大兴安岭地区2001—2019年地表温度时空分布及影响因素分析
发布时间:2021-04-21 06:40
作为分析区域尺度上气候变化特征的重要参数,地表温度(Land Surface Temperature,LST)可反映地表能量及水分循环过程。研究地处我国高纬度且对于生态环境敏感的大兴安岭地区,选取2001—2019年期间LST的相关数据进行分析。利用MODIS LST产品和研究区内气象站点实测值,通过线性回归及皮尔森相关分析等方法,探讨LST时空分布情况及其与地形和气象因子的关系。结果表明,研究区近19 a的LST具有由西北向东南递增的趋势,年均值在1~3℃的区域占63%,月均最高和最低值分别为38.93℃和-27.80℃。LST具有"升高—降低—升高—降低"波动上升的特征,秋、冬两季气候倾向率相对于春夏季高,为0.265℃/a和0.871℃/a,呈现干暖化的趋势。LST的升降过程会受到地形、空气湿度、污染物含量和太阳辐射等因子综合影响,其中海拔、气温和降水量为主控因素,平均水气压和日照时数次之。研究结果可为大兴安岭地区气候资源利用和维护生态平衡提供科学依据。
【文章来源】:森林工程. 2020,36(06)
【文章页数】:10 页
【文章目录】:
0 引言
1 研究区概况
2 数据与方法
2.1 数据源与处理
2.2 研究方法
2.2.1 气候倾向率
2.2.2 像元统计分析
2.2.3 相关分析法
2.2.4 MODIS LST数据精度检验
3 结果与分析
3.1 地表温度空间格局
3.2 地表温度时序变化
3.3 地气温差变化分析
4 讨论
4.1 地形因子与LST的相关关系
4.2 气象因子与LST的相关关系
5 结论
本文编号:3151264
【文章来源】:森林工程. 2020,36(06)
【文章页数】:10 页
【文章目录】:
0 引言
1 研究区概况
2 数据与方法
2.1 数据源与处理
2.2 研究方法
2.2.1 气候倾向率
2.2.2 像元统计分析
2.2.3 相关分析法
2.2.4 MODIS LST数据精度检验
3 结果与分析
3.1 地表温度空间格局
3.2 地表温度时序变化
3.3 地气温差变化分析
4 讨论
4.1 地形因子与LST的相关关系
4.2 气象因子与LST的相关关系
5 结论
本文编号:3151264
本文链接:https://www.wllwen.com/projectlw/qxxlw/3151264.html