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FY-3C和MODIS检测湘赣地区地表温度差异研究 总被引：1，自引：0，他引：1
地表温度(LST)是陆面过程研究的关键参数之一,卫星遥感是获取大范围LST格局及时空变化的最有效手段.然而,有关不同卫星遥感LST产品在典型地区的一致性研究有待深入.研究比较了国产风云气象卫星FY-3C VIRR和美国Terra卫星MODIS LST产品在湖南省和江西省的时空差异.结果表明:FY-3C和MODIS的LST产品(白天和夜间)都刻画出了湘赣地区的LST季节变化,但FY-3C LST整体低于MODIS LST;两种卫星产品白天LST的差异在夏季和春季高于秋季和冬季;两种卫星产品夜间LST差异幅度要低于白天LST,也呈现夏季和春季的差异高于秋季和冬季;两种卫星产品LST日均温也是MODIS高于FY-3C,二者差异在夏季最大、春季次之、秋季和冬季较小.研究结果可为国产卫星遥感检测典型地区地表信息特征时空变化提供参考. 相似文献
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基于遥感的城市热环境研究通常通过分析植被、不透水面和地表温度（Land Surface Temperature, LST ）的关系来进行。虽然植被的降温作用和不透水面的增温作用已受到普遍认可,但缺少针对降温和增温效率的定量研究,本研究采用地表降温率（Land Surface Cooling Rate, LSCR）和地表增温率（Land Surface Warming Rate, LSWR）量化植被降温效率和不透水面增温效率并对2017年江苏省南京市城市热环境进行分析。以Landsat 8 OLI 4期遥感影像为数据源,利用线性光谱混合分析法（Linear Spectral Mixture Analysis,LSMA）获取亚像元植被覆盖度（Fractional Vegetation Coverage, FVC）、不透水面覆盖度（Impervious Surface Percentage, ISP）并利用高分Google影像进行精度验证。结合地表温度（Land Surface Temperature, LST）反演结果计算各季总体LSCR和LSWR,分析不同LST对总体LSCR和LSWR的影响。最后,将FVC和ISP分别按照阈值平均划分为4个区间,计算各区间的LSCR和LSWR,并在此基础上分析不同区间LSCR和LSWR的变化情况。研究结果表明： ① LST与整体LSCR、LSWR正相关,夏季植被降温效应和不透水面增温效应最强,LSCR和LSWR分别为5.6%和5.1%;② 夏季各区间LSCR与FVC正相关,FVC为75%~100%时LSCR达到最大值7.5%;各区间LSWR与ISP负相关,ISP为75%~100%时LSWR达到最小值2.4%;③ 当FVC为0~25%,ISP为75%~100%时,可以充分发挥植被的降温效应,抑制不透水面的增温效应,是最佳的植被和不透水面组合方案。本研究采用的LSCR和LSWR分析方法可以从抑制地表温度上升的角度选择最佳的FVC和ISP区间,未来可基于此横向对比不同城市,并结合纬度、地形、气候、树种等因素对LSCR和LSWR的影响,进一步探索LSCR和LSWR的影响因子和变化规律。 相似文献
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基于DEM修正的MODIS地表温度产品空间插值 总被引：1，自引：0，他引：1
地表温度是资源环境、气候变化、陆地生态系统等科学研究的重要参数之一。MODIS LST（Land Surface Temperature, LST）产品是地表温度相关研究的重要数据源。而现有MODIS LST产品均存在云覆盖区域,因此云覆盖区域地表温度估计已成为热红外遥感的前沿性研究难题。为解决MODIS LST产品云遮挡区域地表温度信息缺失,以秦岭地区为研究区,选用2001-2017年的MOD11A2数据,在传统的反距离权重（IDW）、规则样条函数（SPLINE）、普通克里金（OK）、趋势面（TREND）空间插值方法中引入高程因子,通过反复试验形成基于DEM修正的MODIS LST空间插值方法。分析空间插值结果表明： ① 空间插值精度由高到低为：OK>SPLINE>IDW>TREND,基于DEM修正后精度分别提高了约0.38、0.31、0.32和0.78℃; ② 空间插值结果的精度呈现季节差异,夏季6、7、8月的精度较高,1月的精度最低;③ 插值精度与云区的范围存在一定的关系,当云覆盖区域<1.1 km2时,DEM+OK方法的插值误差<0.55 ℃,当云覆盖区域<3.1 km2,插值误差<1 ℃;DEM+SPLINE方法在云覆盖区域<2.7 km2时,插值误差<0.55 ℃,云覆盖区域<10.4 km2,插值误差<1℃;当云覆盖为1.1~2.7 km2时,DEM+SPLINE方法的插值精度高于DEM+OK方法。 相似文献
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本文以贵阳市为研究对象,研究了地表覆盖组分及植被多样性对地表温度的影响。首先基于Landsat8 OLI多时相影像数据在GEE平台上实现了研究区域地表覆盖精细分类;然后结合不同季节8天合成的MODIS温度产品数据,利用时空统计分析、相关分析等方法分析了研究区不同地表覆盖类型地表温度时空分布特征,地表温度与不同地表覆盖组分、地表覆盖多样性和植被覆盖多样性的相关性。结果表明：贵阳市建成区主要分布有常绿阔叶林、常绿针叶林等植被,常绿阔叶林在不同季节对地表温度的降温效应明显,而不透水面对地表温度具有明显的增温效应,尤其以夏季最为显著;地表覆盖多样性与地表温度之间具有较强相关性,其中植被覆盖多样性较植被覆盖率对地表温度的影响更为显著,而不透水面的增加会明显降低植被多样性的影响。因此,要发挥城市绿地对城市温度和热岛效应的调节作用,建议可以适当增加常绿阔叶林的绿化面积,同时在空间上要提升植被多样性水平,能够较大程度改善城市热环境。 相似文献
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蒸散发是地表陆气水分交换的纽带,准确量化蒸散发的时空演变格局对于水资源规划与管理至关重要。本文基于GLEAM模型的蒸散发及其组分数据集,借助7个通量观测站数据、120个流域的流域水量平衡及PML_V2蒸散发产品,在中国九大流域系统评估了GLEAM-ET产品,分析了植被恢复背景下,蒸散发（ET）及其组分（植被蒸腾Ec,截留蒸发Ei,土壤蒸发Es）在1980—2020年的时空演变格局。本文主要得到以下结论：① GLEAM-ET产品在中国九大流域具有较好的适用性,其性能与气候类型有关,干旱区效果优于湿润区。此外,GLEAM与PML_V2模型在九大流域相关性较好（R>0.7）,分布格局与变化趋势整体保持一致。② 全国尺度上,ET均值为416.88 mm,增长速率为1.21 mm/a。Ec与ET均呈自东南向西北递减的分布格局,而Es与其相反。Ec、ET在九大流域均呈显著增加趋势（p<0.001）。Ei、Es在季风区流域分别呈显著增加和显著减小趋势;在内陆区流域呈不显著减小（p>0.05）和显著增加趋势。③在植被恢复背景下,ET组分比例发生了变化。Ec占比变化存在南北差异,南方流域Ec占比均减小,北方流域均增加。Ei占比在各流域均增加,Es占比均减小。黄河流域ET组分对植被恢复的响应最为明显,Ec占比增加了5.21%,Es占比减小了5.56%。 相似文献
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对渭-库绿洲蒸散发量的估算在绿洲水资源管理和分配以及生态环境的保护方面扮演着重要作用,同时对于深刻了解流域水循环和水文过程也具有重要意义。本文以渭干河-库车河绿洲为研究靶区,将Landsat TM/OLI遥感数据与地面气象站点实测数据相结合,利用SEBAL模型估算了渭-库绿洲1997年和2016年的日蒸散量,并对日蒸散量的空间分布特征及日蒸散量与相关地表参数的相关性进行了分析。结果表明:渭-库绿洲日蒸散量的空间分布表现为西高东低,北高南低的分布特征,其高值出现在水体和植被覆盖较多的绿洲内部区域,低值则分布在研究区东、东南和西部的低植被覆盖区域;在日蒸散量与植被指数(NDVI、SAVI、LAI)、水体指数(MNDWI、NDWI、TVI、VSWI、TVDI)和地表温度(LST)等地表参数的相关性方面,研究时段内全部地表参数与日ET具有较高的相关关系,Pearson相关系数都通过0.01水平的显著性检验,其中NDWI与日蒸散量表现出了最好的相关性,表明在渭-库绿洲水分对日蒸散量分布与变化的影响是最大的。 相似文献
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1982-2006年加纳植被覆盖时空变化及其气候影响 总被引：1，自引：0，他引：1
非洲陆地生态系统是气候变化的高敏感区,研究该区域植被覆盖变化及其控制因素,对深刻认识气候变化的影响具有重要意义。本文利用1982-2006年植被指数（NDVI）数据,研究位于非洲西部热带地区的加纳共和国植被覆盖的时空变化特征,结合同期的气温和降水量数据,分析其植被活动对气候变化的响应特征。研究结果表明,加纳86.4%的植被覆盖区NDVI在25 a间都呈现不同程度的增加趋势。20世纪80年代初和21世纪初这2个时期,NDVI值大于0.4的面积百分比呈增加趋势;NDVI值大于0.5的面积百分比从26%增加到38.2%;NDVI值在0.4-0.5之间的面积百分比从47.5%增加到51.9%。NDVI受降水量控制的区域占总区域面积的57.2%,而受气温控制的面积占总区域面积的42.8%。总的来看,加纳植被覆盖对降水量变化的敏感程度强于气温变化。 相似文献
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陈文裕夏丽华陈行陈金凤 《地理信息世界》2022,(3):18-25
基于Landsat影像计算遥感生态指数,结合土地覆盖数据分析广州市2000―2020年生态环境质量的时空变化,通过兴趣点(POI)核密度结果评价广州市功能设施分布现状,利用地理探测器研究广州市生态环境质量空间分异的主要影响因素。结果表明:近20年来,广州市生态环境质量优级和中级的面积占比分别上升了10.59%和2.19%,良级面积占比下降了13.16%,良级向中和优级转变的趋势显著,丘陵和山地生态环境质量呈上升趋势,城市扩张区域则有所下降;各因子对归一化差异植被指数(NDVI)、干度指标(NDBSI)和地表温度(LST)的解释力度较高,在人类活动强度较高的低海拔不透水面地区,NDVI与缨帽变换的湿度分量(Wet)偏低,NDBSI与LST偏高,对生态环境具有负效应,广州北部的丘陵山地NDVI较高,LST较低,对生态环境有利。 相似文献
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秦巴山区植被覆盖与土壤湿度时空变化特征及其相互关系 总被引：2，自引：0，他引：2
基于2001-2014年MODIS-NDVI和MODIS-LST数据,利用温度植被干旱指数对土壤湿度进行遥感反演,分析了秦巴山区植被覆盖与土壤湿度时空变化特征及其相互关系。研究发现：① 秦巴山区植被覆盖与土壤湿度均呈增加趋势;② 植被覆盖整体水平较高且表现出“四周低,中间高”的空间分布特征,土壤湿度整体表现出“北低南高”的空间分布特征,大体上二者呈现出空间分布正相关性;③ 植被改善趋势表现明显,显著改善区分布分散,无明显集中区域,退化区域主要集中于北部渭河沿岸及东部边缘少量地区;土壤湿度增长态势明显,增大区分布于除西北边缘及东北边缘外的几乎整个研究区中,减小区域面积小且大部分表现不显著;④ 秦巴山区植被覆盖与土壤湿度时空变化上呈现出明显的正相关性,其中69.71%的区域表现出土壤湿度增大-植被覆盖改善的特征,分布于研究区除四周边缘地带外的大部分地区。 相似文献
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目前干旱与植被关系的研究主要集中于气候因子与植被时空变化的相关性分析以及植被对气候变化的响应,能够适用于大尺度的植物抗逆性监测方法还较为欠缺。本文基于归一化植被指数（NDVI）、总初级生产力（GPP）、修正花青素含量指数（mACI）、短波红外水分胁迫指数（SIWSI）监测干旱胁迫下的植被变化,综合考虑植物抗逆过程,建立滞后时间、抗逆时差、响应程度与恢复能力4个植物抗逆性监测指标,构建了一种能够适用于大尺度的植物抗逆性综合监测方法。利用各省份作物抗逆性综合评分与绝收比例进行相关性分析,两者呈显著负相关。利用该方法对干旱胁迫下我国不同类型植被的抗逆性进行评估,结果表明：① 从全国整体水平来看,不同季节植物抗逆性差异较大,其中夏季植物抗逆性最弱,冬季最强。我国植物抗逆性空间异质性显著,春季植物抗逆性综合评分低于70分的区域主要位于山西、陕西北部,综合评分高于90分的区域主要集中在内蒙古东北部以及云南的南部地区; ② 不同类型植被的抗逆性有明显差异,夏季落叶针叶林抗逆性最强,类内差异最小,春秋两季草地抗逆性最强但抗逆性类内差异最大。本文提出的植物抗逆性综合监测方法有助于探索干旱胁迫下植物抗逆性规律,对帮助降低灾害风险具有借鉴意义。 相似文献
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基于植被状态指数的云南省农业干旱状况时空分析 总被引：2，自引：0，他引：2
本文首先计算了云南省2004-2013年农业干旱指数VCI,然后使用Pearson相关系数评价降水与VCI的相关性,基于VCI识别云南省2004-2013年农业干旱事件,最后,与SPEI气象干旱识别结果进行对比分析,在VCI农业干旱识别的基础上,使用干旱频率和干旱面积占比指标分析了云南省2004-2013年农业干旱时空特征。结果表明：降水只是影响VCI指数的关键因素之一;VCI和SPEI指数均能够较好对干旱进行监测并识别典型干旱,但两者的识别结果存在差异;云南省农业干旱频率在春冬两季较高,夏季较低,秋季介于夏季和春冬季之间;春夏冬三季农业干旱频率空间分布较为均匀,秋季农业干旱频率呈南低北高的分布态势,整体上北部干旱频率高于南部;2004-2013年云南省整体干旱面积占比呈现先减小后增加再波动的趋势,春冬两季整体干旱面积占比最高,分别为46.63%和47.18%,呈现下降趋势,夏季整体干旱面积占比最低,为43.81%,呈现上升趋势,秋季整体干旱面积占比介于冬春季和夏季之间,为45.74%,呈现下降趋势。总之,云南省农业干旱春冬易发性最高,影响范围最大,夏季易发性最低,影响范围最小。 相似文献
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海岛生态脆弱、稳定性差,大规模的海岛开发使得原本脆弱的岛上植被生境面临更大的威胁,对海岛开发中的植被覆盖变化开展分析显得尤为重要。本文基于Landsat 5卫星和Landsat 8卫星的2001、2010和2014年的遥感影像,采用Gutmand和Ignatov提出的植被覆盖度计算模型提取福建平潭岛的植被覆盖度,并结合其土地覆盖变化信息,探究平潭综合实验区建设前后植被覆盖度变化特点及其原因。研究结果表明,3个时相的平潭岛植被覆盖度达中度以上的区域面积比例分别为86.00%、58.92%和71.16%,表明研究区整体植被覆盖状况良好。动态变化分析结果显示,2001-2014年研究区植被覆盖度总体呈下降趋势,其中2001-2010年植被覆盖度下降显著,下降区域面积比例高达53.95%;而2010-2014年岛上植被覆盖状况有较大改善,植被覆盖度增加区域面积比例达47.77%,这在一定程度上弥补了之前植被覆盖度大幅下降的影响,分析原因主要得益于平潭综合实验区建立后所采取的科学规划、进一步加大植树造林、逐步完善海岛绿地系统的植被建设与保护措施。 相似文献
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福州市城市不透水面景观指数与城市热环境关系分析 总被引：1，自引：0，他引：1
城市化致使城市环境问题的产生,城市热环境问题就是其中之一。本文从不透水面方面研究对城市热环境的影响。根据福州市1989年和2001年LandsatTM/ETM+遥感影像数据,利用线性光谱分解法提取两时相不透水面信息,并离散化分级为中低、中、中高、高密度区4个区域,分别计算这4个区域的地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI),并进行相关性分析;根据阈值法和范围法分别计算不透水面的PD、AI、LPI等景观指数,结果表明:两时段内不透水面的面积有所增加,在高密度区增加明显;不透水面与地表温度的呈正相关,相关系数分别为0.66和0.71;不透水面景观指数对FISA敏感,景观指数整体的变化趋势与地表温度的变化趋势相一致,FISA值越大,温度越高,且各斑块的形状越来越复杂,空间的连续性越强;聚集度越高,人类活动也越强。 相似文献
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武汉市夏季城市热岛与不透水面增温强度时空分布 总被引：1，自引：0，他引：1
城市化的不断发展使自然地表不断被不透水面所取代,城市地表温度高于乡村,形成了显著的热岛效应。城市热岛给城市生态发展与人类健康带来了严重的负面影响,对其空间模式与背后形成机制的研究意义重大。本文以武汉市为例,基于2001、2007和2016年夏季Landsat系列影像使用辐射传导方程法反演了城市地表温度,并采用MOD11A1数据进行了验证;同时,计算了不同时期的城市温度等级和热岛比例指数,分析了城市热岛的时空变化。此外,为了探究热岛效应形成的主要原因,即不透水面与热环境的关系,全局角度使用多元线性回归分析对比了其增温效果与植被水体降温效果的强弱,空间局部角度采用地理加权回归结合地形数据得到了其增温强度的时空变化。结果表明：① 辐射传导方程法适用于实验中研究区的反演;武汉市城市热岛比例指数先增后减,但温度等级高的地区仍在不断扩张;② 多元线性回归可以准确地反映不同地表覆盖对地表温度的影响,
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长沙市热岛效应时空特征变化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文基于1991-2015年长沙市9景Landsat TM/ETM影像,采用单窗算法反演了长沙市建成区的地表温度,提取了土地利用/覆盖类型,并结合相关资料对长沙市热岛效应时空变化特征以及城市热环境与城市土地利用/覆盖变化之间的关系进行了分析。结果表明长沙市热岛范围随着建成区范围的扩大不断增大,并且热岛的时空演变与建成区扩大的趋势一致：1991-1996年,长沙市热岛向东发展迅速,截至1996年东部热岛面积增加达53.54 km2 ;1996-2003年,受城市建成区扩展影响,热岛向西部延伸,增加面积达39.88 km2;2003-2007年,建成区热岛向西部、南部加速发展,热岛增加总面积达33.55 km2;2007年后,长沙市建成区与热岛范围开始向东、西、南、北4个方向全面扩展。此外,建成区土地利用/覆盖情况发生了很大的变化,大量绿地转变为建设用地和耕地,极大地影响了地表温度的空间分布,各土地类型之间的温度差异显著缩小,水体良好的吸热性能明显地体现出来,建筑用地和裸地则对地表温度的贡献显著增大。 相似文献
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黄河流域作为中国东部平原的生态屏障,研讨其植被覆盖的时空变化有助于生态环境治理。本文利用GEE平台,基于Landsat数据通过像元二分模型反演了1990—2020年黄河流域植被覆盖度（FVC）,并通过Theil-Sen Median趋势分析和 Mann-Kendall检验方法剖析FVC的时空变化趋势,挖掘出FVC趋势变化与海拔、坡度、坡向等地形因子之间的响应关系。结果表明：① 黄河流域FVC整体呈现西北低东南高的空间分布趋势,其中低等FVC占整个流域面积的45%,主要集中于西北部干旱半干旱地区;② 流域中部植被覆盖改善明显,占整个流域的57.07%,西北部和东南部退化程度相对较高;③ 植被覆盖受地形效应影响较为显著,在坡度大于40°及高程（-31~637 m）时高等级FVC占比较高,坡度8~18°及高程1852~2414 m范围内植被改善效果相对较好。结果可以为黄河流域生态环境保护及高质量发展提供科学支撑。 相似文献
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基于MODIS-NDVI的云南省植被覆盖度变化分析 总被引：2，自引：0，他引：2
植被覆盖变化监测是区域资源环境承载力研究的基础,本文通过计算2001-2016年MODIS-NDVI植被指数,辅以趋势分析、变异系数等方法,估算了2001-2016年云南省植被覆盖度,进而探讨了植被覆盖度的时空变化特征及与地形因子之间的分布关系。结果表明：① 2001-2016年云南省植被覆盖度呈显著增加趋势,增速为4.992%/10 a。② 在空间上,植被覆盖度空间格局呈现由南向北、由西向东逐渐降低的特征,滇西、滇西南地区植被覆盖度最高,滇西北地区最低;植被覆盖度稳定性表现为由西南向东北方向波动性越来越大;滇东北地区植被覆盖度增加趋势明显优于其他区域,研究区内植被覆盖度变化趋势为增加、基本稳定和减少趋势的面积分别占49.53%、43.76%和6.71%。③ 植被覆盖度在2001-2006年、2006-2011年、2011-2016年3个时段的面积转移矩阵结果均表现为植被覆盖进化面积大于退化面积,二者的比值分别为1.42、1.63、2.01,植被覆盖情况呈持续改善趋势。④ 云南省植被覆盖度与地形因子之间的关系表现为,平均植被覆盖度随海拔增加呈先增加再减少、再增加、再减少趋势;随坡度的增加呈先增加再减少趋势;随坡向的变化呈由北向南逐渐减少趋势。 相似文献
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Sea surface temperature （SST） variation in the Subei coastal waters, East China, which is important for the ecological environment of the Yellow Sea where Enteromorphaprolifera blooms frequently, is affected by the East Asian winter monsoon （EAWM）, El Nifio-Southem Oscillation （ENSO）, and Pacific Decadal Oscillation （PDO）. In this study, correlations between climatic events and SST anomalies （SSTA） around the Subei （North Jiangsu Province, East China） Coast from 1981-2012 are analyzed, using empirical orthogonal function （EOF） and correlation analyses. First, a key region was determined by EOF analysis to represent the Subei coastal waters. Then, coherency analyses were performed on this key region. According to the correlation analysis, the EAWM index has a positive correlation with the spring and summer SSTA of the key region. Furthermore, the Nifio3.4 index is negatively correlated with the spring and summer SSTA of the key region 1 year ahead, and the PDO has significant negative coherency with spring SSTA and negative coherency with summer SSTA in the key region 1 year ahead. Overall, PDO exhibits the most significant impact on SSTA of the key region. In the key region, all these factors are correlated more significantly with SSTA in spring than in summer. This suggests that outbreaks ofEnteromorpha prolifera in the Yellow Sea are affected by global climatic changes, especially the PDO. 相似文献
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数字经济是构建现代化经济体系的重要引擎。企业投资是拉动数字经济增长的重要因素。数字经济产业的发展决策,亟需洞察相关企业投融资的结构性特征及其时空演化模式。本文以“数字中国”的思想源头和实践起点——福建省为研究案例,基于2000—2021年的数字经济企业投融资数据,采用复杂网络分析和负二项回归模型等方法,以地级市为基本研究单元,探究了福建省数字经济企业投融资的空间特征及影响因素,结果表明：① 福建省数字经济企业的投融资规模呈增长趋势,投资来源由以非数字经济企业为主转变为以数字经济企业为主;② 省外投资占比逐步提升,省外投资由2000年的8.56亿元增长至2021年的288.08亿元,占比由11.59%增长至31.06%,融资金额在福建省内“东高西低”的空间分布格局愈发明显;③福州市始终是企业投资首选的福建省内城市,而随着时间的推移,厦门、泉州等枢纽中心不断浮现,集聚形成以其为核心的福厦泉走廊;④ 投融资影响因素中,政策和信息化发展环境对数字经济企业投融资联系具有显著促进作用,地理距离对数字产业投融资联系的影响日益弱化。最后,研究结合福建省数字产业发展的时空演化特征及其影响要素,提出政策建议,以期为“数字福建”建设和福建省数字经济的持续健康发展提供科学支撑。 相似文献