云下地表温度与辐射变化关系的定量分析

云下对地表温度一直是热红外遥感研究的难点,云下地表温度的变化不仅受到到达地表的辐射强度的影响,还与地表覆盖类型的热力学性质有关,本文通过开展野外观测实验,并利用地表能量平衡模型模拟地表温度在不同辐射条件的变化情况,以期获得不同地表类型的地表温度与辐射变化的定量关系,结果表明,在云覆盖情况下,到达地表面的辐射值减小,地表温度也随之减小,当云覆盖前地表温度越高,云覆盖后地表温度的变化幅度就越大,不同地表类型的云下地表温度在单位时间(min)内发生的温度值的单位变化量所需辐射值的变化量与云覆盖前温度高低呈线性关系。在长时间云覆盖情况下,地表温度的下降速度随着云覆盖时间的增加而不断放缓,当云层覆盖一定时间(10—20 min)后,地表温度会达到一个相对稳定的状态。     

利用Landsat TM影像进行地表温度像元分解

提出了一种基于Landsat TM的地表温度二次像元分解方法,将地表温度的空间分辨率从120 m提高到30 m。首先,利用地表类型的线性统计模型（E-DisTrad）获取初次分解子像元的地表温度,计算得到初次分解子像元的辐亮度;然后,利用面向对象的图像分割方法获取二次分解子像元的权重,实现对地表温度的二次分解;最后,采用升尺度再分解的验证方法进行精度分析,并选取了北京市TM影像进行实例分析。实验结果表明,二次像元分解模型不仅能有效地提高地表温度的空间分辨率,反映出不同地表类型地表温度的空间差异性,而且保证了像元分解前后能量值的一致性,非常适合于复杂地表覆盖地区的热红外波段遥感影像数据的降尺度处理。     

基于Landsat TM的地表温度分解算法对比

如何综合可见光波段信息提高地表温度的空间分辨率一直是热红外遥感应用研究的重要方向。以北京市Landsat TM图像为数据源,对比分析了SUTM和E-Dis Trad模型地表温度分解的空间特征差异性和适用范围。结果表明:在植被覆盖较低、地表温度较高的中心城区,SUTM模型的地表温度分解效果更佳,最小均方根误差和平均绝对误差分别为1.522 K和1.191 K;在植被覆盖较高、地表温度较低的郊区,E-Dis Trad模型的地表温度分解效果更好,最小均方根误差和平均绝对误差分别为1.768 K和1.173 K。2种模型都能有效地提高地表温度的空间分辨率,但是在植被覆盖不同的地区分解结果呈现一定的差异性。     

大钦岛不同养殖年限深水网箱沉积物微生物群落结构分析

为研究深水网箱养殖年限对沉积物微生物群落结构的影响,分别对大钦岛海域养殖3、8、13、18 a网箱以及非养殖区(DZ)表层沉积物(0～2 cm)进行16S rDNA高通量测序。结果显示,长年网箱养殖(13、18 a)区域沉积物菌群的丰富度和多样性均显著高于短期网箱养殖(3、8a)区域(P<0.05)。随着养殖年限的增加,网箱沉积物优势菌门变化显著(P<0.05),短期网箱养殖(3、8 a)和非养殖区(DZ)沉积物主要优势菌门为拟杆菌门(Bacteroidota),变形菌门(Proteobacteria)、厚壁菌门(Firmicutes),长年网箱养殖(13、18 a)沉积物主要优势菌门为拟杆菌门,变形菌门、脱硫菌门(Desulfobacterota)。影响网箱养殖沉积物菌群结构的主导环境因子为Hg、Cd、有机碳以及石油类。冰鲜野杂鱼的投喂可能是大钦岛长年网箱养殖区环境恶化的重要因素之一,应推广绿色环保型配合饲料的使用,并采用微生物(以厌氧不产氧光合细菌为主的微生态制剂)、大型生物(刺参及大型藻类)相结合的协同治理手段进行污染沉积物修复,推进深水网箱的健康养殖和可持续发展。