基于MODIS数据的云南省地表温度反演研究

基于MODIS数据反演云南省地表温度,采用分裂窗算法需要参数较少、易实现。研究表明:云南省地表温度由北向南递增,东部高、西部低,基本符合云南省实际情况。利用气象观测站实测数据进行验证,平均误差为3.16℃,两组数据基本接近,证明基于MODIS数据和分裂窗算法反演云南省地表温度是可行的。     

基于TRMM降尺度和MODIS数据的综合干旱监测模型构建

京津冀地区是我国优质冬小麦的主产区之一,但在全球气候变暖影响下,该地区干旱灾害频发,因此准确监测京津冀地区旱情既能为区域农业生产提供科学指导,又起到保障国家粮食安全等重大战略作用。综合考虑干旱发生过程中大气降水—植被生长—土壤水分盈亏等致旱因子,首先利用GWR(Geographically Weighted Regression)模型对TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)3B43数据进行降尺度处理,得到1 km分辨率的降水状态参数(Precipitation Condition Index,PCI);再结合MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)数据,得到植被状态指数(Vegetation Condition Index,VCI)、温度状态指数(Temperature Condition Index,TCI),最后基于多元回归模型构建综合干旱指数(Comprehensive Drought Index,CDI),以实现对京津冀地区干旱时空监测评价。结果表明:(1)基于GWR模型...     

基于MODIS数据的重庆市地表热环境效应研究

利用2000—2006年EOS/MODIS卫星资料反演的地表温度(LST)和植被指数(NDVI)资料,分析了重庆市夏季地表热场分布状况,并对重庆市夏季地表热场变化规律及成因进行了研究. 结果表明:①重庆市夏季LST分布区域特征明显,东北部LST最低,西部LST最高;2000—2003年重庆市除了中部地区LST升高外,其他地区降温明显;2003—2006年重庆市中部和西部地区LST明显升高. ②2000年以来,重庆市热岛效应明显增强,重庆市中心强热岛区(城郊温差大于8 ℃)面积由2000年的53 km2增至2006年的313 km2;城郊最高温差由2000年的10.8 ℃增至2006年的14.5 ℃. ③重庆市的LST和NDVI具有显著的负相关关系,相关系数均在-0.7以上;在植被长势较好的2000和2003年,重庆市NDVI每升高0.1,LST降低约4 ℃;而在植被长势较差的2006年,NDVI每升高0.1,LST降低约5 ℃. ④在2006年大气环流异常背景下,NDVI的急剧降低和城市热岛效应的显著增强进一步促进了重庆市高温伏旱天气的形成.      

黄土高原地表温度变化的时空格局

地表温度是表征大气底层和陆地表层之间热量状况的重要指标,地表温度的变化受地表反照率、蒸散发、地表粗糙度等因素的影响。利用MODIS数据中的地表温度、地表反照率和蒸散发数据产品,分析了2000~2013年黄土高原生长季地表温度变化的时空格局,探究了地表温度变化与地表反照率和蒸散发之间的关系。结果显示,2000~2013年,黄土高原地表反照率由2000年的0.178下降到2013年的0.146,年际下降速率为0.0015/a;蒸散发量由314.33mm增加到455.24mm,年际增加速率为6.56mm/a;日地表温度呈波动降温趋势,幅度为-0.16℃/a;夜地表温度有升高的趋势,但不显著,幅度为0.035℃/a;昼夜温差减少显著,幅度为-0.2℃/a,温度变化显著的区域集中于黄土高原中部地区。地表温度与地表反照率和蒸散发量之间相关性显示,日地表温度与地表反照率呈正相关关系,与蒸散发量呈负相关关系,在山西西部、陕西北部和甘肃南部区呈极显著相关关系,且日地表温度与蒸散发的相关性强于与地表反照率的相关性,夜地表温度的变化与地表反照率和蒸散发不具有显著相关性,因此,受退耕还林工程的影响,研究区蒸散发增加是引起地表温度降低的重要原因。     

基于机器学习的城市形态对地表温度影响研究

城市热环境的形成、发展和演变受多种因素影响,其中,城市形态对城市热岛效应具有明显的影响。当前有关城市形态对地表温度的影响研究多是集中于单一因子,而缺乏从系统综合的角度分析城市形态指标与城市热环境之间的联系。文章从建筑形态、生态基础设施和城市路网密度中选取7个城市形态指标,运用线性回归模型和随机森林模型分析了城市形态指标在150 m网格和450 m网格2个不同的观测尺度上对地表温度的作用效果。研究表明：城市形态指标的大小和类型对地表温度的影响随着季节和观测尺度的不同而存在差异。总体来看,城市建筑形态和城市生态基础设施对高密度城市中心区的地表温度变化具有主导作用。建筑密度和建筑归一化指数对地表温度具有显著的正影响,而建筑体积密度则对地表温度有负影响。450 m网格是获得最佳观测结果的网格。研究结果可为城市规划者和管理者进行研究和实施城市热环境缓解措施时提供决策依据。     

天山山区TRMM降水数据的空间降尺度研究

山区降水是干旱区水资源的重要补给源,但由于山区地形复杂、监测困难造成资料缺乏,水文预报的误差较大。近年来,TRMM3B43降水数据得到了大量应用,但受其较低空间分辨率的影响,使得应用精度受到限制。论文以2001—2010年TRMM3B43数据为基础,结合提取的7个数字地形因子（经度、纬度、坡度、坡向、海拔、地形开阔度、地形起伏度）,构建了天山山区年、季的降水主成分-逐步回归降尺度模型。分析结果表明：主成分-逐步回归降尺度模型有效地将TRMM3B43数据的空间分辨率由0.25°×0.25°提高到1 km×1 km。通过站点实测降水数据对比验证,决定系数均在0.85以上,降尺度后的数据精度显著优于原始TRMM3B43数据。该方法对研究干旱区空间降水精细化具有一定参考意义。     

基于Landsat8影像的Himawari-8叶绿素a空间降尺度研究

新型地球静止气象卫星Himawari-8由于空间分辨率较低,其叶绿素a产品难以满足空间异质性高的近岸海域水质监测要求。为了克服这个限制,基于非线性的随机森林算法,利用陆地资源卫星Landsat8的波段反射率数据和Himawari-8的叶绿素a产品,通过构建降尺度模型,以提高Himawari-8的叶绿素a数据的空间分辨率。结果表明,2个秋季模型和2个冬季模型的模型决定系数(R²)分别达到0.6、0.72、0.71和0.85;均方根误差(RMSE)为别为1.47,1.05,1.89,0.76mg/m³。通过实测站点数据对比分析表明,降尺度模型生成的叶绿素a与葵花叶绿素a数据具有较高的一致性,R²达到了0.81,能较好的反映近岸海域叶绿素a浓度的空间变化特征。     

基于环境一号卫星的太湖流域地表温度与地表类型的关系分析

利用我国新发射的环境一号小卫星数据,以2010年3月26日环境一号卫星的红外波段为例,尝试根据同步MODIS数据反演大气水汽含量参数,采用Jimenez-Munoz和Sobrino的普适性单通道算法反演地表温度,经MODIS地表温度产品验证,地表温度反演精度满足要求. 将人工目视解译的2009年太湖流域土地利用、地表温度和归一化植被指数作相关性分析. 结果表明:当林地和农田、草地植被指数相同时,林地的地表温度比农田和草地低,因此林地比农田和草地的调节温度效果好,在城市中增加林地的面积,对缓解城市热岛效应的作用最大.      

空间分辨率与精度协同改进的卫星AOD产品降尺度模型

针对现有卫星气溶胶光学厚度(AOD)产品空间分辨率和精度往往难以满足大气污染精细治理实际需求,提出了一种耦合偏差校正的统计降尺度改进模型(SDBC).该模型基于“空间尺度不变性假设”引入相关驱动因子的额外空间信息实现AOD降尺度,并在此基础上通过偏差校正进一步提升降尺度产品的精度.以1km分辨率MAIAC AOD产品为例,在北京、大湾区、台湾岛3个典型地区开展模型验证.结果表明:(1)DEM、NDVI、人口数量和土地覆盖是影响AOD变化的细节因子,在SDBC空间降尺度过程中引入可将AOD产品的空间分辨率有效提升至500m,且降尺度产品验证R2最高可达0.88;(2)顾及卫星观测几何、质量标识、大气水蒸气柱、气溶胶模式等因子的偏差校正则可进一步提升降尺度AOD产品的精度,3个地区的验证R2均在0.85以上,最高可达0.93;(3)信息熵评估结果显示SDBC模型生成的500m AOD产品提高了原始MAIAC AOD产品的空间信息量.在保留了公里级产品AOD的空间分布格局的基础上,SDBC产品也增强了细节和纹理特征、改善了边界现象和马赛克效应.研究结果证实SDBC模型能有效协同改进现有卫星A...     

基于FY3C地表温度重建的多云地区旱情监测评估

受热红外传感器无法探测云下地表信息的影响,热红外遥感数据失去了对多云地区旱情监测的能力。采用RSDAST(Remotely Sensed Daily Land Surface Temperature Reconstruction)模型实现了FY3C/VIRR(Visible and Infrared Radiometer)云像元LST值的重建,结合重建后LST和NDVI数据采用TVDI指数对2018年重庆市干旱进行监测分析,并通过对比土壤墒情数据与OTVDI(Original TVDI)和RTVDI(Reconstructed TVDI)间的相关性来评估RTVDI在多云条件下旱情监测的能力。评估结果表明:基于RSDAST模型扩大了多云地区遥感干旱监测的空间范围和时间连续性,提升了区域旱情监测的精度(长时间序列和空间分布上RTVDI与土壤墒情数据间的R值均高于OTVDI),极大地提高热红外遥感数据在多云条件下的可用性和可靠性。     

地表参数对面源大气预测结果的影响性分析研究

为了研究地表参数取值对AERMOD中面源模拟预测浓度值的影响,文章通过改变粗糙度、反照率和波文比的取值来进行不同地表参数与预测结果的相关性分析,同时采用正交试验法来研究不同地表参数对预测结果的敏感性.相关性分析表明,不同地表参数和预测结果有着很高的相关性.敏感性分析表明,反照率数值变化对小时最大落地浓度的敏感性最大,粗糙度数值变化对日均和年均最大落地浓度的敏感性最大.通过研究可以看出在面源大气预测过程中合理选择地表参数值是准确预测的前提.     

杨家坪地区地面塌陷成因及破坏变形规律分析

巴东县杨家坪地区出现地面塌陷等地质灾害时间已有十多年,且日益严重。本文在分析了杨家坪地区地面塌陷的时间、空间分布规律后,指出采矿是造成该地区地面塌陷的重要原因。并用极限平衡拱法阐明了不同地层、不同开挖跨度与冒落高度的关系,据此提出了地面塌陷的防治措施。     

水资源约束下北京地区2004-2020年土地利用变化情景模拟研究

利用系统动力学(System Dynam ics,SD)的原理和方法,发展了水资源约束下的城市土地利用情景变化SD模型。基于北京1980-2003年土地利用变化过程,构建了水资源约束下北京市城镇建设用地情景变化SD模型,对2004-2020年北京市城镇建设用地的变化进行了模拟研究。结果表明,该模型具有一定的有效性,有助于正确理解自然资源对城市发展和土地利用变化的深远影响。模型模拟结果显示,2004-2020年无约束情景下建设用地年均增长量为40.42～63.38km₂,建设用地占总面积的22%～25%;约束情景下年均增长量为21.21～51.3km₂,建设用地占总面积的20%～24%,远低于无约束情景;水资源强约束情景下建设用地的扩张速度仅为弱约束情景的37.6%,为无约束情景C的33%。可见,随着北京城市化进程的加剧和经济的进一步发展,水资源对北京区域发展的制约作用越来越明显,对土地系统的影响也将更为直观和深刻。     

中国区域地表和大气人为影响敏感区域分布

通过1981-2000年NOAA-AVHRR 8km*8km卫星数据,从季节和年尺度分析了人为活动对地表植被覆盖具有显著影响区域分布.在季节尺度上,人为的多季农业耕作活动,造成部分地区植被覆盖出现季节不连续性,在植被轮作季节地表物理减性和几何特征发生明显变化;在年尺度上,人类活动对区域气候的影响主要体现在造成区域地表和...     

土地利用及不透水地表对河流流量的影响

利用美国地质调查局的逐日连续流量数据计算了美国切斯比克湾地区150个小流域的34个河流流量指标,并在整个区域和划分的3个自然地理区对选择的17个指标与4种土地利用类型和不透水地表做了相关分析。结果表明,森林在降水较少的冬春两季增加流量,雨量较高的秋季减少流量,森林面积比例的增加可以削减洪峰、延长洪峰历时、稳定流量变化。农业用地比例的增加表现为稳定流量变化,延长洪峰历时,在高原地区还可以削减洪峰流量。草地比例的提高均表现为削减洪峰流量,稳定流量变化,延长洪峰历时。随着不透水地表面积增加,洪峰流量、雨季、汛期和年流量增加,流量变化加剧,洪峰历时减少,不同地理区对不透水地表的水文响应也有所不同。     

硬化路面与温度场响应模型研究

硬化路面是城市热环境效应影响因素中较为重要的一个因素.笔者在研究了深圳市城市热效应的基础上,建立了一个三维动态模型对硬化路面条件下的温度场进行模拟.通过将模型的计算结果和在深圳的实测结果进行对比,发现2条曲线吻合较好,模拟结果十分接近实测结果.模型模拟结果还证明了硬化路面由于铺筑的材料具有较大蓄热、导热的能力,而且透水性差,因此温度升降都很快,对城市的热效应贡献大;城市绿化隔离带对城市温度场具有很好的调节作用,因此合理配置城市中的绿地对城市区域微热环境的改善能够起到很好的作用.      

西苕溪流域不同土地类型下磷素随暴雨径流的迁移特征

选择太湖上游西苕溪流域最具代表性的5种土地类型,利用野外人工降雨装置(3m²),模拟天然大暴雨(降雨强度2 nm·min^-1),研究了不同形态磷素随暴雨径流水相及沉积物相的迁移过程,对比了流域内不同土地利用/土地覆被条件下磷素的迁移特征并估算流失速率.3次平行实验结果表明,在相同的降雨条件下,地表径流中总磷的流失量桑林最大,高出水田和松林的5倍.地表径流水相中的悬浮颗粒态磷占水相总磷的绝大部分,溶解态磷的流失量菜地和桑林接近,高于松林,且远大于水田和竹林;地表径流水相溶解态磷主要以溶解态无机磷的形式流失,松林的流失量和流失速率远高于其他4种土地类型.各土地类型的地表径流沉积物相总磷流失量都随时间段的推移呈近似线性的下降趋势,桑林、菜地和竹林的流失量相对较大,松林最小.单位面积、表层10cm土壤的总磷流失量界于2.57～4.89g·m^-2.地表径流水相总磷流失速率为0.45～4.11mg·(m²·min)^-1,沉积物相高达72.82～135.96 mg·(m²·min)^-1,桑林流失速率最大,松林最小.