溫康民 吳濱

（1 福建省氣象科學(xué)研究所，福州 350028；2 福州市氣象局，福州 350028；3 福州市智慧氣象行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新中心，福州 350028；4 福建省氣候中心，福州 350028）

0 引言

溫室氣體排放和下墊面人為改變是人類活動(dòng)對(duì)氣候變暖影響的兩個(gè)主要方面，其中城市化導(dǎo)致的熱島效應(yīng)引起了廣泛關(guān)注。由混凝土、瀝青等下墊面組成的城市，較自然表面對(duì)太陽(yáng)輻射的吸收、反射有很大的不同，同時(shí)，其熱容量的不同加之工業(yè)、交通和商業(yè)等人類活動(dòng)產(chǎn)生的熱量，城市氣溫要比其周圍的環(huán)境氣溫高，這種現(xiàn)象就是城市熱島效應(yīng)[1]。隨著全球經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，越來(lái)越多的人口集中于城市居住，城市化也進(jìn)入了快速發(fā)展的階段。城市化導(dǎo)致的熱島效應(yīng)對(duì)城市生活環(huán)境（包括人類健康和出行）具有重要的影響，且其影響程度隨著城市化發(fā)展逐漸增大。

地面氣溫序列中究竟包含多少城市化的影響，是一個(gè)極其復(fù)雜的問(wèn)題。每個(gè)國(guó)家因?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，其城市化的影響也不一樣，在同一個(gè)國(guó)家不同的地區(qū)城市化對(duì)氣溫的影響也不一樣。對(duì)于全球氣候變暖的準(zhǔn)確幅度及其原因，科學(xué)界還沒(méi)有給出定論，主要是儀器記錄時(shí)期地面氣溫資料的代表性尚存較大爭(zhēng)議。其關(guān)鍵問(wèn)題之一是當(dāng)前的溫度序列中還保留著城市化導(dǎo)致的臺(tái)站附近的升溫。目前全球所使用的長(zhǎng)序列地面氣溫觀測(cè)記錄大多數(shù)源自城市附近的臺(tái)站[2]，而城市市區(qū)面積占全球陸地面積的比例很小，城市站的增溫不能代表大范圍氣溫背景場(chǎng)的變化。在區(qū)域或全球氣候變化檢測(cè)及分析中，只有大范圍氣溫背景場(chǎng)的數(shù)據(jù)才是有用的。溫度序列受城市化影響的問(wèn)題需要引起足夠重視，解決不好這個(gè)問(wèn)題，獲得的全球或區(qū)域平均氣溫序列就沒(méi)有代表性，得到的氣候變化檢測(cè)和預(yù)測(cè)的結(jié)論也就很難另人信服[3]。因此，合理評(píng)估和訂正氣溫變化中的城市化影響，對(duì)于進(jìn)一步檢測(cè)區(qū)域氣候變化信號(hào)，了解區(qū)域地面氣候變化的觀測(cè)情況，獲得準(zhǔn)確的氣候變暖幅度及認(rèn)識(shí)其原因，進(jìn)而改善氣候變化監(jiān)測(cè)、檢測(cè)和預(yù)測(cè)的結(jié)果，均具有重要理論和實(shí)際意義。近年來(lái)國(guó)內(nèi)外許多氣象科研人員針對(duì)此問(wèn)題開(kāi)展了一系列深入的研究。

本文旨在介紹國(guó)內(nèi)外氣溫變化中城市化偏差評(píng)價(jià)及訂正的研究現(xiàn)狀，重點(diǎn)對(duì)比不同尺度上城市化對(duì)氣溫影響研究結(jié)果，同時(shí)探討城市化對(duì)氣溫影響偏差訂正技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及未來(lái)研究計(jì)劃。

1 城市化對(duì)地面氣溫變化影響研究方法（背景站選取方法）進(jìn)展

1.1 綜合人口及其他指標(biāo)

很多研究發(fā)現(xiàn)城市化對(duì)氣溫的影響同人口有一定的聯(lián)系。Oke[4]研究發(fā)現(xiàn)城市人口指標(biāo)的對(duì)數(shù)與熱島強(qiáng)度具有線性關(guān)系；Karl等[5]研究發(fā)現(xiàn)城市熱島強(qiáng)度與人口指標(biāo)的平方根具有較好相關(guān)性；林學(xué)椿等[6]研究得出人口及其他城市發(fā)展指標(biāo)與熱島強(qiáng)度變化具有較好相關(guān)性。賈艷青等[7]在分析長(zhǎng)三角地區(qū)城市化對(duì)氣溫變化的影響時(shí)，把人口小于20萬(wàn)且位于鄉(xiāng)村的臺(tái)站作為鄉(xiāng)村站；趙宗慈[8]也依據(jù)人口指標(biāo)來(lái)挑選城市和鄉(xiāng)村站。此外，Jones等[9]、Portman[10]、張愛(ài)英等[11]、Jin等[12]在進(jìn)行鄉(xiāng)村站遴選時(shí)，除了把人口因素作為選取指標(biāo)，還把臺(tái)站與城市之間的距離、臺(tái)站附近環(huán)境、臺(tái)站的遷站情況、臺(tái)站與城市站的高度差等納入考慮范疇，作為選取鄉(xiāng)村參考站的指標(biāo)。周雅清等[13]在分析山西省城市化對(duì)氣溫變化的影響時(shí)，把以臺(tái)站為中心2 km半徑范圍內(nèi)，建成區(qū)面積在1/3以內(nèi)的臺(tái)站定義為鄉(xiāng)村站。因此，單純依靠人口作為指標(biāo)，容易忽略臺(tái)站本身的代表性，綜合人口因素及臺(tái)站與城市之間的距離、臺(tái)站附近環(huán)境、臺(tái)站的遷站情況、臺(tái)站與城市站的高度差等來(lái)選取鄉(xiāng)村站更具代表性。

1.2 夜晚燈光指數(shù)

Peterson[14]使用衛(wèi)星夜燈指標(biāo)來(lái)挑取鄉(xiāng)村站。謝志清等[15]使用DMSP/OLS夜燈指標(biāo)獲取長(zhǎng)三角城市空間擴(kuò)展區(qū)。此外，Yang等[16]使用1978—2013年的夜間燈光遙感數(shù)據(jù)及土地利用數(shù)據(jù)對(duì)長(zhǎng)三角流域的187個(gè)城鄉(xiāng)站點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分類。吳子璇等[17]把珠三角地區(qū)人口、夜間燈光人口數(shù)量低于100萬(wàn)、區(qū)域內(nèi)70%的人口密度值小于4000人/km2作為遴選指標(biāo)，把氣象站點(diǎn)周圍7 km緩沖區(qū)的夜間燈光平均值小于城市氣象站閾值的站作為郊區(qū)站。于鳳碩等[18]根據(jù)人口、土地利用、夜晚燈光人口格網(wǎng)（表征人口）、土地利用（表征城市用地規(guī)模）和夜晚燈光（表征人類活動(dòng)強(qiáng)度）5種數(shù)據(jù)來(lái)劃分城鄉(xiāng)站。因此，單純利用夜燈指數(shù)作為劃分指標(biāo)，容易產(chǎn)生誤差，因?yàn)橐篃魯?shù)據(jù)并不能直接表示人口的密度，最好結(jié)合遙感數(shù)據(jù)及人口因素等作為綜合劃分指標(biāo)。

1.3 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)

隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，20世紀(jì)90年代末，一些學(xué)者開(kāi)始采用衛(wèi)星遙感資料進(jìn)行鄉(xiāng)村站的選取，如Gallo等[19]指出城鄉(xiāng)氣溫差異與歸一化植被指數(shù)（NDVI）成線性相關(guān)，并認(rèn)為NDVI比人口指標(biāo)在擬合城鄉(xiāng)溫度差異方面更有優(yōu)勢(shì)。Yang等[20]使用遙感圖像展開(kāi)了土地類型的區(qū)分，研究人類活動(dòng)對(duì)我國(guó)東部氣溫的改變。Ren等[21]、Wickham等[22]也通過(guò)MODIS資料來(lái)選取鄉(xiāng)村站。此外，吳蓉等[23]將臺(tái)站周邊2 km緩沖區(qū)范圍內(nèi)的建成區(qū)面積比例＜25%，同時(shí)資料序列長(zhǎng)度不少于50年且搬遷次數(shù)不多于1次的站作為鄉(xiāng)村站。李宇等[24]根據(jù)1 km2格網(wǎng)尺度的城市不透水面比例來(lái)遴選鄉(xiāng)村站。綜上，遙感數(shù)據(jù)是遴選鄉(xiāng)村站比較常用的方法，但是單純依據(jù)遙感數(shù)據(jù)容易忽略站點(diǎn)本身的代表性，因此，還應(yīng)考慮遷站、站點(diǎn)周圍環(huán)境、站點(diǎn)距城市的距離等因素。

1.4 海島或高山等位置特殊站為指標(biāo)

由于海島或高山等特殊觀測(cè)站受城市化的影響很小，故也被部分學(xué)者用來(lái)代表鄉(xiāng)村站，如曾俠等[25]使用廣東的海島站代替鄉(xiāng)村站。段春鋒等[26]使用我國(guó)東部的高山站代替鄉(xiāng)村站。由于海島站受海洋氣候影響較大，高山站受大氣溫度垂直遞減率影響溫度通常低于地面站，因此，使用海島站或高山站作為背景站，容易引入不必要的誤差。

1.5 EOF第二特征向量當(dāng)作指標(biāo)

聚類分析[27]也被用于鄉(xiāng)村站的遴選。初子瑩等[28]及劉學(xué)鋒等[29]把空間函數(shù)的第二特征向量作為城市化或土地利用影響局地氣溫的指標(biāo)，把年、季節(jié)氣溫EOF第二特征向量都為負(fù)的站作為鄉(xiāng)村站。但是，使用聚類分析從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度遴選鄉(xiāng)村站并不是最直接和有效的方法，因?yàn)槿菀缀鲆暼丝谝蛩氐燃罢军c(diǎn)本身的代表性。

1.6 非常規(guī)背景資料

部分學(xué)者采用一些非常規(guī)背景資料來(lái)作為鄉(xiāng)村站，如吳息等[30]的研究中，將850 hPa溫度探空資料用來(lái)選取參考站；Kalnay等[31]把NCEP/NCAR I再分析資料作為鄉(xiāng)村站，對(duì)美國(guó)近50年城市化對(duì)最高、最低氣溫的影響展開(kāi)分析；Kataoka等[32]使用城市周邊網(wǎng)格數(shù)據(jù)序列替換背景站；Jones等[33]使用海溫指標(biāo)替換鄉(xiāng)村站，對(duì)我國(guó)東部1951—2004年城市化效應(yīng)展開(kāi)了分析；Goddard等[34]使用ERA-Interim再分析資料作為背景氣溫資料。綜上，常用的替代鄉(xiāng)村站的非常規(guī)資料包括850 hPa溫度探空資料、各種再分析資料、城市周邊網(wǎng)格數(shù)據(jù)序列、海溫指標(biāo)、40 cm地溫指標(biāo)等，其中使用最多的是各種再分析資料，但是使用NCEP資料研究區(qū)域氣候變化趨勢(shì)時(shí)不確定性因素較大，因此，非常規(guī)資料并不是城鄉(xiāng)站劃分的最直接有效的手段，在進(jìn)行城市化影響分析時(shí)，只能作為一種備用資料。

使用觀測(cè)資料對(duì)比分析是城市化對(duì)氣溫變化影響研究的最重要方法，方法的關(guān)鍵之處在于合理地挑選鄉(xiāng)村站。綜上，挑選鄉(xiāng)村站的方法有很多種，對(duì)于附近有足夠鄉(xiāng)村站分布的城市站，利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)結(jié)合人口及其他指標(biāo)來(lái)綜合挑選鄉(xiāng)村站，是最常用及有效的方法，但是，對(duì)于周邊鄉(xiāng)村站分布不夠，以及沿?；蚩拷哪忍厥獾乩砦恢玫某鞘姓荆煤u或高山等位置特殊站為指標(biāo)或非常規(guī)背景資料（如再分析資料等）也是一種有效的獲取鄉(xiāng)村站資料的方法。

2 平均氣溫中城市化影響檢測(cè)研究進(jìn)展

2.1 單個(gè)城市氣溫中的城市化影響研究

早在1953年，Mitchell[35]發(fā)現(xiàn)紐黑文市溫度變化受城市化影響顯著。此后，Kukla等[36]和Magee等[37]也發(fā)現(xiàn)美國(guó)城市站氣溫變化中存在顯著的城市化偏差。國(guó)內(nèi)有關(guān)單個(gè)城市受城市化影響最經(jīng)典的論述為陳沈斌等[38]、程勝龍[39]。此外，喬盛西等[40]、初子瑩等[28]、林學(xué)椿等[6]、于淼等[41]也對(duì)城市化對(duì)氣溫的影響作了相關(guān)論述。詳見(jiàn)表1。

表1 單個(gè)城市地面氣溫中城市化偏差的評(píng)價(jià)Table 1 Assessment of urbanization bias for single-city surface air temperature

除傳統(tǒng)的觀測(cè)數(shù)據(jù)研究外，數(shù)值模式模擬[42-43]也應(yīng)用到城市化影響研究中（表1）。針對(duì)單個(gè)城市氣溫中的城市化影響評(píng)估，大都表明城市化的影響不可忽略，且隨著城市化發(fā)展速度加快，城市地區(qū)氣溫增加有加快的趨勢(shì)，導(dǎo)致熱島效應(yīng)不斷加強(qiáng)，且大城市氣溫受城市化影響最大，中小城市次之；最高和最低氣溫也都呈上升趨勢(shì)，且城市化發(fā)展對(duì)最低氣溫的變化影響最大，其次是平均氣溫，對(duì)最高氣溫影響最弱。

2.2 區(qū)域氣溫趨勢(shì)中的城市化影響研究

有關(guān)城市化對(duì)區(qū)域氣溫的影響，最早是由美國(guó)學(xué)者開(kāi)始研究的，其中最為經(jīng)典的論述為Mitchell[35]、Kukla等[36]、Karl等[5]及Epperson等[44]。早期，有關(guān)城市化對(duì)中國(guó)地區(qū)氣溫的影響，最為經(jīng)典的論述為趙宗慈[8]、Jones等[9]及Portman[10]。

近期，城市化影響中國(guó)區(qū)域氣溫最為經(jīng)典的論述包括周雅清等[45]、張愛(ài)英等[11]、段春鋒等[26]。此外，近期關(guān)于中國(guó)區(qū)域氣溫受城市化影響的論述還包括Wang等[46]、Sun等[47]、肖宇昕等[48]，國(guó)外也有相關(guān)論述[49-50]。詳見(jiàn)表2。

表2 區(qū)域地面氣溫中城市化偏差的評(píng)價(jià)Table 2 Assessment of urbanization bias for regional surface air temperature

從前人的研究結(jié)果能夠看出，美國(guó)學(xué)者是最早開(kāi)始研究地區(qū)氣溫中的城市化影響的國(guó)家，美國(guó)地區(qū)20世紀(jì)平均氣溫受城市化的影響比較嚴(yán)重，應(yīng)引起重視，全面認(rèn)識(shí)美國(guó)地區(qū)氣溫變化受城市化的影響十分必要；針對(duì)中國(guó)地區(qū)的研究表明，大城市站增溫率明顯高于小城鎮(zhèn)和中等城市站，城市化效應(yīng)對(duì)大城市氣溫基本上都是增溫作用，平均及最低氣溫受城市化影響明顯，但城市化對(duì)最高氣溫趨勢(shì)影響較小，就中國(guó)大陸平均而言，20世紀(jì)60年代至21世紀(jì)初，中國(guó)平均氣溫受城市化影響較為嚴(yán)重；韓國(guó)針對(duì)區(qū)域氣溫中的城市化影響研究同樣發(fā)現(xiàn)城市化增暖效應(yīng)顯著。

2.3 全球/半球氣溫記錄中的城市化影響研究

早期，在全球/半球尺度上的城市化對(duì)氣溫的影響分析，最經(jīng)典的論述包括Jones等[9,51-52,]、Easterling等[53]、Hansen等[54]。此外，Peterson[14]也對(duì)早期半球或全球尺度的氣溫受城市化影響作了相關(guān)論述。近期，Wickham[22]對(duì)比了由39028個(gè)站和由16132個(gè)鄉(xiāng)村站計(jì)算的1950—2010年氣溫變化趨勢(shì)，得出城市熱島效應(yīng)的影響為0；任玉玉[55]表示北半球氣溫增加趨勢(shì)中包含明顯的城市化影響偏差。詳見(jiàn)表3。

表3 全球/半球地面氣溫中城市化偏差的評(píng)價(jià)Table 3 Assessment of urbanization bias for global/hemispheric surface air temperature

因此，在全球及半球大陸尺度上，城市化對(duì)平均地面氣溫序列的影響可能比較弱；不同陸地地區(qū)之間有較明顯的差異，這種差異不但體現(xiàn)在相同時(shí)期城市化增溫速率和對(duì)總增溫貢獻(xiàn)的程度上，而且體現(xiàn)在開(kāi)始出現(xiàn)顯著城市化影響的時(shí)間上，歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家出現(xiàn)最顯著城市化影響的時(shí)間比中國(guó)等發(fā)展中國(guó)家要來(lái)得早；截至當(dāng)前，城市化對(duì)氣溫變化趨勢(shì)的影響在全球及大尺度區(qū)域上是否可以忽略，仍存在分歧，國(guó)際上對(duì)全球或半球氣溫序列中的城市化貢獻(xiàn)率的具體數(shù)值，仍不能給出統(tǒng)一的定論。

3 極端氣溫中的城市化影響檢測(cè)研究

相比氣候平均態(tài)，極端氣候事件對(duì)氣候變化更加敏感[56]，其強(qiáng)度和頻率的變化對(duì)環(huán)境和社會(huì)的影響更嚴(yán)重。近期，極端氣溫受城市化影響研究的經(jīng)典論述包括崔林麗等[57]、鄭祚芳[58]。此外，Ren等[59]、張小玲等[60]也對(duì)極端氣溫受城市化的影響做了相關(guān)論述。詳見(jiàn)表4。

表4 極端氣溫中城市化偏差的評(píng)價(jià)Table 4 Assessment of urbanization bias for extreme temperature

從前人的研究結(jié)果能夠看出，極端氣溫受城市化的影響應(yīng)引起重視，全面認(rèn)識(shí)極端氣溫變化受城市化的影響十分必要，針對(duì)北京、上海、寧波、天津、成都等城市的研究表明，最低氣溫受城市化的影響遠(yuǎn)大于最高氣溫，與最低氣溫相關(guān)的指數(shù)受城市化影響比與最高氣溫相關(guān)的更顯著；針對(duì)華北地區(qū)及中國(guó)區(qū)域的研究表明，中國(guó)區(qū)域尤其是華北區(qū)域與最低氣溫有關(guān)的極端氣溫指數(shù)中包含顯著的城市化影響，受城市化影響導(dǎo)致冷指數(shù)日數(shù)減少和暖指數(shù)日數(shù)增加，同時(shí)也使最低氣溫的極值明顯升高。

4 城市化對(duì)氣溫影響偏差的訂正研究進(jìn)展

4.1 人口訂正

要訂正氣溫序列中的城市化偏差，要求構(gòu)建研究時(shí)段內(nèi)氣溫及人口指標(biāo)的回歸方程，但逐年的人口數(shù)據(jù)是沒(méi)有的，且不同區(qū)域的發(fā)展程度、人口密度、能源消耗等各有差異，探討人口與城市化之間的關(guān)系及適用區(qū)域是未來(lái)需要展開(kāi)的課題。Karl等[5]根據(jù)美國(guó)1219個(gè)觀測(cè)臺(tái)站的人口數(shù)據(jù)和熱島增溫速率構(gòu)建了一個(gè)回歸方程，對(duì)區(qū)域平均尺度的平均、最高及最低氣溫進(jìn)行了城市化偏差訂正，同時(shí)指出這個(gè)回歸方程不一定適用于美國(guó)之外的地區(qū)。但應(yīng)用人口訂正方法訂正氣溫變化中的城市化影響偏差并不是最常用的方法。Kim等[61]指出小城市的城市化效應(yīng)實(shí)際上高于大城市，并利用聚類分析方法，對(duì)韓國(guó)南部30個(gè)不同臺(tái)站的人口增長(zhǎng)與年平均氣溫升高的關(guān)系進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)超過(guò)60%的站點(diǎn)的氣溫上升與人口增長(zhǎng)相匹配。

4.2 衛(wèi)星遙感訂正

Gallo等[19]通過(guò)對(duì)比城鄉(xiāng)氣溫差值與地表輻射溫度的城鄉(xiāng)差值、衛(wèi)星反演的歸一化植被指數(shù)（NDVI），獲得了顯著的相關(guān)關(guān)系，認(rèn)為基于人口的城市化偏差訂正和基于衛(wèi)星估計(jì)的城市化偏差訂正有相同的誤差量級(jí)，遙感方法更有潛質(zhì)發(fā)展成為訂正全球城市熱島偏差的最佳方法，但應(yīng)用衛(wèi)星遙感方法訂正氣溫變化中的城市化影響偏差的研究還不多見(jiàn)。Wang等[62]基于中國(guó)長(zhǎng)期土地利用數(shù)據(jù)集，發(fā)展了一種更加可靠和客觀地估算大尺度地表溫度中城市偏差的回歸函數(shù)，該回歸方法適用于農(nóng)村站點(diǎn)很少的地區(qū)，且易于獲取和更新數(shù)據(jù)，避免了發(fā)展中地區(qū)城市的人口數(shù)據(jù)已經(jīng)過(guò)時(shí)的問(wèn)題。

4.3 城鄉(xiāng)對(duì)比訂正

目前對(duì)全球尺度上的城市化偏差進(jìn)行的訂正主要依靠可靠的鄉(xiāng)村站數(shù)據(jù)序列。Hansen等[63]在建立全球氣溫序列時(shí)，使用分段式線性訂正法有效規(guī)避了人口數(shù)據(jù)等的影響，同時(shí)為了確保具有最小的城市站與其鄉(xiāng)村站氣溫趨勢(shì)之差，使用鄉(xiāng)村站氣溫序列分別訂正城市站1950年之前及1950年之后的氣溫。Hansen等[54]使用訂正后城市站減去鄉(xiāng)村站氣溫增加趨勢(shì)的值達(dá)到最小的年份當(dāng)作分割點(diǎn)，利用鄉(xiāng)村站使用兩段式線性訂正避免了人口數(shù)據(jù)質(zhì)量、回歸方程調(diào)整檢驗(yàn)的一系列問(wèn)題?？傮w上，在全球和半球尺度上開(kāi)展城市化偏差訂正的工作還很少，一些研究者因此參照各個(gè)區(qū)域尺度評(píng)價(jià)結(jié)果，僅在分析平均氣溫序列的誤差時(shí)才考慮這種隨時(shí)間增大的偏差。

在國(guó)內(nèi)，周雅清等[45]、張愛(ài)英等[64]通過(guò)城市站和鄉(xiāng)村站的整個(gè)時(shí)段的線性趨勢(shì)之差來(lái)訂正城市站的增溫趨勢(shì)，得到的區(qū)域平均序列剔除了城市化的影響。該方法規(guī)避了回歸方程調(diào)整檢驗(yàn)、人口數(shù)據(jù)質(zhì)量等一系列問(wèn)題，但沒(méi)有對(duì)單站氣溫序列的城市化偏差進(jìn)行訂正。周雅清等[45]通過(guò)將各類城市站得到的區(qū)域平均氣溫的趨勢(shì)減去鄉(xiāng)村站得到的區(qū)域氣溫的趨勢(shì)，得到城市化偏差，再?gòu)母黝惻_(tái)站（包括基本站、基準(zhǔn)站）的年平均氣溫中減去城市化偏差，獲得的華北區(qū)域氣溫資料集不含城市化偏差。Ren等[65]也使用了上述訂正方法。

部分學(xué)者開(kāi)發(fā)了城市和鄉(xiāng)村臺(tái)站資料進(jìn)行氣溫差值訂正的方法。Portman[10]對(duì)華北地區(qū)地面氣溫中的城市化偏差進(jìn)行評(píng)估后，對(duì)該區(qū)域的城市化偏差進(jìn)行了訂正，訂正公式為：

式中，i為1954—1983年中的任一年，Ti為訂正前的溫度（℃），為訂正后的溫度（℃），ΔTu-r為該區(qū)域30年的城市增溫率（℃/30a），為30年平均城鄉(xiāng)溫度差。Choi等[66]使用同樣的方法對(duì)韓國(guó)年平均和各個(gè)季節(jié)的城市站區(qū)域平均序列進(jìn)行了訂正。以上訂正城市化偏差的研究都只是對(duì)區(qū)域平均序列中的城市化偏差進(jìn)行訂正，并沒(méi)有逐站訂正氣溫序列中的城市化偏差。溫康民等[67]發(fā)展了一套訂正站點(diǎn)尺度氣溫序列中城市化偏差的方法，并對(duì)中國(guó)國(guó)家站近50年中的城市化偏差進(jìn)行了訂正，獲得了一套剔除城市化偏差的氣溫?cái)?shù)據(jù)集，估算出城市化對(duì)中國(guó)區(qū)域氣溫序列的影響貢獻(xiàn)率為19.6%。

5 討論與展望

研究城市化對(duì)氣溫的影響，選用何種方法來(lái)選取參考站會(huì)對(duì)研究結(jié)果造成較大的影響。選取鄉(xiāng)村參考站的方法比較多，它們各有優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，在分析氣溫或極端氣溫事件的城市化偏差時(shí)，通過(guò)哪種方法選取參考站或劃分城鄉(xiāng)站非常關(guān)鍵。運(yùn)用單一方法或單一數(shù)據(jù)進(jìn)行鄉(xiāng)村參考站的選取，各種不確定性因素比較大，說(shuō)服力不夠，因此，綜合利用多種方法或綜合利用多種數(shù)據(jù)進(jìn)行鄉(xiāng)村參考站的選取是今后運(yùn)用基于觀測(cè)資料的對(duì)比分析法研究這類問(wèn)題的一個(gè)趨勢(shì)。

城市化偏差是站點(diǎn)氣溫記錄中最常見(jiàn)的系統(tǒng)性偏差，城市化對(duì)溫度序列變化的影響究竟有多大，如何訂正其影響，只有解決了這些問(wèn)題，才能準(zhǔn)確地了解氣候變暖的幅度及其原因，也才能改進(jìn)氣候變化監(jiān)測(cè)、檢測(cè)和預(yù)測(cè)的結(jié)果，這項(xiàng)工作將對(duì)今后區(qū)域及全球地面氣溫變化研究奠定基礎(chǔ)，對(duì)于氣候變化研究和推進(jìn)對(duì)氣候變化的了解具有重要意義。城市化偏差訂正研究最早由美國(guó)學(xué)者在20世紀(jì)80年代發(fā)起，城鄉(xiāng)對(duì)比訂正是城市化偏差訂正研究最重要的方法，城鄉(xiāng)站趨勢(shì)差值方法避免了人口數(shù)據(jù)質(zhì)量、回歸方程調(diào)整檢驗(yàn)等一系列問(wèn)題，這種方法建立在假設(shè)整個(gè)研究時(shí)期內(nèi)城市化對(duì)地面氣溫趨勢(shì)影響是準(zhǔn)線性的基礎(chǔ)之上。目前，國(guó)內(nèi)對(duì)城市化偏差訂正方法的研究較為薄弱；國(guó)外的訂正方法在中國(guó)的地面氣溫序列訂正中試驗(yàn)并應(yīng)用的實(shí)例也較少。對(duì)地面氣溫變化趨勢(shì)中的城市化偏差進(jìn)行訂正是非常重要的，只有發(fā)展可靠的訂正方法，才能建立背景氣溫變化序列，為更好地預(yù)測(cè)區(qū)域地面氣溫變化趨勢(shì)提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，這對(duì)于進(jìn)一步認(rèn)識(shí)地面氣候變化的觀測(cè)事實(shí)，檢測(cè)區(qū)域氣候變化信號(hào)，分析氣候變化的原因，均具有重要理論和實(shí)際意義。對(duì)于普遍具有較大城市化偏差的中國(guó)地面氣溫觀測(cè)資料，在站點(diǎn)基礎(chǔ)上開(kāi)展中國(guó)地面氣溫城市化偏差訂正工作還是鳳毛麟角，在站點(diǎn)基礎(chǔ)上開(kāi)展全球陸地地面氣溫城市化偏差訂正工作還未見(jiàn)報(bào)道，這種局面無(wú)助于大尺度氣候變化監(jiān)測(cè)和研究工作的深入。因此，發(fā)展合理的城市化偏差訂正方法，獲得訂正城市化偏差后的觀測(cè)資料，利用訂正后的資料分析研究現(xiàn)代氣候變化，得到真實(shí)的區(qū)域或全球/半球地面氣溫長(zhǎng)期變化特征，是當(dāng)前氣候變化領(lǐng)域迫切需要解決的課題之一。

關(guān)于中國(guó)近半個(gè)世紀(jì)氣溫序列中的城市化影響檢測(cè)已開(kāi)展較多工作，而針對(duì)中國(guó)近百年地面氣溫序列中的城市化影響的評(píng)價(jià)和訂正幾乎還沒(méi)有相關(guān)工作開(kāi)展，盡快開(kāi)展相關(guān)研究對(duì)于正確認(rèn)識(shí)中國(guó)近百年氣溫變化具有重要意義。此外，對(duì)于區(qū)域和單站尺度極端氣溫序列受城市化影響的研究還很少，尤其是對(duì)于城市化進(jìn)程快速的東亞區(qū)域，對(duì)東亞地區(qū)極端氣溫事件序列中包含的城市化影響進(jìn)行研究，是更準(zhǔn)確地進(jìn)行東亞極端天氣、氣候事件監(jiān)測(cè)與檢測(cè)的前提，也能為極端事件的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和模擬提供依據(jù)。對(duì)東亞自然背景下極端天氣、氣候事件時(shí)空特征的準(zhǔn)確分析有助于理解中國(guó)氣候變化的時(shí)空規(guī)律，更準(zhǔn)確進(jìn)行氣候變化監(jiān)測(cè)、檢測(cè)和預(yù)測(cè)，進(jìn)而更好地分析氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)、水利等方面的影響，為評(píng)估氣候變化及其對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的影響提供支持。因此，未來(lái)有必要進(jìn)一步分析評(píng)價(jià)城市化因素對(duì)東亞區(qū)域極端氣溫指數(shù)變化可能產(chǎn)生的影響。