中国城市化对未来气候的影响外文翻译资料

 2022-12-04 12:27:30

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中国城市化对未来气候的影响

摘要 在城市区域，城市化在人类活动影响气候方面对不同区域尺度的陆-地相互作用都有重要的作用。在本研究中，调查的是未来的城市化发展对中国气候方面的影响。通过CESM（地球系统模式）中的RCP（典型浓度路径）4.5模拟运用在WRF模式中对未来情景做降尺度分析。2050年的模拟结果显示了城市区域潜热减少并且感热增加，这一现象会导致地表温度升高和湿度降低。未来气候情景的模拟结果表明城市化会加重热效应，在区域和局地/城市尺度高达1.9摄氏度，这相当于RCP4.5情景下大规模的温室气体胁迫。更大的城市变暖效应在夜间和夏季模拟，这可以归功于建筑物多的地区的高热容量。城市化在降水方面的影响表明在夏季，不同的效应-包括取决于空间尺度的增加和减少的效应-与局地湿度过低和大尺度环流变化都有关系。城市化可以加强夏季中国南部的东亚夏季风，并轻微地削弱冬季中国北部的季风环流。因上述这些显著影响，我们建议城市化应该包含在模式预报中以提供一种更真实完整的对未来气候的描述。

关键词：城市化，未来气候，WRF，中国

1 简介

人类活动引起的土地变化在陆地表面和大气之间通过调节能量，水分和动力的交换对区域和全球尺度的气候产生了巨大的影响。城市化，最极端且仍在增加的土地变化之一，被认为在局地天气和区域气候中有重要作用，因它在温度（Oke 1982）和降水（Shepherd 2005）方面都有影响。城市地区更暖一些，就像被更冷一些的乡村地区环绕着的“热岛”(Shastri et al. 2015)。这一现象被称为城市热岛效应，因为城市地表有低反射率，大热储量(Kalnay and Cai 2003)，和人为热辐射(Grimm et al. 2008; Ichinose et al. 1999)。同时，研究表明城市化可以影响降水类型。非渗透性地表的城市区域会很大程度上减少湿度蒸发。城市热岛效应也会影响云，对流的发展和城市区域的降水类型(Shepherd 2005)。不仅如此，地面风也会被影响；城市区域的建筑会增加地面粗糙度，因而降低地面风速。城区敏感热流量可以通过边界层相互作用改变垂直动量的输送(Vautard et al. 2010)。

中国是伴随着高速城市化的快速发展的国家。中国GDP（国内生产总值）自1978至2000以平均9.5%的速度增长，相较于发展中国家为5%，发达国家为2.5% (Zhou et al. 2004)。中国城市人口自1980 年1.91亿增长到2009年的6.22亿 ，这很大程度上是由于乡村-城市人口迁移(Gong et al. 2012)。未来，到2050年，中国被预测为世界第二大城市人口增长国家（落后于印度），（2014年超过美国）。因此，城市化不仅在中国成为重要的社会经济主题，而且它对气候系统也有相当大的影响。

过去的研究证明中国城市化对温度和降水的可能影响。Jones et al. （2008) 发现与城市化相关的较小的变暖现象，在1951-2004年这段时期，大约每10年变暖0.1°C。在1961–2000 年间中国东部也发现了相似的与城市相关的变暖小趋势（0.11 °C每10年）(Ren et al. 2008)。不仅如此，中国南部的城市对比北方显现出更强的城市效应(Hua et al. 2008)。根据1979至1998的现场观测，Zhou et al. (2004)认为中国南部的高速城市化使平均地表温度以 0.05 °C每10年的速度增加。与这些观测数据相呼应，气候模式也被用来研究不同尺度和区域的城市气候，例如北京(Miao et al. 2009; Zhang et al. 2014)，长江三角洲(Liao et al. 2014; Wang et al. 2015)，珠江三角洲(Wang et al. 2013; Zhao et al. 2013)和整个中国 (Chen and Zhang 2013; Feng et al. 2012, 2013, 2014; Shao et al. 2013; Wang et al. 2012)。例如，Wang et al. (2012)发现城市扩张可以导致地表空气温度的增加，加强辐合，减少云量，并改变局部降水。此外，城市化也可以影响东亚季风系统 (Feng et al. 2013)。

尽管在局部和区域尺度上，城市化对气候有显而易见的巨大影响，未来气候的预测在土地变化的情景预测方面却几乎从未考虑城市地区面积增加的可能。在耦合模式对比实验5（CMIP5）中，尽管土地变化已经包含了一些模式群的气候胁迫，通常城市局部地区仍一直保持着常数(Di Vittorio et al. 2014)。Mahmood et al. (2014)认为城市胁迫应包含于未来气候模拟，因为它影响了大气动力，热力，能量交换，云物理过程和成分。

因此，在本研究中，运用区域气候模式来调查中国城市化对未来气候的影响。我们用WRF模式通过CESM进行动力降尺度模拟未来气候情景。城市化影响的检测基于两种土地情景。本研究的独特贡献在于它是第一个估计未来中国城市化影响气候的可能性的大小，并且是第一个检测未来城市化对气候的影响是否与温室气体胁迫相当。

  1. 模型描述和实验设计

2.1 WRF模式

WRF模式3.5版本被用作区域气候模拟。这里使用区域气候模式是因为GCMs粗糙的分辨率妨碍了城市化的精确描绘并且不能充分地解决城市地区的尺度或中尺度物理过程。因此，区域气候模式更加合适，因为它提供了一种更高的空间分辨率，更具代表性的物理过程和反馈，它发生在区域尺度，特别是有复杂地形的地区，例如不均匀的土地和地势。此外，许多研究成功地通过WRF验证了中国城市化对气候的影响(Feng et al. 2012, 2014; Miao et al. 2009; Wang et al. 2012)。因此，WRF模式应该有能力实现陆-气相互作用的研究，例如中国与城市化相关的那些作用。

本研究的模型领域包括整个中国区域，水平分辨率为30km (Figure S1)。模式中心为 35°N 和103°E，规格为西-东240*南-北180网格单元，模式最高层为50hPa。在本研究中，分辨率可能仍不能充分描绘一些城市。然而，空间分辨率适用于之前的研究中中国WRF模拟气候的降尺度分析(Feng et al. 2013; Gao et al. 2015; Liu et al. 2013)并且也应该对本研究中陆-气相互作用的获取有效果。

物理过程的参数 (Table 1)是基于之前的研究来选择的(Feng et al. 2012; Wang et al. 2012)。对于地表过程，是使用Noah地表模式 ( Chen and Dudhia 2001)与城市树冠模型UCM模式(Kusaka and Kimura 2004; Kusaka et al. 2001)耦合。UCM模式是模拟城市地表与大气之间能量和动量交换的单层模式(Kusaka et al. 2001)。在城市地区，地表温度和热通量基本来自于3种地面类型：屋顶，墙壁和街道。Noah模式基于城市局地辐合和单一地形计算出一个网格单元的地表温度和热通量(Chen et al. 2011)。

2.2 初始条件和边界条件

应用WRF降尺度模拟未来气候情景，运用“Global 6-hourly Bias-corrected CMIP5 CESM” (Monaghan et al. 2014)数据集作为初始条件和边界条件。这个数据集的产生是基于CCSM4和CMIP5数据库中每一情景的模拟输出。选择这个数据集是因为CESM被看做CMIP5 GCMs在全球尺度上最好的模拟温度和降水的模式(Knutti and Sed-lacek 2013)。在中国，它对模拟气候（特别是温度）变化方面的表现也很好(Chen and Frauenfeld 2014a)。因此，它很适合为WRF提供相关边界条件，与其他GCMs比较而言。不仅如此，CESM输出有些偏差。GCMs包含了区域尺度的偏差，因为他们都对具体物理过程有粗糙分辨率，有限代表性(Chen and Frauenfeld 2014a, b)。这些偏差也会影响降尺度的质量。在Monaghan et al. (2014) 数据集中，ECMWF，ERA-Interim (Dee et al. 2011) 被用来偏差修正，修正后的CESM 输出自1981– 2005 夏季平均每6小时一循环，因CESM中ERA-Interim的6小时扰动周期(Bruyegrave;re et al. 2014)。

修正偏差后的CESM输出，11年历史(1995–2005)与RCP4.5 (2050–2060)模拟被用作WRF的初始条件和边界条件。RCP4.5环境代表了适当的未来气候变暖趋势。第一年被认为是自旋加快时期并且只推断出未来10年的结果。海表面温度(SST)和地表深处温度在模式中持续更新。

2.3 实验设计

我们设计了3个实验来检测中国未来城市化对气候的影响。(1) HIST: 一个历史运行 (1995–2005) ，应用现在的土地环境，用(Figure S2)数据USGS 24-类土地。(2) RCP4.5:RCP4.5场景运行(2050–2060)应用现在的土地环境。（3）URB:RCP4.5场景运行(2050–2060)应用未来城市化的土地环境。RCP45–HIST的区别表明未来气候的改变是因为RCP 4.5中的温室气体胁迫，然而URB–RCP45的区别显示了城市化对未来气候的影响。在Arguuml;eso et al. (2014)的实验设计之后，所有城市类型都默认为高密度住宅区类型。

未来城区的概念起源于城市扩张的全球预测(Seto et al. 2012)。2030年城市化的可能性估计是以2000年全球城区范围，城市人口，人口密度和城市级别国民生产总值为基础，至2030年的预测。从2030年城市预测数据看，网格单元为城市化的可能性中超过75 % (Guuml;neralp et al. 2015a)被认为在2050年会成为城市地区。这是基于一个假设，如果一个像元在2030年有很高的城市化可能性，那么它在2050年会有相似或更高的可能性成为城市区域。图片1显示了城市区域2000年和2050年在WRF模式中具体数据。不断扩张的城市化在中国北方和南方地区都很明显，这些地区包括了我国大部分发达的人口稠密的地区。

在未来城市化土地覆盖情景中，每个格点单元的城市部分会增加，基于城市未来情景预期Seto et al. (2012)。覆盖植被地带会部分被城市地带取代。只有中国的未来城市化格点单元被改变了，与此同时其他格点单元仍保持与目前土地环境相同的状态。图片2表明2050年四种土地类型的最大变化，在城市化情景开始模拟后。农田是未来能够被城市地区侵占的主要土地类型。中国城市化地区增长的总数是2.6 % 。因此，农田会因为城市化在2050年减少2.2 %，剩余的0.4 %是由于减少的草地和森林。

  1. 结果

3.1 WRF降尺度模式的评估

第一次评估WRF降尺度模式的表现，是基于HIST与CRU温度和降水的观测资料比较(Harris et al. 2014)。图片S3表明WRF与观测得到的气候学海表面空气温度展现出很好的空间一致性，在夏季和冬季都有 0.96 (p lt; 0.01)的空间相关系数。在夏季，WRF很好地模拟了炎热区域，例如新疆的塔里木盆地，四川盆地，湖北和湖南省。在冬季，在模拟温度上存在系统性偏冷。这种偏冷主要位于青藏高原，这可以解释为GCMs (Chen and Frauenfeld 2014b)的偏冷和高海拔，和这片区域的复杂地形(Gao et al. 2015)。

图片S4表明季节性降水观测数据与HIST WRF模拟的比较。与之前提供的动力降尺度降水模拟研究相似(Gao et al. 2011, 2012; Liu et al. 2013)，WRF职能模拟降水的大概值，在夏季空间相关系统为 0.77 (p lt; 0.01) ，冬季为0.54 (p lt; 0.01) (图片 S4)。在夏季，CRU观测数据表明中国北方降水少，而东南降水多，由于东亚夏季风，中国南方降水量最大。WRF很好地再现了降水分布的基本空间类型，然而，它高估了中国西南部和长江三角洲地区的降水。中国西南部偏湿可能由于GCMs (Chen and Frauenfeld 2014b)中降水的高估和青藏高原的影响。然而，长三角洲地区的偏湿可能是由于观测数据的不确定性。

Feng et al. (2012) 发表基于TRMM数据的中国降水观测数据，这表现出长三角洲地区的高降水量。在冬季，降水观测数据由东南向西北减少。然而，WRF很大程度上低估了东南的降水并高估了西南的降水。 Yuan et al. (2012) 也发现这样一个中国东南部的冬季偏干，可能会导致陆面方案的选择。他们建议RUC陆面方案可以做出比Noah陆面方案更好的中国南部冬季气候性降水。然而，RUC陆面方案并不支持WRF中城市模型，它仅可用于Noah模型。基于以上评估和以前的研究，WRF能够为此研究提供合理的动力降尺度高分辨率气候模拟。然而，由于青藏高原的大而明显的偏差，我们的分析会把这片区域排除在外。

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