城市化是地球表面最為顯著的直接由人為因素引起的土地覆蓋類型的改變。半個多世紀以來,中國經歷了異常劇烈的城市化進程。尤其是近年來,二三線城市已經成為城鎮(zhèn)化發(fā)展進程的主角,促使產生了更廣泛的城市下墊面。下墊面性質的改變加上人類活動的干擾,使得陸-氣間物質循環(huán)與能量流動的過程發(fā)生改變,從而在區(qū)域甚至全球尺度上影響著氣候變化。其中,以城市熱島為代表的熱環(huán)境的劇烈變化,是城市化對區(qū)域氣候影響最典型的表現之一。目前,現有陸面過程模型對人為熱排放動態(tài)變化過程的模擬能力表現乏力,尤其是針對產生人為熱排放各種熱源的物理過程缺少準確而細致的描述。在城市氣候的數值模擬過程中,過度地忽視人為熱通量的作用不僅會影響城市地表能量平衡估算的準確性,還會影響大氣模型對于天氣預報和氣候預測的精度。針對城市陸面過程模型中缺少準確模擬動態(tài)人為熱功能的問題,本研究首先對既有的建筑物能量模型(Building Energy Model,BEM)進行了改進,得到改進的建筑物能量模型(Modified Building Energy Model,MBEM)用以模擬城市中最為復雜的建筑物部分動態(tài)人為熱排放,并將其與陸面過程模型(Community Land Model,CLM)中的城市模型(CLMU)耦合研究城市化對熱環(huán)境的影響。MBEM重點考慮了城市建筑物內外的能量交換過程,針對匯集到建筑物內的各個熱源分別建立獨立的模擬算法。MBEM的物理模型在原BEM的技術方案的基礎上進行了三個方面的改進:(1)引入機器學習技術,建立新的室內表面溫度估算模型;(2)通過觀測的室內二氧化碳濃度建立動態(tài)通風速率算法;(3)完善了通過窗戶向室內傳遞能量的計算方案。這些方案的改進提高了BEM對于建筑物生成人為熱的捕捉能力,使其能夠模擬人為熱的動態(tài)變化過程。同時,將CLMU中的能量平衡與溫度場計算代碼進行擴充,找到調用中用到的接口,實現MBEM與CLMU的雙向嵌套耦合。通過新算法的引入、參數化方案的優(yōu)化以及人為熱估算方案的完善,使得耦合模型更加適用于包含有城市地區(qū)的近地表小氣候與熱環(huán)境研究,為氣候與天氣預報模型提供更準確的陸-氣界面參數。此外,在耦合模型的基礎上還補充了交通人為熱的估算方案,組成了一套能夠相對完整描述城市內能量流動的模型系統(tǒng)。首先,應用我校建設的“協(xié)同觀測試驗場”通量塔提供的實地觀測值對耦合模型系統(tǒng)在區(qū)域上的模擬結果進行驗證對比。通過比較耦合模型模擬和站點觀測的顯熱通量,間接驗證人為熱的引入是否能夠提高耦合模型在城市下墊面上的模擬精度。此外,為了解決觀測數據與區(qū)域模擬數據之間存在的尺度不匹配問題,同時剔除非目標地類覆蓋區(qū)的通量貢獻,在驗證方法中結合了Footprint模型,以計算出城市下墊面對站點通量數據的貢獻源區(qū)范圍和相對權重。在CLMU、CLMU與原BEM耦合模型、CLMU與MBEM耦合模型等對顯熱通量的模擬性能比較實驗中,CLMU與MBEM的耦合模型取得了最為穩(wěn)健且精度最高的模擬結果,證明了該模型系統(tǒng)的優(yōu)越性。其次,本文應用CLMU與MBEM的耦合模型,以中國典型中等規(guī)模城市徐州市的主城區(qū)為研究區(qū),通過定量模擬的方法研究2002-2015年期間城市化過程對熱環(huán)境的影響。模擬結果表明,隨著城市化進程的加劇,研究區(qū)熱環(huán)境產生以下變化:(1)城市近地表氣溫的高值區(qū)有明顯擴張趨勢,并對城市化過程的敏感性主要表現在冬夏兩季。其中,研究區(qū)年度平均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫全部升高。(2)年均人為熱逐年增長,從3.32W/m~2增至10.32W/m~2。隨著建筑物密度與高度的增加,長短波輻射的“截陷”效應增強,建設用地中具有較高凈輻射地區(qū)的面積增長了40.08%。年均顯熱通量由30.14W/m~2增至42.42 W/m~2,增幅為40.74%。(3)相對熱島強度的中高溫區(qū)域擴展明顯,在研究期間中溫以上區(qū)域面積比例由59.37%增加到77.28%。因此,推斷得出城市化進程的發(fā)展是導致近地表氣溫升高、陸-氣間顯熱交換加劇、城市熱島效應增進的主要原因之一。最后,本文利用統(tǒng)計分析、敏感性分析和情景模式設計等方法,從土地覆蓋類型、人為熱排放和凈長波輻射三個角度,探討了城市化對熱環(huán)境的影響,以及由此帶來的能量平衡變化與熱環(huán)境之間的相互關系:(1)近地表氣溫與城市熱島強度的空間分布與下墊面土地覆蓋類型關系密切,同時不同下墊面覆蓋類型對熱島效應的促進與緩解具有顯著影響;(2)在夏季時,人為熱排放能夠對城市冠層內氣溫產生±2℃的影響,且室內空調目標調節(jié)溫度較低時會增加城市熱島形成的概率;(3)凈長波輻射是驅動熱島強度日變化分布不同的可能原因之一。該論文有圖65幅,表24個,參考文獻330篇。
【學位單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：X16;TU119
【部分圖文】：

1緒論5圖1-2城市地表輻射平衡示意圖[38]Figure1-2Schematicdepictionoftheradiationbalancesoftheurbansurface[38].圖1-3城市地表能量（左）和水文（右）平衡示意圖[38]Figure1-3Schematicdepictionoftheenergy(left)andwater(right)balancesoftheurbansurface[38].其次，城市地區(qū)集中的人類社會經濟活動會消耗大量的化石能源，這些能源在能量釋放過程中必定會向周圍環(huán)境排放有害氣體和顆粒物，當這些排放超過大氣的凈化閾值時，會改變大氣組成成分，導致大氣污染等后果。此外由于燃燒還會產生二氧化碳等溫室氣體，導致城市區(qū)域產生的溫室效應比郊區(qū)顯著。

1緒論5圖1-2城市地表輻射平衡示意圖[38]Figure1-2Schematicdepictionoftheradiationbalancesoftheurbansurface[38].圖1-3城市地表能量（左）和水文（右）平衡示意圖[38]Figure1-3Schematicdepictionoftheenergy(left)andwater(right)balancesoftheurbansurface[38].其次，城市地區(qū)集中的人類社會經濟活動會消耗大量的化石能源，這些能源在能量釋放過程中必定會向周圍環(huán)境排放有害氣體和顆粒物，當這些排放超過大氣的凈化閾值時，會改變大氣組成成分，導致大氣污染等后果。此外由于燃燒還會產生二氧化碳等溫室氣體，導致城市區(qū)域產生的溫室效應比郊區(qū)顯著。

1緒論11圖1-5單層模型示意圖：（a）所有表面都與相同的大氣下邊界相互作用[41]；（b）城市冠層內與冠層與邊界層之間的風廓線[45]Figure1-5Schematicviewofsingle-layerurbansurfaceschemes:(a)allsurfacesinteractwiththesameatmosphericlevel[41];(b)windprofilewithinandabovethecanopy[45].此外，還有其他更加詳細的描述“城市峽谷”的參數化方案，比如增加對不同方向的道路和墻面的考慮。Mills基于建筑物街區(qū)選擇了一個幾何內核作為單層模型的基本概念框架[80]。Kusaka等人[81]開發(fā)的單層模型與TEB非常相似，但是對于“城市峽谷”的處理相較于TEB更為復雜，對于“城市峽谷”的內部劃分更加細致。②多層模型當采用多層模型時，與大氣之間的交換作用發(fā)生在地面以及幾個與建筑物接觸的大氣層之間（如圖1-6所示）。在這個模型中，每個表面的能量平衡仍然要計算，但是大氣性質諸如風速和氣溫將不再假設，它們將依賴于冠層與空氣之間的相互作用。此外，多層模型能還夠表示“峽谷”空氣和粗糙子層中湍流統(tǒng)計廓線。然而，這種改進是以直接與大氣模型相互作用為代價的，因為大氣模型中的動力學方程將根據“城市峽谷”的特征在拖曳項、加熱項等方面進行修改。這使得這些城市方案變得復雜。對于大氣模型，耦合取決于方程及其離散化。多層模型耦合至大氣模型的過程會比單層模型復雜許多，尤其是耦合過程取決于模型算法及其中的離散化程度。
【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 曹旦夫,何濤,姜和圣,王付才;BEM系列原油流動性改進劑的應用[J];石油煉制與化工;2002年09期

2 何佳;肖楊;鄧友漢;巫世晶;;基于BEM的風力機葉片形變及氣動性能[J];中南大學學報(自然科學版);2017年09期

3 秦洋;高賀明;;探析Bem性別角色量表在亞洲地區(qū)的適用性[J];社會心理科學;2014年10期

4 溫亞萍;張冀;;基于BEM的時變信道估計改進算法[J];無線電通信技術;2014年01期

5 何濤,王付才;BEM系列原油流動性改進劑的研制[J];石油煉制與化工;2003年11期

6 丁勇;歐陽繕;謝躍雷;蔣俊正;陳小毛;;基于多符號BEM的OFDM系統(tǒng)時變信道估計[J];通信學報;2017年03期

7 曹旦夫,姜和圣,卜祥軍,李海波;BEM系列原油流動性改進劑及其應用[J];油田化學;2002年04期

8 王翠云;王太春;元炳成;陳麗麗;張慧;;城市熱環(huán)境研究進展[J];甘肅科技;2009年23期

9 劉建益;薛峰;;必須重視對城市熱環(huán)境效應的治理[J];江南論壇;2008年07期

10 陳云浩,李曉兵,史培軍,何春陽;上海城市熱環(huán)境的空間格局分析[J];地理科學;2002年03期

相關博士學位論文 前6條

1 王雨辰;改進BEM及其與CLMU模型耦合的城市熱環(huán)境研究[D];中國礦業(yè)大學;2019年

2 楊朝斌;城市空間結構對城市熱環(huán)境時空異質性分布影響研究[D];中國科學院大學(中國科學院東北地理與農業(yè)生態(tài)研究所);2018年

3 王翠云;基于遙感和CFD技術的城市熱環(huán)境分析與模擬[D];蘭州大學;2008年

4 趙小艷;基于多源數據的南京城市熱環(huán)境演變與成因研究[D];南京信息工程大學;2015年

5 殷守敬;基于時序NDVI的土地覆蓋變化檢測方法研究[D];武漢大學;2010年

6 郭立棟;基于BEM與VOF波浪耦合模型的斜坡堤越浪研究[D];大連理工大學;2013年

相關碩士學位論文 前10條

1 耿添;孤立波與二維浸沒結構物相互作用的BEM模擬[D];上海交通大學;2017年

2 房力川;重慶市主城區(qū)生態(tài)用地對城市熱環(huán)境影響研究[D];四川師范大學;2019年

3 肖連香;城市熱環(huán)境空間異質性及其影響因素研究[D];中國地質大學(北京);2019年

4 閆志剛;基于晝夜溫差的城市熱環(huán)境研究[D];蘭州大學;2017年

5 祝新明;城市化進程對城市熱環(huán)境時空格局分異性的影響研究[D];西北大學;2018年

6 肖慶鋒;不透水面聚集密度與城市熱環(huán)境響應規(guī)律研究[D];山東建筑大學;2018年

7 王曉暉;西安市城市熱環(huán)境演變及其影響因素研究[D];西安工程大學;2018年

8 郭燕濱;典型熱島城市熱環(huán)境效應的遙感動態(tài)監(jiān)測與分析[D];福州大學;2015年

9 蔣若蔚;基于時間序列的城市熱環(huán)境時空演變研究[D];浙江大學;2018年

10 藍玉良;基于時空特征的城市熱環(huán)境優(yōu)化研究[D];武漢大學;2018年

本文編號：2854903