應(yīng)用MODIS地表溫度產(chǎn)品估計(jì)新疆典型區(qū)氣溫

袁敏1，2，3，肖鵬峰1，2，3，馮學(xué)智1，2，3，朱榴駿1，2，3

(1.江蘇省地理信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210023；2.衛(wèi)星測繪技術(shù)與應(yīng)用國家測繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210023；3.南京大學(xué) 地理信息科學(xué)系，南京 210023)

摘要：根據(jù)遙感獲取的地表溫度估計(jì)氣溫在時(shí)空上的連續(xù)分布有重要意義。利用MODIS傳感器反演的地表溫度產(chǎn)品分別建立新疆克拉瑪依氣象站生長季節(jié)、非生長季節(jié)的地表溫度和氣溫的線性回歸模型以估計(jì)氣溫，并利用相同氣象站不同時(shí)段、相同時(shí)段不同氣象站的數(shù)據(jù)對該模型進(jìn)行驗(yàn)證，最后得到新疆典型區(qū)內(nèi)非生長季節(jié)的日最低、最高氣溫分布。結(jié)果表明：相對于MYD11A1產(chǎn)品，MOD11A1產(chǎn)品的地表溫度數(shù)據(jù)能更好地估計(jì)氣溫；氣溫估計(jì)模型在生長季節(jié)效果欠佳，但在非生長季節(jié)結(jié)果較好，MOD11A1產(chǎn)品估計(jì)日最低氣溫的均方根誤差和平均絕對誤差分別為2.4℃～3.2℃、1.9℃～2.8℃，估計(jì)日最高氣溫的均方根誤差和平均絕對誤差分別為2.9℃～3.1℃、2.2℃～2.6℃，R2為0.91～0.96。

關(guān)鍵詞：地表溫度；氣溫；新疆；線性回歸；生長季節(jié)；非生長季節(jié)

doi:10.3969/j.issn.1000-3177.2015.01.014

中圖分類號：TP79文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

收稿日期：2013-12-18修訂日期：2014-03-03

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41376178)；上海高校特聘教授(東方學(xué)者)崗位計(jì)劃、上海市科學(xué)技術(shù)委員會的資助(11510501300)。

作者簡介：劉風(fēng)玲(1988～)，女，碩士，研究方向?yàn)镚NSS-R在海面高度的研究與應(yīng)用。

Air Temperature Estimation of Typical Area in Xinjiang Based on

MODIS Land Surface Temperature Products

YUAN Min1，2，3，XIAO Peng-feng1，2，3，F(xiàn)ENG Xue-zhi1，2，3，ZHU Liu-jun1，2，3

(1.JiangsuProvincialKeyLaboratoryofGeographicInformationScienceandTechnology，NanjingUniversity，Nanjing210023；

2.KeyLaboratoryforSatelliteMappingTechnologyandApplicationsofStateAdministrationofSurveying，

MappingandGeoinformationofChina，NanjingUniversity，Nanjing210023；

3.DepartmentofGeographicInformationScience，NanjingUniversity，Nanjing210023)

Abstract：Accurate estimation of spatially distributed air temperature based on continuous land surface temperature (LST) products retrieved from remotely sensed images is of great significance.To estimate daily minimum and maximum air temperature，linear regression models of the growing and non-growing season on Karamay meteorological station were conducted respectively.Then two validation experiments were carried out，one of which took data collected from the same station in different periods to validate the models，while the other experiment applied the models to other stations.Finally，the validated models were used to produce full image coverage for the typical area of Xinjiang.The results showed that deprived LST from Terra platform (MOD11A1) had higher accuracy than deprived LST from Aqua platform (MYD11A1).Models of the non-growing season with R2=0.91～0.96 were better than those of the growing season.Moreover，this method provided an acceptable estimation of daily minimum air temperature with RMSE(root mean square error)=2.4℃～3.2℃ and MAE(mean absolute error)=1.9℃～2.8℃，and also improved the accuracy of daily maximum air temperature significantly with RMSE=2.9℃～3.1℃ and MAE=2.2℃～2.6℃ during the non-growing season.

Key words：land surface temperature；air temperature；Xinjiang；linear regression；growing season；non-growing season

1引言

氣溫(air temperature，Ta)是地面氣象觀測規(guī)定高度(國內(nèi)為1.5m)上的空氣溫度[1]。氣溫調(diào)節(jié)了很多近地表過程，如植物的光合作用、呼吸作用、蒸騰作用等[2]，同時(shí)氣溫變化也影響著高山積雪與凍土、森林火災(zāi)監(jiān)測和全球變暖等諸多方面，是各種植物、水文、氣象、環(huán)境等模型中的一個(gè)重要近地表氣象參數(shù)[3]。目前氣溫?cái)?shù)據(jù)主要來自氣象站點(diǎn)的觀測，然而，氣象站點(diǎn)只能提供空間上離散的有限點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)，作為區(qū)域氣溫的粗略代表。很多研究需要連續(xù)的氣溫面數(shù)據(jù)而非點(diǎn)數(shù)據(jù)，因此對氣溫在時(shí)空上連續(xù)分布的研究有重要意義。

傳統(tǒng)方法采用氣象站實(shí)測的離散氣溫?cái)?shù)據(jù)，通過地理插值獲取空間上連續(xù)分布的氣溫?cái)?shù)據(jù)，此方法簡單易實(shí)現(xiàn)，但受地形、氣象站數(shù)量和分布及插值方法本身精度的影響，誤差較大，且時(shí)間分辨率較低。遙感數(shù)據(jù)具有連續(xù)性強(qiáng)、獲取速度快和信息量大等優(yōu)點(diǎn)，但直接利用傳感器獲取的熱紅外數(shù)據(jù)反演氣溫難度很大[4]，所以一般是利用地表溫度(land surface temperature，Ts或LST)、氣溫和植被指數(shù)等參數(shù)的統(tǒng)計(jì)關(guān)系來估計(jì)氣溫[5]。目前，主要有兩種方法，一種是溫度植被指數(shù)法，即TVX(temperature-vegetation index)方法，假設(shè)氣溫與濃密植被冠層溫度近似相等，由影像像元窗口中的地表溫度和NDVI的負(fù)線性關(guān)系外推求得飽和NDVI下的地表溫度，并作為氣溫的估計(jì)值[2，6-8]。TVX方法的基礎(chǔ)是地表溫度和NDVI存在著負(fù)相關(guān)關(guān)系，最適用于植被覆蓋率較高的地區(qū)或季節(jié)，而對于植被覆蓋率較低或地表溫度和NDVI具有正相關(guān)性的地區(qū)或季節(jié)，該方法誤差較大；另一種方法則是直接建立地表溫度產(chǎn)品和氣溫的線性回歸模型來估計(jì)氣溫，研究表明，地表溫度和氣溫具有較高的相關(guān)性，氣溫可由地表溫度線性估計(jì)，誤差為3℃左右[9-13]。在已有的研究中，很少在建立氣溫估計(jì)模型前分析地表溫度和氣溫的物理關(guān)系，利用地表溫度估計(jì)氣溫有必要明確其在理論上的可行性。

地表溫度指陸地表層的溫度，是環(huán)境和氣候研究的主要變量，是地表物理過程的重要影響因素[14]?，F(xiàn)廣泛應(yīng)用的MODIS地表溫度產(chǎn)品是根據(jù)MODIS傳感器31和32熱紅外波段的數(shù)據(jù)，通過劈窗算法反演得到[15-16]。本文首先分析地表溫度和氣溫的物理關(guān)系，再對兩者進(jìn)行比較和相關(guān)分析，分別建立生長季節(jié)、非生長季節(jié)夜晚地表溫度和日最低氣溫，以及白天地表溫度和日最高氣溫的線性回歸模型；然后對模型在相同氣象站不同時(shí)段、相同時(shí)段不同氣象站的精度進(jìn)行驗(yàn)證；最后將驗(yàn)證后的氣溫估計(jì)模型運(yùn)用于整個(gè)研究區(qū)，得到新疆典型區(qū)內(nèi)非生長季節(jié)的日最低、最高氣溫分布。本文與大多數(shù)研究的不同之處在于將生長季節(jié)和非生長季節(jié)分開建模，提高了非生長季節(jié)的氣溫估計(jì)精度。

2研究區(qū)和數(shù)據(jù)

2.1研究區(qū)概況

研究區(qū)位于42°N～46°N、83°E～89°E之間的新疆典型區(qū)，圖1為研究區(qū)內(nèi)2007年3月6日MODIS夜晚地表溫度產(chǎn)品，區(qū)域內(nèi)主要包括天山中部和準(zhǔn)噶爾盆地兩大地形單元。天山中部位于塔里木盆地和準(zhǔn)噶爾盆地之間，遼闊復(fù)雜的山系，夾著許多山間盆地和縱向構(gòu)造谷地，地形起伏較大，許多山峰終年積雪，雪線位于4500m～5000m，氣候的大陸度和干旱度極強(qiáng)，基本屬于干旱荒漠地帶[17]。準(zhǔn)噶爾盆地位于新疆北部，屬于典型溫帶內(nèi)陸荒漠性氣候，年平均氣溫為5.4℃，年平均降雨量為100mm，年平均蒸發(fā)量為1880mm[18]。

圖1　研究區(qū)2007年3月6日MODIS夜晚地表溫度產(chǎn)品

2.2數(shù)據(jù)及預(yù)處理

2.2.1氣象數(shù)據(jù)

本文以克拉瑪依氣象站為主要測站，選取烏魯木齊和石河子兩個(gè)氣象站驗(yàn)證克拉瑪依氣象站建立的氣溫估計(jì)模型。本文使用的日最低、最高氣溫?cái)?shù)據(jù)來自中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http：//cdc.cma.gov.cn/home.do)，是百葉箱內(nèi)觀測到的瞬時(shí)最低、最高值，它們的出現(xiàn)時(shí)間與水汽蒸發(fā)、凝結(jié)等大氣物理過程的關(guān)系十分密切，日最高氣溫一般在午后2點(diǎn)左右，日最低氣溫通常出現(xiàn)在清晨日出前后。氣溫的記錄單位為0.1℃，時(shí)間分辨率為每日，表1為氣象數(shù)據(jù)信息。

表1　氣象數(shù)據(jù)信息

2.2.2MODIS地表溫度產(chǎn)品

本文使用的MODIS地表溫度產(chǎn)品是NASA(National Aeronautics and Space Administration)數(shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng)站(http：//ladsweb.nascom.nasa.Gov/data/search.html)提供的Terra衛(wèi)星(過境時(shí)刻為10：30am)平臺的MOD11A1產(chǎn)品和Aqua衛(wèi)星(過境時(shí)刻為1：30pm)平臺的MYD11A1產(chǎn)品。時(shí)間序列與氣象數(shù)據(jù)相對應(yīng)，級別為L3，大小為1200行×1200列，時(shí)間分辨率為每日，空間分辨率為1km，投影方式為SIN投影(即等面積的偽圓柱投影)，覆蓋面積約為1100km×1100km[19-20]。

2.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理

①坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。采用MRT(MODIS Reprojection Tool)工具將影像由SIN投影坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為WGS-84經(jīng)緯度的坐標(biāo)系。

②提取地表溫度。根據(jù)經(jīng)緯度提取各氣象站的MOD11A1、MYD11A1夜晚和白天地表溫度。

③去除異常值和空缺值。剔除地表溫度中明顯的異常值和云遮擋引起的空缺值，異常值一般為0℃以下的極其低溫值[21]，根據(jù)閾值法確定，同時(shí)刪去對應(yīng)時(shí)間序列的氣溫?cái)?shù)據(jù)。

④單位轉(zhuǎn)換。將地表溫度由K單位轉(zhuǎn)換成℃單位(t=T-273.15)，同時(shí)氣溫轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一量綱(℃)。

數(shù)據(jù)預(yù)處理之后，得到的MOD11A1夜晚Ts、MOD11A1白天Ts、MYD11A1夜晚Ts、MYD11A1白天Ts的有效數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)分別為216、214、216、200。

3基于地表溫度的氣溫估計(jì)方法

3.1地表溫度和氣溫的物理關(guān)系

太陽輻射到達(dá)地表被吸收后，使地表增溫，地表再通過輻射、傳導(dǎo)和對流將熱量傳給空氣，這就是空氣中熱量的主要來源。根據(jù)能量守恒定律，地表接收的能量以不同方式轉(zhuǎn)換為其他運(yùn)動形式，以使能量保持平衡[22]。這一能量交換過程可表示為：

Rn=G+H+LE

(1)

式中，Rn為地表全波段凈輻射通量；G為土壤熱通量，即下墊面土壤中的熱交換；H為感熱通量，即下墊面與大氣間湍流形式的熱交換；LE為潛熱通量，即下墊面與大氣間水汽的熱交換。

地表凈輻射通量Rn又稱輻射平衡，指地表凈得的短波輻射與長波輻射的和，可表示為：

Rn=Rs-Rs↑+RL-RL↑=

(1-α)Rs↓+εaσTa4-εsσTs4

(2)

式中，Rs↓為入射到地表的太陽短波輻射，即太陽總輻射；Rs↑為地表反射的太陽短波輻射，即地表反射輻射；RL↓為來自大氣的長波輻射，即大氣逆輻射；RL↑為地表發(fā)射至大氣的長波輻射；α為地表反照率；σ為斯特藩-波爾茲曼常數(shù)，等于5.67×10-8W/m2·K4；εa為無云時(shí)的大氣有效發(fā)射率；εs為地表發(fā)射率；Ta為參考高度的氣溫；Ts為地表溫度。

土壤熱通量G可表示為：

G=(0.1-0.042h)Rn

(3)

式中，h為作物高度，可根據(jù)不同的植物類型取值，與葉面積指數(shù)LAI和作物覆蓋度f有關(guān)。

感熱通量H又稱顯熱通量，可表示為：

H=ρCp(Ts-Ta)/rac

(4)

式中，ρ為空氣密度；Cp為空氣定壓比熱；ρCp表征空氣的體積熱容量；rac為空氣動力學(xué)阻力。

潛熱通量LE指地表吸收輻射能與蒸發(fā)耗熱的熱交換，又稱蒸散，可表示為：

(5)

(6)

聯(lián)立式(1)至式(6)，整理得到式(7)：

(7)

根據(jù)式(7)，地表溫度和氣溫之間具有明確的物理關(guān)系，因此，基于地表溫度的氣溫估計(jì)方法在理論上是可行的。但是直接應(yīng)用物理模型式(7)反演氣溫難度很大，有些參數(shù)如空氣動力學(xué)阻力難以準(zhǔn)確確定，考慮到氣溫的時(shí)空分布特征和應(yīng)用模型對氣溫?cái)?shù)據(jù)的需求，氣溫估計(jì)模型由地表溫度產(chǎn)品和氣溫的線性相關(guān)關(guān)系建立。

3.2地表溫度數(shù)據(jù)和氣溫?cái)?shù)據(jù)的關(guān)系分析

定義生長季節(jié)為5月～10月，非生長季節(jié)為11月～次年4月[7]。將2006年5月～2007年4月克拉瑪依氣象站地表溫度和氣溫進(jìn)行比較，作出MODIS Ts產(chǎn)品與日最低、最高Ta的時(shí)間序列變化趨勢圖(圖2)?？梢钥闯?，地表溫度和氣溫的關(guān)系在夜晚和白天相差很大；夜晚，地表溫度與日最低Ta的一致性較高；白天，盡管地表溫度能大致地反映日最高Ta隨時(shí)間的變化趨勢，但兩者一致性較低。夜晚和白天產(chǎn)生如此差異的原因是夜晚熱紅外波段不受太陽輻射的影響，而白天由于太陽輻射的存在使得地表能量平衡系統(tǒng)的交換變得更為復(fù)雜。

圖2　MODIS Ts產(chǎn)品與Ta的時(shí)間序列變化趨勢

由圖2還可看出，MODIS白天Ts與日最高Ta的關(guān)系在生長季節(jié)和非生長季節(jié)有明顯差別，在生長季節(jié)白天Ts遠(yuǎn)高于日最高Ta。因此，為提高日最高Ta的估計(jì)精度，將數(shù)據(jù)分為生長季節(jié)和非生長季節(jié)兩部分，進(jìn)一步分析地表溫度和氣溫的關(guān)系，分別計(jì)算MODIS夜晚、白天Ts與日最低、最高Ta的統(tǒng)計(jì)量(表2)：相關(guān)系數(shù)R、均方根誤差RMSE和絕對平均誤差MAE，公式如式(8)、(9)和(10)所示：

(8)

(9)

(10)

由表2可知，MODIS Ts和Ta的相關(guān)系數(shù)R都高于0.90，且在0.05的顯著性水平下通過了t檢驗(yàn)，表明MODIS Ts與Ta具有很強(qiáng)的線性正相關(guān)性，并且非生長季節(jié)的相關(guān)關(guān)系(≥0.94)更為顯著。因此，可以建立MODIS Ts和Ta的回歸模型以線性估計(jì)Ta，并將生長季節(jié)和非生長季節(jié)分開建模。

表2　2006年5月～2007年4月克拉瑪依氣象站

表注：*p<0.05

由于日最低Ta的時(shí)刻更接近Aqua衛(wèi)星的過境時(shí)刻(1∶30am)，有學(xué)者利用MYD11A2產(chǎn)品(MYD11A1產(chǎn)品8天合成的數(shù)據(jù))估計(jì)日最低Ta，其RMSE為2.1℃～2.8℃，而用MOD11A2(MOD11A1產(chǎn)品8天合成的數(shù)據(jù))產(chǎn)品估計(jì)日最低Ta的RMSE為2.3℃～3.3℃，精度比MYD11A2產(chǎn)品的估計(jì)精度略低[10]。但也有研究表明，從MOD11A2產(chǎn)品到MYD11A2產(chǎn)品，氣溫估計(jì)精度并沒有取得實(shí)質(zhì)性的提高[23]。由表2亦可知，相對于MYD11A1產(chǎn)品，MOD11A1 Ts和Ta的相關(guān)系數(shù)略高；同時(shí)，MOD11A1 Ts和Ta的RMSE和MAE也較小。因此，相對于MYD11A1產(chǎn)品，MOD11A1產(chǎn)品的地表溫度數(shù)據(jù)能更好地估計(jì)氣溫，本文選用MOD11A1產(chǎn)品建立氣溫估計(jì)模型。

3.3氣溫估計(jì)模型的建立

圖3為生長季節(jié)、非生長季節(jié)MOD11A1 Ts產(chǎn)品與日最低、最高Ta的線性擬合，其中圖3(a)、(b)分別為生長季節(jié)、非生長季節(jié)MOD11A1夜晚Ts與日最低Ta的散點(diǎn)分布，圖3(c)、(d)分別為生長季節(jié)、非生長季節(jié)MOD11A1白天Ts與日最高Ta的散點(diǎn)分布，地表溫度和氣溫的線性回歸參數(shù)如表3。可以看出，非生長季節(jié)的點(diǎn)集中分布于擬合直線的兩側(cè)，而生長季節(jié)點(diǎn)的分布相對較分散，

圖3　MOD11A1 Ts產(chǎn)品與Ta的線性擬合

氣溫?cái)M合參數(shù)MOD11A1Ts生長季節(jié)非生長季節(jié)日最低TaSlope0.800.98Intercept3.280.90R20.840.95RMSE/℃2.42.5MAE/℃1.92.0日最高TaSlope0.690.80Intercept3.15-1.68R20.830.92RMSE/℃2.83.1MAE/℃2.12.6

非生長季節(jié)MOD11A1產(chǎn)品與日最低、最高Ta擬合的R2分別為0.95、0.92，而生長季節(jié)的R2分別為0.84、0.83，因此，非生長季節(jié)MOD11A1產(chǎn)品與氣溫的擬合優(yōu)度比生長季節(jié)好。由表3可知，氣溫估計(jì)的RMSE為3.0℃左右，MAE小于3.0℃。有學(xué)者利用遙感觀測數(shù)據(jù)估計(jì)氣溫，RMSE為3.2℃，MAE為2.5℃，其誤差在可允許范圍之內(nèi)[7]。因此這樣的精度能夠滿足研究需要。

生長季節(jié)的氣溫估計(jì)模型為：

Ta_min=0.80·Ts_night + 3.28

(11)

Ta_max=0.69·Ts_day + 3.15

(12)

非生長季節(jié)的氣溫估計(jì)模型為：

Ta_min=0.98·Ts_night + 0.90

(13)

Ta_max=0.80·Ts_day-1.68

(14)

式中，Ta_min為日最低氣溫估計(jì)值；Ta_max為日最高氣溫估計(jì)值；Ts_night為MOD11A1夜晚地表溫度；Ts_day為MOD11A1白天地表溫度。

4模型驗(yàn)證

氣溫估計(jì)模型驗(yàn)證包括兩步：

(1)相同氣象站不同時(shí)段的驗(yàn)證

圖4為2007年5月～2008年4月克拉瑪依氣象站的模型驗(yàn)證，其中圖4(a)、(b)分別為生長季節(jié)、非生長季節(jié)日最低Ta的估計(jì)值與氣象站實(shí)際測量值的散點(diǎn)分布，圖4(c)、(d)分別為生長季節(jié)、非生長季節(jié)日最高Ta的估計(jì)值與實(shí)際測量值的散點(diǎn)分布。圖中的對角線為理想擬合直線，另一條則為氣溫估計(jì)值與實(shí)際測量值的實(shí)際擬合直線，理想擬合曲線和實(shí)際擬合曲線的偏離程度反映了擬合的效果。由圖可知，所有理想擬合直線和實(shí)際擬合直線的偏離程度較小，非生長季節(jié)點(diǎn)的分布比生長季節(jié)點(diǎn)的分布更集中，非生長季節(jié)日最低、最高Ta的估計(jì)值和實(shí)際測量值擬合的R2為0.95、0.94，而生長季節(jié)擬合的R2為0.88、0.81，所以，非生長季節(jié)的擬合優(yōu)度比生長季節(jié)好。同時(shí)，氣溫估計(jì)的RMSE為3.0℃左右，MAE小于3.0℃，表明構(gòu)建的模型在同一氣象站具有較好的泛化能力。因此，該模型適用于相同氣象站不同時(shí)段日最低、最高Ta的估計(jì)。

圖4　2007年5月～2008年4月克拉瑪依氣象站驗(yàn)證

(2)相同時(shí)段不同氣象站的驗(yàn)證

圖5是烏魯木齊氣象站的模型驗(yàn)證，由圖可知，非生長季節(jié)的R2比生長季節(jié)高，即非生長季節(jié)的擬合優(yōu)度更好。同時(shí)，氣溫估計(jì)的RMSE和MAE都小于3.0℃，取得了較高的精度。因此，該模型適用于烏魯木齊氣象站日最低、最高Ta的估計(jì)。

圖6為石河子氣象站的模型驗(yàn)證，可看出，在生長季節(jié)，日最低、最高Ta的估計(jì)值和測量值的實(shí)際擬合直線與理想擬合直線的偏離程度較大，出現(xiàn)了系統(tǒng)性的偏差，并且日最低Ta估計(jì)值高于測量值，日最高Ta低于測量值。根據(jù)地表溫度的反演原理，地表溫度與土地覆蓋類型和植被指數(shù)密切相關(guān)，它們通過影響地表比輻射率直接影響地表溫度的變化，因此，在不同的植被指數(shù)和土地覆蓋條件下，氣溫和地表溫度的關(guān)系亦不同[3，24]。植被覆蓋度越高，地氣溫差越小[1]，而石河子地區(qū)為農(nóng)業(yè)灌溉區(qū)，在生長季節(jié)植被覆蓋度較高，地氣溫差較小。然而，夜晚Ts一般低于日最低Ta，白天Ts一般高于日最高Ta[7]。所以，該地區(qū)夜晚Ts偏高，白天Ts偏低，從而導(dǎo)致日最低Ta估計(jì)值偏高，日最高Ta估計(jì)值偏低，與實(shí)際測量值出現(xiàn)了系統(tǒng)性的偏差。但是，氣溫估計(jì)在非生長季節(jié)取得了較好的結(jié)果，RMSE為3.0℃左右，MAE小于3.0℃。因此，建立的氣溫估計(jì)模型在石河子氣象站生長季節(jié)效果欠佳，但適用于非生長季節(jié)的氣溫估計(jì)。

圖5　2006年5月～2007年4月烏魯木齊氣象站驗(yàn)證

圖6　2006年5月～2007年4月石河子氣象站的驗(yàn)證

5研究區(qū)氣溫分布制圖

由模型驗(yàn)證結(jié)果可知，該氣溫估計(jì)模型在非生長季節(jié)取得了較好的結(jié)果，擬合優(yōu)度R2為0.90以上，RMSE在3.2℃之內(nèi)，MAE在2.8℃之內(nèi)，因此可將此氣溫估計(jì)模型運(yùn)用于整個(gè)研究區(qū)，通過影像鑲嵌、投影轉(zhuǎn)換、影響裁剪、氣溫估計(jì)和專題制圖等，得到研究區(qū)非生長季節(jié)的日最低(圖7)、最高(圖8)氣溫的連續(xù)分布。

圖7　研究區(qū)非生長季節(jié)的日最低氣溫分布

圖8　研究區(qū)非生長季節(jié)的日最高氣溫分布

6結(jié)束語

本文利用MODIS地表溫度產(chǎn)品數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，分別建立新疆克拉瑪依氣象站生長季節(jié)、非生長季節(jié)的地表溫度和氣溫的線性回歸模型，對日最低、最高氣溫進(jìn)行了估計(jì)，并利用相同氣象站不同時(shí)段、相同時(shí)段不同氣象站的數(shù)據(jù)驗(yàn)證了模型，最后將模型運(yùn)用于整個(gè)研究區(qū)，得到研究區(qū)內(nèi)非生長季節(jié)的日最低、最高氣溫分布，得到以下結(jié)論：

(1)相對于MYD11A1產(chǎn)品，MOD11A1產(chǎn)品的地表溫度數(shù)據(jù)能更好地估計(jì)氣溫。

(2)該氣溫估計(jì)模型在生長季節(jié)效果欠佳。MOD11A1產(chǎn)品估計(jì)日最低、最高氣溫的RMSE在4.6℃之內(nèi)，MAE在3.8℃之內(nèi)。

(3)該氣溫估計(jì)模型在非生長季節(jié)取得了較好的結(jié)果。MOD11A1產(chǎn)品估計(jì)日最低氣溫的RMSE和MAE分別為2.4℃～3.2℃、1.9℃～2.8℃，估計(jì)日最高氣溫的RMSE和MAE則為2.9℃～3.1℃、2.2℃～2.6℃，同時(shí)模型在非生長季節(jié)的R2為0.91～0.96。

本文雖然取得了較理想的結(jié)果，但存在著兩個(gè)弊端：①M(fèi)ODIS地表溫度產(chǎn)品的空間分辨率為1km，提取的氣象站的地表溫度實(shí)際上是1km×1km像元內(nèi)的面狀數(shù)據(jù)，而氣象站提供的是點(diǎn)狀氣溫?cái)?shù)據(jù)，兩者在空間上無法一一對應(yīng)。當(dāng)氣象站點(diǎn)所在像元滿足均質(zhì)性時(shí)，其地表溫度可以用面狀像元內(nèi)的平均地表溫度表示，但當(dāng)像元內(nèi)地表差異較大時(shí)，提取的地表溫度與氣象站點(diǎn)的真實(shí)地表溫度會存在誤差，而這種誤差具有不確定性，因此數(shù)據(jù)源對氣溫估計(jì)精度的影響仍是一個(gè)不可避免的問題。②本文建立了一個(gè)氣象站點(diǎn)的地表溫度和氣溫的線性回歸模型，并將此模型運(yùn)用于整個(gè)研究區(qū)，默認(rèn)的前提是研究區(qū)內(nèi)的下墊面是相同的，而該條件一般很難滿足，所以導(dǎo)致在地表覆蓋差異較大的生長季節(jié)誤差較大。將來希望在氣象站數(shù)量較多的研究區(qū)，能結(jié)合土地覆蓋類型、植被指數(shù)、大氣濕度、地表濕度、氣壓和風(fēng)速等因子進(jìn)行建模。

參考文獻(xiàn)：

[1]柯靈紅，王正興，宋春橋，等.青藏高原東北部MODIS地表溫度重建及其與氣溫對比分析[J].高原氣象，2011，30(2)：277-287.

[2]PRIHODKO L，GOWARD S N.Estimation of air temperature from remotely sensed surface observations[J].Remote Sensing of Environment，1997，(60)：335-346.

[3]韓秀珍，李三妹，竇芳麗.氣象衛(wèi)星遙感地表溫度推演近地表氣溫方法研究[J].氣象學(xué)報(bào)，2012，70(5)：1107-1118.

[4]CZAJKOWSKI K P，GOWARD S N，STADLER S J，et al.Thermal remote sensing of near surface environmental variables：Application over the oklahoma mesonet[J].The Professional Geographer，2000，52(2)：345-357.

[5]董良鵬.基于MODIS地表溫度的氣溫估計(jì)方法及其在中國東部城市群熱島效應(yīng)研究中的應(yīng)用[D].南京：南京信息工程大學(xué)，2012.

[6]STISEN S，SANDHOLT I，NORGAARD A，et al.Estimation of diurnal air temperature using MSG SEVIRI data in west africa[J].Remote Sensing of Environment，2007，(110)：262-274.

[7]ZHU W B，LU A F，JIA S F.Estimation of daily maximum and minimum air temperature using MODIS land surface temperature products[J].Remote Sensing of Environment，2013，(130)：62-73.

[8]徐永明，覃志豪，沈艷.基于MODIS數(shù)據(jù)的長江三角洲地區(qū)近地表氣溫遙感反演[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2011，27(9)：63-68.

[9]MOSTOVOY G V，KING R.Using MODIS LST data for high-resolution estimates of daily air temperature over mississippi[J].In Proceedings of the 3th International Workshop on the Analysis of Multi-Temporal Remote Sensing Images，2005，76-80.

[10]VANCUTSEM C，CECCARO P，DINKU T，et al.Evaluation of MODIS land surface temperature data to estimate air temperature in different ecosystems over africa[J].Remote Sensing of Environment，2010，(114)：449-465.

[11]FU G，SHEN Z X，ZHANG X Z，et al.Estimating air temperature of an alpine meadow on the northern tibetan plateau using MODIS land surface temperature[J].Acta Ecologica Sinica，2011，(31)：8-13.

[12]LIN S P，MOORE N J，MESSINA J P，et al.Evaluation of estimating daily maximum and minimum air temperature with MODIS data in east africa[J].International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation，2012，(18)：128-140.

[13]YAO Y H，ZHANG B P.MODIS-based air temperature estimation in the southeastern tibetan plateau and neighboring areas[J].Journal of Geographical Sciences，2012，22(1)：152-166.

[14]于文憑，馬明國.MODIS地表溫度產(chǎn)品的驗(yàn)證——以黑河流域?yàn)槔齕J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2011，26(6)：705-712.

[15]WAN Z M，DOZIER J.A Generalized split-window algorithm for retrieving land-surface temperature from space[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，1996，34(4)：892-905.

[16]WAN Z M，LI Z L.A Physics-based algorithm for retrieving land-surface emissivity and temperature from EOS/MODIS data[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，1997，35(4)：980-996.

[17]蘇宏新.全球氣候變化條件下新疆天山云杉林生長的分析與模擬[D].北京：中國科學(xué)院植物研究所，2005.

[18]王晶，呂昭智，錢翌，等.新疆準(zhǔn)噶爾盆地典型荒漠區(qū)不同景觀植被對土壤養(yǎng)分的影響[J].中國沙漠，2010，30(6)：1367-1373.

[19]呂京國，張小詠，蔣玲梅，等.MODIS地標(biāo)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的相關(guān)算法及處理過程[J].遙感信息，2009，24(8)：25-29.

[20]WAN Z M.Collection-5 MODIS land surface temperature products users’ guide[EB/OL].http：//www.icess.ucsb.edu/modis/LstUsr Guide/MODIS_LST_products_Users_guide_C5.pdf，2007-3.

[21]NETELER M.Estimating daily land surface temperatures in mountainous environments by reconstructed MODIS LST data[J].Remote Sensing，2010，(2)：333-351.

[22]趙英時(shí).遙感應(yīng)用分析原理與方法[M].北京：科學(xué)出版社，2003.

[23]MOSTOVOY G V，KING RL，REDDY K R，et al.Statistical estimation of daily maximum and minimum air temperatures from MODIS LST data over the state of mississippi[J].GIScience and Remote Sensing，2006，43(1)：78-110.

[24]齊述華，王軍邦，張慶員，等.利用MODIS遙感影像獲取近地層氣溫的方法研究[J].遙感學(xué)報(bào)，2005，9(5)：570-575.

E-mail：lfl2009zzu@sina.com