MODIS数据在福建省地表温度上的应用研究

利用MODIS卫星资料的宏观、实时等特点对福建省地表温度进行遥感反演,在对MODIS影像进行双眼皮校正、几何校正和辐射校正的基础上,建立以分裂窗法的福建省地表温度反演算法模型,并对两个时相的福建省地表温度结果进行动态分析。结果表明福建省地表热量分布存在着明显的北冷南暖、东高西低的特点,沿海地区由于经济发达和城市化进程的原因,城市聚落地明显要比中西部相对落后农村地区地表温度高,并有加剧的趋势,这对合理进行农作物合理区划和环境监测分析提供了重要的参照依据。     

MODIS数据在福建省地表温度上的应用研究

利用MODIS卫星资料的宏观、实时等特点对福建省地表温度进行遥感反演,在对MODIS影像进行双眼皮校正、几何校正和辐射校正的基础上,建立以分裂窗法的福建省地表温度反演算法模型,并对两个时相的福建省地表温度结果进行动态分析。结果表明福建省地表热量分布存在着明显的北冷南暖、东高西低的特点,沿海地区由于经济发达和城市化进程的原因,城市聚落地明显要比中西部相对落后农村地区地表温度高,并有加剧的趋势,这对合理进行农作物合理区划和环境监测分析提供了重要的参照依据。     

基于遥感影像的都昌县土地利用变化及城市热岛分析

以都昌县为研究区,利用Landsat 8遥感影像为数据资料,采用监督分类法对研究区的土地利用信息进行解译,采用辐射传输方程法反演研究区的地表温度,分析研究区的土地利用信息和城市热岛变化特征,探究两者之间的联系。结果表明：（1）2013—2021年研究区水域、建设用地面积不断增加;耕地面积先减后增,总体呈减少趋势;绿地面积不断减少;未利用地面积先增后减少,总体呈减少趋势。（2）2013—2021年研究区强冷岛区、冷岛区和中间区的面积增多,热岛区和强热岛区面积减少。（3）改进后的归一化差异水体指数、归一化植被指数与地表温度成负相关,植被和水体对城市热环境具有一定的降温调控作用。（4）水域的地表温度均最低,其次分别为绿地、耕地和建设用地,而未利用地的地表温度最高。     

基于MODIS数据的近地表气温估算

气温是各种植物生理、水文、环境等模型中一个非常重要的近地表气象参数,多年来气温数据均以气象站点资料插值得到。近年来,卫星遥感数据被用于气温估算,且精度不断提高。为研究基于MODIS数据的近地表气温估算方法,以浙江省为研究区域,利用33个站点2011年逐日每10 min一次的自动气象站气温观测数据和MODIS地表温度产品及参数因子,建立了MODIS地表温度和地面观测的气温的线性关系,同时通过考虑归一化植被指数、水汽压、地表反照率、高程4个影响因子,得出了卫星过境时刻MODIS地表温度和气温的多因子估算模型;利用Zaksek等提出的基于能量平衡的遥感模型进行了气温估算,并采用多元回归分析法对该模型重新进行了拟合,得到近地表气温。结果表明:三种方法的决定系数R2分别为0.87、0.94、0.90,均方根误差RMSE分别为3.35℃、2.31℃、2.78℃,多因子估算模型得到的结果最好。同时对其分白天和夜间进行检验,二者的RMSE分别为2.27℃、1.93℃,夜间精度比白天高。对于季节的变化,秋季估算结果最好,春季次之,冬季稍差,夏季最差。     

基于多年卫星遥感的江苏省夏季城市热岛特征分析

利用2003—2020年的MODIS土地覆盖类型和地表温度等数据,从地表温度、气温和城市化的角度分析了江苏省夏季城市热岛强度和面积的时空分布和变化趋势。结果表明：近20 a快速的城市化导致了江苏省夏季热岛强度(0.07℃·a^-1)和热岛面积(529 km²·a^-1)整体均呈增加趋势;其中热岛强度前期受城区升温影响,呈明显增强(0.18℃·a^-1),后期受郊区升温影响,呈明显减弱(-0.14℃·a^-1);热岛面积变化主要由弱热岛面积(297 km²·a^-1)和较强热岛面积(192 km²·a^-1)的增长趋势主导,强热岛面积呈前期增长(133 km²·a^-1)和后期减少(185 km²·a^-1)的变化趋势;高温对整个城区的热岛效应影响有限,但对城市核心区的热岛效应影响明显,对应的强热岛面积增加和热岛强度增强。     

基于MODIS资料分析近15年广州城市热岛特征及演变规律

利用MODIS地表温度数据,计算城市热岛强度指数,分析近15年广州市城市热岛的时空分布特征及演变规律,并结合气象观测数据、社会统计数据定性分析其主要影响因素。结果表明:广州市城市热岛的空间分布受地形地貌影响明显,负热岛区主要分布于森林密集的北部山区,无热岛区主要分布于中部低山丘陵区域,热岛区主要分布于高度城市化的中南部平原区。关于城市热岛的日变化规律,白天热岛区、负热岛区面积均小于夜间,但白天热岛区强度、负热岛区强度大于夜间。关于城市热岛的季节变化规律,冬季热岛区面积最大,热岛强度最小,夏季热岛区面积最小,热岛强度最大;冬季负热岛区面积最小,负热岛强度最小,夏季负热岛区面积最大,负热岛强度最大。对于城市热岛的年际变化规律,近15年来广州市的热岛区、负热岛区占全市总面积的百分比呈上升趋势,无热岛区所占百分比呈下降趋势,人为热排放在城市中心区域的持续增长,加上区内建筑物密度大、植被覆盖度低,导致了热岛区的增加,而北部山区至中部丘陵山区的植被的持续好转,加上地理特征限制了该区域的城市化发展,导致了负热岛区的增加。      

基于MODIS数据的陕西地表温度监测

地表温度是反映土壤—植被—大气系统能量流动与物质交换的重要参数,讨论了利用EO S/M OD IS资料反演地表温度的分裂窗方法各参数获取及其在陕西省的应用;建立了基于M OD IS遥感资料和地面自动气象站观测资料反演地表温度的统计模型。监测试验结果表明:利用分裂窗方法反演陕西地表温度,其中参数设定仍需要做大量工作;统计方法考虑季节差异,在地表状况不太复杂时也能取得较好的监测效果。     

基于MODIS数据的拉萨市地表温度变化研究

采用2000～2011年6月MODIS地表温度产品和拉萨市4个气象站6月平均地表温度对拉萨市地表温度的时空变化进行了分析.结果表明：拉萨市在近12年内地表温度呈明显上升趋势,2009年地表温度达到最高为28.49℃,最小值出现在2003年为14.12℃.在空间分布上高温区主要集中在城市中心和城市周边区域,并随着时间推移不断向外扩张,在2007年6月拉萨市地表温度高温区分布范围最大,其中纳木错东部和林周县的高温区增加最显著;在利用实测的地表温度与MO-DIS反演的地表温度做相关分析发现,两者的相关系数为0.64通过了0.001的显著性检验,两种地表温度的时间变化趋势也较为一致,因此MODIS地表温度反演产品适用于大范围地表温度和城市热环境监测是可行的.     

基于MODIS的安徽省代表城市热岛效应时空特征

利用2001—2010年覆盖安徽省的MODIS数据,选取在气候、地理、城市化等方面具有代表性的合肥、芜湖、阜阳作为研究对象,并结合GIS技术,分析地表温度的日变化及季节变化特征,得到安徽省代表城市热岛效应的时空分布。结果表明:安徽省省会合肥的热岛效应最为显著,安徽省南部代表城市芜湖的热岛效应强于北部代表城市阜阳, 同时具有显著的日变化和季节变化特征。近10年来,安徽代表城市热岛面积和热岛强度均呈增加趋势,但合肥热岛强度大于3 ℃的极端热岛效应有一定缓解。白天大片水体对缓解城市的热岛效应作用明显,而夜晚则不明显,甚至成为地表温度的高值中心。夏季地表温度与归一化植被指数的负相关最显著,即提高城市植被覆盖度对降低地表温度和缓解城市热岛效应有重要影响。     

基于MODIS数据的一种土壤水分遥感监测方法研究

根据MODIS数据特点及水的光谱吸收特性,研究了MODIS第6、7、31波段数据与表层土壤水分含量之间的关系,并基于分析结果,选择6波段反射率和31波段亮温,建立了吉林省中西部10cm土壤含水量的双变量反演模型。经检验,模型可以应用于大范围的表层土壤水分监测,使用条件为裸土或植被覆盖较低土地。所建模型仅需一次白天过境的MODIS卫星晴空资料,即可完成对土壤表层水分含量的监测,弥补了土壤热惯量方法对遥感资料要求相对苛刻的缺陷。     

重庆市2006年夏季城市热岛分析

利用2006年6～8月重庆市区和郊区的26个自动气象站逐小时的观测数据和重庆市地形高程数据等资料,对重庆市夏季的城市热岛效应进行了分析.结果表明,重庆市存在明显的热岛效应,2006年夏季的平均热岛强度值为1.0 ℃,最大日平均热岛强度达1.8 ℃.热岛效应的日变化明显,热岛强度夜间强,白天弱,2006年夏季夜间平均热岛强度为1.4 ℃,夜间最大达到了2.6 ℃,热岛效应加重了市区夜间的高温热害.高温干旱的出现主要影响夜间的热岛效应,使夜间的平均热岛强度增加了约0.7 ℃.通过GIS空间化表明,主城区的温度受地形和城市布局的双重影响,高温中心位于城区沿江一带.热岛效应受天气系统影响强烈,当有天气过程时,热岛效应将明显减弱;而在稳定的晴热天气背景下,热岛效应最明显.     

上海城市热岛的变化特征分析

利用最近安装于上海城市和近郊的Davis自动气象观测每半小时一次详细的记录，对上海市热岛的变化特征进行初步分析。结果表明：上海市城市热岛全年出现概率为87．8％，月平均热岛强度值大于0．8℃；热岛强度日变化明显，存在24小时的主要周期和12小时的次周期，一般是夜间热岛强于白天；其季节变化亦较显著 ，平均热岛强度秋冬季节较强，夏季较弱；热岛中心存在位置漂移现象。     

IMPROVING THE EFFECT OF GREENING ON HEAT ISLAND IN URBAN RESIDENTIAL DISTRICTS BASED ON REMOTE SENSING AND GIS ANALYSIS

Analyzing the thermal distribution on plane conditions objectively is difficult due to lack of enough meteorological observation stations within urban residential areas. In this paper satellite observations synchronous or quasi-synchronous with ground observations are adopted, and a teleconnection model is built between the satellite spectral and surface temperature for quantitative retrieval of temperature. Furthermore, by combining the satellite data with other multiple factors, a GIS comprehensive analysis model and a functional evaluation method for urban residential districts are established, which are used to study the relation between the air temperature and media characteristics on ground as well as the greening cooling effect in recent years in Shanghai. The results show that the air temperature in greened urban residential districts is generally lower than the average temperature and much less than the highest one. In general, the average air temperature in the greened area is at most 1.19℃ lower than the maximum temperature in the districts, which is 0.67℃ and 0.55℃ lower than that of the highest for buildings and roads respectively. The temperature is inversely proportional with greening fraction but is directly proportional with the ratio of roads and buildings. The higher the greening fraction in internal residential districts, the lower the temperature, and the higher the ratio of road and building is, the higher the temperature.     

A NUMERICAL STUDY ON THE INFLUENCES OF URBAN PLANNING AND CONSTRUCTION ON THE SUMMER URBAN HEAT ISLAND IN THE METROPOLIS OF SHENZHEN

By means of the regional boundary layer model (RBLM), a study on the influences of the urban planning and construction on the summer urban heat island (UHI) in the metropolis of Shenzhen is performed. In the study, the current summer UHI distribution, the influences of the increasing high-density construction and the energy consumption on the summer air temperature distribution, and the influences of the urban ventilation corridor on the summer air temperature distribution are numerically analyzed. Some conclusions are drawn in the light of the study: (1) The summer UHI is more obvious in day time than that in night time in the summer of Shenzhen, and the maximum values of UHI intensity in the day time appear in the areas with high-density construction, which are located in Nanshan, Futian and Luohu and western Bao′an districts. (2) The increase of construction density and energy consumption in the urban area will lead to the increase of temperature near the ground, and the increase of temperature at nighttime is more obvious than that at daytime. (3) The ventilation corridor can effectively reduce the UHI intensity and can be taken as a method to eliminate the negative climatic effect caused by the increase of high-density construction and energy consumption in the future.     

城市热岛时空特征及其影响因素

城市热岛强度呈周期性和非周期性交叉性时间变化,水平分布呈现单中心式、多中心、条状、辐射状、格网状等多种格局形式,同时具有明显的立体空间分布特征。城市热岛的形成原因及影响因素诸多,主要归纳为人为热量释放、下垫面性质和结构、植被减少、大气污染、城市格局、天气状况等。     

利用NOAA卫星资料分析气温的城市热岛效应

本文以边界层理论为依据,使用附近台站的探空资料模拟探空曲线,用以对卫星遥感资料进行大气削弱订正。经过反复试验,选取最佳方案将卫星遥感的地表温度转换成地面空气温度。文中还用转换的地面气温分析了合肥市的城市温度的月变化和季节变化,得出合肥市既有热岛效应又有冷岛效应的结论,而且三种不同的城市下垫面对城市冷热岛的形成、加强和减弱具有不同的影响。     

上海城市热岛的小波特征

为研究城市热岛的时间尺度结构及其变化特征,利用Morlet小波变换对上海1999年冬、夏两季的城市热岛记录进行分析和计算,结果表明:(1) 上海城市热岛明显呈多时间尺度结构,是由各种尺度的热岛叠加而成.冬季的热岛尺度结构比较单一,夏季的热岛尺度结构比较复杂.(2) 上海城市热岛的日变化(16～32h)和周变化(128～256h)冬季比夏季明显.(3) 上海城市热岛的周变化的振荡波峰出现在周五和周六,而波谷恰好落在周一和周二.这可能是因为128～256h尺度的热岛受人为热和大气污染物的驱动,其影响滞后1～2天.     

北京及周边地区城市尺度热岛特征及其演变

采用北京及市郊地区共16个标准国家气候站的1961～2000年40年温度资料对北京及周边地区的城市尺度热岛特征及其演变进行了研究.研究表明北京城区与郊区温度是同位相升降,且郊区温度一直低于城区.其温差维持并同位向振荡,温度逐年升高,城区与郊区温差逐年增大,表明北京热岛效应一直稳定存在,而且北京的热岛效应在随时间加剧.以海淀为代表的北京城区大部热岛效应显著,门头沟、石景山、丰台、房山和通县等地是局地升温的显著区域.因此,北京具有城市、卫星城市"热岛"多中心的复杂特征.分析热岛效应增强的趋势表明世纪末的10年与80年代的10年相比,北京城区与郊区的热岛效应增强趋势显著.特别是以海淀为代表的北京城区大部,热岛效应进一步明显增强;北京的东南部的局地升温效应加剧,通县也是一个明显的升温区域,并有一个从河北省伸向北京东南部的"暖脊". 尺度滤波分析表明,北京城市热岛效应10年变化的增强区域与城市位置十分吻合.北京城市热岛效应还具有中尺度特征.以海淀为代表的北京城区大部是热岛的主要中心,主中心内还有几个更小的高中心嵌套其中,分别位于三环路以内的西部和北部.北京城郊热岛效应发展趋势仍是严峻的,须进一步努力进行北京及周边地区环境的改善.