研究人员说，城市仅占地球陆地总面积的 3% 左右，但它们承担着人类感知到的全球气候变化影响的负担。全球气候模型是为大局分析而建立的，而城市地区的代表性不足。在一项新研究中，研究人员通过使用数据驱动的统计模型与传统的过程驱动的物理气候模型相结合，进一步研究气候变化如何影响城市。
伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校工程师赵雷领导的研究结果发表在《自然气候变化》杂志上。
研究报告称，城市拥有世界 50% 以上的人口，由于其布局和高人口密度，城市比郊区和农村地区面临更多的热压力、水资源短缺、空气污染和能源不安全问题。
“城市到处都是由混凝土和沥青制成的表面，它们比自然表面吸收和保留更多的热量，并扰乱其他局部规模的生物物理过程，”土木与环境工程教授兼国家超级计算应用中心附属机构赵说。“将这些类型的小尺度变量纳入气候模型对于理解未来的城市气候至关重要。然而，找到一种方法将它们包含在全球尺度模型中会带来重大的分辨率、规模和计算挑战。”
全球气候模型通过模拟温室气体排放等更广泛的过程如何迫使全球气候做出反应来预测未来的情景。通过将这种技术与模拟复杂而详细的城市景观气候模型的统计模型相结合，赵的团队解决了城市与全球的信息鸿沟。
该团队将其城市气候模拟技术应用于中高排放情景下 26 个全球气候模型的数据。这种方法允许研究人员将输出建模为到 2100 年的城市级温度和相对湿度预测，从而允许气候变化和不确定性量化。
该模型预测，到本世纪末，全球城市平均变暖将增加 1.9 摄氏度(中等排放)和 4.4 摄氏度(高排放)，与某些地区现有的气候模型之间具有良好的一致性，赵说。
预测还预测城市的相对湿度几乎普遍下降，使地表蒸发更有效，并暗示城市植被等适应策略可能有用。
“我们的研究结果强调了对气候敏感城市地区当地城市气候进行全球预测的迫切需求，”赵说。“这可以为城市规划者提供所需的支持，以鼓励绿色基础设施干预等解决方案，以大规模减少城市热压力。”
目前，这些预测没有考虑未来城市发展的影响。然而，研究人员假设他们可以扩展他们的策略来弥补这一点。“总体而言，该方法非常灵活，可以进行调整以捕捉更精细的时间尺度，甚至可以应用于其他生态系统，例如森林和极地地区，”赵说。
美国国家科学基金会和陆军研究办公室支持这项研究。
