2019, Vol. 77
中国气象学会主办。
文章信息
- 郭良辰, 付丹红, 王咏薇, 苗世光. 2019.
- GUO Liangchen, FU Danhong, WANG Yongwei, MIAO Shiguang. 2019.
- 北京城市化对一次降雪过程影响的数值模拟研究
- A numerical study of urbanization impacts on a snowfall event in Beijing area
- 气象学报, 77(5): 835-848.
- Acta Meteorologica Sinica, 77(5): 835-848.
- http://dx.doi.org/10.11676/qxxb2019.053
文章历史
-
2019-01-02 收稿
2019-05-13 改回
2. 南京信息工程大学气候与环境变化国际合作联合实验室大气环境中心, 南京, 210044;
3. 南京信息工程大学大气物理学院, 南京, 210044;
4. 中国科学院大气物理研究所, 北京, 100029
2. Yale-NUIST Center on Atmospheric Environment, International Joint Laboratory on Climate and Environment Change(ILCEC), Nanjing University of Information Science&Technology, Nanjing 210044, China;
3. School of Atmospheric Physics, Nanjing University of Information Science&Technology, Nanjing 210044, China;
4. Institute of Atmosphere Physics, Chinese Academy of Science, Beijing 100029, China
当前，世界各国人口正在面临从农村到城市的大迁移。到2050年，世界城镇人口预计将再增加25亿，城镇人口居住比例将达到70%。随着城市人口密度的增大，城市基础设施的脆弱性更加明显，尤其在冬季，运输及商业运营在雨雪天气中将受到严重影响(Maze, et al, 2006)，会造成严重的经济损失(Black, et al, 2015)。因此，城市的快速扩张引发的城市热岛、环境变化以及能源供给等问题引起了广泛关注。
早在20世纪60年代，科学家们就提出了城市化会对降水产生影响(Changnon, 1968)。研究表明，城市地区下垫面性质的改变，人为热的排放和大气环境的变化会对局地温度、流场和降水等气候要素产生一定影响(Seto, et al, 2009)。
城市化对夏季中等强度以上的降水过程影响较为显著，Changnon等(1976, 1991)、Changnon(1978, 1979)在此基础上提出了城市增强降水机制的3种假说：(1)城市热动力作用导致多云的产生、云底高度变高以及云内部的不稳定性增强(Changnon, et al, 1976；Changnon, 1978;王华等, 2008)；(2)机械动力作用和热动力作用产生云和降水的触发区域，这主要表现在城市热岛增强了城市下风向的风速和水汽的水平输送，辐合和上升运动增强，导致下风向地区降水增加(Inamura, et al, 2011;孙继松等, 2007; Miao, et al, 2011; Han, et al, 2014;陈卫东等, 2015;张赟程等，2017; Zhong, et al, 2017)；(3)城市区域云中凝结核的合并过程比郊区更加旺盛和频繁(房文等，2011;肖辉等, 2010; Cooper, et al, 1997; Yin, et al, 2000)。
城市化对城市地区降雪量有一定减小作用，这主要是由于城市热岛对降水类型有一定的影响，边界层增温效应加强了雪的融化过程，产生混合型降水(Grillo, et al, 1971; Changnon, 2004; Jones, et al, 1980; Thériault, et al, 2010; Malevich, et al, 2011; Johnson, et al, 2018)。城市群和工业污染产生的大气污染物转化而来的云凝结核和冰核，使云中产生更多小云滴，同样会抑制降雪的产生(Givati, et al, 2004; Rosenfeld, 2000; Bokwa, 2010)。
北京及周边地区作为中国快速发展的三大城市群之一，城市化发展速度不断加快，常住人口已经突破两千万，这对北京地区的局地气候产生不同程度的影响(江晓燕等，2007；李晓莉等，2005；吴息等，2016；徐祥德等，2005；季崇萍等，2006；李书严等，2008)。利用标准气象站40年降水资料分析表明，北京冬季降水多属层状云降水，城市化进程对北京地区冬季降水产生了显著的、系统性的影响，这可能是由于北京城市热岛和城市干岛效应加速了云下降水物的蒸发过程，使得城区降水相对减少(王喜全等，2008)。
城市化进程对降雪的研究主要是在站点、雷达回波及卫星反演等观测资料的基础上进行，关于城市化对降雪的影响及其影响机理还存在不确定因素。因此，本研究利用中尺度数值预报(Weather Research and Forecast, WRF)模式探讨北京地区城市化快速发展对降雪的影响。这不仅对了解城市化发展对局地降水的影响有重要意义，也为政府制定应急管理政策和城市规划提供科学依据。
2 个例与模式简介 2.1 个例介绍2018年3月17日08时，受东移高空低压槽影响，高层存在明显的西南风急流，有利于水汽的输送。北京地区位于蒙古高压和黄海高压之间的辐合区，有较好的辐合抬升条件，低层东南风有利于渤海海湾水汽的输送。北京地区自西向东出现降水天气过程，中午前后降水较强，下午逐渐减弱。此次过程降水相态比较复杂，早晨大部分地区为降雪过程，随后出现雨夹雪或降雨天气，上午随着气温的下降，降雪过程加强，下午主要以雨夹雪天气为主。05—17时，全市平均降水量3.0 mm，城区3.5 mm，最大降水量出现在朝阳区豆各庄站，为7.1 mm。
2.2 中尺度数值预报模式简介及数值模拟方案设计文中采用中尺度数值预报模式WRF v3.9.1，模拟时间为2018年3月17日05时—18日05时，使用3层嵌套(图 1a)，水平网格分辨率分别为9、3和1 km，网格数分别为649×500、550×424和259×259，其中D01和D02采用北京城市气象研究院研发的睿图(RMAPS-ST)(范水勇等，2013)。第3层初始场和初始边界条件由D02的预报结果经降尺度得到。垂直方向分为38层，采用上疏下密的分层方式，顶层气压为50 hPa。下垫面资料是在20世纪90年代美国地质调查局(USGS)数据基础上，通过2009年Landsat/TM高分辨率卫星数据按照不透水面积比例将城市细分为高、中、低密度城市。城市参数的设置(表 1)，在一定程度上可以反映出北京真实的楼房建筑几何形态(张亦洲等，2013)。
|
| 图 1 模拟区域嵌套示意 (a. 3层嵌套区域，b.第3层嵌套区域，紫色圆环代表北京五环与六环) Fig. 1 Model domain and nesting areas (a. Triply-nested domains, b. the innermost domain, the purple rings represent the fifth and sixth rings of Beijing) |
| 参数 | 低密度住宅区 | 高密度住宅区 | 商业区 |
| 楼房高度(m) | 5 | 10 | 15 |
| 楼房宽度(m) | 8.3 | 9.4 | 10 |
| 街道宽度(m) | 8.3 | 9.4 | 10 |
| 人为热排放(W/m2) | 50 | 90 | 110 |
| 屋顶/楼房/街道热容量(J/(m3·K)) | 1.75×106 | 1.75×106 | 1.75×106 |
| 屋顶热传导率(J/(m·s·K)) | 1.2 | 1.2 | 1.2 |
| 楼房/街道热传导率(J/(m·s·K)) | 1.5 | 1.5 | 1.5 |
| 屋顶/楼房/街道反照率 | 0.05 | 0.05 | 0.05 |
| 屋顶发射率 | 0.9 | 0.9 | 0.9 |
| 楼房/街道发射率 | 0.98 | 0.98 | 0.98 |
陆面过程采用Noah方案(Tewari, et al，2004)，该方案在雨雪、冻雨覆盖下可以较好地提供土壤温度和含水量。使用耦合了Noah陆面过程的单层城市冠层方案(SLUCM)(Chen, et al, 2011)，其依据城市建筑形态和辐射、热量、水汽等相关气象要素可以较准确地计算城市地表能量平衡和风速变化，在北京地区具有很高的适用性(Miao et al, 2008, 2009)。由于模拟区域具有较高的分辨率，因此，只有第1层网格采用Kain-Fritsch积云方案(Kain, 2004)。云微物理方案采用包括云滴、雨滴、冰晶、雪、霰和冰雹的2-moment NSSL方案(Mansell, et al, 2010)，对降雪有较好的模拟能力。具体物理参数化方案见表 2。
| 物理过程 | 方案 |
| 云微物理 | NSSL 2-moment 4-ice scheme (Mansell, et al, 2010)(nssl_cccn=0.6×109) |
| 短波辐射 | Dudhia scheme (Dudhia, 1989) |
| 长波辐射 | rrtm scheme (Mlawer, et al, 1997)(swrad_scat=1.2) |
| 陆面过程 | Unified Noah land-surface model (Tewari, et al，2004) |
| 近地面层 | Revised MM5 Monin-Obukhov scheme (Paulson, 1970) |
| 边界层 | ACM2 PBL (Pleim, 2007) |
| 城市冠层 | Single-layer UCM (Chen, et al，2011) |
| 积云参数化 | D01: Kain-Fritsch (new Eta) scheme (Kain, 2004); D02，D03:无 |
为了分析城市化对降雪的影响，采用城市下垫面的对照试验(Urban)和用城市周围的农田等下垫面代替城市下垫面(noUrban)两种试验方案(图 2)，其参数设定以及初始场和初始边界条件一致。
|
| 图 2 北京地区土地利用类型水平分布 (a. Urban，b. noUrban) Fig. 2 Landuse type in Beijing (a. Urban case, b. noUrban case) |
降雪多为系统性降水，准确模拟出天气形势对于降水分布的模拟具有重要意义。图 3为韩国气象局(KMA)提供的2018年3月17日08时500、700和850 hPa的天气形势以及RMAPS-ST预报结果中相应天气形势。可以看到，模式模拟的天气形势与实际情况(KMA)有较好的一致性，不仅可以较准确模拟出不同高度流场分布，同时还可以准确模拟出高空500和700 hPa新疆以北的低压中心和冷中心以及850 hPa北京上空存在的冷气团。
|
| 图 3 天气形势对比(单位：℃) (a、c、e.KMA，b、d、f.RMAPS-ST D01；a、b. 500，c、d. 700，e、f. 850 hPa) Fig. 3 Comparison of synoptic weather patterns(unit:℃) (a, c, e. KMA; b, d, f. RMAPS-ST D01; a, b. 500, c, d. 700, e, f. 850 hPa) |
为了检验中尺度数值预报模式对此次降水过程的模拟能力，对比了模拟的累计降水量与中国国家气象信息中心研发的多源降水融合系统(CMA Multi-source Precipitation Analysis System, CMPAS)产品的累计降水量。已有研究表明：多源降水融合产品对降水检测效果较好，降水平均偏差较低，比卫星集成降水产品小一个量级(潘旸等，2018)。图 4为2018年3月17日07—17时CMPAS和Urban算例模拟的累计降水量的水平分布。从图 4a可以看出，CMPAS的累计降水量在北京有两个降水中心，分别位于市中心朝阳区和北部延庆区，最大累计降水量均超过5 mm，其余地区累计降水量集中在2—3 mm。Urban算例中对延庆区域的模拟累计降水量和降水范围明显偏小，但延庆地区位于北京五环以外，不是本研究分析的对象。Urban算例较好地模拟出朝阳区的降水中心，模拟最大累计降水量超过5 mm，但城区及下游区域累计降水量及降水范围明显偏大。综上可见，此次模拟的累计降水量和降水范围与CMPAS的结果较为一致，模拟结果基本可以再现北京地区此次降雪过程(图 4b)。
|
| 图 4 2018年3月17日07—17时北京地区观测和模拟累计降水量分布 (a.CMAPS，b.Urban算例模拟结果) Fig. 4 Distribution of total precipitation in Beijing from 07:00-17:00 BT 17 March 2018 (a. CMAPS, b. Urban case simulation) |
使用83个北京自动气象观测站的降水数据对模拟累计降水进行TS(Threat Score)评分
|
(1) |
式中，H为预报正确的站数，F为空报的站数，M为漏报的站数。TS的取值范围为0—1，评分越接近1表示预报效果越好，越接近0表示效果越差，TS=1表示预报准确率达到100%。
表 3为2018年3月17日07—17时模式模拟的累计降水量与观测结果命中、空报和漏报的站点数以及TS评分。可以看出，小雪以上和中雪以上的TS较高，分别为0.99和0.90。小雪以上只有1个站点空报，漏报率为0；中雪以上2个站点空报，6个站点漏报，可见模式可以准确预报此次降水过程的降水范围。大雪以上的TS较低，为0.54，空报和漏报站点分别为13和18。通过计算北京北部地区(延庆、怀柔和昌平区)和市区(朝阳、东城、西城、海淀和丰台区)站点平均累计降水量可知，市区观测平均值为3.48 mm，模拟平均值为4.00 mm，模拟结果与观测结果偏差不大。而北京北部观测平均值为2.93 mm，模拟平均值为1.09 mm，说明大雪以上TS较低的主要原因是北京北部地区模拟的累计降水量偏低。总体而言，模式可以较好模拟此次北京降雪过程。
| 命中 | 空报 | 漏报 | TS评分 | |
| 小雪 | 82 | 1 | 0 | 0.99 |
| 中雪 | 74 | 2 | 6 | 0.90 |
| 大雪 | 46 | 13 | 18 | 0.54 |
利用Urban与noUrban的模拟结果讨论北京城市化对降雪的影响，主要分析人口较多的五环以内区域。
4.1 城市化对北京降雪的影响图 5为北京五环以内各格点逐时平均降水量和降雪量。2018年3月17日降水过程基本可以分为两个阶段。第一阶段为降水开始的08—10时，08时，Urban和noUrban降水类型均为雪，09时降水类型为雪和雨混合型，以雪为主。10时，降水过程增强，Urban小时降水量最大为1.28 mm，为雪和雨混合型，其中降雨比例增大，而noUrban小时降水量最大为1.33 mm，表现为降雪过程。从逐时降水量可以看到，此降水阶段，noUrban逐时平均降水量高于Urban，城市化对总降水量表现为减小作用。第二阶段为10时至降水结束，此阶段降水过程逐渐减弱，Urban降水类型为雨夹雪，Urban中降雨比例持续增大，而noUrban降水类型仍以雪主。此阶段noUrban逐时平均降水量逐渐低于Urban，城市化对总降水量表现为增加作用。这表明城市化对北京五环以内地区的降水类型有重要影响，而对于降水量存在不同的影响。
|
| 图 5 2018年3月17日08—20时Urban和noUrban算例五环以内各格点逐时平均降水量和降雪量 Fig. 5 Hourly average precipitation and snowfall at each grid point within the 5th ring simulated by the Urban case and noUrban case during 08:00-20:00 BT 17 March 2018 |
表 4为两个算例不同阶段北京五环以内所有格点总降水量、总降雪量和总降雨量。可以进一步看出，城市化使第一阶段总降水量减少3.5%，其中总降雪量减少4.3%，总降雨量增加0.8%。第二阶段，城市化使得总降水量增加4.5%，其中总降雪量减小22.4%，总降雨量增加26.8%。从整个降水过程来看，城市化对降水类型有重要影响，而对总降水量的影响相对较小。
| 第一阶段 | 第二阶段 | 整个降水过程 | |||||||||
| Urban(mm) | noUrban(mm) | 增加百分比(%) | Urban(mm) | noUrban(mm) | 增加百分比(%) | Urban(mm) | noUrban(mm) | 增加百分比(%) | |||
| 总降水量 | 2482.0 | 2573.1 | -3.5 | 2109.1 | 2019.0 | 4.5 | 4591.1 | 4592.1 | -0.02 | ||
| 降雪量 | 2445.3 | 2557.9 | -4.3 | 1484.7 | 1936.7 | -22.4 | 3930.0 | 4494.6 | -12.3 | ||
| 降雨量 | 36.7 | 15.2 | 0.8 | 624.4 | 82.3 | 26.8 | 661.1 | 97.5 | 12.3 | ||
图 6为2018年3月17日07—17时Urban-noUrban累计降雪量、降雨量和降水量(降雨量+降雪量)差值的水平分布。可以看到，城市化使得北京主城区累计降雪量降低，累计降雨量增加，并且离市中心越近，累计降雪量的降低越明显。累计降雪量最大差值发生在东城区、西城区和朝阳区西北部，超过0.8 mm，同时累计降雨量增加1 mm以上。城市化对于累计降水量分布的影响主要表现为在海淀区及朝阳区西北部存在降水增多的雨带，其他地区为不同程度的减小。可以看到，城市化对主城区降水的时、空分布有着重要的影响。
|
| 图 6 2018年3月17日07—17时Urban与noUrban的降水差值水平分布 (a.累计降雪量，b.累计降雨量，c.累计降水量) Fig. 6 Distributions of total precipitation differences between Urban and noUrban simulations from 07:00-17:00 BT 17 March 2018 (a. total snowfall, b. total rainfall, c. total precipitation) |
从北京五环以内各格点水成物含量差值(Urban-noUrban)随时间和高度的变化(图 7)可以看出，城市化对水成物含量的垂直分布有一定的影响。在降水第一阶段，08时，城市化使得云中云水、冰晶、雪、霰和雨水含量减小，不利于云的发展，09—10时，云中霰粒子含量和雨水含量略有增加，而雪和冰晶仍表现为减小。降水第二阶段，城市化对云中水成物含量产生更为明显的影响，城市化使得过冷云水含量高值区略向上发展。0℃层以下，冰晶和雪含量减小，0℃层以上雪粒子明显增加，霰粒子和雨水含量增加。
|
| 图 7 Urban-noUrban五环以内各格点水成物平均含量垂直分布随时间的变化 (a.云水，b.冰，c.雪，d.霰，e.雨水；黑色实线为Urban算例0℃线位置) Fig. 7 Temporal changes of differences in vertical distribution of hydrometers between Urban and noUrban simulations averaged over all grid points within the 5th ring of Beijing (a. cloud water, b. ice, c. snow, d. graupel, e. rain water; black line represents the 0℃ temperature in the Urban case) |
图 8为北京五环以内各格点大气平均温度随时间和高度的变化。降水第一阶段，近地层大气温度在0℃以上，08时地面出现降雪，由于近地层温度较高，雪粒子下落过程逐渐融化，地面产生降雪和降雨混合降水过程。雪粒子的融化吸收潜热导致近地层温度下降，但Urban仍处于0℃以上，依旧表现为降雪和降雨混合过程，而noUrban中，融化潜热降温作用使得大气整层气温处于0℃以下，因此，10时雪和雨混合型转化为降雪。
|
| 图 8 五环以内各格点整层平均温度的时间变化 (a.Urban，b.noUrban) Fig. 8 Temporal evolutions of temperature averaged over the entire layer and all grid points within the 5th ring (a. Urban, b. noUrban) |
降水第二阶段，降水强度逐渐降低，城市化使得近地层温度逐渐升高，而noUrban中，10—12时，大气气温仍表现为整层处于0℃以下，仍为降雪，12时开始近地层温度逐渐升高并超过0℃，地面出现雪和雨混合型降水。因此，城市化对近地层大气温度的影响是影响降水类型的一个重要原因。
图 9为北京五环以内各格点平均地面热通量以及2 m气温和2 m比湿随时间的变化。城市地表具有不渗水及低反照率等特征，这使得城市地表感热通量明显增大，13时最大平均感热通量达到97 W/m2，noUrban最大平均感热通量仅为41 W/m2。从2 m平均气温随时间变化可以看出，城市化造成北京主城区2 m气温明显升高，这表明城市化有利于热通量向上输送，使得近地层温度相对较高，有利于雪粒子的融化。
|
| 图 9 模拟期间五环以内各格点气象要素平均值随时间的变化 (a.地表感热通量，b.2 m气温，c.地表潜热通量，d.2 m比湿) Fig. 9 Temporal evolutions of simulated meteorological elements averaged over all grid points within the 5th ring (a. sensible heat flux at surface, b. 2 m temperature, c. latent heat flux at the surface, d. 2 m specific humidity) |
从地表潜热通量随时间的变化可以看出，在降水第一阶段，城市化使得地表潜热通量略有增大，在降水第二阶段的初期，城市化使得地表潜热通量减小，随着降水过程的发展，城市化又使得地表潜热通量明显增大。从近地层2 m平均比湿随时间的变化也可以看到，在降水第一阶段的初期，城市化使得近地层的比湿降低，随着降水的形成发展，近地层比湿逐渐增大，到降水第二阶段，随着降水强度的逐渐减弱，近地层比湿也逐渐减小。
在降水第一阶段，城市化使得北京主城区表现为“城市干热岛”效应，而在降水第二阶段则表现为“城市热岛”效应。
图 10为北京五环以内各格点10 m风速和2 m水平水汽通量平均值随时间变化。降水第一阶段初期，城市化不利于近地层水平风速的发展和水汽的水平输送，到降水第二阶段，城市化使得近地层风速和水汽的水平输送增强。
|
| 图 10 模拟期间五环以内各格点气象要素平均值的时间序列 (a.10 m风速，b.2 m水平水汽通量) Fig. 10 Temporal evolutions of simulated meteorological elements averaged over all grid points within the 5th ring (a. 10 m wind speed, b. 2 m water vapor flux) |
图 11为北京五环以内各格点霰和雪主要源、汇项垂直分布随时间的变化。降水第一阶段，城市化对冰相相变过程的影响相对较弱，而到降水第二阶段，由于城市化使得近地层温度高于0℃，霰粒子和雪粒子融化，地表水汽增加(图 9d)，有利于过冷云水的形成(图 7a)，因而霰粒子和雪粒子碰冻过冷云水的过程增强，含量升高。
|
| 图 11 五环以内各格点霰和雪主要源汇项垂直分布随时间的变化 (a.Urban霰+雪融化，b.noUrban霰+雪融化，c.Urban霰+雪收集云水，d.noUrban霰+雪收集云水；黑色实线为0℃线位置) Fig. 11 Temporal changes of vertical distributions of major source and sink terms for graupel and snow averaged over all grid points within the 5th ring (a. Melting term for graupel and snow in the Urban case, b. melting term for graupel and snow in the noUrban case, c. collecting cloud water term for graupel and snow in the Urban case, d. collecting cloud water term for graupel and snow in the noUrban case; The black line represents the zero temperature in different case) |
图 12为北京五环以内各格点平均垂直水汽通量随时间的变化。在降水第一阶段，由于“城市干热岛效应”使五环以内水汽含量降低，因而不利于水汽的垂直输送和云的发展，导致地面总降水量减小。到降水第二阶段，城市化使地面水汽增加，有利于水汽的垂直输送和云的发展，导致地面总降水量增加。可见在水汽充足的情况下，城市化会增强城市上空冷云过程，增加地面总降水量。而云微物理过程的非绝热过程与低层大气中能量和水汽输送相互作用，影响降水类型和降水分布。
|
| 图 12 五环以内各格点平均垂直水汽通量随时间变化 Fig. 12 Temporal evolutions of vertical water vapor flux averaged over all grid points within the 5th ring |
文中选取2018年3月17日05—17时北京地区的一次降雪过程，利用中尺度数值预报模式模拟并分析北京城市化对此次降雪过程的影响。研究结果表明：
(1) 城市化使得北京五环以内降雪量减少，降雨量增加，这主要是由于城市化低层增温效应加强了雪的融化过程，产生混合型降水，并且离市中心越近越容易发生混合型降水。
(2) 城市化对降雪的总降水量和降水的时、空分布也存在一定的影响，在降水初期，城市化形成的“城市干热岛效应”不利于水汽的水平和垂直输送，不利于云的形成，地面总降水量减小。随着降水过程的发展，近地面水汽增加，“城市热岛效应”的热力抬升作用有利于水汽的垂直输送和云的发展，使冷云过程加强，地面总降水量增加。
因此，城市化产生的“城市效应”对低层大气温度和云微物理过程产生影响，而云微物理过程的非绝热过程又反过来影响低层大气温度和大气层结，影响能量和水汽输送，进而对云和地面降水产生影响。
| 陈卫东, 付丹红, 苗世光, 等. 2015. 北京地区城市环境对云和降水影响的个例数值模拟研究. 地球物理学进展, 30(3): 983–995. Chen W D, Fu D H, Miao S G, et al. 2015. Numerical simulation of urban environment impacts on clouds and precipitation in Beijing. Prog Geophys, 30(3): 983–995. (in Chinese) |
| 范水勇, 王洪利, 陈敏, 等. 2013. 雷达反射率资料的三维变分同化研究. 气象学报, 71(3): 527–537. Fan S Y, Wang H L, Chen M, et al. 2013. Study of the data assimilation of radar reflectivity with the WRF 3D-Var. Acta Meteor Sinica, 71(3): 527–537. (in Chinese) |
| 房文, 郑国光. 2011. 巨核对暖云降水影响的模拟研究. 大气科学, 35(5): 938–944. Fang W, Zheng G G. 2011. The effect of GCCN on warm-cloud precipitation. Chinese J Atmos Sci, 35(5): 938–944. DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2011.05.13 (in Chinese) |
| 季崇萍, 刘伟东, 轩春怡. 2006. 北京城市化进程对城市热岛的影响研究. 地球物理学报, 49(1): 69–77. Ji C P, Liu W D, Xuan C Y. 2006. Impact of urban growth on the heat island in Beijing. Chinese J Geophys, 49(1): 69–77. DOI:10.3321/j.issn:0001-5733.2006.01.010 (in Chinese) |
| 江晓燕, 张朝林, 高华, 等. 2007. 城市下垫面反照率变化对北京市热岛过程的影响:个例分析. 气象学报, 65(2): 301–307. Jiang X Y, Zhang C L, Gao H, et al. 2007. Impacts of urban albedo change on urban heat island in Beijing:A case study. Acta Meteor Sinica, 65(2): 301–307. DOI:10.3321/j.issn:0577-6619.2007.02.016 (in Chinese) |
| 李书严, 陈洪滨, 李伟. 2008. 城市化对北京地区气候的影响. 高原气象, 27(5): 1102–1110. Li S Y, Chen H B, Li W. 2008. The impact of urbanization on city climate of Beijing region. Plateau Meteor, 27(5): 1102–1110. (in Chinese) |
| 李晓莉, 毕宝贵, 李泽椿. 2005. 北京冬季城市边界层结构形成机制的初步数值研究. 气象学报, 63(6): 889–902. Li X L, Bi B G, Li Z C. 2005. Simulation study of formation mechanism of winter urban boundary layer structure over Beijing area. Acta Meteor Sinica, 63(6): 889–902. DOI:10.3321/j.issn:0577-6619.2005.06.006 (in Chinese) |
| 潘旸, 谷军霞, 宇婧婧, 等. 2018. 中国区域高分辨率多源降水观测产品的融合方法试验. 气象学报, 76(5): 755–766. Pan Y, Gu J X, Yu J J, et al. 2018. Test of merging methods for multi-source observed precipitation products at high resolution over China. Acta Meteor Sinica, 76(5): 755–766. (in Chinese) |
| 孙继松, 舒文军. 2007. 北京城市热岛效应对冬夏季降水的影响研究. 大气科学, 31(2): 311–320. Sun J S, Shu W J. 2007. The effect of urban heat island on winter and summer precipitation in Beijing region. Chinese J Atmos Sci, 31(2): 311–320. DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2007.02.12 (in Chinese) |
| 王华, 孙继松. 2008. 下垫面物理过程在一次北京地区强冰雹天气中的作用. 气象, 34(3): 16–21. Wang H, Sun J S. 2008. Effects of underlying surface physical process on a severe hail event occurred in Beijing area. Meteor Mon, 34(3): 16–21. DOI:10.3969/j.issn.1006-4354.2008.03.005 (in Chinese) |
| 王喜全, 王自发, 齐彦斌, 等. 2008. 城市化进程对北京地区冬季降水分布的影响. 中国科学D辑:地球科学, 38(11): 1438–1443. |
| Wang X Q, Wang Z F, Qi Y B, et al. 2009. Effect of urbanization on the winter precipitation distribution in Beijing area. Sci China Ser D:Earth Sci, 52(2): 250–256. DOI:10.1007/s11430-009-0019-x |
| 吴息, 吴文倩, 王彬滨. 2016. 城市化对近地层风速概率分布及参数的影响. 气象学报, 74(4): 623–632. Wu X, Wu W Q, Wang B B. 2016. Effects of urbanization on surface layer wind speed probability distribution and its parameters. Acta Meteor Sinica, 74(4): 623–632. (in Chinese) |
| 肖辉, 银燕. 2010.巨凝结核对山西一次降水过程影响的数值模拟//第27届中国气象学会年会大气物理学与大气环境分会场论文集.北京: 中国气象学会. Xiao H, Yin Y. 2010. Numerical simulation of the impacts of the giant condensation nuclei on once precipitation precess in Shanxi//Annual Meeting of the Chinese Meteorological Society. Beijing: Chinese Meteorological Society (in Chinese) |
| 徐祥德, 施晓晖, 张胜军, 等. 2005. 北京及周边城市群落气溶胶影响域及其相关气候效应. 科学通报, 50(22): 2522–2530. DOI:10.3321/j.issn:0023-074X.2005.22.014 |
| Xu X D, Shi X H, Zhang S J, et al. 2006. Aerosol influence domain of Beijing and peripheral city agglomeration and its climatic effect. Chinese Sci Bull, 51(16): 2016–2026. DOI:10.1007/s11434-006-2066-4 |
| 张亦洲, 苗世光, 戴永久, 等. 2013. 北京夏季晴天边界层特征及城市下垫面对海风影响的数值模拟. 地球物理学报, 56(8): 2558–2573. Zhang Y Z, Miao S G, Dai Y J, et al. 2013. Numerical simulation of characteristics of summer clear day boundary layer in Beijing and the impact of urban underlying surface on sea breeze. Chinese J Geophys, 56(8): 2558–2573. (in Chinese) |
| 张赟程, 王晓峰, 张蕾, 等. 2017. 海风与热岛耦合对上海强对流天气影响的数值模拟. 高原气象, 36(3): 705–717. Zhang Y C, Wang X F, Zhang L, et al. 2017. Numerical simulation of the impacts of the sea-breeze and the urban heat island on the severe convective event in Shanghai. Plateau Meteor, 36(3): 705–717. (in Chinese) |
| Black A W, Mote T L. 2015. Characteristics of winter-precipitation-related transportation fatalities in the United States. Wea, Climate, Soc, 7(2): 133–145. DOI:10.1175/WCAS-D-14-00011.1 |
| Bokwa A. 2010. Effects of air pollution on precipitation in Kraków (Cracow), Poland in the years 1971-2005. Theor Appl Climatol, 101(3-4): 289–302. DOI:10.1007/s00704-009-0209-7 |
| Changnon Jr S A. 1968. The La Porte weather anomaly-fact or fiction?. Bull Amer Meteor Soc, 49(1): 4–11. DOI:10.1175/1520-0477-49.1.4 |
| Changnon Jr S A, Semonin R G, Huff F A. 1976. A hypothesis for urban rainfall anomalies. J Appl Meteor, 15(6): 544–560. DOI:10.1175/1520-0450(1976)015<0544:AHFURA>2.0.CO;2 |
| Changnon Jr S A. 1978. Urban effects on severe local storms at St. Louis. J Appl Meteor, 17(5): 578–586. DOI:10.1175/1520-0450(1978)017<0578:UEOSLS>2.0.CO;2 |
| Changnon Jr S A. 1979. Rainfall changes in summer caused by St. Louis. Science, 205(4404): 402–404. |
| Changnon Jr S A, Shealy R T, Scott R W. 1991. Precipitation changes in fall, winter, and spring caused by St. Louis. J Appl Meteor, 30(1): 126–134. DOI:10.1175/1520-0450(1991)030<0126:PCIFWA>2.0.CO;2 |
| Changnon Jr S A. 2004. Urban effects on winter snowfall at Chicago and St. Louis. Bull Ill Geogr Soc, 46: 3–14. |
| Chen F, Kusaka H, Bornstein R. 2011. The integrated WRF/urban modelling system:Development, evaluation, and applications to urban environmental problems. Int J Climatol, 31(2): 273–288. DOI:10.1002/joc.2158 |
| Cooper W A, Bruintjes B T, Mather G K. 1997. Calculations pertaining to hygroscopic seeding with flares. J Appl Meteor, 36(11): 1449–1469. DOI:10.1175/1520-0450(1997)036<1449:CPTHSW>2.0.CO;2 |
| Dudhia J. 1989. Numerical study of convection observed during the winter monsoon experiment using a mesoscale two-dimensional model. J Atmos Sci, 46(20): 3077–3107. DOI:10.1175/1520-0469(1989)046<3077:NSOCOD>2.0.CO;2 |
| Givati A, Rosenfeld D. 2004. Quantifying precipitation suppression due to air pollution. J Appl Meteor, 43(7): 1038–1056. DOI:10.1175/1520-0450(2004)043<1038:QPSDTA>2.0.CO;2 |
| Grillo J N, Spar J. 1971. Rain-snow mesoclimatology of the New York metropolitan area. J Appl Meteor, 10(1): 56–61. DOI:10.1175/1520-0450(1971)010<0056:RSMOTN>2.0.CO;2 |
| Han J Y, Baik J J, Lee H. 2014. Urban impacts on precipitation. Asia-Pacific J Atmos Sci, 50(1): 17–30. DOI:10.1007/s13143-014-0016-7 |
| Inamura T, Izumi T, Matsuyama H. 2011. Diagnostic study of the effects of a large city on heavy rainfall as revealed by an ensemble simulation:A case study of central Tokyo, Japan. J Appl Meteor Climatol, 50(3): 713–728. DOI:10.1175/2010JAMC2553.1 |
| Johnson B, Shepherd J M. 2018. An urban-based climatology of winter precipitation in the northeast United States. Urban Climate, 24: 205–220. DOI:10.1016/j.uclim.2018.03.003 |
| Jones P A, Jiusto J E. 1980. Some local climate trends in four cities of New York State. J Appl Meteor, 19(2): 135–141. DOI:10.1175/1520-0450(1980)019<0135:SLCTIF>2.0.CO;2 |
| Kain J S. 2004. The Kain-Fritsch convective parameterization:An update. J Appl Meteor, 43(1): 170–181. DOI:10.1175/1520-0450(2004)043<0170:TKCPAU>2.0.CO;2 |
| Malevich S B, Klink K. 2011. Relationships between snow and the wintertime minneapolis urban heat island. J Appl Meteor Climatol, 50(9): 1884–1894. DOI:10.1175/JAMC-D-11-05.1 |
| Mansell E R, Ziegler C L, Bruning E C. 2010. Simulated electrification of a small thunderstorm with two-moment bulk microphysics. J Atmos Sci, 67(1): 171–194. DOI:10.1175/2009JAS2965.1 |
| Maze T H, Agarwal M, Burchett G. 2006. Whether weather matters to traffic demand, traffic safety, and traffic operations and flow. Transp Res Rec:J Transp Res Board, 1948(1): 170–176. DOI:10.1177/0361198106194800119 |
| Miao S G, Chen F. 2008. Formation of horizontal convective rolls in urban areas. Atmos Res, 89(3): 298–304. DOI:10.1016/j.atmosres.2008.02.013 |
| Miao S G, Chen F, LeMone M A, et al. 2009. An observational and modeling study of characteristics of urban heat island and boundary layer structures in Beijing. J Appl Meteor Climatol, 48(3): 484–501. DOI:10.1175/2008JAMC1909.1 |
| Miao S G, Chen F, Li Q C, et al. 2011. Impacts of urban processes and urbanization on summer precipitation:A case study of heavy rainfall in Beijing on 1 August 2006. J Appl Meteor Climatol, 50(4): 806–825. DOI:10.1175/2010JAMC2513.1 |
| Mlawer E J, Taubman S J, Brown P D, et al. 1997. Radiative transfer for inhomogeneous atmospheres:RRTM, a validated correlated-k model for the longwave. J Geophys Res:Atmos, 102(D14): 16663–16682. DOI:10.1029/97JD00237 |
| Paulson C A. 1970. The mathematical representation of wind speed and temperature profiles in the unstable atmospheric surface layer. J Appl Meteor, 9(6): 857–861. DOI:10.1175/1520-0450(1970)009<0857:TMROWS>2.0.CO;2 |
| Pleim J E. 2007. A combined local and nonlocal closure model for the atmospheric boundary layer. Part Ⅰ:Model description and testing. J Appl Meteor Climatol, 46(9): 1383–1395. DOI:10.1175/JAM2539.1 |
| Rosenfeld D. 2000. Suppression of rain and snow by urban and industrial air pollution. Science, 287(5459): 1793–1796. DOI:10.1126/science.287.5459.1793 |
| Seto K C, Shepherd J M. 2009. Global urban land-use trends and climate impacts. Curr Opin Environ Sust, 1(1): 89–95. DOI:10.1016/j.cosust.2009.07.012 |
| Tewari M, Chen F, Wang W. 2004. Implementation and verification of the unified NOAH land surface model in the WRF model//Proceedings of the 20th Conference on Weather Analysis and Forecasting/16th Conference on Numerical Weather Prediction. Seattle, WA, US: American Meteorological Society, 11-15 |
| Thériault J M, Stewart R E, Henson W. 2010. On the dependence of winter precipitation types on temperature, precipitation rate, and associated features. J Appl Meteor Climatol, 49(7): 1429–1442. DOI:10.1175/2010JAMC2321.1 |
| Yin Y, Levin Z, Reisin T, et al. 2000. Seeding convective clouds with hygroscopic flares:Numerical simulations using a cloud model with detailed microphysics. J Appl Meteor, 39(9): 1460–1472. DOI:10.1175/1520-0450(2000)039<1460:SCCWHF>2.0.CO;2 |
| Zhong S, Qian Y, Zhao C. 2017. Urbanization-induced urban heat island and aerosol effects on climate extremes in the Yangtze River Delta region of China. Atmos Chem Phys, 17(8): 5439–5457. DOI:10.5194/acp-17-5439-2017 |