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高分辨率网格化人为热数据对城市气候模拟的影响：以新加坡为例

城市冠层模式,人为热,城市热岛效应

     人类活动排放的热量是城市热岛效应的主要成因之一。目前针对人为热排放的数值研究主要是给同类城市下垫面赋予相同的人为热排放，而使用高时空精度的格点化人为热排放数据的研究则较为缺乏。针对这一问题，本文以新加坡为例，应用WRF模式耦合单层城市冠层模式，输入空间尺度200m*200m、时间尺度1h的人为热排放数据，对新加坡2016年4月的热环境进行模拟，通过模拟结果定量分析人为热排放对城市热环境的影响。

     通过对比WRF模拟结果与新加坡13个气象站的观测数据发现，模式对2m气温和2m相对湿度的模拟结果较为符合实际，而对10m风速的模拟则偏差较大。人为热总量（Q_F）、建筑人为热（Q_B）、交通人为热（Q_V）在一个月内对不同格点所造成的最大增温的平均值分别为1.44℃、1.44℃和1.35℃，而将一个月内的增温幅度平均到一天中排除偶然因素的影响后不同格点所造成的最大增温的平均值分别为0.22℃、0.13℃和0.12℃。人为热对感热通量和边界层高度的影响基本一致，夜间Q_F和Q_B都会使城市地区的感热通量增加约20 Wm^-2，边界层高度升高20～40m，Q_V的影响则比较小。白天Q_F使城市地区的感热通量增加超过30 Wm^-2，Q_B和Q_V分别贡献了20～30 Wm^-2，对边界层高度的影响则不明显。人为热对新加坡局地环流（海风和陆风）的影响很小，而对城市热岛环流的影响较为明显。人为热的存在会显著增强城市地区上升气流的垂直速度。在水平风速变化不大的情况下，垂直风速的增大会明显增强人为热向周围扩散的能力，所以Q_F的影响范围明显超过Q_B与Q_V的影响范围，而在某些格点内Q_B或Q_V对城市热环境影响可以大于Q_F。

    本文的研究结果对于类似高密度城市的人为热排放对热环境的影响具有一定的借鉴意义。由于数据限制，本文也还存在一些不足，希望在后续工作中可以得到完善。