考虑地表覆盖的气温遥感估算及对空间插值数据的改进

【摘要】：通过分布在各处的气象站点只能获取有限的点尺度上的气温信息,空间上是间断的,不便于在区域面尺度上开展细节的研究。利用空间插值方法对已有站点数据进行处理可以获得空间连续的气温数据,但插值结果受制于能获取资料站点的密度,在站点分布稀疏的区域很难得到精确的插值效果。遥感技术可以实现空间连续观测,但受卫星过境时间的影响,在时间上出现间断点。为实现时间连续、空间亦连续的区域温度的监测,本文考虑地表覆盖及其他因素的影响,建立地表温度与气温的关系模型,既能在有空间连续地表温度的情况下推算气温,以改进气温空间插值,又能在非遥感卫星过境时间导致地表温度未知的情况下,估算长时间序列的地表温度,为科学掌握区域温度场及热环境时空变化规律提供依据。 本文的主要研究内容如下： (1)基于气象站点观测数据的气温空间插值与方法比较 基于北京市100个气象站点的气温数据,运用反距离权重法、样条函数法、克里金法对观测气温进行空间插值,从结果区间及误差两个角度对三种方法进行了比较分析,结果表明,样条函数法的结果区间要远大于实测区间,且误差和离散程度都较大；反距离权重法易在插值点分布不均匀的局部地区出现圆形的异常高温区或低温区；克里金法受采样点密度和分布的影响最小,结果相对最客观。 (2)基于遥感(MODIS)数据的地表温度及其地表覆盖影响下的分布特征研究 基于MODIS8天合成的地表温度产品数据,研究北京市地表温度的空间分布特征和季节分布特征,结果表明,高温区密集分布在中心城区及南部地区,整体呈现出由内向外逐渐降低的趋势；在季节上表现为夏季跨度最大,冬季跨度最小的特点。利用不透水面这一反映下垫面性质的指标,研究地表覆盖对温度的影响。基于VIS模型反演不透水率,并分析不透水率与地表温度的关系,结果表明,二者呈现较强的正相关性。 (3)考虑地表覆盖影响的气温估算及其对空间插值数据的改进 由于插值方法只考虑了样本点之间的空间关系,并未考虑地表覆盖的影响[58],在站点分布稀疏区域效果不佳。本文基于遥感数据反演得到的地表温度,考虑降雨量、地表覆盖、季节等因素,采用分段线性回归分析方法建立不同条件下的气温估算模型,结果表明：估算方程能较好的实现地表温度-气温的推算。利用算术杂交算法,实现对插值数据的改进,结果表明：改进后的绝对误差大大降低。