华南地区人为热排放特征

朱宽广，赵 卫，谢 旻，朱新胜，李明高，冯 文

(1.湖北省环境科学研究院，湖北 武汉 430072；2.南京大学大气科学学院，江苏 南京 210046；3.环境保护部南京环境科学研究所，江苏 南京 210042；4.海南省南海气象防灾减灾重点实验室，海南 海口 570203)

华南地区人为热排放特征

朱宽广1,2，赵 卫3，谢 旻2,4①，朱新胜3，李明高1，冯 文4

(1.湖北省环境科学研究院，湖北 武汉 430072；2.南京大学大气科学学院，江苏 南京 210046；3.环境保护部南京环境科学研究所，江苏 南京 210042；4.海南省南海气象防灾减灾重点实验室，海南 海口 570203)

利用1990—2015年《中国统计年鉴》和《中国能源年鉴》中海南、广东、广西以及香港的能源消费与人口数据，分析上述地区人为热排放在时间和空间上的分布特征及其影响因素。结果表明，海南、广东和广西的人为热排放呈持续增长态势，1995—2014年其年均人为热通量分别从0.09、0.47和0.16 W·m-2逐步增长到0.49、1.68和0.44 W·m-2。人为热排放的空间分布不均匀，2010年在珠三角、潮汕地区主要城市、湛江以及海口形成了以城区为中心的相对人为热高值区，其中广州等大城市最大值约为50 W·m-2，香港超过100 W·m-2。这种分布与工商业发展程度以及人口密度密切相关。随着人为热排放的快速增长，其对该区域局地气候以及空气质量将造成愈来愈大的影响。

人为热排放；华南；城市化；气候强迫；能源消费

随着社会和经济快速发展,人类活动直接向大气中排放了大量的热量(人为热),其对局地甚至区域气候以及空气质量都会产生影响[1-2],特别是在工商业发达、人口密集的城市地区。多年研究结果已经表明,人为热排放是导致城市热岛形成的一个重要因素[3-5],ATWATER[6]通过边界层模型模拟研究发现,城市冬季和夏季人为热通量平均值分别达92和170 W·m-2,可分别导致2.6～9.7和0.1～0.2 K的热岛强度。研究人为热排放特征,有利于正确认识人类活动对地气热交换的影响,同时也是城市空气质量数值模拟中的重要内容。

目前,国内外很多学者已经对不同尺度和不同地区的人为热排放进行了定量研究,FLANNER[7]估计全球尺度人为热通量平均为0.028 W·m-2,美国、欧洲和中国分别为0.39、0.68和0.22 W·m-2;陈兵等[8]研究表明,2008年中国平均人为热通量为0.28 W·m-2;谢旻等[9]发现中国人为热通量从1985年的0.09 W·m-2增长到2013年的0.38 W·m-2。在城市尺度上,ICHINOSE等[3]估算冬季日间东京城区人为热通量平均可达400 W·m-2;LEE等[10]研究得到首尔平均人为热通量为55 W·m-2;QUAH等[11]发现新加坡商业区人为热通量最大值可达113 W·m-2;SAILOR等[12]对美国6个大城市的人为热研究表明,其通量分别在早晚达到峰值,夏季和冬季分别可达60和75 W·m-2;KLYSIK[13]对波兰罗兹市不同片区人为热通量的研究表明,建成区年均人为热通量为28.5 W·m-2,其中7月和1月分别为12和54 W·m-2;佟华等[14]研究表明,北京白天最高人为热通量可达180 W·m-2。在更高分辨率上,人为热对城区影响更显著,可能对局地气候产生大的影响。

近20多年来,中国处于城镇化高速发展时期。在华南地区,由于城市集中,人口密度和工商业发展程度都非常高,人为热排放造成的热污染问题较为突出。谢旻等[9]发现华南是我国人为热排放的高值区域,2010年珠三角区域峰值为50 W·m-2左右;王志铭等[15]估算广州城区人为热排放,得到全天平均排放通量为41 W·m-2。随着城市规模增加,华南地区城市人为热排放量也逐年增加,可能对整个区域的气候变化以及空气质量造成影响。因此,研究华南地区的人为热空间分布特征,合理估计其随时间变化的规律,对研究区域气候、大气环境以及城市合理布局、协调发展有重要意义。

1 资料与方法

1.1 人为热排放估算方法

研究区为16.5°～25.3° N,101.7°～119.0° E之间的华南地区,分为192×105个网格,网格分辨率为4 km(主要是由于人口分布资料的精度为4 km)。在每个格点上计算年均人为热排放量,包括格点上能源消费和人体新陈代谢产生的热量,据此得到人为热排放的空间分布情况。参考FLANNER[7]、陈兵等[8]以及谢旻等[9]的研究成果,具体计算公式为

Q=Qf+Qm,

(1)

(2)

式(1)～(2)中,Q为人为热通量，W·m-2;Qf为能源消费产生的人为热通量,W·m-2;Qm为人体新陈代谢产生的人为热通量,W·m-2;Mi、Mv、Mr和Mo分别为在时间t(1 a)内华南地区工业、交通运输、生活消费和其他能源消费量(来自相关统计数据,已换算成标准煤消费量),万t;C为标准煤释放的热量,取值29 270 kJ·kg-1;Pg和P分别为格点上的人口数量和全省人口总数,万人;s为格点代表的区域面积,取值16 km2。

Qm可以通过人在不同时刻的新陈代谢率估算,计算公式为

Qm=(Qd×η1+Qn×η2)×Pg。

(3)

式(3)中,Qd和Qn分别为人体非睡眠时间和睡眠时间的新陈代谢功率;η1和η2分别为非睡眠时间和睡眠时间对应的加权系数。根据FANGER[16]和GUYTON[17]的研究结果,晚上人在睡眠时的新陈代谢功率约为75 W;白天时会有所增加,坐着、走路以及更加剧烈活动时的新陈代谢功率分别是115、230和300 W。基于前人的研究,笔者通过对坐着、行走、更剧烈活动和睡眠这4种状态取加权平均,得到白天(非睡眠时间)人新陈代谢的平均功率约为Qd=175 W,晚上(睡眠时间)人的新陈代谢功率约为Qn=75 W,按每天非睡眠时间16 h和睡眠时间8 h,估算出η1和η2分别为0.667和0.333。

1.2 数据来源

根据1990—2015年《中国统计年鉴》以及《中国能源年鉴》,获得广东省、广西省、海南省和香港历年人口数量以及能源消费数据,还采用了来自于哥伦比亚大学的社会经济数据和应用中心2.5 min×2.5 min分辨率的人口格点数据。

由于人为热排放包括工业、交通、民用以及商业排放等类型,产生的源头可以是煤炭、石油、天然气和电等能源,具有很强的时空非均匀性和不确定性,文中忽略了一些短时进入或者离开局地的热量(例如过路运输、输往外地的电能等),假设各地区进出热量平衡,利用各地区局地的能源消费量来计算局地的人为热特征。

2 结果与分析

2.1 华南地区人为热以及能源消费的时间变化趋势

1995—2014年华南3省(广东、广西和海南)人为热以及能源消费的逐年变化曲线见图1。由图1可以看出,3个省的能源消费量与年均人为热通量持续上升,其变化趋势基本一致。其中广东的年均人为热通量从1995年的0.47 W·m-2逐步增长到2014年的1.68 W·m-2,广西从1995年的0.16 W·m-2增长到2014年的0.44 W·m-2,海南则从0.09 W·m-2逐步增长到0.49 W·m-2。根据陈兵等[8]的研究,2008年广东平均人为热通量为1.40 W·m-2,笔者的研究结果与之一致。广东人为热通量在2002年之前增长幅度平缓,在2002年后开始快速增长,年平均增速达0.09 W·m-2，这主要与能源消费量的快速增长密切相关。2002年后经济快速发展导致能源消耗量急速上升,数据显示广东能源消费年增量在2002年后可达2 000万t。广西和海南人为热通量低于广东,但基本变化趋势与广东相同。

图1 1995—2014年广东、广西和海南年均人为热通量以及能源消费量变化Fig.1 Annual mean anthropogenic heat fluxes and total energy consumptions in Guangdong, Guangxi and Hainan Province in recent years

广东、广西和海南年均人为热通量的网格最大值变化见图2。从图2可以看出,年均人为热通量的区域最大值也逐年递增,且广东地区最大值远远超过广西和海南。其中,2005和2010年广东年均人为热通量最大值分别达30和50 W·m-2。根据朱宽广等[18]的研究,2005和2010年江苏年均人为热通量最大值分别为28.6和50.2 W·m-2,浙江年均人为热通量最大值分别为25.1和39.3 W·m-2,笔者对于同为经济大省的广东的估算结果,与江苏和浙江在量级以及数值上基本一致。何晓凤等[19]研究发现,人为热源对清晨城市边界层逆温结构有破坏作用,会使夜间近地层气温明显升高0.5～1.0 ℃;FLANNER[7]也指出,当格点的人为热通量超过3 W·m-2时,会使格点处的年平均气温增加0.15 ℃,行星边界层高度增加32 m。

图2 广东、广西和海南年均人为热通量的网格最大值Fig.2 Grid maximums of annual mean anthropogenic heat flux in Guangdong, Guangxi and Hainan

因此,在华南地区,珠三角城市群人为热排放的持续增加,将对珠三角城市群的局地流场造成重要影响,甚至影响区域平均气温和边界层高度,使得华南地区的光化学反应、污染物输送等产生变化,进而影响污染物的分布。

2.2 华南地区人为热通量的空间分布

1995、2000、2005和2010年华南地区人为热的空间分布情况见图3。由图3可见,1995—2010年,空间各格点上人为热释放量持续增长。1995年该地区的人为热通量空间差异性较小,大部分地区人为热通量小于0.5 W·m-2,且沿海地区人为热通量高于内陆地区;仅在广州、深圳、东莞、潮汕以及香港地区出现了相对高值区(>2.5 W·m-2),其中香港最大值超过50 W·m-2,这主要是由于当时香港作为国际性大都市,经济发展程度以及城市化程度都遥遥领先。2000年年均人为热通量与1995年相比增量相对较小,其空间分布与1995年非常类似,主要特征为空间差异性较小,高值区仍位于广州、深圳附近、潮汕地区以及香港。对照图1可以发现,1995—2002年间,华南地区年平均人为热通量增长缓慢,但是在珠三角核心城市地区人为热增量相对较大,广州和深圳出现了人为热通量超过5 W·m-2的地区。

在2000年后,随着经济快速发展,能源消费增多,人为热排放明显增多。从2005年的人为热空间分布图可见,人为热通量小于0.1 W·m-2的区域明显减少,大于2.5 W·m-2的区域明显增多。特别在广州、东莞、深圳、佛山、珠海、潮州以及汕头等地区,人为热通量增长很快,高值(>2.5 W·m-2)区域连接成片,不再局限于单个城市。广州和深圳附近地区人为热通量超过5 W·m-2的面积明显扩大,最大值已超过10 W·m-2;香港人为热通量也有所增加,最大值已超过100 W·m-2;潮汕地区人为热通量大于2.5 W·m-2的区域明显增多;南宁、柳州、桂林、韶关、湛江以及海口等城市周边形成了人为热通量相对高值区,其中海口和湛江等地的人为热通量大于2.5 W·m-2。

图3 1995、2000、2005和2010年华南地区人为热通量的空间分布特征Fig.3 Spatial distributions of anthropogenic heat flux in South China in 1995，2000，2005 and 2010

到2010年,人为热通量的高值区已经非常明显,如以广州、深圳以及香港为核心的片区,以潮州、汕头为核心的片区,湛江附近地区以及单个城市(海口、南宁、柳州、桂林和韶关等)附近。在广州和深圳附近,大部分地区人为热通量都已经高于10 W·m-2;在潮汕地区,人为热通量大于5 W·m-2的地区明显增多;海口和湛江出现了人为热通量大于5 W·m-2的区域。随着城市发展,人为热通量高值区域面积会持续增加,潮汕地区、广州和深圳片区以及湛江附近地区这3个高值区密切相连,可能会对整个华南地区的气候以及环境空气质量造成重大影响。

2.3 华南地区典型城市人为热通量

针对华南人为热排放较大的典型城市,取对应城市范围内的网格点数据进行平均,统计其人为热通量。由表1可知,1995—2010年所有城市的人为热通量均有显著增长。珠三角城市群从1995年的2.96 W·m-2增长到2010年的13.11 W·m-2,年均增长量达0.7 W·m-2;潮汕地区和海口的人为热年均增长量也分别达0.4和0.5 W·m-2。从表1还可知,1995—2000年间的增量相对较小,2000年后增长速度加快,这主要与1998年的经济危机导致我国经济增长减速以及2001年我国加入世界贸易组织(WTO)后经济又快速增长有关。珠三角作为我国经济最发达的地区之一,其人口密度和工商业发展程度都很高,随着经济的进一步发展,该地区人口规模以及能源消费量快速增长,人为热排放量也急剧增大。目前珠三角城市群的人为热通量必然已超过13.11 W·m-2,其对局地流场、区域气候以及空气质量都会造成重大影响。南宁和海口等城市虽然规模相对较小,但人为热的作用依旧不容忽视,特别是海口,不仅数值接近广东的典型城市(表1),也明显高于海南岛其他区域(图3),对海南局地气候的影响值得进一步研究。

表1 广东、广西和海南省几个典型城区(城市群区)的年平均人为热通量

珠三角城市群指广州、佛山、东莞和深圳等地;潮汕地区指潮州及汕头地区。

3 结论

(1)1995—2014年,广东、广西以及海南人为热通量逐年上升,其中广东的年均人为热通量从1995年的0.47 W·m-2逐步增长到2013年的1.68 W·m-2,广西从0.16 W·m-2增长到0.44 W·m-2,海南则从0.09 W·m-2逐步增长到0.49 W·m-2。广东人为热通量年均值远超广西和海南,这与当地的经济发展状况以及人口密度密切相关。

(2)华南地区人为热通量的高值区主要集中在广东沿海以及香港地区,内陆地区人为热通量较低。2000年以前,大部分地区的人为热通量小于0.5 W·m-2,超过2.5 W·m-2的地区只出现在广州附近以及香港。到2010年,在广州、佛山、东莞、深圳、潮州、汕头等区域,高值(>2.5 W·m-2)区已经连接成片,此外在南宁、柳州、桂林、韶关、湛江以及海口等城市附近还存在以城市为中心的高值区。

(3)华南几个典型城市的人为热通量逐年增长,2010年珠三角城市群、潮汕地区以及海口的区域人为热通量约为10 W·m-2,广州的城区最大值约为50 W·m-2,香港已经超过100 W·m-2。

(4)由于经济发展和城市化进程的持续,未来在城市群(城市圈)区域将形成众多的人为热高值片区,这将对区域气候和大气环境造成重大影响。因此,今后需要在气候和空气质量模式系统中考虑这部分人为热,并进一步探讨其对气象条件和空气污染的具体影响。

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(责任编辑： 许 素)

Characteristics of the Temporal and Spatial Variation of Anthropogenic Heat Flux in South China.

ZHUKuan-guang1,2,ZHAOWei3,XIEMin2,4,ZHUXin-sheng3,LIMing-gao1,FENGWen4

(1.Hubei Academy of Environment Science, Wuhan 430072, China;2.School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing 210046, China;3.Nanjing Institute of Environmental Sciences, Ministry of Environmental Protection, Nanjing 210042, China;4.Key Laboratory of South China Sea Meteorological Disaster Prevention and Mitigation of Hainan Province, Haikou 570203, China)

Based on the data of regional energy consumption and population published in the “China Statistics Yearbooks” and the “China Energy Yearbooks” in 1990-2015, analyses were done for temporal and spatial distribution of anthropogenic heat flux (AHF) in South China (i. e. Hainan, Guangdong, Guangxi and Hong Kong) and its affecting factors. Results show that AHF kept going up with the time passing by in Hainan, Guangdong, and Guangxi, with the annual mean AHF rising from 0.09, 0.47 and 0.16 W·m-2in 1995 to 0.49, 1.68 and 0.44 W·m-2in 2014, respectively. AHF distributed unevenly in space. The year of 2010 found that the downtown areas of Zhanjiang, Haikou and those major cities in the Pearl River Delta and the Chaoshan District, were the centers of the regions relatively high in AHF, with Guangzhou and Hong Kong in particular, being 50 and 100 W·m-2, respectively, in AHF. Such a pattern of AHF distribution is thought to be closely related to the high degrees of industrial and commercial development and the high densities of population. During the period from 1995 to 2010, AHF in the above mentioned cities grew the most quickly or by as high as 0.7 W·m-2·a-1. The rapidly growing AHF will sure bring about greater impacts on climate and air quality of the regions in South China. It is, therefore, essential to pay more attention to the study on AHF and its effects.

anthropogenic heat flux; south China; urbanization; climate stress; energy consumption

2016-05-04

海南省南海气象防灾减灾重点实验室开放基金(SCSF201401);国家自然科学基金(41475122)

X57

A

1673-4831(2017)03-0201-06

10.11934/j.issn.1673-4831.2017.03.002

朱宽广(1989—),男,湖北鄂州人,硕士生,主要从事空气质量观测与模拟研究。E-mail: 1297178976@qq.com

① 通信作者E-mail: minxie@nju.edu.cn