一个用于评估城市热岛效应的风速及递减率的实验模型外文翻译资料

 2022-12-26 07:12

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一个用于评估城市热岛效应的风速及递减率的实验模型

劳伦斯bull;李克迪瑞

卡尔加里大学地理系，加拿大卡尔加里 T2N 1N4

1979年10月3日至1980年2月24日

摘 要

在1976年的冬天，直升机就可以用来探测空中的温度。这个操作是基于测量城市边界迎风面的空中风速和递减率。回归分析表明，基于风速直减率的经验模型在直减率方面并没有比评估城市热岛效应强度有效，但结果优于只基于风速的评估模型。

1.介绍

地表城市热岛效应是一个研究多年的课题，许多研究都引进了通过气象变量来评估它的强度的数值模式。森帝伯格发明了一种模型，这种模型将乌普塞拉和瑞典的风速、云量的不同联系起来，得到热岛夜间的多元线性相关系数为0.66，而在白天为0.46。在英国伦敦工作的查理也得到了相同的结果。两个人都发现云量和风速是描述夜间的热岛效应最重要的数据统计因素。两个研究都假设变量之间是线性的，而欧克发现热岛效应和风速在晴空下是非线性的。Nkemdirim（1976）发现了这些变量的非线性性，并将其应用在不相关的云量上，两项研究的相关系数都超过了0.8。

尽管这些研究都采用了表面的测量方法，第二组模型还发现了在城市边缘热岛效应强度和低温递减率之间的关系。如果考虑两者的相关系数高于0.8，那么第二个模型看上去似乎更成功。Ludwig 和 Kealoha通过回归热岛效应强度和地表较普遍的风速递减率，在三个人口比较分化的城市中得到了范围在0.87-0.95之间的相关系数。Clarke和peterson在圣路易斯的热岛效应研究中同样发现了低温递减率和异常热效应之间的高度相关性。

Summer发现了一个热岛模型，其中城市温度异常的计算是由净能源供应到大气和大气距离参数得到的。他的模型由公式给出，其中Delta;T是中心城市的距离边缘与中心距离之间的温度差，H是每个区域的热空气，r是城市表面的温度随高度增加的速度，u是风速的参考值。其他的标志则保持原来的意义。Summer的模型包括两种已被证实对热岛效应强度有很好的评估作用的大气参数，即非线性的风速和递减率。Clarke和Peterson都用它来评估英国冬天和夏天的效应强度，但是Oke认为在Vancouver这不能有效地应用在屋顶的高度。然而，更全面的模型应用应该能够容许H数据的缺失。Summers提出了一个办法，他认为如果在一个给定的城市，H不同于一个恒定的城市数据，那么公式应该改写成另一种形式，其中比例参数是通过经验方法所得。

自从模型1的缩写版本被应用后，这个作者不知道在评估热岛效应强度过程中任何测试的有效性。因此，本文报道了在Calgary的一个模型测试，在一个坐落在加拿大落基山脉以东110公里的中等大小的草原城市。这个测试显示：1、模型对热岛效应的描述强度优于只基于风速的模型，但是它并不像那些源于使用风速递减率作为独立变量的那么好。2、模型描述的热岛效应的强度在地表可以被扩展到包含到任何水平，在这个城市的气流高度可达300米。

2.方法

密集的数据收集工作是1975年的十月至1976年的二月在Calgary

靠客观的收集以增强我们对城市热岛效应现象的理解。收集的数据包括白天和夜间的特点，鉴于成功空运操作所需要的物流，夜间活动的数据在这边文章中是在90分钟的日出中收集的。这也证实了夜间的热岛特征可以一直持续到早上。横跨城市的温度是通过采用直升机测量的，x标记的模型的6600F系统被放置在直升机上去记录温度和海拔。温度传感器是一个玻璃覆盖的珠子热敏电阻，精度在0.5°C以内。它通过屏蔽辐射被保护。 为了确保空气通过传感器的自由运动和保护免受转子下降，直升机从地面以上10米的高度向上螺旋形。 双Bourdon_ce11电位传感器检测到3 m以内的高度。 该系统在单个压敏图上提供了两个参数的迹线。沿着飞行路径D和B（图1）获得在地面上方300m内的空气中的温度分布。由于夜间特征存在，需要完成作业，早上操作限于西南 - 东南路径的D8，D7，D5，D3，P和D1，西南 - 东部。 Al1操作从D8开始的。D操作总是在开始之前在发国际机场（图1）的B.温度下和的结束时所指出的，并且每个轮廓数据被调整到D8相同的时基。理想情况下，城市效应最好在平面上研究地形，calgary的地形并不理想，因为在建筑区内有较大的地形变化。海拔可从西北角的1220米下降到东南部的1040米。 因此，在一定程度上，地形可能与城乡温度差异的规模有关。 因为最高的地区在城市的边缘，地形的效应可能会及加强热岛一倍以上的温差。我们试图通过应用城市中心上方0.01°Cm-1的校正因子来控制这种影响。然而，重要的两项必须要保留。 首先是城市热岛与城市和国家之间的强烈差异相关，而辐射冷却也可能在晴朗的天气中在城市的上风产生温度反演。 因此，可以想到的是，较高的近地面上的温度可能比在高位势被去除时的温度更高。 这种类型的事件可能削弱而不是加强城乡的差异。第二个保留是冷空气排水，它是缓和卡尔加里市中心温度的一个重要因素（Nkemdirim，1976），因为冷空气从周围的水中排出，进入下游进入城市核心的山谷中。这种排水可能削弱城市热岛效应的密度。 由于无法量化并隔离这些影响，地形可能会对确保分析中的误差产生重大影响。 然而，Truch（1977）确实表明，卡尔加里温度场的平均模式不受高程差异的影响。

通过在D7和D8之间，距离市中心8公里的位置的风速和温度的模拟空气传播测量可支持每个直升机的横断面。在直升机横断面过程中，以30分钟的间隔释放三个装备有包含温度传感器的氨基探测器单元的驾驶室。跟踪每个气球的风速和由双经纬仪确定的方向， 在配备有连续迹线条带图的分析仪上记录温度。 在每次直升机操作期间，将来自三个版本的轮廓平均以获得代表性轮廓。再从温度曲线确定城市边缘处的经过速率。 在不同高度的风速则取自风廓线。通过比较从B2（下横断面）获得的直升机在100m的数据与来自位于B2附近的远距离成岩塔的100m数据，对比直升机数据的质量。两组数据几乎相同。

3.结果和分析

本节中提供的分析是基于在1975/76年的冬季，在四个间隔日期收集的日出横断面和导航气球数据所得。在每一次的分析中，西北风是首选的风向。在城市边缘的风速atl0 m在每种情况下为5.5 m s-。城市热岛的四个一级-10,45,150和300米以上的平均地面水平的大小是获得作为城市边缘（D8）之间的温度差在气球运营的地点附近和城市中心，然后将△除以城市边缘和市中心之间的线性距离（Delta;K）（在该分析中统计量△/△K是优先选择的，因为它是对距离敏感的，因此允许存在各种其他情况）。△K是风后测量的。它是城市与其边缘之间的最短路径。获得的每个平均温度轮廓由一个二阶多项式近似，然后扩展到11，以确定在10，45，150和300米水平的局部流失速率的温度曲线在这些水平的斜率。城市热岛效应的强度随着高度的增加而降低。在四个场合中，城市的边缘环境发生了颠倒。 反演的平均强度从在10m处的0.034℃m -1的高处降低到在300m处的0.003℃m -1（图4b）。 风速随着高度的增加从300m处的平均值4.28m s-1（在10m处）增加到15.0m s -1（图4c）。通过回归实验和相关性检验分析了三个图形关系， 发现功率曲线在三中情况下给出最佳匹配。 分析结果总结在表1中。A11相关系数在0.05的显着性水平上显着，并且在相同的显着性水平上彼此差异显着。 因此，Delta;K和l之间的关系在统计学上是三者中的最好的。

4.讨论与结果

城市热岛强度和风速与城市热岛强度流失率之间的平均关系的结果一般与在文献中发现的那些相同（参见引言中的参考文献）。他们认为城市边缘的递减率是评估热岛效应强度估计可能基于的最佳变量。在“△”和“入”之间一致地实现高相关性的一个原因是它们所共有的起源的相似性。正如Ludwig和Kealoha（1968）指出的，变量之间的关系是“效应和效应”之一，而不是“因果关系”。 通过差示冷却和不存在强风引发混合促进了两者的相互作用。这可能揭示了那些通过结合几个变量来推断因果关系的模型在描述Delta;时不如“lameda”那样有效。城市温度异常和时间间隔的强关系表明，热岛过程的因果关系模式1可以通过更好地了解城市与周围国家热浪的湍流扩散性质的差异来实现热岛天气。城市峡谷的实验（Nunez和Oke，1977）就代表了一种这样的方法。当前一代统计和经验模型所遇到的另一个问题是预测变量之间的互相关性。重要的是，一致地产生与城市热岛强度的良好相关性的一个主要气象变量是风速。然而，如Sund- borg（1950）和Chandler（1965）一样，当在多元回归中与云量和其他变量一起使用时，相关性从0.80降至0.66。这可能是由于多元回归中变量之间的共线性。在这个分析中似乎出现了类似的问题。在表达式（5）中，当风速与风速相结合时，由低风速和反转之间的物理链路产生的共线性降低了模式1的有效性。 Summers（1954）指出，模型（2）的精度可能受到影响，因为两个变量不是独立的，因为在强风的存在下不会发生反转。然而，当它与多云回归中的云量和其他变量一起使用时，如在Sundborg（1950）和Chandler（1965）中，相关性从0.80降至0.66。这可能是由于多元回归中变量之间的共线性。在这个分析中似乎出现了类似的问题。在表达式（5）中，当风速与风速相结合时，从风速和风速之间的物理链路产生的共线性降低了模式1的有效性。Summers（1969）指出，由于两个变量不是独立的，因为模式1（2）的精度可能受到影响，因为在强风的存在下不会发生反转。因此，他的担心是合理的，因为在速度模型中包括风速降低而不是提高（4）的有效性。一个人认为城市热岛模型，其中包括共线变量倾向于1ess精确，其中变量是独立的。

在空中飞行中，从几个级别使用数据点的部分原因是需要从有限数量的直升机截面获得更大和更多变化的样本，并且部分由于测试假设在引起并在城市气域变量的形式。相关系数及其与文献中发现的一致性似乎证实了后者的假设。然而，在45和150微米水平的方差产生比10和300微米水平更好的结果。表达式（4）和（5）给出在10和300m处的平均误差为32％，在45和150m处相差不超过10％。虽然这种差异可能与物理因素相关，例如每个层上发现的粗糙程度，但它也可以反映模式1的尺寸依赖性。 Graphica1比较了在有西风的时候从我们的文件中获取的22个观测的街道夜间1热岛和它们从10米塔的入口的估计，显示在1 中值Delta;在模型下精度更好。X比在更高的值（图8）。包括共线变量的模型倾向于比其中变量是独立的那些精确。

本研究遇到的一个主要问题是无法解决地形造成的各种问题。 在相关和回归分析中，风速和lamda的高度是地面以上的平均高度，通过获取城市和市中心边缘的平均高度获得。这种折中解决方案可能会对结果及其解释产生一些误差。

5.结论

在本研究中确认了风速和递减率对热岛效应的影响，在本研究中确认了风速和失速率在城市热岛强度评估中的作用。 虽然参数u与城市热岛强度高度相关，但是显着（0.05显着性水平）低于基于模式1，在相同的显着性水平上优于基于风速的模式1。

有证据表明，包含共线性变量的模型往往会产生反效果。这项研究表明城市热岛过程在城市风暴的各个层次的相似性。从过渡模式1获得一致的好结果表明，应从城市环境中的大气扩散的角度来接近城市热岛强度的物理模型。

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