基于MODIS数据的浙江省地表温度空间分布研究

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３２波段是０．９８９）；对∥＋（１一昂）足％＋ｄｅ
（１５）
式中，岛矿和％分别是植物和裸土在ｆ波段的比辐射率，对于３１波段，毛Ｉ矿和岛Ｉｓ分别取０．９８６７２和０．９６７６７， 对于３２波段，毛２矿和巳２ｓ分别取０．９８９９０和０．９７７９０：０是植被在该像元内的构成比例：母和Ｒｓ分别是植被和裸 土的温度比率・ｄ６是热辐射校正．昂可利用归一化植被指数（ＮＤＶＩ）来进行计算，彤、咫和ｄ６可通过昂计算： Ｂ＝（ＮＤＶｌ—ＮＤＶＩ。）／（ＪＶＤ矿，，一ＮＤＶＩ。）
９
０８’，北纬２７。０１’－３１。１０’，地处我国东南沿海，长江三角洲南翼，陆域面积ｌＯ．５４
万平方公里，属于皿热带湿润季风气候，年，Ｆ均温度约为１６．６７＂Ｃ，年降水量约为１６８３．６８ｍｍ，是全国水热资源丰富的地区。 浙江地形复杂，山地和ｒ芒陵占７０．４％，平原和盆地占２３．３％，河流和湖泊占６。４％，故有“七山一水两分田”之说。地势两南 部高，东北部低，自西南向东北倾斜，呈梯级下降。西南部为平均海拔８００ｍ的山区；中部以低山丘陵为主，金衢盆地等 大小盆地错落分布于丘陵山地之间；东北部杭嘉湖一带与绍兴、宁波地区为浙北冲积平原，地势平坦。河网密布。改革开 放以来，浙江省经济快速发展，并且以杭州为中心的杭嘉湖地区经济发展速度明显高于浙南山区，东南沿海的发展速度高 于内陆地区。２００６年８月的统计数据显示杭州城市化率达６２．１％，表明杭州已经进入城市化水平中期加速阶段的后期。
Ｔ８ ４＾・＋ＡｉＴｓｔ—ＡｌＴ，ｊ
ｘ
■ｏ＝一６４．６０３６３
Ｅ－＋６ Ｓ．７２５７５×￡，
ｘ
Ａ。＝Ｉ＋Ａ＋０．４４０８ ｌ ７
ｘ
ＥＩ
Ａ：＝Ａ＋Ｏ．４７３４５３
Ｅ２
Ａ＝Ｄ，。／Ｅ。 Ｅ。＝Ｄ，：（１一Ｃ，。一Ｄ，。）／Ｅ。
Ｅ：＝Ｄ，，（１一Ｃ，，一Ｄ，：）／ｅ。
Ｅｏ＝Ｄ＂Ｃ，Ｉ—ＤＪＩＣ”
Ｃ。＝ｃ，ｒ。（疗） Ｄ，＝ｆＩ—ｒ。（口）】【ｌ＋（Ｉ—ｃ，）ｒ，（口）】
３
３不Ｈ十地疆盖类型地表日度的季节变化 地衰热辐射主璺和地物的性廪有关．币恫的地物类型ｊ（地裘锰度差异叫显。咀２００７年８０ＰｌＳ土地利用分类结果为参
考．经过接别合并重ｍ，将辛省重斩划分成４种典型地表覆盖娄型耕地、林地、城镇和水伴，其中针叶林、阏Ｈ林、混 交＃和灌木归为林地，城市建筑用地、样地或稀琉植被台井为城市类型。湿地归＾水件类型，耕地保持小变．ｊｔ糸为丰定 义娄，分析币同地表类型下她表溢度的分布特征． 全年地表溢度呈现明Ⅱ的月季变化．２月份受到低温雨雪冰球天气影响．地丧温度降至全年强低，从３月开始，随着 气温升高、光ｍ增强，地表温度蹦之升高：至６月浙Ⅱ迸＾梅汛期，一方面气温降低，另一方面，梅讯期多阴雨禾气，致 使遥感地面温度反演中轼难获得晴辛地表温虚。７ 渐降低，至１２月全省平均地表锰度为２９１ ６５Ｋ。 牟卷按月耕地、林地、城镇目术体ｔ种典型地表类型分析 日Ⅲ，各粪型目地表Ⅺ度的月季变化裆舟基本一致，但地表髓 度高低存在一定差异，总体表现为城镇）耕地＞＃地＞水件．年 平均地采温度分别为３０３ ３８Ｋ、３０１
ｗ＝｛【口一Ｉｎ（Ｒ，，／ｓ，）】∥＞２
（１４）
式中，口，∥是常数－分别取０．０２和０．６５ｌ；墨９、心是ＭＯＤＩＳ第１９和第２波段的地面反射牢．
２）她表比辐射率计算 地表比辐射率表示她表物质的热特征，一般来说，对于ＭＯＤＩＳ影像ｌｋⅢ的尺度，可以把像元大体分为甄类ｔ水体和陆 地（由裸土和植被组成的混合像元）．对于水体，直接用２个波段范围内的水体比辐射举的平均值来代替（３１波段是０．９９２，
基于ＭＯＤＩＳ数据的浙江省地表温度空问分布研究。
何月
蔡菊珍张小伟李正泉
（浙江省气候中心，杭州３１００１７）
摘要利用分裂窗算法，获取浙江省２００８年一整年的地表温度空间分布，验证发现：论文采用的地表温度反演方法 精度与ＮＡＳＡ的ＭＯＤＩＳ温度产品反演精度相当。多样的地形地貌和不同的下垫面地表覆盖类型，决定了地表温度的空间分布 格局。本文综合利用遥感和地理信息系统技术，对地表温度反演结果进行深入分析，研究地表温度的空间变化特征，不同 地表覆盖类型地表温度的月变化以及地表温度与植被覆盖的定量关系，精确定量地反演浙江省陆面温度以及对其空问分布 特征的研究将对全省旱灾预报、作物缺水研究、农作物产量估算、数值天气预报、气候变化等领域起到重要的推动进展。 关键词ＭＯＤＩＳ遥感地表温度空间特征。
㈨㈣㈨㈤㈣㈨ｍ渤㈣ ㈣
式中，Ｔｓ是地表温度（Ｋ）：巧，和互２分别是Ｍ００ＩＳ第３ｌ和３２波段的亮度温度．ｉ是指ＭＯＤＩＳ的第３１和３２波段，
分别为，＝３１和３２，‘【ｐ）是视角为９的大气透过牢．ｑ是波段ｉ的地表比辐射率－因此该算法要求卫星遥感器的波段
数据米计算的星上亮度温度，同时还要求己知大气透过率和地表比辐射宰．才能进行地表温度的反演． １）大气透过率计算 利用公式（１）计算地表温度时需要３ｌ和３２波段的大气透射率ｆ和地表比辐射率Ｆ．对于大气透射率，可根据火气水 分含量ｗ计算，Ｍａｏ等给：ｌｌ了辑者的关系：
‘基金项且：浙江省气象局青年科技项目（２００８ＱＮ０５）
６ｌｌ
２研究数据和方法 ２．１研究数据与来源 ＥＯＳ／ＭＯＤＩＳ作为新一代对地观测仪器。具有３６个光谱通道和３种地面分辨率（２５０。５００和ｔ０００ｍ），每天２次覆盖全 球，ＭＯＤＩＳ所提供的商时问、高空问和高光谱分辨率图像为研究地表特征挺供了较好的资料．本文采用的数据是ＤｖＢＳ广 播接收的２００８年一整年ＮＯＯＩＳ／ＴＥＲＲＡ白天资科，过境时问为地方时上午１０：３０左右，Ｉ；２５００００行政区划．经辐射定标、 投影变换、几何校正、数据裁剪等一系列预处理工作．采甩经纬度投影方式建立统一的坐标系统。温度验证数据采用ＮＡＳＡ 的ＭＯＤＩＳ温度产品（ＭＯＤｌｌ—Ｌ２ ＬＳＴＩｌｌＯＩ），该产品从网站（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｉｓｔ．ｅｃｈｏ．ｎａＳ良ｇｏｖ／ａｐｉ／）上免赞下载． ２．２研究方法
２．２．１
ＬＳＴ的计算
分裂窗算法是目前发晨最为成熟的地表温度遥感反演方法之一，这一算法需要陌个彼此棚邻的热红外波段遥感数据咪 进行地表温度的反演。分裂窗算法主要是针对ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ的热红外通道４和５的数据推导而来，ＭＯＤＩＳ的第３ｌ和３２波 段很接近于ＡＶＨＲＲ４和５通道的波段范围，也可以采用此算法反演地表温度．覃志豪等针对此特点提出了适合于ＭＯＤＩＳ数 据的分裂窗算法，并对其参数迸行了确定。本文采用此算法来反演地袭温度，公式如下；
３．２地表温度的空问特征分析 根据２００８年全年平均地表温度反演结果分析，浙江省地表温度总体呈现西南向东北递增趋势，与地形特征较相似，
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即低温Ｅ土置＊布十＊口ｍｇ、晰南ｍⅨ．蛐临盘、庆“；高ｍＭ集中分布于东南沿＊、盎衢馥ｍ以世省自主笠城市
圈１
２０８年全年平均鹰Ｅ渍结暴
影响地表温度的因素主要育：纬度，海拔高度＃Ｔ垫面特征．渐Ⅱ省地形地貌复杂．地表类型多样．这就决定Ｔ其地 表温度的空间分布格局．整十浙Ⅱ陆域地袁平均温度为２９９ ７４℃，各地分布在２９１－－３０７｛（之问ｔ城高地衰温度选３０７℃， 零星分布千槭区。其中．嵊泗、估ｍ、洞头、庆元菩地的地表媪度较低，２００８年平均温度在２９３Ｋ以下；而温州、永康、 苍南、甚溪、义ｑ和温岭等县市地衰温度较高，靠３０］Ｋ班上。其余县市均分布于２９３ ３０１Ｋ之间。地表温度在空间ｊ｝布的 高度异质性一方面是由十匡域内裤拔高度差异较大造成的．另一方面々下坐面类型有关．
２．２．２
ＮＤＶＩ的计算
ＮＤＶＩ是表征植被覆盖状况和陆地辐射温度很好的指标．ＥＯＳ／ＷＯＤＩＳ的ＮＤＶＩ通常使用可见光通道（０．６２～０．６７ｕｒｎ）。近 红外通道（Ｏ．８４１～０．８７６埘霸》反射率组合计算．方法如下：
ＮＤ
ＶＩ：星２二刍
口２＋口ｌ
式中，历、Ｅ分别为近红外、可见光通道反射率，对应ＷＯＤＩＳ数据的ｌ波段和２波段。
ｆ¨＝２．８９７９８一１．８８３６６
ｘ
Ｐ—ｔ。７—２１・，ｌ’ｏ‘’
Ｒ’ｃ
０．９９７４ｌ
（１２） （１３）
ｆ”＝一３．５９２８９＋４．６０４ ｔ ４×ｅｆ・，‘１２—７・‘，，’
露２；０．９９６８５
式中，ｆ３ｌ、巧２分别为ＭＯＤＩＳ３１、３２波段的大气透过率；ｗ为大气水分含量－ 对于ＭＯＤＩＳ数据．大气水分含量可通过ＭＯＤＩＳ第２和第１９波段来反演。Ｋａｕｆｍａｎ等人利用大气吸收波段（１９波段）和 大气窗口波段（２波段）推导ｄｊ大气水气含量的计算公式如下：
由于ＭＯＤＩＳ数据的覆盖范围比较大，一个时相的数据很难排除云雾等的影响，因此考虑用某一时间段内的产品合成来 反映这一时间段内总体状况。本文选择最大值合成方法，即逐像元地比较几张ＮＤＶＩ图像并选取其中最大的ＮＤＶＩ值作为合 成后的ＮＤＶＩ值。该方法倾向于选择晟“晴空”的、最接近于星下点和最小太阳天顶角的像元。 为便于地表温度与植被指数的关系研究，ＬＳＴ数据亦采用与ＮＤＶＩ相同的合成方式，空间分辨率均为ＩＫＭ，先根据逐日 反演结果，采用最大值合成法生成月产品，进而计算得到年平均值。 ３结果分析 ３．１反演精度验证
ＲＰ＝０．９２７６２＋０．０７０３３０
Ｒｓ＝０．９９７８２＋Ｏ．０８３６２Ｂ
（１６） （１７） （１８） （１９）
ｄｅ＝－ｏ．００３７９６ｍｉｎ【哆，（卜ｏ）】
上式中，ｍｉｎ［Ｐ，，（１—０）】表示取０和ｌ一弓的虽小值；ＮＤＶ！为归一化植被指数，ＮＤＶＩｖ和ⅣＤ‰分别是茂密植被
覆盖和完全裸土象元的ＮＤＶＩ值．通常取ＮＤ％，＝０．９，ＮＤＶＩ，＝０．１５．对于ＭＯＤＩＳ图像，ＮＤＶＩ可用第１和２波段反射 率计算得到。
ＮＡＳＡ的ＬＳＴ小组针对ＭＯＤＩＳ数据提出了推广的分裂窗算法，通过对多种大气温度湿度廓线、地表比辐射率、地表温
度、观测角度进行大气辐射模拟，建立一个查找表，根据该表来反演ＬＳＴ，反演精度可达ｌ℃以内［７，８］，因此我们将反演 结果与ＮＡＳＡ提供的ＭＯＤＩＳ温度产品进行相对比较。以验证模型的反演精度。本文选用对比分析的时间为２００８年４月２６ 日，正值夏季植物生长旺盛期，且从当天的气象资料来看，大多数地方天气晴朗，适合地面温度的反演及验证分析。统计 结果显示，两种反演结果平均温度相差０．２５Ｋ，标准差相差０．０２，且相关系数达０．８２３３，表明本论文所用的算法反演结 果与ＭｏＤＩＳ产品基本一致，精度相当，说明论文的反演方法可行，反演结果可信。 表１两种反演方法基本统计量