城市化对川渝地区极端气候事件的影响.pdf
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1、为探讨城市化对川渝地区极端气候事件的影响,利用 年川渝地区 个气象站的逐日气温和降水数据,以及社会经济、人口、土地利用、夜间灯光遥感数据,将气象站划分为城市站、城乡站和乡村站类,得到近 年 个极端气候指数的时间序列,分析城市化对极端气候事件的影响和贡献率。结果表明:近 年川渝地区类气象站极值指数和暖指数均呈上升趋势,而冷指数均呈下降趋势,极端降水量和极端降水强度均呈增加趋势。城市化影响对城乡站和城市站的最高和最低气温最小值、霜冻、热夜日数和日较差,以及城市站的冷夜和暖夜日数均影响较大,对其余指数的影响较小。城市化影响对城乡站和城市站的中雨日数、和最大降水量、强降水量和年降水量的贡献率均为 ,对
2、城乡站大雨日数、城乡站和城市站特强降水量的贡献率较大,而对其余指数的影响相对较小。关键词:极端温度指数;极端降水指数;城市化影响;城市化影响贡献率;川渝地区引言 第次评估报告()指出人类活动导致极端气候事件更频繁和强烈。在全球气候进一步增暖背景下,降水日数明显减少使区域性持续高温过程增长显著、增幅最大。年月河南特大暴雨累积雨量大、小时雨强极强、强降水集中、雨强骤然增长,同时局部短时暴雨超过引发滑坡的临界降水强度造成次生地质灾害。年联合国 世界城市化展望报告 提出,近 年全球城市化水平从 上升到,并预测到 年全球城镇化率将由目前的 达到。城市化对气候的影响主要表现为温室气体的排放与土地利用类型的
3、改变等 ,城市化发展的差异导致温度变化的不均匀性并加剧气温变化的非均匀性,因此城市化率的增加势必对城市气候产生重要影响。国内外学者在城市化对极端气候事件的研究方面取得了大量成果。针对极端温度事件,等发现 世纪美国城市热岛效应使区域平均温度升高 ,日最低温度升高 。等揭示近 年三分之一的中国平均变暖趋势和约 的夜间极端高温的升高均由城市化影响造成。唐国利等 利用 年我国西南地区 个气象站的气温观测数据,发现城市化对该区域气温趋势的相对影响较强,城市热岛增温贡献率为春季最大。任国玉等 利用 年石家庄站逐日平均、最低和最高气温得出城市化对基于最低气温的极端气温指数影响明显,对基于最高气温的极端气温指
4、数影响较小,城市化对冷夜和暖夜日数的影响分别为 ()和 (),相应的城市化贡献率为 和 。在城市化对极端降水事件影响方面,等 分析美国部分城市降水变化得出,城市平均降雨量增加,集中城镇化模式下降雨的空间分布更加 集 中,降 雨 中 心 的 范 围 和 强 度 更 大。等 研究 年小时降水和土地利用数据得出大部分站点城市化与突发性极端降雨频繁发生 收到,收到再改稿。资助项目:中国气象局干旱气象科学研究基金项目(),云南省科技厅重点研发计划(,)通信作者,邮箱:第 卷 第期 年月 应 用 气 象 学 报 ,为正相关,强城市热岛引起的较大对流有效位能为暴雨的对流启动和强化提供了能量。何玉秀等 研究发
5、现 年太湖平原地区的极端降水频率与强度均呈上升趋势,城市地区极端降水剧烈且城市化贡献率为 ,而城乡地区极端降水日数呈下降趋势,且降水更加集中。川渝地区位于我国西南部,地形地貌复杂,气候类型多样,内有国务院在西部地区重点培育和发展的成渝经济圈。城市化发展对川渝地区的极端气候事件产生重要影响,如张小玲等 基于 年成都地面气象站气温数据发现极端高温事件在成都市表现为显著增加,城市化对暖夜指数、最低气温和冷夜指数的贡献率分别为 ,和 。黄晓远等 利用 模拟分析发现个极端降水指数的高值区位于四川盆地西缘,预估 年个极端降水指数均呈增大趋势。等 发现 年的快速城市化对热岛效应和潜在城市地表特征的改变导致川
6、渝地区夏季极端降水的增强。进入 世纪,川渝地区极端气候事件呈现频发且强度增大趋势,随着成渝经济圈的快速发展与人口集中,城市化效应更加明显。目前川渝地区城市化对极端气候事件的具体影响研究还较少,因此本文利用 年川渝地区 个气象站的逐日气温和降水数据,社会经济、人口、土地利用、夜间灯光遥感数据等,通过层次聚类等综合方法,将气象站划分为乡村站、城乡站和城市站类,通过计算 个极端气候指数,采用线性趋势等方法分析城市化进程中川渝地区内极端气候事件的时空变化特征,以及城市化对川渝地区极端气候事件的影响及贡献率。该研究结果可为川渝地区在城市化发展中,减少灾损、合理城市规划和城市可持续发展提供参考依据。数据和
7、方法 研究区概况川渝地区(,)为青藏高原与长江中下游平原的过渡带,西部为高原和山地,中东部为盆地和丘陵,总面积为 。该区域存在显著立体气候资源,但气象灾害频发。区域内人口众多,城镇化率高。截至 年,城区面积达到 ,常住人口约为 亿。近 年国内生产总值 由 亿元增长到 亿元,城镇化率由 上升至 。川渝地区地理位置和高程分布如图所示。图研究区地理位置和高程(填色)分布 ()第期郭蕾等:城市化对川渝地区极端气候事件的影响 数据所用气象站数据来源于中国气象数据共享网提供的中国地面气候资料日值数据集(),时间长度为 年,包括 个气象站;土地利用、中国人口和 空间分布公里网格数据集均来自于中国科学院资源环
8、境科学与数据中心 ,水平分辨率为 ;夜间灯光遥感数据来源于国家地球系统科学数据中心,水平分辨率为 。研究方法 气象站分类综合考虑人口、经济、土地利用和夜间灯光遥感种数据对气象站进行分类,即提取气象站周围 缓冲区内反映人口、经济发展、城市用地规模和人类活动强度的数据,利用层次聚类方法对气象 站 进 行 聚 类 分 析,结 合 谷 歌 地 图()验证划分结果,川渝地区 个气象站分为 个城市站、个城乡站和 个乡村站(图)。极端气候指数对某特定范围和时间尺度的天气气候现象,当指标满足极端性标准,即高于(或低于)上限(或下限)末端的阈值时,称为极端天气气候事件。世纪初气候变化检测和指数专家组(,)发布
9、个具有代表性的极端气候指数,并用于研究全球或区域极端气候变化。本文根据研究区特点选出 个极端温度指数和个极端降水指数共 个极端气候指数,并对极端气候指数分类,具体见表。表极端气候指数定义犜 犪 犫 犾 犲犇 犲 犳 犻 狀 犻 狋 犻 狅 狀 狊狅 犳 犲 狓 狋 狉 犲 犿 犲犮 犾 犻 犿 犪 狋 犲 犻 狀 犱 犻 犮 犲 狊指数类型分类名称指数缩写定义单位极端温度指数极值指数最高气温最大值 每月平均日最高气温最大值最低气温最大值 每月平均日最低气温最大值最高气温最小值 每月平均日最高气温最小值最低气温最小值 每月平均日最低气温最小值绝对指数霜冻日数 一年中日最低气温小于的日数夏季日数
10、一年中日最高气温大于 的日数热夜日数 一年中日最低气温大于 的日数相对指数冷夜日数 日最低气温小于 分位值的日数冷昼日数 日最高气温小于 分位值的日数暖夜日数 日最低气温大于 分位值的日数暖昼日数 日最高气温大于 分位值的日数其他指数月平均日较差 日最高气温和日最低气温之差的月平均值极端降水指数绝对指数中雨日数 日降水量大于 的日数大雨日数 日降水量大于 的日数最大降水量 一年中最大日降水量最大降水量 一年中连续最大日降水量相对指数强降水量 日降水量大于 分位值的年累积降水量特强降水量 日降水量大于 分位值的年累积降水量降水强度 年降水量与湿日日数(日降水量大于)的比值持续指数持续湿期日降水量
11、大于的最大持续降水日数其他指数年降水量 日降水量大于的日累积量值 城市化影响和贡献率参考周雅清等 的研究,主要利用城市化贡献率定量描述极端气候事件趋势变化的城市化影响。城市化影响(犃犼)表达式为犃犼犃犼犃。()式()中,犃,犃犼(犼,)分别代表乡村站、城乡站与城市站极端气候指数的变化趋势。犃犼,表示城市化影响使指数上升;犃犼,表示城市化影响为;犃犼,表示城市化影响使指数下降。城市化影响贡献率(犈犼)表达式为犈犼犃犼犃犼 犃犼犃犃犼 。()犈犼反映城市化影响占城市站极端气候指数变化趋 应用气象学报 第 卷势的百分比。犈犼,表示城市化对指数没有贡献;犈犼 ,表示指数的变化趋势完全归因于城市化影响。
12、若犈犼 ,即存在未知的局地因子影响,认为是 。研究结果 极端温度指数时间序列图为 年川渝地区极端温度指数的时间序列,表为极端温度指数年代际变化率。由图和表可知,个极值指数呈上升趋势,且均达到 显著性水平,上升趋势明显,其中最高气温最大值和最低气温最小值的上升趋势最大,均为 (),最低气温最大值的上升趋势较小,为 ();对于绝对指数,霜冻日数呈下降趋势,夏季日数和热夜日数均呈增加趋势,且个指数均达到 显著性水平,变化趋势明显,其中霜冻日数的变化率为 (),夏季日数的增加率为 ();对于相对指数,冷夜日 数、冷 昼日 数呈 下 降 趋势,变化 率 分别为 ()和 (),暖夜日数、暖昼日数则呈上升趋
13、势,上升率分别为 ()和 (),且个指数均达到 显著性水平;对于其他指数,月平均日较差呈图 年川渝地区极端温度指数时间序列 第期郭蕾等:城市化对川渝地区极端气候事件的影响上升趋势,上升率为 (),仅达到 显著性水平,即最高和最低气温月平均日较差上升不显著。可知,全球变暖背景下川渝地区整体极值指数呈显著上升趋势,其中代表极端高温事件指数的最高气温最大值、夏季和热夜日数、暖夜日数、暖昼日数在近 年均呈上升趋势,而霜冻日数、冷夜日数、冷昼日数则呈下降趋势,且变化趋势均较显著。表川渝地区极端温度指数年代际变化率犜 犪 犫 犾 犲 犐 狀 狋 犲 狉 犱 犲 犮 犪 犱 犪 犾 犮 犺 犪 狀 犵 犲
14、狉 犪 狋 犲 狊狅 犳 犲 狓 狋 狉 犲 犿 犲狋 犲 犿 狆 犲 狉 犪 狋 狌 狉 犲 犻 狀 犱 犻 犮 犲 狊 犻 狀犛 犻 犮 犺 狌 犪 狀 犆 犺 狅 狀 犵 狇 犻 狀 犵犚 犲 犵 犻 狅 狀分类指数变化率极值指数最高气温最大值 ()最低气温最大值 ()最高气温最小值 ()最低气温最小值 ()绝对指数霜冻日数 ()夏季日数 ()热夜日数 ()相对指数冷夜日数 ()冷昼日数 ()暖夜日数 ()暖昼日数 ()其他指数月平均日较差 ()注:表示达到 显著性水平,未标注表示达到 显著性水平。极端温度指数的城市化影响和城市化影响贡献率图为 年川渝地区不同类型气象站极端温度指数的时间
15、序列,表为川渝地区不同类型气象站极端温度指数的变化趋势和城市化影响及贡献率。由图和表可知,类气象站的最高气温最大值和最小值、最低气温最大值和最小值均呈上升趋势,其中,除城市站的最高气温最小值和最低气温最小值达到 显著性水平外,其余均达到 显著性水平,上升趋势明显,乡村站的最低气温最小值增加最显著,城市站的最低气温最小值增加较不明显;城市化影响使最高气温最大值呈上升趋势,城市站的城市化影响贡献率为 ;城市化影响使城乡站的最低气温最大值呈下降趋势,城市站的最低气温最大值呈上升趋势,可能与成渝城市群工业发达和污染物排放量较高有关,加之盆地地形不利于污染物的稀释扩散,大气环境容量远小于平原城市,使区域
16、性大气污染较为严重,城市站和城乡站的城市化发展程度不同,规模存在差异,从而对极端气温变化趋势影响不同 。城乡站和城市站最低气温最大值的城市化影响贡献率分别为 和 ;城市化影响使城乡站的最高气温最小值呈上升趋势,城市站的最高气温最小值呈下降趋势,城乡站和城市站的城市化影响贡献率均为 ;城市化影响使城乡站和城市站的最低气温最小值均呈下降趋势,对应城市化影响贡献率分别为 和 。总之,类气象站的个极值指数均呈上升趋势,最高气温最大值、最低气温最大值在城市站的上升趋势最明显,最低气温最小值在乡村站的上升趋势最明显,最高气温最小值在城乡站的上升趋势最明显。城市化对城乡站的最高气温最大值和最低气温最 大 值
17、 影 响 较 小,城 市 化 影 响 贡 献 率 分 别 为 ,对城乡站和城市站的最高气温最小值以及城乡站的最低气温最小值影响较大,城市化影响贡献率约为 ,而城市化影响对城市站的最低气温最小值贡献率达 。对于绝对指数,类气象站的霜冻日数均呈减少趋势,夏季和热夜日数均呈增加趋势,类气象站的霜冻、夏季和热夜日数均达到 显著性水平,变化趋势显著;城市化影响使个绝对指数均呈上升趋势,城市化影响对霜冻日数的贡献率在城乡站和城市站均为 ,城市化影响对夏季日数的贡献率在城乡站和城市站分别为 和 ,城市化影响对热夜日数的贡献率在城乡站和城市站分别为 和 ,差异较大。对于相对指数,类气象站的冷夜和冷昼日数均呈减
18、少趋势,暖夜和暖昼日数则呈增加趋势,均达到 显著性水平,变化趋势显著;城市化影响使冷夜和冷昼日数均呈上升趋势,对城乡站贡献率分别为 和 ,对城市站的贡献率分别为 和 ;城市化影响使暖夜日数呈下降趋势,暖昼日数呈上升趋势,对城乡站贡献率分别为 和 ,对 城 市 站 的 贡 献 率 分 别 为 和 。对于其他指数,月平均日较差也呈增加趋势,但仅城乡站和城市站达到 显著性水平,城市化影响对二者的贡献率均为 。综合以上对绝对指数、相对指数和其他指数分析可知,类气象站中代表极端高温事件指数的夏季和热夜日数、暖夜和暖昼日数均呈上升趋势,而霜冻日数、冷夜和冷昼日数均呈下降趋势。城市站的热夜和暖昼日数上升趋势
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