人为热排放对地表气温的影响

李琰 赵昕奕北京大学城市与环境学院

2011.7.24

内容简介• 1. 研究背景• 2. 研究目标• 3. 能源消费量的降尺度• 4. 气温数据的 OMR 方法• 5. 能源消费与 OMR 关系• 6. 结论与讨论

1. 研究背景• 人为热排放是局地气候变化的重要因素，

特别是在城市区域。• 人为热排放的主要来源是交通工具，工业

生产过程，建筑以及人体热量。• 由于国内相关数据的缺乏，用能源消费量

做为人为热排放的指代。

2. 研究目的• 建立中国能源消费量的空间分布数据，以

能源消费量作为人为热排放的指代。

• 研究人为热排放对地表气温影响的程度和范围。

3. 能源消费量降尺度• 拟解决的问题：利用已有 1km 高分辨率

GDP 数据得到高分辨率的能源消费量空间数据，作为人为热排放的指代。

• 己有研究表明能源消费量与 GDP ，人口数量等变量高度相关。

• 思路：这里建立 GDP 与能源消费量之间的关系。利用 GDP 空间栅格数据将能源消费量降尺度。

3. 能源消费量降尺度—数据• 年鉴数据： GDP数据：各省的 GDP 总量 1995 －

2009 《中国统计年鉴》 能源消费量：各省的能源消费总量 1995

－ 2009 《中国能源统计年鉴》• GDP 栅格数据： 2003 年 1km 栅格数据，

中国地球系统科学数据共享网

3. 能源消费量降尺度—理论假设GDP与能源消费量是非线性的关系 选择 GDP 单位能耗—建立 GDP 与能源消费量的关系 GDP与单位能耗： 1. 中国各省经济发展程度和结构的不同，其 GDP 与

能源消费的关系也不同。2. 经济结构的时空差异可用单位 GDP能耗来反映，

表现为： 区域经济的发达程度与单位 GDP 能耗在时空上负相关。

4. 单位 GDP 能耗在空间尺度上且有一致性。

GDP 与单位能耗的空间关系

GDP 与单位能耗的时间关系

3. 能源消费降尺度—方法• 利用 1995 － 2009 各省统计年鉴的 GDP 与

能源消费数据，建立各省的 GDP 与单位能耗的关系。

• 在 GDP 栅格上 可得到能源消费量。• 将关系用于栅格需校正• 总量校正

beff aG

*e eff g09 95

95max

' *( * ) *bG G

e a g G gg

03'* / ( ')e e G sum e

2003 中国能源消费量

2003 年北京 GDP 2003 年北京能源消费

3. 能源消费量降尺度—结果

4. 气温数据与 OMR 方法—数据• 中国 580 个气象站点月平均气温（ 1979.1~2007.9

）• NCEP/NCAR Reanalysis 2m 再分析气温

（ 1979.1~2007.12 ）

• 去掉气温年变化得到气温距平，计算气温变化率。• 得到 OMR 趋势。

气象站点的分布

以每个气象站点为中心，建立 30km 半径的圆形缓冲区。

统计每个缓冲区内能源消费量。与站点的 OMR 趋势对应起来。

4. 气温数据的 OMR 方法—观测减再分析

Observation NCEP/NCAR Reanalysis

Observation minus reanalysis (OMR)

— ＝

观测资料中包含了所有辐射强迫因素。 GHGs ， LUCC 等

再分析资料中包含了大尺度的大气变化，对局地因素不敏感

OMR 中包含了局地因素的作用，如城市化，土地利用变化等

2003 年， Kalnay 提出观测减再分析法（ OMR ）来估计地表因素对气温的作用。

5. 能源消费与 OMR 关系—方法• 采用（ de Laat,2004 ）研究 CO2 对流层低

层气温影响的阀值法。即从高到低设定不同的能源消费量阀值，统计超过阀值的OMR变率，可得到 OMR 变温率与能源消费量的关系。

5. 能源消费与 OMR 关系—结果

能源消费量在中国的空间分布，分三级：＞ 1000t1000 ～ 50t＜ 50t

ENERGY(t) OBS RE OMR( )℃ HEIGHT (m)

Station number

>1000 0.52 0.33 0.19 989 57

50-1000 0.44 0.32 0.12 1398 337

<50 0.53 0.28 0.25 2455 186

5. 能源消费与 OMR 关系—结果

6.1 结论• 能源消费量与地表气温间存在明显的负相

关。• 能源消费高的区域，尤其是城市区域，人

为热排放对气温的影响十分明显。• 人为热排放不能完全解释 OMR 变温率，尤

其是在能源消费低的区域。• 其它一些如海拔，地形，下垫面等地表因

素包含在 OMR 的信号中，可能是造成人为热排放低区域上较高 OMR 变温率的原因。

6.2 讨论• 以能源消费总量作为人为热排放指代的偏

差：忽略了不同能源种类，不同排放源排放特性的差异，以及热排放的时间变化。

• OMR 信号包含着多种信息，包括土地利用，气溶胶等要素的作用，人为热排放只是其中之一。