基于MODIS数据的淮河流域近地表气温估算及年积温时空演变研究
这是一篇关于淮河流域,近地表气温,积温,地表温度,重建的论文, 主要内容为高时空分辨率的近地表气温分布数据对于气候变化、农业区划等科学研究有重要价值,而地面气象站点分布稀疏,难以获取高空间分辨率的近地表气温数据,加之下垫面异质性等复杂因素共同影响,使得近地表气温空间分布模拟结果不理想。遥感技术因其易于实现对地表的高时空观测,使长时间近地表气温精确估算和空间模拟成为可能。为研究高时空分辨率的近地表气温和积温分布,以淮河流域为例,利用MODIS影像产品和地面41个气象站点的气温实测资料,筛选变量建立了近地表气温估算模型,采用平均距平回归(interpolation of the mean anomalies,IMA)、Savitzky-Golay(S-G)滤波和回归合并等方法重建每日的地表温度数据,利用估算模型得到每日近地表气温数据,采用五日滑动平均法确定初日终日,计算16年的活动积温空间分布数据,同时分析了淮河流域近地表气温和活动积温的区域分布差异和演变特征。主要研究成果和结论如下:(1)近地表气温估算模型的建立。利用2003-2018年MODIS每日地表温度等产品数据和地面气温实测数据,经过相关性分析和全子集回归分析筛选得到最优的多元线性回归模型,建立研究区的日最高、日最低和日均气温估算模型,R2分别为0.949、0.900、0.956,RMSE分别为1.977℃、2.805℃、1.866℃。同一变量的随机森林回归模型,其相应的R2分别为0.958、0.912、0.960,RMSE分别为0.809℃、1.283℃、0.979℃。随机森林回归模型相较于多元线性回归模型,其运行耗时较长且预测效果的提升并不显著。(2)每日地表温度数据重建与近地表气温空间模拟。重建结果显示:夜晚的地表温度重建效果略好于白天,并可较好地填充因云覆盖造成的数据缺失。利用重建好的地表温度数据与得到的估算模型模拟每日平均气温、最高气温和最低气温的空间分布,日均气温和最低气温的模拟效果较好,最高气温的模拟效果相对较差。与实测气温相比较,日均气温精度检验结果表明R2在0.91左右,RMSE和MAE分别约为2.8℃和2.1℃。与局部薄盘光滑样条空间插值结果对比,在空间分布上,日均气温和最低气温的高值和低值区域与模拟结果一致性较好,最高气温偏差略大;局部薄盘光滑样条空间插值方法得到的结果在局部细节上偏差较大,在数值上过渡平滑,而基于地表温度模拟得到的近地表气温在局部细节上保留较好,但存在个别异常点,总体看来,两种方法都对精确模拟每日近地表气温出现的极端值表现较差。(3)淮河流域年平均气温、季平均气温、1月平均气温的时空变化特征分析。结果表明:年日均气温和年平均最低气温呈现明显的上升趋势,气温变化趋势与实测数据一致性较好,但年均最高气温升高趋势并不明显,值得注意的是近年来气温极值的出现频率有所增加。淮河流域的区域低温主要分布在沂沭泗河流域,以及海拔较高的沂蒙山、伏牛山、大别山区;区域高温集中在离海岸线较远的淮河上游、扬州和泰州的局部区域、淮河中游的以南地区;年平均气温自西南向东北一线总体呈现下降趋势,南四湖地区及淮河中游以南的局部区域增温明显。春季淮河流域整体增温明显,沿海附近和淮河流域西北部尤为明显,夏秋季整体增温,冬季气温波动较大。1月0℃等温线大致沿着连云港赣榆区-南四湖-商丘-开封一线分布。(4)淮河流域活动积温的时空变化特征分析。发现淮河流域的活动积温与年平均气温的变化趋势并不完全一致,多数区域积温值在4500℃·d-5000℃·d范围内,高海拔地区、临海区域、纬度偏高的区域是常年的年积温低值区,高值区则主要分布在淮河以南以及江苏泰州南部区域。4500℃·d活动积温等值线有不断北移的趋势,最大年积温值呈不断上升的趋势,其中2017年和2018年年积温均出现近年来的极大值。
黄淮海地区土地覆被变化对地表能量收支的影响及其气候效应研究
这是一篇关于黄淮海地区,土地覆被变化,潜热通量,地表温度,人类活动的论文, 主要内容为土地覆被变化被认为是地表能量平衡转变的主要驱动力之一,通过不同程度的生物地球化学和物理过程对区域气候产生影响。因此,本研究旨在分析不同土地覆被类型下各地表能量因子引起的地表能量收支情况,主要运用地表能量平衡算法、Theil-Sen斜率估计与Mann-Kendall相结合以及突变检测等方法,在2000-2020年土地覆被数据差异基础上深入探讨了研究区土地覆被变化的演变机制、局地气候的时空变化情况及土地覆被变化对地表能量收支的影响。探讨了黄淮海地区2000-2020年土地覆被变化的地表能量平衡机制和气候效应,并给出了对应的土地管理措施,以期为区域生态环境保护、土地覆被空间优化调整和可持续发展等提供理论支撑。本研究主要结论如下:(1)从2000年到2020年,六种土地覆被类型中耕地转出面积最多,建设用地转入面积最多,其中有93.44%的耕地转为建设用地。说明在城镇化进程中,大量耕地流失主要转为了建设用地。对不同土地覆被类型下潜热通量的变化分析得知其趋势为:自然半自然地区>转为自然半自然地区>转为耕地>耕地>建设用地>转为建设用地。受人类活动影响较大的建设用地和转为建设用地的潜热通量始终低于其他土地覆被类型。对净辐射分析得知自然半自然地区的净辐射值远远高于建设用地和转为建设用地,且建设用地和转为建设用地区域净辐射值下降趋势最快。(2)在不同人类活动强度和自然韧性的影响下,不同土地覆被类型的能量收支差异明显。净辐射(NR)值在自然半自然地区和转为自然半自然地区数值最大,即自然半自然地区会相应增加地表能量的摄入。潜热通量(LH)值上升趋势最快的是自然半自然地区,其潜热通量远高于建设用地,即自然半自然地区在地表能量消耗中起着关键作用。而不同土地覆被类型的地表能量(LH-NR)呈上升趋势,其中建设用地和转为建设用地的上升趋势高于其他土地覆被类型。其中较明显是建设用地的增加对地表能量收支影响最大,建设用地面积的扩增直接影响LH-NR值负增长15.99%。不同土地覆被类型的LHNR呈现出来的趋势,均随着人类活动强度的增加而增加,说明人类活动有增强地表能量吸收的趋势影响。(3)不同土地覆被类型的地表温度变化趋势为:转为建设用地>建设用地>耕地>转为耕地>自然半自然地区>转为自然半自然地区。这六种土地覆被类型的地表温度值在转为建设用地和建设用地中较高,而在转为自然半自然地区则较低。除了耕地区域外,空气温度受LH-NR和LH的正向影响,且受LH-NR影响最明显。因此,在分析区域气候变化时,LH、NR和LH-NR对不同土地覆被类型下地表温度(LST)以及气候因素的影响不容忽视。本研究强调了人类活动影响下不同土地覆被类型的能量收支差异机制,探讨了黄淮海地区地表能量变化下的气候效应,分别就净辐射引起的能量摄入和潜热通量引起的能量支出结果讨论了沿黄淮海地区的气候变暖或冷却效应,为黄淮海地区的地表能量变化趋势和影响区域气候变化的相关因素分析提供了理论依据。
基于遥感数据的吉林省旱情监测的研究与应用
这是一篇关于MODIS数据,植被指数,地表温度,遥感监测,温度植被干旱指数的论文, 主要内容为吉林省地处于中国的东北地区,东南部降水较多,西部平原降水较少,造成了吉林省的西部地区经常发生干旱,尤其在春季干旱出现的概率更高。吉林省是粮食主产区,干旱已经影响当地的农业发展和人们的生产生活,所以及时有效的对干旱进行监测和对干旱进行预防是非常有必要的。本文基于MODIS数据,应用遥感技术,建立特征空间,计算干旱指数,并最终选择合适的干旱模型,建立吉林省干旱等级分布图,对吉林省干旱的时空分布进行分析,对吉林省干旱的监测和预防具有积极的意义。论文的主要内容和结论如下:(1)从地理空间云数据共享平台下载MODIS数据,并对其进行预处理。其中包括格式转换、几何校正、图像镶嵌、投影转换、掩膜处理等。(2)计算归一化植被指数数据、增强型植被指数数据和地表温度数据,建立LST-NDVI、LST-EVI特征空间散点图,去除两端像元和异点像元以提高方程的拟合精度,运用ENVI/IDL得到特征空间干边和湿边方程,可以看到结果中干边方程的斜率都小于零,并且湿边方程的斜率都大于零。(3)计算温度归一化植被干旱指数和温度增强植被干旱指数,与吉林省内站点土壤湿度数据进行相关性分析,拟合相关性方程,可以看到除个别情况,二者均表现为负相关性,均通过了显著性水平为0.05的置信度t检验,通过比较确定对于吉林省区域中干旱的监测和预防,应用温度增强植被干旱指数准确率更高。(4)根据温度增强植被干旱指数数据制作吉林省干旱等级分布图,从图中可以看出:由吉林省东南部向吉林省西北部干旱程度逐渐增强,干旱等级逐渐增高,干旱多发生在吉林省中西部地区,严重干旱大多数发生在吉林省洮南和镇赉等地区。(5)通过等降雨量数据和蒸散量数据对吉林省干旱等级分布图进行验证,实际数据与分布图数据分布情况基本吻合,运用温度增强植被干旱指数模型对吉林省干旱进行监测,具有一定的参考价值。
黄河流域土地利用变化对地表能量收支平衡的影响
这是一篇关于土地利用变化,地表反照率,净辐射,潜热通量,地表温度的论文, 主要内容为随着社会变迁和经济发展,人类活动将不可避免地导致地表状况的改变,而陆面状况的改变,不仅能够产生区域尺度的影响,而且还能通过生物地球物理、生物地球化学循环等过程,产生更大尺度甚至是全球范围的影响。土地利用和土地覆盖变化(LUCC)可通过改变地表的物理特征,如地表反照率、粗糙度和蒸发蒸腾,直接影响地表辐射的吸收和能量消耗,从而引起地表能量收支平衡及地表温度发生变化,进而对区域气候产生影响。地表能量收支是陆地和大气能量转换的纽带,是LUCC引起气温变化的重要中间机制,地气相互作用主要通过对地表热量和辐射平衡的改变来实现,陆面系统对气候变化的响应也是通过地表热量和辐射平衡过程来传递。当前,土地利用和土地覆盖变化及其影响的问题已成为全球变化研究的热点问题。因此,科学地评估和预测土地利用变化对气候产生的影响,为政府机构提供决策依据、决策理论和决策建议,具有重要的社会意义。本文基于地表能量平衡算法,利用ARCGIS空间统计等方法提取不同土地类型下的能量参数,使用中等分辨率成像光谱仪遥感数据和表面能平衡算法来量化2000年至2015年黄河流域对应土地利用变化的地表能量收支变化,使用净辐射(Rn)和潜热通量(LE)分别代表地表能量摄取和能量支出的大小,二者差值(LE-Rn)代表变暖或冷却的效果。将黄河流域的土地利用变化类型划分为老城区(OU)、城市扩张区(UE)、自然与半自然区域(PP)、农田(CP)和混合区(MA)五类,利用MODIS遥感数据和地表能量平衡算法,分析了2000-2015年黄河流域土地变化下的生物地球物理效应引起的气候变化,并讨论了黄河流域四个典型地级市(济南、郑州、兰州和西宁市)的农田、草地、林地、水体和城区的土地利用变化与地表热效应的关系。研究结果表明:(1)2000-2015年黄河流域整体的净辐射(Rn)和潜热通量(LE)均有所增加,高值区分别位于城市扩张区和自然与半自然地区,其中受人类活动影响较大的区域净辐射值较高,潜热通量较低,而水体或林地、草地等自然区域潜热通量较高,净辐射较低,即水体或林地覆被在地表能量消耗中起着关键作用。(2)净辐射和潜热通量均呈上升的趋势,但净辐射的上升趋势较潜热通量更为明显,并随着人类影响强度的增加而增加,表明人类活动加强了地表能量摄入的正向趋势,促进了变暖效应。(3)2000-2015年黄河流域的潜热通量和净辐射差值(LE-Rn)呈现下降的趋势,多年趋势值为-1.64 W/(m2·year),表明土地利用变化对区域变暖的反馈效应增强,且随着人类活动的增加,相应土地类型下的LE-Rn值在降低,区域变暖更加明显。(4)五种土地类型下,净辐射对能量收支的影响大于潜热通量,并且在人为影响较大的土地类型中,地表温度对净辐射变化更加敏感,这表明在人类活动密集的区域,可着重考虑利用Rn对LST的调节作用改善城市热环境。(5)对于黄河流域的四个典型城市,地表温度的调节因子存在差异。在济南市和郑州市,净辐射对地表温度的调节比较明显,而在兰州市和西宁市,潜热通量对地表温度的调节比较明显。本研究强调了人类活动影响下不同土地利用类型的能量收支差异,探讨了整个黄河流域以及局部地区城市LUCC下的生物地球效应,分别就地表反照率引起的能量摄入和潜热通量引起的能量支出结果分析了沿黄流域的气候变暖或冷却效应,为从生物地球物理角度判断黄河流域的气候变化趋势和影响城市热环境变化的相关因素分析提供了理论依据。
基于MODIS数据的淮河流域近地表气温估算及年积温时空演变研究
这是一篇关于淮河流域,近地表气温,积温,地表温度,重建的论文, 主要内容为高时空分辨率的近地表气温分布数据对于气候变化、农业区划等科学研究有重要价值,而地面气象站点分布稀疏,难以获取高空间分辨率的近地表气温数据,加之下垫面异质性等复杂因素共同影响,使得近地表气温空间分布模拟结果不理想。遥感技术因其易于实现对地表的高时空观测,使长时间近地表气温精确估算和空间模拟成为可能。为研究高时空分辨率的近地表气温和积温分布,以淮河流域为例,利用MODIS影像产品和地面41个气象站点的气温实测资料,筛选变量建立了近地表气温估算模型,采用平均距平回归(interpolation of the mean anomalies,IMA)、Savitzky-Golay(S-G)滤波和回归合并等方法重建每日的地表温度数据,利用估算模型得到每日近地表气温数据,采用五日滑动平均法确定初日终日,计算16年的活动积温空间分布数据,同时分析了淮河流域近地表气温和活动积温的区域分布差异和演变特征。主要研究成果和结论如下:(1)近地表气温估算模型的建立。利用2003-2018年MODIS每日地表温度等产品数据和地面气温实测数据,经过相关性分析和全子集回归分析筛选得到最优的多元线性回归模型,建立研究区的日最高、日最低和日均气温估算模型,R2分别为0.949、0.900、0.956,RMSE分别为1.977℃、2.805℃、1.866℃。同一变量的随机森林回归模型,其相应的R2分别为0.958、0.912、0.960,RMSE分别为0.809℃、1.283℃、0.979℃。随机森林回归模型相较于多元线性回归模型,其运行耗时较长且预测效果的提升并不显著。(2)每日地表温度数据重建与近地表气温空间模拟。重建结果显示:夜晚的地表温度重建效果略好于白天,并可较好地填充因云覆盖造成的数据缺失。利用重建好的地表温度数据与得到的估算模型模拟每日平均气温、最高气温和最低气温的空间分布,日均气温和最低气温的模拟效果较好,最高气温的模拟效果相对较差。与实测气温相比较,日均气温精度检验结果表明R2在0.91左右,RMSE和MAE分别约为2.8℃和2.1℃。与局部薄盘光滑样条空间插值结果对比,在空间分布上,日均气温和最低气温的高值和低值区域与模拟结果一致性较好,最高气温偏差略大;局部薄盘光滑样条空间插值方法得到的结果在局部细节上偏差较大,在数值上过渡平滑,而基于地表温度模拟得到的近地表气温在局部细节上保留较好,但存在个别异常点,总体看来,两种方法都对精确模拟每日近地表气温出现的极端值表现较差。(3)淮河流域年平均气温、季平均气温、1月平均气温的时空变化特征分析。结果表明:年日均气温和年平均最低气温呈现明显的上升趋势,气温变化趋势与实测数据一致性较好,但年均最高气温升高趋势并不明显,值得注意的是近年来气温极值的出现频率有所增加。淮河流域的区域低温主要分布在沂沭泗河流域,以及海拔较高的沂蒙山、伏牛山、大别山区;区域高温集中在离海岸线较远的淮河上游、扬州和泰州的局部区域、淮河中游的以南地区;年平均气温自西南向东北一线总体呈现下降趋势,南四湖地区及淮河中游以南的局部区域增温明显。春季淮河流域整体增温明显,沿海附近和淮河流域西北部尤为明显,夏秋季整体增温,冬季气温波动较大。1月0℃等温线大致沿着连云港赣榆区-南四湖-商丘-开封一线分布。(4)淮河流域活动积温的时空变化特征分析。发现淮河流域的活动积温与年平均气温的变化趋势并不完全一致,多数区域积温值在4500℃·d-5000℃·d范围内,高海拔地区、临海区域、纬度偏高的区域是常年的年积温低值区,高值区则主要分布在淮河以南以及江苏泰州南部区域。4500℃·d活动积温等值线有不断北移的趋势,最大年积温值呈不断上升的趋势,其中2017年和2018年年积温均出现近年来的极大值。
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