1.1.1　城市热岛效应

城市带来的土地利用/土地覆盖的变化，改变了下垫面的热力性质和三维结构：反照率的减小减少了向外反射或散射的短波和长波辐射，增加了大气对太阳短波辐射和地面长波辐射的吸收；高大的建筑物阻挡了天空视域，增加了到达地面的太阳辐射（拦截效应）；城市的人为热源所释放的热量增加了大气温度。以上这些因素会导致城市的温度高于乡村地区，产生城市热岛 （Urban Heat Island，UHI）效应。城市热岛被广泛地认同为城市气候变化最重要的表现。Howard于1833年观测到伦敦市的温度比周围郊区高，温差最大可达3.7℉。Manley于1958年首次提出城市热岛的概念。Oke（1982）对城市热岛的动力基础以及城市热岛与城市面积的关系进行了较为全面的总结，结果发现UHI的强度与城市的大小成正比，并且在日落之后更加明显。但是由于白天城郊的气压梯度大、垂直混合强，UHI环流在白天比夜间更加明显，这就使得城市导致的对流运动不是简单的夜间和凌晨现象。此外，城市热岛的强度存在日变化和季节变化，并且受到云量和风速的影响，研究表明UHI在晴朗无云的夜间至凌晨最为明显。

我国关于城市热岛效应的研究始于20世纪80年代。一些学者对上海、广州和北京等地都组织了规模较大的城、郊温度对比观测和研究，得到了诸多结果。周明煜等 （1980）就北京地区热岛和热岛环流特征开展了分析研究。曾侠等（2004）在对珠江三角洲（以下简称珠三角）城市群热岛效应开展研究后指出，珠三角地区年平均热岛强度由1983年前的0.1℃上升到1993年的0.5℃。林学椿等（2005）利用北京地区20个气象站近40年的年平均温度资料，研究了北京城市热岛效应。结果表明，近半个世纪以来，随着北京城市化进程的不断加快，城市热岛强度也在不断加强，两者关系密切 （相关系数超过99%置信度水平）。车惠正等 （2006）对过去50年西安市气候观测数据进行统计分析，结果表明，过去50年西安城市热岛效应显著。朱家其等（2006）利用上海13个城区自动气象站和10个郊区气象站常规观测资料，对比分析了上海的城市热岛特征。结果表明，该市热岛存在明显的长期变化趋势，夏季7月的多年线性上升趋势超过0.05℃/a，且仍有继续增强的趋势。任春艳等（2006）对比分析我国西北地区省会城市气象站及各城市周边3～4个参照站1960—2001年的气象资料后指出，我国西北地区大城市均存在显著的热岛效应。阮蔚琳等（2006）利用气象站1959—2003年的逐日平均温度和日最高、最低温度资料，研究了无锡城市热岛效应。结果表明，城市化导致无锡热岛现象显著，该地区过去45年温度线性增暖趋势为0.25℃/10a。李兴荣等（2007）采用北京地区20个常规地面气象站、2个自动气象站和中国科学院大气物理研究所325m 气象铁塔资料，对北京地区2003年7月热岛状况进行了统计分析，发现北京夏季夜间存在强热岛效应。此外，他们还应用MM5模式对热岛进行了初步的数值模拟研究，结果表明，城市人为热和热存储在夏季强热岛的形成中具有重要作用。李书严等（2008）利用北京地区20个气象站1970—2005年的观测资料，对北京城市热岛效应进行了分析。结果表明，36年来北京地区热岛效应呈现出强度逐渐增强、面积逐渐增大、由单一向多个热岛中心演变的趋势。郑思轶和刘树华（2008）利用北京13个台站1961—2000年的气候观测资料对该地区热岛效应进行了分析。结果表明，尽管过去40年北京城区和郊区的年平均温度都呈明显上升趋势，但城区比郊区上升幅度快，热岛强度不断增强。曹爱丽等（2008）根据上海地区2个气象站近50年的温度观测数据研究了上海地区的城市热岛。结果表明，近50年上海城郊温差增温率为0.23℃/10a。崔林丽等（2008）采用长江三角洲 （以下简称长三角）地区国家基本/基准站历史温度资料，分析了城市化效应对温度的增温贡献率。结果表明，城市化效应对大城市平均最低温度的增温贡献率最大，而对平均最高温度的增温贡献率最小。

总体而言，目前研究城市热岛效应的方法主要有以下四种：①通过比较城市和郊区气象站的观测资料研究城市热岛效应，简称UMR 方法。这类研究多见于20世纪八九十年代。研究主要采用气象站常规观测资料，系统性较好，但城区站点分布太少，不能研究城市热岛的空间分布状况，且观测时间间隔较长，时间分辨率不高；②通过比较气象站观测记录与再分析资料研究城市热岛效应，简称OMR 方法；③采用卫星遥感数据和航空遥感数据资料，结合地面实测资料，研究城市热岛；④通过数值模拟的方法研究城市热岛。

20世纪90年代，Jones等（1990）对比城市气象站和临近的乡村气象站的观测记录，研究了城市化对温度变化趋势的影响。随后，UMR 方法被广泛应用于研究城市化对温度变化趋势的影响。大体而言，人们主要采用人口数据或卫星测量的夜间灯光数据来划分城市气象站和乡村气象站。但是，Saaroni和Ziv（2010）指出，采用城市站及其邻近的乡村站温差来研究城市热岛效应，由于受到地形、水体、城市下风效应以及乡村站自身属性特征的时空变化影响而存在缺陷。因此，他们基于城乡温差与城市人口间的线性关系，提出了一种用于估计缺少城市化前的观测资料、具有复杂地形地区的城市热岛效应计算方法。Portman （1993）的研究结果表明，城市热岛会对温度变化趋势产生显著影响。Hua等（2008）对中国地区191对气象站采用UMR 方法，研究了城市化效应对温度变化的影响。他们的结果表明，1961—2000年，大城市的城市热岛效应可达0.05℃/10a，中等城市和小城镇为0.03℃/10a。Velazquez-Lozada等（2006）采用UMR 方法得出的结论是美国圣胡安地区热岛明显，过去40年该地区温度平均每年上升0.06℃。Ren等 （2008）指出，过去的20年见证了北京、天津和武汉地区受热岛效应影响而产生的最为显著的升温现象。通过对322个国家气象站和常规气象站的分析，唐国利等（2008）发现，中国西南部地区城市热岛对总体温度变化的影响相对较大，1961—2004年大中型城市温度上升速率可达0.086℃/10a。Zhang等（2010）对比城乡气象站观测，分析了上海城市热岛的时空特征。结果表明，上海城市热岛强度年增长显著。他们还指出，在盛行天气条件下，该地区秋季热岛最强，夏季最弱。Du等（2007）借助DMSP/OLS （Defense Meteorological Satellite Program Operational Linescan System）夜间灯光数据分辨出长三角地区位于大城市和非大城市的气象站，对其观测结果采用UMR 方法进行分析。结果表明，1961—2005年该地区城市热岛贡献为0.069℃/10a，且热岛效应与长三角地区大城市的快速发展密切相关。(https://www.daowen.com)

2003年，Kalnay和Cai（2003）提出用气象站观测记录与NCEP/NCAR （National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research）再分析资料之差（OMR 方法）研究城市化效应对温度变化的影响。他们指出，OMR 方法的实质在于再分析资料中没有同化地表温度、湿度和陆地风的观测，其地表温度是通过大气值估计出来的。因此，再分析资料对陆地地表特征以及该特征的变化不敏感。基于这一事实，使得城市热岛效应可以通过OMR 方法得到。此后，OMR 方法得到广泛应用和发展。Zhou等（2004）采用OMR 方法，发现中国东南部地区1979—1998年由城市化效应所导致的温度上升率可达0.05℃/10a。采用类似数据和方法，Zhang等 （2005）评估了中国地区城市化效应对温度变化趋势的影响。他们得到的结果是：1960—1999年该地区由城市化和土地利用改变所引起的平均温度、最高温度和最低温度的变化率分别为0.12℃/10a、0.20℃/10a和0.03℃/10a。Lim 等（2005）将关注区域扩展到北半球，采用OMR方法研究温度变化对土地类型的敏感度。其结果表明，城市和沙漠地区OMR 趋势最强。Kalnay等（2006）对其2003年的OMR 方法进行了改正和延伸，即将1979年加入有卫星观测资料的年份，并同时剔除了美国西海岸的站点观测。他们的结果证明，采用OMR 方法得到的结果与由UMR 得到的结果一致。Yang等 （2009）计算观测到的地表温度与ERA-40再分析资料的差，得出城市区域1960—1999年增温率高达0.14℃/10a的结论。Fall等（2010）使用对NCEP/NCAR 改进后的再分析资料NCEP/DOE，同样采用OMR方法研究美国地区地表温度变化趋势对土地利用变化的敏感度。他们的结果也表明，土地利用/土地覆盖类型是地表温度变化强有力的促发原因。土地类型转变为城市的地区表现出正（暖）的OMR 趋势，而土地类型转变为农田的地区表现出负 （冷）的OMR 趋势。Hu等（2010）采用OMR 方法研究了中国东部地区1979—2008年地表强迫效应对极端温度的影响。他们指出，地表变化效应可以部分解释暖夜温度上升现象和冷夜温度下降现象。孙敏等（2011）采用1979—2003年气象站观测与再分析资料的差值研究了中国东部地区城市化对区域温度气候趋势的贡献。诊断结果表明，夏季是城市化对区域温度气候趋势贡献最大的季节。不难发现，在上述研究中，不同学者得到的城市化对温度变化趋势的贡献也各不相同，这主要是由于研究所采用的站点密度、城乡气象站的划分标准、分析方法、研究时段和关注区域不同造成的。为了尽量避免误差产生，Yang等 （2011）综合利用DMSP/OLS夜间灯光数据、人口数据和GIS地理信息技术，提出了一种动态划分城市气象站和乡村气象站的客观方法，同时采用UMR 方法和OMR 方法，研究了城市热岛效应对中国东部地区1981—2007年温度变化的影响。结果表明，采用UMR 方法和OMR方法得到的结果较为一致，快速的城市化对中国东部地区增温影响显著：城市热岛效应贡献了区域平均增温趋势的24.2%，城市化对大都市和大城市气象站温度上升贡献率更是分别高达44%和35%，热岛趋势分别为0.398℃/10a和0.260℃/10a。司鹏等（2009）也综合采用OMR 方法和UMR 方法研究城市化对北京温度变化的贡献。结果表明，采用OMR方法得到的城市化对温度增加贡献率达到73.5%，而采用UMR 方法得到的热岛效应贡献率仅为34.4%。

随着现代计算机技术、空间技术和卫星遥感技术的迅速发展，使得遥感图像具有容易获取、范围广、数据量丰富等优势。因此，综合利用卫星和遥感资料获取较为准确的土地覆盖和土地利用信息，为城市热岛研究提供了基础。早在20世纪70年代，科学家便已将卫星遥感观测数据应用于城市热岛的研究中。Roth等 （1989）利用遥感红外数据对美国加州3个沿海城市的城市热岛进行了分析，并讨论了遥感红外数据在研究城市热岛时的参数设定和局限性等问题。Gallo等（1995）总结了采用卫星资料研究城市热岛的步骤。丁金才等（2002）根据1997—1998年7—8月高温加密观测资料和卫星遥感资料，详细讨论并定量估计了上海城市化对热岛范围和强度的影响。结果表明，风向是影响上海地区热岛范围和强度变化最主要的气象因子。Voogt和Oke （2003）以城市热岛效应研究和对Roth等提出的问题所开展的相关研究进展为重点，回顾了热遥感在城市热岛研究中的应用。Hung等（2006）将位于温带气候区和热带气候区的亚洲18个大城市作为研究对象，采用从MODIS （Moderate Resolution Imaging Sepctroradiometer）遥感数据中提取的2001—2003年地表温度数据研究上述大城市的热岛日周期和季节变化，并采用高斯估计定量比较了城市热岛的空间范围和强度。为了揭示城市热岛与地表特性之间的关系，他们还从Landsat ETM+数据中提取城市植被覆盖和地表能通量信息，以分析城市热岛类型。他们对亚洲地区的城市热岛现象提供了一个总体的描述，其研究结果对融合卫星高分辨率数据、陆面模式以及中尺度气候模式，理解亚洲城市化对局地气候的影响提供了很好的指导作用。彭静等（2007）利用陆地卫星影像分析了北京市规划区1987—2005年间地表城市热岛的特征。结果表明，不同土地利用/土地覆盖类型与地表城市热岛有密切关系，城市化过程是城市热岛面积不断增加的主要原因。谢志清等 （2007）利用DMSP/OLS夜间灯光数据、土地利用统计数据和气象站常规观测资料，结合卫星反演的月地表温度数据，定量考察了长三角城市群热岛增温效应对区域温度气候趋势的贡献。他们指出，城市热岛效应对区域平均温度的影响夏秋季最强，春季次之，冬季最弱。城市的增温效应使得区域的年平均温度在1961—2005年间增温幅度达到0.072℃，年最高温度升高了0.162℃。

尽管资料诊断分析是研究城市化气候效应的一种常用手段，但是这种方法存在较大的局限性。而数值模拟能够通过试验探究城市环境影响天气气候过程的物理机制，因此，数值模式成为研究城市化效应的另一种重要手段。较早提出的城市热岛模式多为一维的地表能量平衡模式，如早期的Myrup （1969）就应用此类模式对城市热岛现象开展了研究。结果表明，城市地表水分的缺失以及城市较大的热惯量是导致城市热岛发展的重要因子。Oke等（1991）利用一个简单的能量平衡模型对夜间的城市热岛效应做了理想化的模拟并提出了城市热岛的诊断方法和形成原因。但由于此类模式没有考虑平流的作用，更没有考虑城市冠层中如建筑物几何特征的影响等，很难再现城市热岛出现于夜间的观测事实。Bornstein （1975）利用一个二维（垂直平面）城市边界层模式URBMET 研究了不同类型城市的热岛效应，分别探讨了粗糙的城市、温暖的城市、粗糙和温暖的城市三种城市类型对环境流场的影响。第一个用于研究城市效应问题的三维模式由Vukovich等 （1976）提出，他们应用所发展的原始方程静力学模式，研究了城市对环境流场的影响。尽管如此，他们对城市热岛的发展演变问题仍没有进行深入的研究。之后的三维模式在城市效应问题研究中的应用越来越广泛。Schayes等 （1996）改进了Bornstein的URBMET 模式并将其发展成考虑了地形影响的三维模式URBMET/TVM。随着高分辨率中尺度数值模式的发展，国内外不少学者开始采用中尺度数值模式研究城市热岛效应问题，并取得了不少的研究成果。Tang和Miao（1998）采用中尺度数值模式就长三角地区城市热岛效应开展了研究。杨玉华等（2003）采用非静力平衡的MM5中尺度模式对北京地区热岛进行了数值模拟。结果表明，考虑了日周期变化的人为热源作用后，模拟的热岛日变化与实况更接近。Kusaka和Kimura（2004）采用耦合了单层城市冠层模式的简单二维大气模式开展了城市热岛效应的数值模拟研究，其结果证实了夜间城市和城市周边地区由于大气稳定性的差异会产生明显的热岛现象。他们还指出，造成城乡大气稳定度差异的原因是由于人为热以及城市冠层结构。刘洪利等 （2005）在MM5的基础上，结合长三角地区的地域特色，发展了一个适用于该地区的非静力高分辨率区域气候模式，并就长三角地区地表特征改变对气候的影响开展了数值模拟研究。结果表明，大城市群的扩展导致城市热岛环流显著，地表温度全年增高，且增温效应以大城市群为中心向四周较为均匀地扩散。林炳怀和杨大文（2007）采用MM5模式探讨了北京城市热岛的形成机理。结果表明，城市化改变了感热和潜热的分配，从而导致城市近地温度升高，这是热岛形成的主要原因。Lo等 （2007）采用MM5模式研究城市化以及与之相关的城市热岛对珠三角局地和区域尺度环流的影响。结果表明，采用精确的城市土地利用数据和合适的城市土地利用参数化方案对于采用中尺度模式捕捉珠三角地区城市热岛效应的主要特征具有重要意义。Zhang等 （2008）采用非静力模式RAMS研究了重庆地区的城市热岛效应。数值模拟结果表明，在RAMS模式中耦合单层城市冠层模型，能够明显地改进对该地区城市热岛的模拟。Lin等 （2008）采用耦合了Noah陆面模式（LSM）和城市冠层模式（UCM）的WRF模式来评估台湾岛北部城市化的影响及其城市热岛效应。他们指出，WRF/Noah/UCM 耦合模式能够显著地改进对城市热岛效应的模拟。此外，城市热岛效应增强了昼间的海风，削弱了夜间的陆风，从而对空气污染扩散产生了显著的影响。Bounoua等（2009）采用陆面模式评估了半干旱地区的城市化效应，结果表明，城市化热岛效应在半干旱地区并不显著。Wang等（2009）数值研究结果表明，城市化导致白天和夜间近地表温度分别上升了0.6℃和1.4℃左右，说明夜间热岛现象更为显著。Zhang等 （2010）采用WRF模式研究后得出长三角地区城市化后的区域平均地表温度冬季平均上升（0.45±0.43）℃，夏季平均上升（1.9±0.55）℃的结论。李欣等（2011）利用高分辨率数值模拟手段对长三角特大城市群的夏季气候效应进行了研究。张璐等（2011）采用耦合了单层城市冠层模型的WRF模式对长三角地区城市群进行了5个夏季 （2003—2007年）的高分辨率数值模拟，研究了夏季长三角地区城市群热岛效应及其对大气边界层的影响。Zhang等 （2009）采用WRF模式研究了美国巴尔的摩地区城市化对城市热岛效应的影响。结果表明，上游城市化加剧了城市热岛效应。他们还指出，热岛环流呈现出向下游的平流输送。