Quantitative exploration of the mechanisms behind the urban thermal environment in Beijing

The driving mechanism behind the formation of urban thermal environments is the result of a combination of factors.Beijing was chosen as the study area,and the technique of principal component analysis (PCA) was used.A spatial regression method was also applied for quantitative explanation of the thermal mechanism.Multiple Landsat thematic mapper images were used to quantify potential causing factors.Considering the eigenvalues of each factor and its relationship with land surface temperature,the first three principal components (PCs) are regarded as the main causative factors explaining the mechanism as independent variables.The first three PCs mainly reflect urban construction,road density and the normalized difference vegetation index (NDVI),respectively.Ordinary least squares,spatial lag and spatial error regression models were established separately for the relationships between the first three PCs and land surface temperature (LST).In the two spatial regression models,z-statistics for both the spatial lag parameter (ρ) and spatial residual parameter (λ) are significant,indicating the necessity of using spatial regression to replace the OLS regression model,as well as indicating that the spatial error regression model is superior to the spatial lag regression model.Overall,the normalized difference builtup index (NDBI) and road density are the most significant positive contributions to LST.     

近21年丹江湿地NDVI时空变化特征及其气候驱动因子分析

基于MOD13A3-NDVI数据,研究了丹江湿地及周边地区2000—2020年归一化植被指数（NDVI）的时空变化特征及其气候驱动因子.研究发现：(1)空间上,研究区耕地和林地的NDVI变化以增长为主,淅川县城、丹江口水库和丹江湿地自然保护区等地的NDVI变化以降低为主.(2)时间上,21年间研究区NDVI年均值变化呈波动增长趋势,平均每年增长0.000 3,且通过0.01的显著性检验;NDVI月均值变化存在一定的季节性,8月份达到峰值,呈年度周期性波动.(3)不同土地利用类型中,林地NDVI的年际增长趋势最为显著,耕地次之,泥滩湿地、泥滩和建筑用地的年际变化波动较大.(4)气候因素对植被变化有一定的影响,83.7%的区域年平均气温与NDVI呈正相关,其中5.5%的区域通过置信水平为0.05的显著性检验;65.2%的区域年降水量与NDVI呈负相关,但未通过显著性检验;93.4%的区域年日照时数与NDVI呈正相关,其中10.8%的区域通过置信水平为0.05的显著性检验,1%的区域通过置信水平为0.01的显著性检验.     

基于NDVI的贵州省植被覆盖时空特征分析

利用2001—2018年的500 m分辨率的MOD13A1数据,计算每个像元的NDVI的变化趋势,并采用线性趋势分析法和相关性分析法,分析贵州省植被覆盖面积在18年间的时空变化特征;结合2001—2018年植被的降水利用效率与2010、2017年2期土地覆盖数据,研究不同土地覆盖类型的NDVI的特征. 研究结果表明:(1) 2001—2018年,贵州省的植被覆盖面积总体呈增加趋势,表明生态环境得以明显改善,以毕节、六盘水市最为显著;(2)从植被覆盖面积变化趋势来看,贵州省的植被改善区域大于退化区域,植被退化区主要集中在城镇扩张区;(3)贵州省的整体植被降水利用效率与植被覆盖面积的变化趋势不具有一致性;(4)贵州省的NDVI与同期降雨量、气温均呈现良好的相关性,而植被生长对气温变化不存在明显滞后性、对降雨量变化的滞后期为1个月,即植被生长对气温的敏感性高于降雨量;(5)在植被生长季,不同土地覆盖类型的NDVI具有不同的特征: NDVI(林地)>NDVI(耕地)>NDVI(草地)>NDVI(建设用地)>NDVI(水体).     

利用卫星遥感资料对中国地表植被及荒漠化时空演变和分布的研究

利用1982～1999年NOAA-AVHRR卫星遥感数据,通过对归一化的植被指数进行自然正交分解,反演获得了我国18年来地表植被覆盖的分布及其时空变化状况,发现这一期间我国大部分地区地表植被覆盖状况明显退化,分析得出气候因素不是造成我国地表植被覆盖状况变化的主要原因,人为因素的影响更为重要.     

基于MOD09GA产品的草地生物量遥感估算模型

利用忖南州2006-2008年的草地地上生物量外业实测数据和EOS Terra卫星中分辨率成像光谱仪MODIS每日地表反射率产品MOD09GA,提取了年实测点上的7个通道的光谱反射率值,计算了17种植被指数,综合研究了植被指数与生物量之间的相关性及草地地上生物量遥感反演模型,采用植被指数最大合成算法,计算了2005-2007年各旬、月及年最大植被指数及草地地上生物量密度时空变化动态特征.研究表明适宜甘南州草地地上生物量估产的植被指数EVI,其估产模型是乘幂模型(y=13583x<1.6652>,R=0.798),模型平均测产精度达76.72%.甘南州草地地上生物量密度除了2005年在7月上旬达到最大值外,其他年份均在7月下旬达到最大值.从月度变化可以看出,除了2005年温性草甸草原、2006年低平地草甸、2007年暖性草丛的月生物量密度分别在6,9,6月达到最大值外,甘南州不同类型草地基本上在7月达到最大值.2006年和2007年甘南草地地上生物量密度的年变化比较相近,但2005年的草地地上生物量密度与其他两年相比差异较大,且多高于三年的平均值.     

2000-2017年河西地区山地-绿洲-荒漠系统植被变化趋势与可持续性分析

利用MODIS的归一化植被指数(NDVI)数据,采用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验方法及Hurst指数法,分析了2000-2017年河西地区植被的变化趋势及其可持续性特征.结果表明,河西地区2000-2017年NDVI增长区域面积较大且分布广泛,减少区域较少.河西地区植被总体呈稳中向好的趋势,走廊绿洲区植被增长趋势最大,祁连山区植被增长趋势较小,戈壁荒漠区植被变化趋势不显著.植被覆盖持续增长的区域远多于持续降低的区域,但持续增长的能力较弱,小部分处于增长趋势的植被未来发展趋势可能逆转,存在植被退化风险.走廊绿洲区植被持续增长能力最强,祁连山区植被增长持续性较弱,戈壁荒漠区植被较为稳定.     

FY-3A/MWRI数据反演半干旱地区土壤湿度的研究

为了监测半干旱地区干旱化范围和干旱程度, 探讨了一种利用卫星微波遥感反演土壤湿度的方法。根据陆表和大气辐射传输模式模拟植被覆盖地表微波亮温和土壤湿度的关系, 建立土壤湿度的对数三次多项式的反演算法。利用中国气象卫星(FY-3A)搭载的微波成像仪(MWRI)的亮温资料,反演得到吉林通榆地区农田和草地的土壤湿度, 并与地面实测结果进行对比, 其均方根误差农田为0.003 cm³/cm³, 草地为0.005 cm³/cm³, 反演精度较高。本方法可以应用于可以获得更多资料的FY-3B卫星, 结合改进的辐射传输模式获取不同地表类型的辐射特征, 期望未来可进行区域试验的反演研究。     

基于MODIS数据的江苏省植被指数时空变化特征研究

以MODIS 250 m分辨率图像为基础,采用最大值合成法,提取江苏省2005年逐月植被指数.通过月平均植被指数对比分析,将江苏省分为5个区描述其空间分布特征.分析了江苏省植被指数的时相变化特征与月平均气温、月平均降水量和月平均日照度数据等气象因子的关系.     

基于多时相高分一号影像的玉米涝灾监测

结合多时相遥感数据获取的对玉米涝灾的空间分布和程度进行快速大范围提取,可为确定农作物的受灾范围、作物受损评估提供参考依据。通过获取受涝玉米区灾前、灾中、灾后的高分一号影像,结合多时相的归一化水体指数(NDWI)变化分析,设置合适的阈值,用决策树的方法获取玉米受涝范围。根据拔节期玉米受涝前后的归一化植被指数(NDVI)变化特征,提出一种利用综合多时相NDVI差值的指数ST|ΔD|来监测玉米受涝程度。根据实际野外采样点验证及产量测点分析,受涝范围的提取精度达到87%,受涝程度划分精度最高达到82%。     

基于Budyko假设的三江源径流变化特性及量化分离

根据1956—2012年气象和水文站点的降雨、气温、蒸发等实测和相关数据,采用线性趋势法、非参数MannKendall法和Spearman法,分析了三江源地区降雨、气温、NDVI(归一化植被指数,normal difference vegetation index)和径流变化特征,并采用基于Budyko假设的互补关系权重因子法量化分离气候和下垫面对径流影响。结果表明,长江源和澜沧江源降雨量呈显著增加趋势,三江源气温呈显著增加趋势,黄河源NDVI呈显著增加趋势。长江源、黄河源和澜沧江源径流量10年变化幅度分别为6.54亿m³、-2.05亿m³和1.54亿m³。所使用的互补关系权重因子法不仅可以准确地计算出径流年均值的变化,并且量化分离时无需假定气候和下垫面变化对径流变化具有相同的贡献特征。总体来说,长江源、黄河源气候和下垫面变化对径流的影响为正贡献;但是澜沧江源α(权重因子)等于1.0时下垫面变化对径流的影响为正贡献,而α为0.5和0时下垫面对径流的影响为负贡献。长江源、黄河源和澜沧江源气候变化对径流的贡献分别为55.21...