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基于MODIS数据的城西湿地地表温度演化特征与机制分析(2)

时间:2020-06-21 21:11来源:毕业论文
4.2 区域地表温度空间自相关分析 13 4.3 典型城市剖面分析 15 4.4 城西湿地典型地物LST和NDVI的时间序列分析 19 4.5 城西湿地地表温度形成机制分析 21 5 结论与

4.2 区域地表温度空间自相关分析 13

4.3 典型城市剖面分析 15

4.4 城西湿地典型地物LST和NDVI的时间序列分析 19

4.5 城西湿地地表温度形成机制分析 21

5 结论与展望 22

5.1 结论 22

5.2 展望 22

参考文献 23

致谢 25

1 引言

 全球气候系统变暖是近年来的热门话题,其真实性也是毋庸置疑的。2013年IPCC(Intergovernment Panel on Climate Change)第五次会议报告指出,1880-2012年全球平均温度已升高0.85℃(0.65-1.06℃),同时指出人类活动极可能(95%以上可能性)导致了20世纪50年代以来的大部分全球地表平均气温升高[1]。由人类活动所致的土地利用/土地覆盖(LULC)方式的改变是区域及全球气候变化驱动力的关键组分,而城市化则是地表组成及其结构大规模变化的主要驱动力之一,特别是在发展中国家和地区。快速城镇化中水泥、沥青等不透水地面代替了城市原有的自然下垫面,加剧了城市气候变化,产生了城市热岛效应[2]。“城市热岛”最早由英国学者Howard提出[3],目前,典型地区城市热岛的时空演变及其成因,城郊气候变化对全球变暖的响应特征及差异,以及相应的城市热岛效应减缓措施研究,已成为国内外学者关注的焦点,同时也是全球变化区域响应的重要内容[4~5]。在城市热场状况分布图中,各温度区一般分布形态为带状分布,其分布形状也各不相同,温度的变化规律也具有一致性,呈高到低或低到高的规律变化,而这种变化规律与下垫面介质分布成高度的一致性;在一定条件下(无风或微风条件),城市热岛无论是形状、走向还是位置都与建成区基本保持一致;在城市内部,城市热场的分布结构与土地覆盖特征密切相关,工业区和商业区植被覆盖度比较低,其热岛现象表现为明显的高温中心,乡村植被覆盖度大则热岛现象表现为明显的低温区。

近年来,遥感技术为城市热岛效应研究提供广泛的、准确的、多时间和空间及多精度的数据来源,使得多源遥感的城市热岛效应研究成为当前主要手段之一,国内外学者利用这一手段在城市热岛方面进行了研究,并取得了一定成就。例如,Rao、Carlson等、Matson等、Price等分别利用ITOS-1卫星数据、热红外遥感数据、NOAA数据及热红外制图仪对美国沿岸城市、城乡、中心城市等区域热场分布、辐射温度差异和热岛强度进行了分析研究[6~9]。国内也有不少学者利用NOAA/AVHRR、Landsat TM、ASTER等数据研究了北京、上海、苏州、沈阳、兰州、新建等多个地域差异较大的城市的热岛现象,并提取研究区域的植被指数,对比地表温度分析两者之间的相关性 [10~14]。大量研究表明:所用遥感数据分辨率越高其研究热场内部结构的特征则更为有效;地表温度与植被指数呈显著的负相关关系,且在不同植被覆盖度情况下,地表温度—植被覆盖关系呈现分段线性关系[12]。

由于MODIS卫星有着重访周期短、数据对全球用户免费、应用非常广泛的特点,徐虹等利用MODIS数据对云南省地表温度进行反演研究,得出地表温度变化规律基本符合云南省实际情况[15];拉巴等基于MODIS数据研究拉萨市地表温度变化规律,得出拉萨市在近12 年内地表温度呈明显上升趋势,其最高、最低值出现在2009和2003年,分别为28. 49℃、14. 12℃[16];葛伟强等人利用MODIS 数据反演地表温度得出长三角地区热岛呈“Z”字型分布,夏季热岛强度最强[17];贾虎军等应用MODIS地表温度和植被指数数据,研究地表温度和植被指数变化规律,认为地表温度和植被指数具有负相关性,同时发现植被指数与高程和坡度的相关性呈现分段式特征 [18];屈创等利用MODIS数据,反演石羊河流域的陆地表面温度,计算植被指数,并通过目视解译TM影像获取土地利用数据,结合DEM数据,采用GIS 空间分析方法,表明地表温度与海拔呈负线性相关;不同土地利用类型的地表温度存在差异,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[19]。因此本研究基于具有时间分辨率优势的MODIS产品数据和具有较高空间分辨率的Landsat8 TIRS数据作为基本的研究数据。 基于MODIS数据的城西湿地地表温度演化特征与机制分析(2):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_55099.html

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