【摘 要】
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为了探索城镇化地区热岛的时空变化特征,采用2015年覆盖广州市的1 km空间分辨率MOD13A3月合成归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据、用Landsat
【机 构】
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广州地理研究所,广东省遥感与地理信息系统应用重点实验室,广东省地理空间信息技术与应用公共实验室,中国科学院广州地球化学研究所,中国科学院大学,广西壮族自治区地理信息测绘院,广东省气象探测数据中心
【基金项目】
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广东省科学院实施创新驱动发展能力建设专项资金项目“结合地统计学与多源遥感数据时空融合的高时空分辨率城市地表温度反演”(编号:2017GDASCX-0804);广东省科学院平台环境与能力建设专项资金项目“广东省地理信息产业公共服务云平台”(编号:2016GDASPT-0103)共同资助;广东省引进创新创业团队项目“地理空间智能与大数据创新创业团队”(编号:2016ZT06D336);广东省科技计
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为了探索城镇化地区热岛的时空变化特征,采用2015年覆盖广州市的1 km空间分辨率MOD13A3月合成归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据、用Landsat8 OLI提取的归一化建筑指数(normalized difference build-up index,NDBI)数据以及不同季节的气象站点近地表气温数据,运用相关性分析方法,研究近地表气温与NDVI和NDBI的相互关系;在此基础上,应用空间自回归方法构建不同季节的近地表气温与NDVI和NDBI的空间自回归模型,定量分析广州地区近地表气温与NDVI和NDBI的空间关系,并与普通回归模型进行比较分析。结果表明,不同季节的NDVI与近地表气温呈负相关,NDBI与近地表气温呈正相关;与普通线性回归模型相比,空间滞后模型与空间误差模型的拟合效果最优;通过比较分析相关系数(R~2)值、赤池信息量准则(Akaike information criterion,AIC)值及回归模型残差的莫兰指数(Moran index,Moran’s I),发现空间滞后模型的拟合效果略优于空间误差模型;从春季到秋季,NDVI对近地表气温的影响大于NDBI对近地表气温的影响;在空间滞后模型中,显著的、正的空间自回归系数表明,气象站点的近地表气温受到相邻气象站点的近地表气温的显著正影响。
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