這些站點的日平均氣溫高于徐家匯站的概率則更高,均在50%以上。其中延安西路中山西路站日平均氣溫高于徐家匯站的概率高達(dá)70.7%。由此可見,城市化過程已經(jīng)改變了上海氣溫的氣候態(tài)空間分布。徐家匯不再是中心城區(qū)氣溫最高的代表站。因此,在反映真實的城市熱島強度方面,加密觀測數(shù)據(jù)較常規(guī)觀測更具優(yōu)越性。

        綜上所述,加密氣溫數(shù)據(jù)所反映的城市熱島精細(xì)化空間分布均與上海的城市氣候特征及城市發(fā)展相符,這進(jìn)一步佐證了本文對自動站觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的可靠性,同時也說明了加密觀測資料在高分辨城市熱島分布研究中具有重要的應(yīng)用價值。

        4結(jié)論

        上海城市熱島的精細(xì)結(jié)構(gòu)可以為氣溫預(yù)測和極端天氣氣候事件的預(yù)測提供一定的科學(xué)依據(jù)。因此本文對2006-2013年共59個自動站的逐時氣溫資料進(jìn)行了本地化的質(zhì)量控制。將質(zhì)量控制后的加密資料與常規(guī)資料對比分析,以對數(shù)據(jù)的可靠性做進(jìn)一步驗證。在此基礎(chǔ)上研究了上海城市熱島的精細(xì)化空間結(jié)構(gòu)特征,并從城市化角度對其形成原因進(jìn)行了初步的分析,進(jìn)一步證明了高分辨氣溫數(shù)據(jù)在城市熱島研究中的重要性和優(yōu)越性。主要得到以下結(jié)論:

        1)利用氣候極值檢查、時空一致性檢查等,得到一套高分辨率氣溫數(shù)據(jù)集。經(jīng)質(zhì)量控制的加密觀測資料所反映的年平均及四季平均氣溫與常規(guī)觀測基本一致,但前者所反映的空間差異更明顯。因此,加密資料在城市熱島精細(xì)化結(jié)構(gòu)特征的研究中更具有代表性和有效應(yīng)。

        2)基于質(zhì)量控制后的加密觀測資料,研究發(fā)現(xiàn)上海城市熱島的精細(xì)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出“多中心”特征,亦即城區(qū)的主中心、閔行和松江的兩個副中心。區(qū)域性的新城建設(shè)加快了兩個副熱島中心的城市化進(jìn)程,不僅改變了下墊面,也使大量外來人口遷入其中產(chǎn)生更多的人為熱,進(jìn)而形成多個副熱島中心。

        3)受大氣環(huán)流的季節(jié)轉(zhuǎn)換和局地海陸風(fēng)的共同影響,熱島范圍在春夏季偏西北方向,而秋冬季偏東南方向。

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