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太湖蓝藻水华是广为关注的环境问题,迫切需要实现蓝藻水华的动态监测。利用静止轨道海洋水色遥感器(GOCI)遥感数据构建了太湖叶绿素a反演的三波段模型,使用归一化植被覆盖指数(NDVI)进行蓝藻水华监测,并进行了富营养化评价。结果表明:(1)三波段模型优于波段比值模型,可以用于GOCI遥感数据反演太湖叶绿素a浓度。(2)2019年6月3日太湖叶绿素a大致呈湖心和西部浓度低,北部和西南沿岸浓度高的空间分布;从10:15至15:15,叶绿素a浓度先升高后降低。(3)竺山湖和椒山周边水域水华聚集情况较为严重,是当天重度水华的主要发生区域;水华的时间变化规律同叶绿素a浓度变化规律一致。(4)对2019年4月和6月的GOCI遥感数据进行富营养化评价发现,太湖富营养化水平总体呈西部高东部低、北部高南部低、边缘高中间低的趋势;6月较4月富营养化水平明显加剧。 相似文献
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上海霾气候数据序列重建及其时空特征 总被引:3,自引:0,他引:3
利用上海11个气象站点1960~2008年日均相对湿度、能见度以及天气现象资料,重建了上海近50a霾气候数据序列,并从时间和空间两个方面分析了上海霾日数的气候特征和变化规律。结果表明,上海霾气候数据序列重建值与报表记录值之间变化形态存在着较好的一致性,重建值较记录值偏高。1960~2008年,上海霾日数以9.7d/10a的线性趋势显著增加,2002年以后霾日数总体上呈减少趋势。上海多年平均霾日数以冬季最多而夏季最少。近50a,上海霾日数呈现出西南部最多-市区较多-东北和东南部最少的空间分布,霾日数的空间变化趋势则表现为西南部增加较多而东部增加较少。1981~2008年,上海霾日数在西部和南部都增加,东部则减少。 相似文献
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利用2017—2018年全国7个区域10个典型城市环境空气O3和PM2.5浓度数据,统计污染物累积速率,进而采用回归方法拟合污染物浓度及其累积速率的时间序列模型,分析不同区域污染物时序变化特征差异。结果表明:不同区域O3浓度时序曲线拟合程度总体高于PM2.5,石家庄O3拟合程度最高,西安PM2.5拟合程度最高。以07:00、14:00分别作为O3、PM2.5模拟起点是24 h中的最优模型。不同城市夏季O3小时浓度时序变化曲线均为单峰形态,O3浓度及累积速率峰值出现时间可能由城市所处经度决定,太原O3累积最快,西安O3消解最快。各城市间冬季PM2.5小时浓度及其累积速率时序变化曲线形态差异较大,沈阳PM2.5累积和消解均最快。与浓度相比,城市环境空气O3和PM2.5累积速率与光照、扩散条件等有更好的时间相关性。 相似文献
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基于Landsat-8数据和劈窗算法的地表温度反演及城市热岛效应研究 总被引:2,自引:0,他引:2
陆地表面温度(Land Surface Temperature,LST)是地表能量平衡组分中的一个重要参数。随着卫星遥感技术的快速发展,遥感反演成为获取区域LST的一个重要手段。目前已有学者提出多种基于遥感数据反演LST的算法,其中劈窗算法被证明是一种精度较高的算法。基于Landsat-8卫星30 m空间分辨率的陆地成像仪(OLI)数据和100 m分辨率的热红外传感器(TIRS)数据,采用劈窗算法计算了无锡地区的LST,并采用地面实测水温数据和同步的MODIS温度产品对Landsat-8的计算结果进行了验证和对比分析。结果表明:基于Landsat-8数据和劈窗算法获取的LST精度较高,误差1K。在计算的LST结果基础上,进一步提取了热场变异指数来分析城市热岛空间分布特征,给出了城市热岛效应的定量化描述,并就不同地表覆盖类型对热岛效应的影响进行了分析。 相似文献
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地表温度(Land Surface Temperature,LST)在地表与大气能量交换中扮演着重要角色,是地表过程分析和模拟的关键参数。随着卫星遥感技术的发展,利用遥感反演地表温度的方法不断出现,如劈窗法(SW)、双角度法(DA)和单通道算法(SC)等。针对HJ-1B星波段特点,选择太湖及其周边区域为研究区,利用地面实测水温数据,对Jiménez-Muoz单通道算法和覃志豪单窗算法的反演精度进行了对比和敏感性分析。结果表明:Jiménez-Muoz单通道算法较覃志豪单窗算法精度稍高,更加接近实测水温数据,但是Jiménez-Muoz单通道算法的敏感性高于覃志豪单窗算法的敏感性,且Jiménez-Muoz单通道算法只适用于一定的水汽含量范围,有一定的局限性。 相似文献
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基于Landsat ETM+等影像的无锡市十年陆地生态环境遥感评价 总被引:2,自引:0,他引:2
遥感和GIS技术的发展为研究区域生态环境变化提供了有效手段,以无锡市2004-2013年的ETM+等遥感影像和GDEM高程数据为数据源,运用遥感和GIS方法提取生态因子信息并进行陆地生态状况遥感评价。结果表明,无锡市近十年陆地生态环境整体趋好。 相似文献