北京地区景观城市化进程对暴雨过程的影响——以“7·21”暴雨为例
发布时间：2021-10-12 05:30
利用美国环境预测中心（NCEP）和美国国家大气研究中心（NCAR）等美国科研机构开发的气象模式WRF 3.8版本,采用北京地区不同时期的土地利用数据,选取影响北京的一次典型暴雨过程,应用包含多层城市穹顶模式的模式参数化方案对其进行模拟研究。从小时降水模拟结果来看,景观城市化区域（城市下垫面）的扩张使得暴雨持续更久,使用2010年土地利用数据模拟的2012年7月21日暴雨过程小时降水量大于16 mm的时长较使用1990年土地利用数据模拟的结果增加了1 h;从累积降水结果来看,使用2010年土地利用数据模拟的24 h累积降水大于150 mm的区域较使用1990年土地利用数据模拟的结果增加了1534 km2。本文中模拟的逐小时降水与实际情况存在一定的差距,未来的工作会深入研究模式的参数化方案和降水产生的机理进而深入地研究景观城市化进程对暴雨过程的影响。进一步研究需针对城市人为活动产生的大气气溶胶粒子、景观城市化密度变化等因子,探究景观城市化对暴雨的可能影响。
【文章来源】：地理学报. 2020,75(01)北大核心CSSCIEICSCD
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
2012年7月21日北京暴雨24小时累积降水差值
CAPE值是指对流有效位能，其表征不稳定能量的大小，不稳定能量越大，越容易发生对流，从而为降水的产生提供动力和热力条件[25]。图9分析了2012年7月21暴雨过程，北京地区降水较为集中的时段，7月21日16时至23时平均最大不稳定能量，可以看出，两次模拟过程的平均最大不稳定能量分布有一定的差别，1990test中，不稳定能量主要集中在北京地区的东南部和南部，而2010 test中北京地区的不稳定能量存在两个较强的区域，一个在北京的西南部，另一个与1990 test中的位置相似，位于北京的东南部。图10是2010 test较1990 test不稳定能量的差值，可以看出，北京地区西南部，不稳定能量有明显的增加，而与北京地区城市区域相对应的位置，在2010 test中平均最大不稳定能量偏小（图9b），且在图10中可以看出与城市区域相对应的区域差值为负值，则说明由于城市区域的扩张，与城市区域相对应的区域不稳定能量在减少。此外，北京地区西南部最大平均不稳定能量有明显的增加，结合图8对风向和水汽的分析，可以认为，城市区域的扩张，对北京地区城市上风向的降水有一定的促进作用。产生较强的不稳定能量，从而为暴雨和降水的产生提供相应的动力和热力条件。图9 2012年7月21日16时至23时北京地区平均最大不稳定能量分布
图7a是使用2010土地利用数据与使用2000土地利用数据CTL试验模拟24 h累积降水结果的差值；图7b是使用2010年与1990年土地利用数据模拟24 h累积降水结果的差值。从这两张图中可以看出，此次暴雨过程，随着土地利用类型的改变，降水的增加主要集中在此次暴雨过程的两个暴雨中心。暴雨的分布不再分散，而是更加靠拢。图5 2012年7月21日10时至7月22日9时模式模拟的北京暴雨逐小时降水
【参考文献】：
期刊论文
[1]近10年北京地区极端暴雨事件的基本特征[J]. 孙继松,雷蕾,于波,丁青兰. 气象学报. 2015(04)
[2]2012年7月21日北京特大暴雨的多尺度特征[J]. 孙建华,赵思雄,傅慎明,汪汇洁,郑淋淋. 大气科学. 2013(03)
[3]Analysis of observations on the urban surface energy balance in Beijing[J]. MIAO ShiGuang 1*,DOU JunXia 1,CHEN Fei 2,LI Ju 1 & LI AiGuo 3 1 Institute of Urban Meteorology,China Meteorological Administration,Beijing 100089,China;2 National Center for Atmospheric Research,Boulder,CO 80307-3000,USA;3 Institute of Atmospheric Physics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100029,China. Science China（Earth Sciences）. 2012(11)
[4]北京721特大暴雨极端性分析及思考（二）极端性降水成因初探及思考[J]. 孙军,谌芸,杨舒楠,代刊,陈涛,姚蓉,徐珺. 气象. 2012(10)
[5]“7.21”北京大暴雨系统的结构演变特征及成因初探[J]. 孙继松,何娜,王国荣,陈明轩,廖晓农,王华. 暴雨灾害. 2012(03)
[6]1951—2009年北京市降水变化情势分析[J]. 朱龙腾,陈远生,李璐,王瑛,蒋蕾. 水资源保护. 2012(03)
[7]北京城市化发展对温度、相对湿度和降水的影响[J]. 郑思轶,刘树华. 气候与环境研究. 2008(02)
本文编号：3431982
【文章来源】：地理学报. 2020,75(01)北大核心CSSCIEICSCD
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
2012年7月21日北京暴雨24小时累积降水差值
CAPE值是指对流有效位能，其表征不稳定能量的大小，不稳定能量越大，越容易发生对流，从而为降水的产生提供动力和热力条件[25]。图9分析了2012年7月21暴雨过程，北京地区降水较为集中的时段，7月21日16时至23时平均最大不稳定能量，可以看出，两次模拟过程的平均最大不稳定能量分布有一定的差别，1990test中，不稳定能量主要集中在北京地区的东南部和南部，而2010 test中北京地区的不稳定能量存在两个较强的区域，一个在北京的西南部，另一个与1990 test中的位置相似，位于北京的东南部。图10是2010 test较1990 test不稳定能量的差值，可以看出，北京地区西南部，不稳定能量有明显的增加，而与北京地区城市区域相对应的位置，在2010 test中平均最大不稳定能量偏小（图9b），且在图10中可以看出与城市区域相对应的区域差值为负值，则说明由于城市区域的扩张，与城市区域相对应的区域不稳定能量在减少。此外，北京地区西南部最大平均不稳定能量有明显的增加，结合图8对风向和水汽的分析，可以认为，城市区域的扩张，对北京地区城市上风向的降水有一定的促进作用。产生较强的不稳定能量，从而为暴雨和降水的产生提供相应的动力和热力条件。图9 2012年7月21日16时至23时北京地区平均最大不稳定能量分布
图7a是使用2010土地利用数据与使用2000土地利用数据CTL试验模拟24 h累积降水结果的差值；图7b是使用2010年与1990年土地利用数据模拟24 h累积降水结果的差值。从这两张图中可以看出，此次暴雨过程，随着土地利用类型的改变，降水的增加主要集中在此次暴雨过程的两个暴雨中心。暴雨的分布不再分散，而是更加靠拢。图5 2012年7月21日10时至7月22日9时模式模拟的北京暴雨逐小时降水
【参考文献】：
期刊论文
[1]近10年北京地区极端暴雨事件的基本特征[J]. 孙继松,雷蕾,于波,丁青兰. 气象学报. 2015(04)
[2]2012年7月21日北京特大暴雨的多尺度特征[J]. 孙建华,赵思雄,傅慎明,汪汇洁,郑淋淋. 大气科学. 2013(03)
[3]Analysis of observations on the urban surface energy balance in Beijing[J]. MIAO ShiGuang 1*,DOU JunXia 1,CHEN Fei 2,LI Ju 1 & LI AiGuo 3 1 Institute of Urban Meteorology,China Meteorological Administration,Beijing 100089,China;2 National Center for Atmospheric Research,Boulder,CO 80307-3000,USA;3 Institute of Atmospheric Physics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100029,China. Science China（Earth Sciences）. 2012(11)
[4]北京721特大暴雨极端性分析及思考（二）极端性降水成因初探及思考[J]. 孙军,谌芸,杨舒楠,代刊,陈涛,姚蓉,徐珺. 气象. 2012(10)
[5]“7.21”北京大暴雨系统的结构演变特征及成因初探[J]. 孙继松,何娜,王国荣,陈明轩,廖晓农,王华. 暴雨灾害. 2012(03)
[6]1951—2009年北京市降水变化情势分析[J]. 朱龙腾,陈远生,李璐,王瑛,蒋蕾. 水资源保护. 2012(03)
[7]北京城市化发展对温度、相对湿度和降水的影响[J]. 郑思轶,刘树华. 气候与环境研究. 2008(02)
本文编号：3431982
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