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℃。     

黄土高原可照时间空间分布特征研究

可照时间作为太阳活动的表现形式,是影响太阳辐射计算的重要参数之一。基于数据并行技术,综合考虑地形因子对可照时间的影响,提出了起伏地形下基于DEM的并行可照时间模型。利用黄土高原地区90m×90mSRTM作为基础数据,计算了整个黄土高原地区月、季、年可照时间的空间分布,定量分析了地形遮蔽度、坡度、坡向等地形要素对季节可照时间的影响。结果表明,黄土高原地区可照时间呈现出北高南低的分布特征,同一纬度不同地貌类型区的可照时间差异明显,表现出非地带性分布特征;黄土高原地区季节平均可照时间从大到小依次为夏季、春季、秋季、冬季,呈季节不对称性分布。可照时间受地形要素的影响显著,当地形遮蔽度大于0.6或坡度大于15°时,季节可照时间随遮蔽度或坡度的增大而减小;季节可照时间受坡向的影响基本相同,整体表现为阳坡、半阳坡大于阴坡、半阴坡,平坦开阔区优于地形起伏较大的山区。     

起伏地形下潜在辐射资源空间分异研究

基于DEM数据,利用Solar Analyst模型对重庆市起伏地形下晴天太阳辐射进行了模拟。研究表明,夏季晴天太阳辐射量最大,以7月最高;冬季晴天太阳辐射量最小,以1月最低;各月晴天太阳总辐射受起伏地形影响的程度排序是:1月10月4月7月;随着坡度的增加,太阳总辐射受坡向影响的程度呈增强趋势;从坡向上看,向阳坡太阳总辐射量明显高于背阴坡。     

基于MODIS数据的长株潭地区城市热岛时空分析

基于MODIS影像,采用分裂窗算法反演的地表温度对长株潭地区城市热岛空间分布与季相变化特征、影响因子进行定量研究。结果表明,长株潭地区春季和夏季存在明显的城市热岛效应,而冬季和秋季城市热岛并不明显;地表覆盖类型对城市热岛的影响十分明显,长株潭地区春、夏、秋季植被绿地状况与城市热岛呈现明显负相关分布,其中以夏季最为明显,夏季地表温度与NDVI相关系数的平方R2达到0.8193,即植被覆盖对城市地表温度的影响显著。因此,城市植被的分布与季节变化影响着城市热岛的强度与时空分布,揭示出植被绿地对降低城市热岛效应具有重要的作用,大范围的绿地建设能有效降低城市热岛效应。     

杭州地区2015年PM2.5浓度时空变化特征分析

在2015年杭州地区11个地面观测站PM2.5质量浓度监测数据的基础上,结合MOD04_3K AOT产品,建立了利用AOT反演近地面PM2.5质量浓度的模型.利用实测和遥感反演数据共同分析了杭州市PM2.5质量浓度时空变化特征.分析结果表明,PM2.5质量浓度分布的日变化特征为:在杭州市中心城区,冬季、春季及秋季都存在典型的双峰变化,冬季、春季的峰值出现在9:00-12:00,秋季峰值出现在6:00-9:00;夏季表现出夜间浓度高于白天的特征.PM2.5质量浓度分布的季节性变化特征为:冬季＞春季＞秋季＞夏季.PM2.5质量浓度的空间分布格局为:杭州地区东北区域的浓度明显高于其他区域;杭州—富阳—桐庐沿线、杭州—临安沿线PM2.5质量浓度存在高浓度的分布条带,PM2.5质量浓度的空间分布与城镇化的格局相似.PM2.5质量浓度空间分布与地形和植被指数呈负相关,春季地形和植被指数对PM2.5浓度分布的抑制影响最大.     

基于GIS的金沙江流域(云南段)地形差异对降水空间分布影响研究

金沙江流域水资源丰富,流域径流补给以降水和雪山冰雪融水为主,降水量的多少直接影响区域水量的大小。本文以金沙江流域(云南段)为研究区域,利用气象观测站降水资料、2014—2018年月平均降水量数据,运用ArcGIS获得研究区年平均降水估算量,利用金沙江流域站点降水数据、DEM数据分析地形对降水量分布的影响和时空特征。研究表明：春季研究区降水分布呈现出西高东低的分布特征,受到地形影响,降水主要集中在流域上段区域,经纬度对降雨有促进作用。夏季研究区降雨显著增加,降雨量受季风影响较大,流域降水量整段都有上升趋势,经纬度和坡度对降雨量的影响较大。秋季研究区降雨量呈下降趋势,降雨量分布特征为西低东高。冬季研究区降雨有所减少。     

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.     

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。     

地形效应校正的遥感地热异常提取

在山地复杂地形条件下,利用热红外遥感获得的地表温度分布显著受到地形的影响,真实的地热异常信息往往难以识别,热红外遥感应用于山区地热勘探受到极大限制。以广东龙川地热勘查区为研究区,初步探讨了山地环境中如何抑制地形效应,以有效提取地热异常。首先,基于Landsat ETM+遥感数据反演地表温度,分析坡向和坡度两个地形因子与地表温度的关系;然后,在此基础上,将研究区的地表温度按坡向分成3个子区(阳坡、过渡坡和阴坡),根据阳坡地表温度与坡向的线性拟合关系将其校正到水平坡度上;最后,结合地质构造分布和地表覆被情况,在3个子区识别了4处地热异常,并与已知地热点进行比较验证。结果表明:坡向分区和阳坡坡度校正能够有效抑制地形效应,提高遥感地热异常识别精度,为山区地热资源的预测评价提供新思路。     

杭州城区土地利用类型对PM2.5浓度影响分析

针对PM2.5质量浓度空间分布的季节性差异与土地利用分布的定量关系问题,该文以浙江省杭州市为实验区,收集PM2.5质量浓度实测数据和MODIS气溶胶光学厚度(AOT)遥感数据,并对AOT进行标高订正和水汽校正,建立了PM2.5质量浓度和AOT的回归模型,通过模型得出了杭州市各季节的PM2.5质量浓度空间分布图;在此基础上,进一步分析了杭州市PM2.5浓度与土地利用类型(扬尘地表与非扬尘地表)之间的空间分布相关性。结果表明,杭州市2015年PM2.5质量浓度分布的季节性变化特征是冬季春季秋季夏季;建设用地和交通用地等扬尘地表对PM2.5的浓度贡献较大,特别是在冬季和春季两个季节。该研究结果对于认识空气中PM2.5的来源与时空分布特征具有一定的理论和实践意义。     

城市天空可视因子对地表热环境的影响分析

针对城市热岛效应的各类影响因素,该文主要关注城市三维形态与城市热环境的关系,并研究这种关系因建筑高度、密度、季节而变化的原因.作为重要的城市结构参数,天空可视因子能够较好地描述建筑物的三维形态,并可以表征有效太阳辐射吸收强度.因此,该文结合建筑物高度数据集和半球模型计算天空可视因子,并利用Landsat-8热红外波段和辐射传输模型反演地表温度,然后分析了天空可视因子与地表温度在不同季节的相关性.选择地表异质性较高的北京核心建成区作为研究区,并按照不同建筑高度和密度选择4个实验区.实验结果表明,天空可视因子与地表温度的关系存在季节差异,冬季两者的相关性更强.通过对4个实验区的定量分析可知,实验区a中天空可视因子与地表温度夏季是正相关,冬季是非线性关系;实验区b和c中是两者的关系正相关;而实验区d中无明显相关趋势.所以,建筑物的高度与密度对天空可视因子与地表温度的关系有显著影响,并且这种关系随季节变化而不同.     

基于CASA模型的北京植被NPP时空格局及其因子解释

以北京为研究区,整合遥感数据、气象数据及其他多源辅助数据,基于改进的光能利用率(carnegie-amesstanford approach,CASA)模型分析了2010年北京植被生态系统净初级生产力(net primary productivity,NPP)的时空分布格局及其主要影响因素。结果表明:12010年北京NPP总量为5.5 Tg C,其NPP的空间分布格局为北部和西部山区总量较高,平原区NPP总量较低;2北京植被NPP的季节变化明显,夏季NPP最大,占全年的62%,冬季最小,仅占3%,春季和秋季分别占全年NPP总量的18%和17%;3北京植被NPP受水分和热量条件限制,不同区域的主要限制因子不同,北部和西部山区自然植被受气温影响较大,平原区农作物生长更容易受降水影响,而在山区向平原过渡区域的植被受太阳辐射变化影响明显。     

城区空气质量指数时空分布特征及影响机制分析

济南市是中国雾霾最严重的城市之一，探究该地区大气污染的时空分布及影响机制具有重要意义。利用地统计插值分析了济南市主城区AQI的时空分布特征，并利用地理探测器定量分析了AQI的风险因子及影响机制。研究结果表明，年际尺度上，济南市主城区AQI在时间上呈逐年降低趋势，在空间上大致呈现出东南低西北高的分布态势；季节尺度上，济南市主城区AQI在时间上具有鲜明的季节性差异，从高到低依次为冬季、春季、秋季、夏季，在空间上则呈现出春季和冬季东南低北部高、夏季整个主城区均低、秋季南低北高的分布态势；月尺度上，济南市主城区AQI呈现出典型的“U”形分布特征，最高值为1月和12月、最低值为8月；各因子交互作用的影响力远大于单因子的影响力，其中，土地利用类型∩年均降水量的交互作用对济南市主城区AQI的影响力最大。研究显示，济南市主城区AQI受土地利用类型和年均降水量的共同影响最大。     

“白屋顶计划”对缓解城市热岛效应的有效性评价

为评价"白屋顶计划"对缓解城市热岛效应的有效性,以上海市城区为例进行了研究。首先,对研究区域TM图像进行大气校正获取地表反照率;然后,用Hottel模型模拟了晴天逐时太阳辐照度,并对城市屋顶在不同反射率下吸收太阳辐射过程进行了模拟;最后,经过回归建模估算出"白屋顶计划"在夏季午间高温时段能使热岛温度降低1.32℃,并估算出夏季白屋顶室内空调节能效率可达12.60%。     

MODIS数据北京城区热岛监测分析

随着城市化进程的深入,热岛效应问题越来越严重,从而影响城市及周边地区的生态环境与气候,因此备受人们的重视。本文从2000年—2007年724幅1km分辨率的MODIS地表温度产品中选取64幅质量较好,可以代表春、夏、秋、冬四个季节的昼夜影像,制作地表温度图和选取感兴趣区域分析北京城区热岛效应。结果表明,北京市城区温度明显高于周围地区,夏季夜间最高达到3.7℃,秋季白天相对热岛强度较大,夏季、冬季夜间热岛强度要大于白天,尤其冬季较为明显。     

我国近10年月平均NDVI空间分布特征分析

为研究我国近10 a月平均NDVI空间分布特征,使用2005―2014年MOD/MYD13C2植被指数产品得到全国多年分月NDVI;在考虑不同月份NDVI高、中、低值区面积变化的同时,结合DEM数据,分析植被覆盖随季节变化的规律和NDVI随坡向、海拔的变化规律。结果表明:NDVI低值段[-0.25,0.15)面积冬季高、夏季低,代表裸土、荒地和部分水体的特征;中值段[0.15,0.55)面积呈"双峰双谷"分布,春、秋季高于冬、夏季,体现植被覆盖下混合地物的特征;高值段[0.55,0.95]面积夏季高、冬季低,反映了植被覆盖随季节变化的规律。NDVI随坡向变化呈"双峰双谷"分布,东南、西北坡高于西南、东北坡。NDVI随海拔升高出现3个递减带(250~1 250 m,2 500~3 000 m和3 750~6 000 m)和2个递增带(1 250~2 500 m和3 000~3 750 m)。受我国气候及地理、地形等要素影响,NDVI的水平和垂直向空间分异显著。此规律可为陆面过程研究提供参考。     

固体潮对三峡地区地壳垂直形变和重力变化的影响分析

利用IERS协议上的方法和DE405星历文件,基于三峡地区CORS站和重力台站位置,计算了从2011年到2015年6月固体潮每2 h对三峡地区地壳垂直形变和重力变化的影响,并计算了2012年12月14日大潮期间固体潮影响分布。研究发现,三峡地区固体潮有很强的周期性,存在半月和半年的长周期、一天和半天的短周期。三峡地区农历每月月中和月底前后有2次大潮,月中和月底的大潮潮差相差约1/4;每年冬季（月球赤纬28°36',约11、12、1月）和夏季（约5、6、7月,太阳高度角接近最大）大潮潮差大,春季和秋季大潮潮差小。大地高最大潮高0.346 m,最低潮高-0.190 m（参考历元2000.0）;固体潮对重力与对垂直形变影响异相,最大值110 μGal,最小值-200 μGal。区域固体潮呈明显的条带分布,固体潮对垂直形变与重力变化影响的增减方向相反。本文的研究成果可用于CORS站、重力台站的固体潮影响分析,为局部固体潮相关研究提供参考。     

基于DEM的宁明县地形因子分析

以ASTER GDEM 30 m分辨率的DEM为基础数据,ArcGIS为软件平台,提取宁明县坡度、坡向、地形起伏度、地表粗糙度、地表切割深度等地形特征要素,并对地形特征进行定量分析.结果表明,县域内坡度在0°～81 °范围内均有分布,但相对集中于5°～ 35°之间;南坡、北坡坡向面积相差较小,分布相对均衡;西北部、南部地形起伏较大,最大处可达702 m;地表粗糙度处于0.15～1之间;地表切割深度最深处达到340.67 m.     

基于TM/ETM~+影像的绵阳春秋两季城市热环境特征对比分析

选取中等城市——四川省绵阳市为研究对象,以2000年(代表秋季)、2001年(代表春季)TM/ETM+遥感影像为数据源。在基于影像算法反演地表温度的基础上,对研究区春、秋两季热场剖面、建成区范围内热力景观斑块和城市热岛效应进行研究。结果表明:(1)无论春季还是秋季,地表温度高低与下垫面性质具有较大相关性,水体和植被覆盖较好的区域呈现低温,而水泥、沥青等不透水面温度较高;(2)秋季相对春季而言,温度相对较高的热力景观类型面积减少,而温度较低的热力景观类型面积增加。分析热力景观异质性指数发现,优势度指数值春季大于秋季,说明春季存在较明显的优势斑块;(3)运用城乡平均温度对比法和热岛面积指数法,计算春季热岛强度值为1.77℃,秋季热岛强度值为0.78℃,由此说明,在该时段内春季的城市热岛效应强于秋季。     

济南市中心城区地表热环境时空变化分析

针对目前众多学者主要针对夏季热环境进行研究,分析方法相对单一,且融合地理探测器等多种方法针对不同季节相关分析研究相对较少的问题,该文基于2017-2018年Landsat8遥感数据,反演济南市中心城区四季的地表温度,综合运用景观格局指数法和剖面法分析不同季节热环境空间分布变化;利用相关性分析方法和地理探测器模型针对地表遥感指标和热环境进行相关性和影响力研究.结果表明:济南市中心城区除冬季,地表温度分布东高西低,与 自然地表、工业生产、人口活动等区位要素关联密切;气温骤降与骤增导致温度斑块割裂、聚合;水体、水汽与建筑的交互作用对春、夏、秋季的城市热环境影响最大,水体与不透水面(交互因子:0.392 952)对冬季热环境交互影响最大;城市热环境的空间分异特征受多因子影响,其中植被与水体(交互因子:0.379 927)、植被与水汽(交互因子:0.380 707)协同降温效应最优,建筑与植被(交互因子:0.278 922)协同保温效应最优.