1、2023 年第 46 卷第 1 期:119-131专 刊http:/dqkxxbcnjournalsorg引用格式:高焕妍，沈新勇，董伟，等，2023城市化和西太平洋副热带高压增强对中国复合热浪的协同作用 J 大气科学学报，46(1):119-131Gao H Y，Shen X Y，Dong W，et al，2023The synergy of urbanization and western Pacific subtropical high intensification on compoundheat waves in China J Trans Atmos Sci，46(1):119-1
2、31doi:10.13878/jcnkidqkxxb20210311001(in Chinese)城市化和西太平洋副热带高压增强对中国复合热浪的协同作用高焕妍，沈新勇*，董伟，赵亮，罗亚丽，王咏青 南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏 南京 210044;南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)，广东 珠海 519082;中国科学院 大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室，北京 100029;中国气象科学研究院 灾害天气国家重点实验室，北京 100081*联系人，E-mail:shenxy nu
3、isteducn2021-03-11 收稿，2021-05-11 接受国家重点研发计划项目(2019YFC1510400);国家自然科学基金资助项目(41975054;41930967;41790471);中国科学院战略性先导科技专项(XDA20100304)摘要基于黑球湿球温度识别了中国复合热浪，并定量分析了城市化和西太平洋副热带高压(简称西太副高)对中国复合热浪的协同作用。结果表明:19792019 年中国复合热浪的发生天数、强度和影响范围都在逐步上升，尤其在 2010 年以后出现跃升，比20 世纪 80 年代增大了 4 倍左右;城市化快速发展和西太副高增强协同加剧了中国复合热浪;较早发展
4、的城市化对热浪天数、强度、范围增长的贡献分别是 9.2%、12.5%、7.5%，而同期西太副高的增强对三类热浪指数有约 30%的正贡献，甚至在考虑全球变暖对西太副高的加强作用时，西太副高的贡献增至 70%左右。这表明，快速发展的城市化和全球变暖背景下增强的西太副高的协同作用可以解释 80%以上 21 世纪初中国复合热浪的跃升。关键词复合热浪;城市化;西 太 平 洋 副 热带高压;协同作用中国高温热浪在最近几十年变得更加频繁和持久(沈皓俊等，2018;张嘉仪和钱诚，2020)，尤其是华南和西南等地区热浪显著增多(贾佳和胡泽勇，2017;沈皓俊等，2018)。其次，新疆、长江中下游以南地区也受到热
5、浪的严重影响，为热浪频次高值区(Ding et al，2010)。全球变暖进一步使得热浪强度增强、持续时间不断增加，人们正暴露在更加炎热的环境中(Liao et al，2018;余荣和翟盘茂，2021)。当高温超过了人体耐受极限，可能会对人们的生命健康造成威胁，给人类带来疾病与死亡(Sherwood andHuber，2010;Ma et al，2015)。Yang et al(2013)对广州 2015 年 7 月 1324 日发生的一次较强热浪事件进行了研究，发现热浪持续期间死亡人数比参考时段(2015 年 7 月 2227 日及 8 月 914 日)增长了 145 人。热浪不仅会对人体健
6、康产生威胁，还可能对社会经济和生态系统的许多方面造成重大影响。比如，2013 年，中国东部经历了 20 世纪 60 年代以来最炎热的夏季，大范围、持续时间长的极端高温热浪席卷了当地，严重影响了社会和经济的稳定发展(Sun et al，2014)，造成的直接损失达到了 5.9亿人民币(Hou et al，2014)。鉴于高温热浪对社会发展和人体健康的影响如此之大，而中国高温热浪正在不断加强，所以深入研究热浪的特征及成因有利于适应并减轻其对人类健康和经济发展造成的不利影响。之前对于热浪的大部分研究只考虑了单一要素温度来识别热浪(Meehl and Tebaldi，2004;Andersonand
7、Bell，2011;Lau and Nath，2012;郑 雪 梅 等，2023 年 1 月第 46 卷第 1 期2016)。然而近几年有一些研究表明，高湿度环境会限制人体散热效率，并放大高温热浪事件的强度和影响，给人体健康带来更多危害。所以同时考虑温度和湿度去识别高温热浪更有利于帮助人们抵御热 浪 的 侵 袭(Ostro et al，2009;Sherwood andHuber，2010;Mora et al，2017;陈曦等，2020)。此外，高湿对极端高温有增强放大作用，潮湿环境下中国热浪的发生频率比干燥环境高 20%，且高湿度使得热浪频次、强度、持续时间展现出更显著的增长趋势(Fisc
8、her and Knutti，2013;Liao et al，2018;Xu etal，2020)。在潮湿地区，仅基于温度定义的热浪变化特征分析可能低估了热浪的严重程度以及其给人类健康带来的危害(usso et al，2017)，这些结果说明综合多种气象要素(温度、湿度等)去定义、分析热浪是十分必要的。黑球湿球温度(WBGT，Wet-Bulb Globe Temperature)作为衡量人体热应激的一个重要指数(ISO，2017;Andrews et al，2018)，它综合考虑了温度、湿度、风速、辐射的共同作用，曾被美国军队用于识别人体可能遭受热应激的环境条件，以采取措施进行预防和保护，减少
9、伤亡(Liljegren etal，2008)。目前已有少量学者开始用 WBGT 定义复合型高温热浪，并针对这种复合型热浪的变化特征进行初步的检测分析(Hanna et al，2015;Knutsonand Ploshay，2016;Lee and Min，2018;Heo and Bell，2019)，然而这些研究大多采用简化版 WBGT 公式(只考虑温度和湿度)，并未在四类气象要素综合考虑的情况下识别热浪。因此有必要严格从 WBGT定义出发去识别热浪，并进一步揭示其基本特征及成因等。全球变暖大背景下，城市化和大气环流异常是热浪频繁发生的两个重要驱动因子(Liao et al，2018;焦敏
10、等，2019;Liu et al，2019;王倩等，2019)。首先，城市化作为一个对极端高温具有重要影响的因子，其热岛效应会对热浪有显著增强的作用(Yang et al，2017;马红云等，2018;袁宇锋和翟盘茂，2022)。改革开放以来，中国城市化快速发展，城镇化水平有了较大幅度的提高，在东南部区域形成了目前国内经济最为发达的长江三角洲和珠江三角洲城市群，还形成了川渝、长江中游、海峡西岸、关中、中原等多个城市群(李恒，2019)。城市面积扩张使植被覆盖减少，增强了地表的不透水性、水分蒸发减少，从而影响城市热量平衡(潜热减少、感热增多)(Grimmond and Oke，1991;Luo
11、and Lau，2018)。城市建设还会通过改变反照率、增加人为热排放等方式影响城市气温(Oke，1982;Allen et al，2011)，使得城市地区热浪事件多于乡村地区，热浪强度更强、持续时间更长(McCarthy et al，2010;Lin et al，2018a，2018b;Xiao et al，2019)，灾害更加严重。其次，大气环流异常是热浪产生和维持的主要影响因子，高 压 反 气 旋 是 控 制 热 浪 的 最 常 见 系 统(Matsueda，2011;Freychet et al，2017;Wang et al，2017)，尤其是发生大范围热浪时，可以观测到反气旋异常增
12、强(Luo and Lau，2017)。已有研究表明，西太副高的异常会影响我国夏季热浪，尤其是对华南、华东地区影响最大(Luo and Lau，2017;Liu etal，2019)。副高西伸增强时，副高影响区域盛行下沉气流，大气稳定，有利于持续性高温的维持(张尚印等，2004;张曦和黎鑫，2017)。在全球变暖进一步加剧的大背景下，西太平洋副热带高压有显著加强(Choi and Kim，2019)，这使得西太平洋副热带高压对中国高温热浪的影响进一步加剧。近三十年，中国城市化快速发展(Yang et al，2017;李恒，2019)、全球变暖影响下西太平洋副热带高压的强度在不断增强(Matsu
13、mura et al，2015)，然而目前尚未有研究系统性地给出城市化和西太平洋副热带高压的同时加强对中国复合热浪的影响。本文结合 WBGT 数据和土地利用数据，利用统计学方法定量分析城市化与西太副高对中国复合热浪持续增多的贡献。1资料和方法1.1WBGT 计算方法利用 19792019 年 510 月逐日的 WBGT 数据识别复合热浪，WBGT 考虑了多种气象要素的影响，空间分辨率为 0.10.1，计算公式如下。IWBGT=07Tw+02Tg+01Ta。(1)其中:Tw是湿球温度;Tg是黑球温度;Ta为干球(环境)温度。WBGT 计算需要 2 m 温度，近地面风场，2 m 相对湿度，向下的太
14、阳短波辐射，其数据来源于欧洲中期天 气 预 报 中 心 的 逐 小 时 EA5 再 分 析 资 料(https:/cdsclimatecopernicuseu/#!/search?text=EA5type=dataset)，之后将数据进一步处理为日平均值。WBGT 指数综合考虑了湿球温度、黑球温度和干球(环境)温度，这三类指数的详细计算方法见 Liljegren et al(2008)。1.2复合热浪及其相关指数基于 1.1 节中计算得到的逐日 WBGT 数据，采021高焕妍，等:城市化和西太平洋副热带高压增强对中国复合热浪的协同作用专 刊用相对阈值法确定复合热浪的阈值(Anderson an
15、dBell，2011;Liao et al，2018)，用于筛选复合热浪。对于 510 月的每一天，选取 19792019 年该日41 a的 WBGT 数据升序排序，取第 95 百分位值作为该日的复合热浪阈值。当连续 3 d 及 3 d 以上WBGT 数据超过了当日的复合热浪阈值时，则发生了复合热浪。为了分析 19792019 年夏半年(510 月)复合热浪的时空变化规律，选取热浪天数、热浪强度、热浪范围三个指数描述复合热浪的基本特征。热浪天数是指每年夏半年(510 月)发生的热浪总天数;热浪强度为每年夏半年所有热浪天的 WBGT 值的累积总和;热浪范围指同一天内同时发生复合热浪的格点数占总格
16、点数的比率。本文气候态的研究时段选取为 19812010 年。图 1所有城市格点的位置分布(黑色格点代表第一类城市站点，灰色格点代表第二类城市站点)Fig1Location distribution of all urban grid points(Black grid points represent the first type of urbanstations，and gray grid points represent the second type of urban stations)1.3城市化对复合热浪的贡献以往的研究多采用城乡对比法研究城市化对极端高温的影响，即选取城乡对比序列进行分析(Yang et al，2017)，本文参考此方法对城市化贡献进行研究。本文利用中国科学院地理科学与资源研究所，资源环境科学与数据中心提供的 1990、2015 年 1km 分辨率土地利用数据(http:/wwwresdccn/)，参考 Liao et al(2018)的方法分别对 1990 和 2015年中国大陆范围内的城市格点进行选取，即以格点为中心，2 km 范围内建成区面积超过 3
