引言

全球变暖是气候变化研究领域关注的核心问题。根据器测的全球地表温度，近百年(1906—2005年)的温度线性趋势为0.74℃·(100 a)^-1，近50年(1956—2005年)的线性趋势为0.13℃·(10 a)^-1，几乎是近百年(1906—2005年)的两倍(IPCC，2007)。在出现显著变暖的区域与观测到的许多与变暖相一致的事实表明，变暖的原因不仅是自然变率，人类活动的影响也不可低估(Jin et al, 2005; De Laat et al, 2006; Kalnay et al, 2006; Mckitrick et al, 2007; Jones et al, 2010; Fall et al, 2010)。然而，测站环境变化特别是城市化的影响是造成气候变化分析中资料不确定性的重要因素(丁一汇等，1994)。在诸多的人类活动研究中，城市化效应对气候变暖的影响已成为气候变化研究的新热点(任玉玉等，2010；李思思等，2011)。

过去的许多研究没有考虑城市化对气温资料序列的影响，城市化影响还保留在当时广泛使用的陆地地面气温序列中，这可能使受城市化影响的分析结果存在一定偏差(Portman, 1993; Li et al, 2010; Wang et al, 2012; Ren et al, 2008; Li et al, 2010a; Choi et al, 2011)。由于城市化对气温资料的影响，不少学者对全球和区域地表平均气温序列的代表性提出质疑(Peterson, 2003; Parker, 2006)。Peterson(2003)评估了美国的城市对于乡村气象站地面气温的影响，发现微尺度或局地尺度环境对观测气温的影响超过了中尺度城市热岛的影响。在我国，Li等(2004)基于第五次人口普查数据和均一化的年平均气温数据，分析了城市热岛效应对过去50年我国年平均气温的影响，认为热岛效应对中国气温的变化没有特别显著的影响。邵全琴等(2009)研究表明，20世纪70年代以来，全国因热岛效应对气象观测站点产生影响而对区域气温造成了一定程度的高估，其中热岛效应造成的全国气温高估的贡献约为0.01℃，在气温高估区域的贡献达到0.09℃。张爱英等(2010)研究表明，由国家站资料建立的中国大陆年平均气温序列在44年间线性增温率为0.278℃·(10 a)^-1，而由参考站资料建立的中国大陆年平均气温序列同期增温率为0.202℃·(10 a)^-1。就中国大陆平均来说，1961—2004年国家级站城市化增温率为0.076℃·(10 a)^-1，占全部增温率的27.33%最近，国内几个地区的分析进一步表明，热岛效应对我国国家级气象站近几十年地面气温记录具有明显的影响，需要在区域平均地面气温序列建立中予以订正(Ren et al, 2008; Li et al, 2010a；张爱英等，2010；初子莹等，2005；Si et al, 2012; Yang et al, 2011; Du et al; 2007; Yan et al, 2010; 戴一枫等，2011；周雅清等，2009；司鹏等，2010；陆琛莉等，2012)。这些研究为进一步订正区域地面气温序列中城市化引起的偏差和研究城市化气候效应奠定了基础。

尽管一些学者对北京地区城市化对温度的影响进行了一些研究(曹广珍等，2010；王佳丽等，2012；李书严等，2008)，但还没有针对城市化对北京地区各站长序列台站气温贡献影响的分析。因此，本文采用经过质量控制和均一化订正的北京地区20个常规气象观测站数据，分析1978—2008年北京地区城市化发展对年平均和不同季节北京(观象台)站、城区以及北京地区日最高、最低和平均气温的影响，以期为分析北京地区城市化对北京地区气象台站观测温度的影响提供参考。

1 资料与方法

特殊的地形与高速城市化发展使北京地区在气象研究领域有其特殊的意义。由于台站迁移、资料处理方法改变等会导致北京地区各站原始资料存在非均一性问题，因此本研究采用Li等(2010b)通过均一性序列多元分析(Multiple Analysis of Series for Homogenization，MASH)方法检验和均一化后的北京地区1978—2008年20站逐日平均、最高和最低气温的均一化序列资料集，分析北京地区城市化对气温的影响。MASH方法是目前国际通用的一种资料均一化方法，其基本原理在于对同一气候区多站序列逐站进行差值分析，再通过Monte-Carlo法进行统一性检验，从中判断并校订每个站所包含的非均一性间断。Yan等(2010)通过北京等单站个例应用分析，检验了这套均一化结果的合理性。本文所采用台站分布如图 1所示，台站所处地理位置见表 1。

除区域气候变化的影响，城市化和土地利用变化等人为作用也是影响地面气温变化的重要因素(龚道溢等，2002；任国玉，2003)。本文中城市化是指由农业为主的传统乡村向以工业和服务业为主的现代城市转变的过程，包括人口、产业结构和土地利用变化等。因此，北京地区气温的变化可认为是区域气候变化与城市化所决定的。假定非城市的温度变化趋势为区域气候变化趋势，则城区与非城市的温度变化趋势的差异可近似地归结为城市化影响。定量评价城市化对气温变化趋势的影响采用周雅清等(2009)提出的方法，即城市化影响是指由于城市热岛效应加强因素引起的城市附近台站地面气温的线性趋势变化。城市化影响贡献率是指城市化影响对城市附近台站气温趋势变化的贡献率，即城市化影响在城市附近台站气温趋势变化中所占的比率。计算各站逐年的月、季、年平均气温距平值，季节采用气象季节定义，即1和2月及上一年的12月为冬季，3—5月为春季，6—8月为夏季，9—11月为秋季。在此基础上，计算各站季、年平均温度变化的线性趋势及其温度变化速率。线性趋势采用最小二乘法进行估计，温度变化速率表示为每10 a温度变化的摄氏度数。

设Ku为城市站的气温变化趋势，Kr为乡村站的气温变化趋势，Ke为各站气温的变化趋势。城市化影响(ΔKur)为：

$\Delta Kur=Ku-Kr$

(1)

各站对北京地区气温影响为：

$\Delta Ker=Ke-Kr$

(2)

设Eu为城市化影响贡献率，可用下式表示：

$Eu=\Delta Kur/|Ku|=(Ku-Kr)/|Ku|$

(3)

设Ee为各站对北京地区气温影响贡献率，可用下式表示：

$Ee=\Delta Ker/|Ku|=(Ke-Kr)/|Ku|$

(4)

乡村站采用初子莹等(2005)通过经验正交函数分解方法确定的6个乡村站(怀柔、霞云岭、汤河口、上甸子、斋堂和佛爷顶)表示，城区站用文献中通常使用的海淀、丰台、石景山和通州站4个站平均表示。观象台站即通常文献中所指的北京站。

2 结果与分析 2.1 城郊间气温空间分布差异

从北京地区1978—2008年多年平均气温空间分布(图 2)可以看出，北京地区地形和城市化对温度有显著影响。从日平均最低气温空间分布(图 2a)来看，气温自西北向东南逐渐升高，在城区达到最高，最低气温在区域内的差值可达8℃左右。日平均气温的分布(图 2b)同最低气温类似，也是在城区形成一个温度较高的区域，但郊区中平谷、密云、怀柔、顺义的平均气温与城区接近，区域内的差值也可达到8℃。日平均最高气温分布与最低、平均气温的分布有一些差异，主要体现为从西北向东南逐步升高，在城区形成一个较为明显的城市热岛，区域内的差值可达8.5℃左右，而且自西北向东南温度递减较快(图 2c)。

2.2 城郊间气温变化趋势空间分布差异

从日平均最低气温的变化趋势(图 3a)分布看，在延庆和城区多个站点，最低气温的升温趋势是最明显，能够达到0.82℃·(10 a)^-1以上，而山区的佛爷顶站，其升温趋势相对最弱，大约为0.55℃·(10 a)^-1。西南部和东北部的升温趋势类似，升温趋势在0.64~0.73℃·(10 a)^-1，升温趋势的整体分布表现为从北部山区向城区，升温趋势逐渐增强；而城区各站的升温趋势大致相同，城区最低气温的升温趋势最明显。对于日平均气温的变化趋势(图 3b)，从北部和西部山区向中心城区，升温趋势逐渐增强，除朝阳气象站外，城区及其附近各站均表现明显的升温趋势，升温趋势可达0.6~0.68℃·(10 a)^-1，而在北部山区汤河口和上甸子，其增温趋势在0.39~0.46℃·(10 a)^-1范围内，其他山区站的升温趋势较小。对于日平均最高气温变化趋势(图 3c)，与平均气温和最低气温的分布有较大不同，主要表现为自西向东至城区升温趋势逐渐增强，佛爷顶、门头沟、石景山、海淀和观象台升温趋势在0.51~0.57℃·(10 a)^-1，而在延庆和斋堂站升温趋势在0.39~0.43℃·(10 a)^-1。

从最高、最低和平均气温变化趋势的对比看，最低气温的升温趋势最为明显，城区在0.82~0.92℃·(10 a)^-1范围，山区在0.55~0.64℃·(10 a)^-1范围，最高气温的升温趋势则较弱，城区在0.51~0.57℃·(10 a)^-1，郊区在0.39~0.43℃·(10 a)^-1。平均气温的变化趋势介于最高和最低气温的变化趋势之间。

2.3 城市化对气温分布的贡献率分析

城市化影响贡献率是指城市化影响对城市附近台站气温趋势变化的贡献率，即城市化影响在城市附近台站气温趋势变化中所占的比率。由图 4a可知，对于日平均最低气温，除北部少数几个山区站外，城市化对北京地区多数站点升温的影响贡献为正，在远郊区和少数城区的贡献在0~15%范围内，而在城近郊区贡献在20%~25%范围内，对于观象台站，城市化的贡献可达30.2%，城市化影响程度最大站点主要集中在城区及其附近郊区。对于日平均气温(图 4b)，同城市化对于最低气温升温贡献类似，城市化对平均气温在北京地区的多数站点贡献为正，对于平均气温的贡献最大的区域包括观象台、顺义、海淀、朝阳、通州及大兴，其贡献率在20%~35%，主要是集中在城区及其北京东南部一带，影响最大的站点是大兴站，城市化的贡献可达34%，其他站点则在0~20%范围内。城市化对于日平均最高气温(图 4c)的贡献与对最低气温、平均气温的贡献有明显不同，在房山、丰台、平谷及延庆等站城市化的贡献为负，其他站点均为正，贡献率在0~17%范围内，城市化对最高气温的影响明显小于对最低气温和平均气温的影响。城市化影响最大的站点主要集中在自北部向南的北京地区中部一个条带，而对东部和西北地区的影响较小。但不论是日平均最低气温、平均气温和最高气温，均表现为对城区的站点影响最大，而对远郊区或山区的影响较小。

城市化对观象台站、城区及全市最低气温的年平均、各季节均非常显著(图 5)。城市化对观象台站最低气温的贡献可达30.17%，影响最大的季节是秋季，可以达到42.53%，影响最小的季节是春季，其贡献为23.23%；城市化对城区的最低气温贡献可达20.89%，影响最大的秋季为32.73%，影响最小的季节是夏季，为15.05%；对于全市年平均最低气温的影响为12.71%，影响最大的季节是秋季，为19.35%，影响最小的季节为春季10.44%。

文献中通常使用北京地区的国家基本站观象台来代表北京地区的温度，也可以用北京地区各站的平均气温代表北京地区的气温。因观象台站处于近郊区，且紧邻高速公路，因此该站点的气温不可避免地受到城市化的影响，而北京地区20个气象站的气温也会受到城市化的不同影响。图 6为城市化对北京地区、城区及观象台站温度在不同季节的影响。可以看出，城市化对观象台站的增温影响最为明显，对城区的气温影响次之，对全市的影响最小。城市化对观象台站平均气温的贡献31.54%，在秋季的贡献为最大可达37.14%，在春季的贡献最小为22.94%；城市化对城区升温的贡献年平均可达24.28%，在秋季最大而在春季、夏季较小；城市化对于全市的升温贡献可达13.96%，对秋季的温度影响最大，而对夏季的增温影响最小。

城市化对最高气温的影响(图 7)与对平均气温的影响有较大不同，但也是对观象台站的气温影响最大，对观象台站年平均最高气温的贡献为8.55%，对观象台站夏季气温的贡献可达33.08%，但在春季则为-3.40%；城市化对城区年平均最高气温的影响为4.17%，在夏季为17.39%，在春季为-0.77%；城市化对全市年平均最高气温贡献为1.33%，影响最大的是在夏季10.67%，在秋季影响最小为-3.81%。

可以看出，城市化对最高气温和最低气温及其平均气温的影响均不一样，对于观象台站、城区站和全市站点的影响也不相同。尤其是对平均、最低和最高气温在各季节的影响差异很大。城市化对观象台站、城区站、全市站的平均气温和最低气温均是在秋季的影响最大，对最高气温的影响则是在夏季最大。

3 结论

本文基于北京地区20个常规站1978—2008年经MASH方法均一化处理的气温数据，分析了城市化对北京地区各站点年平均和不同季节最高、最低以及日平均气温的影响，得到如下结论：

(1) 北京地区1978—2008年，年平均日最低、平均气温空间分布自北向南、自西向东，温度逐渐升高，在城区达到最高，年平均日最高气温表现为从西向东南逐步升高，在城区形成较为明显的热岛。

(2) 温度变化趋势表明，在延庆和城区多个站点，年平均日最低气温升温趋势最为明显，能够达到0.82℃·(10 a)^-1以上，山区的佛爷顶站，升温趋势相对最弱，大约为0.55℃·(10 a)^-1。对于平均气温，城区及近郊区除朝阳气象站外，均表现明显的升温趋势，在0.6~0.68℃·(10 a)^-1之间。对于年平均日最高气温变化趋势，表现为自西向东至城区升温趋势逐渐增强，佛爷顶、门头沟、石景山、海淀和观象台升温趋势在0.51~0.57℃·(10 a)^-1之间，而在延庆和斋堂站，升温趋势在0.39~0.43℃·(10 a)^-1之间。

(3) 城市化对北京地区年平均日平均气温和最低气温影响主要集中在城区及近郊区站点，对于年平均最高气温的影响最大的站点主要集中在北京地区自北向南中间带，在东部和西部站点则影响较小。城市化对观象台站的增温影响最为明显，对城区站点的气温影响次之，对全市站点的影响最小。

(4) 城市化对观象台站、城区站点、全市站点年平均日最低气温的年平均、各季节均非常显著。城市化对观象台站、城区、全市的平均气温和最低气温均是在秋季的影响最大，对最高气温的影响则是在夏季最大。

本文假设了参考站的温度变化趋势为区域气候变化趋势，而各站的温度受区域气候变化、局地气候和城市化等因素的综合影响，不同站点的温度及其变化趋势存在非对称型，因此本文中城市化对气温的影响存在一定的不确定性。同时，本文采用了山区站作为参考站评估城市化对气温的影响，由于山区站相对海拔较高，可能受到低对流层温度变化的影响较大，在一定程度上可能放大了城市化对北京地区各站点气温升温贡献的影响，而目前北京平原地区气象站受城市化影响较大，如利用平原地区气象站作为参考站，则可能会低估城市化对北京地区气温的影响。从本文的分析结果可以看出，北京(观象台)站受城市化影响显著，结果对于定性分析城市化对北京地区变暖的影响及其区域气候变化的研究具有一定的参考意义。