【摘 要】
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夜间灯光数据是估算人为热通量(AHF)的重要数据,但当前应用最广的DMSP/OLS和Suomi-NPP/VIIRS夜间灯光数据由于受限于粗糙的空间分辨率,而无法刻画城市内部的AHF分布细节。中国2018年6月发射的Luojia 1-01卫星所获取的130 m高空间分辨率夜间灯光数据,则有望解决这一问题。因此本文利用Luojia 1-01夜间灯光数据,通过将统计年鉴中的能源统计数据细化至福建省84个
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:31971639); 福建省自然科学基金(编号:2020J05193); 福建省教育厅中青年教师教育科研项目(编号:JAT190403); 福建工程学院本科教学改革研究项目(编号:2022JG021)~~;
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夜间灯光数据是估算人为热通量(AHF)的重要数据,但当前应用最广的DMSP/OLS和Suomi-NPP/VIIRS夜间灯光数据由于受限于粗糙的空间分辨率,而无法刻画城市内部的AHF分布细节。中国2018年6月发射的Luojia 1-01卫星所获取的130 m高空间分辨率夜间灯光数据,则有望解决这一问题。因此本文利用Luojia 1-01夜间灯光数据,通过将统计年鉴中的能源统计数据细化至福建省84个县(市、区),然后与3个夜间灯光指数(NTLnor、HSI、VANUI)进行回归分析,分别构建了基于这3个指数的福建省AHF空间估算模型,并采用交叉验证法对其进行筛选。结果显示:(1)在3个指数中,基于VANUI的乘幂估算模型的R~2最高,且RMSE最小,因此精度最高;(2)利用VANUI乘幂估算模型反演得到的2018年福建省年均AHF为0.88 W/m~2,其中厦门市的年均AHF最高,达10.98 W/m~2,泉州、莆田、福州、漳州等沿海城市次之,年均值在0.98—1.95 W/m~2,而宁德、龙岩、三明、南平等城市的AHF则较低,均值在0.38—0.46 W/m~2;(3) Luojia 1-01夜间灯光数据可以揭示城市内部的AHF分异细节。根据用地属性和功能的不同,AHF数值表现为:城市集中商业区>大型市政公共设施区>城市主干道>城市住宅区>近郊住宅区。研究表明,基于Luojia 1-01夜间灯光数据建立的AHF估算模型可以较好地揭示城市尺度AHF的空间分异情况。
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