地表利用城市化在一次极端高温过程数值模拟中的影响

赖绍钧; 何芬; 吴毅伟; 张明俊; 张炜月

doi:10.16032/j.issn.1004-4965.2020.033

地表利用城市化在一次极端高温过程数值模拟中的影响

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2020.033

赖绍钧^{1, 2},
何芬^3, ,,
吴毅伟⁴,
张明俊²,
张炜月⁵

1.
福建省灾害天气重点实验室，福建福州 350001
2.
福州市气象局，福建福州 350014
3.
福建省气候中心，福建福州 350001
4.
福建省气象局，福建福州 350001
5.
闽侯县气象局，福建福州 350100

基金项目:

福建省气象局开放式基金项目 2018K07

福州市科技局社会发展项目 2018-S-109

详细信息

通讯作者:
何芬，女，广西壮族自治区人，高级工程师，主要从事气候预测和数值模拟研究。E-mail: hefenlily@163.com

中图分类号: P435
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出版历程
- 收稿日期: 2019-10-18
- 修回日期: 2020-04-08
- 刊出日期: 2020-06-01

THE IMPACT OF URBANIZATION-INDUCED LAND USE/LAND COVER CHANGES ON NUMERICAL SIMULATION OF AN EXTREME HEAT EVENT IN FUZHOU CITY

1.
Fujian Key Laboratory of Severe Weather, Fuzhou 350001, China
2.
Fuzhou Meteorology Bureau, Fuzhou 350014, China
3.
Fujian Climate Center, Fuzhou 350001, China
4.
Fujian Meteorology Service, Fuzhou 350001, China
5.
Minhou Meteorology Bureau, Fuzhou 350100, China

摘要

摘要: 地表种类的城市化对城市区域的热力结构和局地环流都会产生巨大的影响。利用地面、高空观测资料和MODIS地表覆盖资料，使用耦合城市冠层模式(UCM)的区域中尺度数值模式(WRF)，对2013年8月8日福州地区的一次极端高温天气过程进行数值模拟，研究地表利用变化对福州城市热岛效应及其对福州城市区域局地环流的影响。结果表明：地表利用的城市化使得午后城市热岛现象更加明显而夜间热岛效应呈现出减小的趋势；地表利用城市化后，中心城区的近地面风速减小，但城区与山区以及城区与海洋之间的局地热力环流明显加强，促进了山谷风和海陆风环流的发展；同时地表加热效应增强，促进了垂直运动的发展。
- 城市热岛效应 /
- 地表利用/地表覆盖 /
- MODIS /
- WRF /
- 海陆风
Abstract: Urbanization-induced land use/land cover (LULC) changes have a great influence on the thermal structure and local circulation in urban areas. In this paper, observation data, the MODIS data and the simulated results of the WRF model coupled with the urban canopy model (UCM) are used to investigate the impacts of LULC changes in Fuzhou urban area and discuss the urban heat island effect and the local urban circulation closely related to urbanization-induced LULC changes during an extreme heat event on August 8, 2013 in Fuzhou city. The results show that urbanization-induced LULC changes make the urban heat island effect more obvious in the afternoon, while the nocturnal heat island effect tends to decrease. The near-surface wind gradually reduces after urbanization-induced LULC changes in Fuzhou city. On the contrary, the local thermal circulation between urban area and mountainous area and between urban area and ocean is strengthened obviously, facilitating the development of valley wind, sea wind and land wind circulation. Meanwhile, the surface heating effect of urban area is enhanced, promoting the development of vertical movement.
- urban heat island /
- land use/land cover /
- MODIS /
- WRF /
- land-sea breeze circulation

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图 1 福州市区高温日数变化趋势(a)和极端高温变化趋势(b)

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图 2 2013年8月8日00时(a)和12时(b)(世界时，下同)的500 hPa高度(等值线)，850 hPa风场(风矢)，温度(填色)

红点为福州位置。

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图 3 福州城市热岛效应观测站点分布图

红色：城市站；蓝色：郊区站；阴影为城市范围。

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图 4 数值试验区域分布图(a)、第三和第四层嵌套区域(b，阴影为地形高度，单位：m)

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图 5 D04区域内地表种类和地表覆盖分布图

a.卫星照片(紫色方框)；b. C2015；c. C2005；d. C1992。

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图 6 2013年8月8日D01区域内00时(a，b)和12时(c，d)500 hPa高度(左，等值线为模拟，黑色数值为观测)和850 hPa风场(右，黑色为模拟，红色为观测)的对比

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图 7 2013年8月8日06时模拟(C1992(a)、C2005(b)、C2015(c))地面气温与实况观测(d)

内部方框为D04区域。

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图 8 数值试验地表热量收支曲线

a.土壤热通量；b.地表感热通量；c.地表潜热通量。

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图 9 模拟最高气温(城市站(a)、郊区站(b))和城市热岛指数(c)的对比

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图 10 2013年8月8日06时模拟地面风场(风矢和风杆)、气温差(填色)和地形高度(等值线)

a. C1992；b. C2005；c. C2015；d.观测(方框为D04)。

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图 11 2013年8月8日06时数值试验剖面图

垂直速度×0.1：填色，风：风矢，气温：等值线，红线为城市。a.地形及剖面位置；b. C1992；c. C2005；d. C2015。

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表 1 数值试验各区域和物理参数化方案

模式参数	D01	D02	D03	D04
分辨率/m	25000	5000	1000	200
格点数(东西)	100	181	271	291
格点数(南北)	104	191	281	291
垂直层数	43
短波辐射	Dudhia
长波辐射	RRTM
微物理过程	WSM6
地面层参数	Eta similarity
陆面过程	Noah
行星边界层	MYJ
长波辐射	Kain-Fritsch		None

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表 2 数值试验方案

数值试验	C1992	C2005	C2015(CTL)
数据分辨率/km	1.0	1.0	0.5
地表资料时间/年份	1992	2005	2015

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表 3 数值模拟结果与实况探空观测的平均绝对误差

时间		2013年8月8日00时			2013年8月8日12时
时间		500 hPa	700 hPa	850 hPa	500 hPa	700 hPa	850 hPa
平均绝对误差	高度/gpm	0.78	0.67	0.53	0.51	0.59	0.56
	东西风速/(m/s)	1.66	1.76	1.81	1.67	1.47	1.90
	南北风速/(m/s)	1.74	1.78	1.57	1.62	1.73	2.04

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表 4 数值试验与观测地面气温的平均值、相关系数和均方根误差相关系数达到99%置信度水平。

结果评估	区域	观测	C1992	C2005	C2015
平均值	城市	32.83	31.97	32.60	32.59
平均值	郊区	30.77	30.34	30.67	31.01
相关系数	城市		0.95	0.95	0.96
相关系数	郊区		0.96	0.93	0.95
均方根误差	城市		1.76	1.62	1.56
均方根误差	郊区		2.37	2.62	2.34

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表 5 数值试验与观测地面风的平均值和均方根误差

结果评估	区域	观测	C1992	C2005	C2015
平均值	城市	1.39	2.18	2.17	1.45
平均值	郊区	1.00	2.57	2.27	1.63
均方根误差	城市		1.76	1.71	1.46
均方根误差	郊区		2.29	2.15	1.83

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