广州市旅游气候舒适度对旅游客流量的影响分析

气候条件是影响旅游目的地发展的重要因素。运用1981~2010年广州市气候资料,利用温湿指数、风寒指数、着衣指数和旅游气候舒适度模型对广州市旅游舒适度进行评价,发现广州市1月、2月、3月、11月、12月为旅游气候舒适月份,4月为较为舒适月份,5月、6月、9月、10月为较不舒适月份,7月、8月为不舒适月份。运用2011~2015年广州市入境游客和国内游客的客流量资料进行客流量分析,并与气候舒适度变化趋势进行比较,发现广州市的气候舒适度与客流量的变化趋势存在一定的偏离现象,在气候舒适的1月、2月、3月客流量与气候舒适度呈现反方向变化态势。运用OLS方法对客流量月指数与气候舒适度指数进行回归模拟发现气候舒适度对客流量变化具有一定的影响作用,气候舒适度每变化一个单位,国际客流量月指数增加或减少0.377%,国内客流量月指数增加或减少0.538%。     

云南昭通市旅游气候舒适度时空差异分析与评价

利用昭通市12个气象站数据,采用温湿指数(THI)、风寒指数(K)和着衣指数(ICL)对昭通市旅游气候舒适度进行分析,并在此基础应用综合舒适度指数(CCI)做出综合评价。结果表明:大山包综合旅游舒适期为7个月,昭通、威信、镇雄、大关、鲁甸为9个月,巧家、绥江、水富为10个月,盐津为11个月,彝良、永善全年皆舒适。昭通市各地区夏季温湿指数、风寒指数最大,冬季最小。海拔与温湿指数和风寒指数呈显著的负相关性。昭通各地区温湿指数、风寒指数空间差异明显,西北部、西南部较大,中部较小,东部居中。系统聚类分析方法可将昭通划分为4个旅游气候舒适区。     

中国西部热点城市旅游气候舒适度

在温湿指数、风寒指数和着衣指数测定的基础上,构建了一个新的综合气候舒适度评价模型,分析计算了我国西部11个热点城市旅游气候舒适度,划分出适宜于旅游的季节分布,并对旅游气候舒适度的南北差异进行比较。依据舒适期的年内分布划分为3种类型:夏适型包括乌鲁木齐等5个城市,年内气候舒适度呈倒U形变化,不舒适期较长;春秋适宜型包括成都等5个城市,无不舒适期,气候舒适度呈M形变化;冬适型为南宁市,全年无不舒适期,气候舒适度呈U字形变化。夏季气候舒适度指数随纬度升高而增大,北方旅游具有更高的气候舒适性;冬季气候舒适度随纬度降低而升高,南方旅游具有更高的气候舒适性。年综合气候舒适指数随纬度的降低呈上升趋势,说明南方具有更长的旅游气候舒适期,这是造成我国南北旅游业发展差异的重要因素。     

中国东部沿海沿边城市旅游气候舒适度评价

在温湿指数、风寒指数和着衣指数测定的基础上,构建了一个新的综合气候舒适度评价模型,该模型具有可比较和可加和等特点.运用新的模型,分析了我国东部沿海26个热点城市气候舒适度,划分出适宜于旅游活动的等级和时段分布,并对气候舒适度的南北变化进行了分析.依据最适期的年内分布将其划分为3种旅游气候类型:夏适型气候以哈尔滨为代表,春秋适宜型气候以北京和南京为代表,冬适型气候以海口为代表.从气候舒适度指数的南北差异来看,夏季气候舒适度指数随纬度升高而增大,北方具有更高的旅游气候舒适性;冬季气候舒适度随纬度降低而升高,南方具有更高的旅游气候舒适性.调查了4个代表城市的入境旅游客流量年内变化,揭示了入境客流量年内变化和南北差异,划分出旅游旺季、旅游平季和旅游淡季,其中哈尔滨客流量年内变化呈"W"形,北京和南京的客流量年内变化呈"M"形,海口的客流量年内变化上"凹"弧形.在客流量月指数与气候舒适度指数比较的基础上,通过对特殊因子的数值化,采用虚拟变量的回归分析方法,建立了入境旅游客流量月指数模拟模型.     

中国30°N、35°N线城市气候舒适度与地形三级阶梯的关系

我国地形西高东低、呈三级阶梯,这种地形格局必然影响到气候要素及旅游气候舒适度的东西向分布。选取30°N和35°N线各19个城市,依据气候观测数据计算了各地温湿指数、风寒指数和着衣指数,划分了气候舒适期和非舒适期,分析了气候舒适度与地形三级阶梯的关系,结论如下:(1)地形三级阶梯对气候的影响首先是对月均温度的影响,以1月、4月、7月和10月为代表,分析地表温度随着海拔高度的变化,发现夏季温差较大,而冬季温差较小,并随纬度升高而温差幅度增大;(2)各城市典型月温湿指数与地形三级阶梯呈现相应的变化,在横断山海拔3 000 m处,各月温湿指数有一个明显的突变,夏季温湿指数差异较大,冬季温湿指数差异较小;(3)各城市气候舒适期、非舒适期呈反对称分布,东部一级阶梯因夏季高温,舒适期5～7个月、非舒适期4～6个月,中部二级阶梯舒适期长达6～8个月、非舒适期4～5个月,西部三级阶梯舒适期只有0～4个月,非舒适期达8～12个月。本研究揭示了我国旅游气候舒适度的东西差异,为宏观旅游开发提供了气候学的参考。     

云南巍山县旅游气候舒适度分析与评价

气候舒适度是分析和评价旅游资源的重要衡量指标。为建立旅游气候舒适度评价体系,基于巍山县1988～2017年国家气象站数据,通过计算温湿指数、风效指数、着衣指数,分析逐月逐年旅游气候舒适度变化。结果表明:巍山县旅游舒适期较长,为3～11月,冬季(12月～次年2月)为较舒适期,年均旅游气候舒适度也达到非常舒适等级。4～5月、9～10月非常舒适天数比重最高,冬季较舒适及以上天数比重较低,其中1月最低。较舒适及以上等级天数、舒适及以上等级天数均呈线性增长的趋势,非常舒适天数线性变化趋势不明显;较舒适及以上等级天数、舒适及以上等级天数分别在2000年和1994～1995年发生增多突变,而非常舒适天数在2006～2007年发生减少突变。     

朱家尖旅游气候资源适宜性评价

朱家尖是普陀山国家级风景名胜区的重要组成部分,是中国东南沿海著名的海岛旅游区,其气候舒适性是影响其旅游季节的重要因素。运用定海测站30年气候统计资料,分别计算其各月温湿指数、风寒指数和着衣指数,用综合气候舒适度模型对朱家尖的气候舒适性进行评价,得出,就气候舒适性而言,朱家尖一年中最适宜旅游期为4～6月和9～11月,较舒适期在12～次年3月,较不舒适期在7、8两月,不同季节有适宜开展的不同旅游活动。本研究为旅游部门景区管理和游客目的地选择提供了依据。     

福建主要城市周边平缓高地避暑休闲气候评价

分3类比较和评述了当前普遍使用的气候舒适度评价模型和天气舒适度预报模型,认为考虑气象要素对体感交互作用的基本模型比较符合客观实际,从而选择了温湿指数I1=T-0．55（1-Rh）（T-14．4）和风寒指数I2=（10．9V^0.5＋9．0-V）（33-T）2个基本模型来评价福建主要城市及其周边平缓高地的气候舒适度．结果表明,福建主要城市夏季6-9月份4个月的温湿指数处于很热和炎热等级,7—8月份日高温时段的风寒指数也处于不舒适的很热和炎热等级,而冬季温湿指数和风寒指数总体上处于清凉较舒适等级,只是上午低温时段处于冷凉较不舒适等级的范围,而这些主要城市周边的平缓高地4、5、6月和9、10、11月的温湿指数基本上均处于非常舒适和较舒适等级,只有7、8月份的下午高温时段短时间处于热不舒适等级,而风寒指数则表明这些平缓高地从4月份至11月份8个月时间不论日均状态、日低温时段还是日高温时段均基本上处于非常舒适和较舒适等级．这些平缓高地1-2月份比相关中心城市稍冷,但均未达到寒冷很不舒适的等级．从气候舒适度角度进一步论证了福建主要城市周边平缓高地作为夏季避暑休闲和公务活动场所开发的价值．     

福建主要城市周边平缓高地避暑休闲气候评价

分3类比较和评述了当前普遍使用的气候舒适度评价模型和天气舒适度预报模型,认为考虑气象要素对体感交互作用的基本模型比较符合客观实际,从而选择了温湿指数I1＝T-0.55(1-Rh)(T-14.4)和风寒指数I2＝(10.9V0.5+9.0-V)(33-T)2个基本模型来评价福建主要城市及其周边平缓高地的气候舒适度.结果表明,福建主要城市夏季6-9月份4个月的温湿指数处于很热和炎热等级,7-8月份日高温时段的风寒指数也处于不舒适的很热和炎热等级,而冬季温湿指数和风寒指数总体上处于清凉较舒适等级,只是上午低温时段处于冷凉较不舒适等级的范围,而这些主要城市周边的平缓高地4、5、6月和9、10、11月的温湿指数基本上均处于非常舒适和较舒适等级,只有7、8月份的下午高温时段短时间处于热不舒适等级,而风寒指数则表明这些平缓高地从4月份至11月份8个月时间不论日均状态、日低温时段还是日高温时段均基本上处于非常舒适和较舒适等级.这些平缓高地1-2月份比相关中心城市稍冷,但均未达到寒冷很不舒适的等级.从气候舒适度角度进一步论证了福建主要城市周边平缓高地作为夏季避暑休闲和公务活动场所开发的价值.     

基于GIS的中俄跨边境地区旅游气候舒适度评估（英文）

气候舒适度持续时间的长短,是影响旅游地旅游季节长短及旅游地开发的重要因素。利用中俄跨边境地区——中国黑龙江省及俄罗斯滨海边疆区46个基准气象站点2004–2013年间的月均气温、月均相对湿度、月均风速等气候要素数据,利用Arc GIS平台,基于距离平方反比和协同克里格插值方法,计算温湿指数(THI)和风寒指数(WCI),获得研究区栅格单元为1km2的气候舒适度评价图,进而对其空间分布规律及各月份气候的舒适性进行分析,并揭示了该地区年均气候舒适期的空间格局及其季节性差异。结果表明:(1)中俄跨边境地区温湿指数与风寒指数的总体分布趋势是随纬度及海拔高度由南向北、由低到高而递减。风寒指数的舒适区比温湿指数的偏大;(2)研究区旅游气候舒适期地域差异显著,中国黑龙江省舒适期长度为4到5个月;俄罗斯滨海边疆区舒适期长度由南至北呈递减趋势,其南端地区舒适期长度可达7个月;(3)研究区旅游气候舒适期为5个月的区域最大,占研究区面积的46.6%;舒适期在2个月的区域最小,占研究区面积的比例不足0.3%。研究结果可为中俄跨边境地区旅游气候资源开发、游客合理安排出行等提供科学依据及理论参考。     

基于多源遥感数据反演地表温度的单窗算法

利用单窗算法反演地表温度时,一景影像通常使用一个大气透过率。大气水汽含量空间异质性会导致像元尺度上大气透过率不同,从而给地表温度反演带来误差。该文通过从研究区MODIS数据中反演出大气水汽含量,经过配准、重采样之后获得该区域像元尺度的大气透过率,利用同时相TM数据,采用单窗算法反演地表温度。结果表明:基于多源遥感数据反演地表温度的单窗算法,由于减少了大气水汽含量空间异质性带来的地表温度反演误差,能够得到更为合理的地表温度。     

Estimation of Travel Climate Comfort Degree in the Cross-border Region between China and Russia based on GIS

The duration of travel climate comfort degree is an important factor that influences the length of the tourism season and the development of a tourism destination. In this study, we used the monthly average meteorological data for the last 10 years from 46 weather stations in Heilongjiang Province (China) and Primorsky Krai (Russia) to calculate the temperature-humidity index (THI) and wind chill index (WCI) based on ArcGIS software interpolation technology. We obtained the climate comfort charts of the study area with a grid size a 1 km ² grid size, and analyzed the spatial distribution of comfort for each month. The results show the following: 1) The THI and WCI of the cross-border region gradually decrease from south to north and from low altitude to high altitude. The annual comfortable climate period is longer when analyzed in terms of the WCI rather \than the THI. 2) The travel climate comfortable period of the study area shows significant regional difference and the length of the comfortable period in Heilongjiang Province is 4 to 5 months. Meanwhile, the period in Primorsky Krai decreases from south to north and the length of the comfortable period length in its southern region can reach 7 months. 3) The predominant length of the climate comfortable period in the cross-border area is 5 months per year, and it covers 46.6% of the total area, while areas that have a climate comfortable period of 2 months are the most limited, covering less than 0.3% of the area. The results provide a scientific basis for the utilization and development of a meteorological tourism resources and touring arrangements for tourists in the cross-border region between China and Russia.     

基于GPS数据的MODIS近红外水汽线性回归模型

针对地基GPS反演水汽空间不连续以及MODIS近红外水汽产品精度不足的问题,利用2010年香港地区地基GPS水汽数据和MODIS近红外水汽数据,提出了一种基于地基GPS订正MODIS水汽产品继而得到高精度空间连续分布可降水汽的方法。通过比较3种干延迟模型,选取最适合香港地区的Hopfield模型并利用高精度软件GAMIT解算GPS水汽,建立GPS水汽与MODIS水汽之间的线性模型,以实现对MODIS近红外水汽产品的逐月订正。结果表明,经过订正的MODIS水汽产品在各月的MRE、RMSE、PBIAS均有所改善,该方法能够有效融合地基GPS和MODIS的优点,可以得到连续区域的高精度水汽数据,这对天气预报、气候监测等有重要意义。     

温度植被干旱指数（TVDI）在草原干旱监测中的应用研究

以内蒙古锡林郭勒盟地区为研究对象,选取2010年研究区旱情发生显著变化的9、10月份的MODIS植被指数和陆地表面温度数据,构建草原地区NDVI-LST和EVI-LST特征空间,进而由此构建了草原地区的温度植被干旱指数（TVDI）,并结合当地气象数据和野外同步实地测量得到的土壤含水量数据对该指数进行定量验证。结果表明：（1）基于EVI-TS特征空间构建的TVDI,同样适用于旱情研究;且在研究区植被覆盖度不高的条件下,基于NDVI-TS特征空间的TVDI更适用于干旱监测;（2）构建的NDVI-TS和EVI-TS特征空间,其散点图符合三角形的关系,与前人研究成果相符;（3）TVDI可以很好地反映研究区的旱情变化情况,可以对研究区进行旱情动态监测;（4）基于NDVI-TS及EVI-TS空间构建的TVDI均与实地同步野外采集的土壤含水量数据结果显著负相关。且通过对基于TVDI的干旱监测结果与研究区实际情况对比分析发现,两者在旱区分布范围、旱情强度等级、干旱发展进程等方面基本吻合,说明TVDI可以在时间上很好监测旱情变化,TVDI可以用来评价草原干旱状况。     

GPS可降水汽与MODIS可降水汽回归性分析

地基GPS可反演大气可降水汽,为气象预报提供高精度的大气水汽数据。然而GPS观测仅可以提供离散点的水汽值,MODIS却可以提供空间连续变化的水汽值,但MODIS水汽反演误差的存在使其不能满足气象预报的精度要求,因此两种遥感水汽的融合研究尤为必要。基于此,该文利用西安2006年7月-2009年7月7期GPS观测数据、地面气象实测数据和对应的MODIS数据,研究了GPS与MODIS两种遥感水汽间的回归关系,在考虑水汽的季节性变化的基础上建立了两者的回归模型,并由此建立了直接对MODIS反演水汽值的校正模型。根据多个经验模型,确定了西安GPS湿延迟与GPS可降水汽的比值:夏季取6.00、冬季取6.52。     

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.     

MODIS水汽通量估算方法在华北平原农田的适应性验证

利用遥感手段估算区域水汽通量对研究区域气候变化及生态系统功能评价颇具意义。但是由于估算模式涉及时空差异很大的地表特征参数很难完全通过遥感数据获得,因此MODIS水汽通量数据产品 (MOD16) 至今尚未问世。本研究以中科院禹城综合实验站2002年4~5月份冬小麦田的涡度相关实测水汽通量为标准,验证MOD16算法所估算的农田水汽通量,结果表明直接使用MOD16算法计算的麦田水汽通量比实测水汽通量平均偏大近20%。对其中的作物三基点温度、空气动力学阻抗计算方法和植被覆盖度进行修正,修正后的MOD16计算结果和实测值非常吻合,1:1曲线斜率为0.9706,相关系数R₂为0.8845。这为利用MODIS数据大面积估算农田水汽通量提供了科学依据。     

基于FY-3D/MERSI-Ⅱ归一化积雪指数和MOD10A1的精度对比分析

风云三号D星（FY-3D）是我国新一代极轨气象卫星，中分辨率光谱成像仪Ⅱ（MERSI-Ⅱ）是其携带的核心传感器之一，MERSI-Ⅱ实现了云、气溶胶、水汽、陆地表面特性、海洋水色等大气、陆地、海洋参量的高精度定量反演。选取2018年7、8月无云时相的FY-3D/MERSI-Ⅱ数据对天山中段终年积雪进行归一化积雪指数（NDSI）的计算。结合高分辨率Landsat-8影像，利用混淆矩阵对FY-3D/MERSI-Ⅱ数据计算结果与同期MODIS日积雪产品数据MOD10A1进行精度对比分析。结果表明：FY-3D/MERSI-Ⅱ图像平均总体精度为0.855，MOD10A1图像平均总体精度为0.820，FY-3D/MERSI-Ⅱ积雪覆盖提取平均总体精度比MOD10A1积雪覆盖提取平均总体精度高0.035。FY-3D/MERSI-Ⅱ的Kappa系数平均值为0.659，MOD10A1的Kappa系数平均值为0.558，FY-3D/MERSI-Ⅱ的Kappa系数平均值大于MOD10A1的Kappa系数平均值。故FY-3D/MERSI-Ⅱ数据提取积雪覆盖面积精度更高，更接近高分辨率Landsat-8影像目视解译结果。     

基于MODIS数据估算晴空陆地光合有效辐射

陆-气圈层物质与能量交换的核心过程是植物的光合作用,而光合有效辐射则是影响光合作用过程的关键因子,在不同的陆地生态系统模型中,都是重要的输入参数。作者以MODIS卫星数据为基础,反演晴空下影响光合有效辐射的大气因子参数大气可降水量、气溶胶,根据辐射传输方程从大气顶层光合有效辐射反演高分辨率陆地光合有效辐射。算法采用查找表替换辐射传输模型,使其能够对大批量、像元级的数据进行处理。将该算法应用于对华北平原的部分区域进行反演,并使用中国生态网络禹城试验站的自动测量数据对结果进行检验,最大误差在10%以内。