基于MODIS数据的石羊河流域地表温度空间分布

地表温度是生态系统中极其重要的环境因子,中小尺度区域的热场空间分布对生态系统稳定性的研究以及干旱区流域的农业生产建设具有重要意义。利用MODIS数据,采用劈窗算法反演石羊河流域的陆地表面温度(LST),并计算植被指数(NDVI);利用TM影像,通过目视解译获得研究区的土地利用数据,结合DEM数据,采用GIS空间分析方法,分析LST的空间分布特征和LST与NDVI在不同土地利用类型之间的差异以及二者之间的定量关系。结果表明:研究区陆地表面温度北高南低,东高西低,整体上表现为由东北向西南逐渐降低的趋势;地表温度与海拔呈负线性相关,相关系数为-0.928;不同土地利用类型的地表温度存在差异,地表温度最高的未利用土地要比最低的林地高出16.42 K;对于单一土地利用类型,耕地、林地、草地、建设用地的地表温度与NDVI具有明显负相关;对于整个研究区土地利用空间结构,地表温度与NDVI表现为LST-NDVI梯形关系,反映了流域地表温度和植被覆盖之间的关系,由此看出绿色植被对调节区域气候温度的重要性。     

城市土地利用类型及格局的热环境效应研究——以上海市中心城区为例

以上海市中心城区为例,首先采用SPOT影象,人工解译出城市土地利用的类型,同时利用Landsat7卫星,ETM+影象的热红外波段反演每个像元内的陆地表面温度,分析陆地表面温度在不同土地利用类型之间的差异,进一步分析不同土地空间分布格局与地面温度之间的关系。研究结果显示:上海市地表温度具有明显中心城区高、郊区低的热岛效应存在;在城市不同土地利用类型上的表面温度具有显著性差异,两两之间的比较揭示,城市地面温度在大多数土地利用类型之间的差异是显著的。城市内部不同土地类型所产生的热环境效应不同;城市土地类型在空间布局上越复杂,其产生的热岛效应越明显。     

长白山区植被生长季NDVI时空变化及其对气候因子敏感性

本文利用长白山区SPOT/VGT NDVI 数据和气象数据,分析该区不同植被类型NDVI时空变化特征以及与气候因子的相关关系,并探讨了植被对气候变化响应的滞后性。结果表明：①2000-2009 年,长白山区植被NDVI 逐年变化总体呈增长趋势,增长区域的面积占全区面积的83.91%,在空间上主要集中在北坡和西坡,NDVI减少区域集中在南坡;②NDVI变化率随季节和植被类型变化而不同,NDVI增长主要集中在5 月和9 月,而7 月NDVI变化较小,甚至出现下降趋势;③植被NDVI与温度和降水存在着显著的正相关性（p<0.01）,且NDVI与温度的相关性高于与降水的相关性,且随海拔升高,NDVI与温度相关性增强;④NDVI对气温和降水变化的响应存在滞后期, 不同植被类型,滞后期存在差异。苔原NDVI对温度和降水响应的滞后期大约10 天,而针阔混交林和针叶林NDVI 对温度和降水响应的滞后期约为20 天。     

黔桂喀斯特山区植被变化及其地形效应

为科学认识喀斯特山区植被变化及其地形效应,基于MODIS NDVI数据,采用统计学方法,系统分析2000-2016年喀斯特山区植被变化的时空特征及其与海拔、地形起伏度、坡度、坡向的关系。研究表明,黔桂喀斯特山区植被绿度中部高,西北及东南较低,年均NDVI随海拔和地形起伏度的增加呈单峰曲线变化,峰值位于400~600 m,NDVI随坡度和坡向的变化不明显;2000-2016年大部分地区NDVI呈增长趋势,其中超过20%的地区呈显著增长（P<0.05）,年均增长率约0.0018。西部和东南部绿化趋势最为显著,仅在东北和中东部,NDVI呈下降趋势;NDVI呈增长趋势的比例随海拔的增加而增加,说明该喀斯特山区近年来植被恢复向着良性化方向发展,高海拔植被恢复速率更快,低海拔缓坡处的植被生态建设需要进一步加强。     

石羊河流域海拔、植被覆盖与景观类型空间关系研究

 以Landsat/TM为数据源,在桌面GIS支持下解译出研究区各景观类型,根据植被的生长周期,结合植被指数[WTBX]NDVI[WTBZ]作为研究因子,采用目前较为流行的主成分变换法（PCA）,结合景观类型图和数字高程模型(DEM),参考相关地理基础图件,对石羊河流域海拔和植被覆盖进行分级分类。运用叠置分析法研究了不同海拔高度和不同植被覆盖下[WTBX]NDVI[WTBZ]变化情况;同时分析了各景观类型与海拔和植被覆盖三者之间的空间关系。结果表明：研究区各景观类型大体依海拔呈垂直性分布,各自然要素组成垂直分异性特征亦较为明显。植被覆盖、景观类型与海拔之间呈垂直型分布规律,低海拔区景观类型单一,主要为荒漠系统,且与植被覆盖关系密切,相关度也最高;高海拔区景观类型较为复杂并交错分布,与植被覆盖关系不大,拟合效果不理想。此次研究目的在于对石羊河流域景观格局特征和格局优化研究提供参考思路,对流域生态规划和治理提供依据,对干旱内陆河流域植被及生态环境变化研究具有深远意义。     

基于Landsat 8影像的福州市地温与土地利用及植被关系研究

基于Landsat 8影像数据,根据覃志豪等人提出的单窗算法,分别用2个热红外波段反演2014年4月17日福州市区地表温度,并将反演结果与研究区部分气象站点当天的实测温度进行对比验证,发现利用波段10反演得到的地温与实际观测值更加接近,说明利用单窗算法可以较好地反演福州市地表温度,对于Landsat 8影像来说,波段10更适合用于反演地表温度。本研究采用面向对象分类方法对研究区范围内的土地利用类型进行解译,并计算归一化植被指数(NDVI),进而探讨二者与对应地表温度之间的相关性,结果显示土地利用类型与地表温度具有较强的相关性,同时NDVI与地表温度之间存在着较为显著的负相关性。     

秦巴山区MODISLST时序数据重建及特征分析

地表温度(LST)是大气—地表水热平衡的重要参数,但受云等大气状况影响,MODIS LST时间序列产品存在大量缺失数据,限制了LST数据使用。该文以陕南秦巴山区为研究区,从LST与高程、归一化植被指数(NDVI)、经度和纬度的相关性特征出发,首先,针对不同的相关性特征自适应确定重建因子;然后,设计了以时点重建模型为主算法、总重建模型为备用算法的LST时间序列重建流程;最后,对研究区的地温特征进行分析。结果表明,高程与LST呈较为稳定的负相关关系,NDVI随植被的物候期变化与LST的相关性呈周期性变化,纬度与LST白天时点以正相关为主,夜晚则呈负相关特征;白天重建数据的平均绝对误差(MAE)变化范围较大,夜晚的变化范围小且平均值较低;71.8%的白天重建数据和78.2%的夜晚重建数据的误差可控制在3℃以内;研究区内平均地温随着高程的升高而下降,海拔1~2km区域的年均地温比海拔低于1km区域低2.0℃,海拔大于2km区域的年均地温比海拔1~2km区域低2.6℃。     

艾比湖流域NDVI垂直梯度变化特征

利用2000—2011年MODIS-NDVI数据分析了艾比湖流域植被变化特征,以MVC法合成年最大NDVI,研究不同尺度下海拔与NDVI的关系。建立了12年的NDVI变化趋势的一元线性回归方程,结合DEM数据,分析了24等分下海拔间的NDVI变化趋势。结果显示:(1)总体上,NDVI与海拔的拟合程度较好,判定系数均大于0.88,随着等分数目减少,判定系数增大,10等分时,海拔与NDVI的相关性最大,为0.97;2 500m为NDVI的分水岭,该海拔以下区域植被覆盖逐渐增加,以上区域植被覆盖逐渐减少;(2)研究区12年NDVI趋势变化平均值为1.03,总体属轻度改善;1 500m以上区域植被呈减少态势,1 200m以下植被呈增长态势;(3)各海拔带内NDVI趋势平均值为-42~54,研究区大部分像元NDVI趋势值较小,植被覆盖情况属于轻度改善和轻度退化。     

半干旱区典型工业城市热岛时空分布及演变特征——以包头市为例

基于2000 年、2008 年和2015 年landsat5 TM影像和Landsat8 OLI影像,以单窗算法反演地表温度,研究包头市区近15 a 的城市热岛时空分布及演变特征,并对下垫面土地利用/覆盖类型、 NDVI 与城市热岛的关系进行了定量分析。研究结论表明：包头城市热岛15 a 来呈逐步扩展趋势,且主要集中于裸地区、工矿区、商业和人口密集区三类区域,空间演变趋势与城市扩张格局呈现出高度的一致性;城市热岛效应强度增强,但2008-2015 年以来,市中心区高温区面积比重大大降低;下垫面土地利用/覆盖类型是影响城市热岛空间分布的重要因子,地表温度呈现出裸地>工矿用地>建设用地>城市绿地>农用地>水体的规律;地表温度与 NDVI 呈现显著的负相关关系,即植被指数越高,城市的地表温度越低。     

小花间流域旱情监测模型分析

利用2002年5月份的小花间流域的MOD IS数据提取归一化差值植被指数(NDVI)和陆地表面温度(LST),选取合适的NDVI提取窗口尺度,构建LST-NDVI特征空间,采取适宜的干边和湿边的斜率确定方法,计算温度植被干旱指数(TVDI),对小花间流域进行旱情监测,平均相对湿度进行定性验证。结果表明:采用多尺度的像元提取窗口,依据像元直方图确定干边和湿边,建立温度植被干旱指数(TVDI)进行小花间流域旱情监测能够较好反映当地旱情。基于旱情监测模型的生产需要,探讨旱情与地表温度以及归一化植被指数之间的关系,认为地表温度能够反映当地2002年5月份旱情,而归一化植被指数的作用较小。     

基于Google Earth和MODIS陆地数据的农林地转换对地表温度的影响——以长江中下游及毗邻地区为例

揭示耕地与林地转换对地表温度的影响对于认识人类活动的气候与环境效应具有重要意义。基于卫星遥感数据的统计分析是揭示土地利用/覆盖变化对地表温度影响的重要手段。但是,在景观破碎度较高地区,混合像元问题成为使用这一技术手段的主要限制性因素,中国南方长江流域尤为典型。为突破这一限制,论文基于Google Earth高清影像,在1 km尺度上辨识了200对耕地与林地纯像元,进而利用MODIS陆地数据产品,对比分析了耕地与林地的地表温度(LST)、叶面积指数(LAI)、地表反照率(Albedo)之差。结果表明：耕地的LST高于林地,白天和夜间温度分别约偏高2.75 ℃和1.15 ℃,并且温差因季节而异,白昼温差呈双峰(分别是5月和10月,温差约3.18 ℃和3.33 ℃),夜间温差为单峰(7月,约2.46 ℃)。同时,温差因地而异,总体表现为西高东低,陕甘交界处的白昼温差最大,年平均约为3.83 ℃;安徽中南部温差最小,约为1.1 ℃。耕地与林地的LST之差主要由蒸散发的差异所致。林地的LAI较大,蒸散发较强,地表向大气的潜热通量较大,用于直接加热地表的感热相对偏少,因而LST相对偏低。上述结果表明近年来长江流域及毗邻地区的耕地转为林地通过增加蒸发产生了一定的致冷效应。     

基于遥感技术和GIS的小流域土地利用/覆被变化分析

根据贵州省平坝县克酬流域1973年MSS影像数据,1989、1995、2000年Landsat TM影像数据,利用RS和GIS信息获取技术、空间分析技术和数理统计方法,分析了该流域土地利用的数量变化和空间变化特征,明确了土地利用变化的主要类型和方向,并探讨了土地利用变化和地形因子的关系。结果显示,该流域土地利用以农田和灌草用地为主,1973~2000年林地和灌草地减少,农田、水域、村镇、交通用地增加,林地转化为灌草、灌草转化为农田及农田转化为村镇居民点和公路用地是研究区主要土地利用变化类型。研究区土地利用空间分布与海拔高程、坡度等地形因子有密切关系。1973~2000年农田、林地和灌草分布的海拔高程和坡度均呈增加趋势,这和上述土地利用类型间的转化规律相一致。     

NDVI、NDMI与地表温度关系的对比研究

通过研究归一化植被指数(NDVI)、归一化水汽指数(NDMI)与地表温度(LST)的相关关系,对比NDVI和NDMI定量分析LST的适宜程度。以Landsat 8遥感影像为数据源,以郑汴都市区为例,反演LST,计算NDVI和NDMI。从整体、分区、像元等不同层面分析NDVI和NDMI与LST的相关关系,并利用GEO-Da软件,分析150 m、300 m、450 m三种不同采样间隔数据的NDVI、NDMI与LST的空间相关性。主要结论为：①NDVI与LST的线性拟合度较差,而NDMI与LST具有很强的线性关系,剖面分析显示NDMI与LST呈显著负相关关系。②缓冲区分析结果表明,随着距城市中心距离的增加,用地类型增多,LST和NDMI之间的相关性逐渐增强。③在Moran's I空间相关性分析中,不同采样间隔下两指数与LST的负相关关系均比较明显,但由于水体在2个指数中数值的差异,使NDMI与LST表现出更强的空间负相关性,而NDVI与LST空间相关性则相对较弱。因此,总的来说NDMI是热环境研究的有效指标,与NDVI相比,NDMI与LST的负相关关系更强、更稳定,也更适宜于对LST的定量分析。     

基于SPOTNDVI的华北北部地表植被覆盖变化趋势

为分析华北北部地表植被覆盖变化趋势,探寻合理土地利用方式,基于1999年1月至2006年12月的SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据,采用国际通用的MVC(最大合成法)获得月NDVI值,用均值法求出年均NDVI数值。在此基础上,用一元线性回归斜率定量描述地表覆盖动态变化,以Hurst指数表示其时间依存性,利用GIS工具表征其空间格局并进行空间统计分析。研究结果表明:近8年来华北北部地表植被覆盖整体得到改善的区域比植被覆盖退化的区域面积大,得到改善的区域约占总面积的66.04%,基本不变的区域约占14.39%,退化区域约占19.57%。各种土地利用类型Hurst指数平均值均为0.5     

基于MODIS数据的长株潭地区NDBI和NDVI与地表温度的关系研究

基于4个季节的MODIS影像,计算长株潭地区的地表温度、NDBI和NDVI,比较NDBI和NDVI与地表温度之间关系,对地表城市热岛效应研究的指标NDBI和NDVI进行对比分析.结果表明,NDBI与4个季节的地表温度间都存在明显的线性关系,而NDVI与地表温度间关系并不明显且随季节发生变化,说明NDBI是地表城市热岛效应研究的有效指标,在地表城市热岛效应的季节变化研究中NDBI可作为NDVI的一个附加指标.     

WRF模拟的1980-2000年中国东北农业开发对气候的影响

利用WRF模式,基于中国东北1980年代前期和2000年的土地利用/覆盖数据,分别进行了1980-2000年的气候变化模拟试验。通过两个试验结果的对比,分析了1980-2000年中国东北农业开发对气候的影响。在冬季和春季,农业开发使地表反照率增强,地表吸收的短波辐射减少,地表感热通量相应减少,地表气温降低;在夏季和秋季,农业开发削弱了地表反照率,地表吸收的短波辐射增加,同时地表潜热通量大幅增加,且增幅大于地表吸收的短波辐射的增幅,地表感热通量则相应减少,地表气温降低。农业开发的致冷幅度大多为0.1°C~1.0°C,与同期大尺度气候变化导致的当地背景温度变幅基本相当。农业开发引起的夏季降水变化因气候年景而异,“南旱北涝”年景下,呼伦贝尔—黑龙江省中部以及吉林省中部少雨,黑、吉、蒙三省（自治区）交界处降水增加,辽、蒙交界处以及辽东湾北部降水减少;“南涝北旱”年景下,呼伦贝尔—黑龙江省中部以及吉林省中部多雨,黑、吉、蒙三省（自治区）交界处降水减少,辽、蒙交界处以及辽东湾北部降水减少。农业开发的面积极其有限,因而由其导致的温度和降水显著变化主要出现在农业开发当地,尚不足以显著影响区域平均温度和降水变化。     

Reconstructing provincial cropland area in eastern China during the early Yuan Dynasty (AD1271-1294)

Reconstructing historical land use and land cover change (LUCC) at the regional scale is an important component of global environmental change studies and of improving global historical land use datasets. By analyzing data in historical documents, including military-oriented cropland (hereafter M-cropland) area, the number of households engaged in M-cropland (hereafter M-household) reclamation, cropland area, and the number of households, we propose a conversion relationship between M-cropland area and cropland area reclaimed by each household. A provincial cropland area estimation method for the Yuan Dynasty is described and used to reconstruct the provincial cropland area for AD1290. Major findings are as follows. (1) Both the M-cropland and cropland areas of each household were high in the north and low in the south during the Yuan Dynasty, which resulted from different natural conditions and planting practices. Based on this observation, the government-allocated M-cropland reclamation area to each household was based on the cropland area reclaimed by each household. (2) The conversion relationship between M-cropland and cropland areas per household showed conversion coefficients of 1.23 and 0.65 for the south and north, respectively. (3) The cropland area in the entire study area in AD1290 was 535.4×10⁶ mu (Chinese area unit, 1 mu=666.7 m²), 57.8% in the north and 42.2% in the south. The fractional cropland areas for the entire study area, north, and south were 6.8%, 6.6%, and 7.1%, respectively and the per capita cropland areas for the whole study area, north, and south were 6.7, 15.6, and 4.1 mu, respectively. (4) Cropland was mainly distributed in the middle and lower reaches of the Yellow River (including the Fuli area), Huaihe River Basin (including Henan Province), and middle and lower reaches of the Yangtze River (including Jiangzhe, Jiangxi, and Huguang provinces).     

南京市热场分布特征及其与土地利用/覆被关系研究

文章采用Landsat ETM⁺热红外波段反演LST,分析南京市热场分布规律,构建了土地覆被指数LCI定量表示热场分布特征与土地利用/覆被的关系。结果表明:南京市存在三个连续分布且范围较广的热岛中心,主要分布在工业区;建成区平均温度比郊区高0.972℃;土地利用/类型的空间格局总体上决定了城市热场的空间分布,下垫面介质的热特征和生物学特征差异是地表温度不同的根本原因,工业热源是南京市热岛形成的重要因素;LCI可以和城市气候模型、水文模型结合起来运用,为城市热岛提供一种新分析方法。对某一特定区域而言,随着城市化水平的提高,单位面积内LCI值逐渐减小。     

城市地表温度与NDVI空间相关性的尺度效应

城市地表温度与NDVI的空间相关性已被广泛研究,但是其尺度效应常常被忽略,给研究结果带来不确定性。本文以郑州市为例,基于四幅Landsat8影像,经辐射传导法反演地表温度(LST),运用半变异函数识别地表温度的空间相关性分析尺度,并结合空间相关指数Moran's I,从多尺度、多季节、多邻接范围3个方面对地表温度与植被覆盖的空间相关性的尺度效应进行了探讨,结果表明：①LST和NDVI的单变量空间自相关和双变量空间相关尺度均在300 m左右;②300 m相关尺度内,单变量空间自相关性存在显著尺度效应,相比之下双变量空间相关性尺度效应较为微弱;③LST和NDVI的单变量空间自相关性和双变量空间相关性尺度效应均表现出明显的季节差异;④随着邻接范围增大,LST和NDVI的空间自相关性减弱,尺度效应更明显。因此度量LST和NDVI的空间相关性要考虑时空尺度效应,本文研究结果有助于进一步认识LST和NDVI间空间相关性的尺度效应。     

土地利用规模−结构−形态演变对城市热环境的影响——以西安市主城区为例

土地利用变化与城市热环境关系紧密。以西安市为例,采用遥感影像数据,从规模?结构?形态对土地利用变化进行了分析,同时,对西安市热环境变化特征进行了阐释,在此基础上,对土地利用规模、结构和形态变化与热环境变化关系进行了系统分析,揭示土地利用变化对城市热环境的影响。结果如下：① 2000—2016年,随着建设用地的增长,西安市平均地表温度呈上升趋势,耕地与建设用地面积占比变化与地表温度变化呈正相关性,林草地与水域面积占比变化与地表温度变化呈负相关性;② 林草地、水域的斑块优势度越大,形状越复杂,集聚度越高,越有利于改善热环境,而耕地和建设用地的斑块景观优势度大、集聚度高,则会导致地表温度升高和热环境恶化;③ 集聚度和连通度高的大斑块林草地和水域具有更突出的降温效果,相反,高度集聚的建设用地形成的不透水面具有更强的升温效果。可为从土地利用视角改善城市热环境提供参考依据。