随着中国城市化进程的不断加速，近年来城市化问题得到了越来越多的关注。城市化的一个最显著的特征之一是城市热岛效应，城市热岛效应(Urban Heat Isl and effects，UHI)是指人类活动导致的城市气温高于周围自然环境气温的现象，是热量在城市范围里集中的现象。除此之外，城市化的影响还可能表现为干岛效应、暗岛效应等(任春艳等，2006；申彦波等，2008)。世界上不少学者都开展了城市化的研究，例如Karl et al.(1988)研究了城市化对美国气候记录的影响，发现城市化使得美国20世纪全年的日较差减小，日最低气温、日平均气温上升。中国不少学者也对城市化开展了研究工作。Li et al.(2004)将中国划分成5个区域，研究了城市化对中国近50年年平均气温的影响，发现单纯由城市化造成的增温(增温幅度小于0.06 °C/50 a)比背景场的增温幅度更弱。赵宗慈等(2012)利用观测资料和模式资料分别讨论了城市热岛对未来气候变化的影响。Ren et al.(2008)研究了中国北方地区的站点资料，发现城市化对当今中国北方地区的地面气温升高有很大的影响。Jones et al.(2008)等利用海表面温度资料研究了城市化对中国东部温度的影响，发现在1951～2004年，该地区由于城市化导致的温度升高为0.1 °C /10 a，小于这段时间内的全球变暖趋势。赵娜等(2011)对北京地区观测资料的研究表明，北京城区气温的增加有加速的趋势，而降水、风速、湿度都有减弱的趋势。唐国利等(2008)分析了西南地区的城市热岛效应对地面气温序列的影响，发现城市化对西南地区气温趋势的相对影响较强。Jiang et al.(2010)研究指出城市化使中国的年平均风速减弱。李明华等(2008)分析了半个世纪以来广东惠州的气温变化特征和城市热岛引起的增温效应对气温变化的影响，发现惠州市年平均最高和最低气温有非对称变化的特征。另外，还有不少学者对华南地区的气温变化特征进行了研究(张小丽和张儒林，2001；陈志芳等，2003；范绍佳等，2005)。

华南处于我国的珠江三角洲，而珠江三角洲是我国最大的城市群之一，同时处于气候系统复杂的热带季风区(任慧军和徐海明，2011)，近年来该地区经济发展迅速，城市规模和工业化程度改变较大，建筑密度增加，这些变化将会导致该地区区域气候的改变，而已有的研究结果大多仅限于对气温的分析。因此，本文选取广东、广西、海南3个省代表华南地区，通过分析该区域气温、降水、相对湿度、平均风速、日照时间等气象要素的变化，来探讨城市化对该地区区域气候变化的影响。

利用由中国气象局国家气象信息中心进行了严格的质量控制和前期数据订正的中国地面气候资料日值数据集，选取1960～2011年广东、广西、海南三省(共选取51个国家基准气候站/基本气象站)的逐日气象观测资料，包含逐日的平均气温、最高气温、最低气温、降水量、平均风速、湿度、日照时数等变量(更多细节请访问中国气象科学数据共享服务网：cdc.cma.gov.cn^[10])。

由于各个站点的观测开始时间各有差异，一些站点建站时间较迟，导致观测起始时间晚于1960年，本文中对这些站点进行剔除。随着城市的发展，一些原来的郊区站点已经变为城市站点，假如把某个站点单一的归类为城区站或郊区站，则会导致记录的不连续，从而给分析结果造成偏差(赵娜等，2011)，因此本文按照Li et al.(2004)提出的方法，按照人口因素将挑选出来的站点分类进行研究，并且将每类站点的各种气象资料进行对应的算术平均处理以减小误差。

人口数据来自于中国第六次人口普查(2010)，选取城镇常住人口数作为划分指标(Li et al.，2004)：人口数量大于50×10⁴的站点划分为大城市站；人口数量大于5×10⁴、小于50×10⁴的站点划分为一般城市站；人口数量小于5×10⁴的站点划分为郊区站。按照上述划分标准，最终选取了大城市站2个(广州、深圳)，一般城市站25个，郊区站24个(图 1)，部分郊区站点设在海岛上，所以有些郊区站处于省界线外，例如涠洲岛(21°02′N，109°06′E)。

图 1

Fig. 1

图 1 华南地区大城市站、城市站、郊区站的分布图 Fig. 1 Distribution of big city stations,city stations,and suburban stations of South China

对3类站点的各气象要素进行分别进行年平均和季节平均，为了减小站点所处纬度的差异，求出相应的1960～2011年资料距平值(相对1960～2011年的52年平均值)，形成对应的年平均、季节平均资料序列。进一步对气象数据的原序列，利用一元线性回归方程${\hat y_i} = a + b \cdot {t_i}\left( {i = 1,2,3, \cdots ,n} \right)$(其中a、b为回归系数)得到线性变化趋势。

分析时我们将郊区站作为区域气候变化的背景站，将大城市站、一般城市站的气象要素与郊区站相应地要素相减(Ren et al.，2008)，来研究城市化对华南地区气候变化的影响。参照张爱英(2009)估算热岛效应的影响时所用的方程。城市增温贡献率

通过对比3类站点之间各气象要素的变化趋势的差异，本文简要分析城市化对华南地区各气象要素的影响。

大城市站、一般城市站和郊区站的平均气温呈现一致的上升趋势(图 3a)，变化趋势分别为0.29°C /10 a、0.17 °C/10 a和0.19 °C/10 a，均通过$\alpha = 0.01$的显著性检验，且升温速率超过了全球平均地表气温的升温速率0.12(0.08～0.14)°C/10 a(IPCC，2013)，这可能与西太平洋暖池影响和东亚冬季风减弱有关(田翠翠等，2013)。大城市、一般城市的年平均变化率分别为34.21%和－14.10%，说明城市化对华南地区的大城市平均气温上升有正的影响。杨元建等(2011)研究发现，不同类型的土地利用/覆盖(LUCC)变化对气温有不同程度的影响：城建面积的增加将导致平均气温、最低气温的增加，而耕地、植被、水体的增加则会导致平均气温和最低温度的降低。因此，华南地区城市化对大城市、一般城市的平均温度贡献不同可能是由于大城市站、一般城市站相对于郊区站附近的土地利用/覆盖的类型变化存在差异。从1960～2011年3类站点四季和全年的平均气温距平的变化趋势(表 1)来看，冬季的增温趋势在四季中最强，这与李明华等(2008)研究结果一致。大城市的城市化造成的增温在春、夏、秋三季贡献较大；在一般城市里，城市化对四季的增温均有负贡献，尤其在夏季。

图 2

Fig. 2

图 2 华南地区大城市、一般城市、郊区的年平均气温距平盒须图(须图上边界表示最大值,须图下边界表示最小值,盒图上边界表示上四分位数的值,盒图中间的线表示中位数的值,盒图下边界表示下四分位数的值) Fig. 2 Box-and-whisker plots of annual mean temperature anomalies at big city stations,city stations,and suburban stations of South China (the upper and lower boundaries of the whisker plots show the maximum and minimum,respectively;the upper and lower boundaries of the box plots show the upper and lower quartile,respectively)

图 3

Fig. 3

图 3 华南地区的大城市站(红色实线)、一般城市站(蓝色实线)以及郊区站(绿色实线)的(a)年平均温度距平、(b)年平均温度日较差距平、(c)年高温日数距平曲线以及分别对应的线性趋势线(对应颜色的虚线;图中的数值为对应的变化趋势数值) Fig. 3 The (a) annual mean temperature anomalies,(b) annual mean diurnal range anomalies,and (c) anomalies of annual high temperature days,at big city stations (red solid curves),city stations (blue solid curves),and suburban stations (green solid curves),and the corresponding linear trend lines (red,blue and green dashed curves,respectively),for which the numbers in the plots are the specific trend values

表 1(Table 1)

表 1 华南地区大城市站、一般城市站、郊区站的各季节平均气温、年平均气温的变化趋势和变化率Table 1 Variation trends and change rates of seasonal mean temperature and annual mean temperature at big city stations，city stations，and suburban stations of South China 气温变化趋势/°C(10 a) -1 气温变化率 大城市站 一般城市站 郊区站 大城市站 一般城市站 春季平均 0.18 0.10 0.11 40.30% -14.58% 夏季平均 0.25 ** 0.14 ** 0.17 ** 32.19% -22.97% 秋季平均 0.35 ** 0.20 ** 0.22 ** 37.02% -10.11% 冬季平均 0.73 ** 0.58 ** 0.60 ** 16.85% -4.78% 年平均 0.29 ** 0.17 ** 0.19 ** -4.78% -14.10% *、**分别表示通过$\alpha = 0.05,\alpha = 0.01$的显著性检验，下同。

表 1 华南地区大城市站、一般城市站、郊区站的各季节平均气温、年平均气温的变化趋势和变化率Table 1 Variation trends and change rates of seasonal mean temperature and annual mean temperature at big city stations，city stations，and suburban stations of South China

由华南3类站点的年平均气温的盒须图(图 2)可知，大城市的年平均气温振荡区间最大，波动区间最小的郊区站平均气温距平的最大值与最小值之差也可达到约1.8 °C。这说明了城区的年平均气温变化幅度大于郊区，且城市越大，气温波动区间也越大。3类站点的中位数均处于盒图的中间以下的位置，这表明了它们的年平均气温分布都是正偏态分布。

在城市热岛效应的研究中，年平均最高气温和年平均最低气温的非对称变化被一些研究者所注意(李明华等，2008；赵娜等，2011；黄利萍等，2012)。从年平均最高气温距平值与年平均最低气温距平值的差值(即年平均气温日较差)及对应的一元线性回归拟合线(图 3b)可以看出，华南地区在1960～2011年的年平均日较差都呈减小的趋势，这表示华南地区最低气温的增加速率比最高气温的增加速率更大，即夜间增温更明显。大城市、一般城市、郊区的年平均气温日较差的变化趋势分别为－0.23 °C/10 a、－0.07 °C/10 a、－0.08 °C/10 a，均通过$\alpha = 0.02$的显著性检验，表明大城市站的夜间最低气温的升高与午后最高气温的升高之差最显著。郊区站的下降幅度与一般城市站相比相差不大。从图 3b中还可以看出，大城市站在1981年之前，年平均日较差距平基本为正值，在1981年之后，基本变为负值；而一般城市站、郊区站该值基本在0线附近波动。与郊区站相比，城市化效应对大城市、一般城市的气温日较差的变化的贡献率分别为65.06%和－19.73%，城市化效应对大城市、一般城市的气温日较差贡献存在不同，可能是由于3类站点附近的土地利用/覆盖的类型变化的差异。

华南地区夏季常发生高温。本文中将日最高气温≥35 °C定义为高温日。随着全球增暖，大气环流形势发生变化，导致中国南方的异常高温愈演愈烈(杨辉和李崇银，2005)。图 3c反映出，华南地区的高温日数呈现增加的趋势。大城市、一般城市、郊区的高温日数变化趋势分别为2.86 d/10 a、1.71 d/10 a、1.32 d/10 a，变化趋势均通过$\alpha = 0.01$王亚伟等(2006)研究结果不同。计算得到大城市站和一般城市站高温日数变化率分别为53.94%和23.00%，表明在大城市和一般城市中，城市化使得高温日数显著增多，而对大城市的影响更大。

对于城市化发展过程中，区域降水的变化存在一定的争议(赵娜等，2011)。传统上，研究者 认为城市化发展会带来“雨岛效应”(任春艳等，2006)，但近年来的一些研究表明，城市化发展使当地区域降水呈现减小的趋势(赵娜等，2011)。华南地区年平均降水量距平的变化情况(图 4a)反映出，3类站点的降水量均呈现出减少的趋势。大城市、一般城市、郊区的降水变化的趋势分别为－0.85 mm/10 a、－0.76 mm/10 a、－0.81 mm/ 10 a，均通过了$\alpha = 0.01$的显著性检验，说明对于华南地区来说，整体的降水量均减小，其中大城市站的雨量减少最明显。从表 2可以看出，3类站点在夏季减少幅度最小。城市化对平均降水变化的贡献率在冬季均为负值，即城市化效应对冬季降水量的减少有负作用。在各个季节中，城市化对平均降水的变化贡献也存在差异，这说明华南地区降水量的减少可能与区域气候效应关系更加密切。

图 4

Fig. 4

图 4 华南地区的大城市站(红色实线)、一般城市站(蓝色实线)以及郊区站(绿色实线)的(a)年平均降水量距平、(b)年平均相对湿度距平、(c)年平均风速距平、(d)年平均日照时数距平曲线以及分别对应的线性趋势线(对应颜色的虚线;图中的数值为对应的变化趋势数值) Fig. 4 The (a) annual mean precipitation anomalies,(b) annual mean relative humidity anomalies,(c) annual mean wind speed anomalies,and (d) annual mean sunshine duration anomalies at big city stations (red solid curves),city stations (blue solid curves),and suburban stations (green solid curves),and the corresponding linear trend lines (red,blue and green dashed curves,respectively),for which the numbers in the plots are the specific trend values

表 2(Table 2)

表 2 同表 1，但为降水量的情况Table 2 Same as Table 1，but for precipitation 降水量变化趋势/mm(10 a)−1 降水量变化率 大城市站 一般城市站 郊区站 大城市站 一般城市站 春季平均 −0.93** −0.69** −0.73** 21.75% −5.21% 夏季平均 −0.58** −0.40** −0.58** 0.34% −44.57% 秋季平均 −0.83** −0.81** −0.73** 11.95% 9.59% 冬季平均 −0.93 −0.95** −0.98** −4.82% −3.56% 年平均 −0.85** −0.76** −0.81** 5.40% −6.25%

表 2 同表 1，但为降水量的情况Table 2 Same as Table 1，but for precipitation

考察降水变化的另一个重要参数是降水日 数。根据朱乾根等(2007)，本文中将日降水量≥0.1 mm定义为一个降雨日，日降水量在[0.1 mm，9.9 mm] 区间内定义为小雨日，日降水量在[10 mm，24.9 mm] 区间内定义为中雨日，日降水量在[25 mm，49.9 mm] 区间内定义为大雨日，日降水量≥50 mm时定义为暴雨及以上日。根据上述分类标准，来分析统计华南地区3类站点的日降水变化情况(表 3)。

表 3(Table 3)

表 3 华南地区大城市、一般城市、郊区站的降水频数变化趋势和变化率Table 3 Variation trends and change rates of precipitation frequency at big city stations，city stations and suburban stations of South China 降水频数变化趋势/d a−1 降水频数变化率 大城市站 一般城市站 郊区站 大城市站 一般城市站 小雨日 −0.57** −0.44** −0.43** 23.88% 0.77% 小雨日 0.04 0.01 0.00 87.07% 15.10% 小雨日 0.03 0.01 0.01 76.50% −3.70% 暴雨及以上日 0.02 0.01 0.01 70.05% 60.82% 降雨日 −0.46** −0.44** −0.43** −0.34% −4.11%

表 3 华南地区大城市、一般城市、郊区站的降水频数变化趋势和变化率Table 3 Variation trends and change rates of precipitation frequency at big city stations，city stations and suburban stations of South China

表 3的结果表明，3类站点的年降水日数呈现一致的下降趋势，小雨日数也呈下降趋势，而中 雨、大雨、暴雨及以上的日数呈现上升趋势。说明在1960～2011年，华南地区降水的总日数呈减少趋势，主要是小雨的发生日数呈减少趋势，降雨更多的以中雨及以上的形式表现出来。大城市小雨日数相比郊区减少明显，一定程度反映出城市化对降水的影响，如城市气溶胶影响(Qian et al.，2009)。

对于城市化发展过程中空气湿度的变化，前人研究表明随着城市化进程的推进，空气的相对湿度变得越来越小，即空气变得更加干燥，对此总结为“干岛效应”(任春艳等，2006；赵娜等，2011)。

图 4b的结果表明，华南地区在1960～2011年，大城市、一般城市、郊区的空气的相对湿度均呈下降的趋势，相应的距平变化幅度分别是−1.65%/ 10 a、−0.72%/10 a、−0.73%/10 a，都通过了$\alpha = 0.01$的显著性检验。由表 4可以得到，华南地区秋季的空气相对湿度降低幅度最大，其次是夏季，春季的相对湿度减小幅度最小，而冬季的空气年平均相对湿度呈现出增加的趋势。城市化引起的相对湿度的变化贡献率在大城市站和一般城市站分别为55.51%和−1.30%，城市化对大城市的相对湿度造成的正贡献在夏季最显著，在一般城市站中则是春季最显著。城市化造成相对湿度呈现减小趋势这一结果与之前的研究结果一致(Akinbode et al.，2008；赵娜等，2011)。

表 4(Table 4)

表 4 同表 1，但为相对湿度的情况Table 4 Same as Table 1，but for relative humidity 相对湿度变化趋势/%(10 a)−1 相对湿度变化率 大城市站 一般城市站 郊区站 大城市站 一般城市站 春季平均 −1.61** −0.70 −0.67** 58.57% 5.32% 夏季平均 −1.74** −0.61** −0.66** 62.32% −6.92% 秋季平均 −2.09** −1.04** −1.04** 50.09% −0.85% 冬季平均 0.41 1.16 1.15 −177.94% 0.80% 年平均 −1.65** −0.72** −0.73** 55.51% −1.30%

表 4 同表 1，但为相对湿度的情况Table 4 Same as Table 1，but for relative humidity

随着城市化进程的推进，楼房的高度、密度都增加，增大了城区下垫面的粗糙度，会影响空气 的运动，进而使得城市中风速将减小，不少前人 的研究也证实了这一点(任春艳等，2006；赵娜等，2011)。华南地区平均风速的变化(图 4c)表明，1960～2011年，整个华南地区都呈减小的趋势，大城市、一般城市、小城市的减幅分别为−0.09 m s⁻¹(10 a)⁻¹、−0.08 m s⁻¹(10 a)⁻¹、−0.04 m s⁻¹(10 a)⁻¹，均通过了$\alpha = 0.01$的显著性检验。由此可以看出，1960～2011年城区的平均风速减小的幅度大于郊区的平均风速减小幅度，这可能是城区增加了更多的建筑物造成的。通过表 5可以得出，3类站点的春、秋两季的平均风速的减小幅度较其他两季更大，其中春季的风速减小趋势最大。城市化引起的年平均风速的变化在大城市站和一般城市站分别为−0.04 m s⁻¹(10 a)⁻¹、−0.05 m s⁻¹(10 a)⁻¹，后一个数值通过$\alpha = 0.01$的显著性检验。4个季节中城市化造成的风速减小在冬季最为明显。

表 5(Table 5)

表 5 同表 1，但为风速的情况Table 5 Same as Table 1，but for wind speed 风速变化趋势/m s−1(10 a)−1 风速变化率 大城市站 一般城市站 郊区站 大城市站 一般城市站 春季平均 −0.11** −0.10** −0.05** 53.07% 49.75% 夏季平均 −0.01 −0.03 −0.02 −28.87% 39.44% 秋季平均 −0.09** −0.07** −0.04 60.04% 46.66% 冬季平均 −0.09 −0.06 −0.01 99.92% 99.88% 年平均 −0.09** −0.08** −0.04** 57.78% 50.62%

表 5 同表 1，但为风速的情况Table 5 Same as Table 1，but for wind speed

城市化发展带来下垫面性质的变化，原本的植被或土地逐渐变成了水泥或沥青路面，使得空气中灰尘等气溶胶浓度增加；另外，由于城市中大气污染，空气透明度变小，市区的日照小于郊区(周淑贞和张超，1985)；城市中的日照也受建筑物的 影响(任春艳等，2006)。以上这些因素都有利于城市“暗岛效应”的形成，即城市中日照时数逐渐减小。

图 4d给出1960～2011年的年平均日照时数距平的变化可看出，3类站点的日照时间均减小，大城市、一般城市、郊区日照时数的变化趋势分别为−0.27 h/10 a、−0.13 h/10 a、−0.12 h/10 a，均通过了$\alpha = 0.01$的显著性检验。这表明，城区存在明显的暗岛效应，且城市规模越大，暗岛效应越强。从表 6中可以看出，春、夏两季的平均日照时数的减小趋势比秋、冬两季的减小趋势要强。城市化引起的年平均日照时数的变化率分别为57.36%和12.74%，其中在大城市站和一般城市站中城市化造成的日照时数变化率都是在冬季最多。

表 6(Table 6)

表 6 同表 1，但为日照时数的情况Table 6 Same as Table 1，but for sunshine duration 日照时数变化趋势/h(10 a)−1 日照时数变化率 大城市站 一般城市站 郊区站 大城市站 一般城市站 春季平均 −0.27** −0.14 −0.12** 54.33% 8.42% 夏季平均 −0.33** −0.14** −0.13** 61.47% 9.56% 秋季平均 −0.24** −0.10 −0.08 66.96% 22.42% 冬季平均 −0.10 −0.04 −0.02 79.45% 46.59% 年平均 −0.27** −0.13** −0.12** 57.36% 12.74%

表 6 同表 1，但为日照时数的情况Table 6 Same as Table 1，but for sunshine duration

通过对华南地区1960～2011年的气温、高温日数、降水、相对湿度、风速、日照时数的年平均资料进行统计分析，可得出如下主要结论：

(1)华南地区的大城市站、一般城市站、郊区站的年平均气温呈现显著的上升趋势，且大城市站的升温趋势最显著，3类站点的冬季升温幅度均较大；气温日较差在这45年间呈现出减小的趋势，同样是大城市站变化最显著。在城市化对大城市的平均温度上升有正贡献。华南地区的高温日数在3类站点中都有增多的趋势。在城市化的影响下，大城市的高温日数显著增加。

(2)3类站点的年平均降水量都表现出下降的趋势，冬季降水量的减少趋势最大；小雨的频数减少，中雨及以上降水级别的频数增加。

(3)城市化使得年平均空气相对湿度呈下降趋势，体现出干岛效应的特征，其中大城市站的减少最明显；冬季的相对湿度反而呈现出弱的增加趋势。

(4)风速都呈现出减小的趋势，其中大城市站和一般城市站的风速减小较郊区站更加显著，这可能与城市下垫面的改变使得下垫面摩擦力增加有关。

(5)华南地区的日照时间均呈下降的趋势，体现出“暗岛效应”，大城市站最显著，季节中的春、夏两季最显著，这可能与城市中污染导致气溶胶增多有关。

在本文中，没有考虑3类站点中人口的数量变化、没有排除全球变暖及其相应效应的影响，只选取了两个站点代表大城市的情况，并且人口数只以2010年的人口数量为准，这些因素都会对研究结果带来一定的不确定性。现阶段，对于华南地区城市化效应对气温的影响研究较多，而降水、相对湿度、风速、日照时数的研究相对不充分。影响这些气象要素变化的机制及空间分布特征有待进一步的研究。同时也期待能有更多的观测和资料用于城市化对区域气候影响的研究中。