文中关注目前海风研究中忽略每日系统风矢量变化的问题，进一步提出准确提取海风的新方法。研究考虑海风（区域风）与系统风（以季风为代表）的驱动力及阻力差异，两者在水平空间范围内会出现明显的分层现象。因此，利用这种分层现象进行海风的剥离。对所用到的时间序列相似度计算方法——
fast-DTW
进行适用性的改进，通过风损失模型进行沿海系统风的反算，进而分离海风。由海风风速和风向两个方面，探讨海风对海岸带地表温度的影响。在海风风速较低时，全球变暖和城市化对地表温度的影响不容忽视。而随着风速等级的上升，全球变暖和城市化对地表温度的影响逐渐减弱。海风对地表温度的冷却作用随着风向由东北向南逐步减弱
。
中国有着由沿海到内地，从东部到中部、西部的对外开放格局，因此
东部沿海城市的人口密度
和
发展程度远超内陆城市。
其中长江三角洲作为中国城市化的先行者，是中国城市化程度最高、人口密度最高的地区。而
城市化和
随之而来的
人类活动引发
的
一系列变化，
导致环境问题频频发生，其中城市热环境的改变尤为重要，例如城市热岛（
UHI
）问题。城市热岛不仅改变局部气象条件，还影响人类生产生活。因此，急需寻找缓解滨海城市热环境问题的有利手段和方法。
最近的研究日益关注城市通风和水体的冷却效应对城市热岛的缓解作用。海风作为既保有风的特性也携带了海洋的冷却属性的典型局部风代表，成为研究城市降温的有利切入点。因此许多研究致力于阐明海陆微风和城市热岛的相互作用。海风对沿海城市地区（上海）的城市热岛强度
和热浪
的
缓解作用
也有所证实
，来自海洋的南风对冷空气的水平平流可以减少白天的
城市热岛强度
和热浪。
然而这些研究，对于海风的处理尚不成熟，依旧停留在将海风和背景风混为一谈的阶段，将背景风对城市热环境的影响也归为海风的影响中。
但也有部分研究关注到区域混合风的概念，继而提出区域风场分离（
SRWF
），从而形成一套简短的程序用来分析区域风场的气候组成。其中，主流方法利用背景风日均法对海风进行处理，实现海风和以季风为代表的背景风的剥离研究。日均法是将每一天的背景风值看作一个定值，即每日风均值。再用原始风数值减去每日风均值即为海风。然而，海风计算基于对日背景风的平均表示，忽视了大背景风的日变化，必然导致海风吸收日背景风变化的误差。因此，有必要对海风计算方法进行改进，并进一步分析其风速和风向对城市热环境的影响。
图文导读
海风提取研究区
图
1
（
a
）风损失试验区和海风分析区
;
（
b
）风损失试验区和海风分析区的地表覆盖类型
;
（
c
）上海地形图。
在这项研究中，总体研究范围可以在图
1
（
a
） 中观察到，它分为三个具有不同功能的研究区域。首先是需要建立风损失模型的试验区域，选择内陆，即不受海陆风干扰的地区（图
1
（
b
） 左侧图）。第二个是海风分析区，它选择近海区受海风影响的区域（右侧图
1
（
b
））。以上两个区域的选择是通过点位风属性的相似度进行判断。最后是上海行政区，主要研究海风对地表温度的影响（图
1
（
c
））
。
fast-DTW
算法改进
图
2
（
a
）翘曲路径
;
（
b
）风组分合成
;
（
c
）正常路径和异常路径
原始算法基于一组时间序列进行计算。然而，本研究需要对两组风数据时间序列进行考虑。每组风数据包括
U
和
V
方向的风数据（
U
：东风分量，
V
：北风分量）。因此，在计算
fast-DTW
时应考虑风分量的组成。在
fast-DTW
算法的适用性得到改进后，路径会发生变化。其中红色表示正常路径 （
i
≤
j
），蓝色表示异常路径 （
i > j
）。
i
表示
X
索引，
j
表示
Y
索引。在计算时间序列相似性时，出现了两种类型的路径：正常路径和异常路径。法线路径表示风向与设置一致，并从起点移动到着陆点。相反，异常路径表明风向与设置背离，并从起点到着陆点向相反的方向移动
。
海风时间段确定
图
3
确定海风时间段
将区域风进行
24
小时的风向和风速平均，确定海风时间段。考虑到前人研究人员对海风时间的划分是基于中国沿海地区的共同划分方法，本研究的目的是确定
10
年间（
2013-2022
年）上海夏季的海风。考虑平均每小时区域风的方向来确定海风时间，更有利于海风属性的分类，有利于讨论后期
LST
的影响。图
3
中，风向分为四类（
00
：
00
–
09
：
00
，偏北
;10
：
00
–
12
：
00
，西北
;13
：
00
–
21
：
00
，东南
;
和
22
：
00
–
23
：
00
，偏南）。与前人结论一致，在划分海风时间（陆风时间
00
：
00
–
8
：
00
，陆风过渡时间
09
：
00
–
12
：
00
，海风时间
13
：
00
–
20
：
00
，海陆风过渡时间
21
：
00
–
24
：
00
）时，将一天划分为四个时间序列，并结合前期研究和当前研究的实际情况，可以确定本研究中
13
：
00
–
21
：
00
明确归为海风时间
。
海风的提取
图
4
6
、
7
、
8
月月平均海风风速箱线图（
2013-2022
年）
对海风日数的风速计算资料进行统计分析，观察
10
年来夏季海风的变化规律。从图
4
可以看出，
2013-2022
年
6
月和
7
月平均海风风速箱线图的中位数主要在
2.5 ~ 5m /s
之间，而
8
月的中位数主要在
3 ~ 6m /s
之间。这表明
8
月份的海风平均风速普遍高于
6
月和
7
月。在分散度上，
8
月平均风速的变异性大于
6
月和
7
月，表明
8
月风速的变异性较大。
2016
年
6
月和
2017
年
7
月的风速值表现出相对集中和稳定，偶尔出现异常。虽然值得注意，但这些异常与总体月度数据没有明显偏差。
2016
年中国气候公报描述了
2016
年
1
月至
5
月
El Niño
事件的衰减期，该事件于
5
月正式结束。
6
月和
7
月，赤道中太平洋海温恢复正常。然而，冷海温在
7
月下旬开始出现，到
8
月，赤道东太平洋中部大部分地区经历了异常冷海温，标志着
La Niña
状态的开始。这解释了
2016
年
6
月风速值相对集中的原因。同样，
2017
年《中国气候公报》的报告强调，
El Niño 3.4
区域的海温距离指数在
2
月份由负转为正，并在
6
月份达到峰值。
7
月，中赤道太平洋的海温开始减少，这解释了
2017
年
7
月观测到的变化。此外，
2018
年和
2019
年
6
月和
8
月均出现异常值，特别是
8
月风速异常值达到
10 m/s
及以上。《中国气候公报
2018
》和《中国气候公报
2019
》都强调了这两年存在间歇性强对流活动，这可以解释这一现象的发生。
2020
年
8
月和
2021
年
6
、
7
月也出现了类似的异常，
7
月风值超过
15 m/s
，是近
10
年来风值异常最显著的月份。根据《
2021
年中国气候公报》，赤道东太平洋于
2020
年
8
月进入
La Niña
状态，预计将于
2021
年夏季结束，但在
2021
年
7
月再次进入
La Niña
状态。然而，在
2021
年
7
月，赤道东太平洋与平面中心的海温正距离超过
0.5
°
C
，可能导致海温异常风。
海风的验证
图
5
沿海点多压力层水平风场
图中的黄色箭头指示的风场范围
< 900 hPa
显示一定的规律性
,
从
00:00-9:00
风数据显示了一个逐渐向东的趋势
,
在海风时期从
13:00-21:00
底部的风向海风在海风时间更一致与风场范围
< 900 hPa,
表明此时垂直风场流动是合理的。此外，高海拔地区的风向在
06:00
左右出现了一些方向性的变化和风速的减小，在海风期的
18:00
也出现了这种变化。这一观测结果与前面图
3
风变化规律非常吻合，表明海风波动与垂直风向在
1
小时内变化协同。
海风风速的冷却效应
图
6
上海
1
级和
2
级海风下
LSTs
的差异
在海风日，根据海风和背景风速对
13:00
的风数据进行分类，并根据风速等级进行分组。然后比较了低海风风速等级与高海风风速等级对应的地表温度。在讨论海风风速对地表温度的影响时，需要保证背景风速的一致性
。
当
1
级海风先于
2
级海风时，
1
级海风对应的地表温度低于
2
级海风对应的地表温度。相反，当
1
级海风后出现
2
级海风时，
1
级海风对应的地表温度高于
2
级海风对应的地表温度。在第一个例子中，较低的海风风速等级对应于较低的地表温度，可能有几个因素促成了这一现象。在过去十年中，全球变暖和城市化导致的温度变化不容忽视，特别是在海风水平较低（
1
级和
2
级）的背景下。此外，如图
6
(c)
所示，建成区的地表温度对海风的敏感性倾向于在一定程度上抵消全球变暖的影响。这表明，海风对建成区的降温作用超过了全球变暖和城市化造成的温度变化的影响。在第二个例子中，温差主要是正的，值得注意的是，海风可能不是观测到的对地表温度的影响的唯一原因。如果不考虑全球变暖和城市化的影响，情况尤其如此。然而，在图
6(f)
中，各组样地的时间间隔相对较短，可以在一定程度上忽略全球变暖和城市化引起的温度变化。因此，研究结果显示了一个更理想的情景，突出了海风水平升高对应于
LST
降低的趋势。建筑物密集区的海面温度升高，进一步突显该处对海风的敏感性。
图
7
(a) - (c)
上海
2
级和
3
级海风下
LSTs
差异；
(d) - (e)
上海
4
级和
5
级海风下
LSTs
差异
图
7 (a)
- (c)
与图
6
的不同之处在于，不再需要考虑时间的前期和后期；也就是说，不需要考虑不同的全球温度和城市化前期和后期热效应的差异。其中，三个小图分别代表了早期（
a
）、同期（
b
）和后期（
c
）的差异结果，它们都表明，低风速对应的地表温度高于高风速对应的地表温度，尽管时间顺序不同。从图
7 (d)
和
(e)
可以明显看出，当海风风速达到
4
级和
5
级时，无论海风日期是早还是晚，都遵循低海风风速等级对应的地表温度高于高海风风速等级对应的地表温度的规律。因此，海风风速等级越高，对地表温度的减弱作用越明显。
结果表明，海风风速对上海地区地表温度的影响是动态的。随着海风风速的增加（上海≥
3
级），其对地表温度变化的影响日益突出，逐渐取代全球变暖和城市化的影响，最终成为驱动地表温度变化的主导因素。
海风风向的冷却效应
图
8
（
a
）东北海风风向上海
LSTs
的空间分布；（
b
）东风海风风向上海
LSTs
的空间分布
;
（
c
）东南海风风向上海
LSTs
的空间分布
;
（
d
）南风海风风向上海
LSTs
的空间分布
进行海风风向分类，将对应的地表温度数据与研究区内统计平均值作差，观察温度差异。在讨论海风方向对地表温度的影响时，背景风向应保持一致。从图
8
可以看出，随着海风风向由东北向南移，研究区内建成区的地表温度逐渐增大。高温中心明显集中在建成区，表明海风对地表温度的冷却作用随着风向的改变逐渐减弱。这种现象可能与建成区的地理位置有关。上海中部毗邻长江，当海风吹东北方向时，其方向与长江岸线近似垂直。因此，当海风为东北方向时，地表温度不仅受到海风的影响，还受到长江冷却效应的影响。
此外，海风不同风向的影响差异也可能由于海水温度的不同。在北半球，越靠北，海风带来的温度越低。因此，东北海风（图
8
（
a
））、东海风（图
8
（
b
））、东南海风（图
8
（
c
））和偏南风（图
8
（
d
））引起的地表温度差异也可能与海风发源海域的温度有关。
