近30年来,复杂的气候变化与剧烈的人类活动造成江苏省海岸带生态演变剧烈,且呈现显著的空间异质性。植被净初级生产力(NPP)和地表温度(LST)是生态系统的2个关键参数,通过将1990−2020年Landsat遥感影像与CASA计算模型和相关性分析等方法...近30年来,复杂的气候变化与剧烈的人类活动造成江苏省海岸带生态演变剧烈,且呈现显著的空间异质性。植被净初级生产力(NPP)和地表温度(LST)是生态系统的2个关键参数,通过将1990−2020年Landsat遥感影像与CASA计算模型和相关性分析等方法结合,分析了江苏海岸带NPP和LST的时空变化及影响因素,结果表明:①由于人类对沿海滩涂资源的利用以及养殖业的发展等,江苏海岸带范围随岸线不断变化,岸线逐步向海推进,且南部向海推进范围大于北部。②近30年来,江苏海岸带NPP和LST呈现出显著的时空异质性特征。时间上1990、2000、2010、2020年代的NPP月均值分别为102.88、88.23、156.62、98.90 g C·m^(−2),呈现下降-上升-下降趋势,而LST月均值分别为32.6、31.7、28.3、37.6℃,呈现先下降后上升的趋势。空间上,NPP与LST在江苏海岸带南北分布呈现出一定差异性。③地表覆盖类型是影响江苏海岸带NPP和LST时空异质性的主要因素。林地的NPP最高,养殖池塘NPP最低;人工建筑的LST值最高,湿地、水域与养殖池塘的LST值相对较低。此外,随着气温升高,NPP和LST有逐渐上升的趋势,而植被覆盖度的升高则导致NPP上升和LST下降。展开更多
文摘近30年来,复杂的气候变化与剧烈的人类活动造成江苏省海岸带生态演变剧烈,且呈现显著的空间异质性。植被净初级生产力(NPP)和地表温度(LST)是生态系统的2个关键参数,通过将1990−2020年Landsat遥感影像与CASA计算模型和相关性分析等方法结合,分析了江苏海岸带NPP和LST的时空变化及影响因素,结果表明:①由于人类对沿海滩涂资源的利用以及养殖业的发展等,江苏海岸带范围随岸线不断变化,岸线逐步向海推进,且南部向海推进范围大于北部。②近30年来,江苏海岸带NPP和LST呈现出显著的时空异质性特征。时间上1990、2000、2010、2020年代的NPP月均值分别为102.88、88.23、156.62、98.90 g C·m^(−2),呈现下降-上升-下降趋势,而LST月均值分别为32.6、31.7、28.3、37.6℃,呈现先下降后上升的趋势。空间上,NPP与LST在江苏海岸带南北分布呈现出一定差异性。③地表覆盖类型是影响江苏海岸带NPP和LST时空异质性的主要因素。林地的NPP最高,养殖池塘NPP最低;人工建筑的LST值最高,湿地、水域与养殖池塘的LST值相对较低。此外,随着气温升高,NPP和LST有逐渐上升的趋势,而植被覆盖度的升高则导致NPP上升和LST下降。
文摘目前还没有基于国产卫星的1 km分辨率的全天候陆表温度(LST)产品,FY-3D卫星提供了中分辨率成像仪(MERSI)Ⅱ型1 km分辨率晴空LST产品与微波成像仪(MWRI)25 km全天候LST产品,因此可结合两者优势开展全天候1 km分辨率LST的融合研究。基于地理加权回归(GWR)方法,选择海拔、FY-3D归一化植被指数和归一化建筑指数等建立GWR模型对FY-3D/MWRI 25 km LST降尺度到1 km,并与MERSI 1 km LST进行融合;同时针对MWRI轨道间隙,利用前后1天融合后的云覆盖像元1 km LST进行补值,可以得到接近全天候下的1 km LST。基于以上融合算法,选择了中国区域多个典型日期FY-3D/MERSI和MWRI LST官网产品进行了融合试验,并利用公开发布的全天候1 km LST产品(TPDC LST)对FY-3D 1 km LST融合结果进行了评估。研究结果表明,基于GWR法的LST降尺度方法,可以有效避免传统微波LST降尺度方法中存在的“斑块”效应和局地温度偏低等问题;LST融合结果有值率从融合前的22.4%~36.9%可提高到融合后69.3%~80.7%,融合结果与TPDC LST的空间决定系数为0.503~0.787,均方根误差为3.6~5.8 K,其中晴空为2.6~4.9 K,云下为4.1~6.1 K;分析还表明目前官网产品FY-3D/MERSI和MWRI LST均存在缺值较多与精度偏低等问题,显示其存在较大改进潜力,这有利于进一步改进FY-3D LST融合质量。
