城市化对宁波地区极端气温及人体舒适度的影响

2020-07-06 00:08黄鹤楼丁烨毅涂小萍赵昶昱姚日升
干旱气象 2020年3期
关键词:鄞州最低气温舒适度

黄鹤楼,丁烨毅,涂小萍,赵昶昱,姚日升

(浙江省宁波市气象局,浙江 宁波 315012)

引 言

全球气候变暖和城市化是21世纪两个重要的全球性环境现象,两者的联系也日益紧密[1]。IPCC第五次评估报告指出,1901—2012年全球平均地表温度升高0.89 ℃,并预估未来全球气候变暖仍将持续,21世纪末全球平均地表温度在1986—2005年的基础上将升高0.3~4.8 ℃[2-3]。

在全球陆地气温明显升高的背景下,极端气候的研究越来越受到众多学者的关注:全球大部分陆地地区极端冷事件发生频率显著减少,而极端暖事件发生频率明显增加,其中极端冷事件频率的减少趋势比极端暖事件更明显[4-5];中国大陆1983—2012年年极端高温、低温整体均呈明显增加趋势,平均增温率分别为0.43、0.25 ℃·(10 a)-1,且有显著的区域性差异[6];我国长江流域冷昼日数、冷夜日数、冰冻日数、霜冻日数、冷持续日数呈减小趋势,而暖昼日数、暖夜日数、夏季日数、热夜日数、暖持续日数、生物生长季呈增加趋势,冷指数的变暖幅度明显大于暖指数,夜指数的变暖幅度明显大于昼指数[7];中国沿海地区近54 a来月最高气温极小值、极端最高温、极端最低温和月最低气温极大值都呈上升趋势,气温日较差、冷昼日数和冷夜日数呈下降趋势[8]。

城市化改变了下垫面的粗糙度,产生热岛、干岛、湿岛、雨岛和混浊岛等五岛效应,其中热岛、干岛和浑浊岛出现频率最大[9]。城市化对极端高温事件有重要影响[10],为定量考察城市化对气温及极端气候事件变化的影响,往往采用城郊对比法,还可以利用卫星遥感资料来进行城市站、郊区站和乡村站的区分[11]。关于城市化对增温的贡献,有研究利用1961—2004年中国国家基准气候站和基本气象站地面年平均气温序列,分析得出城市化增温率为0.076 ℃·(10 a)-1,占全部增温率的27.33%[12];对比华北区域国家站(国家基准气候站和基本气象站)和乡村站(作为参考站点的国家一般站,按照地面气温符合特定的原则和方法遴选得到)1961—2008年极端气温指数的变化趋势发现,国家站最低气温相关指数的变化趋势较乡村站明显,国家站与乡村站最高气温相关指数的变化趋势基本一致,城市化对最低气温相关指数的影响比对最高气温相关指数的影响更显著,且两者城市化影响贡献率都在50%以上[13]。

气象要素直接影响人体舒适度,人体舒适度除了与气温有关外,还与相对湿度、风速等其他气象要素有关[14-20],如吉林省消夏期具有“温湿适宜、日照适宜,多微风日,且白天降水少”的气候特点,旅游气候舒适度指数处于“很舒适”及以上水平[21]。研究表明近30 a来,我国年均人体舒适度指数(ICHB)呈上升趋势,且达到极显著水平[22];我国北方沿海地区一直被认为是人居环境气候舒适性最佳区域之一,近60 a来,北方沿海城市气温呈明显上升趋势,降水、风速和相对湿度则为下降趋势,导致人体舒适度指数(BCMI)在不同季节出现不同的变化趋势[23];气温升高和风速减小对宁夏六盘山区避暑旅游气候舒适度具有正效应,相对湿度减小为负效应[24];安徽省近30 a暑期由于最高及最低气温差减小、平均风速下降,使得体感温度呈上升趋势,降低了平原地区人体舒适度,而山区地形遮蔽效应与高植被覆盖则有利于人体舒适度的增高[25]。

浙江省依山傍海,海岸线绵长,是我国海岛最多的省份,城市化程度较高。为研究城市化对浙江省沿海城市极端气温及人体舒适度的影响,选择浙江沿海宁波市的城区和海岛国家基本气象站资料,对比分析城市化进程对沿海地区的影响程度,以期为优化城市规划、建设和促进社会经济发展提供科学依据。

1 资料和方法

1.1 资 料

(1)选取浙江省宁波市鄞州和石浦国家基本气象站1956—2018年逐日最高气温、最低气温、平均相对湿度、平均风速资料形成原始数据序列,该资料由中国气象局国家气象信息中心提供,且经过均一性检验。

(2)鄞州站海拔6.4 m,周边1 km范围内的下垫面几乎全部为城市建筑和居民生活区,是典型的城市建筑,为浙江沿海城市城区站代表;石浦站海拔129.2 m,周边1 km范围内基本为自然绿化区,四周为海洋,受城市变化影响较小,为海岛站代表。图1为鄞州站和石浦站的地理位置,两站相距约70 km,分别代表浙江沿海城市城区和海岛气象站,具有较强合理性。

(3)从1978—2017年宁波市统计年鉴中,选取非农业人口/总人口、第三产业生产总值/国内生产总值、第三产业生产总值、城市居民人均可支配收入等4个参数来反映宁波城市化水平。

图1 宁波鄞州站和石浦站的地理位置Fig.1 Locations of Yinzhou station and Shipu station of Ningbo

1.2 方 法

季节的划分采用春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)和冬季(12月至次年2月)。线性趋势计算采用最小二乘法,统计显著性和突变检验采用Mann-Kendall非参数检验方法(M-K检验),判断城市化影响是否显著采用相关系数显著性检验[26-27]。

城市化对气象要素的趋势影响分析以城市站(鄞州站)与海岛站(石浦站)的要素差值为分析对象。城市化对气象要素变化的贡献率计算公示如下:

(1)

式中:Tu为城市站要素气候倾向率,Tr为参考站要素气候倾向率,Eu为城市化对该城市站气象要素变化的贡献率。一般情况下Tu>Tr,此时Eu>0,表明城市化对城市站该气象要素变化有正影响;当Tu>0,Tr<0时,或者当Tu<0,Tr<2Tu时,Eu>100%,这种情况视同Eu=100%[12-13]。

人体舒适度气象指数(body comfort meteorology index,BCMI)是从气象角度评价在不同气象条件下的舒适感[17]。其主要受太阳辐射、最高气温、最低气温、相对湿度、风速、降水等气象要素的影响。目前,普遍采用的计算公式如下[18]:

BCMI=(1.8T+32)-

(2)

式中:BCMI为人体舒适度气象指数;T(℃)、RH(%)、V(m·s-1)分别为气温、相对湿度、风速。表1列出人体舒适度气象指数分级标准。

表1 人体舒适度气象指数分级标准Tab.1 The grading standard of the human body comfort meteorological index

选择4项指标反映城市化过程[28],构成代表城市化程度的综合性能指标,即为城市化进程参数K,具体公式如下:

K=lg (y1×y2×y3×y4)

(3)

式中:y1为非农业人口/总人口,代表城市化水平;y2为第三产业生产总值/国内生产总值,代表城市产业结构合理化水平;y3为第三产业生产总值,代表城市服务设施水平;y4为城市居民人均可支配收入,代表城市居民生活水平。

2 结果分析

2.1 年际变化

图2为1956—2018年宁波鄞州站和石浦站4个气象要素的年际变化,表2为气象要素气候倾向率和突变年份。可以看出,1956—2018年,鄞州站和石浦站日最高气温、最低气温均呈增加趋势,鄞州站最高气温、最低气温平均每10 a分别上升0.37、0.38 ℃,石浦站每10 a分别上升0.25、0.19 ℃,且气候倾向率均通过α=0.001的显著性检验。鄞州站最高、最低气温的增幅均比石浦站大,这是因为海岛站受环境影响小,其气温增幅主要体现气候变暖趋势。图3为1956—2018年宁波鄞州站和石浦站年平均最低气温的Mann-Kendall检验。可以看出,鄞州站、石浦站最低气温突变时间分别为1992、2000年,鄞州站比石浦站提前8 a,说明鄞州站受城市化进程影响程度较大、气温突变时间更早。从鄞州站与石浦站极端气温差值来看,两站最高气温差值、最低气温差值也均呈增大趋势,且气候倾向率均通过α=0.001的显著性检验。另外计算得出相对石浦站,城市化进程对鄞州站最高、最低气温增幅的贡献率分别为32.3%、48.8%。鄞州站最低气温突变年份早于最高气温,这与前人的研究结果[13]相类似,反映城市化对最低气温的影响比对最高气温的影响更大。

鄞州站年平均相对湿度的年际变化呈减小趋势,平均每10 a减小1.60%,且通过α=0.001的显著性检验。石浦站没有表现出下降趋势,可能是因为石浦站为海岛站,湿度大且不易受环境影响的缘故。由于石浦站相对湿度变化趋势不明显,鄞州站与石浦站相对湿度差值的变化基本与鄞州站自身的变化趋势一致。宁波城区鄞州站相对湿度与全国总体变化趋势一致[29],略呈下降趋势,其突变年份与最低气温相同,早于最高气温,说明城市化对相对湿度变化的影响也较早地体现出来。

鄞州站和石浦站年平均风速的年际变化均呈减小趋势,平均每10 a分别减小0.20、0.22 m·s-1,且气候倾向率均通过α=0.001的显著性检验。鄞州站平均风速的突变年份早于石浦站。鄞州站与石浦站风速差值没有表现出明显的变化趋势,可能原因是风速因气候变化在整体减小,海岛站因天气系统减弱造成风速减小的值不一定比陆地站小,因此掩盖了城市下垫面对风速减小的作用。近50 a来中国几乎全部地区的风速都在显著减小,1980年代全国各地风速减小更加明显[29],台湾海峡是距离宁波沿海较近的海区,近45 a来其年平均风速也呈明显减小趋势[30],亚洲夏季风自1970年代末开始变弱,冬季风的减弱似乎比夏季风明显,而冬、夏季风的减弱正好揭示了中国年平均风速减弱的物理内涵[31]。

图2 1956—2018年宁波鄞州站、石浦站日最高、最低气温及平均相对湿度、平均风速年际变化Fig.2 The annual variation of daily maximum temperature, minimum temperature, average relative humidity and average wind speed at Yinzhou station and Shipu station of Ningbo during 1956-2018

图3 1956—2018年宁波鄞州站(a)和石浦站(b)年平均最低气温的Mann-Kendall检验Fig.3 The Mann-Kendall test of the mean minimum temperatures at Yinzhou station (a) and Shipu station (b) of Ningbo during 1956-2018

表2 1956—2018年宁波鄞州站和石浦站4个气象要素的气候倾向率和突变年份Tab.2 The climate inclination rate and abrupt changing year of four meteorological elements at Yinzhou station and Shipu station of Ningbo during 1956-2018

注:“鄞州-石浦”表示两站间的差值,下同;***表示通过0.001的显著性检验;—表示没有明显突变年份。

2.2 宁波冬、夏季BCMI变化

浙江沿海人体舒适度较差的天气主要是夏季高温天气和冬季低温天气,所以舒适度变化仅分析这两个季节。表3列出1956—2018年宁波鄞州站和石浦站夏季最高气温、冬季最低气温的气候倾向率和突变年份。可见两站的夏季最高气温、冬季最低气温均呈明显增大趋势,除石浦站夏季最高气温气候倾向率只通过α=0.01的显著性检验外,其他均通过α=0.001的显著性检验。鄞州站比石浦站增幅更大,可能原因是石浦站为海岛站,受人类活动影响小,因而城市化进程对其影响小,其气象要素变化主要反映本地气候的自然变化趋势。而在突变年份上,鄞州站早于石浦站,说明城区受气温自然变化和城市化共同影响,突变年份提前。从最高气温与最低气温的突变时间比较来看,两站均表现出冬季最低气温突变时间相对更早,这与前人研究得出气温指数中冷指数突变年份超前于暖指数突变年份的结果一致[11,13]。

表3中还可见,鄞州站与石浦站的气温差值也呈明显增大趋势,且均通过α=0.001的显著性检验,对鄞州站夏季最高气温和冬季最低气温增幅的贡献率分别为57.8%和46.1%;两站间夏季最高气温、冬季最低气温差值突变时间比鄞州站自身突变时间分别提前2 a和4 a,说明城市化进程不仅造成城区气温增幅变大,而且还促进了气温突变,提前气温突变时间。

公式(2)中BCMI涉及气温、相对湿度、风速3要素,针对宁波鄞州站,夏季以日最高气温、日平均相对湿度和日平均风速代入公式(2)计算,冬季以日最低气温、日平均相对湿度和日平均风速代入公式(2)计算,求出每年夏季、冬季逐日BCMI,分析冬、夏季BCMI的年际变化。同时,为考察气温、相对湿度和风速3要素对人体舒适度变化的作用和贡献,分别将3要素中的某一个要素用实际资料参与计算,而另外2个气象要素用1956—2018年的平均值来替代,将单要素变化时的计算结果与3个要素都变化时的计算结果进行比较,可看出每个要素对人体舒适度的作用和贡献大小。图4为鄞州站1956—2018年夏季和冬季不同气象要素变化时人体舒适度年际变化,表4列出其气候倾向率和突变年。图4中“3要素”表示这3个要素均用实际资料来计算,其他用要素命名曲线分别表示仅其中某一个要素用实际资料、另外2个用1956—2018年的平均值来替代的计算结果。由图4可以看出,3要素变化时的BCMI与仅气温变化的趋势基本一致,且其气候倾向率和突变时间最接近。另外仅气温变化的BCMI与3要素变化的BCMI相关性最高,夏季达0.95、冬季达0.94,且均通过α=0.001的显著性检验(表略),说明气温对人体舒适度的影响最大,气温的变化对人体舒适度变化的贡献也最大,相对湿度、风速的贡献相对较小。

表3 1956—2018年宁波鄞州站和石浦站夏季最高气温、冬季最低气温的气候倾向率和突变年份Tab.3 The climate inclination rate and abrupt changing year of maximum temperatures in summer and minimum temperatures in winter at Yinzhou station and Shipu station of Ningbo during 1956-2018

注:**、***分别表示通过0.01、0.001的显著性检验

图4 1956—2018年夏季(a)和冬季(b)宁波鄞州站不同要素变化时的人体舒适度气象指数年际变化Fig.4 The annual variations of human body comfort meteorological index under different meteorological factors changing condition at Yinzhou station of Ningbo in summer (a) and winter (b) during 1956-2018

表4 1956—2018年宁波鄞州站基于不同要素变化的年平均人体舒适度气象指数的气候倾向率和突变年Tab.4 The climate inclination rate and abrupt changing years of annual mean human comfort meteorological index under the different meteorological factors changing condition at Yinzhou station of Ningbo during 1956-2018

注:***表示通过0.001的显著性检验

图5为鄞州站1956—2018年夏季和冬季不舒适日数的年际变化。其中,夏季不舒适日数包含人体舒适度气象指数等级为8~10级(BCMI≥80),冬季不舒适日数包含人体舒适度气象指数等级为1~2级(BCMI≤38)。可以看出,夏季不舒适日数呈增加趋势,增幅为2.05 d·(10 a)-1,且通过α=0.001的显著性检验,1996年发生突变(图略),夏季人体舒适度往炎热不舒适的方向发展;冬季不舒适日数呈减小趋势,减幅为-5.13 d·(10 a)-1,也通过α=0.001的显著性检验,1989年发生突变(图略),冬季人体舒适度往温暖更舒适的方向发展。可见,全球气候变化和城市化进程对宁波造成冬季冷夜减少,夏季热昼增加,但对冬季冷夜影响程度更大、时间更早。

图5 1956—2018年宁波鄞州站夏季、冬季不舒适日数的年际变化Fig.5 The annual variations of uncomfortable days in summer and winter at Yinzhou station of Ningbo during 1956-2018

2.3 宁波城市化进程对BCMI的影响

图6为1978—2017年宁波城市化进程参数K的年际变化。可以看出,宁波城市化进程参数K呈增大趋势,平均每10 a上升1.67,且增大趋势通过α=0.001的显著性检验。K值在1990年代中期增幅明显加大,与鄞州站夏季平均最高气温的突变时间基本一致,比冬季平均最低气温的突变时间晚(表3),说明城市化进程的作用更早体现在减少冷夜上。另外,鄞州站冬季最低气温的突变时间比年平均最低气温的突变时间更早,说明城市化进程对冬季最低气温的影响更显著。

图6 1978—2017年宁波城市化进程参数K的年际变化Fig.6 The annual variation of urbanization process parameter K in Ningbo during 1978-2017

表5为城市化进程参数K与气温和人体舒适度的相关关系。可以看出,城市化进程参数K与夏季平均最高气温、冬季平均最低气温、BCMI、不舒适日数相关性显著,相关系数均通过α=0.01以上的显著性检验,说明城市化对构成人体舒适度的气象因子,特别是气温因子影响显著,从而造成人体舒适度的改变。

表5 城市化进程参数K与气温和人体舒适度的相关关系Tab.5 Correlations between urbanization process parameter K and air temperature, human body comfort meteorological index, respectively

注:**、***分别表示通过0.01、0.001的显著性检验,—表示不需要计算

3 结论与讨论

(1)宁波城区(鄞州站)和海岛(石浦站)的年平均最高、最低气温均呈增大趋势,其中城区最高、最低气温增幅分别为0.37、0.38 ℃·(10 a)-1,且城区增幅比海岛大,突变年份比海岛早;城区与海岛的最高、最低气温差值的年平均也呈增大趋势,城市化进程对城区最高、最低气温增幅的贡献率分别为32.3%、48.8%。

(2)城市化导致城区相对湿度呈减小趋势,减幅为-1.60 %·(10 a)-1,而海岛站相对湿度变化不明显。

(3)宁波城区和海岛的平均风速均呈减小趋势,减幅分别为-0.20、-0.22 m·s-1·(10 a)-1;城区风速突变时间比海岛更早;城区与海岛的风速差值没有表现出明显的变化趋势,说明风速的减小主要是气候自然变化所致。

(4)气温、相对湿度和风速3个要素相比较,气温对人体舒适度的影响最大。城区夏季和冬季极端气温下的人体舒适度气象指数值均表现出增大趋势,夏季人体舒适度往炎热不舒适的方向发展,冬季往温暖更舒适的方向发展。

(5)宁波城市化进程参数K与城区人体舒适度指数表现出明显的相关性。城市化进程对城区夏季最高气温和冬季最低气温增幅贡献率分别为57.8%和46.1%。

当前,在全球气候变暖的背景下,城市建设引起的环境问题越来越不容忽视,需要合理规划城市建设,严格控制城市规模和人口数量;优化产业结构,减少环境污染;增加城市绿地和水体面积,一定程度上改善城市小气候,减少城市气候的变化,建立良好的城市人居环境。

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