城市化的发展导致城市下垫面的改变是一个不争的事实，是人类活动影响陆面变化的极端表现，它影响城市区域的生态环境，已经成为影响区域和全球气候变化的一个重要因子(Coutts et al.，2007)。

非均匀性是城市形态分布的一个基本特点，这种强烈的不均匀下垫面分布造成大气环境中的能量传输和物质分布的极大不均匀性，导致城市气候的复杂性，形成了城市的局地环流，小尺度的空气平流和大气湍流等物质和能量交换过程的变化，城市布局正是通过这些过程影响了风速、温度、湿度等气象环境(Pielke et al.，2002)，致使城市气象要素场发生了小尺度的局地变化(Pauleit and Duhme，2000)。观测和研究发现，由于城市气象要素的小尺度局地变化，使得通过长期观测得到的气候资料的代表性和均一性受到削弱(刘学锋等，2009；李娇等，2014)。对于城市化的局地增温效应已有大量的研究(邓莲堂等，2001；邱新法等，2008；Ren et al.，2008；张立杰等，2011；Si et al.，2012)，台站的年平均气温、最高、最低气温呈增加趋势(周雅清和任国玉，2009)。在风的局地变化方面，长期观测显示城市地面风速有下降的趋势(耿孝勇和曹广超，2013)，铁塔观测研究则发现边界层风场结构随城市化阶段而发生变化(彭珍和胡非，2006；徐阳阳等，2009；马艳等，2013)，理论分析和数值模拟也显示城市热岛环流的存在(周淑贞，1988；林炳怀和杨大文，2007)，近年，针对城市集群发展的现象，开展了对城市群气候效应的研究(周莉等，2015)。

对城市地面风的长期观测资料分析发现许多城市年平均风速呈现出下降的长期趋势(耿孝勇和曹广超，2013)，即城市下垫面摩擦拖曳力增大导致对风速的削弱效应。但城市下垫面对地面风速的影响是复杂的，在一定条件下，城市热力湍流的加强也可能存在导致地面风速增大的机制。此外，城乡之间热力差异引起边界层的斜压性响应，产生热岛环流风场，这些不同机制的作用在一定程度上改变城市地面风速的概率分布特征，而年平均风速不能体现这种概率分布的城乡差异，因此完整的分析描述城市风速概率分布以及城乡差异是必要的。

风速是对下垫面改变最敏感的气象因子之一，由于城市下垫面的摩擦作用、建筑物的阻滞、挤压、尾流，以及机械、热力湍流等等众多复杂且相互反馈的因素使得城市风速与乡村风速的差异呈现更为明显的随机性，导致目前的研究尚不能准确的再现城市风场和完整的描述产生城乡风速差异的物理机制。本文试图利用统计的方法进一步全面分析城乡风速的总体差异，即通过实测地面风速拟合的概率分布律函数的城乡对比，描述城市效应对不同风速段的发生概率的影响趋势，为城市效应的物理机制分析也为城市规划提供一定的参考基础。

选择位于市区边缘的南京气象站为城市代表区域，采用自动观测站数据，其测风仪离地10 m高，同时在周边乡村挑选了浦口晓桥(M3531)、东善桥(M3572)、溧水伏家滨(M3581)等3个乡村自动气象站。站点概况见表 1，站点位置分布图见图 1。其中南京站(58238)位于南京市区东南侧的小校场，其西侧和北侧为主城区，四周为较密集的建筑物，作为城市代表站。乡村代表站选择3个加密观测的自动气象站，浦口晓桥(M3531)位于一个小乡镇，周边散布着村落民舍、水塘和农田。东善桥(M3572)设在一小低坡上的小树林附近，而溧水伏家滨(M3581)周边是农田。各站收集的资料要素为2005年的逐时风速、风向。

表 1(Table 1)

表 1 南京气象站及邻近各自动观测站的地理概况 Table 1 Geographic locations of Nanjing station and the three automatic weather stations in the surrounding rural area 站名 站号 经度 纬度 与南京站 距离/km 相对市中 心方位 南京 58238 118.80°E 32.00°N 南东南 浦口晓桥 M3531 118.55°E 32.16°N 29 西北 东善桥 M3572 118.76°E 31.87°N 20 南 溧水伏家滨 M3581 119.02°E 31.55°N 59 南东南

表 1 南京气象站及邻近各自动观测站的地理概况 Table 1 Geographic locations of Nanjing station and the three automatic weather stations in the surrounding rural area

图 1

Fig. 1

图 1 南京气象站以及周围乡村自动站位置分布图 Fig. 1 Locations of Nanjing station and the three automatic weather stations in the surrounding rural area

气象研究中常以2参数或3参数的韦伯分布描述风速的概率特征，由于2参数的韦伯分布不能描述静风的概率，而静风概率的城乡差异是城市化效应的一个重要体现，在城市化效应研究方面宜采用3参数的韦伯分布拟合风速的概率分布律，其概率密度函数(PDF)为

韦伯分布的概率分布函数为

其中，k称为形状参数，c称为尺度参数，r称为位置参数。

将风速观测值按由小到大顺序排列为：v₁, v₂, …, v_j, …, v_n，为排列序号，对应v_j的经验分布函数值为F^*(v_j)=j/(n+1)，利用数值迭代(麦夸尔特法＋通用全局优化法)进行曲线拟合，获得公式(2)中的3个参数。从图 2a看到曲线拟合的很好，经验值和理论值的相关系数达到0.9999，F统计检验达到显著水平。图 2b中的概率密度曲线为由公式(2)拟合的参数带入公式(1)得到的理论曲线(通过χ²检验，以下理论概率密度曲线均用此法获得)。

图 2

Fig. 2

图 2 南京站风速（a）韦伯分布函数拟合及（b）概率密度函数曲线拟合 Fig. 2 (a) The Weibull distribution function that fits the wind speed observations at Nanjing station and (b) probability density function curve of wind speeds at Nanjing station

表 2为各站的统计参数对比，其中城乡差异最明显的是位置参数r，其次为尺度参数c，形状参数k的城乡差异相对最不明显；从公式(1)式可知参数r越小，静风、微风的概率越大，该统计结果说明城市静风出现的几率明显小于乡村。表 2中的众数由公式(1)求极值得到：

其城乡差异也不大(见表 2)，即出现概率最高的风速位置城乡差异不大，但是对应的概率密度值(峰值)却差异比较明显，同时城市风速均方差也明显小于乡村。表示城市站风速更加集中在众数附近的区间范围。

表 2(Table 2)

表 2 南京站及周边3个自动站风速的韦伯分布参数值和其他统计量 Table 2 Values of parameters and other statistics in Weibull distribution function for Nanjing station and the three automatic weather stations in the surrounding area 站名 k c r 平均风 速/m s−1 均方差 众数 概率密 度峰值 南京站 1.5733 2.2665 0.0856 2.18 1.3095 1.2787 0.3338 浦口晓桥 1.5281 3.0690 −0.3048 2.52 1.8720 1.2265 0.2441 东善桥 2.0275 3.7189 −1.2488 2.16 1.7252 1.4108 0.2327 溧水伏家滨 1.7664 3.9298 −0.9122 2.67 2.0634 1.5372 0.2027

表 2 南京站及周边3个自动站风速的韦伯分布参数值和其他统计量 Table 2 Values of parameters and other statistics in Weibull distribution function for Nanjing station and the three automatic weather stations in the surrounding area

按照表 2所给的参数，绘制各站的概率密度函数曲线(图 3a)，其基本特征有：(1)3段式差异特征，在风速大于3.25 m/s的范围，城市风速概率密度小于乡村风速概率密度值，而在0.75～3.25 m/s区间内则是城市大于乡村，小于0.75 m/s的风速概率密度又是城市小于乡村。城市的中间段风速概率明显高于乡村的原因，一方面是摩擦拖曳力使大风被削弱变小，另一方面，微风或静稳时，城市热力湍流以及城乡热力差异导致的局地环流使城市风速有所增大，两方面的因素使得城市中间段风速的频率显著增加。(2)城市静风概率密度显著减小；南京站静风概率密度值为0，实测为0.0001，而浦口晓桥、东善桥、溧水伏家滨的静风概率密度值分别为0.1427、0.1592、0.1361，实测分别为0.0602、0.1416、0.1166。(3)城市风速概率密度曲线更加陡峻，即风速更加集中在众数附近。为减小城乡对比时纬度差异等因素干扰，将周边3个乡村自动站风速空间插值到南京站位置，建立城市“对比风速”序列，即在城市站位置，假设为乡村下垫面的风速序列：

其中，d_i为乡村自动站到南京城市自动站的距离，V_it表示乡村自动站随时间序列的风速值。城市“对比风速”的韦伯分布参数拟合值分别为：k= 1.6208，c=3.2565，r=－0.3639，全年平均风速为2.61 m/s。比南京站实际风速高出0.43 m/s。图 3b为南京实测风速(城市)与对比风速(乡村)的PDF曲线对比，图中对比风速由3个乡村站插值构成。

对江苏其他几个城市的资料分析的结果与南京市相似，图 4给出连云港市(乡村对比站为东辛农场58180)和宿迁市(乡村对比站为M3112)的城乡对比。

图 4

Fig. 4

图 4 （a）连云港、（b）宿迁风速概率密度曲线城乡对比 Fig. 4 Comparison of wind speed probability density curves between urban and rural areas over (a) Lianyungang and (b) Suqian

城市年平均风速小于周边乡村站，表明城市下垫面摩擦削弱效应为主要机制，但城市化的热力效应存在增大风速作用。显然风速越小，摩擦效应越弱，此时热力效应相对作用越大，桑建国和刘万军(1990)、Johnson and Borastein(1974)等根据观测资料认为，存在一个风速临界值，风速高于这个值，摩擦效应为主；低于这个值，则热力效应占优势。地面风速城乡差异与测站之间的距离、测站周边环境有关，为明确城乡风速的差异，将通过周边3个乡村自动站风速插值到南京站位置建立的城市对比风速序列作为无城市影响时的风速，以南京站的实际风速与城市对比风速的差值为城市化效应的量化指标，建立风速的城乡差值序列：

图 5为风速城乡差与对比风速的相关散点图，两者呈现线性相关，相关系数为-0.72。拟合回归关系式为

其中，△V表示风速城乡差，V'为城市对比风速。风速的城乡差随风速增大由正到负，呈线性下降，即风速越大，摩擦消耗越多，由△V=0可得临界值V'₀=1.90m/s，当风速大于临界值时，摩擦削弱作用占主导，△V < 0，城市风速小于乡村，反之，风速小于临界值时，城市风速大于乡村，城市起增加风速的作用，显然此时城市热力因素起主导作用，因为背景风为微风时，通常湍流强度弱，上层大气动量下传不足以补充地表摩擦消耗，而城市热力湍流要强于乡村，从而上层大气动量下传超过乡村而导致城市风速大于乡村，同时城乡温差产生的斜压性导致的局地环流也可能是原因之一。南京的资料分析结果，临界值在1.9 m/s左右，当风速小于它时，热力效应使得城市风速大于乡村。

图 5

Fig. 5

图 5 南京风速的城乡差与城市对比风速的相关散点图 Fig. 5 Scatter diagram of Nanjing urban−rural wind speed differences and reference wind speeds in urban area

类似城乡风速差，以气温城乡差序列△T=T-T'作为城乡热力差异的指标，由于没有3个乡村自动站的气温观测资料，另选六合(58235)、江浦(58237)、高邮(58241)3个邻近县级气象站逐时气温的插值构成对比气温T'，它与△V的相关系数为0.18，由于样本达8760，相关通过显著性检验，说明城市热岛存在有使地面风速增大的效应，以气温的城乡差△T、城市对比风速V'为变量，建立△V的回归方程式：

两自变量都能通过回归效果检验，但相对而言，V'方差贡献率占绝对主导地位，两者的回归方差贡献率之比为96∶4，热力效应可抵消部分摩擦效应，但就全年平均城乡风速差而言，所起作用有限。

以2005年南京城乡风速资料的分析得到以下结论：

(1)南京城乡风速概率分布函数均符合3参数的韦伯分布函数，但参数存在城乡差异，其中位置参数r的差别最大，其次为尺度参数，形状参数k的差异最小。

(2)南京风速概率密度函数曲线的城乡差异在3个不同风速区间呈现的差异特征是不同的，0.75～3.75 m/s范围，城市高于乡村，而小于0.75 m/s和大于3.75 m/s两个风速段则乡村地区的概率密度值高于城市，即城市地区在中间段风速出现的概率明显增加。

(3)南京风速的城乡差与对比风速呈线性关系，平均而言，风速小于1.90 m/s，城市化体现为使风速增强的效应，风速大于1.90 m/s时，摩擦作用起主导，城市下垫面削弱地面风速。

(4)南京城市化通过下垫面的改变从粗糙度增加和城市热岛两个方面对地面风速分布特征产生影响。全年而言，摩擦效应占绝对主导，背景风速弱时，热力效应作用明显。