拉薩市作為高原地區(qū)的重要城市之一,其城市不透水面的變化及由此而產(chǎn)生的地表溫度變化對(duì)脆弱地區(qū)的生態(tài)影響非常顯著,因此,選取該市城區(qū)及周邊郊區(qū)作為實(shí)驗(yàn)區(qū),利用線性光譜解混和大氣校正算法獲得該地區(qū)2009—2018年城市不透水面蓋度（Impervious Surface Coverage,ISC）和地表溫度數(shù)據(jù),同時(shí)結(jié)合溫度貢獻(xiàn)指數(shù)（Contribution Index,CI）討論了高原地區(qū)城市不透水面與地表溫度時(shí)空分布的關(guān)系,擬為長期監(jiān)控高原地區(qū)的基礎(chǔ)生態(tài)變化提供幫助.研究結(jié)果表明:（1）由于季節(jié)因素的影響,城市熱環(huán)境對(duì)ISC的響應(yīng)存在2種不同的模式:①冬季,ISC<0.1的區(qū)域?qū)Τ鞘袩岘h(huán)境的貢獻(xiàn)為正; ISC≥0.1的區(qū)域的貢獻(xiàn)為負(fù).②夏季,ISC<0.1的區(qū)域?qū)Τ鞘袩岘h(huán)境的貢獻(xiàn)為負(fù); ISC≥0.1的區(qū)域的貢獻(xiàn)為正.（2）冬季,CI與ISC呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系.夏季,當(dāng)ISC<0.5時(shí),CI呈現(xiàn)下降的趨勢(shì);當(dāng)ISC≥0.5時(shí),CI呈現(xiàn)上升的趨勢(shì).（3）冬季,地表溫度隨著ISC的增加而緩慢下降;夏季,ISC對(duì)地表溫度的影響表現(xiàn)為"V"形狀. 

【文章來源】：華南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,52(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

拉薩市實(shí)驗(yàn)區(qū)

由于實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)冬季的植被信息并不明顯，山區(qū)地形起伏大而導(dǎo)致陰影的存在，而陰影是混合像元的重要組成部分[30]，因此，基于3個(gè)時(shí)相的冬季Landsat數(shù)據(jù)，選擇陰影、山體、高反照率不透水面和低反照率不透水面作為混合像元分解的端元．利用GDEMV2高程數(shù)據(jù)掩膜海拔高于3 800 m的區(qū)域，同時(shí)對(duì)Band 7波段反射率大于0.2的區(qū)域進(jìn)行掩膜，以抑制云層和土壤信息．通過線性光譜解混的方法獲得不透水面數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)得到2009、2014、2018年的ISC均值分別為0.08、0.09和0.13．參考已有的ISC分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[31]，將不透水面劃分為5級(jí):高密度不透水面(ISC≥0.8)、中高密度不透水面(0.6≤ISC<0.8)、中密度不透水面(0.4≤ISC<0.6)、中低密度不透水面(0.2≤ISC<0.4)以及低密度不透水面(ISC<0.2)，詳見圖2.采用高分辨率Google Earth影像對(duì)ISC反演結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證．隨機(jī)抽取實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)200個(gè)樣點(diǎn)，并對(duì)樣點(diǎn)進(jìn)行目視解譯，得到ISC的實(shí)際值．通過計(jì)算模擬值與實(shí)際值的相關(guān)系數(shù)對(duì)不透水面的提取精度進(jìn)行評(píng)價(jià)．由評(píng)價(jià)結(jié)果(圖3)可知:3個(gè)時(shí)相的相關(guān)系數(shù)均大于0.75(通過0.01的顯著性水平檢驗(yàn))．

本文以0.1為間隔，將ISC由低到高劃分為10個(gè)等級(jí)，統(tǒng)計(jì)獲得各等級(jí)ISC區(qū)域?qū)Τ鞘袩岘h(huán)境的溫度貢獻(xiàn)指數(shù)CI(由于CI過小，故將實(shí)際的CI乘以100)圖4 歸一化地表溫度分布

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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