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DOI: 10.1126/sciadv. ads5046引言研究背景在过去一个世纪中人类活动显著改变了地表与气候。除温室气体排放引起的全球变暖外城市化作为土地覆盖与利用方式的主要变化也对区域气候产生深远影响。其特征包括人口密集、不可渗透下垫面增加、植被减少以及工业和交通带来的热量与气溶胶排放。这些因素不仅影响极端天气事件还改变长期气候格局。典型现象是城市热岛即城市地表温度显著高于周边农村在干旱炎热地区城市因灌溉与人工植被反而表现为降温效应。类似的城市降水也常表现出与农村差异形成“城市湿岛”或“城市干岛”效应。已有研究表明城市化通过增加云凝结核、水汽供应、下垫面粗糙度及热岛效应显著改变局地降水。例如芝加哥城市化导致下风向城镇 La Porte 降水增加亚利桑那州干旱山区城市菲尼克斯在城市化与灌溉作用下降水上升 12–14%而休斯敦的城市化则增强了海陆风驱动的对流和降水。研究空白既往的研究通常集中在单个或少数几个城市案例上并强调需要在更广泛的地理和气候条件下研究城市降水异常。我们此前的研究利用卫星数据集探讨了全球城市周边降水的空间格局得出的结论是城市降水异常会随着气候和地形因素的不同而变化。这种差异对于理解城市降水如何由不同的局地大气和地理过程触发至关重要。例如在山区地区地形性降水可能占主导而在沿海地区海陆风则驱动日变化的降水过程。基于此前的全球性研究本研究进一步通过对美国本土 175 座城市的逐日降水进行分析探讨了城市诱发降水异常在内陆、沿海及复杂地形环境下的差异。研究概述为了分析复杂地形中的地形性降水机制以及沿海地区的海陆风效应我们采用了基于雷达的 Stage IV 降水数据其时间分辨率为逐小时详细见“数据集”部分。本研究利用 2002–2021 年的逐小时数据聚焦于近二十年来城市降水异常的日变化。考虑到城市对降水的影响会延伸至城市边界之外我们在每个城市外围设置了三个不同距离的农村区域。其中最远的农村区域被假定不受城市影响用作与城市降水进行对比的“控制组”。通过总结不同气候和地理条件下城市群的日变化降水异常本研究探讨了城市对区域气候的动态影响。这一研究为更好地在地球系统模型中考虑城市影响奠定了基础对于在日益加剧的城市化和不断变化的气候背景下预测未来的城市气候情景具有重要意义。结果美国本土城市降水异常我们分析了美国本土CONUS175 个城市的城市降水异常见 Fig. 1A 和 fig. S1发现美国东部和西部分别呈现出明显一致的正、负城市降水异常。这表明美国东部的城市相比周围农村地区经历了更多的降水而西部城市则降水更少。这一区别可归因于地形特征大多数东部城市位于相对湿润的平原而西部城市则被干旱且复杂的地形环绕。东部的“城市湿岛”可能源于城市热岛和城市污染物作为云凝结核所引发的大气不稳定性从而调节了风暴事件。相反西部的“城市干岛”则受到地形抬升屏障的影响高海拔农村地区产生更多的地形性降水而位于低海拔山谷中的城市则降水较少见 Fig. 1A。为了进一步阐明城市效应以下章节将聚焦于区分城市影响与背景地形及沿海效应。图1175个美国城市的每小时城市降水异常。**(A)** 20年平均城市降水异常的空间分布显示出明显的东负西正梯度。城市按地理分组。**(B)** 拥有正极端降水异常的城市比例随降水率百分位数增加而变化东部平原城市通常比农村背景有更大增强。**(C)** 每小时城市降水异常UPA与农村背景降水当地时间的昼夜变化。阴影区域表示2002-2021年间的标准差。为评估地形海拔对城市降水的影响我们计算了城市与外围农村地区的平均高差并将其称为地形起伏。结果显示美国 77% 的城市位于低于周边农村地区的地势。此外我们发现城市地形起伏与降水异常之间存在弱但显著的正相关r 0.21, P 0.01见 fig. S2B。这一正相关表明位于高地的城市更可能比附近低地农村地区获得更多降水而位于山谷或低地的城市则相对更少降水见 Fig. 1B。为探讨局地气候条件的影响我们比较了每个城市的城市降水异常与其农村背景的年降水量。Spearman 相关检验显示这两者之间存在中等强度的相关性r 0.45, P 0.01见 fig. S2A。这一正相关表明“城市湿岛”在湿润环境中更为普遍而“城市干岛”则更可能出现在干旱环境中。这暗示城市降水的变异性大于农村降水可能导致城市更频繁地遭遇极端洪涝和干旱事件。通过分析超过 90%、95%、99% 和 99.9% 百分位阈值的极端降水强度我们确认大多数美国城市的极端降水事件比其农村背景更为强烈见 Fig. 1B。此外随着极端降水阈值的提高更多城市表现出较其农村背景更强的极端降水尤其是东部的内陆和沿海城市。城市热岛和风在内陆城市中的降水再分布作用在对美国东部 99 个内陆城市group c的分析中我们发现超过 70% 的城市或其下风区域出现降水增强Fig. 2A。在湿润季节这种增强与局地湿度显著正相关r 0.27, P 0.01Table 1表现为东南部湿润亚热带城市比东北部干燥地区更明显的“城市湿岛”效应Fig. 1A。大多数降水增强发生在白天Fig. 1C与城市热岛效应密切相关。卫星数据显示这些城市白天地表温度平均比农村高 2.2°C且热岛强度与下风降水呈正相关r 0.30, P 0.01fig. S2F与上风降水呈负相关r −0.20, P 0.05fig. S5。这说明热岛可能通过诱发上升气流和局地低压将夏季降水由上风侧转移至下风侧并增强水汽输送。沿风向分析进一步表明降水热点主要集中在城市及下风农村区下风降水异常普遍大于上风Fig. 2, A 和 B。结合热岛与风力分组fig. S6显示热岛增强降水异常而强风将降水热点推向更远的下风Fig. 2, C 和 D在弱风条件下即便适度热岛也能触发对流并形成明显的降水热点相反强风则使降水分布更均匀。图2风和城市热岛对99个内陆、相对平坦城市的城市降水异常的影响。**(A)** 在年和夏季沿风向横截面的城市具有正城市降水异常的百分比。**(B)** 下风向和上风向农村地区夏季城市降水异常的分布比较下风向R1的城市降水异常显著大于上风向R1。**(C)** 在城市热岛和风速的不同组合下的城市降水异常。城市热岛效应强的城市降水异常大而强风可将降水热点分散至下风向。**(D)** 99个城市20个夏季的平均城市热岛和风速条件的散点图用于将城市分为四组。从日变化特征看内陆城市上午最干燥最低值出现在 9:00 左右Fig. 1C夏季午后 16:00–18:00 出现最强的城市降水增强对应热力对流最活跃的时段。城市热岛在此时段增强了大气不稳定性和低层辐合促进了对流与降水Fig. 3A。降水增强不仅局限于城市还在风的作用下延伸至边界外。日变化分析显示下风侧普遍为正异常上风侧为负异常Fig. 4B。降水热点从中午 12:00 的远端下风农村区逐渐移至 17:00 的城市中心并在 20:00 后回到农村区较强的风会使热点更远离城市fig. S7A。城市规模进一步影响降水异常fig. S7B。在 15:00–19:00降水量随城市规模增加而增强小、中、大城市分别比农村高 2.3%、5.7% 和 8.5%。但在非午后时段0:00–14:00许多大型内陆城市出现显著“城市干岛”如达拉斯-沃斯堡−14.6%、亚特兰大−8.4%、底特律−6.5%、芝加哥−5.2%、圣路易斯−4.7%、明尼阿波利斯−3.9%和堪萨斯城−0.9%。这种现象主要由强热岛导致的夜间高温提升了饱和水汽压而蒸散作用不足以补充水分使湿度降低、抑制降水。相比之下沿海城市因湿度充足、温度均衡并未出现干岛效应。图3城市热岛和风对昼夜城市降水增强影响的示意图。**(A)** 夏季内陆和沿海城市城市热岛对城市降水增强的昼夜影响。白天内陆城市的城市热岛效应增强上升气流增加对流降水。沿海城市的降水增强更剧烈因为有海风带来的额外水汽和热量。夜晚城市仍比农村温暖城市降水异常仍为正但幅度较小而海风转为陆风将降水热点带到海上。**(B)** 城市热岛和风改变内陆城市周围的空间降水模式强的城市热岛可增加城市降水异常强的风可将降水热点移向下风向。海风放大了沿海城市的降水增强效应我们将距离海岸线 100 公里以内的城市进行分类并结合气候分区识别出东南沿海地区的 43 座城市其中佛罗里达州 16 座城市单独分析因为半岛东西两侧的双重海陆风作用使其城市降水异常的日变化特征不同于其他沿海城市。与东部内陆城市相似东南沿海城市在夏季进入湿季fig. S4但受海洋水汽和热量输入的共同作用其“城市湿岛”效应更强夏季平均降水增强幅度达 6.0%超过内陆城市1.8%三倍Fig. 4C。这些城市降水在一天中持续增强并于中午前后达到峰值显示出海风与热岛的耦合作用。进一步分组分析表明热岛效应较强的城市2.4°C降水增强更显著7.8%远高于热岛较弱的城市2.2%。图4风影响下的夏季城市降水异常昼夜变化。沿风向的复杂地形**(A)和相对平坦平原(B)内陆城市的平均每小时城市降水异常UPA。灰色点表示每小时降水异常最大值所在的区域。轮盘图C和D显示了受海陆风影响的沿海城市中心圆及其周围三个农村区域外圈的降水异常时空模式。C轮盘图按地理方向定向。D** 由于佛罗里达州城市的特殊位置旋转轮盘图以使最靠近海的区域位于右下方以与其他东南沿海城市保持一致。Fig. 3 展示了海陆风与城市热岛对昼夜降水异常的调制。夜间陆地降温快于海洋形成陆风使得海洋上空降水高于陆地。白天陆地升温更快城市因感热通量增加而强化热岛效应结合城乡与海陆的温度差异触发海风与乡村风环流将湿润空气输送入城显著增强了白天的城市降水。模拟和观测均表明城市热岛可加速海风向内陆推进并增强水汽输送。未来模拟可进一步揭示热岛与海风的共同作用对水汽通量的影响。沿海城市降水增强的发生时间也早于内陆Fig. 4C。在东南沿海地区上午降水量更高下午热点逐渐向西北内陆移动相比之下内陆城市农村降水峰值和城市降水增强出现在 16:00 和 17:00而沿海城市分别提前至 14:00 和 11:00。这一更早的峰值可能与海洋空气混合导致的大气不稳定性快速增强有关。佛罗里达则表现出独特特征双重海陆风在夏季午后于半岛中部汇合fig. S9触发强烈对流与降水使沿海城市在午后相对中部农村地区呈显著负异常Fig. 4D, fig. S8而在非午后时段则为正异常。夜间由于陆风作用降水热点位于近海区域。半岛中部略高的地势进一步解释了 Table 1 中地形起伏与城市降水异常之间的正相关关系。城市化扰动了复杂地形中的地形性降水模式我们分析了西部山区 33 个城市25 个内陆、8 个沿海的地形、降水和热岛状况。这些城市大多位于山谷平均海拔普遍低于周边农村−825 至 13 米。其中 23 个城市在冬季进入湿季尤其是加州的 8 个沿海城市降水主要发生在冬季而夏季干燥因此其降水日变化并不显著fig. S10。总体上复杂地形显著影响城市降水88% 的城市降水少于农村主要因为迎风坡上更易发生地形性降水而谷地城市相对干燥。湿季相关性分析表明城市地形起伏与降水异常显著正相关内陆城市 r 0.47沿海城市 r 0.22fig. S2E而城市与最远农村区的降水呈强负相关内陆 r −0.76沿海 r −0.88说明周边湿润的山坡导致了城市降水负异常。图S10复杂地形城市中城市降水异常与农村背景降水的比较。与图S3和S8类似但针对a和b组中位于美国西部复杂地形的沿海和内陆城市。聚焦夏季的 25 个西部内陆城市我们发现午后山谷城市及其上风背风坡出现显著负降水异常峰值在 15:00Fig. 4A与农村降水峰值一致。这表明强烈的太阳加热与地形作用共同塑造了山区的午后降水模式。进一步对地表温度的分析显示干旱区城市多为“冷岛”而非“热岛”。在 12 个夏季降水显著的城市中8 座为冷岛、4 座为热岛Fig. 5。冷岛城市通常伴随负降水异常而热岛城市则在下风迎风坡上形成降水热点并将干旱区转移至背风坡说明城市热岛能够增强下风降水即使在复杂地形中亦然。图5夏季下午城市热岛增强山谷城市下风向农村山坡的降水。沿风向的平均每小时城市降水异常。A图为四个有城市热岛效应的城市。B图为八个有城市冷岛效应的城市。灰色点表示每小时负城市降水异常最大的区域。C聚焦夏季下午12:00至16:00比较有城市热岛和城市冷岛的城市之间的城市降水异常发现下风向农村山坡有明显的降水增强。为了分离地形和城市效应我们进一步分析了城市周边三个农村区域R1、R2、R3的降水异常与地形起伏关系fig. S11。在最远的 R3 区域夏季午后降水异常与地形起伏呈正相关13:00–17:00夜间则转为负相关20:00–24:00与顺坡风—逆坡风的昼夜转换一致fig. S12。相比之下靠近城市的 R1 和 R2 中这种地形相关性明显减弱甚至反转午后每 0.1 公里海拔升高对应的降水增量由 R3 的 10 毫米降至 R2 的 8.2 毫米和 R1 的 5.5 毫米fig. S11夜间的负相关在城市附近甚至可能转为正相关。这些特征在弱风条件下尤为明显表明城市化可能扰动复杂地形中的地形性降水模式。讨论本研究通过对美国 175 座不同地理与气候条件下城市的分析揭示了区域环境对城市降水异常的重要调控作用。结果显示季节与昼夜变化凸显了热力因子的主导作用夏季与白天的降水增强最为显著。内陆城市中热岛效应增强了局地对流而区域风推动降水热点向下风侧转移沿海城市受海风影响降水增强幅度超过内陆城市三倍且峰值时间显著提前山区城市虽然受地形主导但热岛仍能在下风坡形成降水热点。这些结果表明即便在不同地理环境下城市发展均能显著改变降水分布。我们进一步发现城市降水异常既可能表现为“湿岛”也可能呈现“干岛”。前者与强热岛和有利风场有关后者则可能由强风输送、城市规模过大或湿度不足导致。特别是部分大型内陆城市在非午后时段出现负降水异常源于蒸散不足与蒸汽压差增大。城市边缘效应和风场再分布共同塑造了这种差异。此外研究强调数据选择的重要性与依赖稀疏气象站的传统研究相比雷达数据在空间对比中更具优势但其在远距离探测和复杂地形下仍存在不确定性。本研究通过聚焦平坦地区和对山区降水进行地形归一化尽可能剥离了地形干扰。这些发现突显了城市化在降水形成中的作用补充了以往主要从水文角度解释城市洪涝的研究。我们表明美国大多数城市的极端降水强度均高于周边农村意味着城市化不仅通过不透水面加剧径流也通过大气过程改变了降水格局。尽管本文重点关注热岛效应及其与地理气候背景的耦合作用但更广义的城市化还涉及土地覆盖变化、不透水面增加及人为排放等这些因素共同塑造了城市降水异常。未来研究需整合多源观测和模型模拟系统探讨城市化多路径对气候的影响以便在持续城市扩张与气候变化背景下更好地预测和应对极端降水与城市洪涝风险。材料与方法数据集主要降水数据来自 NCEP/EMC 的 Stage IV 格点降水产品4 km2002–2021 年融合雷达与雨量计能提供逐小时、逐日降水估算。为减少异常值影响如雷达虚假回波剔除了特定时段和城市的异常记录。城市土地覆盖采用 MODIS MCD12C12020 年0.05°确定城市边界与城乡区域水体与湿地被排除。地形数据来自 GMTED2010用于计算城市与农村间的高差。地表温度数据来自 MODIS MOD11C32002–2021 年0.05°用于估算城市热岛效应山区则与海拔相差 ±50 m 的农村区对比。风场数据来自 ERA52001–2020 年结合 850–1000 hPa 风速分量与 ERA5-Land 10 m 风速分别分析东部平原、沿海和山区的风场特征。研究区域基于 2020 年 MODIS 数据识别 887 个城市斑块并以等效半径Ru≥ 5 km 作为筛选条件得到 232 个候选城市。进一步定义城市域及三个农村同心域R1城市–RuR2Ru–2RuR32Ru–3Ru其中 R3 作为对照域。为避免城乡域重叠在城市密集区将重叠部分划归最近城市若 R3 面积不足城市面积一半则剔除。最终确定 175 座城市作为研究对象。城市分组为比较不同地理气候条件下的降水异常将城市划分为五类①西部沿海复杂地形城市②西部内陆复杂地形城市③东部平原内陆城市④东南沿海城市不含佛州⑤佛罗里达沿海城市。分类依据包括距海岸距离≤100 km 为沿海、地形平原或山地、气候湿润或干旱并结合美国气候分区及地形指标进一步细化。