基于全天候高时空分辨率地表温度的城市局地热环境时空演变模式研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 管永娟 |
| 答辩日期 | 2024-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 马廷 ; 全金玲 |
| 关键词 | 地表温度 表面城市热岛 时空重建 高时空分辨率 日内演变模式 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 加强研究城市局地热环境的时空演变模式对于城市热环境缓解及城市规划管理等都具有重要意义。随着卫星遥感技术的逐步发展，来自卫星遥感传感器的地表温度（LST）为城市热岛研究提供了成本低、空间分辨率更高且更方便获取的数据来源，促使了表面城市热岛（SUHI）研究的激增。但卫星LST往往面临空间和时间分辨率之间的权衡，以及严重的天气干扰。尽管已在分辨率提升和云下重建方面进行了大量研究，但在全天候条件下生成精细分辨率（≤100米）的日内连续LST仍然是一个挑战，这限制了基于遥感的城市热环境长时间、精细化的连续动态监测。最新的70米分辨率ECOSTRESS数据可以实现对昼夜不同时刻LST的动态观测，而时空连续再分析产品（如：中国陆面数据同化系统CLDAS）则可为全天候热变化提供背景参考，然而，很少有研究将这两者的优势结合起来以同时实现LST的高时空分辨率和空间完整性。 鉴于此，本研究首先结合Landsat、ECOSTRESS和CLDAS LST，利用增强型年内温度循环（EATC）模型、偏差校正和日内插值方法，重建了60–100米、全天候逐日和逐小时LST。然后基于全天候逐小时LST，以及局地气候分区（LCZ）体系，全面探究了城市局地热环境的日内演变模式和驱动因子。主要研究内容和结论包括以下三部分： （1）全天候逐日LST构建与评估。首先基于多个选定时刻的晴空Landsat/ECOSTRESS（LandEco）影像和CLDAS LST波动，利用EATC模型进行云下LST初步估算；然后借助实际的多云LandEco影像对云下初步估算进行偏差校正，并用时序加密后的样本重新进行EATC建模，实现年内每个选定时刻的逐日LST优化估算。该方法的特点是i）根据LandEco LST中像元级特征的时间参数化，在昼夜不同时间保持空间锐度；ii）基于对CLDAS背景波动的逐像元调整来实现在所有天气条件下的时间连续性；iii）通过额外使用经偏差校正的多云估算影像，避免斑块效应并增强建模的稳健性。借助33景LandEco影像和逐日站点观测数据对本研究的逐日无缝LST估算进行误差评估，并与经典时空融合模型ESTARFM和经典年内温度循环ATC模型的模拟结果进行比较。结果表明本研究的平均绝对误差（MAE）为1.56K（基于LandEco影像）和2.56K（基于站点观测），在全天候逐日LST重建的空间变异性和时间连续性方面均优于ESTARFM和经典ATC建模。 （2）全天候逐小时LST构建与评估。在上述全天候逐日LST估算的基础上，参考CLDAS日内变化和时空权重，对两个最邻近的逐日LST估算进行日内插值，实现全天候逐小时LST估算。该方法简单而有效，能够结合ECOSTRESS昼夜观测优势和CLDAS日内连续动态背景约束，增强精细且连续的日内LST的刻画。将17景ECOSTRESS影像和逐小时站点观测作为统一参考，比较评估了本研究和ESTARFM、日内温度循环（DTC_INA08）生成的逐小时无缝LST。结果表明本研究在恢复时间连续性方面更优，总体误差最低，平均MAE为1.46K（基于ECOSTRESS影像）和2.29K（基于站点观测），其中白天的误差大于夜晚。进一步，与三种成熟的LST重建产品进行比较，显示本研究结果在时空分辨率和精度方面具有一定优越性。此外，评估了不同地表和天气条件下的LST估算精度，结果表明本研究的逐小时LST估算方法在不同土地覆盖类型上的性能无显著差异，但多云条件下的估算误差略大于晴空条件。 （3）城市局地热环境时空演变模式研究。基于全天候逐小时LST数据和LCZ图，计算基于LCZ的表面城市热岛强度（SUHII），刻画SUHII在日内逐时、季节等多时间尺度的演变特征，并利用分层聚类识别建筑LCZ类型的SUHII的典型日内演变模式。结果表明，北京城区主要建筑LCZ类型存在6种日内演变模式，其中LCZ 4、5（开放型高层和中层建筑）和LCZ 6、8、9（开放型、大型和稀疏型低层建筑）间存在明显差异。具体来说，LCZ 4和5主要表现为模式1、2和5，即在下午SUHII升高且在夜间保持较高值（>1.2 K）；而LCZ 6、8和9主要显示为模式3、4和6，即在下午SUHII下降且在夜间达到较低值（≤1.2 K）。进一步，借助地理探测器探究了城市形态、社会经济和气候气象等因素对SUHII多时空分异的独立和交互作用。结果显示，解释力最强的因子分别为增强型植被指数（EVI）（q=0.47）、国内生产总值（GDP）（q=0.39）和气温（TEM）（q=0.41）；而EVI∩GDP（q=0.80）和TEM∩EVI（q=0.86）则分别为白天和夜晚最强的交互因子。 本研究构建的LST时空重建方法同时克服了LST时空分辨率不足和时空间隙的问题，在生产长期可靠的全天候高时空分辨率LST数据集方面具有很大的发展潜力，有助于推动更广泛的LST应用。进一步地，本研究识别了不同月份和建筑LCZ类型的6种典型SUHII日内演变模式，并从独立和交互作用的角度探索了四季和昼夜SUHII空间异质性的影响因素，有助于加深对城市局地热环境时空演变模式和驱动因子的认知。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 107 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/208111]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 管永娟. 基于全天候高时空分辨率地表温度的城市局地热环境时空演变模式研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2024. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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