高被引论文选编“城市观测”主题



高被引论文选编“城市观测”主题

来源数据库：SCI-E和CAJD，检索时段：2014—2015年

抵消城市气候变化：适应措施及其对热舒适性的影响——Counteracting urban climate change: adaptation measures and their effect on thermal comfort. Theoretical and Applied Climatology， 2014， Vol. 115， No. 1.

同周边区域相比，城市的热负荷明显偏大。再加上气候变化的大背景，城市热事件明显增加。因而，减缓和适应城市气候变化非常有必要。基于此，德国Duisburg-Essen大学的Müller等在德国Oberhausen市（位于鲁尔超大城市区域）的不同局地气候区进行气象观测，以生理等效温度（physiologically equivalent temperature，PET）定义热舒适性指标，展示了蒸发表面和其他因素对热舒适性的影响。同时，使用三维数值模式（ENVI-met微尺度气候模式）进行模拟，以定量分析几种适应措施和不同气象参数对Oberhausen市中心区域的热效应的影响。结果表明，最有效的适应措施是增加风速（最大可以降低15K的PET）。此外，植被区域通过树荫和蒸散比水表面能使PET减少的更多。因此，规划创建具有足够的水供应和高大孤立的遮荫树木（可提供更好的通风）的公园区是城市减缓热影响的可取措施。

基于局地气候区制图和温度格局模拟的城市监测网设计——Design of an urban monitoring network based on Local Climate Zone mapping and temperature pattern modelling. Climate Research， 2014， Vol. 60， No. 1.

近年来发展的局地气候区（Local Climate Zones，LCZ）分类系统（具体可见http://www.wudapt. org/lcz/）本来不是用于区域制图的，而是用来对温度观测站点进行分类。然而，随着对描述基于温度的区域特征的需求的上升，利用LCZ类别进行制图变得顺利成章。为此，匈牙利Szeged大学的Lelovics等研究设计了基于LCZ和模拟温度格局的城市监测网，其目的是：1）发展地理信息系统（GIS）方法，计算LCZ分类需要的不同的地表参数；2）使用计算出的参数，识别和划定研究区域内的LCZ类型；3）利用LCZ和模拟的年平均气温格局，选择城市监测网络的代表站点。该研究使用到了所研究城市（匈牙利的Szeged市）及周边区域的遥感数据、地图和GIS数据库。计算所使用的基本单元是包括建筑物及其邻近区域在内的很多区域的多边形。具有相同或相似参数的相邻多边形被合并，以获得适当大小的LCZ。最终，所研究的城市区被划分成了6种LCZ类型。LCZ制图是进一步绘制城市气候图（UCMS）的重要基础，UCMS将能提供热负荷的空间分布和幅度信息，为分析城市不同区域的发展潜力提供帮助。

武汉气溶胶特性的长期观测——Long-term observations of aerosol optical properties at Wuhan， an urban site in Central China. Atmospheric Environment， 2015， Vol. 101.

武汉大学的Wang等利用安装于武汉大学的CIMEL光度计2007—2013年的观测数据，分析了当地气溶胶光学厚度（AOD），Ångstrom指数（Ångstrom exponent），单次散射反照率（SSA），气溶胶粒径分布和折射率等气溶胶光学性质的变化。分析发现，研究时段内的所有年份的AOD 500nm都相对较高，最高值（1.52）出现在2012年6月，最低值（0.57）出现在2012年11月。Ångstrom指数具有显著的月变化特征，最高值（1.71）出现在2010年6月，最低值（0.78）出现在2012年4月。进一步分析表明，该区域的气溶胶细粒子含量一直较高。细粒子、粗粒子、总颗粒物的SSA的月变化与气溶胶吸湿增长因子、化石燃料和生物质燃烧密切相关。气溶胶粒子的体积尺度（双峰型）显示出不同季节的粒子半径具有明显差异。从春季到夏季，细粒子半径通常都会增加，例如，半径约为0.15mm的粒子在三月出现峰值，而在六月出现峰值的是半径约为0.25mm的粒子。最后，对复折射率（在波长440～1020nm）的实部和虚部月数据分析表明，实部和虚部的最高平均值分别出现在春季和秋季。

全球城市区域观测到的气候极端事件的变化——Changes in observed climate extremes in global urban areas. Environmental Research Letters， 2015，Vol. 10， No. 2.

极端气候对城市基础设施和人类社会产生深远的影响，但对全球城市地区观测到的极端气候变化的研究很少，即使现在一半以上的全球人口居住在城市。印度理工学院的Mishra等使用全球范围内217个城市观测站的数据分析表明，这些城市1973—2012年热浪事件的数量已经显著增加（p＜0.05），而冷事件频率有所下降。几乎一半的城市的极端高温天数增加显著，而且几乎2/3的城市极端热夜的频率增加显著。过去40年里，60 %的城市地区的极端大风事件显著下降。日降水极端事件和年最大降水的频率分别在约17%和10%的城市出现了显著增加（p＜0.05）。总体上，40年的线性趋势分析结果表明，极端气温和大风事件的变化在城市和非城市区域差别较为明显，而极端降水指数的变化在城市和非城市站之间没有明显的区别。

2013年元月我国中东部地区强霾污染成因分析——《中国科学：地球科学》2014年第44卷第1期

2013年元月，罕见强霾污染席卷我国中东部地区。王跃思等利用“中国气溶胶观测研究网”（CAREChina）对整个强霾污染过程进行了全程追踪观测，并对其成因进行了分析研究。此次强霾污染涉及我国整个中东部地区，污染最严重的京津冀地区共计发生5次强霾污染过程，其中两次超强过程发生在9—15日和25—31日，北京PM2.5小时浓度最高值分别达到680和530μg/m3，石家庄和天津等重要城市强霾污染状况与北京相似。天气系统弱、强冷空气活动少和极其不利于污染物扩散的局地气象条件及地理位置，是造成本次强霾污染形成的外部条件；一次排放的气态污染物向颗粒态的快速转化，是本次强霾污染“爆发性”和“持续性”的内部促发因子，特别是大气中燃油排放为主的大量NOx促发了燃煤排放气态SO2向颗粒态硫酸盐的快速转化。通过NOx/SO2协同转化途径分析，发现气态污染物在细颗粒表面的非均相反应可改变大气颗粒物的粒径及化学组分，促使颗粒物中的二次无机盐（如硫酸盐和硝酸盐等）的比例逐渐增大，导致颗粒物吸湿性显著增强，从而对强霾污染形成起到了促进作用。

北京2013年1月连续强霾过程的污染特征及成因分析——《中国环境科学》2014年第34卷第2期

杨欣等以北京市2013年1月份连续灰霾天气中10—16日的强霾污染过程为例，利用MPL-4B型IDS系列微脉冲激光雷达观测资料由Fernald算法反演得到此次污染过程中气溶胶垂直分布特性，结合地面气象条件和天气形势分析污染原因，并讨论与气溶胶地面监测数据的符合性。结果表明：此次连续强霾过程污染严重，观测时段内89.4%的时间出现霾，39.8%的污染时段达到重度霾级别，其中大气地表消光系数与PM2.5浓度变化呈显著线性相关关系，相关系数达0.95。研究过程内，大气边界层在91%的时段低于500m，平均仅为293m，低边界层抑制了污染物的有效扩散；近地面垂向各高度的消光系数持续达到1.5km-1以上，对比气溶胶退偏比发现城市上空的大气强消光为气溶胶颗粒物和大气水分共同导致；气溶胶光学厚度（AOD，532nm ）较大，有83.6%的时段超过1，且受相对湿度影响较大，相对湿度偏小时段的AOD值主要为气溶胶颗粒贡献，相对湿度较大时段，细颗粒物吸湿增长导致AOD受大气水分干扰显著。连续静稳的天气形势和区域污染是导致此次强霾发生和持续的主要原因，高湿天气则加剧了灰霾状况。

春节期间南京气溶胶质量浓度和化学组成特征——《中国环境科学》2014年第34卷第1期

为研究春节期间燃放烟花爆竹对城市大气气溶胶质量浓度和化学组成分布特征的影响，王红磊等对南京市2012年1月19—31日大气气溶胶质量浓度和水溶性离子及重金属等化学成分进行了观测。结果表明：烟花爆竹的大量集中燃放可使PM1.0的浓度以15.5μg/（m3·h）的速率增长；并使得能见度以1.625km/h的速率急剧下降。质量浓度谱和水溶性离子谱在燃放期均为三峰型分布，在非燃放期为双峰型分布。燃放期PM2.1和PM1.1中的K+、SO42-、NO3-、Cl-和Mg2+所占的比例比非燃放期升高了16%～38%，其他离子浓度变化不大。对于0.2～2.0μm的气溶胶，春节期间硝酸盐、含锌和含铜颗粒主要来自烟花爆竹燃放，含钾颗粒部分来自烟花爆竹燃放，含铅颗粒来自工业排放，烟花爆竹的燃放基本不产生硫酸盐颗粒。

杭州市大气气溶胶光学厚度研究——《中国环境科学》2014年第34卷第3期

齐冰等利用2011—2012年杭州国家基准气候站内太阳光度计（CE-318）观测资料，分析杭州市气溶胶光学厚度（AOD）和Angstrom波长指数（α）的变化特征。结果表明，2011—2012年杭州市AOD500nm年平均值为0.86±0.47，α440～870nm年平均值为1.25±0.23。AOD季节变化特征不明显，主要与该地区天气形势以及内外源影响密切相关。α季节变化差异也不大，受北方带来的沙尘气溶胶影响，春季α略偏低。AOD呈现单峰型日变化特征，峰值出现在15:00，谷值出现在06:00，午后AOD明显升高主要与强烈的太阳辐射引起光化学反应产生的二次气溶胶以及近地层气溶胶在湍流输送作用下向城市上空扩散有关。从频率分布来看，AOD和α频率分布均呈现明显的单峰特征，并且较好的符合对数正态分布。α在高值区间1.1～1.7出现频率为77.8%，表明杭州市以平均半径较小的气溶胶粒子为主，属于城市－工业型气溶胶类型。杭州市AOD的高值（＞1.0）主要表现为粗模态气溶胶以及细模态气溶胶的吸湿增长。

苏州市区灰霾现象形成的气象条件分析——《中国环境监测》2014年第30卷第1期

苏州市的灰霾现象发生频率1—2月最高，7—8月最低。邹强等采用基于因子分析的主成分提取方法，将6个气象因子观测资料整合为3个主成分，并逐一揭示4个典型季节各主成分的支配因子在灰霾天气形成中的作用。结果表明，热量条件是影响1—2月、4—5月和7—8月霾日形成的主要气象条件。动力条件是10—11月霾日形成的主要气象条件，水分条件影响相对较弱，仅起辅助作用。