2015, 26 (5): 545-554
2. 北京师范大学减灾与应急管理研究院, 北京100875;
3. 北京师范大学资源学院, 北京100875
2. Academy of Disaster Reduction and Emergency Management, Beijing Normal University, Beijing 100875;
3. College of Resource Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing 100875
IPCC第5次评估报告指出，气候系统变暖是毋容置疑的事实。1980—2012年全球海陆表面气温上升0.85℃，为工业革命以来最暖的30年[1]。第2次气候变化国家评估报告指出，1960—2009年中国年平均地面气温上升了1.38℃，比全球或北半球同期平均增温速率明显偏高[2]。BCC_CSM1.1模式对我国气温变化未来趋势模拟显示：2011—2030年中国平均气温变化速率达到0.48 ℃/10 a，远高于1960—2010年0.27 ℃/10 a的增温速率[3]。20世纪60年代夏季极端气温典型覆盖区占全球陆地面积不到1%，当前已快速上升为10%[4]，极端气温事件亦在增多[5]。2003年和2010年欧洲和俄罗斯超级热浪导致大规模农作物枯萎、森林大火和数万人死亡[6-7]，Barriopedro等[6]研究发现，未来40年欧洲发生严重热浪的可能性增加5~10倍。随着北极海冰融化及北半球高纬度雪覆盖减少，北美及亚欧大陆中纬度地区极端高温和干旱等天气事件愈加频繁[8]。极端高温作为全球变暖最直接体现，已成为全球气候变化研究中的热点问题[9-13]。
在全球变暖背景下，城市在现代社会中的中心地位和主导作用更加凸显，既是环境资源问题的高发地和社会矛盾的集结场，又是引领和带动全社会实现可持续发展的引擎和支点[14]，更是气候变化响应的敏感区和脆弱区。近几十年，京津冀一体化进程不断加快，城镇化率由1998年的32.0%上升为2012年的62.5%，人口密度亦由1998年364人/km2迅速增加到460人/km2，城市化过程举世瞩目。2014年5月新一轮高温热浪，使北京地区自来水供应量连续5 d增加，城区日供水量达291.9×104 m3，接近百年北京自来水供水记录极值，水量相当于1.5个昆明湖[15]。因此，关注京津冀地区热浪时空变化特征，探讨高温热浪影响因素，对区域经济和社会可持续发展具有重要的实践意义。
在已有的研究中，Wang等[16]就近20年京津冀地区城市扩张对夏季近地表气温影响分析发现，城市土地利用变化对区域热浪发生具有显著影响；张国华等[17]通过城市与郊区高温特征对比，分析了城市化对京津冀高温天气变化的影响，发现北京、天津城市化对高温天气效应在20世纪60年代已有体现，但小城镇城市化效应有所滞后；施洪波[18]分析了1960—2008年京津冀地区夏季高温日数时空变化特征，发现京津冀地区夏季高温日数在空间上呈南多北少，在时间上并无显著的线性变化趋势；胡姝婧等[19]利用MODIS地表温度产品，分析了京津冀都市圈热环境空间格局特征；史印山等[20]对京津冀高温天气时空分布和环流特征进行分析，指出京津冀地区高温天气与区域干旱具有高耦合性，北半球500 hPa环流异常可作为高温天气预测依据。上述结果推动了京津冀高温热浪变化的研究，为认识我国北方城市群极端气候的响应特征提供了方法和理论借鉴。然而，在京津冀地区气候变化过程和高温天气事件认识取得长足进步的同时，高温热浪的湿度效应和持续性特征在许多研究中较少考虑，多数研究主要关注高温日数变化；与此同时，在区域尺度上，城市化和环流异常对热浪影响规律仍需进一步解读。因此，选取京津冀地区作为研究对象，本文分析1960—2013年京津冀热浪时空变化特征，探讨迁站背景下城市化对热浪趋势变化影响，并尝试寻找热浪异常稳定的环流指示信号，以期为科学适应和应对气候变化提供参考。
1 研究区概况京津冀地区位于华北平原北部，范围为36°05′~42°37′N，113°27′~119°50′E，包括北京、天津和河北省石家庄、唐山、保定、秦皇岛、廊坊、沧州、承德、张家口8个地市及所属通州新城、顺义新城、滨海新区和唐山曹妃甸工业新区 (图 1)。地势西北高、东南低，西部和北部为太行山、燕山山脉，东南为华北平原北端，东临渤海[21]。气候为典型的温带半湿润半干旱大陆性气候，降水量自东南向西北递减。按照气候区划，京津冀地区可分为坝上中温带气候区 (Ⅰ)、北部山地气候区 (Ⅱ)、西部太行山山地气候区 (Ⅲ)、平原暖温带气候区 (Ⅳ) 和沿海气候区 (Ⅴ)[22]。
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| 图 1. 研究区气候区划及气象站分布 Fig 1. Climate regionalization and the distribution of meteorological stations in the study area | |
2 资料与方法 2.1 资料
京津冀及周边地区共有34个气象站覆盖，1960—2013年逐日最高温和相对湿度资料来源于中国气象数据网 (http://data.cma.gov.cn)。为了寻找对京津冀热浪异常具有稳定指示意义的环流因子，选取一系列与该区域气温变化密切相关的环流因素，作为热浪频次变化的相关因素。其中，印度洋偶极子 (IOD)、南方涛动 (SOI)、西太平洋副热带高压 (WPSH) 和青藏高原高空反气旋环流异常 (TPAI) 逐月指数来源于国家气候中心发布的74项环流指数数据集。青藏高原夏季反气旋环流异常由青藏高原500 hPa (30°~40° N，75°~105° E) 气压平均值变化衡量；东亚夏季风指数 (EASMI) 来源于中国科学院大气物理研究所 (http://lip.lasg.ac.cn)；北极涛动 (AO) 和北大西洋涛动指数 (NAO) 来源于美国国家航空航天局 (http://www.swpc.noaa.gov)；北太平洋10年涛动指数 (PDO) 来源于华盛顿环境学院 (http://jisao.washington.edu)。
2.2 方法热浪指数构建综合考虑热浪的炎热程度和累积效应。炎热程度以当日炎热指数与炎热临界之差衡量；炎热天气过程累积效应分为炎热强度累积效应和持续时间累积效应[23]。热浪指数为
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(1) |
式 (1) 中，Hi为热浪指数；ET为当日炎热指数，代表人体对气象环境的舒适感；E′T为炎热临界值，高于临界值表示为感觉炎热；ETi为当日之前第i日炎热指数；ndi为当日之前第i日距当日的日数；N为炎热天气过程持续时间。高温热浪指数分为3个等级：2.8≤Hi＜6.5为轻度热浪 (Ⅲ级)，6.5≤Hi＜10.5为中度热浪 (Ⅱ级)，Hi≥10.5为重度热浪 (Ⅰ级)。
炎热指数 (ET) 是描述热应力的舒适指标[24]，该指标主要考虑气温和相对湿度对人体舒适度的综合影响。传统炎热指数为
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(2) |
式 (2) 中，Ta0为环境温度 (单位：℃)，R0为空气相对湿度 (单位：%)。
由于我国北方地区高温热浪天气多为干热型，相对湿度多在50.0%以下，传统炎热指数计算值往往较低，不能准确反映区域热浪天气特征。黄卓等[23]综合考虑高温干热和高温闷热两种情景，对传统炎热指数进行修正，得到判别热浪的新炎热指数模型：
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(3) |
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(4) |
其中，Ta为日最高气温 (单位：℃)，R为日平均相对湿度 (单位：%)。
炎热临界值 (E′T) 为判断是否为高温热浪天气标准。当炎热指数大于炎热临界值，表示当日达到高温热浪级别，可以计算热浪指数。本文依据高温热浪国家标准 (GB/T 29457-2012)，利用1981—2010年5—9月逐日气象资料，以最高气温大于33.0℃的炎热指数为样本，通过分位数法计算各站点炎热临界值 (分位数取50.0%)。
3 结果分析 3.1 京津冀地区热浪时空变化特征1960—2013年京津冀地区不同等级热浪变化具有明显的年代际变化特征，其变化过程可以分为4个阶段：20世纪60年代热浪偏多期，以中度和重度热浪增加为主；20世纪70—90年代初热浪偏少期，以轻度和中度热浪增加为主，重度热浪持续偏低；20世纪90年代中期至21世纪初为热浪大幅增加期，以重度热浪增加最为明显，轻度热浪则多为负距平；2003年之后热浪增幅减缓期，该时段中度热浪增加最为明显，轻度和重度热浪整体为正距平，但正距平幅度逐渐减小 (图 2)。为了增加已有研究可比性，参考IPCC AR5气候均值期，图 2中距平为相对于1961—1990年平均值[1]。与叶殿秀等[25]研究1961—2010年我国夏季高温热浪变化特征对比，京津冀地区与全国热浪变化趋势具有一致性。
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| 图 2. 1960—2013年京津冀地区轻度热浪、中度热浪、重度热浪和热浪总频次变化曲线 Fig 2. Variations of slight heat waves, moderate heat waves, severe heat waves and total frequency of heat waves in Beijing-Tianjin-Hebei Region during 1960-2013 | |
图 3为1960—2013年京津冀地区各站逐月Mann-Kendall趋势分析，图中横坐标以京津冀三大地理单元排列 (东部平原区、沿海地区、北部山地区)，Mann-Kendall值越大，变化趋势越显著，正值为增多 (红色)，负值为减少 (绿色)。由图 3可以看出，1960—2013年京津冀高温地区热浪主要集中于4—9月，以6—8月居多；在空间变化上，京津冀地区东南部热浪呈显著下降趋势，尤其是春末夏初下降趋势更为明显；东部平原区北部和燕山山地区热浪则呈增加趋势，整体呈现南减北增的格局，这与施洪波[18]以最高气温分析京津冀地区夏季高温日数空间变化格局的结论具有一致性；以北京、天津和石家庄为例，1990—2010年北京城市扩张速度为46.0 km2/a，天津为26.1km2/a，石家庄为5.2 km2/a，3个城市均经历了快速空间城市化过程[26]。但3个城市热浪变化趋势并不一致，石家庄呈下降趋势，北京变化不明显，天津呈上升趋势。同时，京津冀地区北部生态涵养区和城市化相对较慢的地区，热浪趋势则呈显著增加趋势。由此可见，在区域尺度上京津冀地区热浪时空格局变化主导因素具有复杂性。
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| 图 3. 1960—2013年京津冀地区高温热浪月变化趋势 Fig 3. Trend of monthly heat waves in Beijing-Tianjin-Hebei Region during 1960-2013 | |
3.2 快速城市化对京津冀地区热浪变化的影响
近几十年，北京城市化进程不断加快，城市化率由1995年的43.0%上升为2013年的86.2%，受快速城市化影响北京城区和下风向近郊区气温显著升高，增幅可达0.5~2.0℃[27]，在夏季北京城区表现为干岛，城区湿度和风速与郊区相比明显偏低，城市热岛效应对北京城市气候影响显著[28]。1981—1996年北京气象观测站位于西三环，快速城市化使台站周围观测环境发生改变[29]，北京气象观测站于1996年迁往大兴观象台，这个迁站过程为验证城市化对热浪变化影响提供一个新的视角。与此同时，大兴观象台虽位于远郊，但其气候资料对北京城区和南部山区依然具有代表性[30]。选取北京气象观测站作为研究对象，通过城区与近郊的横向 (空间) 对比，迁站前后热浪变化的纵向 (时间) 对比，可以更加细致地反映城市化对京津冀地区热浪变化影响。
为了寻找参照站点，对近54年北京热浪频次与周边站点进行逐点相关性分析，筛选出相关系数大于0.80的站点 (丰宁、怀来、廊坊、青龙、遵化)。综合考虑地理环境和空间距离等因素，以空间距离较近、相关系数较高、城市化速度较慢的丰宁作为参照站点，构建非城市区热浪序列，以检测城市化对热浪的影响。对比北京与丰宁不同等级热浪相关性，结果显示：除轻度热浪外，两站热浪变化趋势具有一致性，且热浪等级越高，两者相似性越强，相关系数由小到大排序为轻度热浪 (0.395)、中度热浪 (0.568)、重度热浪 (0.804)、热浪总频次 (0.876)，重度热浪和热浪总频次相关性达到0.01显著性水平，说明城区和非城区极端热浪变化具有一致性，城市热岛等局地小气候对极端热浪事件影响较小；通过绘制1960—2013年北京和丰宁热浪变化21年滑动相关曲线，比较迁站前后热浪相关性变化 (图 4)。
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| 图 4. 1960—2013年北京与丰宁轻度热浪、中度热浪、重度热浪和热浪总频次21年滑动相关变化 (断线表示0.01显著性水平) Fig 4. 21-year sliding correlation coefficient of slight heat waves, moderate heat waves, severe heat waves and total frequency of heat waves between Beijing and Fengning during 1960-2013 (the dashed line denotes the level of 0.01) | |
由图 4可知，1981年北京气象观测站由大兴旧宫站迁往西三环后，中度热浪相关性明显下降并维持稳定，轻度、重度和热浪总频次相关性则呈线性增长，全球变暖使北京和丰宁热浪变化趋于一致；1996年后北京气象观测站迁往大兴观象台，两者相关曲线发生明显转折，台站环境改变对热浪变化影响。整个时段内丰宁和北京热浪变化相关系数均较高，尤其是重度热浪和热浪总频次相关系数基本维持在0.90以上，两者在宏观变化趋势上仍具有一致性，说明迁站对极端热浪频次影响较小。综上所述，城市化或迁站影响并未改变北京极端热浪变化趋势，主要以影响轻度和中度热浪变化为主。
为了更加清楚地反映城市化对北京热浪变化影响，将北京和丰宁两站热浪频次相减发现：1981—1996年北京气象观测站位于西三环 (现为城区)，该时段既是北京快速城市化发展期，也是全球变暖显著增长期。在这个时间段内，北京中度热浪20世纪80年代前期由偏多转为偏少，重度热浪由偏少转为偏多，轻度和热浪总频次则呈现增加趋势；2003年后全球变暖停滞，北京与丰宁轻度热浪差以偏多为主且维持稳定，中度热浪则由前期偏多转为偏少，重度热浪整体偏少，热浪总频次则呈波动下降趋势 (图 5)。综上所述，在全球增温和快速城市化期，北京热浪频次明显高于丰宁；在全球变暖停滞期，北京重度热浪远低于丰宁，而且热浪频次负偏差逐年加大，其具体原因有待进一步分析。
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| 图 5. 1960—2013年北京与丰宁轻度热浪、中度热浪、重度热浪和热浪总频次差值变化 Fig 5. The change trend of slight heat waves, moderate heat waves, severe heat waves and total frequency of heat waves difference between Beijing and Fengning during 1960-2013 | |
3.3 环流异常对京津冀地区热浪变化的影响
本文利用相关分析方法，分析大气环流异常对京津冀地区热浪变化的影响，尝试寻找对热浪异常具有稳定指示意义的环流因子。由于不同气候因子具有不同振荡周期，短时间尺度信号有时会成为长时间尺度分析的噪音。因此，本文利用3年、5年和10年低通滤波器依次剔除短期、中期信息干扰，分析不同时间尺度热浪与主要气候因子相关关系 (图 6)。结果表明：西太平洋副热带高压北界 (WPSH-N) 和青藏高原高空反气旋环流 (TPAI) 对京津冀地区热浪变化影响显著，无论原始序列，还是中长期时间序列均呈明显正相关 (达到0.05显著性水平)；北大西洋涛动 (NAO) 滤除1~3年信息后，与京津冀地区热浪变化呈显著负相关 (达到0.05显著性水平)；在长时间尺度上，西太平洋副热带高压西伸点 (WPSH-W) 与热浪显著负相关 (达到0.05显著性水平)；西太平洋副热带高压强度、面积与热浪变化具有显著正相关 (达到0.05显著性水平)。也就是说，青藏高原高空反气旋环流异常偏强，太平洋副热带高压明显偏北，京津冀地区易发生超级热浪。全球变暖背景下北半球地面温度的增暖速率随纬度递增，春季青藏高原表面感热自20世纪80年代以来持续减弱，这会减弱亚洲夏季风环流和西太平洋副热带高压，从而进一步加剧我国夏季南涝北旱的趋势[31]。热浪和干旱往往相伴而生，青藏高原高空反气旋环流异常和东亚夏季风相互作用，可以进一步解释京津冀地区热浪异常气候动力机制。
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| 图 6. 不同时间尺度京津冀地区热浪与环流因子相关分析 Fig 6. Correlation analysis of atmospheric oscillation and heat waves on different time scales in Beijing-Tianjin-Hebei Region | |
为了对比不同环流因子对京津冀地区热浪变化影响，对主要环流因子进行多元回归分析：
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(5) |
由表 1可以看出，各环流因子膨胀系数均小于1.5，变量之间共线性较弱，回归方程拟合优度为0.333，多元回归效果较好；可以看出，青藏高原高空反气旋环流 (TPAI)、太平洋副热带高压北界 (WPSH-N) 和印度洋偶极子 (IOD) 影响最为明显，三者均与京津冀地区热浪呈正相关，青藏高原高空反气旋环流和西太平洋副热带高压北界影响显著 (达到0.05显著性水平)，印度洋偶极子显著性相对较低, 未达到0.05显著性水平；北大西洋涛动 (NAO) 与热浪呈负相关、东亚夏季风呈正相关，但两者相关性均较弱且不显著。从统计相关角度看，青藏高原高空反气旋环流 (TPAI)、西太平洋副热带高压北界与京津冀地区热浪变化具有密切关系，可以作为一种指示热浪异常的预警信号。
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表 1 京津冀地区热浪与环流因子多元回归分析 Table 1 Heat waves regressed against atmospheric oscillation in Beijing-Tianjin-Hebei Region |
4 结论与讨论
基于热浪指数模型，辅以趋势分析、Mann-Kendall突变检验及相关分析等气候诊断方法，分析近54年京津冀地区热浪时空变化趋势，探讨了城市化对热浪变化趋势影响，并尝试寻找对热浪异常具有稳定指示意义的环流因子，得到以下初步结论：
1) 1960—2013年京津冀地区热浪变化具有阶段性。20世纪60年代为热浪偏多期，以中度和重度热浪增加为主；20世纪70—90年代初为热浪偏少期，以轻度和中度热浪增加为主；20世纪90年代中期至21世纪初为热浪大幅增长期，以重度热浪增加最为明显；2003年之后全球变暖速率减缓，重度和轻度热浪呈下降趋势，中度热浪呈上升趋势。
2) 1960—2013年京津冀热浪空间整体呈南减北增的变化格局。其中，东南平原区热浪呈下降趋势，北部生态涵养区呈增加趋势。在区域尺度上，丰宁和北京重度热浪和热浪总频次相关系数基本维持在0.90以上，两者在宏观变化趋势上仍具有一致性，说明迁站对极端热浪频次影响较小，城市化主要影响以轻度和中度热浪变化为主。
3) 从环流因子看，西太平洋副热带高压北界、青藏高原高空反气旋环流对京津冀热浪异常影响最为显著，无论原始序列，还是中长期时间序列均呈显著正相关 (达到0.05显著性水平)。当青藏高原高空反气旋环流异常偏强，西太平洋副热带高压明显偏北时，京津冀地区发生超级热浪可能性较大。
关于京津冀热浪时空变化和影响因素研究，未来尚有许多工作需要探索：定量城市化影响，不同气候背景城市热岛效应存在差异[32]，对比城区、近郊、远郊城市热浪变化空间差异，分析快速城市化背景下人类活动在城市尺度驱动作用，尝试定量化自然因素和人类活动对京津冀地区热浪变化的影响，评估京津冀地区社会脆弱性。2014年5月热浪事件的强度和持续时间远低于2003夏季，但北京城市供水量却持续高位运行，甚至出现单日用水量接近百年极值。大规模人口流动和快速经济发展，使京津冀地区灾害承载力变得极其脆弱，易形成小灾大害，如何有效评估京津冀地区社会脆弱性变化，是未来灾害管理研究的重要课题。
| [1] | IPCC. Climate change 2013:The Physical Science Basis, the Summary for Policymakers of the Working Group Ⅰ Contribution to the Fifth Assessment Report. New York: Cambridge University Press, 2013. |
| [2] | 第二次气候变化国家评估报告编写委员会. 第二次气候变化国家评估报告. 北京: 科学出版社, 2011. |
| [3] | 周鑫, 李清泉, 孙秀博, 等. BCC_CSM1.1模式对我国气温的模拟和预估. 应用气象学报, 2014, 25, (1): 95–106. DOI:10.11898/1001-7313.20140110 |
| [4] | Coumou D, Robinson A, Rahmstorf S. Global increase in record-breaking monthly-mean temperatures. Climatic Change, 2013, 118: 771–782. DOI:10.1007/s10584-012-0668-1 |
| [5] | Coumou D, Robinson A. Historic and future increase in the global land area affected by monthly heat extremes. Environmental Research Letters, 2013, 8: 1–6. |
| [6] | Barriopedro D, Fischer E M, Luterbacher J, et al. The hot summer of 2010:Redrawing the temperature record map of Europe. Science, 2011, 6026: 220–224. |
| [7] | Shaposhnikov D, Revich B, Bellander T, et al. Mortality related to air pollution with the Moscow heat wave and wildfire of 2010. Epidemiology, 2014, 3: 359–364. |
| [8] | Tang Q H, Zhang X J, Francis J A. Extreme summer weather in northern mid-latitudes linked to a vanishing cryosphere. Nature Climate Change, 2014, 4: 45–50. |
| [9] | Sun Y, Zhang X B, Zwlers F W, et al. Rapid increase in the risk of extreme summer heat in Eastern China. Nature Climate Change, 2014. DOI:10.1038/nclimate2410 |
| [10] | IPCC. Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation: Special Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. New York: Cambridge University Press, 2012. |
| [11] | 张勇, 曹丽娟, 许吟隆, 等. 未来我国极端温度事件变化情景分析. 应用气象学报, 2008, 19, (6): 655–660. DOI:10.11898/1001-7313.20080603 |
| [12] | 石英, 高学杰, 吴佳, 等. 华北地区未来气候变化的高分辨率数值模拟. 应用气象学报, 2010, 21, (5): 580–589. DOI:10.11898/1001-7313.20100507 |
| [13] | 杨萍, 刘伟东, 王启光, 等. 近40年我国极端温度变化趋势和季节特征. 应用气象学报, 2010, 21, (1): 29–36. DOI:10.11898/1001-7313.20100104 |
| [14] | 刘金祥. 可持续发展理念视角下的我国城市化. 中国科学报, 2012-09-03(3). |
| [15] | 饶沛. 北京城区用水量超290万方——逼近百年来极值. 新京报, 2014-05-25. |
| [16] | Wang M N, Yan X D, Liu J Y, et al. The contribution of urbanization to recent extreme heat events and a potential mitigation strategy in the Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan area. Theoretical and Applied Climatology, 2013, 114, (3): 407–416. |
| [17] | 张国华, 张江涛, 金晓青, 等. 京津冀城市高温的气候特征及城市化效应. 生态环境学报, 2012, 21, (3): 455–463. |
| [18] | 施洪波. 1960-2008年京津冀地区夏季高温日数的变化趋势分析. 气象, 2011, 37, (10): 1277–1282. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2011.10.011 |
| [19] | 胡姝婧, 胡德勇, 李小娟, 等. 京津冀都市圈热环境空间格局遥感分析. 国土资源遥感, 2009, 12, (3): 94–99. DOI:10.6046/gtzyyg.2009.03.19 |
| [20] | 史印山, 谷永利, 林艳. 京津冀高温天气的时空分布及环流特征分析. 气象, 2009, 35, (6): 63–69. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2009.06.008 |
| [21] | 樊杰. 京津冀都市圈区域综合规划研究. 北京: 科学出版社, 2008. |
| [22] | 苏剑勤. 河北气候. 北京: 气象出版社, 1996. |
| [23] | 黄卓, 陈辉, 田华. 高温热浪指标研究. 气象, 2011, 37, (3): 345–351. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2011.03.013 |
| [24] | Tom E C, Bosen J R. The discomfort index. Wearherwise, 1959, 12: 59–60. |
| [25] | 叶殿秀, 尹继福, 陈正洪, 等. 1961—2010年我国夏季高温热浪的时空变化特征. 气候变化研究进展, 2013, 9, (1): 15–20. |
| [26] | 潘竟虎, 韩文超. 近20a中国省会及以上城市空间形态演. 自然资源学报, 2013, 28, (3): 470–478. DOI:10.11849/zrzyxb.2013.03.012 |
| [27] | 郑祚芳, 高华, 王在文, 等. 城市化对北京夏季极端高温影响的数值研究. 生态环境学报, 2012, 21, (10): 1689–1694. DOI:10.3969/j.issn.1674-5906.2012.10.010 |
| [28] | 窦晶晶, 王迎春, 苗世光. 北京城区近地面比湿和风场时空分布特征. 应用气象学报, 2014, 25, (5): 559–569. DOI:10.11898/1001-7313.20140505 |
| [29] | 严中伟, 李珍, 夏江江. 气候序列的均一化——定量评估气候变化的基础. 中国科学:地球科学, 2014, 44, (10): 2101–2111. |
| [30] | 王佳丽, 张人禾, 王迎春. 北京降水特征及北京市观象台降水资料代表性. 应用气象学报, 2012, 23, (3): 265–273. |
| [31] | Wu G X, Duan A M, Liu Y M, et al. Tibetan plateau climate dynamics:Recent research progress and outlook. National Science Review, 2015, 2: 100–116. DOI:10.1093/nsr/nwu045 |
| [32] | Zhao L, Lee X H, Smith R B, et al. Strong contributions of local background climate to urban heat islands. Nature, 2014, 511, (7508): 216–219. DOI:10.1038/nature13462 |