基于Landsat TM数据的东莞市热岛效应研究

本文以东莞市为研究区域,利用1990年、1998年和2005年3期的Landsat TM数据,反演了东莞市地表温度。研究结果表明:①东莞市的高温区主要分布在建成区,低温区主要分布在水体和高植被覆盖区;②1990年到2005年,常温区面积明显减少,低温区面积大幅增加,高温区面积呈增加趋势;③从不同温度区间的转移分析来看,1990年至1998年、1998年至2005年两个时期,常温区发生转化的面积最大,其次是高温区;④地表温度与归一化植被指数都存在明显的负相关关系。     

基于MODIS数据的上海市热岛效应研究

采用2003～2005年EOS／MODIS数据，运用分裂窗算法定量反演了上海市地表温度，以间接反映城市热岛的变化规律。研究表明，上海市冬季地表平均最高温度为13．9℃，春季、夏季和秋季分别为32．5℃、45．7℃和29．0℃；地表相对高温区的分布具有明显的季节变化特征，冬季地表相对高温区分布在市区东南方向，春季、夏季地表相对高温区向西北方向移动，秋季地表相对高温区开始向东南方向收缩；冬季市区表现为弱冷岛中心，春季、夏季和秋季均为热岛中心，其中夏季的热岛效应最为显著；冬季弱冷岛中心的地面温度低于郊区温度2．6℃，春季、夏季和秋季的平均热岛强度分别为5．7℃、10．4℃和4．2℃。     

艾比湖流域典型绿洲热环境时空变化特征分析

针对目前绿洲地表温度时空变化的研究较少的现状,该文采用覃志豪单窗算法,利用1990年、1998年和2011年三期Landsat数据对精河县的地表温度进行反演,并查询实时陆面地表温度进行对比检验;分析了不同时期精河县地表温度分布格局,将反演的地表温度划分为低温区、次低温区、中温区、次高温区、高温区和极高温区。研究得出:各温度区间的分布范围发生了巨大变化;反演结果符合水体温度最低、绿洲次之、裸地最高的"冷岛"现象。结果表明利用Landsat数据反演地表温度是可行的。     

基于TM的城市温度异常区分析

利用实时探空数据和单窗算法对2004年7月6日北京市TM图像进行地表温度反演，根据反演结果，采用阈值法将北京城区地表温度空间分布分为植被正常温度区、水体正常温度区、水体高温区、裸地正常温度区、建筑物低温区、建筑物正常温度区、建筑物高温区、植被建筑物混合高温区和植被建筑物混合正常温度区等9种模式。在此基础上，对水体高温区、植被建筑物混合高温区、建筑物低温区和建筑物高温区等4种温度异常区进行了实地抽样调查，详细分析了这些温度异常区形成的原因。     

基于MODIS数据的青岛市城市热岛效应非一致性分析

利用2011年各月的MODIS数据,反演得到青岛地区地表温度数据和植被覆盖数据,对其地表温度与植被覆盖的分布状况及相互关系进行定量研究。实验表明,青岛市存在热岛效应,且热岛效应夏秋季节在市区表现较为明显,在夏秋季节内地表温度与植被覆盖之间呈现显著的负相关关系。此外,还对比了青岛市与上海市的城市热岛效应的不同,对青岛市热岛效应非一致性作出进一步分析。     

城市绿地对城市热岛缓解效应研究

以郑州市作为研究区域,运用Landsat5 TM遥感影像反演研究区地表温度和提取绿地分布,从斑块和景观水平两个尺度研究城市绿地对城市热岛效应的缓解程度。结果表明,在斑块尺度上,斑块面积和斑块形状指数与城市地表温度间均呈负相关关系;在景观尺度上,绿地面积比和聚集度指数与城市地表温度间呈负相关关系,景观碎裂化指数与之呈正相关关系。     

城市绿地对北京市热岛强度的影响

针对北京市热岛效应日益加重的问题，提出了基于陆地卫星8号(Landsat8)所携带的陆地成像仪(OLI)和热红外成像仪(TIRS)的Level-1数据反演地表温度、计算植被覆盖度的方法；并构建地表温度反演模型，探究北京市热岛效应与城市绿地面积关系。实验结果表明：高温区大部分集中在中心城区，并向周围的郊区的平原地带呈辐射状扩散，随着城区绿地面积增加，植被覆盖度上升的同时城区的热岛强度也呈下降趋势，说明城市绿地面积的增加与热岛效应呈负相关关系。     

小区地表温度与下垫面结构关系研究

以北京市为例,选取了商业区、学校、生活区和公园4种典型小区24个,基于遥感及GIS的方法反演地表温度,获取下垫面覆盖信息;研究了不同类型小区地表温度热场与下垫面结构的关系.结果表明:水体、绿地具有明显的降温功能,建筑地面则增温效果明显,这3种地表所占的面积比例与小区平均地表温度关系密切;在所选取的绿地结构指数中,对温度影响从大到小依次为绿地覆盖率、分离度、缀块平均面积、连通指数、形状指数和分维数,其中,分离度与温度呈现正相关,其它指数与温度呈负相关;在所有类型小区中,温度从高到低依次为商业区、学校、生活区和公园;公园的温度分布在所有类型小区中最分散,商业区最集中.     

典型喀斯特城市的热岛时空变化及其成因分析

利用1989、2003、2018年的Landsat影像对安顺市西秀区的地表温度进行反演，分析研究区在30年发展中的热岛时空变化及其成因。使用基于影像的反演算法，结合分类回归树算法进行地表温度的反演，用气象站数据对反演结果进行精度验证，并建立缓冲区对研究区进行相关性分析等定量分析。结果表明：研究区受喀斯特地貌的影响，除主城区外，郊区也存在大量高温区；近30年研究区热效应与不透水面、绿地的面积有极显著相关；1989-2003年研究区城市热岛面积随城市扩张逐渐增大，但2018年主城区城市热岛现象几乎完全消失，排除气象因素和城市形态因子影响的可能后，发现这与安顺市城市绿化的大力进行有密切关系。     

基于MODIS数据的上海市热岛效应分析

采用上海市2006年的MODIS LST影像,通过地表温度生成四季的热场强度指数图,对上海市的热岛空间分布的季节变化进行研究.研究表明,上海市热岛强度和热岛范围在季节分布上以夏季最为强烈,春季次之,秋季和冬季热岛范围和强度明显弱于夏季和春季.再结合植被覆盖度(FCOVER),分析两者的空间关系,表明两者存在一定的负相关性.其结果对城市的绿地规划和缓解城市热岛效应具有一定的指导意义.     

北京地区陆表温度空间分布特征

利用北京地区1999年的Landsat7/ETM+热红外波段数据反演陆表温度,用热岛比率指数表征陆表温度的空间分布差异。通过计算北京市城区及辖区共15个区、五环路内各环线间区域、以及以故宫为中心的8个方向剖线的缓冲区的热岛比率指数,定量分析其陆表温度空间分布特征。结果表明:北京地区陆表温度空间分布存在明显的差异。总体上城区整体处于次高温区,局部表现为高温区,并且在城区以外的辖区出现了多热岛中心分布的特征;对城区及辖区热岛比率指数分析发现,热岛比率指数最大的区域并不是城区,而是顺义区,为0.6210,其平均地表温度在各区域中也最高,为38.08℃。城区大部分处于次高温区中,热岛比率指数为0.6118,平均陆表温度为37.18℃;五环内区域的平均陆表温度为36.97℃,五环以外区域的平均陆表温度35.18℃;对于五环内各环线间的区域,四环至三环间的区域热岛比率指数最高,为0.6327,其平均地表温度为37.48℃;就8个方向剖线的缓冲区分析总体来看,东向和南向热岛比率指数较高,而西向和北向较低。     

长江三角洲地区地表温度年内变化规律与气候因子的关系分析

以长江三角洲地区为研究区,利用2005年全年的MODIS地表温度产品和气象观测资料,定量分析了地表温度年内变化规律与气候因子之间的时滞响应关系。首先,通过谐波分析方法(Harmonic Analysis of Time Series,HANTS)消除地表温度数据中云的影响,提取地表温度时间序列谐波(即周期变化规律),重建地表温度无云时间序列;然后,利用DEM和纬度数据计算了研究区太阳辐射的空间分布,并将其与地表温度的年内变化进行时滞相关分析。0.991 6的相关系数表明:太阳辐射是地表温度年周期变化的主要控制因素,地表温度峰值出现的时间相对于太阳辐射时间而言滞后20 d左右;时滞相关分析表明,地表温度和气温之间的年内变化规律呈极显著相关,气温的变化相对于地表温度存在约5 d左右的滞后响应。     

基于辐射传导方程法的地表温度反演

随着城市的不断扩张导致城区存储较多的能量,研究地表温度反演变得越来越重要。本研究以典型的沿海城市烟台市牟平区作为温度反演的研究对象,运用辐射传导方程法,对Landsat 7ETM+数据,Landsat8TIRS遥感影像进行地表温度反演。结果表明2002年6月牟平区最高温度与最低温度差异为30℃,平均温度为33.5℃;2013年8月牟平区最高温度与最低温度差异为21℃,平均温度为30.2℃;高温区都集中在市区。研究结果对烟台市的城市规划和未来发展有一定的借鉴作用。     

基于影像IB算法的沈阳市热岛效应分析

本文利用2006年、2010年沈阳市地区TM遥感数据,采用影像IB算法反演地表温度,分析了沈阳市热岛效应的空间分布特征、变化现象以及地表温度与归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)之间的相关性。研究表明沈阳市热岛效应总体呈现由市中心向四周逐渐扩张的空间特征,地表温度与归一化植被指数(ND-VI)存在紧密的负线性相关关系,地表温度与归一建筑指数(NDBI)存在正相关关系。     

近20年上海市不透水地表时空格局分析

选取上海市近20年时间3期Landsat TM遥感影像,运用线性光谱混合模型和距离谱空间分析方法,提取城市不透水地表信息,分析其时空变化情况。研究结果表明,上海市近20年城市不透水地表迅速增长;不透水地表的平均密度从市中心到郊区随距离增加而梯度递减;不透水地表面积与密度水平存在分区差异。     

西安市城市热岛效应强度定量研究与应用

针对城市热岛效应强度定量化评价困难以及热岛效应与地表地表的定量关系问题,利用多期LANDSAT遥感影像,基于单通道算法反演了地表温度,基于指数法快速提取地表分类要素,引入分布指数的概念构建了热岛分布指数P的算法,并以西安市为例验证方法精度与可行性,分析了西安市热岛效应的分布与变化规律.该方法实现了地表地表与热岛效应空间关系的定量化,温度反演与地表分类精度符合要求,能够用于宏观热岛效应强度定量分析评价.研究结果表明:西安市的城市热岛效应强度1995-2000年呈下降趋势,20002010年持续上升,2010年之后下降并趋于平稳,与城市发展实际基本相符.     

基于ETM数据的郑州市城市热岛研究

热岛效应是主导城市环境的要素之一,城市热岛效应研究对城市公共健康,空气质量等影响人居环境的诸多方面都具有重要意义。郑州市作为正处于快速城市化进程中的中等城市,有其广泛的代表性。本文采用ETM数据反演出郑州市地表温度,地表温度的空间分布表明热岛效应的存在,通过采样分析发现主城区温度比郊区温度高10.1℃,表明热岛效应比较明显。为了定量化的衡量城市热岛与地表覆盖的关系,本文还研究了地表温度和NDVI、地表温度和NDBI之间的相关关系,研究表明地表温度和NDVI具有较强的负相关关系,其负相关系数为0.606,与NDBI具有较强的正相关关系,其负相关系数达0.813 5。     

咸海面积萎缩对区域地表温度的影响

水体对区域气候调节起着极其重要的作用,近几十年间咸海的水位剧烈下降和湖泊面积不断萎缩,势必会对咸海地区的气候产生重要影响,分析咸海地区地表温度的变化对于研究水体与其周边地区地表温度的关系具有重要意义。利用咸海地区中分辨率成像光谱仪（moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS）地表温度产品MOD11A2,基于空间分析法研究咸海面积变化对区域地表温度的影响和作用。结果表明:（1）相比于咸海表面温度,研究区内分别有93%和69%的研究区域日间和夜间地表温度均有上升的变化趋势;（2）咸海对区域地表温度直接影响范围大致在沿湖边界30 km的范围内;（3）随着咸海面积的快速萎缩,各土地覆盖类型区域与咸海的地表温差均呈现上升的变化趋势,咸海的区域温度调节功能逐渐减弱。     

Landsat的城市地表温度时空变化及驱动机制分析

针对城市地表温度时空变化驱动机制与城市建筑、地表植被、人口、经济等因素的关系问题，文中采用单窗算法计算了城市地表温度，将计算结果与MODIS LST观测结果进行对比；然后使用地理探测器定量分析各因素对地表温度时空变化的驱动机制。结果表明，采用算法精度较好，2013年、2018年和2022年的均方根误差分别为1.607、1.650和1.858;根据地理探测器，城市建筑是影响城市地表温度空间分布的主要因素，2013年、2018年和2022年其影响程度分别为0.476 7、0.597 4和0.480 2。实验发现，单窗算法在城市地表温度计算中，参数获取方便，且精度较高；各因素对城市地表温度时空变化的驱动机制主要呈现相互增强作用，不存在单一起作用的因素；研究结果为城市地表温度研究提供参考依据。     

三江源地区基于MODIS数据地表温度与土地覆盖定量关系研究

以三江源自然保护区为研究区,基于MODIS L1 B数据,采用劈窗算法反演地表温度,分析了地表温度空间分布的特征,与计算得到的归一化植被指数进行回归分析。结果表明地表温度与归一化植被指数存在很好的负相关性。分析讨论了地表温度的空间分布与土地覆盖及其他影响因子之间存在的定量关系,探讨了植被生产力与气候变化之间的相互作用以及发展趋势。研究结果有利于三江源湿地的生态保护,可为土地覆盖的动态监测提供有力的科学参考。