利用HJ-1B遥感数据反演西北地区近地表气温

近地表气温是一个重要的气候参数,为了给农业研究提供空间上连续的气温信息,以西北地区为研究区,利用HJ-1B数据运用温度-植被指数方法(temperature-vegetation index,TVX)反演近地表气温。首先采用修正普适性单通道算法反演地表温度,并利用同一地区的MODIS温度产品进行了对比验证,然后利用2010年7月20日、2010年8月28日、2011年8月8日3景影像结合研究区气象站点观测的气温资料推算饱和NDVI值,最后将推算结果应用到2011年8月28日影像,利用气象站点观测资料对TVX方法反演的气温进行了精度验证。结果表明,反演地表温度与MODIS温度产品空间分布趋势基本一致,符合研究区的地表覆盖状况;反演气温与反演地表温度空间分布格局具有较好的一致性,可以提供比气象站点观测数据更理想的空间异质性信息;反演气温值比观测值偏高,二者平均绝对误差MAE为2.16 K,均方根误差RMSE为2.72 K。为快速有效获取大范围的气温时空信息提供了一种新思路,对科学指导农业生产、合理利用农业资源具有一定的可参考性。

近地表瞬时气温空间分布模拟方法比较研究

近地表瞬时气温是描述地表与大气能量交换与水分循环的关键变量,是许多模型的输入参数之一。在常规气象观测站点稀少或没有常规气象观测站点的情况下,如何对近地表气温进行空间分布模拟,在理论方法与业务实践上都具有重要研究意义。以江苏省为研究区,比较了普通克里金插值、多元线性回归分析和温度—植被指数方法用于瞬时气温空间分布模拟的精度,分析了这些方法的误差分布特征和变化规律,并在此基础上探讨了这3类气温空间分布模拟方法的适用性。结果表明:多元线性回归分析方法的误差最小,平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为0.42和0.51℃,其结果与普通克里金插值方法接近,温度—植被指数方法反演的精度相对较低,MAE和RMSE分别为2.49和3.32℃;这3类方法在不同的数据来源和下垫面状况下具有不同的适用性。