青藏高原高寒草地植被指数变化与地表温度的相互关系

为了解脆弱的高原生态环境对升温过程的响应,利用1982-2006年国家标准地面气象站地表温度和GIMMS-NDVI数据集,探讨了青藏高原高寒草地植被指数和地表温度的变化特征及其相互关系.结果表明:1982-2006年,高寒草地NDVI、地表温度整体均呈现增加趋势,年均NDVI、生长季NDVI、年最大NDVI(NDVImax)与年均地表温度、生长季地表温度的上升趋势分别为0.007(10a)-1、0.011(10a)-1、0.007(10a)-1与0.60℃·(10a)-1、0.43℃·(10a)-1;NDVImax与地表温度显著相关的地区达70.49%.但是高原地形、气候、水文环境的空间差异性导致高寒草地NDVI与地表温度的相关关系十分复杂.NDVImax与年均地表温度的相关性最为显著;在返青期和枯萎期,NDVI与地表温度均为显著正相关.不同的植被覆盖条件下,NDVI对地表温度的响应不同:植被覆盖差以及退化严重的地区,NDVImax与地表温度呈负相关性;反之,NDVImax与地表温度主要表现为正相关.

东亚地区急流与地表温度的关系

本文采用1959~2010年东亚地区风场和温度场的数据资料,利用了相关分析法。定义的东亚地区范围为70E~140E,15N~55N。运用52年每年每月的急流指数与地表温度分析了东亚地区急流与地表温度的关系。研究表明:1) 东亚地区急流与地表温度存在着相关性,在7月到9月这三个月中,相关性最强,正相关系数达到了0.7,负相关系数达到了−0.45。2) 东亚地区急流与地表温度相关性最强的区域总是出现在25N~45N之间。

三江源生长季NDVI时空变化趋势及其与地表温度的响应研究

随着科学技术的发展,我国对植被的研究技术越来越先进。本文基于2006~2015年MODIS NDVI遥感数据和相同时期的地表温度数据,采用趋势分析和Pearson相关分析两种时空间分析方法,主要研究三江源地区生长季植被NDVI时间变化,生长季植被NDVI空间变化趋势,生长季植被NDVI与日间地温和夜间地温的相关关系。

全球地表(海表)前期温度与中国及华中地区夏季降水的关联

用SVD方法分析了1月全球地表(海表)温度与中国及华中区域夏季降水场的关系,分析结果表明:1月热带地区地表(海表)温度与夏季长江中游降水关系最好,呈正相关。与新疆西北部、青海东北部、长江上游有弱的正相关,与山东大部分地区、浙江沿海地区有弱的负相关。前期热带海洋海表温度偏高,可能预示长江中游夏季降水偏多,反之亦然。由于分析的范围为全球的陆面和海面,因而其关联范围较已有成果有很大的扩展,不仅仅为热带西太平洋、印度洋和南海,而是整个热带地区,包括热带的海洋和陆地。预报信号也提前了4个月,可为预测长江中游夏季降水提供更长时效的参考和依据。

武汉市城市热岛与植被覆盖的空间相关性分析

以Landsat ETM遥感影像为研究数据,反演获得武汉市的地表温度,并提取NDVI信息。通过空间邻域分析和局部空间相关性分析方法,研究了武汉市的城市热岛与地表植被覆盖之间的相互关系。结果表明:武汉市地表温度和NDVI呈现明显的空间负相关性。同时,随着空间邻域半径的增加,地表温度和NDVI的空间相关性有增强后减弱的过程,绿色植被对地表温度有效调节半径约为700 m。在空间分布上,汉口、武昌、汉阳三镇核心主城区及黄陂、新洲部分远城区地表温度和NDVI负相关性最为显著,靠近水体的区域正相关性最为显著。

城市地表温度与NDVI空间相关性的尺度效应

城市地表温度与NDVI的空间相关性已被广泛研究,但是其尺度效应常常被忽略,给研究结果带来不确定性。本文以郑州市为例,基于四幅Landsat8影像,经辐射传导法反演地表温度(LST),运用半变异函数识别地表温度的空间相关性分析尺度,并结合空间相关指数Moran's I,从多尺度、多季节、多邻接范围3个方面对地表温度与植被覆盖的空间相关性的尺度效应进行了探讨,结果表明:(1)LST和NDVI的单变量空间自相关和双变量空间相关尺度均在300 m左右;(2)300 m相关尺度内,单变量空间自相关性存在显著尺度效应,相比之下双变量空间相关性尺度效应较为微弱;(3)LST和NDVI的单变量空间自相关性和双变量空间相关性尺度效应均表现出明显的季节差异;(4)随着邻接范围增大,LST和NDVI的空间自相关性减弱,尺度效应更明显。因此度量LST和NDVI的空间相关性要考虑时空尺度效应,本文研究结果有助于进一步认识LST和NDVI间空间相关性的尺度效应。

MODIS数据研究沱江流域植被NDVI对气候因子的响应

植被是联结土壤、水分和环境的纽带,在全球变化中充当着指示器的作用;利用遥感方法来监测植被覆盖变化已经成为一种重要手段。沱江流域地处四川中部,是长江上游重要生态屏障,对维持四川省乃至整个长江流域的生态环境稳定至关重要。利用MODIS NDVI产品月值数据和中国农业气象基本资料数据集的台站数据作为数据源,运用相关性分析法分析沱江流域2001-2008年植被NDVI和气候因子的响应关系。结果表明,沱江流域植被NDVI和降水、温度都呈现高度正相关,且NDVI-温度的相关关系大于NDVII-降水的相关关系;就不同季节而言,NDVI的发展变化趋势和冬季温度的发展变化趋势具有明显的一致性。

利用NDVI估算云覆盖地区的植被表面温度研究

干旱监测等实际应用都需要全面掌握地表温度(LST)的空间分布,而云覆盖是这种应用的重要阻碍。试图根据地表温度变化与地表植被之间的相互关系,研究遥感影像中云覆盖区域植被表面温度的估算方法。由于植被的蒸腾作用,植被茂密程度对其表面温度的空间分布有较大影响。这种影响不仅在晴朗无云区域存在,同样适用于云覆盖区域。因此,首先分析云覆盖区域周边无云植被像元的LST与植被指数NDVI之间的关系,建立方程式,然后再利用NDVI在短时间内相对稳定的特点用另一幅图像来获取云覆盖区域的NDVI值,最后根据NDVI与LST之间的关系估计云覆盖植被像元的表面温度。将这一方法应用到山东省聊城市的Landsat ETM+图像,结果表明:当云覆盖范围≤2 000个像元(约1.72km2)时,通过NDVI来估计云覆盖区域植被表面温度的平均绝对误差<0.7℃,均方根误差<1.2℃。为了验证其实用性,又将该方法应用于安徽省蚌埠地区的TM图像,云覆盖范围在300个像元以下时,平均绝对误差小于0.1℃。因此,可以认为,当云覆盖范围不是很大时,利用NDVI估算云覆盖地区的植被表面温度,具有一定的可行性。

基于ETM数据的郑州市城市热岛研究

热岛效应是主导城市环境的要素之一,城市热岛效应研究对城市公共健康,空气质量等影响人居环境的诸多方面都具有重要意义。郑州市作为正处于快速城市化进程中的中等城市,有其广泛的代表性。本文采用ETM数据反演出郑州市地表温度,地表温度的空间分布表明热岛效应的存在,通过采样分析发现主城区温度比郊区温度高10.1℃,表明热岛效应比较明显。为了定量化的衡量城市热岛与地表覆盖的关系,本文还研究了地表温度和NDVI、地表温度和NDBI之间的相关关系,研究表明地表温度和NDVI具有较强的负相关关系,其负相关系数为0.606,与NDBI具有较强的正相关关系,其负相关系数达0.813 5。