人类生产生活中产生的大量废热对城市环境中的温度、城市边界层结构、空气质量及人类健康都有着重要的影响。开展人为热排放清单的估算及对城市热环境的影响的研究具有十分重要的意义,然而目前人为热排放清单的计算方法存在所需基础资料种类繁多、计算过程复杂,空间分布和排放量有较大偏差等不足。本研究采用统计回归法基于CO和NOx污染源清单计算了2007-2015年珠江三角洲地区的人为热排放清单,对其排放趋势、热排放来源类型变化以及空间格局的演变进行了梳理,并用源清单法计算所得的人为热清单对前者进行评估和用蒙特卡洛数值法对其进行不确定性分析。其后使用WRF/UCM（耦合了城市单层冠层模型的区域气象模式）评估了人为热排放输入的改变对城市小气候的影响,并模拟了一次高温热浪事件,来探讨人为热排放对城市热平衡及对城市高温的影响。结果表明:2007-2015年珠三角地区年平均人为热均大于9 W·m-2,人为热排放峰值出现在2010年,趋势为先增加后减少,由2007年的7.10 W·m-2下降至2015年的5.66 W·m-2。这与燃料消耗总量的变化趋势基本一致,而工业源和道路移动源是影响人为热排放总量变化的最大因素。2007-2015年珠三角地区大部分区域人为热排放处于0～20 W·m-2,高值区(>20 W·m-2)主要分布于珠三角地区中心地带的城市群,高值区缩减的面积和速度在2010-2012年期间达到最大。同时本研究还采用另一种人为热排放计算方法——源清单法,对珠三角地区2012-2015人为热排放清单进行计算,结果与统计回归法计算人为热的结果相符。进一步对人为热排放清单进行不确定性分析,总人为热的95%置信区间的不确定性范围是-16%到49%,其中电厂类别排放估算中的不确定性最小,其范围为-13%至16%,而工业源的不确定性最高,处于-46%至73%。本研究设置了多个方案来探究不同人为热输入对气象因素的影响。随着人为热排放的增长,2米气温随之升高,其对1月的温度影响大于7月;人为热的排放在城市区域显著降低了环境中的相对湿度,增强了近地面热对流使得风速增大,若只考虑改善风速模拟,人为热排放对风速的优化效果很小;同时高分辨率网格化人为热清单方案降低了各站点的平均偏差,这说明更贴合实际的统计回归方法计算得出的人为热清单能够提高模式对气象要素的模拟性能。在高温热浪期间,人为热会使得城市地区2m气温和地表温度升高增幅分别为1℃和1～1.5℃,人为热的排放在加剧城市高温的同时也会使昼夜温差变小。人为热增加后,对地热通量降低,在日间和夜间城市储热分别减少2 W·m-2和6-10W·m-2。感热在日间增幅为10～50 W·m-2,局部地区点源人为热的排放甚至可导致感热增幅达到300 W·m-2,潜热通量在珠三角地区中心区域减少2W·m-2,外围地区增大2～4W·m-2,人为热的排放导致了10m风速的增幅约0.2～1 m·s-1,在珠三角城市下垫面形成一个明显的水平气流辐合现象,这说明人为热的排放显著加剧了城市热岛环流。边界层上方温度降低了约0.3-0.5℃,在边界层高度内约1～2m·s-1偏南向下气流的下沉作用下,近地面的水汽混合比增加了约0.4 g·kg-1。珠三角地区人为热通量排放至地表,加强了近地面热对流,热对流在弱南风背景下会提升大气边界层内的气流垂直运动,在较强背景风下热对流的垂直运动对水平气流运动造成阻碍。对于模拟城市热岛强度而言,输入统计回归法计算得到的网格化人为热清单能够减少平均相对偏差,极大的提高了模式的模拟性能,这可能是得益于统计回归法中运用多种空间分配方式,对人为热的空间分配更加客观和精确。