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气象站点稀疏会导致观测到的近地表气温空间不连续,基于地表温度数据结合辅助变量估算气温成为获取气温空间分布的有效方式。目前,已有多种地表温度产品,但鲜有研究评估多源地表温度数据在估算气温时的精度及其适用性。针对该问题,首先,利用Google Earth Engine平台和随机森林算法,基于Landsat、中分辨率成像光谱仪(moderateresolution imaging spectroradiometer,MODIS)、全球陆面数据同化系统（global land data assimilation system,GLDAS）3种地表温度数据源估算了黄河流域近地表气温的最大值、最小值和平均值;然后,结合站点观测分析了多源地表温度估算气温的精度及适用性。结果表明,3种地表温度数据源估算夏季气温平均值时精度差异较小;对于气温极值估算,GLDAS数据显著优于MODIS和Landsat数据;每种数据源估算气温极值的精度低于其估算气温均值;此外,地表温度的时间分辨率会显著影响近地表气温的估算精度。该成果可以为长时序气温产品估算提供科学参考。 相似文献
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为探究1990—2020年黄河流域森林覆盖时空变化及其驱动因素，本文基于土地覆盖、自然因素及人类活动数据，使用转移矩阵、Theil-Sen Median和Manna-Kendall趋势分析、地理探测器进行了研究。结果表明：(1)黄河流域森林覆盖范围扩大，覆盖面积增加近2万km2;(2)1990—2020年，黄河流域168个县的森林覆盖率呈增长趋势，仅两个县的森林覆盖率减少；(3)基于地理探测器的结果表明，短波辐射对森林覆盖分布解释力最大，交互探测表明，降雨和高程的交互作用对森林覆盖分布解释力最强。本文可为黄河流域生态环境高质量发展提供科学参考。 相似文献
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