基于RTI的城市热岛效应变化分析研究-乌鲁木齐市为例

以乌鲁木齐市区为例，利用Landsat TM/ETM+第6波段数据反演地表温度,并计算出其相对温度指数(RTI)。从气温相对性、动态性的角度，对其相对温度指数的变化分布模式进行分析，得出城市热岛的变化特征及其空间分布规律。该方法避免了下垫面复杂性及地-气模型建立的困难性等因素对城市热岛效应变化分析研究的影响。     

基于RBF神经网络的临近空间气温预测模型

针对大气系统,特别是大气温度系统的复杂非线性动力学系统特性,对现有的临近空间(Near Space)的温度资料进行分析,并利用RBF神经网络建立了临近空间温度场预测模型。根据北纬10度到北纬50度、海拔20 km到80 km之间的临近空间的气温观测数据,利用遗传算法寻优RBF神经网络的隐层节点中心值,最后通过RBF神经网络预测临近空间的大气气温。仿真结果和实际的温度数据对比分析表明,使用该方法建模取得了比较好的效果。     

基于用户数据的空调负荷与气温关系研究

为有效管理高峰时段的空调负荷,配合政府部门做好电力需求侧管理工作提供理论依据。本文对2018年—2019年武汉市电网空调负荷与气温关系进行了全面的分析,利用回归分析方法进行了近两年空调负荷与日最值温度的相关性分析,给出了温度每改变1℃时空调负荷的变化幅度,着重分析了第二、三产业和居民中空调负荷与气温的关系。其中,首先提出了估计空调负荷的算法,并以基准负荷为基础来计算空调负荷,可以提高估计的可信度,并建立相应的数学模型来揭示气温对空调负荷的影响。通过上述研究得出相应结论:(1)空调负荷与气温相关性程度大小为城镇居民空调用电与温度相关性最高,第三产业其次,第二产业最低;(2)降温用电对温度的敏感性普遍高于采暖用电;(3)不同行业产业间的降温采暖负荷均存在较大差异,且具有不同的趋势特征。     

通过AVHRR数据研究中国陆面温度分异规律

近年来国内外利用遥感方法在陆面温度精确反演中开展了大量的研究工作,采用了一个在大区域上适用的由NOAA？AVHRR数据反演陆面温度的方法,反演中国晴空条件下各月和全年平均陆面温度,分析了中国陆面温度的分异规律,并与气温的分异规律作了对比,同时对中国土地利用／土地覆盖变化研究（LUCC）样带上的陆面温度变化进行了分析,这项工作从晴空条件重新认识了地面温度场的空间分异,对于研究中国陆地土壤蒸发,植物光合作用,土地覆盖的分布具有重要的指示意义。     

融合多源信息的地表气温插值研究

为了提高地表气温的插值精度,提出了融合多源信息的地表气温插值方法,该方法以地表气温和辅助信息之间显著相关为前提条件,利用多元地统计（拟协同克里金、基于局部变化均值的简单克里金、带外部漂移的克里金）来实现多源信息的融合。对中国720多个气象站2008年8月的月平均地表气温进行了空间插值实验,实验结果表明,综合考虑两种辅助信息的SKlm和KED插值方法最优,其原因在于：1）地表气温和海拔及地表温度显著相关,海拔反映地表气温的总体趋势,而地表温度更侧重反映它的局部趋势,综合考虑它们能更准确地预测地表气温。2）SKlm和KED均是基于非二阶平稳的插值方法,而地表气温的空间分布往往呈非平稳性,因此它们要优于其他方法。     

基于PID算法的炉窑温度串级控制系统设计

利用温度传感器、变送器、PLC及其配套的A/D转换器件MAD02和上位计算机,以炉窑为被控对象,以炉窑出口气温为主被控参数,以炉膛内的气温为副被控参数,以加热炉电阻丝电压为控制参数,以PLC为控制器,设计了炉窑温度串级控制系统,运用PID算法进行了PLC程序设计,实现了炉窑气温的定值控制;经调试实验证明,综合误差仅为0.926℃,充分满足了本系统误差范围在2℃以内的控制要求.     

利用GIS方法建立山区温度分布模型

提出了一种在气象站点实测数据基础上，利用ＧＩＳ技术建立山区温度分布模型的方法。通过建立数字地形模型（ＤＴＭ），获取影响山地温度分布的地形要素，并结合太阳年运动轨迹求出任一地点的天文太阳辐射值，同时考虑海拔高度、地理位置等影响气温的因素以及站点实测数据建立山区温度分布模型。     

决策树方法在气温预测中的应用

结合陕北某县30年的气象数据,利用决策树的CART分类方法,建立预测气温的决策树模型,为提高预测的正确率还尝试了分季节的温度预测模型。通过反复试验得到各个季节的最佳气温预测模型,为气象预测研究提供了一种参考方法。     

应用MODIS地表温度产品估计新疆典型区气温

根据遥感获取的地表温度估计气温在时空上的连续分布有重要意义。利用MODIS传感器反演的地表温度产品分别建立新疆克拉玛依气象站生长季节、非生长季节的地表温度和气温的线性回归模型以估计气温,并利用相同气象站不同时段、相同时段不同气象站的数据对该模型进行验证,最后得到新疆典型区内非生长季节的日最低、最高气温分布。结果表明:相对于MYD11A1产品,MOD11A1产品的地表温度数据能更好地估计气温;气温估计模型在生长季节效果欠佳,但在非生长季节结果较好,MOD11A1产品估计日最低气温的均方根误差和平均绝对误差分别为2.4℃~3.2℃、1.9℃~2.8℃,估计日最高气温的均方根误差和平均绝对误差分别为2.9℃~3.1℃、2.2℃~2.6℃,R2为0.91~0.96。     

基于静止气象卫星数据的地表温度遥感估算

基于分裂窗算法和地表温度日周期变化模型,探讨了利用多时相热红外遥感数据反演地表温度的方法。首先,利用分裂窗算法及地表温度日周期变化形式,推导了多时相遥感数据反演地表温度的方法。其次,利用辐射传输模型(MODTRAN),以2006年夏季在禹城观测的3 d地表温度、气温及大气水汽数据做为输入参数、变化观测角及比辐射率,模拟了一日多个时刻与风云二号(F-2D)波谱响应函数一致的亮温数据,基于此,模拟数据库对所提算法进行了检验。最后,利用2010年9月30日FY-2D多时相热红外数据对新疆区域地表温度进行了反演,并与相应时刻的MODIS地表温度产品进行了比较。结果表明：利用模拟遥感数据反演地表温度,模拟值与估算值的相关系数达0.9,均方根误差在1.5 K以内;利用在轨FY-2D热红外数据反演得到的地表温度与MODIS温度产品趋势基本一致,两者的相关性达到了0.5,均方根误差为4.4 K。需要说明的是,此方法仅满足于晴朗无云的条件。     

基于热红外遥感的城市热场形成机制及特征分析--以成都市为例

利用LANDSAT5的TM6热红外数据和实时的地表温度，优选了一种方法进行成都市地面温度场反演，根据反演结果对成都市地表温度场分布特征进行了分析，同时定量分析了植被覆盖和水域廊道对地表温度场分布的影响，定量分析的结果对城市区域布局和规划有积极意义。     

TM热红外波段等效比辐射率估算

地表比辐射率是热红外遥感获取地表温度必不可少的参数。目前,实验室或野外实际测量的都是8~14um热红外波段范围内的地表比辐射率,这与Landsat 5 TM热红外波段10.4~12.5um范围内的地表比辐射率还存在着一定的差异。本文将着重探讨TM热红外范围内地表比辐射率的估算方法,然后根据估算出的地表比辐射率,利用覃志豪等提出的单窗算法[1~2],对北京城八区进行地表温度反演。结果表明,该方法能获得较为合理的地表温度反演结果。     

A C++ program for retrieving land surface temperature from the data of Landsat TM/ETM+ band6

A C++ language-based software tool for retrieving land surface temperature (LST) from the data of Landsat TM/ETM+ band6 is developed. It has two main functional modules: (1) Three methods to compute the ground emissivity based on land use/cover classification image, NDVI image and the ratio values of vegetation and bare ground and (2) Converting digital numbers (DNs) from TM/ETM+ band6 to LST. In the software tool, Qin et al.'s mono-window algorithm and Jiménez-Muňoz and Sobrino's single channel algorithm are programmed to retrieve LST. It will be a useful software tool to study the thermal environment of ground surface or the energy balance between the ground and the bottom atmosphere by using the thermal band of Landsat TM/ETM+.     

城市建筑材质—地表温度关系的多源遥感研究

利用PROBA CHRIS遥感影像对北京城市建筑材质和自然地表进行基于光谱先验知识的分层分类提取,并与Landsat5 TM热红外数据反演得到的北京城市地表温度叠加,采用统计学方法定量分析了主要建筑材质、自然地类与地表温度的关系,并重点就不同建筑材质对城市热岛的影响及其表面特性所起作用进行了分析。结果表明：北京城区中的砖瓦房表面温度最高,比其他材质高0.3K~4.0K,比自然地类高5.1K~7.8K;金属结构表面温度略低;混凝土、水泥和沥青的平均温度相当,他们是城市热环境异常的主要来源之一;另外,城市中的玻璃幕墙能够有效地降低其表面温度,比其它材质低3.3K~4.0K。反照率、热惯量和热传导性是建筑材质影响城市地表温度的3个重要表面特性,对于不同材质,它们存在较大差异。     

针对TM6有效波长的计算方法及其对地温反演的影响研究

相对NOAA-AVHRR及MODIS的热波段而言,Landsat TM6有更高的空间分辨率;因而更适合于地面热力场分布特征及微环境研究的准确分析需要。有效波长的确定对反演地表温度有重要影响。本文根据Landsat5及Landsat7 TM6对波长的光谱响应函数(RSR),推导出相应的有效波长值并分析其对地温反演的影响。分析结果表明,一般情况下,就Landsat5而言,用中心波长反演地表温度不会有太大影响;但利用Landsat7反演地表温度时则必须使用有效波长,因为中心波长可能会导致较大的地表温度反演误差。     

基于Landsat TM图像的北京城市地表温度遥感反演研究

利用北京地区Landsat TM热红外波段数据，采用单通道算法反演得到北京地区地面温度分布图。从反演结果可以看出，北京城区地面温度比郊区地表温度高，郊区地表温度较低，密云水库、官厅水库等水体的温度最低，总体上北京城市热岛效应显著。地表比辐射率是通过Van经验公式反演得到，通过对比分析，表明该方法对自然地表的比辐射率反演效果较好。     

利用TM6数据反演陆地表面温度新算法研究

陆地表面温度(LST)反演一直是热红外遥感研究中的一大难题。虽然TM 6数据具有较高的空间分辨率(120 m),但由于只有一个热通道,要得到地表真实温度,原来需要利用辐射传输方程的方法,实时资料的缺乏限制了该方法的应用。因而由TM 6数据得到的通常都是星上亮度温度,而星上亮度温度与实际地表温度差距较大,因此,其反演的温度精度不高。而单窗算法和普适性单通道算法的提出为从TM 6数据较高精度地反演陆地表面温度提供了可能。分析和研究了这两个新的单通道温度反演算法,并针对北京市的实际情况,利用2005年5月6日的TM数据对北京市的陆地表面温度进行了反演,并用实地测量数据进行了比较验证。结果表明这两种温度反演算法都取得了较高的精度,它们的rm sd值分别为1.38°和2.18°。     

使用单窗算法研究北京城区热岛效应

随着全球变暖和城市化进程的加快,大城市城区的热岛效应日益严重。城市下垫面对地表能量交换的影响巨大,引起地表温度分布的不均一性。遥感技术的发展为地表温度的反演提供了可能。近年来人们使用劈窗算法对均一的海面温度的反演很成功,但是受空间分辨率的限制以及陆面的不均一性,陆面温度的反演一直是一个没有解决好的问题。覃志豪提出了一种TM热红外波段单窗算法,可以利用辅助气象资料快速计算出地表温度。本文以北京市城区为研究区,采用LandsetETM第6波段的单窗算法,反演了亮度温度和地表实际温度,分析了城市下垫面情况下NDVI与地表温度的相关关系,并解释了北京城区热岛在空间上的分布及其可能的原因。结果表明:北京市城区热岛效应显著;地表温度与NDVI相关性显著;城区绿地和水体在区域的温度分布中起到重要作用。     

波谱响应函数和波宽对地表温度反演的影响

分析了波谱响应函数和波宽对红外数据反演地表温度的影响。结果表明,波谱响应函数对温度反演的影响与传感器波段设置相关,误差随波宽变大而增加。Landsat、CBERS和环境卫星等宽波段红外数据的通道辐亮度和温度的关系,用有效波长比中心波长代替积分效果更好,但都存在一定误差,针对这些传感器数据的单通道算法须考虑波谱响应的差别。窄波段的MDIS地表温度反演,有效波长比中心波长代替积分效果更好,能满足精度要求。Terra和Aqua的MODIS波谱响应函数差别很小,可相互结合提高地表温度的反演精度。