Page 185 - 《高原气象》2026年第1期
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1 期 吴雨佳等：城市化对长江三角洲地区夏季高温热浪影响的研究 181
数据经过了一定的质量检验和订正处理， 为确保数 2. 3 城郊站点分类
据的连续性和可靠性， 文中剔除了缺测天数超过了 为了考察城市化是否对极端高温有所影响， 参
31 天的气象站资料。缺测值则采用研究时段当日 考前人的研究方法（Anderson and Bell， 2011； Luo
的气候态均值补充。最终选取了长三角地区包含 and Lau， 2019； Ren and Zhou， 2014； Wu et al，
162 个气象站进行高温热浪的研究， 研究区域气象 2020）， 将站点分为了城市站点和农村站点两种类
站的分布情况如图 1 所示， 文中涉及的地图是基于 型。本文基于 30 m 分辨率的中国土地利用数据
国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审 （Yang and Huang， 2021）对站点进行分类。选取了
图号为 GS（2024）0650 号的中国地图制作， 底图无 1985、 1990、 1995、 2000、 2005、 2010、 2015、 2020
修改。文中采用世界时。 年共 8 年的土地利用数据， 分别代表 1961 -1985
年、 1986 -1990 年、 1991 -1995 年、 1996 -2000 年、
2001 -2005 年 、 2006 -2010 年 、 2011 -2015 年 、
2016 -2020 年这 8 个时间段的土地利用确定站点的
分类情况。基于 Ren and Zhou（2014）的方法， 以站
点为中心构建了一个半径为 2 km 的圆形缓冲区，
若缓冲区城市建成面积超过三分之一， 则该站点被
归类为城市站点， 否则为农村站点。为了排除复杂
地形对评估带来的不确定性， 剔除了海拔高于
500 m 的站点。城乡站点动态变化（图 2）， 长三角
地 区 城 市 站 点 数 从 1985 年 的 10 个（6. 2%）增 至
2020 年提升至 101 个（62. 3%）， 说明长三角地区经
历了快速的城市化进程。
图1 研究区域和站点分布
Fig. 1 Study area and distribution of meteorological stations
2. 2 高温指数定义
不同的研究对高温热浪的定义和用于定义热
浪 的 气 象 要 素 选 择 有 所 差 异 。 参 考 Yang et al
（2019）的意见， 本研究选择日最高气温来定义高温
热浪事件， 并采用相对阈值法来确定高温阈值。规
定高温阈值为研究时间段内日最高温度气候态的
92. 5 百分位值， 且至少持续 3 天及以上为一次热浪
过程。在此基础上本文统计了 1961 -2020 年夏季
图2 长三角地区1961 -2020年间不同时期城乡站点数
（5 -9 月）长三角各台站历年高温热浪发生频次
Fig. 2 Number of urban and rural stations in Yangtze River
HWN、 高温热浪持续时间 HWDU 以及高温热浪强 Delta during different periods from 1961 to 2020
度HWI， 计算公式如下：
2. 4 统计检验方法
HWN = N （1）
本研究选取 Theil-Sen's 斜率估计（Sen， 1968）
N
∑ D i 计算气象要素和高温热浪指数的变化趋势， 结合改
HWDU = i = 1 （2）
N 良后的 Mann-Kendall（M-K）趋势检验法（Yue and
N D i Wang， 2004）检验时间序列趋势的显著性。改良后
∑∑ (T ij - T th ) 的 Mann-Kendall 检验通过预白化处理降低了序列
HWI = i j （3）
N 自相关性的干扰（张嘉仪和钱诚， 2020； Yue and
式中： N为某年发生热浪的次数； D i 为第 i次高温热 Wang， 2004）。此外， 为探究趋势变化的阶段性特
浪持续的天数； T ij 为第 i次热浪事件中第 j天的日最 征， 采用 Pettitt 非参数秩检验法（Pettitt， 1979）， 该
高气温； T th 为相应的高温阈值。 方法无需依赖数据分布假设， 适用于气象、 水文等
