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时间:2019-10-19
《高原地区LST空间分异特征及影响因素研究_以桑珠孜区为例_》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第31卷,第2期国土资源遥感Vol.31,No.22019年6月REMOTESENSINGFORLAND&RESOURCESJun.,2019doi:10.6046/gtzyyg.2019.02.23引用格式:熊俊楠,李伟,程维明,等.高原地区LST空间分异特征及影响因素研究──以桑珠孜区为例[J].国土资源遥感,2019,31(2):164-171.(XiongJN,LiW,ChengWM,etal.SpatialvariabilityandinfluencingfactorsofLSTinplateauarea:Exem-plifiedbySangzhuziDistric
2、t[J].RemoteSensingforLandandResources,2019,31(2):164-171.)高原地区LST空间分异特征及影响因素研究———以桑珠孜区为例1,212311熊俊楠,李伟,程维明,范春捆,李进,赵云亮(1.西南石油大学土木工程与建筑学院,成都610500;2.中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101;3.西藏自治区农牧科学院农业研究所,拉萨850000)摘要:揭示高原地区地表温度(landsurfacetemperature,LST)空间分异特征及影响因素对当地气候变化研究的意义重大。现有研究主要分析了
3、LST与单因子的关系,但以高原地区为研究区,结合多方面因子进行LST空间分异特征与影响因素定量分析的研究还相对较少。文中以西藏自治区日喀则市桑珠孜区为例,利用Landsat8遥感数据,采用辐射传输方程算法和普适性单通道算法反演研究区LST;应用地理探测器模型中的因子探测器与交互探测器分别定量探测出单因子与多因子共同作用时对LST的影响程度。研究结果表明,可量化因子中,LST随坡向度数的增加呈现出先增加后降低再增加的趋势,其他因子与LST间均呈明显的负相关关系,但下降速度存在差异;海拔是影响高原地区LST空间分布与分异特征的最主要因素,其后依次为归一化植被指数(normaliz
4、eddifferencevegetationindex,NDVI)、坡向、归一化水汽指数(normalizeddifferencemoistureindex,NDMI)、土壤类型、坡度与年均降水量;高原地区LST的空间分布与分异特征的形成是多种因子共同作用的结果,所有因子在交互作用下均具有协同增强作用,海拔与坡向、海拔与NDMI以及海拔与NDVI的影响最为显著。关键词:Landsat8;高原地区;地表温度(LST);影响因素;地理探测器中图法分类号:P237;P94文献标志码:A文章编号:1001-070X(2019)02-0164-08沙质土壤最易出现地表高温,其次是黑钙土
5、和褐土;[3]0引言Kerchove等发现LST空间和时间上的变化主要取决于气象条件、地表覆盖和土壤特征的变化。不地表温度(landsurfacetemperature,LST)是地少研究还发现,归一化植被指数(normalizeddiffer-球表面重要的水文和气象参数,揭示高原地区LSTencevegetationindex,NDVI)与LST呈明显的负相[4-5]空间分异特征及影响因素对高原地区气候变化研究关关系,在一定程度上可以用NDVI表征LST[6]的意义重大。从宏观角度看,影响LST空间分布的的分布情况。此外,钱乐祥等还发现在表征地表因素主要包括地貌、气候和下垫
6、面3个方面。目前,热特征方面,归一化水汽指数(normalizeddifference从自然因素和下垫面因素探讨LST空间分异特征moistureindex,NDMI)也是一个较好的指标;文路[7][8]的研究较多。军等和孙常峰等也发现NDMI与LST之间存很多学者利用海拔、土壤特性和坡度等因子研在着显著的负相关关系,并且两者的最佳拟合关系[1]究了LST空间分异特征。Scarano等根据不同海为二项式拟合而非线性拟合。然而,目前对LST分拔和LST的调查数据,得到不同季节LST的海拔梯异特征的研究大多局限于单方面因子与LST的关[2]度平均为3.5~4.6℃/km;Ro爧c
7、a等研究发现,系,忽略了多方面因子共同作用时对LST空间分布收稿日期:2018-04-10;修订日期:2018-06-07基金项目:中国水利水电科学研究院全国山洪灾害调查评价项目“全国山洪灾害调查评价成果汇总及图件制作”(编号:SHZH-IWHR-57)、国家自然科学基金项目“基于人类动力学的面向震后救援的人员在地理建筑空间的分布规律研究”(编号:51774250)、西藏自治区科技支撑计划项目“西藏主要气象灾害对农业的影响研究与数据库建设”(编号:省809)和西南石油大学科技创新团队项目“测绘遥感”(编
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