华北平原冬小麦生长期典型农田热、碳通量特征与过程模拟

以位山试验站典型农田为对象,利用位山站2005-10-10～2006-06-10日的实验观测数据,探讨了冬小麦整个生长期农田的热、碳通量特征,并运用SiB2(simple biosphere model Version2)模型对热、碳通量进行了模拟分析,结果表明,农田的热、碳通量在冬小麦生长过程中表现出明显的日变化,这些通量的最大值基本出现在正午前后;热、碳通量的日际变化也较明显,其中净辐射与潜热通量在冬小麦不同生长期表现为:越冬期拔节抽穗期灌浆成熟期;感热通量表现为:拔节抽穗期灌浆成熟期越冬期;而CO2通量为:越冬期灌浆成熟期拔节抽穗期.对以上通量及地表温度的模拟表明,SiB2模型能较好地模拟冬小麦生长期中农田热、碳通量及地表温度,净辐射、潜热通量、感热通量、CO2通量与地表温度的模拟值与观测值的一致性较好,线性相关系数R2分别达0.985、0.637、0.481、0.725、0.499与0.877,其中感热通量与CO2通量模拟偏差较大.另外,按冬小麦生长期分阶段对农田以上分量模拟结果表明,SiB2模型在冬小麦拔节抽穗期模拟效果最好,并发现模型对叶面积指数敏感.     

查干湖陆区地表通量的定量遥感估算

选择查干湖陆区为研究区,应用TM热红外遥感图像,采用遥感模型以及理论定位算法,对农田地表热通量的相关参数进行反演,分析不同土地覆盖类型对地表热通量以及能量平衡的影响,以实测数据进行了验证。结果表明:遥感模型应用于地表通量估算是可行的,可以减少在下垫面结构复杂的区域进行地表热通量估算时所需的参数,不同下垫面地表覆盖类型对地表热通量的影响差异较显著,水田的地表通量参数大于旱田。     

土地利用变化对京津冀热环境时空演变的影响

选取中国三大城市群之一的京津冀城市群作为研究区,利用Getis-Ord Gi*指数、贡献指数等分析方法,探究了2001～2020年不同土地利用类型对京津冀城市群夏季昼夜区域热环境的影响.结果发现,夏季昼夜相对地表温度空间分布差异较大.白天,西北部和东南部的相对地表温度都较高.夜晚,西北部以冷点为主,而热点主要聚集于东南部.京津冀城市群主要以耕地、林地、草地和建设用地为主.耕地、建设用地主要分布于东南部,林地和草地主要位于西北部.其中,耕地面积最大,约占总体面积的45.5%.然而自2001～2020年,随着城市化的发展,耕地面积降低了5.2%,而建设用地面积增加了2.3%.土地利用在夏季昼夜的相对地表温度变化较大.水体在白天的相对地表温度基本低于0℃,对区域热环境具有明显的降温作用,在夜晚水体的相对地表温度则位于3～4℃,具有明显的增温作用.草地在白天对区域的降温作用不明显,而在夜晚的降温作用明显强于林地.本文通过研究不同土地利用类型对区域热环境的昼夜影响,将有助于理解区域热环境分布特征及影响机制,从而为区域层面的热岛缓解策略制定提供理论依据.     

中国地表净辐射推算方法的研究

利用我国气象系统现有的50个净辐射站1993-2000年的辐射及相关气象资料,采用5种方法计算地表净辐射月值,结果表明:论文构建的多因子综合法是一种误差最小、精度最高的推算方法,平均相对误差为0.348,4至9月误差在0.20以下,可用于全年各月地表净辐射的推算;其次为Chang Jen_Hu修正式和Penman修正式,平均相对误差都在0.64以下,误差小于0.20的站月数约占半数左右,4至9月误差都在0.25以下,可用于植物生长期间的地表净辐射推算。各种方法推算的平均相对误差,都具有北部地区明显大于南部地区,冬半年（11至2月）明显大于夏半年（3至10月）的时空分布特征。     

城市扩张对地表能量平衡的影响:以厦门为例

城市扩张与城市地表能量平衡的关系是研究城市气候的关键问题之一。该研究利用2000、2005、2011和2015年4期Landsat数据和对应卫星过境时刻的气象数据,借助土地利用转移矩阵方法,开展了厦门市近15年来城市扩张对地表能量平衡影响的分析。结果表明:(1)研究区近15年来耕地数量持续减少,林地和建设用地数量持续增加;裸地最容易变为其他土地利用类型,同时其他土地利用类型也最容易撂荒;建设用地主要由耕地转化而来,耕地主要转化为林地和建设用地。(2)地表通量的分布和大小与土地利用类型密切相关,其中水体和林地具有较高的净辐射和潜热通量,建设用地具有较高的显热通量、土壤热通量和人为热排放。(3)城市扩张引起地表反照率、地表粗糙度、热容量和透水能力等等的变化,使得潜热通量减少,而显热通量、土壤热通量和人为热排放增加。除了裸地以外,2000-2015年间其余4种土地利用类型变为建设用地时,净辐射是减少的。当裸地变为建设用地时,净辐射一直是增加的。     

无人机热红外支持下的城市微尺度热环境模拟

随着人们对生活舒适度、身体健康要求的进一步提高,微小尺度的热环境状况日益受到关注.地表温度场模拟是研究城市微小尺度热环境的关键,采用地面有限实测资料很难满足不同下垫面地表温度模拟的精度需求.针对这一问题,本研究利用无人机搭载热红外成像仪获取南京市江宁区某大学校园内典型区域夏秋两季的地表温度数据,通过ENVI-met和PALM-4U两个数值模拟模型模拟研究区地表温度,并结合实测数据对不同地表类型及阴影遮挡下的模拟精度进行误差分析.结果表明,数值模拟结果与真实结果较为接近,能够用于高空间精度的城市微热环境研究中;模型对人造地表的模拟效果均优于自然地表,对空旷处地表的模拟效果优于非空旷处地表;两个模型均能较好模拟存在建筑物遮挡下的地表温度,但在植被遮挡下PALM-4U则无法达到ENVI-met的效果,综合模拟结果显示ENVI-met在城市微热环境模拟上的适用性优于PLAM-4U.本研究可为城市微尺度热环境高分辨率遥感研究提供参考.     

不同气候带退耕还林对区域气温的影响差异分析

退耕还林改变陆表覆盖状况,导致碳收支和地表能量平衡变化,从而影响区域气温。论文通过定量估算耕地转为林地导致生态系统吸收大气CO₂和地表能量平衡的变化,分析21世纪初10 a中国不同气候区开展退耕还林对区域气候调节的影响差异。结果表明：1）仅考虑碳调节,各气候区退耕还林皆表现为241.6~470.2 Mg CO₂-eq hm^-2的碳蓄积过程,具有2.2~16.5 Mg CO₂-eq hm^-2的碳汇作用即致冷效应,特别是亚热带湿润区。2）仅考虑地表能量平衡,中温带干旱与半干旱区退耕还林引起的净辐射增加程度大于潜热通量的增加程度,因此地表对大气供热表现为增温效应;而亚热带湿润区退耕还林引起净辐射减少及潜热通量增加,青藏高原、中温带湿润区净辐射增加程度小于潜热通量的增加程度,因此地表对大气供热皆表现为致冷效应。3）同时考虑碳调节和地表能量收支,中国亚热带湿润区退耕还林的致冷效应是仅考虑碳调节致冷效应的1.25~1.45倍,而中温带干旱区退耕还林的致冷效应则为仅考虑碳调节效应的近一半。     

中国人为热变化及其对地表能量平衡的影响

利用人口统计、分布数据及能源消费统计资料,对中国1980~2015年人为热通量（Q_a）的时空变化进行了研究,并将其与地表净太阳辐射（R_n）进行了对比分析,以探讨人为热对不同尺度地表能量平衡的影响.结果表明,在研究时段内,全国平均Q_a呈显著升高趋势（0.11W/m²/10a,P<0.001）,从1980年的0.07W/m²上升到2015年的0.45W/m²,已经约相当于全球工业革命以来CO₂排放引起辐射强迫（1.68W/m²）的27%;其中Q_a高值区（≥ 1.00W/m²）已由1990年的点状分布变为2015年的面状分布,占到全国面积的10%;全国平均R_n的趋势率（0.18W/m²/10a）略大于Q_a,但未通过显著性检验（P=0.381）.对于参与计算的31个省会城市,2015年市区Q_a平均值在1~32W/m²之间,平均达17W/m²,相当于R_n平均值（147W/m²）的12%;在栅格尺度上（0.5min×0.5min）,除拉萨外,其余城市的Q_a像元最大值均超过了120W/m²,已经导致局地的热平衡发生了本质变化.研究认为,人为热释放因素不但需要在城市气候模拟研究中给予更多考虑,而且在全球和区域气候模拟与评价中以及制定气候变化应对策略时也有必要给予充分考虑,以促进全面认识并减缓气温升高.     

基于SEM模型的热环境时空特征及影响因素分析:以西安都市圈为例

城市热环境是评价城市生态环境的重要指标之一,直接关系到居民健康及城市经济可持续发展,但目前研究缺乏自然和人文多维因子对热环境的影响路径分析.基于西安都市圈2020年MODIS MYD11A2地表温度数据,辅以气象、地表因子和人类活动等数据,综合利用ArcGIS空间地统计分析、冗余分析（RDA）和结构方程模型（SEM）,研究城市热环境在不同季节的时空分布特征,揭示城市热环境的主要影响因素并量化其直接和间接效应.结果表明:①西安都市圈的地表温度呈现北高南低,自城市中心向四周递减的空间格局,夏季热环境污染最严重.②冗余分析表明影响热环境的主要因素为:气温、不透水地表、植被和降水.③SEM结果显示,气象、地表和人类活动因子对城市热环境的直接影响显著并占主导地位,气温、不透水面和兴趣点密度对热环境有显著的直接正效应（0.10~0.33）,水体、降水和植被对热环境有显著的直接负效应（-0.29~-0.25）.人类活动对夜晚地表温度的直接影响力高于地表因子和气象因子,提高经济效益有利于缓解城市热环境效应.以上结果可为城市热岛局地气候变化研究和绿色生态宜居城市环境建设提供科学参考.     

基于landsat8数据京沪穗地表热环境评估研究

为了揭示快速城市化地区热环境的特点,以京沪穗为研究区,利用landsat8和GDEM数据,分别对3个城市的热环境进行分析,并对北京市进行下垫面分类,分析了不同下垫面对地表温度的影响,研究了北京市DEM和归一化植被指数与地表温度的关系。结果表明:地表温度与归一化植被指数和海拔高度均表现为明显的负相关关系,R2分别为0.651和0.580。北京、上海和广州均存在不同程度的热岛效应,热岛主要存在于城市建成区,并由市辖区向外辐散。上海市强热岛面积比例最大,广州市强热岛面积比例最小,热环境优劣顺序为广州、北京、上海。