全 文 ：
摇 摇 摇 摇 摇 生 态 学 报
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摇 摇 第 猿源卷 第 员圆期摇 摇 圆园员源年 远月摇 渊半月刊冤
目摇 摇 次
中国景观生态学发展历程与未来研究重点 陈利顶袁李秀珍袁傅伯杰袁等 渊猿员圆怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
城市景观格局演变的水环境效应研究综述 黄摇 硕袁郭青海 渊猿员源圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
多功能景观研究进展 汤摇 茜袁丁圣彦 渊猿员缘员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
空间形态受限型城市紧凑发展研究要要要以厦门岛为例 黄摇 硕袁郭青海袁等 渊猿员缘愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
紫金山森林公园降温效应影响因素 闫伟姣袁孔繁花袁尹海伟袁等 渊猿员远怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
城市公园景观空间结构对其热环境效应的影响 冯悦怡袁胡潭高袁张力小 渊猿员苑怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于 韵宰粤的低丘缓坡建设开发适宜性评价要要要以云南大理白族自治州为例
刘焱序袁彭摇 建袁韩忆楠袁等 渊猿员愿愿冤
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生态安全条件下土地利用格局优化要要要以皇甫川流域为例 喻摇 锋袁李晓兵袁王摇 宏 渊猿员怨愿冤噎噎噎噎噎噎噎
新疆玛纳斯河流域 圆园园园要圆园员园年土地利用 辕覆盖变化及影响因素 刘金巍袁靳甜甜袁刘国华袁等 渊猿圆员员冤噎噎噎
基于 郧陨杂和 砸杂的赣江上游流域土地利用动态趋势分析 鲁燕飞袁彭摇 芳袁万摇 韵袁等 渊猿圆圆源冤噎噎噎噎噎噎噎
员怨缘源要圆园员园年三江平原土地利用景观格局动态变化及驱动力 刘吉平袁赵丹丹袁田学智袁等 渊猿圆猿源冤噎噎噎噎
基于斑块评价的三峡库区腹地坡耕地优化调控方法与案例研究 王永艳袁李阳兵袁邵景安袁等 渊猿圆源缘冤噎噎噎噎
贵州省山地鄄坝地系统土地利用与景观格局时空演变 李阳兵袁姚原温袁谢摇 静袁等 渊猿圆缘苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎
中国西南地区土地覆盖情景的时空模拟 李摇 婧袁范泽孟袁岳天祥 渊猿圆远远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于移动窗口法的岷江干旱河谷景观格局梯度分析 张玲玲袁赵永华袁殷摇 莎袁等 渊猿圆苑远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于植被覆盖度的藏羚羊栖息地时空变化研究 赵海迪袁刘世梁袁董世魁袁等 渊猿圆愿缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
西南峡谷型喀斯特坡地土壤微生物量 悦尧晕尧孕 空间变异特征 范夫静袁黄国勤袁宋同清袁等 渊猿圆怨猿冤噎噎噎噎噎
峡谷型喀斯特不同生态系统的土壤微生物数量及生物量特征 谭秋锦袁宋同清袁彭晚霞袁等 渊猿猿园圆冤噎噎噎噎噎
长三角地区土地利用时空变化对生态系统服务价值的影响 刘桂林袁张落成袁张摇 倩 渊猿猿员员冤噎噎噎噎噎噎噎
基于视觉廊道的青藏铁路沿线旅游动态景观评价 张瑞英袁席建超袁姚予龙袁等 渊猿猿圆园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于 砸杂与 郧陨杂的农村居民点空间变化特征与景观格局影响研究 任摇 平袁洪步庭袁刘摇 寅袁等 渊猿猿猿员冤噎噎噎
生态系统保护现状及保护等级评估要要要以江西省为例 樊乃卿袁张育新袁吕一河袁等 渊猿猿源员冤噎噎噎噎噎噎噎噎
崇明东滩盐沼植被变化对滩涂湿地促淤消浪功能的影响 任璘婧袁李秀珍袁杨世伦袁等 渊猿猿缘园冤噎噎噎噎噎噎噎
基于气候尧地貌尧生态系统的景观分类体系要要要以新疆地区为例 师庆东袁王摇 智袁贺龙梅袁等 渊猿猿缘怨冤噎噎噎噎
黄土丘陵沟壑区景观格局演变特征要要要以陕西省延安市为例 钟莉娜袁赵文武袁吕一河袁等 渊猿猿远愿冤噎噎噎噎噎
不同干扰背景下农业景观异质性要要要以巩义市为例 张晓阳袁梁国付袁丁圣彦 渊猿猿苑愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
山西高原草地景观的数量分类与排序 张先平袁李志琴袁王孟本袁等 渊猿猿愿远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
山区夏季地表温度的影响因素要要要以泰山为例 孙常峰袁孔繁花袁尹海伟袁等 渊猿猿怨远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
典型岩溶洼地土壤水分的空间分布及影响因素 张继光袁苏以荣袁陈洪松袁等 渊猿源园缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于移动窗口法的豫西山地丘陵地区景观异质性分析 李栋科袁丁圣彦袁梁国付袁等 渊猿源员源冤噎噎噎噎噎噎噎噎
桂西北喀斯特区域植被变化趋势及其对气候和地形的响应 童晓伟袁王克林袁岳跃民袁等 渊猿源圆缘冤噎噎噎噎噎噎
喀斯特与非喀斯特区域植被覆盖变化景观分析要要要以广西壮族自治区河池市为例
汪明冲袁王兮之袁梁钊雄袁等 渊猿源猿缘冤
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不同干扰背景下景观指数与物种多样性的多尺度效应要要要以巩义市为例
董翠芳袁梁国付袁丁圣彦袁等 渊猿源源源冤
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石栎鄄青冈常绿阔叶林土壤有机碳和全氮空间变异特征 杨摇 丹袁项文化袁方摇 晰袁等 渊猿源缘圆冤噎噎噎噎噎噎噎
湘中丘陵区南酸枣阔叶林群落特征及群落更新 易摇 好袁邓湘雯袁项文化袁等 渊猿源远猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于 砸月云晕的桂西北喀斯特区植被碳密度空间分布影响因素分析 张明阳袁王克林袁邓振华袁等 渊猿源苑圆冤噎噎噎
期刊基本参数院悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝鄢员怨愿员鄢皂鄢员远鄢猿缘圆鄢扎澡鄢孕鄢 预 怨园郾 园园鄢员缘员园鄢猿远鄢圆园员源鄄园远
室室室室室室室室室室室室室室
封面图说院 空间发展受限城市的厦门要要要在我国城市化进程中袁中小城市在城镇体系建设中处于中间环节袁起到了联系大城市
和小城镇的作用遥 但是袁每个城市由于发展历史尧社会经济结构尧自然地理形态等因素的不同袁都有其发展的特性袁
这些问题都必须要因地制宜地去把握遥 例如袁厦门岛相对隔离袁没有多余的发展空间袁该城市以居住功能为主袁城市
功能较为单一袁公共服务功能和商业服务功能比例较小遥 研究这样紧凑型的城市发展必须要考虑该城市结构转换
的承受力袁周边社会经济环境以及居民的生活习惯等遥
彩图及图说提供院 陈建伟教授摇 北京林业大学摇 耘鄄皂葬蚤造院 糟蚤贼藻泽援糟澡藻灶躁憎岳 员远猿援糟燥皂
第 34 卷第 12 期
2014年 6月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.34,No.12
Jun.,2014
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家自然科学基金资助项目(31170444);中央高校基本科研业务费专项资助
收稿日期:2013鄄10鄄31; 摇 摇 修订日期:2014鄄04鄄01
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: fanhuakong@ 163.com
DOI: 10.5846 / stxb201310312626
孙常峰,孔繁花,尹海伟,闫伟姣,许峰,任怡静.山区夏季地表温度的影响因素———以泰山为例.生态学报,2014,34(12):3396鄄3404.
Sun C F, Kong F H, Yin H W, Yan W J, Xu F, Ren Y J.Analysis of factors affecting mountainous land surface temperature in the summer: a case study
over Mount Tai.Acta Ecologica Sinica,2014,34(12):3396鄄3404.
山区夏季地表温度的影响因素
———以泰山为例
孙常峰1,孔繁花1,*,尹海伟2,闫伟姣1,许摇 峰1,任怡静2
(1. 南京大学国际地球系统科学研究所, 南京摇 210023; 2. 南京大学建筑与城市规划学院, 南京摇 210093)
摘要:以泰山为例,应用夏季的 Landsat 5的 TM6为基本数据源,基于单窗算法定量反演了泰山地表面温度(LST),在此基础上
首先探讨了 LST与地形因子的关系,然后比较了归一化水汽指数(NDMI)和归一化植被指数(NDVI)在表达山区 LST 上的效
力,最后利用逐步回归分析法,构建出 LST与地形因子、NDMI的回归方程,应用偏相关系数,得出各个因子对 LST的影响程度。
结果表明:1)在地形因子中,影响 LST的主要因素是海拔,随海拔升高呈自然对数形式降低,相比而言,坡度、坡向以及太阳入
射能量的影响则很小;2)在没有水体时,NDVI 与 NDMI 都能有效地表达山区的 LST,LST 与 NDVI 间是二次项负相关关系,与
NDMI间是线性负相关关系,在表达 LST上 NDMI比 NDVI更有效;3)综合分析表明,地表水汽特征是其表面温度最主要的影响
因素,其次是海拔。 研究结果将为山区地表温度空间分异性特征及形成机制的研究提供科学的参考。
关键词:地表温度;地形因子;归一化水汽指数;归一化植被指数;泰山
Analysis of factors affecting mountainous land surface temperature in the
summer: a case study over Mount Tai
SUN Changfeng1, KONG Fanhua1,*, YIN Haiwei2, YAN Weijiao1, XU Feng1, REN Yijing2
1 International Institute for Earth System Sciences, Nanjing University, Nanjing 210023, China
2 School of Architecture and Urban Planning, Nanjing University, Nanjing 210093, China
Abstract: Most of the previous studies related to land surface temperature (LST) are mainly focused on the investigation of
urban heat island; however, little has been done on the mountainous area that are usually far away from cities. In this
study, using the Landsat 5 Thematic Mapper (TM) at Mount Tai, firstly, the LST was retrieved based on the Mono鄄window
Algorithm; and then the impacts on the LST from several factors including the topography, normalized difference moisture
index (NDMI) and normalized difference vegetation index (NDVI) were analyzed though correlation analysis; accordingly,
the regression equation between LST and topographic factors as well as NDMI was developed by stepwise regression analysis,
the variable coefficients in the regression equation were interpreted using nonstandard regression coefficient, and then the
impact of each factor on LST was quantized by partial correlation coefficient. The results show that: 1) In summer,
elevation significantly affects the LST and has a significantly negative natural logarithm correlation rather than a negative
linear correlation with it. However, the influence of slope, aspect and incident solar energy is not very significant, LST has
a weak correlation with each of them; 2) NDVI and NDMI effectively express LST in mountainous areas if water is absent on
surface. LST and NDVI have a negative quadratic correlation. In addition, with the increase of NDVI, the LSTs over areas
covered by dense vegetation (NDVI>0.5) will appear a “ saturation冶 phenomenon. Meanwhile, LST and NDMI have a
simple but stable negative linear correlation. When compared with NDVI, NDMI is more effective and more applicable at a
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large scale for the expression of LST;3) The comprehensive analysis shows that land surface moisture characteristic is the
main factor affecting the LST, and then followed by the elevation. In comparison with the impacts of these two primary
factors, those from the other factors are relatively insignificant. These results will provide important information on the
examination of the spatial pattern and mechanism of LST across mountainous areas.
Key Words: land surface temperature; topographic factors; NDMI; NDVI; Mount Tai
摇 摇 从气候学意义上看,影响温度空间分布的因素
主要包括宏观地理条件(经、纬度以及宏观的气候背
景条件等)、局地地形条件(海拔、坡度、坡向、遮蔽度
等)以及下垫面性质(土壤、植被状况)等[1]。 目前
在下垫面性质影响地表温度特征的研究较多。 地表
热特征主要由土壤湿度和植被覆盖确定[2鄄3]。 因此,
许多学者应用植被指数(NDVI)来定量分析地表温
度(LST) [4鄄5],并大都发现两者之间存在着明显负相
关关系[6鄄9]。 但不少研究同时发现 NDVI 在表征地
表温度上有其局限性,地表温度与 NDVI特征空间有
时呈三角形,难以用简单的函数关系加以描述[10鄄12]。
为了能够更好的量化与表征地表植被特征,有些学
者开始探寻新的替代性指标。 Wilson[13]在森林管理
与采伐的研究中发现应用归一化水汽指数(NDMI)
比 NDVI指数更容易鉴别出不同的采伐或森林干扰
类型。 钱乐祥[3]在城市热岛的研究中也发现 NDMI
比 NDVI更适合表达地表热特征。 然而,以山区作为
研究区比较 NDVI 和 NDMI 对地表温度影响的研究
目前并不多见。
除了下垫面性质之外,地形也是地表温度的重
要影响因素[14鄄15]。 Bailey[16]研究发现海拔每升高
1000 m,温度平均下降 6.4 益,但这一规律具有地域
特征。 Wilson[17]指出,除了海拔,地表温度可以表示
成纬度、坡度、坡向、地形阴影和时间的函数。 因为
太阳入射能量对维持地表能量平衡具有重要影响,
特别是在地形复杂的地区,影响更加显著[18]。
Martin[15]将山区植被冠层温度表示成海拔与太阳入
射角的函数,并获得了较理想的结果,为研究地形对
地表温度的影响提供了依据。 然而,目前国内对于
山区地表温度反演及影响因素特征分析的研究还不
多见。
本文将以泰山作为研究对象,利用泰山的 TM
卫星遥感影像数据、ASTGTM2 高程数据、MODIS 影
像,在综合考虑了泰山地区的下垫面特征、局地地形
条件、太阳入射能量的基础上,首先分别探讨了每类
因子与地表温度的统计学特征,然后利用逐步回归
法综合分析了地表温度和归一化指数、地形因子之
间的关系,以期为了解山区地表温度空间分异特征
及形成机制提供科学的理解与借鉴。
1摇 研究区概况
泰山是中国五岳之首,主峰玉皇顶海拔 1545 m,
位于泰安市城北,地理位置 117毅06忆15义E,36毅15忆17义
N。 泰山地势差异显著,地形起伏大,总体地势呈现
北高南低、西高东低的特征,在不到 10 km 的水平距
离内,玉皇顶与其山前平原相对高差达 1300 m 以
上。 泰山的山麓区域气候属于暖温带半湿润大陆季
风气候类型,四季分明,夏季炎热多雨,冬季寒冷干
燥。 气温日、年较差比较平缓,具有高山气候的特
点。 气温垂直变化明显,山下 1 月均温-3 益,山顶
-9 益,山下 7 月均温 26 益,山顶 18 益。 泰山森林
类型主要包括针叶林、落叶阔叶林、针阔混交林等,
植被覆盖率 90% 以上。 主要植被种类有麻栎
(Quercus acutissima)、栓皮栎(Quercus variabilis)、刺
槐(Robinia pseudoacacia L)、枫杨(Pterocarya stenoptera)、
侧柏(Platycladus orientalis)、油松(pinus tabuliformis)、落
叶松(Larix gmelinii)、苔草(Carex spp)等。 本文选取
的研究区位于济南市的历城区、长清区与泰安市泰
山区、岱岳区 4个市辖区交界处,研究区边界南面基
本上与 200 m等高线重合,北面沿山谷划定,总面积
147.85 km2。
2摇 数据和研究方法
2.1摇 数据来源与预处理
2.1.1摇 数据来源
本文的主要基础数据包括:1)2006年 6月 19日
的 Landsat 5 TM影像,条带号 122—35,其中 TM6 热
红外波段分辨率 120 m,从 USGS 网站获取时,已被
重采样至 60 m,其余波段 30 m,云量 0%;2)MODIS
影像,MOD07 L2为 MODIS每天的大气剖面数据,空
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间分辨率为 5 km,影像拍摄时间比 TM 影像晚 15
min,大气状况短时间内的影响可以忽略,因此利用
MOD07估计单窗算法的大气含水量;3) ASTGTM2
DEM数据,于 2011年 10月发布的,全球水平空间分
辨率为 30 m,海拔精度 17 m。
图 1摇 研究区区位图
Fig.1摇 Location of the study area
2.1.2摇 数据预处理
NDVI与 NDMI 的物理依据是地物反射率的差
异,而 TM 影像存储的为 DN 值,所以需要对 TM 影
像进行辐射校正,将 DN 值转换成真实的地表反射
率。 MODIS产品原始的投影为正弦投影,本文利用
ENVI地理校正工具将投影转换为经纬度投影。 海
拔数据直接从 DEM 中提取,坡度和坡向数据由
ArcGIS软件生成。 由于直射像元接受的辐射量正比
于太阳入射角 i 的余弦值[19],所以用它的余弦值表
示其大小,其计算公式如下[20]:
摇 cosi = cos兹pcos兹z + sin兹psin兹zcos(椎a - 椎0) (1)
式中, 兹p 、椎0 为坡度、坡向, 兹z 、椎a 分别为 TM 影像
拍摄时的太阳天顶角与方位角。 兹z 、椎a 可通过查找
TM影像的头文件得到,分别为 23.58毅,116.03毅。
所用 TM为 L1T 数据,已经经过了地形校正,并
且 TM影像与 ASTGTM2 投影相同,因此,无需再对
两者进行匹配,可以直接使用。
2.2摇 研究方法
2.2.1摇 地表温度反演
地表温度反映的是传感器在卫星高度观测到的
热辐射强度相对应的地面温度[21]。 本研究应用
TM6 的热红外波段并主要根据覃志豪等[22]推导出
的单窗算法来反演泰山的地表温度。 单窗算法依据
地表热辐射传导方程,利用地表辐射率、大气透射率
和大气平均温度 3个参数推导出的一个简单易行的
演算方法,来进行地表温度的演算。 大气透过率采
用 MOD07的大气廓线数据进行估计,其他的演算公
式以及参数取值详见文献 22,此处不再累述。 当基
本参数估计没有误差时,演算绝对精度 < 0.4 益,当
参数有适度误差时,演算精度仍达 < 1.1 益 [22]。 当
利用 MODIS反演的大气参数应用于 TM地表温度反
演时,单窗算法的反演精度为 0.76 益 [23]。 与 1 km
的 MODIS地温产品相比,通过单窗算法反演的地表
温度具有高空间分辨率的优势。 将 NDVI、遥感影像
分类图、TM6波段以及各个参数代入演算公式中,借
助 ArcGIS空间建模工具,获得研究区的地表温度
(图 2)。
2.2.2摇 地形因子选取
由于所选研究区属于区域性山脉,因此,只考虑
局地地形条件。 Martin[15]在研究地形对植被冠层温
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图 2摇 泰山 LST空间分布图
Fig.2摇 LST map of Mount Tai
度影响时,选取了海拔与太阳入射角两个地形因素。
Martin研究认为太阳入射角是由坡度、坡向以及太
阳高度角、方位角计算得出,因而太阳入射角就包含
了这些因素所携带的信息。 但是这种做法的科学性
值得商榷,因为坡向、坡度是决定植被空间分布的主
要原因[24],而植被可以引起地表温度空间分异,即
坡度、坡向可以通过影响地表性质,间接影响到地表
温度。 而太阳入射角只是反映了栅格单元间所接收
太阳入射能量的差异,不能反映地表性质的变化。
综合考虑,本文中选定了 4 个地形因子:海拔、太阳
入射角、坡度、坡向。
2.2.3摇 NDVI与 NDMI获取
地表热特征与植被紧密相关,而 NDVI是表征地
表植被覆盖特征的一种常用的植被指数。 因此,
NDVI在一定程度上可以反映地表温度的特征。 其
值域范围[-1,1],正值对应着植被冠层的密度和绿
色,值越大代表植被的覆盖度越高;0 代表该区域基
本没有植被生长;负值代表非植被覆盖的区域。 其
计算公式为[25]:
NDVI= NIR-( )Rdsat5 / NIR+( )dsat5Rdsat5 (2)
式中,NIR、dsat5Rdsat5 表示 TM4 近红外波段、TM3
红光波段。
NDMI是利用近红外与短波红外之间的差异来
表达的,与 NDVI 相比,NDMI 与植被冠层水汽含量
高度相关[26],表征地表水汽特征。 值域范围[0,1],
高值对应着水汽含量高的植被冠层、水体,低值对应
着岩石、建筑物、构筑物等表面水汽含量低的地表物
质[3]。 其计算公式[27]:
NDMI= NIR-( )MIR / NIR+( )MIR (3)
式中, MIR表示 TM5短波红外波段。
2.2.4摇 GIS与统计分析
本文选取了两类影响地表温度的因子:地形因
子与地表特征指数 NDVI、NDMI。 首先分别分析这
两类因子与地表温度之间的关系,每个因子与地表
温度之间的相关程度采用 Pearson 相关系数来描述。
由于很多研究表明水体具有明显的降温效应,往往
在地表形成绝对“冷岛冶 [28鄄29],因此在研究地表温度
与地形的关系时,对研究区水体进行了掩模处理,由
于研究区像元数太多,为较清晰地反映地形因子与
地表温度间的关系,所以采用 300 m伊300 m 渔网采
样。 NDVI与 NDMI 都是反应地表特征的指数,由于
研究区地表类型分布不均匀,水体较少,使用渔网采
样不能较好地反映整体的特征。 因此,计算逐像元
条件下的 LST鄄NDVI与 LST鄄NDMI的 Pearson 相关系
数,进行对比分析。 然后,依据地表温度与每个因子
相关系数的大小选取重要因子,与地表温度间进行
单独分析。 最后综合所有可选因子采用逐步回归分
析法构建最优的地表温度回归方程,回归方程中由
于变量较多,使用简单相关关系(Pearson 相关系数)
已不能真实地反映单个因子与地表温度的关系,采
用偏相关系数来判断变量的相对重要性[30]。 分析
统计过程在 SPSS软件中实现。
3摇 结果与分析
为直观地展现泰山地表温度的分布特征,将地
表温度反演图与 ASTGTM2 高程图叠加生成 LST 随
地形变化的三维图 (图 3)。
图 3摇 基于 DEM的 LST三维图
Fig.3摇 The three dimensional map of LST based on DEM
9933摇 12期 摇 摇 摇 孙常峰摇 等:山区夏季地表温度的影响因素———以泰山为例 摇
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从图 3可以看出,由边缘向中心,颜色逐渐由红
色向绿色过渡,即地表温度随着海拔呈逐渐降低的
趋势。 为清晰准确地表示地表温度与地形之间的关
系,将基于回归分析,进一步揭示它们之间的统计学
规律。
3.1摇 地形、太阳入射能量对地表温度的影响分析
将选定的 4个地形因子与地表温度间进行相关
分析,分析结果见表 1。
从表 1可以看出地表温度与坡度之间的相关性
强于与太阳入射角( cosi )之间的相关性,这也说明
提前剔除掉坡度、坡向因子是不合理的。 地表温度
与坡向之间的皮尔森相关系数最差,与海拔之间相
关性最好。 对除水体之外整个研究区用渔网采样
后,构建了地表温度与海拔之间的散点图(图 4)。
表 1摇 泰山地区地表温度的地形因子间的相关系数
Table 1摇 Correlation coefficients between terrain factors and land surface temperature in Mount Tai
海拔
Elevation
太阳入射角
cosi
坡度
Slope
坡向
Aspect
地表温度 LST
Land surface temperature
海拔 Elevation 1.000 -0.265 0.510 0.047 -0.751**
太阳入射角 cosi 1.000 -0.476 -0.577 0.293**
坡度 Slope 1.000 0.035 -0.512**
坡向 Aspect 1.000 -0.044**
摇 摇 ** 在 0.01水平(双侧)上显著相关
摇 摇 从图 4散点图可以看出,随着海拔的升高,地表
温度呈明显的降低趋势。 为定量分析地表温度与海
拔之间的关系,又对两者进行了线性与自然对数拟
合。 如图 4所示,在海拔低于 900 m 左右,线性关系
能很好地反映两者之间的关系,然而随着海拔继续
升高,地表温度随海拔的变化率在逐渐的减小,自然
对数的拟合分析整体效果较好。 由此,可以得出,地
表温度随着海拔的升高,并非是简单地线性降低,而
是呈自然对数形式递减。
图 4摇 地表温度鄄海拔的散点图、与线性、自然对数拟合分析
Fig.4摇 The scatter diagrams and regression curves between land
surface temperature and elevation
为进一步分析地表温度与地形因子之间的关
系,应用逐步回归分析法建立地表温度与地形因子
的回归方程,其中海拔取自然对数值,结果如表 2
所示。
由表 2中可以看出,常数及其各变量都通过了 T
检验,方差膨胀因子 VIF都较小,因子间没有多重共
线性。 由偏相关系数一列,可以得出:地表温度与海
拔、坡度间呈负相关关系,与太阳入射角( cosi )、坡
度呈正相关关系;影响地表温度的主要地形因素是
海拔,坡度、坡向以及太阳入射能量对地表温度影响
均非常小。
将表 2中的“非标准回归系数冶列数据代入多元
回归模型得到地形因素影响下的最优的逐步回归
模型:
LST= 49.399-3.364ln(Elevation)-0.01Slope+
0郾 001Aspect+1.12cosi 摇 摇 R2 = 0.663 (4)
3.2摇 NDVI与 NDMI对地表温度的影响
对研究区内的所有像元进行地表温度与 NDVI、
NDMI的相关分析,Pearson 相关系数分别为-0.742、
-0.830,说明地表温度与两者之间均存在着高度负
相关关系。 为直观描述地表温度随 NDVI、NDMI 的
变化规律,进一步统计了 LST鄄NDVI 与 LST鄄NDMI 的
散点图(图 5)。
从图 5可以看出这两个指数与地表温度的散点
图中都存在“离群值点冶,不同的是 NDVI 位于图 5
的低值处,而 NDMI 位于图 5 的高值处。 将地表温
度图与遥感影像图叠加进行对比,可以发现 LST鄄
NDMI之间的“离群点冶都是水体纯净像元(图 5 黑
色椭圆实线内);而 LST鄄NDVI 的“离群点冶不但包括
水体纯净像元(图 5 黑色椭圆实线内),还有水体与
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自然地表混合像元(图 5黑色椭圆虚线内)。 水体与
自然地表的混合像元如图 6红色框所示,1个热红外
像元包含 4个可见光像元。 图 6 中红色框内,NDVI
为-0郾 067,LST 为 27.81 益,处于图 5 黑色虚线内。
另外,由图 5 还可以看出水体以及水体与地表混合
像元的 LST 与 NDVI 之间存在着正相关关系,这与
梁保平[21]结论一致。
表 2摇 逐步回归分析最终模型的统计量
Table 2摇 The final model statistic results of stepwise regression
变量
Variable
非标准回归系数
Regression coefficients T
显著水平
Sig.
方差膨胀子 VIF
Variance inflation factor
偏相关系数
Partial correlation
coefficients
常量 Constant 49.399 419.627 0.000
海拔 lnElevation -3.364 -219.166 0.000 1.469 -0.735
坡度 Slope -0.010 -12.623 0.000 1.914 -0.062
坡向 Aspect 0.001 8.654 0.000 2.178 0.043
太阳入射角 cosi 1.120 16.073 0.000 1.686 0.079
摇 摇 P < 0.01, R2 = 0.663
图 5摇 地表温度与归一化植被指数、归一化水汽指数的散点图
Fig.5摇 The scatter diagrams between LST and NDVI, NDMI
图 6摇 LST (60m)与 TM (30m)中近水体混合像元
Fig.6摇 Mixed pixels near the water body of LST (60m) and TM (30m)
摇 摇 对水体进行掩模及排除掉水体与自然地表混合 像元后,分别建立 LST鄄NDMI 和 LST鄄NDVI 的回归方
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程,结果如图 7所示。
由图 7可以看出,地表温度与 NDVI、NDMI 之间
都具有良好的负相关函数关系。 地表温度与 NDVI
之间关系是非线性的,随着 NDVI 的增大,地表温度
降低的变化率在逐渐减小,两者之间的最佳拟合为
二项式拟合(图 7),这也表明了地表温度在高植被
覆盖区(NDVI > 0.5左右)的“饱和冶现象[31鄄32]。 图 7
显示的地表温度与 NDMI 的散点图及回归方程可以
看出地表温度与 NDMI 之间呈稳定而简单的线性关
系,且复相关系数(R2 = 0.691)较地表温度与 NDVI
(R2 = 0.650)之间的高。
图 7摇 地表温度与 NDVI、NDMI的散点图及回归分析
Fig.7摇 The scatter diagrams and regression curves between LST and NDVI, NDMI
摇 摇 综上所述,在山区,当没有水体时,NDVI、NDMI
与地表温度均存在着很强的负相关函数关系;当有
水体时,NDMI 在使用时,需要对水体进行掩模,而
NDVI还需要对水体做一定距离的缓冲区,将混合像
元也排除掉。 NDMI 适用范围比 NDVI 广,且与地表
温度的拟合效果优于 NDVI。 结合钱乐祥[3]平原城
市中的研究结果,可以得出在夏季,表征地表水汽特
征的 NDMI比表征地表植被覆盖状况的 NDVI 更适
合于表达地表热特征。 NDVI 与 NDMI 虽然表征的
内容上有所不同,但两者之间相关系数为 0.783,具
有高度的相关性,为避免变量间的共线性问题,因
此,选取 NDMI 作为描述地表性质的参量,参与下面
的回归分析。
3.3摇 山地地形地表温度的多因子回归分析
基于以上分析,对研究内水体进行掩模处理后,
选取了海拔、坡度、坡向以及太阳入射角和 NDMI 5
个因子,其中海拔取自然对数,对山区地表温度进行
综合分析。 统计量如表 3所示。
表 3摇 逐步回归分析最终模型的统计量
Table 3摇 The final model statistic results of stepwise regression
变量
Variable
非标准回归系数
Regression
coefficients
T 显著水平Sig.
方差膨胀因子 VIF
Variance
inflation factor
偏相关系数
Partial correlation
coefficients
常量 Constant 61.096 552.789 0.000
归一化水汽指数 NDMI -25.643 -176.882 0.000 1.870 -0.659
海拔 lnElevation -2.003 -144.412 0.000 2.120 -0.581
坡向 Aspect 0.001 11.401 0.000 1.686 0.056
太阳入射角 cosi 0.219 4.159 0.000 2.198 0.020
坡度 Slope -0.001 -2.331 0.006 1.927 -0.014
摇 摇 P < 0.01, R2 = 0.809
摇 摇 由偏相关系数一列可以看出,影响泰山山区地
表温度的最大因素是地表自身的水汽特征,其次是
海拔,且都与地表温度呈显著负相关关系。 地表温
度与其他 3个地形因子间均是弱相关关系。
将表 3中的“非标准回归系数冶列数据代入多元
回归模型得到泰山山区的最优的逐步回归模型:
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LST = 61.096 - 25.643NDMI - 2.003ln(Elevation) +
0郾 001Aspect + 0.219cosi - 0.001Slope
R2 = 0.809 (5)
4摇 结论与讨论
本文采用 TM6单窗算法,获得泰山山区的地表
温度。 并应用统计学原理分析地表温度与地形因子
和归一化指数(NDVI、NDMI)之间的关系,得到出以
下结论:
(1)地表温度随着海拔的升高以显著自然对数
形式递减。 在地形因子对地表温度影响分析中发
现,海拔是地表温度的最大影响因素,而坡度、坡向
以及太阳入射能量等局地地形条件的影响均很小。
(2)反映下垫面特性的 NDVI 与 NDMI 对地表
温度的影响分析发现地表温度与这两个指数都具有
良好的负相关关系。 但研究也发现 NDVI 在表征地
表温度时,不但要对水体进行掩膜,还要对水体进行
一定范围的缓冲区处理,另外地表温度在高植被覆
盖区(NDVI > 0.5 左右)会出现“饱和冶现象。 相比
于 NDVI与地表温度的二次项负相关,NDMI 与地表
温度的线性负相关更能有效表达地表温度。
基于以上研究可以发现影响夏季泰山山区地表
温度的主要因素是下垫面特征,其次是海拔,而坡
向、太阳入射角和坡度对地表温度也会产生不同程
度的影响。 本研究尝试综合考虑地形因素及下垫面
特征分析地表温度空间分布差异性的影响因素,研
究结果为科学的理解山区地表温度空间格局特征及
机制提供一定的参考。 整个研究区内的植被覆盖度
较高,所得结论在裸地较多的山区是否适用还需单
独分析。 本文研究区内海拔差异较大,因此采用
NDVI估算地表辐射率,会对地表温度的反演结果产
生一定影响;除此之外,地表温度还会受人类活动、
局地微气象等因素的影响,本研究都没有考虑,这有
待于将来进一步研究与探讨。
致谢: 占文凤副教授对本文写作给予帮助,特此
致谢。
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郧则葬凿蚤藻灶贼 葬灶葬造赠泽蚤泽 燥枣 凿则赠 增葬造造藻赠 燥枣 酝蚤灶躁蚤葬灶早 砸蚤增藻则 造葬灶凿泽糟葬责藻 责葬贼贼藻则灶袁 遭葬泽藻凿 燥灶 皂燥增蚤灶早 憎蚤灶凿燥憎 皂藻贼澡燥凿
在匀粤晕郧 蕴蚤灶早造蚤灶早袁 在匀粤韵 再燥灶早澡怎葬袁 再陨晕 杂澡葬袁 藻贼 葬造 渊猿圆苑远冤
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园愿源猿 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 猿源卷摇
叶生态学报曳圆园员源年征订启事
叶生态学报曳是由中国科学技术协会主管袁中国生态学学会尧中国科学院生态环境研究中心主办的生态学
高级专业学术期刊袁创刊于 员怨愿员年袁报道生态学领域前沿理论和原始创新性研究成果遥 坚持野百花齐放袁百家
争鸣冶的方针袁依靠和团结广大生态学科研工作者袁探索生态学奥秘袁为生态学基础理论研究搭建交流平台袁
促进生态学研究深入发展袁为我国培养和造就生态学科研人才和知识创新服务尧为国民经济建设和发展服务遥
叶生态学报曳主要报道生态学及各分支学科的重要基础理论和应用研究的原始创新性科研成果遥 特别欢
迎能反映现代生态学发展方向的优秀综述性文章曰研究简报曰生态学新理论尧新方法尧新技术介绍曰新书评价和
学术尧科研动态及开放实验室介绍等遥
叶生态学报曳为半月刊袁大 员远开本袁圆愿园页袁国内定价 怨园元 辕册袁全年定价 圆员远园元遥
国内邮发代号院愿圆鄄苑袁国外邮发代号院酝远苑园
标准刊号院陨杂杂晕 员园园园鄄园怨猿猿摇 摇 悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝
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通讯地址院 员园园园愿缘 北京海淀区双清路 员愿号摇 电摇 摇 话院 渊园员园冤远圆怨源员园怨怨曰 远圆愿源猿猿远圆
耘鄄皂葬蚤造院 泽澡藻灶早贼葬蚤曾怎藻遭葬燥岳 则糟藻藻泽援葬糟援糟灶摇 网摇 摇 址院 憎憎憎援藻糟燥造燥早蚤糟葬援糟灶
编辑部主任摇 孔红梅摇 摇 摇 执行编辑摇 刘天星摇 段摇 靖
生摇 态摇 学摇 报渊杂匀耘晕郧栽粤陨摇 载哉耘月粤韵冤渊半月刊摇 员怨愿员年 猿月创刊冤
第 猿源卷摇 第 员圆期摇 渊圆园员源年 远月冤
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编摇 摇 辑摇 叶生态学报曳编辑部
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主摇 摇 编摇 王如松
主摇 摇 管摇 中国科学技术协会
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