基于自动气象站的深圳近10...研究：2011—2020年_何钰清.pdf

何钰清，李磊，张丽，等.基于自动气象站的深圳近10年城市气候变化特征研究：20112020年J.热带气象学报，2022，38(6)：870-879.文章编号：1004-4965(2022)06-0870-10基于自动气象站的深圳近10年城市气候变化特征研究：20112020年何钰清1，李磊1，2，3，张丽4，杨红龙4(1.中山大学大气科学学院，广东 珠海 519082；2.环珠江口气候环境与空气质量变化广东省野外科学观测研究站，广东 珠海 519082；3.热带大气海洋系统科学教育部重点实验室，广东 珠海 519082；4.深圳市国家气候观象台，广东 深圳 518040)摘要：利用广东省深圳市30个自动气象站观测数据对深圳市近10年的气候变化趋势进行了分析，结果表明：（1）深圳市20112020年的平均气温增长率约1.47/(10 a)，比上一个10年显著增加，气候变暖并未停滞；（2）受城市化的影响，深圳市气温日较差在较大范围内呈减小趋势，但在少数地区却反常地呈现了上升趋势；（3）深圳的地面风速总体呈下降趋势，其中发达地区风速下降更快；（4）20112020年深圳市的平均相对湿度呈上升趋势，最高每年增长1.33%；（5）统计深圳各区不同时次的极端降雨量数据可以发现，未发展地区的极端降雨量增速较大，年总降水量的增长率也较高，增长率最高为42.41 mm/a，而其他地区的6 h以内的滑动降水量极大值均呈下降趋势；（6）利用多个自动气象站长时间序列数据，可以对深圳局地气候变化特征进行更加精细化的分析，这对国家基本站而言是一种有益的补充，有助于更加深刻地发掘城市化与气候变化的关系。关键词：深圳；城市气候；气候变化；自动气象站；城市化中图分类号：P461.8文献标志码：ADoi：10.16032/j.issn.1004-4965.2022.078收稿日期：2021-09-14；修订日期：2022-06-07基金项目：深圳市科技计划（KCXFZ20201221173412035、JCYJ20210324104004013）；广东省科技计划项目（2019B121201002）；国家自然科学基金(42075059)共同资助通讯作者：李磊，男，重庆市人，教授，主要从事大气边界层物理、城市气候、应用气象、气象大数据分析等研究。E-mail：第38卷 第6期2022年12月热 带 气 象 学 报JOURNAL OF TROPICAL METEOROLOGYVol.38,No.6Dec.,20221 1 引引言言过去40余年，中国经历了举世瞩目的快速城市化进程。快速城市化进程叠加于全球变暖的大背景，给我国城市地区的气候带来了显著的影响1-2。城市化改变了下垫面的物理属性以及可渗水土地面积3，使得地表能量收支及地表温度发生改变，从而对城市及其周围区域的气候、天气以及环境产生重要影响4。许多学者报道，在中国地区，近几十年来极端天气更易发生5-6，尤其是极端降水、极端高温和低温7-9。同时，下垫面的改变对局地风场也有重要影响10-11，并进一步影响了局地的环境气象条件。凡此种种，给城市如何适应气候变化和保障公共安全带来了巨大的挑战。广东省深圳市作为我国的特大城市之一，在过去的几十年里飞速发展，成为我国社会经济发展和城市化进程的一个样板型城市。深圳市的气候在过去的几十年同样发生了巨大的变化，许多研究都表明城市化对深圳的气候环境产生了巨大的影响12-15。一些研究给出的数据表明，19842002 年深圳的气温增长速率较快，而从 20022010 年则呈下降趋势16-17，气候变化幅度减小。事实上，由于城市生态红线的划定，深圳城市建成区组团分布的空间格局在 2010年之前已基本定型18，这与同期深圳气候变暖速率减缓似乎是一第6期何钰清等：基于自动气象站的深圳近10年城市气候变化特征研究：20112020年致的。然而，Li等19指出，深圳所在的粤港澳大湾区的发展在近年来从未停滞，即使城市建成区的组团格局已大致确定，城市能耗的增加和建筑物数量的增加，同样会对局地气候产生影响，从而使得粤港澳大湾区成为研究城市化气候效应天然的实验床（Testbed），关于本区域城市气候的相关研究仍然有持续深入开展的空间。特别是已有的城市气候研究主要依赖于各个城市国家基本站（简称基本站）的资料开展，通常以单点的资料统计结果来研究整个城市的气候变化14。而实际上，城市的建筑和植被分布并不均匀，下垫面不均一，对局地气候的影响较大，依赖单站资料研究得出的结论对整个城市的代表性在一定程度上受到了影响。依赖单站资料开展城市气候研究在过去是不得已而为之的结果，因为一旦涉及长时间序列问题（例如30年以上），一个城市通常只有一个站有超过 30年的观测记录。然而，深圳作为我国经济最发达的城市，在过去20年内陆续投资建设了大量区域自动气象站，其中相当一部分站点已经积累了10年以上的资料，这些资料为开展精细化的城市气候研究提供了可能20-21。特别是在一些比较关注气候要素空间分布的城市气候研究中，自动气象站资料已经发挥了重要作用22-23。在这种背景下，采用深圳20112020年的自动气象站资料以及同期深圳国家基本站资料进行对比研究，期望通过研究回答以下问题：近10年深圳的变暖趋势是否已如之前研究所报道的那样有所停滞？这10年中的城市气候变化有什么特点？利用自动气象站数据研究得到的城市气候变化特点与利用基本站单站数据得到的结果有何不同？而回答这些问题，将进一步提升对于深圳这一超大城市气候特点的科学认识，并为深圳的适应气候变化工作和精细化管理提供科学依据。2 2 资料与方法资料与方法截止到2020年底，深圳市已建有超过200个自动气象站，根据数据的完整程度以及站点的地理位置，本文在深圳的宝安区、南山区、大鹏区、盐田区、罗湖区、福田区、坪山区、龙岗区、光明区、龙华区分别挑选了3个数据积累10年以上的站点代表各个区(图1、表1)，本文所用的平均温度、平均相对湿度以及2分钟平均风速资料为20112020年的逐小时数据，日最高温度、日最低温度、降雨量为20112020年的逐日数据。其中，光明区的塘家站以及坪山区的沙湖站相对湿度数据全部缺测，因此不计入统计。滑动降水量数据同样来自深圳的自动气象站，本文以深圳各个区为划分，分别统计了20112020年每年前30个极值，滑动取样 时 间 分 别 为 30 min、1 h、2 h、3 h、6 h、12 h、24 h、48 h、72 h。深圳市国家基本气象站为竹子林站，已包含在选取的30个站点中，气象数据为月平均温度、日最高温度、日最低温度、月平均风速、月平均相对湿度以及月降雨量，月尺度数据来自深圳市国家气候观象台在20112019年期间发布的逐月气象监测公报。利用最小二乘法对上述数据的年平均值、年总量进行一元线性拟合得到年增长率，并进行显著性检验。最后采用反距离权重插值法对上述月平均数据、月总量、年平均数据、年总量、年增长率进行空间插值。图1深圳自动气象站(菱形)、国家基本站(圆形)位置分布22.8N22.7N22.6N22.5N113.7E113.8E 113.9E 114.0E 114.1E 114.2E 114.3E 114.4E 114.5E 114.6E 114.7E500400300250200150100503015海拔/mN871热 带 气 象 学 报第38卷3 3 气候分析结果气候分析结果3.1 温度利用深圳30个自动气象站以及基本站的逐小时气温数据、日最高温度、日最低温度数据以及大湾区范围的逐小时气温数据(ERA5再分析数据)计算得到 20112020 年的年平均气温时间序列(图 2)。利用最小二乘法进行一元线性拟合得到温度的变化趋势(图2中虚线)，变化趋势的显著性均通过=0.05的显著性检验。由图2可获得以下信息：(1)基本站与自动站记录数据所反映的气候变化总体趋势接近，但变化的斜率有所不同；(2)基本站与自动站记录的年平均气温数据均呈现显著上升趋势，这表明深圳市的气候变暖趋势在近10年内并未停滞；(3)深圳的基本站与自动站记录的气温数据均比大湾区整体气温高大约1，表明深圳基本站总体上代表城市建成区的情况，热岛效应明显；(4)基本站反映的升温速率与大湾区平均升温速率保持一致，这表明深圳基本站所处位置的城市建成区格局已相当稳定，故基本站记录到的10年升温基本上均由区域总体升温造成，城市化的影响在基本站升温过程中几乎没有贡献；(5)自动站数据反映的年平均气温增长率约为0.15/a，比基本站和区域的升温率约高36%。这表明，从深圳面上的情况看，过去10年城市化对深圳整体升温的贡献率大约为36%；(6)由于地处城市中心区，基本站日最高温度的年平均数据比自动站高，且其升温幅度也更高，达到了0.18/a；(7)基本站日最低温度的年平均数据比自动站仍略高，但其升温幅度却小于自动站，为0.14/a；(8)基 本 站 年 平 均 气 温 日 较 差(DiurnalTemperature Range,DTR)比自动站高，平均每年增加0.04，且DTR变化趋势与自动站相反。表1深圳各区观测站区站点宝安宝安万丰福永大鹏土洋桔钓沙龙岐福田竹子林梅林水库红树林光明光明公明塘家龙岗龙城南湾平湖龙华大浪观湖民治罗湖清水河桂园罗芳南山南山西丽左炮台坪山坪山坑梓沙湖盐田三洲田背仔角沙头角图220112020年深圳气温相关要素的变化情况a.自动站、基本站观测的年平均气温、ERA5再分析数据反映的大湾区年平均气温及它们的一元线性拟合趋势；b.20112020年深圳自动站和基本站年平均日最高气温；c.年平均日最低气温；d.年平均DTR及其一元线性拟合趋势。进一步分析发现，自动气象站的最低气温升温速率要高于最高气温的升温速率，从而导致年平均DTR呈下降趋势，平均每年减小0.01，这与前人的研究结论相同24。而用基本站单站得到的结论却正好相反，这表明在深圳用基本站单站观测数据分析出来的近10年气候变化，可能会出自动站平均气温 斜率0.15基本站平均气温 斜率0.112011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020年份24.524.023.523.022.522.0温度/28.528.027.527.026.526.0温度/自动站日最高气温 斜率0.15基本站日最高气温 斜率0.182011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020年份自动站日最低气温 斜率0.15基本站日最低气温 斜率0.142011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020年份22.021.521.020.520.019.5温度/7.06.56.05.55.0DTR/自动站DTR 斜率-0.01基本站DTR 斜率0.042011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020年份(b)(d)(a)(c)872第6期何钰清等：基于自动气象站的深圳近10年城市气候变化特征研究：20112020年现与一些已有研究相矛盾的结论。尽管很难判断基本站单站反映的气候趋势是否准确，但本文的分析至少已表明，用它来代表全市域的情况是有可能会出现矛盾的，而用自动站网监测数据的平均值来反映气候趋势，则与本区域已有的大量研究结论更为一致。当然，自动站与基本站所反映的趋势的差异，还需要在未来更长时间序列资料基础上进一步跟踪观察。利用自动站网观测数据，统计得到 20112020年的每月平均气温、日最高气温、日最低气温，深圳市的最高月平均气温出现在7月，最低月平均气温则为1月，平均日最高气温在6、7、8、9月突破30，平均日最低气温为12.87，出现在1月份。对 30个站点统计得到的 20112020年月平均气温以及年平均气温进行反距离权重空间插值(图 3)。温度分布受下垫面用地类型及海拔高度差异的影响较大，总体上平均气温呈西高东低态势，这是因为城市建成区主要集