全 文 ：第 35 卷第 4 期
2015年 2月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.35,No.4
Feb.,2015
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基金项目:国家自然科学基金(41371409,14101504,41171438); 国家重点基础研究发展计划(2014CB954302);河南大学青年科研人才种子基金
资助
收稿日期:2013鄄05鄄19; 摇 摇 修订日期:2014鄄07鄄15
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: liujy@ igsnrr.ac.cn
DOI: 10.5846 / stxb201305191114
崔耀平, 刘纪远, 张学珍, 秦耀辰, 董金玮.京津唐城市群土地利用变化的区域增温效应模拟.生态学报,2015,35(4):993鄄1003.
Cui Y P, Liu J Y, Zhang X Z, Qin Y C, Dong J W.Modeling urban sprawl effects on regional warming in Beijing鄄Tianjing鄄Tangshan urban agglomeration.
Acta Ecologica Sinica,2015,35(4):993鄄1003.
京津唐城市群土地利用变化的区域增温效应模拟
崔耀平1,2, 刘纪远2,*, 张学珍2, 秦耀辰1, 董金玮3
1 河南大学环境与规划学院,中原经济区“三化冶协调发展河南省协同创新中心, 开封摇 475004
2 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京摇 100101
3 俄克拉荷马大学微生物和植物生物学系空间分析中心, 俄克拉荷马 73019摇 美国
摘要:土地利用变化与大气相互作用,影响区域气候,而城市及其周边地区受人类活动影响很大,成为土地利用变化最为强烈的
区域。 利用耦合了城市冠层模型的中尺度大气模式(WRF / UCM),在 2008年的初始大气条件和边界条件下,用 20世纪 70年代
后期和 2008年两期京津唐地区土地利用资料替换 WRF / UCM模式推荐的地表覆盖数据,模拟分析不同土地利用类型及其变化
对应的气候差异情况。 在此过程中,利用插值方法(ANUSPLIN)得到京津唐及其周边 26 个气象站点观测气温的插值数据,并
以此在时空尺度上对比验证了模式的模拟结果。 结果表明:WRF / UCM较好地模拟出了近地表 2 m的气温,无论在空间上还是
在时间上都表现良好;由城市扩展主导的土地利用变化导致研究区大部分区域的增温幅度大于 0郾 05 益,且最大的增温区域出
现在城市扩展区,可达 1.31 益。 此外本研究初步探讨了土地利用变化的增温贡献率,结果显示研究区土地利用变化导致增温
0郾 08 益,整体贡献率为 9.88%,城市扩展区增温 0郾 29 益,表示出了城市扩展导致的增温贡献率达到 32.75%。
关键词:LUCC; 城市热岛; 气候变化; WRF / UCM; 城市扩展
Modeling urban sprawl effects on regional warming in Beijing鄄Tianjing鄄Tangshan
urban agglomeration
CUI Yaoping1,2, LIU Jiyuan2,*, ZHANG Xuezhen2, QIN Yaochen1, DONG Jinwei3
1 Collaborative Innovation Center for the “Three Modernization冶 Harmonious Development of Central Plains Economic Region,College of Environment and
Planning, Henan University, Kaifeng 475004, China
2 Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
3 Center for Spatial Analysis, Department of Microbiology and Plant Biology, University of Oklahoma, Oklahoma 73019, USA
Abstract: Land use and land cover change (LUCC) significantly influence regional climate as a critical aspect in the land鄄
atmosphere interaction system. Cities and their surrounding regions tend to experience more intensive LUCC due to the high
population and human activities. And the accelerating LUCC and urbanization has become an important factor which affect
regional even global temperature change. In some developed countries, the space expansion rate and population growth rate
all are low level. However, from the point of view of a long time (decades) and worldwide, the processes of urbanization are
sustainably increasing observably. As a developing country, China is undergoing rapid urbanization, which is characterized
by not only the extension of urban economy and population but also the expansion of urban land ( urban sprawl) . Urban
sprawl is often presented by the conversion from original natural underlying surface to artificial architectural landscape land.
Comparing with some developed countries (such as the United States) which have higher urbanization level but lower urban
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sprawl rate due to lower population growth rate, China is experiencing an urban sprawl process with high area ratios and
magnitudes. The change process will have profound impacts on regional climate, revealed by the urban heat island (UHI)
effect. Different land use types have different biophysical characters and processes, the emission of greenhouse gases only is
one factor of the climatic change, the differences of surface radiation, energy and kinetic energy will directly or indirectly
affect the near鄄surface energy balance, the local micro鄄meteorological conditions, the urban canopy layer, the atmospheric
boundary layer and atmospheric circulation in urban and suburban areas, and affect the regional temperature changes
finally. In this study, WRF / UCM (Weather Research and Forecasting Model / Urban Canopy Model), a meso鄄scale
atmospheric model, which couple with an urban canopy model, was used to simulate the differences of near surface air
temperature according to the different underlying surfaces, namely the land use / land cover types of 1970s and 2008 in
Beijing鄄Tianjin鄄Tangshan region were used to replace the land cover data recommended by WRF itself. All the process were
based on the meteorological field of 2008 and the other conditions all were the same. In the process, ANUSPLIN method was
used to get interpolation data of observed temperature collected by 26 meteorological stations in the study area and its
surrounding area. The study results showed that: WRF / UCM performed well on simulating the air temperature, both in the
temporal or spatial scale. Almost all of the land use type transformations presented warming trend because the LUCC was
dominant by urban sprawl in the area. And the warming extent over 0郾 05 益 in most of the study area. The largest warming
region appeared in the urban expansion regions, up to 1.31 益 . The entirety warming extent of the study area led by LUCC
was 0郾 08 益, indicating that the warming contribution ratio of LUCC was 9.88%. Meanwhile, the warming extent of the
urban expansion regions was 0郾 29 益, showing that the warming contribution ratio caused by urban sprawl up to 32.75%.
Key Words: LUCC; Urban heat island; climate change; WRF / UCM; Urban sprawl
土地利用 /土地覆盖(Land Use and Land Cover, LULC)通过生物地球化学和生物物理机制作用于全球气
候变化。 生物地球化学方面通过改变生物地球化学循环的速率,进而影响大气化学成分;生物物理方面主要
通过地表物理参数的改变影响地表能量的吸收和分配,进而影响地表能量平衡。 当前土地利用 /土地覆盖变
化(LUCC)和农业生产已经贡献了 25.0%的温室气体[1];与此同时,LUCC 通过引起地表反照率、比辐射率、粗
糙度及比热容、蒸散量的变化也对区域热收支和大气流场发挥影响,由此引发区域气候环境发生变化[2]。 由
于两种机制均对地表气温产生影响,因此要从全球气候变化大背景中区分出来 LUCC通过地表物理参数的改
变作用于局部气候的信息就显得尤为重要和困难[3]。
城市化进程不仅影响到了区域土地覆盖变化,而且也是影响全球环境变化的一个重要因素。 城市周边土
地利用类型多样,且转类频繁发生,其常表现为大量的人工建筑景观用地替代原先自然的下垫面(如耕地
等)。 不断加速的城市化对城市和区域气候有深远的影响[4]。 区域气候本身具有开放性和综合性的特征,地
表辐射、能量及动能的不同都会直接 /间接地影响到近地表气温,最终局地微气象条件、城市冠层、城郊区的大
气边界层切换、及大气环流都对温度变化造成一定影响[5鄄6]。 比如城市热岛(Urban Heat Island, UHI)现象在
很大程度上正是这种影响的具体体现[7]。
具体到典型城市群区域,土地利用变化更为明显,其对区域气候的增温影响也最为显著,因此相关的研究
也有很多。 比如初子莹和任国玉曾利用北京 20个台站 40a的月平均温度资料,证实了热岛效应的存在,且其
对城市气象站记录的地表平均温度的绝对影响也是随时间显著增大的[8]。 郭军等应用台站气象观测资料,
分析了近 40 年天津地区年及四季的气温变化特征及其与城市化的关系。 结果显示:天津市年平均气温呈显
著增加趋势,市区年平均以及各季平均气温变化幅度明显高于其它各区[9]。 任国玉、刘学锋等对北京、武汉、
以及河北省区域的气温变化进行的分析表明:近 40 年来,大中城市增温趋势显著,但近 20 年来热岛增温效
应对平均温度序列增温的相对贡献却在降低[10鄄11]。
耦合城市冠层模块的中尺度气候模式 WRF (Weather Research and Forecasting Model)由于其较高的模拟
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精度而被广为应用。 作为新一代中尺度模式,WRF 模式很适合开展中小尺度的模拟分析。 城市冠层模块
(Urban Canopy Model, UCM)最初由 Kusaka等提出,后来 Chen 等又对其进行了发展,并耦合到 WRF 模式中
来研究城市的气候[12鄄13]。 当前已有很多学者基于 WRF / UCM开展研究,国外利用该模式开展了数据同化、城
市热岛效应、大气环境等多方面的研究[14鄄15]。 国内如孟伟光等利用 WRF / UCM 模拟不同下垫面对城市高温
天气及热岛效应的影响[16];宋静等用其模拟了城市下垫面、城市冠层下垫面和自然下垫面等 3 种情况下的城
市天气过程[17]。 这些研究为利用和设置 WRF / UCM模块方案提供了很好的参考和借鉴。
京津唐区域是以城市扩展为主导的 LUCC 典型城市群区域,为了厘清该区 LUCC 导致的区域温度变化,
本研究在 WRF / UCM模式支持下,严格限定模式其他条件一致,变换研究区 20世纪 70年代后期和 2008年两
期 LULC,模拟不同土地利用类型下的地表气温差异;并利用站点实测气温的插值结果,验证模拟效果,最终
分析得出研究区 LUCC的增温贡献率。
1摇 研究数据与方法
1.1摇 研究数据及预处理
1.1.1摇 气象数据及预处理
ANUSPLIN插值方法是一种公认的比较精确的温度插值方法,已被很多学者进行过温度的插值精度验
证,表现良好[18]。 ANUSPLIN是由澳大利亚科学家 Hutchinison等基于薄盘样条理论开发的,它允许引进多元
协变量线性子模型,可以平稳地处理二维以上的样条,还能同时进行多个表面的空间插值,对于时间序列的气
象数据尤其适合[19]。
为了对比验证对 2008年模拟的温度值,本研究用京津唐区域及其周边 26 个气象站点的观测气温数据,
利用 ANUSPLIN插值,输出日步长的气温空间数据(图 1)。
图 1摇 26个气象站点图
Fig.1摇 The 26 Meteorological observation sites
1.1.2摇 两期 LUCC数据及预处理
本研究用到 1970s和 2008年两期京津唐区域1 颐10万的 LULC 数据,原数据分类标准为中国科学院土地
资源遥感分类系统[20]。 利用两期 LULC矢量数据和 1颐1万城市主城区内部功能结构矢量数据[21],参照 USGS
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的土地覆盖类型划分标准,归并后转换为 1 km栅格,得到了 WRF模式所需的土地利用数据[22]。 具体类别转
换规则为:在城市主城区内部依照其功能结构和 Google Earth影像辅助划分为高、低密度住宅区;在其他区域
参照 LULC类型进行归类:LULC的水田归为灌溉农田 /牧场;旱田归为旱作农田 /牧场;高中低覆盖草地归为
草地;有林地归为落叶阔叶林;中高山有林地归为混交林 /常绿针叶林;灌木林归为灌木林;疏林地归为混合灌
木 /草地;水域归为水体;沼泽地归为湿地;城镇用地归为城市和建筑用地;农村居民点、其他建设用地及未利
用土地归为干裸地和稀疏植被地(图 2)。
图 2摇 模式所需的两期土地利用图(1970s和 2008年)
Fig.2摇 The maps of LUCC data in 1970s and 2008
1.2摇 模拟方案
本研究采用最新的 ARW鄄WRF 3.3 (Advanced Research WRF)开展相关模拟。 选取单层城市冠层模块
UCM,其最基本的特征是对城市区域的 3种表面(屋顶、墙壁、道路)分别建立能量平衡关系,在此平衡关系的
基础上求解温度,并且还考虑到了建筑物与外部大气之间的热量传送以及道路下面与道路上面的热量传导。
本研究进行了两组试验,分别是用 2008年和 1970s的土地利用数据替换掉最内层的 WRF模式推荐的地
表覆盖类型数据。 为保证本研究的模拟精度,以研究区为中心区域设定三重嵌套:D01、D02 和 D03 的格距分
别为 27、9和 3 km,积分步长 90 s。 模式所需侧边界强迫数据及海冰、海温、土壤湿度数据等均由 6h 间隔的
NCEP / FNL再分析资料提供。 采用的基本方案及其相关说明如表 1所示[23]。
表 1摇 WRF / UCM若干设定及相关说明
Table 1摇 The several settings and explanations in WRF / UCM
区域气候模式
WRF / UCM (Weather Research and
Forecasting Model / Urban Canopy Model)
设定方案
Experiment Scheme
说明
Description
模拟时段
Simulation time 2008鄄01鄄01—2008鄄12鄄31 完整 1a的连续积分
输出时间步长
The output time step 360 / 360 / 120 min 由外到内,三层分别为 6h、6h、2h
D01 / 2土地利用
D01 / 2 Land use USGS(30 s)格点资料 土地利用类型数据来源于 USGS
D03土地利用
D03 Land use 1970s & 2008 LULC 土地利用类型数据由本研究制备
微物理方案
Microphysical scheme WSM3
包括冰的沉降和冰相的参数化;方案包括三类水物质:水
汽、 云水或云冰、 雨水或雪
长波方案
Long wave scheme RRTM
利用一个预先处理的对照表来表示由于水汽、臭氧、二氧
化碳和其他气体,及云的光学厚度引起的长波过程
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续表
区域气候模式
WRF / UCM (Weather Research and
Forecasting Model / Urban Canopy Model)
设定方案
Experiment Scheme
说明
Description
短波方案
Short wave scheme Dudhia
简单地累加由于干净空气散射、水汽吸收、云反射和吸收
所引起的太阳辐射通量。 采用了 Stephens的云对照表
陆面过程方案
Land surface scheme Noah LST
可以预报土壤结冰、积雪影响,提高了处理城市地面的能
力,考虑了地面发射体的性质
边界层方案
Boundary layer scheme YSU
在不稳定状态下用反梯度通量处理热量和水汽;在行星边
界层中用增强的垂直通量系数,行星边界层高度由临界
Richardson数决定;用基于局地自由大气 Ri 来处理垂直扩
散项;且可以处理边界层顶部夹卷层
积云参数化方案
Cumulus parameterization scheme 浅对流 Kain鄄Fritsch (new Eta)
利用一个简单的云模式伴随水汽的上升和下沉,同时包括
卷入和卷出,及相对粗糙的微物理过程的作用
选取内层的京津唐城市群区域作为典型城市扩展研究区,利用两组方案模拟得到的近地表 2 m 气温结
果,及其分别对应的 LULC资料展开分析。
2摇 模拟结果的对比验证
对应本研究的主要目的,这里用研究区及其周边 26个气象站点 2008年的实测气温日值的 ANUSPLIN插
值结果,对 WRF模式模拟的近地表气温(2 m)结果展开对比验证。
以年平均值的空间分布来说,ANUSPLIN插值和 WRF 模式模拟的近地表气温结果都可以反映出京津唐
的温度趋势:两者从西北到东南温度均呈现升高趋势,温度等值线均依次从 6 益升高到 9 益和 12 益(图 3a,
b)。 图 3还选取 2008年 1,4,7,10等 4个月份的温度平均值加以显示(图 3c—j),从中可以看出,同年均值表
现出来的一样,两者反映出来的气温空间变化趋势基本一致。 虽然在最值上有 1—3 益的差别,但是从西北部
的高原、山区到东南部的平原地带,空间格局均具有明显的一致性。 从细节上看,唐山市西北部、延庆县城一
带稍高于周边温度的情况也都能反映出来,说明 WRF合理地模拟出了的研究区的近地表气温。
同时,由于输入数据和算法存在差异,两种方法获取的空间气温也各具特点。 图 3a 显示:气象站插值的
结果更多体现出来了海拔和地形的影响,而受限于气象站点的数量和空间分布,在区域上来看,并不能完全反
映出地表覆盖类型对温度的影响。 图 3b显示出WRF模式在模拟近地表温度时,综合考虑了多种气象和地表
覆盖类型等,其结果可以更好地反映出一些下垫面的细节。 北京、天津等城市主城区的温度明显区别与周边
郊区地带,热岛效应被很好地模拟出来。 此外,一些湿地等区域具有的较低气温格局信息也被成功模拟出来。
研究区 2008年整体气温值比较如下:WRF模拟的最大和最小温度值分别为 15.26 和 0郾 68 益,而对应的
AUSPLINE插值结果为 13.64和 1.37 益;WRF模拟的气温平均值为 11.10 益,而插值得到的为 10郾 85 益,两种
方法的平均温差为 0郾 25 益;两种方法获取的气温差值绝对值几乎都在 0郾 5 益以下,两者的一致性程度非常高
(图 4)。
综上时空对比结果,说明WRF模式较好地模拟出了近地表气温的空间格局及时间变化,其在本研究的应
用中具备合理性和可靠性。
3摇 LUCC的区域增温效应
3.1摇 区域温度的差值分析
研究区经过近 30年的发展,2008年的城市土地增长了 2 倍多,增长了 2.1 倍;而相应地林草地的面积减
少 3.75%;水体湿地面积减少 20郾 99%;干裸地和稀疏植被区减少了 25.60%。 为真实反映这种地表覆盖变化
所导致的温度差异,首先对模拟结果进行 t检验(Student忆s t鄄test),认为满足 95.0%置信区间的栅格才具有统
计学意义。 考虑了满足 t 检验的结果(图 5a)显示:研究区 20 世纪 70 年代对应的模拟温度年均值分别为
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图 3摇 WRF / UCM模拟的 2008年 4个典型月份及气温年均值的分布格局
Fig.3摇 The spatial pattern of air temperature modelled by WRF / UCM
a: ANUSPLIN插值的年平均气温,b: WRF模式模拟的年平均气温,c: ANUSPLIN插值的 1月份平均气温,d: WRF模式模拟的 1月份平均
气温,e: ANUSPLIN插值的 4月份平均气温,f: WRF模式模拟的 4月份平均气温,g: ANUSPLIN插值的 7月份平均气温,h: WRF模式模拟
的 7月份平均气温,i: ANUSPLIN插值的 10月份平均气温,j: WRF模式模拟的 10月份平均气温
11郾 02 益,2008年的为 11.10 益,整体增温 0郾 08 益,其中,最大增温区域出现在城市扩展区,平均增温0郾 29 益,
最大增温可达 1.31 益(图 5b)。
京津唐区域的气温变化具有空间异质性,城市扩展区增温作用明显,且地表覆盖作用于气温具有季节差
异性。 图 5给出了 20世纪 70 年代后期和 2008 年两期土地利用类型对应的气温模拟结果值。 图 5a 和图 5b
分别为两期时间对应温差通过 t检验的区域(用浅灰色小方格标注)及温度年均差。 从气温的年均差值来看,
空间分布的规律性比较明显,北京、天津和唐山等城市市区及其新扩展区域温度均有明显升高,尤其以新扩展
城区为甚,比较清楚地显示出城市扩展对温度的巨大影响。 图 5c是 1月份的温差,增温区域也主要是城市扩
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图 4摇 模拟的 2008年研究区平均温度的月变化
Fig.4摇 The monthly variation of simulated temperature of 2008
展区,分布在京津唐主城区周边及部分新增的居民建设
用地,而在其余区域的温度值变化并不大。 4 月份的情
况与 1月份稍有不同,整体均呈现出增温趋势,但增温
幅度最大的也以新增扩展区为主(图 5d)。 7 月份温差
的空间分布格局与 1月和 4月份明显不同,大幅增温的
区域不仅出现在城市扩展区,还进一步扩大到整个市
区,尤其以北京、天津等较大城市主城区为主,其温度增
加值均在 1.0 益以上,最大可达 1.47 益 (图 5e)。 10 月
份反映出秋季情况,此时温度大幅升高的区域也以城市
周边扩展区为主(图 5f)。 其中在 7 月份,由于夏季整
体的温度值较高,城市化导致的增温效应在较大范围内
表现出来。
图 5摇 城市扩展前后温差的空间分布
Fig.5摇 The spatial distribution of temperature differences in different urban sprawl stages
a: 温差 t检验通过 0郾 05显著性水平的区域,b: 1970s后期和 2008年的温度年均差,c: 1970s后期和 2008年 1月份的温差,d: 1970s后期和
2008年 4月份的温差,e: 1970s后期和 2008年 7月份的温差,f: 1970s后期和 2008年 10月份的温差
对应空间数据的分析,温差的幅度也随时间有所不同。 就四季平均值来看,春季增温 0郾 8 益,夏季增温幅
度最大,为 0郾 15 益,秋季增温幅度最小,为 0郾 01 益,而冬季为 0郾 05 益。 此外,图 5 也显示出在一些区域,
LUCC起到了降温作用,如在研究区的东北和西南等栅格区域。 说明虽然京津唐区域的土地利用变化是以城
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市化为主导,但是该区域的某些土地利用变化仍会带来一定的降温效应,且在远离城市群的某些区域被明显
地表现出来。 总之,LUCC导致的增温幅度最大的区域分布在城市扩展区,其次为城市旧城区,再次为城区外
围的近郊区,也即是城区受城市扩展的影响最大,增温也最明显,而外围区域相对增温幅度较小。
3.2摇 LUCC的增温贡献率初探
为了量化两期土地利用类型及其转类对应的温度变化情况,表 2 逐一给出了各种情况对应的温度变化
值。 注意:根据 WRF / UCM模式的输入要求,这里的城镇土地利用类型为包含大城市主城区及其周边一定范
围内的较大城镇建设用地;对其他土地利用类型也稍作了调整,表中的其他土地利用类型包括了非城市主城
区的乡村居民点、工矿用地及部分裸地等(图 6a)。 从表中可以看出:当城镇土地利用类型不发生变化时,由
于周边的城市扩展及其他土地利用类型的变化,依然导致了原有城区的温度升高 0郾 43 益。 这充分说明了城
市扩展巨大的升温效应,且几乎所有的类型转换均呈现增温,大部分增温幅度大于 0郾 05 益。
表 2摇 土地利用类型变化及其对应的温度变化
Table 2摇 The temperature changes of different land use changes
温度变化的土地利用类型
Land use types of temperature change
LUCC类型 /增温值 / 益
LUCC types / warming value
大幅增温的土地利用类型(>0郾 05 益)
Significantly warming land use types
耕地 / 0郾 07,林地—耕地 / 0郾 07,水体—耕地 / 0郾 06,城镇—耕地 0郾 09,其他—耕地 /
0郾 07; 城镇—林地 / 0郾 09,其他—林地 / 0郾 11
其他—草地 / 0郾 09
耕地—水体 / 0郾 07,水体 / 0郾 07,城镇—水体 / 0郾 17
耕地—城镇 / 0郾 14,林地—城镇 / 0郾 43,水体—城镇 / 0郾 16,城镇 / 0郾 43,其他—城
镇 / 0郾 29
耕地—其他 / 0郾 13,草地—其他 / 0郾 07
一般性增温的类型(0—0郾 05 益)
General warming land use types
草地—耕地 / 0郾 03
林地 / 0郾 05,耕地—林地 / 0郾 05,草地—林地 / 0郾 03,水体—林地 / 0郾 03
耕地—草地 / 0郾 03,林地—草地 / 0郾 03,草地 / 0郾 03,水体—草地 / 0郾 04,城镇—草
地 / 0郾 00
林地—水体 / 0郾 04,草地—水体 / 0郾 03,其他—水体 / 0郾 04
草地—城镇 / 0郾 05
林地—其他 / 0郾 05,水体—其他 / 0郾 05,城镇—其他 / 0郾 03,其他 / 0郾 04
降温类型(<0郾 00 益)
Cooling land use types
不同土地利用类型及其转类的增温效应(益)
Warming effect of various land use types and types changes
转类到耕地的增温值:0郾 07
转类到林地的增温值:0郾 04
转类到草地的增温值:0郾 03
转类到水体的增温值:0郾 07
转类到城镇的增温值:0郾 29
转类到其他土地利用类型的增温值:0郾 09
本研究根据 1970s到 2008年的 LUCC对应的温度变化值,利用各转类的面积比例做加权求算不同土地
利用类型及其转类的增( /降)温效应(表 2)。 整体来讲,转类到城镇类型,即代表着城市扩展区域的增温效
应可达 0郾 29 益,这也是各转类类型增温效应的最大值。 其余的增温效应依次为:到其他>到耕地>到水体>到
林地>到草地。 没有发生转类的各土地利用类型的增温大小分别是城镇 0郾 43 益,耕地、水体 0郾 07 益,林地
0郾 05 益,其他 0郾 04 益,草地 0郾 03 益。 同时,除了在某些远离城镇的小范围区域内,研究区整体平均情况下没
有出现降温效应(负值)的主要原因可以归结于该区存在能大幅度增温效应的城市扩展情况、城镇用地和裸
地覆盖面积增加所致(他们的增温效应分别达到了 0郾 29和 0郾 09 益),由此,其实又体现出大气温度受到的综
合影响,也即要考虑温度升高区的影响范围、程度及干扰因素,比如会受到与这些转类发生区域相距远近,风
速风向及海拔等气象及地表因素的诸多影响。 要注意的是:这个增温值既包含了自身类型没有发生变化的区
域的增温,又包含其他不同类型的转换。 虽然其综合了各土地利用类型及其转类的温度变化信息,基本反映
出不同土地利用类型变化的增温效应大小,但是受限于转类前的类型及其转类面积的影响,单纯看此指标也
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具有一定的片面性。
为了探讨和分析 LUCC的增温效应,这里引入 LUCC增温贡献率的概念。 本研究认为前文获取的温度增
加值是由 LUCC引起的地表水热通量变化导致的,而京津唐区域 2008 年和 1970s (1975—1978 年的平均值)
ANUSPLIN插值结果的年均差为现实的综合增温幅度,既有 LUCC的影响,又有大气温室气体作用,也有人为
热、气溶胶等的影响,因此两者的温差之比简单表示了 LUCC的增温贡献率。
图 6摇 研究区土地利用变化及模拟的温差与 ANUSPLIN插值的温差之比
Fig.6摇 The LUCC and the ratio of D_values of simulated temperature and interpolated temperature
城市扩展为主导的 LUCC在京津唐地区的增温效应存在空间异质性,相似地,其增温贡献率也存在明显
的空间差异。 图 6b给出了WRF模拟的温差与 ANUSPLIN插值得到的温差之比,从中可以看出 LUCC增温贡
献率的大小及空间分布。 同前面的分析一致,增温贡献率最大的区域仍分布在城市扩展区,甚至大于 0郾 5;其
次为旧城区,增温比例大部分大于 0郾 1,北京主城区甚至在 0郾 3—0郾 5之间。 值得注意的是,LUCC 在北京市北
部区域的增温贡献率很大,在 0郾 1—0郾 3 之间。 虽然整体处于增温态势,但 LULC 转类多种多样,一些转成水
体、林地等的类型仍旧会有一定范围内出现降温效应。 因此,部分区域的比值小于 0,即意味着该区域出现一
定的降温作用。 要说明的是这个结果有一定不确定性,因为插值温度和 WRF模拟温度在空间上并非一一对
应,会造成一些区域的增温贡献比值偏大或偏小,而这种偏差信息尚无法量化表达。
统计结果显示:京津唐区域 2008 年插值的温度平均值为 10郾 85 益,1970s 后期是 10郾 04 益,两者相差
0郾 81 益,其中城市扩展区域增温 0郾 89 益,这是综合增温值。 而 WRF模拟的研究区整体增温 0郾 08 益,城市扩
展区的增温效应是 0郾 29 益。 因此,LUCC的增温贡献率在京津唐地区整体为 9.88%,而城市扩展的增温贡献
率达到了 32.75%。 在绝大部分区域,LUCC的增温贡献率在 0郾 0%—30郾 0%,其中大部分在 10郾 0%以内,占到
整个京津唐地区的 71.0%,另有 14.0%区域的增温贡献率在 10郾 0%—30郾 0%之间。
4摇 讨论和结论
4.1摇 讨论
土地利用变化导致了地表不同热力及动力特征,从而对气候产生影响。 中国近代历史时期(1700 年以
来)以森林砍伐、草地退化及耕地、城镇用地面积扩大为主的土地利用变化可能会对中国区域降水、温度产生
了显著影响[24]。 然而土地利用变化与黑炭、气溶胶等通过反照率等引起的辐射强迫在-0郾 20 [依0郾 20] -0郾 10
[依0郾 1]W / m2,且存在较大不确定性[25]。 相对而言,城市扩展引起的热岛效应则是一个较为明显的气候变化
特征。 在世纪尺度上,城市化对某些区域带来的升温值大约为 0郾 5 益 [26]。 中国的城市热岛强度 1991—2000
年间增长了 0郾 11 益左右[27],近 40 年中国城市扩展的增温贡献大概为 0郾 01 益,在某些城市群可达 0郾 09
1001摇 4期 摇 摇 摇 崔耀平摇 等:京津唐城市群土地利用变化的区域增温效应模拟 摇
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益 [14],也有学者认为中国的热岛效应在近 50 年贡献不到 0郾 06 益 [28]。 以上研究受限于不同的数据和方法,
结果虽有差异,但结论均显示出城市扩展的热岛效应及其对区域气温的巨大影响。
对比他人的研究结果来看,本研究的结论处在合理范围。 多位学者用详实的气象站点观测资料研究证实
在中国大陆地区,国家级气象台站年均地面气温的上升趋势中,至少有 27.3%可归因于城市化的影响。 就华
北地区而言,城镇化造成的增温贡献率达到了 37.9% [29鄄30]。 以上研究的城镇化影响是包括了城市扩展和人
为热等因素的综合影响,京津唐城市群地处华北,而本研究得到其 LUCC 导致增温了 0郾 08 益,整体增温贡献
率为 9.88%,城市扩展区增温 0郾 29 益,单纯由城市扩展导致的增温贡献率达到了 32.75%。 本研究基于 2008
年的气象场,实际上,土地利用变化不仅使温度变化,还能引起基本流场的变化,从而在较大范围内影响大气
状况[24];模拟的气温值直接对比气象站观测气温数据,有 0郾 5 m高度的误差。 将来可以用模式模拟的综合增
温结果代替观测气温的插值结果,分析贡献率问题。 这样虽会重复引入模式噪音,但差值处理本身会消除大
气背景场及噪音信息,对模拟的分析和解释也将更为充分。 基于模拟的研究本身得到的值在方向和趋势上具
有意义,而对具体的数值不赞成直接被作为确定的结果来引用。
4.2摇 结论
LUCC特别是城市扩展引起地鄄气相互作用因子量值发生变化,进而影响着天气过程并导致区域气候变
化。 中国自 20世纪 70年代末以来,随经济和社会的发展,城镇用地的空间拓展日益成为现在乃至将来土地
利用变化的主导特征。 本研究选取城市扩展主导的 LUCC 典型区鄄京津唐城市群区域,模拟分析 LUCC 对区
域气候的影响,取得了如下基本结论:
(1) 气温的 ANUSPLIN插值结果和 WRF / UCM 模拟结果对比验证表明,WRF / UCM 可以较好地模拟出
2008年近地表 2 m的大气温度,无论在空间上还是在时间上都表现良好。
(2) 两期温差分析表明,由城市扩展主导的 LUCC导致了研究区温度的整体升高,且大部分区域增温幅
度大于 0郾 05 益,最大的增温区域出现在城市扩展区,最大增温幅度可达 1.31 益。
(3) 研究区整体增温 0郾 08 益,城市扩展区域的增温幅度达到了 0郾 29 益,相当于同期气象观测升温数值
的 9.88%和 32.75%,表示出了土地利用变化及城市扩展对该区气温升高的贡献率。
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