第1章 绪论
1.1 城市化对天气气候变化的影响
城市化是人类活动引起地表特征显著变化的现象，其对天气和气候变化也产生了重要影响。联合国政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）第五次科学评估报告认为，人类活动通过造成地气系统辐射强迫改变已经显著地影响了20世纪以来的全球气候。自工业化以来，温室气体的大量排放增强了温室效应，成为全球变暖的重要原因。人类活动引起的土地利用/土地覆盖变化（Land-Use and Land-Cover Change，LUCC）的极端表现就是城市化。城市化是土地利用/土地覆盖变化最显著、最为持久的形式之一，它可以影响局地和区域天气气候，甚至大尺度的大气环流。此外，城市不仅仅是热源，同时也是气溶胶源。仅就气溶胶而言，无论是直接还是间接效应，都会通过辐射效应影响局地城市微气候，甚至全球气候。城市化所引起的天气气候变化，尤其是区域性气候变化，日趋成为21世纪备受国内外关注的研究课题，其中城市化对降水的影响则是城市化效应的热点问题。
1.1.1 城市热岛效应
城市带来的土地利用/土地覆盖的变化，改变了下垫面的热力性质和三维结构：反照率的减小减少了向外反射或散射的短波和长波辐射，增加了大气对太阳短波辐射和地面长波辐射的吸收；高大的建筑物阻挡了天空视域，增加了到达地面的太阳辐射（拦截效应）；城市的人为热源所释放的热量增加了大气温度。以上这些因素会导致城市的温度高于乡村地区，产生城市热岛（Urban Heat Island，UHI）效应。城市热岛被广泛地认同为城市气候变化最重要的表现。Howard于1833年观测到伦敦市的温度比周围郊区高，温差最大可达3.7℉。Manley于1958年首次提出城市热岛的概念。Oke（1982）对城市热岛的动力基础以及城市热岛与城市面积的关系进行了较为全面的总结，结果发现UHI的强度与城市的大小成正比，并且在日落之后更加明显。但是由于白天城郊的气压梯度大、垂直混合强，UHI环流在白天比夜间更加明显，这就使得城市导致的对流运动不是简单的夜间和凌晨现象。此外，城市热岛的强度存在日变化和季节变化，并且受到云量和风速的影响，研究表明UHI在晴朗无云的夜间至凌晨最为明显。
我国关于城市热岛效应的研究始于20世纪80年代。一些学者对上海、广州和北京等地都组织了规模较大的城、郊温度对比观测和研究，得到了诸多结果。周明煜等（1980）就北京地区热岛和热岛环流特征开展了分析研究。曾侠等（2004）在对珠江三角洲（以下简称珠三角）城市群热岛效应开展研究后指出，珠三角地区年平均热岛强度由1983年前的0.1℃上升到1993年的0.5℃。林学椿等（2005）利用北京地区20个气象站近40年的年平均温度资料，研究了北京城市热岛效应。结果表明，近半个世纪以来，随着北京城市化进程的不断加快，城市热岛强度也在不断加强，两者关系密切（相关系数超过99％置信度水平）。车惠正等（2006）对过去50年西安市气候观测数据进行统计分析，结果表明，过去50年西安城市热岛效应显著。朱家其等（2006）利用上海13个城区自动气象站和10个郊区气象站常规观测资料，对比分析了上海的城市热岛特征。结果表明，该市热岛存在明显的长期变化趋势，夏季7月的多年线性上升趋势超过0.05℃/a，且仍有继续增强的趋势。任春艳等（2006）对比分析我国西北地区省会城市气象站及各城市周边3～4个参照站1960—2001年的气象资料后指出，我国西北地区大城市均存在显著的热岛效应。阮蔚琳等（2006）利用气象站1959—2003年的逐日平均温度和日最高、最低温度资料，研究了无锡城市热岛效应。结果表明，城市化导致无锡热岛现象显著，该地区过去45年温度线性增暖趋势为0.25℃/10a。李兴荣等（2007）采用北京地区20个常规地面气象站、2个自动气象站和中国科学院大气物理研究所325m气象铁塔资料，对北京地区2003年7月热岛状况进行了统计分析，发现北京夏季夜间存在强热岛效应。此外，他们还应用MM5模式对热岛进行了初步的数值模拟研究，结果表明，城市人为热和热存储在夏季强热岛的形成中具有重要作用。李书严等（2008）利用北京地区20个气象站1970—2005年的观测资料，对北京城市热岛效应进行了分析。结果表明，36年来北京地区热岛效应呈现出强度逐渐增强、面积逐渐增大、由单一向多个热岛中心演变的趋势。郑思轶和刘树华（2008）利用北京13个台站1961—2000年的气候观测资料对该地区热岛效应进行了分析。结果表明，尽管过去40年北京城区和郊区的年平均温度都呈明显上升趋势，但城区比郊区上升幅度快，热岛强度不断增强。曹爱丽等（2008）根据上海地区2个气象站近50年的温度观测数据研究了上海地区的城市热岛。结果表明，近50年上海城郊温差增温率为0.23℃/10a。崔林丽等（2008）采用长江三角洲（以下简称长三角）地区国家基本/基准站历史温度资料，分析了城市化效应对温度的增温贡献率。结果表明，城市化效应对大城市平均最低温度的增温贡献率最大，而对平均最高温度的增温贡献率最小。
总体而言，目前研究城市热岛效应的方法主要有以下四种：①通过比较城市和郊区气象站的观测资料研究城市热岛效应，简称UMR方法。这类研究多见于20世纪八九十年代。研究主要采用气象站常规观测资料，系统性较好，但城区站点分布太少，不能研究城市热岛的空间分布状况，且观测时间间隔较长，时间分辨率不高；②通过比较气象站观测记录与再分析资料研究城市热岛效应，简称OMR方法；③采用卫星遥感数据和航空遥感数据资料，结合地面实测资料，研究城市热岛；④通过数值模拟的方法研究城市热岛。
20世纪90年代，Jones等（1990）对比城市气象站和临近的乡村气象站的观测记录，研究了城市化对温度变化趋势的影响。随后，UMR方法被广泛应用于研究城市化对温度变化趋势的影响。大体而言，人们主要采用人口数据或卫星测量的夜间灯光数据来划分城市气象站和乡村气象站。但是，Saaroni和Ziv（2010）指出，采用城市站及其邻近的乡村站温差来研究城市热岛效应，由于受到地形、水体、城市下风效应以及乡村站自身属性特征的时空变化影响而存在缺陷。因此，他们基于城乡温差与城市人口间的线性关系，提出了一种用于估计缺少城市化前的观测资料、具有复杂地形地区的城市热岛效应计算方法。Portman（1993）的研究结果表明，城市热岛会对温度变化趋势产生显著影响。Hua等（2008）对中国地区191对气象站采用UMR方法，研究了城市化效应对温度变化的影响。他们的结果表明，1961—2000年，大城市的城市热岛效应可达0.05℃/10a，中等城市和小城镇为0.03℃/10a。Velazquez-Lozada等（2006）采用UMR方法得出的结论是美国圣胡安地区热岛明显，过去40年该地区温度平均每年上升0.06℃。Ren等（2008）指出，过去的20年见证了北京、天津和武汉地区受热岛效应影响而产生的最为显著的升温现象。通过对322个国家气象站和常规气象站的分析，唐国利等（2008）发现，中国西南部地区城市热岛对总体温度变化的影响相对较大，1961—2004年大中型城市温度上升速率可达0.086℃/10a。Zhang等（2010）对比城乡气象站观测，分析了上海城市热岛的时空特征。结果表明，上海城市热岛强度年增长显著。他们还指出，在盛行天气条件下，该地区秋季热岛最强，夏季最弱。Du等（2007）借助DMSP/OLS（Defense Meteorological Satellite Program Operational Linescan System）夜间灯光数据分辨出长三角地区位于大城市和非大城市的气象站，对其观测结果采用UMR方法进行分析。结果表明，1961—2005年该地区城市热岛贡献为0.069℃/10a，且热岛效应与长三角地区大城市的快速发展密切相关。
2003年，Kalnay和Cai（2003）提出用气象站观测记录与NCEP/NCAR（National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research）再分析资料之差（OMR方法）研究城市化效应对温度变化的影响。他们指出，OMR方法的实质在于再分析资料中没有同化地表温度、湿度和陆地风的观测，其地表温度是通过大气值估计出来的。因此，再分析资料对陆地地表特征以及该特征的变化不敏感。基于这一事实，使得城市热岛效应可以通过OMR方法得到。此后，OMR方法得到广泛应用和发展。Zhou等（2004）采用OMR方法，发现中国东南部地区1979—1998年由城市化效应所导致的温度上升率可达0.05℃/10a。采用类似数据和方法，Zhang等（2005）评估了中国地区城市化效应对温度变化趋势的影响。他们得到的结果是：1960—1999年该地区由城市化和土地利用改变所引起的平均温度、最高温度和最低温度的变化率分别为0.12℃/10a、0.20℃/10a和0.03℃/10a。Lim等（2005）将关注区域扩展到北半球，采用OMR方法研究温度变化对土地类型的敏感度。其结果表明，城市和沙漠地区OMR趋势最强。Kalnay等（2006）对其2003年的OMR方法进行了改正和延伸，即将1979年加入有卫星观测资料的年份，并同时剔除了美国西海岸的站点观测。他们的结果证明，采用OMR方法得到的结果与由UMR得到的结果一致。Yang等（2009）计算观测到的地表温度与ERA-40再分析资料的差，得出城市区域1960—1999年增温率高达0.14℃/10a的结论。Fall等（2010）使用对NCEP/NCAR改进后的再分析资料NCEP/DOE，同样采用OMR方法研究美国地区地表温度变化趋势对土地利用变化的敏感度。他们的结果也表明，土地利用/土地覆盖类型是地表温度变化强有力的促发原因。土地类型转变为城市的地区表现出正（暖）的OMR趋势，而土地类型转变为农田的地区表现出负（冷）的OMR趋势。Hu等（2010）采用OMR方法研究了中国东部地区1979—2008年地表强迫效应对极端温度的影响。他们指出，地表变化效应可以部分解释暖夜温度上升现象和冷夜温度下降现象。孙敏等（2011）采用1979—2003年气象站观测与再分析资料的差值研究了中国东部地区城市化对区域温度气候趋势的贡献。诊断结果表明，夏季是城市化对区域温度气候趋势贡献最大的季节。不难发现，在上述研究中，不同学者得到的城市化对温度变化趋势的贡献也各不相同，这主要是由于研究所采用的站点密度、城乡气象站的划分标准、分析方法、研究时段和关注区域不同造成的。为了尽量避免误差产生，Yang等（2011）综合利用DMSP/OLS夜间灯光数据、人口数据和GIS地理信息技术，提出了一种动态划分城市气象站和乡村气象站的客观方法，同时采用UMR方法和OMR方法，研究了城市热岛效应对中国东部地区1981—2007年温度变化的影响。结果表明，采用UMR方法和OMR方法得到的结果较为一致，快速的城市化对中国东部地区增温影响显著：城市热岛效应贡献了区域平均增温趋势的24.2％，城市化对大都市和大城市气象站温度上升贡献率更是分别高达44％和35％，热岛趋势分别为0.398℃/10a和0.260℃/10a。司鹏等（2009）也综合采用OMR方法和UMR方法研究城市化对北京温度变化的贡献。结果表明，采用OMR方法得到的城市化对温度增加贡献率达到73.5％，而采用UMR方法得到的热岛效应贡献率仅为34.4％。
随着现代计算机技术、空间技术和卫星遥感技术的迅速发展，使得遥感图像具有容易获取、范围广、数据量丰富等优势。因此，综合利用卫星和遥感资料获取较为准确的土地覆盖和土地利用信息，为城市热岛研究提供了基础。早在20世纪70年代，科学家便已将卫星遥感观测数据应用于城市热岛的研究中。Roth等（1989）利用遥感红外数据对美国加州3个沿海城市的城市热岛进行了分析，并讨论了遥感红外数据在研究城市热岛时的参数设定和局限性等问题。Gallo等（1995）总结了采用卫星资料研究城市热岛的步骤。丁金才等（2002）根据1997—1998年7—8月高温加密观测资料和卫星遥感资料，详细讨论并定量估计了上海城市化对热岛范围和强度的影响。结果表明，风向是影响上海地区热岛范围和强度变化最主要的气象因子。Voogt和Oke（2003）以城市热岛效应研究和对Roth等提出的问题所开展的相关研究进展为重点，回顾了热遥感在城市热岛研究中的应用。Hung等（2006）将位于温带气候区和热带气候区的亚洲18个大城市作为研究对象，采用从MODIS（Moderate Resolution Imaging Sepctroradiometer）遥感数据中提取的2001—2003年地表温度数据研究上述大城市的热岛日周期和季节变化，并采用高斯估计定量比较了城市热岛的空间范围和强度。为了揭示城市热岛与地表特性之间的关系，他们还从Landsat ETM+数据中提取城市植被覆盖和地表能通量信息，以分析城市热岛类型。他们对亚洲地区的城市热岛现象提供了一个总体的描述，其研究结果对融合卫星高分辨率数据、陆面模式以及中尺度气候模式，理解亚洲城市化对局地气候的影响提供了很好的指导作用。彭静等（2007）利用陆地卫星影像分析了北京市规划区1987—2005年间地表城市热岛的特征。结果表明，不同土地利用/土地覆盖类型与地表城市热岛有密切关系，城市化过程是城市热岛面积不断增加的主要原因。谢志清等（2007）利用DMSP/OLS夜间灯光数据、土地利用统计数据和气象站常规观测资料，结合卫星反演的月地表温度数据，定量考察了长三角城市群热岛增温效应对区域温度气候趋势的贡献。他们指出，城市热岛效应对区域平均温度的影响夏秋季最强，春季次之，冬季最弱。城市的增温效应使得区域的年平均温度在1961—2005年间增温幅度达到0.072℃，年最高温度升高了0.162℃。
尽管资料诊断分析是研究城市化气候效应的一种常用手段，但是这种方法存在较大的局限性。而数值模拟能够通过试验探究城市环境影响天气气候过程的物理机制，因此，数值模式成为研究城市化效应的另一种重要手段。较早提出的城市热岛模式多为一维的地表能量平衡模式，如早期的Myrup（1969）就应用此类模式对城市热岛现象开展了研究。结果表明，城市地表水分的缺失以及城市较大的热惯量是导致城市热岛发展的重要因子。Oke等（1991）利用一个简单的能量平衡模型对夜间的城市热岛效应做了理想化的模拟并提出了城市热岛的诊断方法和形成原因。但由于此类模式没有考虑平流的作用，更没有考虑城市冠层中如建筑物几何特征的影响等，很难再现城市热岛出现于夜间的观测事实。Bornstein（1975）利用一个二维（垂直平面）城市边界层模式URBMET研究了不同类型城市的热岛效应，分别探讨了粗糙的城市、温暖的城市、粗糙和温暖的城市三种城市类型对环境流场的影响。第一个用于研究城市效应问题的三维模式由Vukovich等（1976）提出，他们应用所发展的原始方程静力学模式，研究了城市对环境流场的影响。尽管如此，他们对城市热岛的发展演变问题仍没有进行深入的研究。之后的三维模式在城市效应问题研究中的应用越来越广泛。Schayes等（1996）改进了Bornstein的URBMET模式并将其发展成考虑了地形影响的三维模式URBMET/TVM。随着高分辨率中尺度数值模式的发展，国内外不少学者开始采用中尺度数值模式研究城市热岛效应问题，并取得了不少的研究成果。Tang和Miao（1998）采用中尺度数值模式就长三角地区城市热岛效应开展了研究。杨玉华等（2003）采用非静力平衡的MM5中尺度模式对北京地区热岛进行了数值模拟。结果表明，考虑了日周期变化的人为热源作用后，模拟的热岛日变化与实况更接近。Kusaka和Kimura（2004）采用耦合了单层城市冠层模式的简单二维大气模式开展了城市热岛效应的数值模拟研究，其结果证实了夜间城市和城市周边地区由于大气稳定性的差异会产生明显的热岛现象。他们还指出，造成城乡大气稳定度差异的原因是由于人为热以及城市冠层结构。刘洪利等（2005）在MM5的基础上，结合长三角地区的地域特色，发展了一个适用于该地区的非静力高分辨率区域气候模式，并就长三角地区地表特征改变对气候的影响开展了数值模拟研究。结果表明，大城市群的扩展导致城市热岛环流显著，地表温度全年增高，且增温效应以大城市群为中心向四周较为均匀地扩散。林炳怀和杨大文（2007）采用MM5模式探讨了北京城市热岛的形成机理。结果表明，城市化改变了感热和潜热的分配，从而导致城市近地温度升高，这是热岛形成的主要原因。Lo等（2007）采用MM5模式研究城市化以及与之相关的城市热岛对珠三角局地和区域尺度环流的影响。结果表明，采用精确的城市土地利用数据和合适的城市土地利用参数化方案对于采用中尺度模式捕捉珠三角地区城市热岛效应的主要特征具有重要意义。Zhang等（2008）采用非静力模式RAMS研究了重庆地区的城市热岛效应。数值模拟结果表明，在RAMS模式中耦合单层城市冠层模型，能够明显地改进对该地区城市热岛的模拟。Lin等（2008）采用耦合了Noah陆面模式（LSM）和城市冠层模式（UCM）的WRF模式来评估台湾岛北部城市化的影响及其城市热岛效应。他们指出，WRF/Noah/UCM耦合模式能够显著地改进对城市热岛效应的模拟。此外，城市热岛效应增强了昼间的海风，削弱了夜间的陆风，从而对空气污染扩散产生了显著的影响。Bounoua等（2009）采用陆面模式评估了半干旱地区的城市化效应，结果表明，城市化热岛效应在半干旱地区并不显著。Wang等（2009）数值研究结果表明，城市化导致白天和夜间近地表温度分别上升了0.6℃和1.4℃左右，说明夜间热岛现象更为显著。Zhang等（2010）采用WRF模式研究后得出长三角地区城市化后的区域平均地表温度冬季平均上升（0.45±0.43）℃，夏季平均上升（1.9±0.55）℃的结论。李欣等（2011）利用高分辨率数值模拟手段对长三角特大城市群的夏季气候效应进行了研究。张璐等（2011）采用耦合了单层城市冠层模型的WRF模式对长三角地区城市群进行了5个夏季（2003—2007年）的高分辨率数值模拟，研究了夏季长三角地区城市群热岛效应及其对大气边界层的影响。Zhang等（2009）采用WRF模式研究了美国巴尔的摩地区城市化对城市热岛效应的影响。结果表明，上游城市化加剧了城市热岛效应。他们还指出，热岛环流呈现出向下游的平流输送。
1.1.2 城市降水
早在1921年，Horton就强调，大城市比乡村环境更容易发生雷暴。Lansberg在1956年的研究以及Atkinson在1968年的工作也证实，城市化对降水类型有显著影响。一些学者也发现主要城市下风区暖季降水增加（9％～17％）的证据（Changnon，1979）。早期观测结果还表明，圣路易斯市及其下风区50～75km处降水呈现出背景值5％～25％的增加趋势（Huff and Vogel，1978）。美国于20世纪70年代开展了大城市气象观测试验（METROMEX），其目的是进一步研究大城市对中尺度和对流降水的影响。总体而言，METROMEX的结果表明，城市效应导致夏季月降水增加。Jauregui和Romale（1996）分析历史记录发现，随着墨西哥市的发展，强阵雨频率近几十年呈现出增加趋势。Bornstein和Lin（2000）采用观测数据研究亚特兰大地区城市热岛和对流雷暴触发的关系。他们指出，城市热岛效应导致的辐合可以解释1996年观测到的几个雷暴的形成。Orville等（2001）分析了休斯敦1989—2000年的闪电数据，结果表明，最高的年闪电发生频数和夏季发生频数均出现在城区及其下风区。Changnon和Westcott（2002）发现了近几十年城市地区暴雨增加的证据。他们同时指出，暴雨的强度和频率在将来会继续呈现增加趋势。Fujibe（2003）将日本城市地区（如东京）的对流活动增强与地表辐合增强相联系。Inoue和Kimura（2004）依据NOAA卫星图像，得出日本东京大都市区午后低层云频数呈增加趋势的结论。他们还指出，这可能与城市地区的感热通量较高有关。2002年，Shepherd等（2002）首次尝试采用TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）卫星降水数据研究亚特兰大、蒙哥马利、纳什维尔、圣安东尼奥和达拉斯5个城市的暖季降水。结果表明，城市及其下风区30～60km范围内月平均降水增加分别达到28％和5.6％，这与METROMEX的结果相一致。他们在总结中指出，采用卫星降水估计研究城市长时间大尺度降水的影响是可行的。此后，Shepherd和Burian（2003）采用TRMM卫星降水资料和地基雨量站观测资料对休斯敦降水异常开展了定量研究。定量结果揭示了休斯敦及其下风区存在全年和暖季降水异常，并且观测到的降水异常与城市热岛效应影响密切相关。2004年，Shepherd等（2004）开展SPRAWL（Studies of Precipitation Anomalies from Widespread Urban Land Use）试验，旨在建立城市触发的雷暴以及相应的中尺度和天气尺度条件数据库。Burian和Shepher（2005）采用从密集的雨量计网搜集的数据进行统计分析，发现随着休斯敦城市的发展，降水发生百分率显著增加，降水日周期变化也从城市化前时期向城市化后时期移动。Kishtawal等（2010）认为，研究城市化对降水的影响，多集中于局地区域，缺少大尺度的评估。因此，他们通过分析现场和卫星观测降水数据以及人口数据评估了城市化效应对印度夏季风强降水的影响。结果表明，受城市化影响，季风期强降水发生频率呈现出显著的增加趋势。采用类似方法，Mitra等（2012）研究了城市化对印度季风前期（3—5月）降水的影响。Mann-Kendall统计检验结果表明，印度东部大城市气象站及其附近下风区气象站过去50年季风前期降水增加趋势显著。基于对美国东南部1997—2006年的雷达反射率和闪电数据的分析，Ashley等（2012）证实了城市对雷暴频数和强度的正效应。Niyogi等（2011）和Coquillat等（2013）通过研究也得出城市下风区雷暴频数增加的结论。
尽管不断有新的研究结果表明城市化效应对城市及其下风区的降水变化起着增强的作用，仍有一些研究给出了不同的结果。Tayanc等（1997）对土耳其的四个大城市进行研究后没有找到城市对降水产生影响的证据。Rosenfeld（2000）观测到城市地区工业气溶胶通过提供高浓度的小型云凝结核，对雨雪形成起到抑制作用。他进一步解释，云必须发展到一定厚度，并且达到适合的云顶温度，才能促发降水。这种要求意味着当气溶胶融入相对较薄、生命期较短的云中，便会对降水产生抑制作用。Borys等（2000）也提供了城市污染会抑制降水的证据。Ramanathan等（2001）认为城市区降水由于受云微物理作用而减少。Robaa（2003）声称埃及开罗城市化程度与降水存在反比关系。Changnon（2003）分析4个城市地区（芝加哥、纽约、圣路易斯和华盛顿）1945—2000年的冻雨频数后指出，由于受到城市热岛效应的影响，这4个城市地区的冻雨频数减少了10％～30％。Kaufmann等（2007）利用卫星和气象站资料，通过统计分析方法发现城市化效应使得珠三角地区降水减少。他们还指出，该地区降水减少可能与地表水循环改变有关。Rosenfield等（2007）研究表明，受空气污染的影响，城市下风区降水减少。Zhang等（2009）也指出，由于城市多为不透水表面结构，蒸发量减小，导致降水减少。
除了观测和数据分析外，数值模式一直是研究城市化效应对降水影响的重要工具。Thielen等（2000）采用二维模式开展数值模拟，研究地表参数，尤其是感热通量对法国巴黎地区降水发展的影响。结果表明，当城市热岛强度较弱时，影响降水发展的地表感热通量、辐合和浮力变化等因子在离热源中心一定的距离上最为有效。Baik等（2001）采用二维中尺度模式研究与城市热岛相关的大气加热如何影响干湿对流。Rozoff等（2003）对1999年圣路易斯的暴雨个例进行模拟，以确定城市地表辐合机制在触发深湿对流中的作用。他们发现，城市热岛下风方向的地表辐合对于城市下风区的对流形成起到了关键性的作用。Molders和Olson（2004）的中尺度数值模拟结果表明，城市土地利用、气溶胶和水汽源对城市下风区降水的影响显著（超过95％置信度水平）。此外，城市区域还导致降水系统发生分叉。Niyogi等（2006）采用耦合的大气/海洋中尺度预报系统研究城市冠层对中尺度对流系统的发展和演变的影响。结果表明，城市冠层导致降水强度增强。Shem和Shepherd（2009）采用WRF模式对亚特兰大两个对流降水个例进行模拟，由此研究城市对降水变化的影响。他们的结果表明，城市化效应对降水发生时间影响不大，但是造成城市下风区降水量显著增加（10％～13％）。Carrió等（2010）采用耦合了TEB城市模型的RAMS模式，研究城市化效应对休斯敦地区对流活动和降水特征及强度的影响。结果证实，城市土地利用对对流活动和降水的影响显著。Shepherd等（2010）采用MM5模式，从大气-陆面如何相互作用的角度研究休斯敦地区城市化对夏季降水过程的影响。结果表明，城市化导致休斯敦下风区累计降水增加，这与城市地区形成的辐合带和低压扰动密切相关。Inamura等（2011）采用24个成员的集合开展数值模拟，研究大城市（如东京）对强降水的影响。结果表明，东京地区城市效应导致其下风区辐合增强，降水增加。