乔木林丧失的时空变化及驱动力分析

【目的】乔木林是森林生态系统的主体,对调节气候、保持水土等生态功能起着决定性作用。本研究的主要目的是了解乔木林丧失时空变化趋势,并探索乔木林丧失驱动因子。【方法】以我国30省市自治区为研究对象,基于Sen+Mann-Kendall显著性检验法和标准差椭圆法(SDE),从时间和空间两个维度分析2005—2018年乔木林丧失的动态变化;借助探索性回归分析法筛选乔木林(树高>5 m)丧失的主要驱动因子,在此基础上,利用地理加权回归(GWR)模型探讨乔木林丧失驱动因子作用的时空分异格局。【结果】①2005—2018年全国乔木林丧失面积呈现上升趋势,丧失量年均增加412.451 km²;②2005—2018年乔木林丧失重心迁移路径不规则变化且丧失严重区域向南部集聚;③乔木林丧失率与人均GDP主要呈负相关关系;与城镇居民人均可支配收入正相关区域明显扩大但影响降低;与城镇化率主要表现为正相关关系且影响程度有所下降;与道路密度则主要表现为负相关关系,其对乔木林丧失的负面影响并不明显。【结论】在我国森林资源整体持续向好的背景下,乔木林的丧失存在明显的区域差异特征,东北林区及三北防护林工程实施区域的乔木丧失量较小并呈现显著减弱趋势,而东南林区,如湖南、江西、广东、广西等省区的乔木林丧失量较大且仍然呈现较显著增加的趋势。     

基于Landsat影像的杭州市主城区地表温度和热岛效应研究

城市热岛效应是研究全球变暖的重要问题。为了探究杭州市市区的城市热岛效应问题,基于Landsat数据和辐射传输方程法反演出了杭州市主城区的地表温度,以及通过均值-标准差法进行热岛强度分级,分析了2008年、2013年、2019年的地表温度和热岛效应的时空变化,并研究了地表温度与归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)的相关性。结果表明：地表温度具有一定的空间分布规律,在靠近钱塘江的区域,地表温度都要明显更高一些;热岛分布也存在一定的时空规律性,钱塘江两侧热岛区域分布相对较广,并有增加的趋势;杭州市主城区的地表温度与NDVI指数呈现出负相关关系,并存在明显的空间异质性。     

黄河源永曲河流域地表温度与土地覆盖的时空变化特征分析

为明确黄河源地区地表温度变化特征及其影响因素,以永曲河流域为例,利用2008年、2020年landsat数据,通过辐射传输法反演地表温度,分析地表温度的时空变化特征及其与土地覆盖类型、地形因子和归一化植被指数之间的相互关系。研究结果表明：(1)2008~2020年,永曲河流域地表平均温度由24.330℃上升至24.592 ;(2)地表温度具有显著的地形分异特征,与海拔高度呈现负相关关系,高海拔地区尤为显著。地表温度随坡度增加而降低,按平缓坡、阳坡、半阳坡,半阴坡、阴坡的顺序,地表温度逐渐降低;(3)不同土地覆盖类型的地表温度差异较明显,草地的地表温度较高,小灌木丛较低,平均地表温度相差4.688 ;(4)地表温度与NDVI呈正相关关系,且自西向东相关性逐渐增强。     

基于Landsat的六盘水市地表温度反演分析

将六盘水市作为研究区,对该城市的地表温度进行探究分析。以2015年该城市的Landsat8卫星影像作为主要数据源,采用ENVI、ArcGIS等软件对六盘水市的影像数据进行归一化处理,可以得到六盘水市城市地表温度等级分布图、植被覆盖度等级分布图、归一化建筑指数等级图、归一化水体指数和地表比辐射率等级分布图。并对得到的结果进行对比分析可以得到如下结果:地表温度与植被覆盖度呈负相关;归一化建筑指数、地表比辐射率与地表温度呈正相关;归一化水体指数对地表温度的影响随着气温的升高呈负相关,反之亦然。     

基于局部非线性地理加权回归模型的地表温度降尺度算法研究

地表温度(land surface temperature, LST)是反映地表状况的一个重要参数,能对地表-大气相互作用过程进行描述。由于受到卫星热红外传感器成像条件的制约,获取的卫星热红外遥感图像存在时间分辨率、空间分辨率难以兼顾的问题,导致反演的LST数据难以得到深入应用。采用LST降尺度算法可以解决此矛盾,获得高时空分辨率的地表温度数据。目前LST降尺度模型逐步由全局模型转向局部模型,但局部降尺度模型忽略了非线性关系。针对此问题,提出基于局部非线性地理加权回归(non-linear geographically weighted regression, NL-GWR)的地表温度降尺度算法。选择合适的研究区域,并分别选取归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、归一化差异建筑指数(normalized difference build-up index, NDBI)以及数字高程模型(digital elevation model, DEM)作为辅助参数进行LST降尺度,将中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)地表温度空间分辨率从1 000 m提升到100 m,并将基于地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)与NL-GWR模型的降尺度结果进行对比分析。实验结果表明,考虑非线性关系的NL-GWR模型要优于GWR线性模型,能够获得较低的均方根误差(1.96 ℃)和平均绝对误差(1.63 ℃)。     

广州市地表温度的空间分布与变化特征分析

利用Landasat卫星热红外遥感数据进行温度反演的方法,对广州市1998、2003两年的卫星遥感图像进行了处理,结果表明从1998年到2003年高温和特高温区有增加的趋势。空间分布上,1998年高温区主要分布在南部的天河、东山、芳村和海珠等区,2003年东部的南岗镇和大沙镇也相继成为高温区,而东山区的亮度温度则相对降低。同时,在遥感图像分类的基础上,对不同地物类型地表温度进行了对比分析,发现开发区及沙地的亮度温度最高,其次为城镇用地和农田,林地和水体的亮度温度则较低。     

京津冀地区县域人均GDP的空间差异演化及其影响因素

基于GIS空间分析和地理加权回归模型等方法,研究1993—2013年京津冀地区县域人均GDP的空间分异特征及其影响因素,以期为促进县域经济发展的政策制定和路径设计提供依据。得到以下结论。1)京津冀地区县域人均GDP快速增长,县域间的差异扩大;县域人均GDP呈现显著的正向相关性,"高高集聚"和"低低集聚"的趋同性在增强。2)京津唐地区一直是京津冀地区经济发展的热点区域,河北省大部分县域的人均GDP处于较低水平,"涞源县–高阳县–武邑县–枣强县–邱县"经济冷点带逐渐形成;县域人均GDP呈现"东北–西南"的走向分布,并且整体上呈现强化趋势;经济发展重心以文安县为核心,呈现"先西南、后东北"的"V"形变动,东北方向的经济功能进一步强化。3)与OLS模型相比,地理加权回归模型的拟合效果明显改善。人均规模以上工业增加值、第三产业增加值比重、人均实际使用外资金额以及城镇化水平等显著促进了2013年京津冀地区的县域经济发展。     

基于GWR的矿产资源开采时空特征及影响因素探究

文章基于2011—2017年矿产资源开采数据,分析长江经济带矿产资源开采时空演变特征,并利用地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)模型探究矿产资源开采的影响因素及其作用程度。研究结果表明：2011年以来长江经济带矿产资源开采数量呈增长趋势,且开采以非金属矿产为主;长江经济带矿产资源开采空间差异逐渐增大,主要集聚区分布在上、中游地区,形成以贵州和江西为主要密度核心的连绵状空间分布;研究期内矿产资源开采活动主要在上、中游地区开展,开采重心位于贵州;矿产资源开采受到海拔高度、路网密度、地区生产总值等因素的影响显著,其效应具有明显空间异质性。研究结果可为矿产资源管理与利用提供参考。     

基于Landsat影像的西宁市不透水面格局演变过程

不透水面是衡量城市化进度的重要指标,准确地掌握不透水面的时空变化特征对城市协调发展以及规划布局有重要的指导意义。以西宁市为列,基于2001、2009、2017年landsat TM/OLI影像,采用增强型归一化差值不透水面指数提取不透水面信息,并结合不透水面覆盖率的变化、不透面面积年均增长率的变化、圈层理论及景观格局指数等分析近20年间西宁市不透水面的时空格局演变,旨在揭示新型城镇化背景下不透水面的时空变化规律。结果表明:①2001～2017年间西宁市不透水面扩张显著,总面积由41.58 km~2增长到96.23 km~2,年均增长率高达8.22%;②城北区不透水面面积增长率位于四区之首,城中区增长率最低;③不透水面主要分布在距城中心14 km~2区域,且不透水面由城中心向周边呈显著扩张态势,距离城市中心越远,不透水面面积增长速度越快;④不透水面内部斑块正趋于完整化、规则化发展,最大斑块所占比例(LPI)不断增加,优势度不断上升,人类活动对其空间特征的干扰作用在不断加强。     

城市景观格局与地表温度的定量关系分析

热岛效应是典型的城市气候现象,它的形成及强度与土地利用类型、景观格局等诸多因素有关.本文基于深圳市2010年遥感影像,采用线性光谱混合模型提取土地利用/覆盖等信息,利用最小二乘法和地理加权回归方法分别分析城市景观格局对地表温度的影响.结果表明:深圳市地表温度介于22.28~41.34℃之间,从西北到东南逐渐降低,城市不透水面温度显著高于植被覆盖区域,城市热岛效应明显.地理加权回归模型可以有效处理回归分析中空间非平稳性现象,能更好地刻画景观格局与地表温度之间的定量关系.植被格局指数对地表温度的空间分布解释率较高,其中归一化植被指数(NDVI)、叶面积指数(LAI)对地表温度的解释率最高,分别达88%、90%.不透水面面积、破碎度、邻近度,植被优势种种类、密度、空间分布以及垂直水平生长情况等共同影响深圳市的地表温度.在城市建设实践中,避免不透水面连片集中,降低其邻近度,同时尽可能增加城市的绿地面积,提高NDVI和LAI数值,是缓解城市热岛效应的有效手段.     

基于Landsat 8 TIRS的临汾市尧都区地表温度反演研究

来自美国陆地资源系列的卫星遥感数据是地表温度反演的重要数据之一.随着Landsat 8卫星于2013年2月11日成功发射升空,其携带的热红外传感器TIRS为反演地表温度提供了一种新的数据.本文以临汾市尧都区为例,基于2017年5月28日的Landsat 8热红外数据,利用辐射传输方程反演了研究区的地表温度.结果表明,总体上尧都区城区地表温度高于郊区,不同下垫面地表温度差异明显,高温区集中在人口密度大和建筑物密集区,而低温区主要存在于水体及植被覆盖度高的地区.     

基于GWR的建成环境对公共自行车出行模式的影响分析

为分析建成环境对公共自行车出行模式的影响,文章结合公共自行车运营数据和建成环境数据,以公共自行车站点为中心建立缓冲区并提取缓冲区内兴趣点(point of interest, POI),在考虑POI规模的基础上划分站点类型;根据站点类型对出行起讫点(origin-destination, OD)分类,以OD类型确定公共自行车出行模式,使用地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)模型,分析建成环境对公共自行车出行模式的影响;以昆明市为例进行实证分析。结果表明：昆明市公共自行车出行模式可划分为16种,OD皆为住宅主导型和公司(企业)主导型站点的出行模式约占69.26%;建成环境对不同出行模式的影响效应存在差异;土地利用混合度是公共自行车出行模式的主要影响因素。研究结果可为公共自行车布局优化及运营管理提供参考。     

基于Landsat 8TIRS的地表温度反演算法对比分析

为研究地表温度反演算法之间的异同,以神东矿区为例,以Landsat 8 TIRS为数据源,利用辐射传导方程法、基于影像算法(image-based method,IB算法)、单窗算法(mono-window algorithm,MW算法)和单通道算法(single-channel method,SC算法)分别反演研究区地表温度,并用MODIS地表温度(land surface temperature,LST)数据进行验证,结果表明辐射传导方程法、MW算法和SC算法分别高于MODIS LST数据0.19 K、0.03 K和0.58 K,IB算法低于MODIS LST数据0.65 K,四种算法与MODIS LST数据的相关系数均达到0.9以上,其中MW算法与MODIS LST数据相关系数为0.971 1,精度最高。     

基于地理加权回归张力样条函数的广西PM2.5浓度插值

针对广西地区PM2.5污染情况,利用广西气象站数据通过反距离加权插值得到广西地区空气质量监测站的气象数据,然后结合空气质量监测站数据及其气象数据插值结果建立地理加权回归张力样条函数(geographically weighted regression-tension splinefunction,GWR-TSF)插值模型,并用该模型进行广西PM2.5浓度插值分析.研究结果表明,GWR-TSF模型的PM2.5浓度插值效果较好,其均方根误差为2.34μg/m3,较普通克里金(ordinary Kriging,OK)模型和地理加权回归(GWR)模型分别提高了20.68％和25.71％;而平均绝对误差为2.13 μg/m3,较OK模型和GWR模型分别提高了20.22％和11.62％,对区域PM2.5监测预警具有一定的参考价值.     

洪泽湖区的Landsat TM6地表温度遥感反演和空间差异分析

洪泽湖是江苏省第一大淡水湖,对其周边农业和生态环境具重要意义.LST（地表温度）是区域农业生态环境过程的主要影响因素.本文选择Landsat TM6数据来分析洪泽湖地区地表温度空间差异及其对农业生态环境的影响.首先将TM6数据的DN值转换成亮度温度.在确定了比辐射率、大气透过率和大气平均作用温度之后,就可用单窗算法来计算像元尺度的LST.获得研究区地表温度图像后,接着进行地表温度空间差异分析.结果表明,洪泽湖区陆地与水体温度空间差异明显,而且水体及陆地内部差异同样明显.湿地在水体温度中较低,上游河流注入区水体温度较高.陆地表面温度差异源于地表覆盖类型的差异.     

利用Landsat影像热红外波段反演西双版纳勐仑地区地表温度的方法初探

利用Landsat TM/ETM+数据的热红外波段,基于Modtran4辐射传输模型的大气校正,通过目前2种主要算法——Qin等的单窗算法与Jiménez-Mup~noz-Sobrino的普适性单通道算法反演了热带西双版纳勐仑地区的地表温度,同时利用同步地面实测数据对反演结果进行了精度检验.结果表明,2种方法均具有一定的反演精度,其中Jiménez-Mu~noz-Sobrino法较好,其相对误差仅为5.4%,该方法更适于该地区地表真实温度的反演.     

基于Landsat TM的3种地表温度反演算法比较分析

以福州市为研究区,使用Landsat TM数据,利用基于影像的反演算法(IB算法)、单窗算法(MW算法)和单通道算法(SC算法)对研究区进行地表温度反演,并将这3种算法的反演结果与研究区的亮度温度进行了比较,结果表明:(1)3种算法反演的结果总体趋势比较接近,其中尤以MW算法和IB算法较为接近,研究区整体平均温度二者仅相差约1.0℃;(2)3种算法反演的结果均比亮度温度高,其中IB算法高出约1.9℃,MW算法高出约2.9℃,而SC算法则要高出约5.3℃.     

广州市二手住宅价格的空间分异格局及影响机制

采用普通克里金插值法、空间趋势分析法和局部莫兰指数法,揭示广州市2020年二手住宅价格空间分异格局;在综合考虑建筑特征、邻里特征、区位特征和教育特征等影响因素的基础上,构建地理加权回归模型(GWR),可视化探究各影响因素对二手住宅价格的作用机制。研究发现：广州市二手住宅价格在东西方向和南北方向上均呈现“倒U型”的趋势分布,在整体空间分布上呈现“中心高,周边低”的特点,并在房价水平上表现出较高的空间聚类程度和关联程度。各影响因素对住房价格的影响作用呈现显著的空间差异性,其中,商场和小学对住宅价格的作用表现出商业资源和教育资源服务的局域性;而且,教育资源对住宅价格的空间影响差异程度受政策变化的影响。此外,GWR模型中部分住宅价格样本点的拟合效果不足与局部区域集中的资源优势相关。