基于ArcEngine和DEM辅助的气温网格化的设计与实现

介绍了基于ArcEngine的GIS应用程序开发原理,设计了气温栅格化算法流程,应用VB和ArcEngine实现了气温栅格化工具.结果表明,基于ArcEngine的气温栅格化处理提高了气温栅格化效率,是手工栅格化处理的改进.也是气温数据在大型GIS平台中广泛应用的桥梁.     

利用遥感瞬时温度场研究云南山地气温直减率

基于MODIS影像反演地表瞬时温度场和气象站点30年平均气温实测数据,结合数字高程模型,研究了云南山地气温随海拔变化的规律。结果表明,降低或消除了坡向与坡度、纬度与经度变化的影响后,在云南全区域尺度上,海拔对气温作用而产生的气温直减率为0.53℃;在典型山地地貌类型区,山地气温直减率由高山区向低山区逐渐增大,滇西北高山区直减率为0.47℃,滇中、滇东中山区为0.51℃,滇南宽谷低山区为0.54℃,滇西北高山峡谷和滇南低山深切沟谷地带为0.54℃;由阳坡、半阴半阳坡至阴坡,山地气温直减率依次增大:阳坡直减率平均为0.52℃,半阴半阳坡平均为0.54℃,阴坡平均为0.55℃。除海拔之外,坡向、坡度等微地形因子亦是微格局气温场的主要地理响应因子。利用遥感数据反演的瞬时温度场研究山地气温直减率,是一种研究山地气温变化规律的新方法。     

云南省山区气温的空间插值研究

气温是种植规划及农作物适宜性评价的重要因素,推算气温的空间分布是一项重要工作。本文总结了以往的推算方法,对影响山区气温的主导因素进行了逐一分析,提出海拔是影响山区气温最重要的因素。根据云南山区的地理特点,应用GIS技术和分析方法,给出了一套综合的插值模型和方法,并应用于云南烟草成熟期气温的空间分布推算及适宜性评价中,得到很好的效果。     

1979年—2014年三峡库区月平均气温的时空变化分析

三峡区域气温变化长期以来受到科研人员和公众的关注。受三峡复杂地形的影响,仅仅基于气象站点观测数据很难准确获取区域气温变化的空间格局,遥感技术则可以通过提供空间连续的地表观测数据来辅助气温变化分析。以广义加性模型GAM (General Additive Model)为插值算法,以高程和夜间地表温度(LST_night)遥感产品为辅助变量,估算三峡库区1979年—2014年1 km空间分辨率的月气温数据,在此基础上分析了气温变化趋势的时空特征及其与高程和森林覆盖率的关系。研究表明,(1)在插值算法中引入遥感产品LST_night作为辅助变量可以明显改善气温估算精度,冬春季的改善幅度高于夏秋季;(2)三峡库区年平均气温在1997年后明显上升,但在2003年库区蓄水后无明显变化趋势,几乎所有月(除12月以外)的气温都呈现上升趋势,增温趋势最显著是3月和9月,3月增温主要来自于库区东部山区的贡献,而9月增温主要来自于库区西部平原的贡献;(3)多数月份(除7月、8月、9月以外)的低温上升速度超过高温上升速度,导致区域气温的动态变化范围缩小;(4)三峡库区年平均气温上升速度与高程呈正相关,即海拔越高,升温越快,但在同一海拔高度处,森林覆盖率越高,年均气温上升速度越慢,暗示森林具有抑制增温的作用。     

利用MODIS遥感影像获取近地层气温的方法研究

由于冠层叶片群体效应,在1km的空间尺度上遥感获取浓密植被陆面温度与气温近似相等。根据这个原理对利用遥感手段获取气温进行了尝试,提出利用NDVI-Ts空间获取气温的方法,计算气温空间分布模式,同时对Prihodko和Goward提出的气温遥感获取模型(简称P-G模型)进行试验并与NDVI-Ts空间法进行了对比。根据Parton和Logan提出的气温尺度转换模型,利用气象站观测最高气温和最低气温获取Terra卫星过境时刻气温作为“测定值”,对遥感获取的气温进行检验,得到以下结论:P-G模型计算气温与观测结果相比偏高,而NDVI-Ts法计算结果偏低,但是其总体误差范围相当,大约为 4℃;与P-G模型相比,尽管NDVI-Ts空间法获得的气温在精度上对P-G模型没有多大的改善,但这种方法能够更加充分利用遥感获取的信息,而且在计算机运算效率上也有很大的改进,NDVI-Ts空间法相对于P-G模型具有一定优势。     

根据气温梯度进行三角高程测量大气折光改正的模型探讨

一、前言 如何克服三角高程测量中的大气折光影响,目前仍然是国内外测绘工作者致力于解决的重要课题之一.文献[1～4]曾经提出过根据测程中的气温梯度进行大气折光改正的设想,但是在通常情况下,直接量取测程中的气温梯度存在相当的难度.如果能找到一种根据测程两端点处的气温,间接推出测程中的气温梯度,进而对三角高程测量进行折光改正,既符合折射理论,又具有实用价值的方法,将是有意义的.本文从分析近地层温度与高度的关系着手,对大气折光改正所可能依据的气温与高度关系模型的适用性加以分析,之后推导出根据测程上不同特征点的气温梯度拟合二次曲线得到的大气折光改正的几种计算模型,并对这些模型的选择使用进行探讨.     

25年来秦岭NDVI指数的气候响应

利用1982-2006年的植被指数和研究区域内4个气象站的气温、降水数据，研究陕西秦岭地区植被指数、气温、降水的多年变化趋势，分析植被指数与气温和降水的相关关系。利用植被类型数据分析不同植被种类的NDVI与不同气候因子的相关程度。结果表明，1982-2006年，研究区域年均气温有明显的上升，升幅达2.1℃，而年总降水量每10年下降约72 mm，秦岭地区NDVI略有上升。整体而言，植被指数的变化与气温之间的相关性在中部最大，向东西两侧递减；与降水之间的相关性在中部最小，向东西两侧递增。气温对果树园、经济林的影响最大，降水对阔叶林的影响最大。气温是影响该地区植被指数变化的主要因素。     

热红外遥感反演近地层气温的研究进展

近地层气温是生态环境的重要因子,是描述地表与大气能量交换与水分循环的关键变量.气象站点观测能够提供点尺度上的准确气温资料,但是大多数地球系统模型需要空间连续的参数来模拟物理过程.遥感提供了比地表气象观测数据更理想的空间异质度信息,为快速获取大尺度的气温时空信息提供了新的途径.主要介绍了目前常用的几种遥感气温估算方法,包...     

多源地表温度估算近地表气温的精度对比

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。     

基于DEM的气温变化区域分异分析

针对气温变化分析中研究区存在复杂地形而引起的气温变化区域分异,利用湖北省76个气象台站1960—2005年月平均气温观察资料和DEM数据将研究区进行了划分,并对划分结果进行了气温变化区域特征对比分析。结果表明:利用台站监测数据得到的Kendall气温倾斜度与DEM中的高程有很好的相关性,利用这种关系进行分段线形拟合、DEM聚焦分析等处理,划分的山地区和平原区具有不同的气温变化规律。在不对研究区气温变化特征进行划分的情况下,湖北省的气温变化特征代表了省内平原区的变化特征,而掩盖了山地区的变化特征。当研究区地形复杂而产生明显的气温变化区域分异时,对研究区进行划分成为必要。     

天山中段近地表气温的遥感反演及时空分布特征

为天山中段近地表气温研究提供可靠、空间分辨率较高的数据源,该文以气象站气温数据、再分析气温数据以及遥感数据为主要数据源,采用多元回归模型反演了近地表气温并进行精度验证。在此基础上,揭示天山中段近地表气温时空分布特征及其变化趋势。结果表明:①反演精度与实测值相近,且精度较好。②天山中段近地表气温呈四周高,中部低,平原区高,丘陵、山区低的空间分布格局;年际变化呈先升高后降低,年内呈周期性单峰变化的趋势。③2001—2016年天山中段近地表气温以不显著增加为主,占显著降低的区域甚少。研究结果证明用多元回归模型可以提高近地表气温的遥感反演精度,为今后近地表气温研究提供空间分辨率较高的数据及其获取方法。     

青藏高原极端气温指数时空格局及可持续性分析

青藏高原是典型的气候变化敏感区域,研究高原极端气温情况是探索区域气候变化情况的重要内容。本文利用青藏高原地区1960—2012年98个气象观测站点的气温实测记录,计算了昼夜极端温度指数、年均温度最值等极端气温指数,以线性趋势分析和Hurst指数为基础,对高原气温变化的时空趋势及可持续性进行统计性推断和预测。结果表明:1)青藏高原冷、暖指数对应温度值均显著增加。冷昼指数下降速度最快的是高原的中南部及北部区域;暖昼指数在高原东北部稳定增加;高原北部和南部分别是冷夜、暖夜指数变化最显著的区域。2)除东北和中南部分区域略有反持续性现象,青藏高原典型极端气温指数Hurst指数均表现为较强或强持续性,集中分布于中东部及东南部区域,且在各站点具有相近的空间分布特征。年均最值Hurst指数普遍较高和未来趋势持续性较强。     

基于Arcgis的四川省气温空间插值分析

气温是农作物种植规划、人们生活出行的重要影响因素。本文基于Arcgis9．3提供的地统计模块中反距离加权插值法和径向基函数插值法分别对四川省129个气象站实测气温数据进行插值,其中110个站点数据用于空间插值,19个站点数据用于插值结果精度的分析比较,研究结果表明径向基函数在对气温空间插值方面具有较高的精度。     

遥感反演和站点观测的地气温度分布特征差异

地表温度和近地表大气温度是地球系统、大气系统以及地—气相互作用物理过程的重要参量。在陆地—大气的相互作用过程中,水汽含量、NDVI指数、下垫面变化等因素会对地—气热量传输造成一定的影响。本文首先利用地表温度产品（MYD11A1）以及气温站点数据（GSOD）获得全国尺度下地表温度年最大值、近地面气温年最大值。在此基础上,使用趋势分析法分析2003年—2018年地、气温度年最大值时空分布特征及变化趋势,以及地—气温差气候倾向率变化趋势。最后,结合大气总水汽含量产品（MYD05）、NDVI指数（MYD13A3）、二氧化碳平均浓度增长率分析导致地表温度年最大值与近地面气温年最大值趋势发生变化的原因。研究结果表明：（1）在全国尺度下,2003年—2018年地表温度年最大值呈现北高南低的空间分布特征。近地面气温年最大值的空间分布与地表温度年最大值相反。大气总水汽含量年最大值在热带、亚热带季风气候区内总体较高。水汽含量既影响近地面气温的大小,同时也受到近地面气温的影响,因此,水汽含量年最大值与近地面气温年最大值表现出一定的空间分布一致性特征。（2）在2003年—2018年期间,地表温度年最大值的气候倾向率在空间上表现出北高南低的分布特征。近地面气温年最大值的气候倾向率在空间上也表现为北高南低,与地表温度年最大值的气候倾向率变化基本一致。但地表温度年最大值的变化幅度要大于近地面气温年最大值,并且在个别区域表现不一致。主要分布在天山地区、三江平原以及秦岭南侧地区,地—气年最大值变化趋势相反即地—气差减小。（3）大气总水汽含量年最大值的增加可造成近地面气温年最大值的增加,而植被覆盖度的上升可造成地表温度年最大值下降。但在天山地区大气总水汽含量与地—气差的响应不明显,但天山地区的近地面气温年最大值与CO₂平均浓度增长率的关系较为明显。（4）遥感数据反演的地表温度年最大值和站点观测的近地面气温年最大值空间分布表现出差异,但时间变化趋势基本一致。     

基于长时间序列Landsat影像的嘎龙错冰湖变化特征分析及溃决风险评估

冰湖溃决灾害是我国青藏高原地区最严重的自然灾害之一。作为聂拉木县最大的冰川终碛湖,嘎龙错冰湖溃决风险直接威胁着下游居民的生产生活。利用1991—2011年Landsat-5/TM、2012年Landsat-7/ETM+、2013—2017年Landsat-8/OLI近27年的遥感影像、降水量和气温资料对嘎龙错冰湖变化特征进行了研究,对其溃决风险作出评估。结果表明:嘎龙错冰湖明显扩张,面积呈现显著增长趋势,由1991年的2.209 4 km~2增长到2017年的5.465 7 km~2,增幅为147.38%;同时,发现聂拉木气象站年平均气温和年降水量在波动中上升,其中气温上升较为显著,气温和降水量的增加对冰湖扩张有重要影响,特别是气温上升导致的冰川融水增多是造成冰湖面积增加的重要原因。嘎龙错冰湖在遇到冰崩或者冰湖面积持续扩张情况下,湖水会瞬间大规模外泄,形成山洪、泥石流灾害,给下游造成严重的人员伤亡和财产损失。     

基于GIS的气温对漳州城市主要大气污染物影响分析

漳州城市建设和工业飞速发展,汽车数量剧增,人为大气污染排放显著增加,空气质量下降,对人们的生活和健康造成了影响。本文利用2014—2015年连续2年的日平均污染数据,选择主要污染物SO2、NO2、O3、PM10、PM2.5和AQI指数,分别与日平均气温做相关分析,研究发现:SO2浓度在不同季节与温度的相关不同,这是由于气温与SO2的清除机制没有直接关系,因此相关不确定;NO2浓度与气温基本呈负相关,而O3的浓度呈正相关。秋季影响当地空气质量的主要气象条件是气温,当气温高于25℃时,空气质量改善明显。     

基于空间自回归模型的广州市NDVI和NDBI与气温关系研究

为了探索城镇化地区热岛的时空变化特征,采用2015年覆盖广州市的1 km空间分辨率MOD13A3月合成归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据、用Landsat8 OLI提取的归一化建筑指数(normalized difference build-up index,NDBI)数据以及不同季节的气象站点近地表气温数据,运用相关性分析方法,研究近地表气温与NDVI和NDBI的相互关系;在此基础上,应用空间自回归方法构建不同季节的近地表气温与NDVI和NDBI的空间自回归模型,定量分析广州地区近地表气温与NDVI和NDBI的空间关系,并与普通回归模型进行比较分析。结果表明,不同季节的NDVI与近地表气温呈负相关,NDBI与近地表气温呈正相关;与普通线性回归模型相比,空间滞后模型与空间误差模型的拟合效果最优;通过比较分析相关系数(R~2)值、赤池信息量准则(Akaike information criterion,AIC)值及回归模型残差的莫兰指数(Moran index,Moran’s I),发现空间滞后模型的拟合效果略优于空间误差模型;从春季到秋季,NDVI对近地表气温的影响大于NDBI对近地表气温的影响;在空间滞后模型中,显著的、正的空间自回归系数表明,气象站点的近地表气温受到相邻气象站点的近地表气温的显著正影响。     

长江上游安宁河流域植被生长变化对气候条件的响应

为探讨安宁河流域植被演变趋势及其与气候的相互作用,基于2001—2008年MODIS图像、降水量和气温数据,采用回归分析和相关分析等方法计算了安宁河流域降水、气温和归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)在时间和空间上的变化情况,并对安宁河流域植被生长变化对气候条件的响应机制进行了探讨。结果表明:NDVI变化和气温、降水呈正相关;降水量和气温等气候因子的变动会直接反映在植被长势上,其中降水对安宁河流域植被生长的影响更为显著;植被长势与气温和降水存在一定的时间滞后性。     

地球自转速度变化与全球气温变化的相关性研究

地球自转速度变化是导致全球气候变暖的重要原因之一,而探讨地球自转速度变化与气温变化的影响的相关性,并尝试建立一定的相关性模型是其中一种研究方式.首先分别利用地球自转速率数据与全球气温数据分析与建模,并判断模型温度预测的可行性,发现仅可进行短期温度预测;研究全球温度数据与地球自转速度变化数据相关性,进行相关性分析以及显著性检验,可知二者有强正相关性;最后研究气温预测的可行性,对气温和自转速率数据回归拟合,利用拟合公式,进行实际与预测的地球自转速率温度预测实验,结果证明推测方法可行.实验以IERS官网获取的日详细地球自转速度变化数据,以及伯克利地球组织获取的全球气温数据为例.     

利用时空神经网络模型的长江经济带气温反演

传统基于遥感的气温反演方法往往使用全局模型,从而忽略了气温分布及其时空影响异质性,特别是在较大区域尺度的研究中存在不足。针对长江经济带区域,引入时空地理加权神经网络模型,建立一种高精度的气温估计方法。通过在广义回归网络模型中建立局部模型来顾及时空异质性的影响,融合遥感数据、同化数据、站点数据,获取面域分布的近地表气温信息。采用基于站点的十折交叉验证方法对模型性能进行评估,结果表明,时空地理加权神经网络有效提高了气温估计的精度（均方根误差为1.899℃,平均绝对误差（mean absolute error,MAE）为1.310℃,相关系数为0.976）,与多元线性回归和传统的全局神经网络方法相比,MAE值分别降低了1.112℃和0.378℃。气温空间分布制图结果显示,该方法结果能很好地反映长江经济带气温空间上的差异和不同季节的特征信息,具有实际应用价值。