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引入温度递减率，和地表温度一起作为独立参数对加权平均温度进行拟合，并根据所建立的温度递减率模型，分析其对加权平均温度的影响。研究表明，高精度的温度递减率有利于改善加权平均温度模型拟合值的分布，使其不再与地表温度呈现简单的线性关系，即使不同探空站的地表温度相同，它们计算的加权平均温度也不相同，从而提高GPS气象学中PWV的转换精度。 相似文献
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DisTrad（Disaggregation procedure for radiometric surface temperature）模型是常用于遥感地表温度空间分辨率提升的主要模型之一。DisTrad模型常面向空间范围有限、地形相对平坦的研究区域,且常选用植被参数（如植被指数或植被覆盖度等）作为关键参数。然而在空间范围较大、地形起伏地区,地表温度的空间变异可能无法完全通过植被参数解释。本研究选取四川盆地及毗邻地区为研究区,通过模拟数据研究DisTrad模型在地形起伏区地表温度空间分辨率提升中的适用性。数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）、归一化差值植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）等参数,采用滑动窗口逐步回归,将空间分辨率为6km的地表温度提升至空间分辨率为1km。研究结果表明,改进的模型在平原及海拔较低的高原地区提升获得的地表温度空间分辨率具有较高精度,均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）为0.5K左右;在地形起伏较大的地区,RMSE为4K,验证了改进的模型提升的可行性。 相似文献
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利用ERA-Interim再分析资料对地基GNSS水汽层析中几个关键技术进行优化。首先利用ERA-Interim提供的大气产品建立同时顾及时间及地表温度参数的区域性大气加权平均温度模型；然后根据ERA-Interim提供的高垂直分辨率的水汽产品，分析“水汽层层顶”随时间变化的规律；最后提出一种新的划分垂直方向层析网格的方法。选取我国香港地区的12个CORS站2014-06的观测数据进行试算，结果表明，与探空资料相比，6 km高度以下优化后的层析结果相比传统层析结果精度提高了12%，在6 km高度以上提高了17%。 相似文献
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陆地表面温度是描述区域或者全球范围内陆地表面与大气的相互作用和能量平衡最重要的环境参数之一。针对目前尚未有遥感卫星能够同时提供具有高时间和高空间分辨率的地表温度产品的问题,国内外学者发展了多种对低空间分辨率的地表温度进行降尺度的算法。然而,由于对地表温度解释变量和降尺度模型的选择往往具有区域局限性,导致了降尺度模型的泛化能力受到了一定的限制。本文首先评估了地表反射率、遥感光谱指数、地形因子、地表覆盖、经纬度以及基本状态变量6类环境参量与地表温度之间的相关关系,并在此基础上筛选出最佳解释变量;同时,结合在非线性回归问题上表现比较优秀的随机森林算法,建立了一种鲁棒性的基于随机森林算法地表温度降尺度模型（RRF）。本文选取了中国范围内具有代表性的11个地区作为主要研究区,将空间分辨率为1 km的MODIS地表温度产品降尺度至90 m。以北京市2个典型地表类型的子区域为代表研究区,通过与传统的基于归一化植被指数与地表温度相关关系的TsHARP模型,以及基于红波段和近红外波段以及地表高程作为尺度因子建立的简单Basic-RF模型的对比分析可得,RRF模型在2个子研究区降尺度结果均优于TsHARP模型和Basic-RF模型,其均方根误差分别为2.39 K和2.27 K。通过进一步对2个子研究区训练的RRF进行交叉验证,证明在一个研究区训练的RRF应用至另一研究区的降尺度时,RRF模型表现出了较好的鲁棒性,降尺度结果的均方根误差分别为2.56 K和2.44 K,精度误差相差仅为0.17 K。通过将RRF应用于中国范围内的多个研究区,结果表明利用少量训练数据构建的RRF模型适用于大范围的区域,地表温度降尺度结果都能取得较好的精度。 相似文献
5.
空气温度是评价人居环境的重要指标,与人类的生产生活息息相关;其观测对于水文、环境、生态和气候变化等方面的研究具有重要意义。传统的大范围空气温度观测数据一般通过气象站点获取,但由于气象观测站点空间分布离散稀疏的特点,所获取的数据不能精确描述空间连续的空气温度变化情况。因此,实现基于遥感数据的近地表空气温度精准估算具有重要的现实意义。本研究基于精细的地表覆盖类型、空间连续的土壤水分、地表温度（LST）数据,并结合其他辅助数据,构建了近地表空气温度空间化模型,并对近地表空气温度影响因子进行评估,发现地表覆盖类型对近地表空气温度的影响最大,土壤水分为最活跃的影响因素,经验证,模型精度较高,R2接近0.85,RMSE为0.5℃。本研究获取的精确空间连续的近地表空气温度信息,能够充分表达其空间异质性,为农业气象灾害灾变过程监测、农作物生长过程模拟、区域气候变化分析等研究提供良好的近地表空气温度数据支撑。 相似文献
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基于随机森林算法的近地表气温遥感反演研究 总被引：1，自引：0，他引：1
近地表气温是城市热环境的重要表征,是改变和影响城区气候的重要因素。为获得空间上连续的近地表气温,本文以北京市为研究区,利用Landsat5/TM数据计算分别得到地表温度、归一化植被指数、改进的归一化差异水体指数、地表反照率、不透水面盖度,并结合气象站点气温和高程作为输入参数建立随机森林模型反演近地表气温。结果表明,随机森林反演的近地表气温平均绝对误差（MAE）为0.80 ℃,均方根误差（RMSE）为1.06 ℃,与传统多元线性气温回归方法相比,平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别提高0.06 ℃和0.09 ℃。研究表明,利用随机森林模型反演近地表气温是可行的,并且具有一定的优越性。此外,对随机森林模型的输入参数进行重要性分析,地表温度对气温反演模型的影响最大,其次为高程。 相似文献
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邢乐林 《大地测量与地球动力学》2017,(5):525-525
近日,中科院上海天文台许雪晴等首次应用三维热膨胀模型,根据地表温度数据计算出全球三维地表周年位移形变,并与GPS台站观测的周年位移数据进行对比,表明温度变化引起的地表形变是GPS台站周年位移的影响因素之一,特别是在水平方向。 相似文献
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热红外地表方向性辐射温度与半球辐射温度关系研究 总被引：1，自引：0，他引：1
地表温度是陆面过程的一个重要影响因素,利用地表温度的遥感反演算法只能获取卫星传感器观测角度条件下的地表温度（即某个方向上的辐射温度）,但地球表面普遍存在非同温像元,反演得到的像元地表辐射温度具有方向性特征。本文利用热红外辐射传输模型4 SAIL（Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves）,以及方向性热辐射参数化模型,针对非同温均匀冠层,考虑冠层结构、太阳位置和观测角等因素的影响,模拟得到方向性辐射温度数据,与半球辐射温度数据比较,得到估算半球辐射温度的最佳观测角度。此外,开展热红外地面观测试验,对热红外地表辐射温度的角度效应,以及利用模拟数据得到的半球辐射温度最佳观测角度进行了验证。结果表明,当太阳高度角较低时,均匀草地的地表辐射温度,会随着观测天顶角的增大而增加,受观测方位角的影响较小,当观测天顶角为75°时,倾斜观测与垂直观测得到的辐射温度差值达到2.7 K,说明热辐射存在明显的方向性特征。同时,将热红外地表方向性辐射温度与同步观测的半球辐射温度进行对比分析,当叶面积指数小于1.0时,半球辐射温度的最佳替代角度为51°,与模拟结果相符。 相似文献
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基于ASTERTES算法的思想，用ADE、RATIO和MMD3个模块计算地表温度，并在MATLAB环境下编程实现了该算法。结果表明：该程序简单明了，便于操作，可以在无人为干预下快速实现ASTER数据地表温度反演，非常适合其他领域非遥感专业人员的使用。 相似文献
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城市地表温度空间异质性的研究对理解城市地表温度空间结构有重要意义。本文利用大气校正法反演地表温度,基于半变异函数构建城市地表温度空间异质性模型,并进一步分析不同空间尺度下地表温度空间异质性结构参数的变化规律。以2013年6月16日的Landsat 8为数据源,以重庆为研究区开展实验,研究结果表明：① 不同空间尺度下重庆地表温度空间异质性均呈现指数模型分布特征;② 在30 m空间尺度下,地表温度空间异质性主要是由空间结构引起,但随机因素引起的空间变异占比为0.45,呈现出明显的块金效应,表明该尺度下随机因素引起的空间变异不可忽略;③ 从空间尺度（30~1500 m）整体变化上看,地表温度空间异质性主要由空间结构引起,同时表现出明显的尺度效应;随着空间尺度增大,块金值（C0）、偏基台值（C）、基台值（C0+C）以及块基比（C0/（C0+C））逐渐减小,表明地表温度空间异质性逐渐减弱但空间自相关性逐渐增强。变程（A）逐渐增大,表示空间自相关性范围逐渐扩大;④ 随机因素引起的空间变异占比为0.23~0.46,呈现出波动变化,这是因为地表温度在像元内部也存在空间异质性。空间结构引起的空间变异相对平缓,这是因为空间尺度的变化不会改变地形结构;⑤ 从尺度域来看,基台值与块金值在尺度域（690 m,1500 m）内呈现出较大幅度波动变化状态,且变化趋势相似,表明地表温度空间异质性的变化与随机因素有较大关联。综上所述,分析地表温度空间结构需要选取合适的空间尺度,尺度较小时,容易受到随机因素干扰,从而影响地表温度在空间结构上的空间变异性;尺度较大时,地表温度空间异质性较弱且变化不稳定。 相似文献
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本文采用了对窗区滑动的气温和降水的时间序列,构造均生函数外延矩阵。对外延矩阵进行主分量分析,建立了以主分量作自变量的气温或降水的长期预测模型。实例分析表明,该模型应用于气温长期预测精度较高,用于降水趋势预测亦是可行的。 相似文献
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恐龙化石是地史时期保存在地层中的生物遗体或遗迹,一旦因自然原因或经人工发掘暴露地表后,则面临着严重的风化破坏问题,其中最严重的破坏因素主要是来自于太阳光照。化石长期遭受日照影响,周而复始,受热应力作用使化石表面产生裂缝,最终化石整体破碎。化石受热情况不同,包括阳光直射、室内遮阴和化石表面涂保护层三种不同情况下受热。该文从这三种不同情况出发,通过数值模型对化石及围岩对温度的敏感性进行分析研究。研究发现,阳光直射时温度梯度大小和温度梯度产生的温度应力远远大于室内遮阴和涂保护层后的温度梯度和温度应力;不涂保护层,化石部分温度梯度和温度梯度产生的温度应力大于涂保护层温度梯度和温度应力。 相似文献
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热辐射方向性是指从不同方向观测同一目标地物时,测得的热辐射值各异的现象,通常体现为方向性辐亮度或亮温各异。随着高空间分辨率遥感数据的出现,面对高精度地表温度产品的需求,热辐射方向性效应不可忽视,如今已成为热红外遥感重点关注的问题之一。对于物质组成不均一、几何结构复杂的城市地表来说,热辐射方向性尤为显著。本文整理、分析了在城市地区开展的一系列热辐射方向性观测试验和正演模型,其中也包括一些对地表温度真值的有益探索;并对城市热辐射方向性强度的影响因素进行了归纳,包括观测季节与时间、地表几何结构、材料自身的物理属性、观测角度、视场角等,这些因素会使热辐射方向性的强度呈现出一定的时空规律性。最后,针对提高城市地表温度的反演精度、如何更好地开展城市热辐射方向性研究提出了5点展望。 相似文献
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卫星遥感反演得到的地表温度可用于近地表气温的估算,但现有方法的估算精度仍有进一步提升的空间。为了获取空间上连续且精度较高的近地表气温,本研究以四川省为例,首次将高精度曲面建模（HASM）用于遥感和气温实测数据的融合,并将综合了气温、地表温度、海拔、坡度、坡向的地理加权回归（GWR）拟合结果作为HASM模型的初始温度场,进而采用此种结合HASM和GWR的求解算法（HASM-GWR）,融合MOD11C3地表温度产品与190个气象台站的气温实测数据,开展省级尺度近地表气温估算,并通过比较HASM-GWR、GWR以及普通线性回归（OLS）3种方法的估算精度,评估各模型对近地表气温的估算效果。结果表明,相比于传统估算模型,采用HASM-GWR数据融合方法能有效提高近地表气温的估算精度。采用该方法的近地表气温估算残差,72%介于-1~1 ℃,90%介于-2~2 ℃;且与GWR和OLS模型相比,估算结果的均方根误差（RMSE）分别降低了25.42%和39.83%。 相似文献
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为检验全球气压气温模型在中国地区的精度,基于我国29个探空站2015-03~2016-02期间实测的气压和气温数据,比较分析分别由GPT模型及最新的GPT2w_5和GPT2w_1模型导出的气压和气温结果。实验结果表明,中国地区3种气象模型均有明显的季节性且对纬度变化敏感,GPT2w_5与GPT2w_1模型精度相当,二者的气压和气温精度较GPT模型均有明显提高,但对于个别异常值,GPT2w_1模型较GPT2w_5模型表现出更好的鲁棒性。 相似文献
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The inverse relationship between nitrate and temperature （N-T relationship） has been used to estimate new production from remotely sensed sea surface temperature at the regional or global scale of oceans. This study aimed to develop a time-series model of the N-T relationship from automated, continuous hourly observations over two years on the coast of Halifax, Canada. The model demonstrated time-series variability of the N-T relationship at a coastal station on the Nova Scotia Shelf, with adjusted R2=0.999 4 and RMSE=0.025 7. The maximum residual value was 0.077. The annual temperature variations described a sine curve, and daily, weekly, and monthly variations fluctuated within the normal ranges, controlled by the local climate. The annual variation of nitrate concentration formed nearly a sine curve. Heavy or long- lasting rainfall increased nitrate concentration by 4 to 30-fold in 24 h, and then the increased nitrogen was quickly depleted by phytoplankton growth in 10 to 48 h. In general, biological activity was a key factor in causing nitrate concentration change, dependent mainly on seawater temperature. The power function of the N-T relationship observed in our study area could be used to quickly estimate sea surface nitrate concentration, in combination with temperature data obtained by remote sensing. 相似文献
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本文利用经验正交分解法(Empirical Orthogonal Function,EOF)对不同月平均和10天平均的西北太平洋海洋表面温度距平数据进行分解,得到月平均和10天平均的西北太平洋海洋表面温度距平分布模态,并对分布模态进行比较。发现尽管数据源相同,但是不同时间分辨率的EOF结果出现正好相反的情况,文章最后从数学的角度解释了月平均和10天平均的海洋表面温度距平模态及其时间系数发生反向的原因。 相似文献