高温背景下城市下垫面扩张对于成都市热岛效应的数值试验

孙世杰, 张小玲, 樊 晋

(1.成都信息工程大学大气科学学院高原大气与环境四川省重点实验室,四川 成都 610225;2.成都平原城市气象与环境四川省野外科学观测研究站,四川 成都 610225;3.济南市气象台,山东 济南 250000)

0 引言

在全球气候变暖背景下[1],IPCC 在第四次和第五次报告中指出,土地利用变化是影响气候的最主要因素之一,过去50年中,人类活动导致了以全球变暖为主要特征的气候变化[2-3]。城市化加速了自然景观的变化,大量绿地、林木转变成了不透水地面,通过影响陆面-大气作用,进而影响区域气候和环境[4]。近年来,夏季高温事件频发,高温热浪对环境和健康带来很大影响,研究城市化对高温过程的影响机理,具有重要意义。

Lake Howard[5]在1833年首次提出“城市热岛效应”。李肇洁等[6]通过研究成都地区辐射能量平衡,认为成都地区存在2 ℃左右的热岛效应。曾胜兰等[7]运用3S 技术研究了不同道路和不同道路密度对成都市热岛效应的影响,结果表明成都城区地表平均温度高于郊区且热岛强度呈现夏季强(3 ℃～4 ℃)冬季弱(2.5 ℃～3 ℃),夜强昼弱的特征。郑祚芳等[8]应用1998-2002年北京地区自动气象站观测资料,探讨了城市热岛效应对夏季高温的增幅作用,结果表明城市热岛效应对高温强度有明显的增幅作用。蒙伟光等[9]使用WRF 并耦合了城市冠层模型对广州高温天气进行模拟,成功模拟出了城市热岛特征,发现白天城区地区高温与低反射率导致的短波辐射吸收增加有关,晚上城区地区潜热通量小,向上的土壤热通量以感热形式用于加热大气,使夜间热岛得以持续。

WRF 模式中默认的中国区域的土地利用资料精度和准确度低于全球[10-12],严重影响了模式的模拟精度和准确度[13-15]。胡婧婷等[16-17]对WRF 中的土地利用数据进行优化后,模拟了上海地区的一次高温过程,结果显示对于温度、相对湿度和风速的模拟效果均有不同程度改善。郑祚芳等[18]使用Landsat Thematic Mapper(TM)卫星资料代替了模式中默认的USGS 土地利用数据,结果表明引入高精度土地利用资料能显著优化改变能量平衡中各项比重,明显提高模拟效果。张雷等[19]较好模拟了北京一次高温过程,分析了城市化对高温的影响机制。20 世纪以来,成都城市化进程迅猛,许多学者利用WRF 探究城市化带来的影响。赵旋等[20]探究了不同时期下垫面对夏季和冬季模拟结果的影响,结果发现针对夏季地面气温升高有显著影响,冬季影响不明显。肖宇昕等[21]使用不同程度扩张的下垫面进行敏感性,结果显示成都区域的城市下垫面对地面2 m温度的变化趋势有明显影响,尤其是对于日最低气温的变化趋势影响最为剧烈。

UCM 能较好的考虑到城市几何特征对模拟结果的影响,对于城市部分能更好地模拟城市热力学和动力学的特征[22],可以看出WRF-UCM 模式更符合城市区域研究需要[23-25]。本文在前人研究基础上,使用WRF-UCM 模式,利用不同下垫面资料进行敏感性实验,针对成都地区城市化对夏季的一次高温热浪过程的影响机理进行探究。

1 数据来源与方法

土地利用数据主要使用了2019年MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer)Terra + Aqua三级土地覆盖类型产品(land cover data),全球500 m产品MCD12Q1 中的第一个数据集(土地覆盖分类1:IGBP 的全球植被分类方案),信息提取主要技术是监督决策树分类。

网格中各类型面积中不透水下垫面的面积超过30%认为是城市下垫面,由图1(a)可知2001年MODIS 资料在成都市内城市部分有3695 个网格,图1(b)可知2019年城市部分增长到6876 个网格,水平格距为500 m。MODIS 中成都区域的城市部分2019年比2001年增长了795.25 km2,增幅为186.09%。

图1 MODIS 土地利用资料类型图

模拟检验数据采用了成都市2019年8月11-13日自动气象站逐时气温资料,如图2 所示为模式结果验证所使用自动气象站点分布图,温江区2 个、郫都区2个、金牛区2 个、青羊区2 个、武侯区1 个、双流区2个、龙泉驿区2 个、青白江区2 个、锦江区2 个、新都区2 个、成华区2 个以及高新区2 个、天府新区1 个,共计24 个站点。

图2 模式验证所使用气象站点分布

为增加模拟结果的可靠性,以实测自动气象站资料做参考标准,在模式结果中提取出对应图3 所有站点逐时气温资料做对比讨论。热岛强度是指城乡之间气温的差异。其表达式为IUHI=Tu-Ts,其中,Tu为城市部分温度,Ts为郊区部分温度。参照图1(b)成都市城市部分以及站点分布情况(图3),本文选择最内部矩形范围自动气象站点为Tu,主要包括武侯区、锦江区、成华区、金牛区、青羊区和临近五区范围的气象站；两个矩形之间范围的自动气象站为Ts,主要包括了双流区、温江区、郫都区、新都区、龙泉驿区的部分气象站。

图3 成都市中心城区部分城市站和郊区站分布图

2 模拟试验设计

本文使用版本为3.9.0 的WRF(the weather research and forecasting mode)模式,并耦合单层冠层模式UCM,选择2019年8月11-13日一次高温过程为研究时段。使用NCEP/NCAR 的1°×1°的FNL 再分析资料作为初始气象资料和边界条件,边界条件每6 h更新。

实验模拟时段为2019年8月9日0000UTC-14日0000UTC,对模拟结果中的10日1600UTC-13日1600UTC 时进行分析,即北京时间11日00 时-14日00 时。如图4 所示,模拟采用三层嵌套方案,水平分辨率分别为9 KM,3 KM,1 KM,最外层包含整个四川省和重庆市,第二层包含了四川省大部以及重庆市西部,最内层包括全部成都市,垂直方向分为38 层,模式层顶为50 hPa,其中地面到1 KM以下有12 层。模式物理参数化方案采取如表1 所示的基本配置。

表1 模式物理参数化方案基本配置

图4 WRF 模式模拟区域示意图

设计两组实验,包括DE 与UP 方案,DE 方案采用如图1(a)2001年MODIS 下垫面资料,UP 方案采用如图1(b)2019年MODIS 下垫面资料。DE 与UP 方案使用相同的物理参数化方案基本配置,两组实验仅土地利用资料不同。

3 模式结果分析

本文所分析的时间段为北京时2019年11日00时-14日00 时,对应时间轴的0-72 时。选用图2 所示的24 个成都市自动气象站资料并经过质量控制,作为模式验证的观测值。在三层嵌套中最内层的模拟结果中选取对应自动气象站的经纬度坐标最近网格点的数值作为模拟值。

由图5 可知站点平均温度29.8 ℃,站点平均最高温35.9 ℃,夜间站点平均最低温23.2 ℃。从相关系数R来看,DE 方案为0.95,UP 方案为0.96(两种方案均通过α=0.01的显著性检验)。可以看出模式对于本次地面温度的模拟上有较好模拟效果,但是平均温度上模拟值偏高,UP(31.0 ℃)＞DE(30.2 ℃)＞OBS(29.8 ℃)；在日间两种方案气温模拟偏高,但夜间UP方案模拟效果较好。

图5 模式验证所用气象站点逐时平均温度

如图6(a)所示,在此次高温过程内UP 方案城市部分的平均温度为31.2 ℃,DE 方案为30.5 ℃,UP 方案＞DE 方案,而在日间UP 方案和DE 方案在城市部分的站点温度平均值高于OBS 观测值,夜间低于OBS 观测值。如图6(b)所示,在非城市部分的站点平均温度的对比上,UP 方案、DE 方案平均地面温度分别为27.4 ℃和27.1 ℃,UP 方案＞DE 方案。由图6 可知,UP 方案在11-13日的日间最高气温都高于DE 方案的日间最高气温,两种方案模拟值均偏大,UP 方案比DE 方案高0.7 ℃,且两个方案的最高温以及OBS 观测值都出现在11日,UP 方案过程中最高温出现在11日16 时,为39.6 ℃,DE 方案在过程中最高温度出现在11日18 时,为38.9 ℃。同时两种方案下垫面城市部分的模式结果的最低温也出现在11日,UP 方案和DE 方案的过程最低温分别为23.5 ℃和22.5 ℃,UP 方案比DE 方案高1.0 ℃,UP 方案城市部分增温明显。可以看出UP 方案对比DE 方案,在日间UP 方案高温高于DE 方案,城市化造成的高温加剧；夜间UP 方案温度的极值高于DE方案,说明城市化造成的暖夜加剧。

图6 UP、DE 方案城市下垫面和非城市下垫面的逐时气温变化图

由图7 可知,此次高温过程下,UP 方案的热岛强度高于DE 方案,UP 方案平均热岛强度为2.79 ℃,DE方案热岛强度为2.37 ℃。可以看出UP 方案无论白天还是夜间,热岛强度均超过1 ℃,最大热岛强度达4.37 ℃,最低为1.27 ℃；DE 方案热岛强度最大为4.23 ℃,最低为0.93 ℃。根据对热岛强度的定义,夏季热岛强度超过2 ℃为强热岛。11日0 时-11日04时、11日10 时-12日01 时、12日11 时-13日05 时、13日11 时-14日0 时存在强热岛现象。城市化使热岛强度增大,且夜间高于日间。

图7 热岛强度随时间变化图

如图8 所示,WRF 模式能够较好的模拟以中心城区为中心,西北部高,东南部低的空间分布特征,由于2019年较2001年MODIS 下垫面资料的城市部分增加86.09%,在模式结果中,UP 方案较DE 方案高温区扩张符合城区扩张大致方向。UP 方案较DE 方案中心高温区域变大,UP 方案的高温区域延伸至温江区东部、郫都区东南部、新都区西南部、青白江区西北部、龙泉西部、双流区北部,同时高温区域在新津县中部也有体现,这与赵旋等[23]研究结论一致。

图8 UP、DE 方案日平均温度分布图

如图9(a)UP 方案与DE 方案的最高气温差异分布图可知,UP 方案在高温背景下能加剧中心城区高温,在成都中心城区的模拟结果有两个超过3 ℃的高值区,位于武侯区与金牛区。整体形成了103°50′E ～104°18′E,30°18′N ～30°54′N 南北向的长条状范围,增温超过1 ℃。中心城区以及北部和双流东南部增温幅度超过2 ℃。如图9(b)UP 方案与DE 方案的日均气温差异分布图可知,UP 方案与DE 方案相比,在中心城区西部、西北部、北部、东北部增温明显,增温区域与2019年土地利用资料相较2001年改变为城市部分下垫面区域大致吻合。在高温背景下,城市下垫面扩张能显著增加高温极值、高温范围、城市热岛强度。

图9 UP-DE 方案日温度差异分布图

以过程中平均温度最高的11日为例分析潜热和感热。由图10 可知,对于潜热而言,中心城区全天处于一个低值区,UP 方案与DE 方案相比在中心区域的低值区范围向西北部、北部、东北部扩大,潜热值由中心城区向周围潜热越来越大,结合图1 可以看出这是由于城市下垫面扩展造成的。白天,城市部分和非城市部分伴随地表接受辐射能量的增大,潜热能量也增大,到14 时达到顶峰,UP 和DE 方案过程中3 天潜热通量平均的峰值分别为37.6 W/m2、40.4 W/m2,非城市部分峰值442.1 W/m2、443.7 W/m2,14 时后又进入下降阶段,至20 时达到最低点；夜间城市部分和非城市部分的潜热感热处于0 值附近。这是由于城市部分为不透水下垫面,蒸发量较小,热量储存大；非城市部分的潜热交换强,主要是植被的储水能力和蒸腾作用的缘故。

图10 2019年8月11日UP、DE 方案潜热通量分布图

成都地区感热通量和潜热通量相类似,日变化明显。由图11(a ～b)可知,07 时后城市部分和非城市部分感热通量增加,城市部分在15 时达到峰值,峰值分别为411.9 W/m2、397.7 W/m2；非城市部分在14时达到峰值,峰值分别为356.7 W/m2、354.7 W/m2。可见城市部分用于加热大气的能量高于非城市部分。到达峰值后后城市部分与非城市部分的感热通量均下降,由图11(c ～d)可知,日落后,非城市部分感热通量下降速度较快,城市部分下降慢,这也导致UHI 在20时达到峰值。夜晚城区感热通量在0 值附近,能量运输较为平衡,因而城区的气温下降比较缓慢,然而非城区的感热通量存在负值,地面以长波辐射的方式向大气传输能量,因而非城区部分的气温下降较快。夜间城区温度下降缓慢,非城区部分降温较快,导致了城区部分温度高于非城区部分,因此在夜间UHI 强度高于白天,“热岛”现象明显。

图11 2019年8月11日UP、DE 方案感热通量分布图

整体来看,成都西北部、西南部山脉以及东南部龙泉山脉海拔较高,太阳辐射受大气衰减较小,因而到达山脉表面的能量较高,感热量高,白天超过400 W/m2高值区,夜间山区的感热交换较低,这是由于潜热分配掉净辐射的一部分。由图10 ～11 可知,07 时,成都市中心城区部分感热通量在0 值以上,远郊大部分为负值,城区与郊区潜热通量均比较小,在中心城区小于周围地区。白天城市下垫面的感热通量比其他类型高。19 时,感热与潜热均出现高值,感热通量在城区为高值,潜热通量为低值。日落后建筑物存储的热能不断释放,加上人为释放热,城市感热通量降低缓慢,使城区降温效率低于周边地区,造成城区温度高,引发热岛效应；日出后太阳辐射的加热作用引起城乡感热通量和潜热通量迅速增加；午后城区下垫面的性质决定了感热通量和潜热通量在城区为别为高值和低值区,城乡通过潜热调节气温的能力被显著虚弱,使城乡温度产生差异,引发热岛效应。

5 结论

近年来成都市城市发展迅速,城区面积不断扩大,利用符合发展现状的土地利用资料更符合模式模拟的需要。本文以高温背景,使用WRF-UCM 模式,将2001年与2019年两份土地利用资料设置为两组实验,研究成都市城市化对热岛强度影响的机制,结果表明:

(1)城市化使城市部分增温显著,但非城市部分增温不明显,且对夜间增温比日间增温明显。城市部分的平均温度上,UP 方案比DE 方案高0.7 ℃。非城市部分的站点平均温度的对比上,UP 方案比DE 方案高0.3 ℃。此次高温过程中UP 方案比DE 方案出现的最高温增大0.7 ℃,最低温UP 方案比DE 方案高1.0 ℃。

(2)城市化使热岛强度增强,高温范围扩大,夜间暖夜现象更加显著。UP 方案平均热岛强度为2.79 ℃,DE 方案热岛强度为2.37 ℃且UP 方案无论白天还是夜间,热岛强度均超过1 ℃。UP 方案最大热岛强度达到4.37 ℃,最低为1.25 ℃；DE 方案热岛强度最低为0.93 ℃,最大为4.23 ℃。

(3)在下垫面性质的不同引起的城乡感热通量和潜热通量的差异是造成城区与郊区温差的主要原因之一。UP 方案与DE 方案相比,城市部分的感热通量增大,潜热减小,而非城市部分感热通量和潜热通量相差不大。这种差异造成了UP 方案比DE 方案热岛强度增加。城市化使日间城市部分感热通量增加,潜热减小,而非城市部分变化不明显,这种差异化使城市化热岛效应增强,具体体现为热岛强度增大,范围扩大,暖夜现象加剧。

致谢:感谢成都市科技局重点研发支撑计划课题(2020-YF09-00031-SN)；成都信息工程大学引进人才科研启动项目(KYTZ202127)对本文的资助