基于自動(dòng)氣象站資料的宜昌城市熱島分析

毛成忠，張 明，劉云鵬，張麗文，肖 剛

（1.宜昌市氣象局，湖北 宜昌 443000；2.夷陵區(qū)氣象局，湖北 夷陵 443100；3.武漢區(qū)域氣候中心，湖北 武漢 430074）

1833年，英國氣候?qū)W家Lake Howard[1]在對倫敦城區(qū)和郊區(qū)的氣溫進(jìn)行同時(shí)間對比觀測后，發(fā)現(xiàn)城市溫度比郊區(qū)高。1958年，Manley[2]首次提出城市熱島（Urban Heat Island，UHI）的概念。此后，城市熱島引起的城市生態(tài)環(huán)境問題引起廣泛關(guān)注，國內(nèi)外學(xué)者相繼用不同方法研究了一些大中城市發(fā)展過程中的熱島效應(yīng)。1982年，周淑貞等[3]利用4個(gè)氣象站和數(shù)十個(gè)流動(dòng)觀測點(diǎn)資料分析了上海城市熱島效應(yīng)。1986年，Yamasitr S等[4]利用1個(gè)氣象站和流動(dòng)觀測1 a的數(shù)據(jù)分析了東京城市熱島。1997年，陳沈斌等[5]利用1個(gè)城市站和6個(gè)郊區(qū)站分析了北京城市熱島。2001年，Morris等[6]利用4個(gè)氣象站20 a的資料分析了墨爾本城市熱島。2009年，Giridharan R等[7]用77個(gè)站1 a的資料分析倫敦的城市熱島。2012年，Tanzina M等[8]用3個(gè)郊區(qū)站、2個(gè)城市站30 a資料分析多倫多城市熱島等。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，衛(wèi)星遙感和數(shù)值模擬技術(shù)在城市熱島研究方面得到廣泛應(yīng)用，近10 a來，我國學(xué)者先后分析了上海[9]、北京[10-11]、南京[12]、西安[13]、珠三角地區(qū)[14]和長三角地區(qū)[15]等大城市和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的城市（群）熱島。隨著中國城市化快速發(fā)展，宜昌逐漸成為長江經(jīng)濟(jì)帶上武漢與重慶之間的新興大城市，城市規(guī)模和經(jīng)濟(jì)總量已經(jīng)躍升為湖北省第二位，又處在長江三峽庫區(qū)局地氣候變化敏感區(qū)，其城市熱島效應(yīng)和時(shí)空演變趨勢成為政府和公眾關(guān)注的熱點(diǎn)。

1 研究區(qū)域、資料和方法

1.1 研究區(qū)域

宜昌位于湖北省西南部、長江上中游結(jié)合部和長江三峽庫區(qū)東端，鄂西武陵山脈和秦巴山脈向江漢平原的過渡地帶。本文研究區(qū)域?yàn)橐瞬兄鞒菂^(qū)（西陵區(qū)、伍家崗區(qū)、點(diǎn)軍區(qū)、猇亭區(qū)和夷陵區(qū)城區(qū)）及周邊郊區(qū)，地理坐標(biāo)為111°00′～111°35′E，30°23′～31°05′N。

1.2 研究資料

利用研究區(qū)域內(nèi)2009—2018年共10 a的自動(dòng)氣象站逐小時(shí)氣溫資料，包括國家級AWS和區(qū)域加密AWS，改進(jìn)以往研究中氣象站偏少或資料系列偏短的不足。資料質(zhì)控以中國氣象局氣象資料業(yè)務(wù)系統(tǒng)質(zhì)控?cái)?shù)據(jù)為準(zhǔn)，MDOS未質(zhì)控的部分區(qū)域加密AWS資料，按照氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《地面氣象觀測資料質(zhì)量控制》QX/T 118-2010[16]等規(guī)范進(jìn)行質(zhì)量控制。宜昌市有關(guān)社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于湖北省統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站（http：//tjj.hubei.gov.cn/tjsj）的宜昌市國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展年度統(tǒng)計(jì)公報(bào)及統(tǒng)計(jì)年鑒。

1.3 研究方法

1.3.1方法比較

城市熱島的研究方法主要有遙感反演、數(shù)值模擬和氣象站資料方法等。基于衛(wèi)星遙感反演地表溫度的地表城市熱島（Surface Urban Heat Island，SUHI）方法，具有覆蓋范圍廣、時(shí)間同步性好、圖像直觀等特點(diǎn)，近年來在城市熱島研究中應(yīng)用較多[9-10，12-14]。但盡管地表溫度和氣溫關(guān)系密切，在城市環(huán)境背景下依然無法直接轉(zhuǎn)換[14，17]，不能直接得出城鄉(xiāng)之間的溫度差即熱島強(qiáng)度，在公眾服務(wù)和決策服務(wù)中不夠直觀，高時(shí)間分辨率和高空間分辨率兩者難于兼顧，較難準(zhǔn)確地反映一個(gè)城市在連續(xù)時(shí)間段的空間變化。

數(shù)值模擬方法在城市熱島的研究中日趨成熟，經(jīng)歷了一維、二維到三維的發(fā)展，不僅模擬了人為熱[11]、下墊面或復(fù)雜地形[18-19]等對城市熱島的影響，還模擬了湖陸風(fēng)環(huán)流[20]、大型綠楔[21]等對城市熱島的減緩作用，從理論上揭示地表能量交換和機(jī)理，在研究城市熱島成因和對策方面具有優(yōu)勢。但由于影響城市熱島的因素眾多、各城市環(huán)境差異大，因此數(shù)值模式的通用性受到影響，且試驗(yàn)?zāi)M方案復(fù)雜、并需要大量的實(shí)測氣象數(shù)據(jù)支持。

氣象站資料法是熱島現(xiàn)象發(fā)現(xiàn)后一個(gè)多世紀(jì)以來的傳統(tǒng)研究方法，利用氣象站觀測的城鄉(xiāng)溫度差，可以直觀、量化地得出熱島強(qiáng)度，易為大眾所接受，不僅數(shù)據(jù)精度高，而且時(shí)間連續(xù)性好。但這種方法由于受到氣象站數(shù)量、站點(diǎn)空間密度和資料序列長度的限制，在近年熱島研究中相對受到冷落。用氣溫資料分析的城市熱島有時(shí)也稱為大氣城市熱島（AUHI），以區(qū)別來源于遙感數(shù)據(jù)的地表城市熱島（SUHI），這兩者之間是否存在替代或耦合關(guān)系，也是當(dāng)前城市熱島研究中的熱點(diǎn)問題之一。

傳統(tǒng)的氣象站資料方法還存在一個(gè)難點(diǎn)，就是如何客觀地劃分城市氣象站與郊區(qū)氣象站。尤其在中國城市化進(jìn)程加快的當(dāng)今，城市體量迅猛膨脹，城郊緩沖區(qū)變寬，城郊界限不斷外延，原來的城郊緩沖區(qū)站點(diǎn)、郊區(qū)站點(diǎn)不斷向城市區(qū)遞進(jìn)，城市區(qū)站點(diǎn)也因城市建設(shè)發(fā)展，其建筑物類別（下墊面類型或局地氣候類型）變化復(fù)雜。因此，有學(xué)者提出一種基于下墊面類型（或稱局地氣候類型）的分類方法（Local Climate Zones，LCZ）[22]，郊區(qū)溫度以低矮植被類下墊面的平均溫度來代表，城區(qū)溫度則通常以占建成區(qū)面積比例最大的建筑類別來代表，以此計(jì)算城市熱島強(qiáng)度UHIILCZ，但這種方法比較繁瑣，下墊面分類常達(dá)十幾種到數(shù)十種之多，還需要衛(wèi)星遙感影像輔助判別下墊面類型。

1.3.2改進(jìn)的氣象站資料法

本文利用研究區(qū)域內(nèi)77個(gè)AWS（表1），借鑒局地氣候類型（LCZ）方法，結(jié)合宜昌城市建成現(xiàn)狀（圖1a），以站點(diǎn)下墊面類型（局地氣候類型）為主要依據(jù)初步篩選出23個(gè)站點(diǎn)。再對初選的23站采用K均值聚類算法[23]進(jìn)行分類，分析結(jié)果為0類13站、1類7站和2類3站。0類站年平均氣溫接近18 ℃，均分布在市區(qū)，1類和2類站年平均氣溫在16 ℃左右，且分布在郊區(qū)，故將0類13個(gè)站作為城區(qū)代表站，1類7個(gè)站和2類3個(gè)站作為郊區(qū)代表站，結(jié)果如表1和圖1b。

表1 宜昌城區(qū)、郊區(qū)AWS代表站篩選

熱島強(qiáng)度的定義為城市與郊區(qū)的溫度差，計(jì)算公式為：

式（1）中，Ht為熱島強(qiáng)度，Tc為城區(qū)AWS氣溫，TJ為郊區(qū)AWS氣溫。

2 結(jié)果與分析

2.1 年際變化

圖1 宜昌市建成區(qū)（a）、城區(qū)和郊區(qū)AWS站點(diǎn)（b）分布

2.1.1近10 a宜昌城、郊平均氣溫變化

宜昌市城區(qū)、郊區(qū)近10 a平均氣溫變化如圖2。城區(qū)與郊區(qū)近10 a的氣溫變化趨勢一致，均呈上升趨勢，其中，城區(qū)氣溫變化傾向率為0.986 ℃/10 a，通過0.05的顯著性檢驗(yàn)，郊區(qū)氣溫變化傾向率為1.159 ℃/10 a，通過0.01的顯著性檢驗(yàn)，均明顯高于1951—2018年亞洲年平均氣溫0.23 ℃/10 a的平均增速[24]和烏魯木齊1976—2014年0.49 ℃/10 a的平均增速[25]，這與全球變暖總趨勢以及過去5 a（2014—2018年）是有完整氣象觀測記錄以來最暖的5個(gè)年份[24]等結(jié)論是吻合的。從圖2還可以看出城區(qū)氣溫恒高于郊區(qū)氣溫，說明宜昌城市熱島效應(yīng)明顯。

圖2 近10 a宜昌市城區(qū)、郊區(qū)平均氣溫演變

2.1.2近10 a宜昌城市熱島強(qiáng)度變化

圖3是近10 a宜昌年平均熱島強(qiáng)度和6—8月平均熱島強(qiáng)度的年際演變情況。年平均熱島強(qiáng)度在2009、2010年較強(qiáng)，達(dá)到1.5、1.6 ℃，之后在1.2～1.4 ℃波動(dòng)。近10 a平均熱島強(qiáng)度為1.4 ℃，高于北京2008—2012年1.12 ℃的平均強(qiáng)度[26]。但近10 a宜昌平均熱島強(qiáng)度的增速為-0.172 ℃/10 a，但未通過0.05的顯著性檢驗(yàn)，低于北京2008—2012年0.33 ℃/10 a的增速[26]，這與宜昌近年來推進(jìn)城郊“新區(qū)”建設(shè)、減緩主城區(qū)環(huán)境壓力有關(guān)。熱島效應(yīng)不僅與下墊面的改變相關(guān)，也受到社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人類活動(dòng)的影響。雖然由于氣候變暖，城、郊年平均氣溫呈顯著的增長趨勢（圖2），但宜昌近10 a年平均熱島強(qiáng)度卻呈現(xiàn)出減少趨勢（圖3）。從表2分析可見，宜昌社會消費(fèi)品零售總額的增減和GDP總量的增減與城、郊?xì)鉁氐脑鰷p均呈顯著的負(fù)相關(guān)，而與平均熱島強(qiáng)度呈正相關(guān)。由此可見，與零售總額直接相關(guān)的城市工商業(yè)、人流和車流等人類活動(dòng)以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展增速（GDP增速）是影響城市熱島的重要影響因子。

圖3 宜昌近10 a平均熱島強(qiáng)度、6—8月平均熱島強(qiáng)度年際變化

夏季（6—8月）熱島強(qiáng)度與年平均熱島強(qiáng)度的年際變化趨勢、峰谷點(diǎn)出現(xiàn)年份略有不同。6—8月熱島強(qiáng)度總體呈現(xiàn)略微增強(qiáng)趨勢，傾向變化率為0.017 ℃/10 a，但未通過0.05的顯著性檢驗(yàn)，2013、2014年較強(qiáng)，分別達(dá)到1.9、1.8 ℃，2011年最弱為1.2 ℃，其他年份為1.3～1.5 ℃。從表2可以看出，6—8月熱島強(qiáng)度與社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)相關(guān)性不強(qiáng)，也可能與資料系列年限較短有關(guān)。

表2 宜昌市熱島效應(yīng)與部分社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)相關(guān)性分析

2.2 季節(jié)變化

宜昌以3—5月為春季、6—8月為夏季，9—11月為秋季，12月—次年2月為冬季（下同）。從圖4可以看出宜昌熱島強(qiáng)度的季節(jié)變化特點(diǎn)是，夏季和秋季較強(qiáng)（1.5 ℃），冬季和春季較弱（1.2 ℃）。瓦力江等[27]用28個(gè)自動(dòng)氣象站2 a的氣溫資料分析烏魯木齊城市熱島強(qiáng)度，認(rèn)為秋季夜晚最強(qiáng)，與本研究結(jié)論基本一致，但其同時(shí)指出烏魯木齊冬季白天和晚上都比較強(qiáng)，與宜昌冬季熱島強(qiáng)度較弱的結(jié)論相反，這可能與烏魯木齊城市冬季集中供暖、而宜昌城市冬季沒有集中供暖有關(guān)。在冬季供暖的北京地區(qū)熱島效應(yīng)也是冬季和夜間較強(qiáng)[23]，與烏魯木齊類似，表明冬季城市供暖會增強(qiáng)城市熱島。結(jié)合圖5可以看出，宜昌4個(gè)季節(jié)內(nèi)各時(shí)節(jié)熱島強(qiáng)度變化的特點(diǎn)是：初春、仲春時(shí)節(jié)與冬末熱島強(qiáng)度相同，仍為1.2 ℃，直到暮春時(shí)節(jié)才上升到1.4 ℃。初夏、盛夏時(shí)節(jié)熱島強(qiáng)度與暮春時(shí)節(jié)同為1.4 ℃，夏末升至一年的峰值1.6 ℃。初秋、仲秋時(shí)節(jié)也同為1.6 ℃，而暮秋和初冬、隆冬時(shí)節(jié)則是逐月連續(xù)下降到一年的谷底。冬末則開始進(jìn)入一年的上升階段。季節(jié)變化上總體表現(xiàn)出熱島強(qiáng)度變化滯后于氣溫變化約2個(gè)月。

圖4 宜昌近10 a熱島效應(yīng)的季節(jié)變化

圖5 近10 a宜昌熱島強(qiáng)度及城區(qū)、郊區(qū)氣溫年變化

2.3 年變化

2.3.1熱島效應(yīng)年變化

從圖5可以看出，宜昌氣溫7月最高，城區(qū)、郊分別為28.7、27.3 ℃；1月氣溫最低，城區(qū)、郊區(qū)分別為5.7、4.6 ℃；全年城區(qū)、郊區(qū)氣溫變化形態(tài)近似以7月為對稱軸的正態(tài)分布，符合當(dāng)?shù)貧夂虻臍鉁啬曜兓?guī)律。熱島強(qiáng)度年變化1月最弱，僅為1.1 ℃；2月回升到1.2 ℃，維持到3—4月；5月躍升為1.4℃，維持到6—7月；8月再次躍升到1.6 ℃，維持到9—10月；11、12月和次年1月則連續(xù)下降至1.4、1.3和1.1 ℃。可見，2—10月為一年中熱島增強(qiáng)階段，11月—次年1月為熱島減弱階段。增強(qiáng)階段呈現(xiàn)出“走走停?！钡摹芭_階”現(xiàn)象，即以3個(gè)月為周期的“平臺期”（2—4月，5—7月，8—10月）；但在熱島減弱階段（11月—次年1月）則是持續(xù)下降，沒有“臺階”現(xiàn)象。一年中熱島強(qiáng)度最強(qiáng)時(shí)段為8—10月（均為1.6 ℃），若取平均值為9月，則比一年中氣溫峰值時(shí)間7月滯后2個(gè)月，使全年熱島強(qiáng)度趨勢線呈明顯的負(fù)偏態(tài)曲線分布?？傮w來看，熱島強(qiáng)度變化在時(shí)間上滯后于氣溫變化，這是因?yàn)槌鞘袕?fù)雜的三維立體幾何下墊面有較大的熱容量、較小的反照率、較小的風(fēng)速，以及建筑物之間熱輻射的多次相互反射吸收等因素，更能有效地吸收、儲存太陽輻射的熱量。而吸收或釋放熱能需要一定時(shí)間才能達(dá)到熱平衡，即熱滯效應(yīng)導(dǎo)致城市升溫滯后于郊區(qū)。但降溫階段的滯后性在月際尺度的分析中不明顯，即氣溫和熱島強(qiáng)度同時(shí)在1月降為谷點(diǎn)，或者是降溫階段的滯后性需要更高時(shí)間分辨率（候或日）來揭示。

2.3.2夏季的熱島效應(yīng)

根據(jù)國家生態(tài)園林城市建設(shè)考核指標(biāo)的要求，分析6—8月（夏季）平均氣溫和熱島強(qiáng)度的變化得出，近10 a夏季城區(qū)、郊區(qū)平均氣溫均在7月達(dá)到最高，熱島強(qiáng)度在8月達(dá)到最強(qiáng)。圖6則直觀地顯示出夏季極端溫度與熱島強(qiáng)度的“反相位”特征，即在最高氣溫和極端最高氣溫情況下，熱島強(qiáng)度很弱，僅為0.6～0.9 ℃；最低氣溫和極端最低氣溫時(shí)，熱島強(qiáng)度較強(qiáng)，達(dá)到1.7～1.9 ℃。這種“反相位”現(xiàn)象的原因仍可能是城市和郊區(qū)下墊面熱屬性的差異所造成的熱滯效應(yīng)，即在城市氣溫高于鄉(xiāng)村氣溫的總體格局下，氣溫升高時(shí)城市升溫慢、鄉(xiāng)村升溫快，使城鄉(xiāng)溫差相對變小；在氣溫降低時(shí)城市降溫慢、鄉(xiāng)村降溫快，使城鄉(xiāng)溫差相對變大。

圖6 近10 a夏季宜昌城區(qū)、郊區(qū)極端氣溫情形下的熱島強(qiáng)度

2.4 日變化

分析2009—2018年0—24時(shí)（北京時(shí)，下同）逐小時(shí)城區(qū)、郊區(qū)平均氣溫和城市熱島強(qiáng)度得出圖7。城區(qū)、郊區(qū)氣溫日變化趨勢一致，均為14—15時(shí)最高，06—07時(shí)最低。熱島強(qiáng)度的日變化為：夜間強(qiáng)且變化小，上午開始減弱，中午最弱，午后至夜間逐漸加強(qiáng)并穩(wěn)定，日最高溫度時(shí)熱島弱，日最低溫度時(shí)熱島強(qiáng)。在日變化中，氣溫高低與熱島強(qiáng)弱也是“反相位”的，這與上一節(jié)夏季氣溫低時(shí)熱島強(qiáng)、氣溫高時(shí)熱島弱的特征類似，也與周淑貞等[3]分析上海18時(shí)—次日04時(shí)熱島強(qiáng)度最強(qiáng)，瓦力江等[27]分析烏魯木齊城市熱島強(qiáng)度在夜晚較大、白天較小，以及Magee等[28]分析阿拉斯加費(fèi)爾班克斯的城市熱島效應(yīng)、尚建設(shè)等[29]分析濟(jì)南市夏季城市熱島夜高晝低的日變化結(jié)論一致。但研究沒有明確給出這種晝高夜低現(xiàn)象的成因，也有學(xué)者提及白天水泥路面和建筑物貯存熱量比綠地、水體貯存熱量要多10%～15%，這些熱量會在夜間釋放，增強(qiáng)城市熱島[30]。本文圖7顯示出小時(shí)尺度分辨率下，熱島強(qiáng)度滯后于平均氣溫、熱島強(qiáng)弱與氣溫高低“反相位”的特點(diǎn)，直觀地表達(dá)了“熱滯效應(yīng)”可能是熱島強(qiáng)度夜高晝低的主要原因。還值得注意的是，從熱紅外遙感反演的SUHI日變化常常與此相反，表現(xiàn)為白天比夜晚強(qiáng)，有學(xué)者認(rèn)為是氣溫計(jì)和熱紅外遙感不同的工作機(jī)理所致[31]，需要更深入研究。

圖7 近10 a宜昌平均氣溫和平均熱島強(qiáng)度的日變化

2.5 空間分布

2.5.1年平均熱島效應(yīng)空間分布

圖8a是近10 a宜昌平均氣溫空間分布，高溫區(qū)域近似南北向的“S”型帶狀分布，與夷陵區(qū)、西陵區(qū)、伍家崗區(qū)、猇亭區(qū)城市核心區(qū)輪廓完全對應(yīng)，非常清楚地顯示出城區(qū)氣溫明顯高于四周郊區(qū)。其中夷陵區(qū)、西陵區(qū)、伍家崗區(qū)是宜昌城市核心區(qū)，建筑物、人口、商業(yè)區(qū)稠密，猇亭區(qū)是宜昌的工業(yè)集中區(qū)。江南的點(diǎn)軍區(qū)溫度明顯低于上述4個(gè)行政區(qū)，因其是最近幾年才逐步開始發(fā)展的新區(qū)，人口密度、工商業(yè)密度等均遠(yuǎn)不及前述的4個(gè)行政區(qū)。

熱島強(qiáng)度的空間分布如圖8b，與平均氣溫的分布類似，即熱島強(qiáng)度高值區(qū)也呈現(xiàn)沿城市中心軸線的“S”型分布，熱島強(qiáng)度中心有向點(diǎn)軍區(qū)延伸凸出的趨勢，與土地利用/覆蓋類型的變化相一致。南部猇亭區(qū)熱島中心有向宜都市貫通的趨勢，這是因?yàn)楠V亭區(qū)與宜都市隔長江相望，兩地工業(yè)尤其是化工發(fā)達(dá)，宜都市是湖北經(jīng)濟(jì)前三強(qiáng)的縣級市，經(jīng)濟(jì)發(fā)展尤其是工業(yè)發(fā)展可能是城市熱島的重要驅(qū)動(dòng)因子。

2.5.2夏季熱島效應(yīng)空間分布

宜昌城區(qū)、郊區(qū)夏季多年平均氣溫分布與年平均氣溫分布基本一致，但夏季同等級的高溫區(qū)域面積更大，高溫范圍向東北擴(kuò)展（圖8c），這與近幾年向東北的土門、龍泉一帶建設(shè)發(fā)展相吻合。而且在夷陵區(qū)、西陵區(qū)、猇亭區(qū)中央?yún)^(qū)域有較強(qiáng)的大小不等的高溫斑塊出現(xiàn)。江南的點(diǎn)軍區(qū)夏季溫度明顯相對較低。6—8月熱島強(qiáng)度與平均氣溫的空間分布（圖8d）類似?！?.5 ℃的熱島面積，夏季要比年平均大1/3以上，并且夏季1.5～2.0 ℃的較強(qiáng)熱島斑塊在夷陵區(qū)和西陵區(qū)已經(jīng)連成一片。進(jìn)一步證實(shí)夏季是宜昌城市熱島較強(qiáng)的季節(jié)之一的結(jié)論。

2.5.3近5 a熱島強(qiáng)度的時(shí)空演變

圖8 近10 a平均氣溫（a）、平均熱島強(qiáng)度（b），6—8月平均氣溫（c）、平均熱島強(qiáng)度（d），2013年熱島強(qiáng)度（e）及2018年熱島強(qiáng)度（f）（單位：℃）

圖8e、8f分別是2013、2018年宜昌城市熱島的空間分布狀況。近5 a熱島強(qiáng)度面積雖無明顯變化，但2018年老城區(qū)的中央?yún)^(qū)域出現(xiàn)了高于1.5 ℃的增強(qiáng)熱島斑塊，而5 a前熱島強(qiáng)度均低于1.5 ℃。從下墊面的變化看，近5 a這些老城區(qū)的土地利用/覆蓋類型變化并不大，市區(qū)人口也僅增長0.9%（表3），即城市規(guī)?；痉€(wěn)定。但近5 a其它社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)（表3）顯示，接待旅游人數(shù)增長133.1%，民用汽車擁有量增長97.7%，能源消耗方面天然氣和供水總量分別增長40%左右，城市中央?yún)^(qū)域AWS代表站（伍家崗站）的熱島強(qiáng)度增強(qiáng)了29.6%。這些現(xiàn)象說明，即使城市規(guī)?；痉€(wěn)定，但人類活動(dòng)加劇、能源消耗增加，使人為熱源排放增加，仍導(dǎo)致城市熱島增強(qiáng)，這是今后城市生態(tài)環(huán)境值得關(guān)注的問題。在增強(qiáng)的熱島斑塊中，也有個(gè)別站點(diǎn)并不在老城區(qū)的中央?yún)^(qū)域，如葛洲壩位于宜昌城區(qū)的西緣，直接受人類活動(dòng)影響的程度不如城市中央?yún)^(qū)域，但熱島強(qiáng)度仍然增強(qiáng)的可能原因是宜昌盛行的東南風(fēng)將城區(qū)熱空氣輸送于此（即熱島的“下游效應(yīng)”），熱空氣被西部山地阻擋堆積使熱島加強(qiáng)。再如夜明珠站點(diǎn)臨近葛洲壩，也有類似的熱島“下游效應(yīng)”，同時(shí)夜明珠處于宜昌城區(qū)西出主要通道和三峽高速公路附近，車流量很大可能是其熱島增強(qiáng)的原因之一。其次，葛洲壩、夜明珠都臨近長江葛洲壩電站，近5 a電力生產(chǎn)增加或葛洲壩庫區(qū)水體效應(yīng)是否導(dǎo)致附近氣溫升高，則有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

表3 宜昌市2013年、2018年部分社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與熱島強(qiáng)度對比

3 結(jié)論與討論

（1）2009—2018年宜昌城市熱島平均強(qiáng)度為1.4 ℃，高于北京2008—2012年的平均強(qiáng)度1.12 ℃，但呈現(xiàn)出逐年緩慢減弱的趨勢，傾向變化率為-0.172 ℃/10 a。近10 a夏季（6—8月）平均熱島強(qiáng)度為1.5 ℃，傾向變化率為0.017 ℃/10 a，但傾向變化趨勢均未通過0.05的顯著性檢驗(yàn)。近10 a宜昌社會消費(fèi)品零售總額增速、GDP增速與平均熱島強(qiáng)度正相關(guān)，這表明社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展是城市熱島的重要影響因子。

（2）宜昌城市熱島強(qiáng)度日變化是，早晨到中午迅速減弱，午后至傍晚逐漸加強(qiáng)，夜間是一天中最大值且保持穩(wěn)定，與氣溫資料分析的其他城市熱島日變化規(guī)律基本一致。

（3）熱島強(qiáng)度年變化是，1月最弱為1.1 ℃，2—4月略升到1.2 ℃的“臺階”，5—7月上升到1.4 ℃的“臺階”，8—10月再上升到1.6 ℃的“臺階”，11、12月、次年1月分別下降到1.4、1.3和1.1 ℃。熱島強(qiáng)度的變化總體滯后于氣溫的變化約2個(gè)月。熱島季節(jié)變化以夏季和秋季較強(qiáng)（1.5 ℃），冬季和春季較弱（1.2 ℃），這與冬季供暖的北方城市以冬季熱島強(qiáng)度最強(qiáng)不同，可能是冬季城市供暖使城市氣溫升高的緣故。

（4）熱島強(qiáng)度的日、季節(jié)和年變化在時(shí)間上總體滯后于氣溫的變化。日、月最高氣溫時(shí)熱島弱，最低氣溫時(shí)熱島強(qiáng)。這些現(xiàn)象可能是城市下墊面熱容量較大的“熱滯效應(yīng)”所致。

（5）城市熱島高值區(qū)與城市核心區(qū)空間分布一致，即熱島高值區(qū)與人口密集區(qū)、商業(yè)密集區(qū)和工業(yè)集中區(qū)等高度一致。熱島強(qiáng)度高值區(qū)的凸伸方向和趨勢，與城市建設(shè)發(fā)展的方向高度一致。近5 a宜昌城市熱島面積無明顯變化，但城市中央核心區(qū)熱島強(qiáng)度的等級增強(qiáng)。說明城市中心區(qū)人流、車流等人類活動(dòng)的加劇、能耗的增加，使人為熱排放增加，導(dǎo)致城市中心區(qū)熱島增強(qiáng)。

本文采用改進(jìn)的氣象站資料法對宜昌城市熱島進(jìn)行分析，氣象站數(shù)量、資料系列長度得到了一定程度兼顧，時(shí)間演變分析從小時(shí)級到年代級，評估結(jié)論更加客觀，且量化的熱島強(qiáng)度較直觀，易為大眾和決策服務(wù)所接受。但時(shí)空分布的精細(xì)化上仍需要更高時(shí)空密度的資料來支撐，熱島效應(yīng)成因和機(jī)理也有待更深入分析。我國大部分地區(qū)、特別是城市地區(qū)的氣象站網(wǎng)密度，已經(jīng)達(dá)到10 km以上，時(shí)間分辨率已經(jīng)達(dá)到分鐘級，這為氣象站資料方法研究高時(shí)空密度的城市熱島效應(yīng)奠定了基礎(chǔ)。但城市、郊區(qū)氣象站的區(qū)分以及海量數(shù)據(jù)的自動(dòng)化質(zhì)控和處理等仍需加強(qiáng)研究。融合智慧城市等大數(shù)據(jù)以滿足高時(shí)空密度資料的需要也是將來多源數(shù)據(jù)的來源之一。

一般情況下大氣城市熱島和地表城市熱島呈現(xiàn)較為一致的趨勢和相關(guān)性，但兩者之間的轉(zhuǎn)換目前缺乏成熟和公認(rèn)的方法。此外，地面儀器觀測的地表溫度與衛(wèi)星遙感的地表溫度之間的關(guān)系，目前的試驗(yàn)和研究也不多。近年的文獻(xiàn)表明，城市熱島研究方法已經(jīng)向氣溫資料、遙感反演和數(shù)值模擬等多種方法、多源數(shù)據(jù)相互融合發(fā)展，研究對象已經(jīng)從單一的城市熱島向城市熱環(huán)境、熱島環(huán)流、熱島影響機(jī)理和應(yīng)對策略等多層面、多維度延伸拓展。