论文部分内容阅读
城市化过程作为人类活动影响气候变化的最突出表现,改变着地球的生物、物理化学过程,对区域气候变化造成重要影响,因此研究城市化过程及其气候效应具有重要的意义和科学价值。本项研究拟利用南京及周边地区的地面气候资料、NCEP/NCAR再分析资料和城市化统计资料,采用BP神经网络算法、OMR方法、UMR方法研究南京地区城市化进程及其对城市温湿度环境的影响,分析了城市化综合水平与气候变化的关系。主要研究结论如下：(1)利用城市化指标统计资料,采用BP神经网络算法计算城市人口、电力消费量、民用汽车拥有量、工业废气排放总量四项城市化指标占城市化综合发展水平的权重值,并在此基础上采用综合指标法构建城市化综合评价指数,分析了南京及周边地区城市化发展特点。结果表明民用汽车拥有量对城市综合水平的贡献率最大,城市人口的贡献最小；各类城市的综合评价指数均随年际变化持续增加,尤其是在2000年后增长速率最快；三类城市中南京市综合水平的发展最迅速。(2)利用1980～2009年各站点的地面观测温、湿度减去NCEP/NCAR再分析资料获得各类城市OMR温、湿度的变化特征,同时将OMR方法和UMR(城郊对比法)进行对比,结果表明：南京城市化过程对增温过程的贡献最大,达45.07%；各类城市均在冬季增温率最高。城市化对城市增温的影响更多的表现在最低温度的升高方面；最高温度的增温率夏季最大,城市化过程的贡献也最大,最低温度的增温率和受城市化过程影响的程度均为冬季最显著。城市化过程对相对湿度降低过程的贡献在三类城市中最大,达26.8%,夏季变化率最大,城市化过程的贡献率也最大；UMR方法所得温、湿结果偏低,使得城市化对温湿环境变化的影响有所低估。(3)通过对温湿环境变化与综合评价指数之间的相关性的分析发现各类城市温度变化与城市化水平均显著正相关,南京市最为明显；南京及周边中等城市的相关性四季都很显著,冬季最为明显,夏季略小；城市化过程与最低气温的相关性最为显著；各类城市相对湿度变化与城市化水平均呈负相关关系,南京市负相关关系最显著。OMR和UMR方法都能够在一定程度上体现城市化对城市温湿环境变化过程的影响,OMR方法结果与城市发展相关性更大。在单项城市化指标中,南京市温度和湿度均与电力消费量和民用汽车拥有量指标的相关系数最大而与城市人口的相关系数最小。