【摘要】：以內(nèi)蒙古第一大工業(yè)城市包頭市市區(qū)作為研究區(qū),以1996年、2001年、2006年和2011年Landsat5的遙感影像以及2016年的Landsat8的遙感影像作為基礎(chǔ)研究數(shù)據(jù),用IB算法對(duì)地表溫度進(jìn)行反演,引入三種常用的數(shù)據(jù)同化算法對(duì)包頭市市區(qū)進(jìn)行熱島模擬預(yù)測(cè)并與傳統(tǒng)的CA-Markov模型進(jìn)行對(duì)比,選擇最適算法對(duì)包頭市市區(qū)2020年的熱島分布進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)。結(jié)果表明:引入數(shù)據(jù)同化算法能夠提高CA模型模擬精度,En SRF-CA模型在包頭市熱島模擬上要優(yōu)于其他模型,精度能達(dá)到88.35%。根據(jù)預(yù)測(cè)得到的熱島模擬影像,到了2020年,包頭市市區(qū)整體升溫效果依舊明顯,強(qiáng)綠島區(qū)大幅度向綠島區(qū)轉(zhuǎn)移,強(qiáng)熱島區(qū)面積增加了44.21km~2,黃河流域水流量的減少降低了降溫效果,應(yīng)加強(qiáng)對(duì)南海濕地生態(tài)系統(tǒng)的保護(hù)力度以及適當(dāng)增加城市綠地以減弱熱島效應(yīng)。
[Abstract]:Taking Baotou City, the largest industrial city of Inner Mongolia, as the research area, taking the remote sensing images of Landsat5 from 1996, 2001, 2006 and 2011 and the remote sensing images of Landsat8 in 2016 as the basic research data, the surface temperature is inversed by IB algorithm. This paper introduces three commonly used data assimilation algorithms to simulate and predict the heat island distribution in Baotou urban area and compares it with the traditional CA-Markov model, and selects the optimal algorithm to simulate and predict the heat island distribution in Baotou urban area in 2020. The results show that the data assimilation algorithm can improve the simulation accuracy of the CA model and the en SRF-CA model is superior to other models in the simulation of Baotou heat island, and the accuracy can reach 88.35. According to the predicted heat island simulation image, by 2020, the overall warming effect in Baotou urban area is still obvious. The Qianggreen Island area has been transferred to the Green Island area by a large margin, the area of the strong Heat Island area has increased by 44.21 km2, and the decrease of water flow in the Yellow River Basin has reduced the cooling effect. The protection of wetland ecosystem in the South China Sea should be strengthened and the urban green space should be increased to reduce the heat island effect.
【作者單位】： 北京林業(yè)大學(xué)精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;佛羅里達(dá)大學(xué)地理系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41371189) “十二五”國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2012BAD16B00)
【分類號(hào)】：X16

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本文編號(hào)：2213067