許劍輝， 趙 怡， 肖明虹， 鐘凱文， 阮惠華

(1.廣州地理研究所,廣州 510070； 2.廣東省遙感與地理信息系統(tǒng)應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣州 510070；3.廣東省地理空間信息技術(shù)與應(yīng)用公共實(shí)驗(yàn)室,廣州 510070； 4.中國(guó)科學(xué)院廣州地球化學(xué)研究所,廣州 510640； 5.中國(guó)科學(xué)院大學(xué),北京 100049； 6.廣西壯族自治區(qū)地理信息測(cè)繪院,柳州 545006； 7.廣東省氣象探測(cè)數(shù)據(jù)中心,廣州 510080)

0 引言

在快速城鎮(zhèn)化過(guò)程中，城市熱環(huán)境質(zhì)量日益惡化[1]，城市熱島引起了社會(huì)的廣泛關(guān)注。如何更好地監(jiān)測(cè)、分析與評(píng)價(jià)城市熱島效應(yīng)，已成為當(dāng)前城市環(huán)境研究的熱點(diǎn)問(wèn)題[2-3]。城市熱島效應(yīng)研究對(duì)城市環(huán)境質(zhì)量改善和生態(tài)城市建設(shè)具有重要意義。

歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)能較好地表征植被的生長(zhǎng)過(guò)程，而且與氣溫、降水等具有緊密的聯(lián)系[4-6]，現(xiàn)已成為城市氣候研究的重要指標(biāo)[3]，被廣泛應(yīng)用于城市植被覆蓋監(jiān)測(cè)、土地覆蓋分類(lèi)、地表溫度、近地表氣溫(以下簡(jiǎn)稱氣溫)和降水等研究[7-13]。作為量化城市熱島的重要指示器，地表溫度和氣溫已被應(yīng)用于城市熱島效應(yīng)研究。許多學(xué)者采用不同的方法研究不同區(qū)域在不同季節(jié)下NDVI與地表溫度和氣溫間的關(guān)系，結(jié)果表明NDVI與地表溫度存在明顯的負(fù)相關(guān)[14-16]，而與氣溫間的關(guān)系則呈顯著的空間異質(zhì)性[4]。崔林麗等[17]采用時(shí)滯相關(guān)分析法研究華東及其周邊地區(qū)NDVI對(duì)氣溫的時(shí)空響應(yīng)特征，結(jié)果表明NDVI與氣溫在夏季和秋季相關(guān)性較高，冬季相關(guān)性最低； 歷華等[18]指出單獨(dú)使用NDVI定量研究城市熱島是不能滿足要求的，城市建筑用地也是城市熱島研究的一個(gè)重要指標(biāo)。一般用歸一化建筑指數(shù)(normalized difference build-up index，NDBI)或建筑用地指數(shù)(index based-build-up index，IBI)提取建筑用地。相關(guān)學(xué)者研究了不同地區(qū)NDVI和NDBI與熱島分布間的關(guān)系，結(jié)果表明城市熱島與NDVI呈負(fù)相關(guān)，與NDBI呈正相關(guān)[19-21]。樊亞鵬等[22]以廣州市為研究區(qū)域，分別采用IBI和NDVI分析了1990─2008年間廣州市的熱島效應(yīng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)廣州市建筑用地與地表溫度呈正相關(guān)，NDVI與地表溫度呈負(fù)相關(guān)。

然而，上述研究?jī)H利用相關(guān)性分析和普通回歸方法分析NDVI和NDBI與地表溫度和氣溫間的相關(guān)性，并沒(méi)有考慮NDVI，NDBI和溫度的空間自相關(guān)與空間異質(zhì)性，也沒(méi)有充分考慮地表溫度和氣溫?cái)?shù)據(jù)的空間信息，難以進(jìn)一步挖掘NDVI和NDBI空間變異性對(duì)地表溫度和氣溫的影響。鑒于此，本文結(jié)合MODIS NDVI數(shù)據(jù)，用Landsat8估計(jì)的NDBI和廣州市264個(gè)氣象觀測(cè)站觀測(cè)的2015年月平均氣溫，分別利用普通線性回歸模型、空間滯后模型和空間誤差模型在區(qū)域尺度上擬合NDVI和NDBI與氣溫的關(guān)系，定量分析城市NDVI和NDBI對(duì)氣溫時(shí)空格局的影響，為緩解廣州市熱島效應(yīng)、建設(shè)生態(tài)城市提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究數(shù)據(jù)

1.1 氣象數(shù)據(jù)

本文以廣州市作為研究區(qū)。廣州市位于廣東省中南部、珠三角中北緣，地處亞熱帶沿海，屬海洋性亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，溫暖多雨，年平均氣溫約20～22℃，7月份最熱，月平均氣溫達(dá)28.7℃； 1月份最冷，月平均氣溫為9～16℃。氣溫?cái)?shù)據(jù)采用廣東省氣象局提供的2015年1─12月自動(dòng)氣象觀測(cè)站的近地表月平均氣溫。對(duì)這些氣象觀測(cè)站的氣溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量檢查，剔除存在明顯異常的觀測(cè)數(shù)據(jù)，得到264個(gè)站點(diǎn)的月平均近地表氣溫(圖1)。選擇冬(2015年1月)、春(2015年4月)、夏(2015年7月)、秋(2015年10月)4個(gè)季節(jié)的氣溫?cái)?shù)據(jù)研究NDVI和NDBI與氣溫?cái)?shù)據(jù)間的關(guān)系。

圖1 研究區(qū)及氣象觀測(cè)站分布

1.2 MODIS NDVI數(shù)據(jù)

本文選取MODIS提供的月合成1 km空間分辨率植被指數(shù)(MOD13A3)數(shù)據(jù)產(chǎn)品作為NDVI數(shù)據(jù)源，對(duì)應(yīng)的時(shí)間為2015年1─12月，數(shù)據(jù)下載于美國(guó)USGS數(shù)據(jù)中心(https: //lpdaac.usgs.gov/data_access/data_pool)。

利用NASA提供的MODIS Reprojection Tools(MRT)軟件，將下載的MOD13A3數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和投影轉(zhuǎn)換(投影坐標(biāo)為WGS84 UTM Zone_49N)，并利用研究區(qū)矢量邊界進(jìn)行影像裁剪，得到如圖2所示的月合成NDVI數(shù)據(jù)。

(a) 1月 (b) 4月 (c) 7月 (d) 10月

圖2研究區(qū)月NDVI數(shù)據(jù)

Fig.2MonthlyNDVIofstudyarea

從圖2可以看出，從冬季到夏季，研究區(qū)NDVI指數(shù)隨時(shí)間推移而增加； 從秋季到冬季，NDVI指數(shù)隨時(shí)間推移而減少； 春、夏2季則NDVI變化比較大，表明春、夏2季植物生長(zhǎng)旺盛。從整體上看，廣州市主城區(qū)的NDVI指數(shù)較低，主要因?yàn)橹鞒菂^(qū)以建筑物為主。

1.3 NDBI指數(shù)

NDBI指數(shù)是由查勇等[23]提出的基于Landsat TM影像構(gòu)建的歸一化建筑物指數(shù)，主要用來(lái)自動(dòng)提取城市用地。采用美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局地球資源觀測(cè)與科學(xué)中心(https: //espa.cr.usgs.gov/) 提供的2015年10月18日Landsat8 OLI遙感影像(空間分辨率為30 m，軌道號(hào)122/44，影像無(wú)云，數(shù)據(jù)質(zhì)量好)計(jì)算NDBI指數(shù)，即

(1)

式中ρSWIR和ρNIR分別為L(zhǎng)andsat8 OLI第6和第5波段的光譜反射率。

由于MODIS NDVI的空間分辨率為1 km，為了讓NDBI的空間分辨率與NDVI的空間分辨率保持一致，對(duì)高空間分辨率的NDBI采用算術(shù)平均的方法得到空間分辨率為1 km的NDBI[24]。首先，利用ArcGIS的空間分析模塊，對(duì)空間分辨率為30 m的NDBI進(jìn)行最鄰近插值，得到空間分辨率為25 m的NDBI指數(shù)； 再采用ArcGIS的聚合分析功能，使用像元系數(shù)40取平均值的方式對(duì)空間分辨率為25 m的NDBI柵格圖像進(jìn)行聚合，獲取與NDVI數(shù)據(jù)像元大小一致、投影相同的柵格數(shù)據(jù)(圖3)。

圖3 研究區(qū)NDBI數(shù)據(jù)

此外，由于研究區(qū)1 a內(nèi)城市建筑用地變化不大，所以將計(jì)算的2015年10月18日NDBI指數(shù)視為2015年全年的平均NDBI指數(shù)(圖3)，顯示了當(dāng)年研究區(qū)的城市建設(shè)用地情況。從圖3可以看出，該區(qū)建設(shè)用地主要集中在廣州市主城區(qū)，郊區(qū)的NDBI指數(shù)比較低(為負(fù)數(shù))，與圖2具有類(lèi)似的分析結(jié)果。

2 研究方法

2.1 空間自回歸模型

以月平均近地表氣溫為因變量，以NDBI和NDVI為自變量，首先分析氣溫與NDVI和NDBI之間的相關(guān)關(guān)系，然后分別采用普通線性回歸模型、空間自回歸模型(空間滯后模型、空間誤差模型和空間杜賓模型)對(duì)不同季節(jié)的近地表氣溫及其影響因子進(jìn)行建模分析。

Anselin[25]提出的空間自回歸模型為

(2)

式中：y為因變量，指月平均近地表氣溫；X為自變量，表示與近地表氣溫相關(guān)的影響因素(包括NDBI和NDVI)；β為自變量的回歸系數(shù)；μ為隨機(jī)誤差項(xiàng)；ε為服從均值為0、方差為δ2的隨機(jī)誤差；W1和W2分別為因變量自身與殘差空間趨勢(shì)的權(quán)重矩陣；ρ為空間滯后項(xiàng)W1y的系數(shù)；λ為空間誤差項(xiàng)的回歸系數(shù)。

當(dāng)式(1)參數(shù)向量的不同向量設(shè)置為0時(shí)，可以產(chǎn)生4種不同的空間模型結(jié)構(gòu)，本文只考慮其中的3種，即

1)當(dāng)ρ=0，λ=0時(shí)，為普通線性回歸模型(ordinary linear regression，OLS)。該模型一般假設(shè)觀測(cè)值相互獨(dú)立不受其他因素影響，不考慮區(qū)域間的空間差異性。

2)當(dāng)ρ≠0，λ=0時(shí)，為空間滯后模型(spatial lag model，SLM)。該模型考慮了因變量的空間相關(guān)性，即某一空間區(qū)域的因變量不僅與同一區(qū)域的自變量有關(guān)，而且與相鄰區(qū)域的因變量有關(guān)。

3)當(dāng)ρ=0，λ≠0時(shí)，為空間誤差模型(spatial error model，SEM)。該模型不考慮因變量的空間相關(guān)性，只考慮了自變量的空間自相關(guān)性，即某一空間區(qū)域的因變量與同一區(qū)域的自變量、相鄰區(qū)域的自變量和因變量有關(guān)。

采用赤池信息量準(zhǔn)則(Akaike information criterion，AIC)信息指標(biāo)[26](一種衡量統(tǒng)計(jì)模型擬合優(yōu)良性的標(biāo)準(zhǔn))評(píng)價(jià)空間自回歸模型的擬合精度，并利用莫蘭指數(shù)(Moran index，Moran’s I)對(duì)回歸模型誤差項(xiàng)進(jìn)行空間自相關(guān)分析。一般認(rèn)為，較低的AIC表明模型的模擬效果更好； 當(dāng)2個(gè)模型之間的AIC值相差大于3時(shí)，具有較小AIC值的模型對(duì)數(shù)據(jù)的模擬效果更好?；貧w模型殘差的空間自相關(guān)分析也可作為評(píng)價(jià)回歸模型擬合效果的一個(gè)指標(biāo)。Moran’s I值接近0表示回歸模型的殘差不存在空間自相關(guān)性，回歸模型擬合效果較好； Moran’s I值大于或者小于0，表示回歸模型的殘差仍存在明顯的空間自相關(guān)性，回歸模型擬合效果較差。

2.2 空間權(quán)重的選擇

一般地，空間權(quán)重矩陣可以通過(guò)二元鄰居和距離函數(shù)進(jìn)行計(jì)算。由于本文采用的近地表氣溫?cái)?shù)據(jù)是氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)，因此選擇空間距離函數(shù)來(lái)計(jì)算空間權(quán)重矩陣。經(jīng)過(guò)比較分析，最終確定距離閾值為12 km。

3 結(jié)果與分析

3.1 NDVI和NDBI與近地表氣溫間的關(guān)系

為研究NDVI和NDBI與近地表氣溫間的關(guān)系，研究區(qū)所有自動(dòng)氣象觀測(cè)站觀測(cè)的不同季節(jié)的月平均近地表氣溫與NDVI和NDBI的散點(diǎn)圖如圖4和5所示。

(a) 1月 (b) 4月

(c) 7月(d) 10月

圖4不同季節(jié)近地表氣溫與NDVI散點(diǎn)圖

Fig.4ScatterplotsofairtemperatureandNDVIindifferentseasons

從圖4可以看出，4個(gè)季節(jié)的NDVI與近地表氣溫間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)隨時(shí)間的推移而變化，冬季的相關(guān)系數(shù)最低，與崔林麗等[17]的研究結(jié)果類(lèi)似。與之相反的是，NDBI與近地表氣溫間存在正相關(guān)關(guān)系(圖5)。從圖5可以看出，冬、春、夏3個(gè)季節(jié)的正相關(guān)系數(shù)相差不大，秋季NDBI與近地表氣溫間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.502。這可能與對(duì)NDBI與不同季節(jié)近地表氣溫進(jìn)行比較時(shí)只用了2015年10月18日這1個(gè)時(shí)相的NDBI有關(guān)。另外，1 km空間分辨率的NDBI是通過(guò)將30 m空間分辨率的NDBI經(jīng)過(guò)插值、聚合分析得到的，這也會(huì)引入一些誤差。從圖4和5可以發(fā)現(xiàn)，冬季和春季的NDVI和NDBI與近地表氣溫間的相關(guān)性存在2個(gè)非常明顯的區(qū)間，形成一高一低聚集的現(xiàn)象。在冬季(圖4(a)和圖5(a))近地表氣溫較低時(shí)，NDVI和NDBI與近地表氣溫間的相關(guān)系數(shù)比較??； 在春季(圖4(b)和圖5(b))近地表氣溫較高時(shí)，NDVI和NDBI與近地表氣溫間的相關(guān)系數(shù)顯著增加。近地表氣溫較低的氣象觀測(cè)站主要集中在廣州市主城區(qū)、花都區(qū)以及南沙區(qū)； 與之相反的是，番禺區(qū)、增城區(qū)和從化區(qū)的近地表氣溫比較高。到了春季，雖然分區(qū)還存在，但是它們之間相關(guān)系數(shù)的差異縮小了，比較接近。近地表氣溫的氣象觀測(cè)站聚集的區(qū)域發(fā)生了改變，近地表氣溫較低的氣象觀測(cè)站主要集中在廣州市主城區(qū)、花都區(qū)以及增城區(qū)。到了夏季和秋季，分區(qū)不復(fù)存在，近地表氣溫較高的氣象觀測(cè)站主要聚集在荔灣區(qū)、越秀區(qū)、海珠區(qū)、番禺區(qū)以及南沙區(qū)。從圖4中也可以看出，NDVI越大，植被生長(zhǎng)越茂盛，近地表氣溫越低。這表明通過(guò)植樹(shù)造林，提高城市綠化率可以起到降溫的作用。從圖5中則可以看出，NDBI越大，城市建筑用地面積越大，近地表氣溫越高。這表明城市的擴(kuò)張(建筑物增加、不透水面的增加和植被的減少)提升了城市整體的氣溫，從而出現(xiàn)城市“熱島”現(xiàn)象。

(a) 1月 (b) 4月

(c) 7月 (d) 10月

圖5不同季節(jié)的近地表氣溫與NDBI散點(diǎn)圖

Fig.5ScatterplotsofairtemperatureandNDBIindifferentseasons

3.2 空間自回歸模型比較

利用R語(yǔ)言的spdep函數(shù)包建立了不同季節(jié)的近地表氣溫與NDVI和NDBI間的空間自回歸模型： OLS，SLM和SEM?？臻g自回歸模型的分析及檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1─4。

表1 1月份近地表氣溫3種空間自回歸模型參數(shù)Tab.1 Parameters of three different spatial autoregressive models for air temperature in January

①括號(hào)里的值表示顯著性檢驗(yàn)t或者z統(tǒng)計(jì)值； ②***表示顯著性水平P<0.000； **表示P<0.001； *表示P<0.01； .表示P<0.05； ’表示P<0.1。下表中含義相同。

表2 4月近地表氣溫3種空間自回歸模型參數(shù)Tab.2 Parameters of three different spatial autoregressive models for air temperature in April

表3 7月近地表氣溫3種空間自回歸模型參數(shù)Tab.3 Parameters of three different spatial autoregressive models for air temperature in July

表4 10月近地表氣溫3種空間自回歸模型參數(shù)Tab.4 Parameters of three different spatial autoregressive models for air temperature in October

從表1中可以看出，OLS中自變量NDVI的系數(shù)為負(fù)數(shù)，NDBI的系數(shù)為正數(shù)，表明冬季近地表氣溫與NDVI存在負(fù)的相關(guān)性，與NDBI存在正的相關(guān)性，即地區(qū)的植被生長(zhǎng)越茂盛，建筑用地越少，近地表氣溫越低。然而，OLS的R2僅為0.026，擬合度較差； OLS殘差的Moran’sI高達(dá)0.371，具有很強(qiáng)的空間自相關(guān)。這進(jìn)一步說(shuō)明，不考慮空間相關(guān)的OLS不能有效地解釋變量之間的關(guān)系。

SLM中R2為0.310，明顯高于OLS的0.026；AIC為1 090.2，小于OLS的AIC，說(shuō)明SLM的擬合效果優(yōu)于OLS。另外，SLM中ρ為正且顯著，表明因變量之間具有很強(qiáng)的空間自相關(guān)。Moran’sI接近0，表明SLM的殘差在空間上不再聚集。SEM中λ為正且顯著，說(shuō)明模型誤差具有很強(qiáng)的空間依賴。SLM的檢驗(yàn)參數(shù)與SEM檢驗(yàn)參數(shù)非常接近，總體上，SLM略優(yōu)于SEM。

在SLM中，從冬季到秋季，NDVI的回歸系數(shù)分別為-0.538(表1)、-1.783(表2)、-1.397(表3)和-2.264(表4)，總體上隨季節(jié)減少，而NDBI的回歸系數(shù)從1.792(表1)減少到0.265(表3)，然后又增加到1.003(表4)，但整體上還是呈現(xiàn)出一種隨季節(jié)減少的趨勢(shì)。這表明從冬季到秋季，NDVI對(duì)近地表氣溫的影響逐漸增大，而NDBI對(duì)近地表氣溫的影響逐漸減少。這是因?yàn)閺亩镜角锛局参锾幵谏L(zhǎng)過(guò)程，NDVI值在不斷增加，到秋季植物茂盛時(shí)NDVI值達(dá)到最大，而城市建設(shè)用地基本變化不大，在這個(gè)時(shí)間段內(nèi)，植被對(duì)近地表氣溫的影響大于城市建設(shè)用地。在冬季，由于部分植被綠葉變黃掉落，NDVI值達(dá)到最小，此時(shí)建設(shè)用地對(duì)近地表氣溫的影響占主導(dǎo)地位。

從表1─4可以看出，SLM的空間自回歸系數(shù)ρ顯著，廣州市各氣象站點(diǎn)不同季節(jié)的近地表氣溫不僅受到NDVI和NDBI的影響，還與相鄰氣象站點(diǎn)的近地表氣溫顯著相關(guān)。從表1─表4也可以發(fā)現(xiàn)，不同季節(jié)的SLM的空間自回歸系數(shù)ρ變化不大，基本都在0.66左右，這說(shuō)明了每個(gè)氣象站點(diǎn)的氣溫都受到相鄰氣象站點(diǎn)氣溫較恒定的顯著正影響。

表2─4表示SLM和SEM的擬合效果都遠(yuǎn)優(yōu)于OLS； 回歸模型的決定系數(shù)R2最小值為0.356(表3)，最大值為0.673(表4)。春季近地表氣溫與NDVI和NDBI的SLM的R2，AIC以及回歸模型殘差的Moran’sI指數(shù)都優(yōu)于SEM。夏季時(shí)，SEM的R2和AIC優(yōu)于SLM，但是其模型殘差的Moran’sI大于SLM，Moran’sI為-0.006表明SLM殘差是相互獨(dú)立，在空間上不聚集。冬季與夏季相反，盡管SLM殘差的Moran’sI的絕對(duì)值略大于SEM，但是SLM的R2和AIC遠(yuǎn)優(yōu)于SEM。因此，從整體上看，SLM的擬合效果略優(yōu)于SEM。利用SLM來(lái)分析不同季節(jié)近地表氣溫與NDVI和NDBI間的空間關(guān)系更合理。

4 結(jié)論

本文結(jié)合2015年月均站點(diǎn)近地表氣溫、MOD13A3的NDVI以及用Landsat8 OLI提取的NDBI等數(shù)據(jù)，采用相關(guān)性分析以及空間自回歸模型，研究了廣州地區(qū)不同季節(jié)近地表氣溫與NDVI和NDBI之間的相關(guān)關(guān)系，得到以下結(jié)論：

1)從冬季到秋季，NDVI指數(shù)隨時(shí)間增加； 從秋季到冬季，NDVI指數(shù)隨時(shí)間減少。4個(gè)季節(jié)的NDVI與近地表氣溫間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，NDBI與近地表氣溫間存在正相關(guān)關(guān)系。

2)4個(gè)季節(jié)的近地表氣溫與NDVI和NDBI的OLS的殘差的Moran’sI都大于等于0.299，表明普通回歸模型的殘差存在顯著的空間自相關(guān)性，說(shuō)明了OLS并沒(méi)有考慮近地表氣溫本身以及與NDVI和NDBI間的空間自相關(guān)性的影響。因此，需采用空間自回歸模型來(lái)分析近地表氣溫與NDVI和NDBI之間的相關(guān)關(guān)系。

3)分別建立不同季節(jié)近地表氣溫與NDVI和NDBI間的SLM與SEM。經(jīng)過(guò)SLM與SEM回歸后，回歸模型的R2有了很大的提高，AIC減少較多，說(shuō)明SLM與SEM的擬合度優(yōu)于普通回歸模型。SLM與SEM的殘差的Moran’sI接近0，表明殘差的空間自相關(guān)性已消失。因此，SLM與SEM都能較好地解釋不同季節(jié)近地表氣溫與NDVI和NDBI間的相關(guān)關(guān)系。通過(guò)比較分析R2，AIC以及回歸模型殘差的Moran’sI，發(fā)現(xiàn)整體上SLM的擬合效果略優(yōu)于SEM。

4)在SLM中，NDVI對(duì)近地表氣溫的影響隨著季節(jié)逐漸增大，而NDBI對(duì)近地表氣溫的影響隨著季節(jié)逐漸減少。SLM的空間自回歸系數(shù)ρ為正數(shù)且顯著，表明近地表氣溫受到相鄰氣象站點(diǎn)的近地表氣溫顯著的正影響。

本文僅分析了NDVI和NDBI與氣溫的回歸關(guān)系； 實(shí)際上，除了NDVI與NDBI外，其他很多因素都直接影響氣溫的變化，如降雨、地形和風(fēng)速等。未來(lái)的研究可以將這些因素融合到空間自回歸模型中，以獲取更為客觀合理的分析結(jié)果。此外，本文在時(shí)間尺度上僅利用了2015年4個(gè)月的數(shù)據(jù)分析氣溫與NDVI和NDBI間的關(guān)系，尚未將長(zhǎng)時(shí)間序列的數(shù)據(jù)納入研究，今后需利用長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)更加深入地分析、探討城市氣溫的時(shí)空變化特征。

參考文獻(xiàn)(References)：

[1] 肖榮波,歐陽(yáng)志云,李偉峰,等.城市熱島的生態(tài)環(huán)境效應(yīng)[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2005,25(8):2055-2060.

Xiao R B,Ouyang Z Y,Li W F,et al.A review of the eco-environmental consequences of urban heat islands[J].Acta Ecologica Sinica,2005,25(8):2055-2060.

[2] 岳文澤,徐麗華.城市土地利用類(lèi)型及格局的熱環(huán)境效應(yīng)研究——以上海市中心城區(qū)為例[J].地理科學(xué),2007,27(2):243-248.

Yue W Z,Xu L H.Thermal environment effect of urban land use type and pattern:A case study of central area of Shanghai City[J].Scientia Geographica Sinica,2007,27(2):243-248.

[3] Yuan F,Bauer M E.Comparison of impervious surface area and normalized difference vegetation index as indicators of surface urban heat island effects in Landsat imagery[J].Remote Sensing of Environment,2007,106(3):375-386.

[4] 韓 雅,朱文博,李雙成.基于GWR模型的中國(guó)NDVI與氣候因子的相關(guān)分析[J].北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2016,52(6):1125-1133.

Han Y,Zhu W B,Li S C.Modelling relationship between NDVI and climatic factors in China using geographically weighted regression[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis,2016,52(6):1125-1133.

[5] 沈 斌,房世波,余衛(wèi)國(guó).NDVI與氣候因子關(guān)系在不同時(shí)間尺度上的結(jié)果差異[J].遙感學(xué)報(bào),2016,20(3):481-490.

Shen B,Fang S B,Yu W G.Different correlations between NDVI and meteorological factors at temporal-time scales[J].Journal of Remote Sensing,2016,20(3):481-490.

[6] 仙 巍,邵懷勇.長(zhǎng)江上游安寧河流域植被生長(zhǎng)變化對(duì)氣候條件的響應(yīng)[J].國(guó)土資源遙感,2015,27(3):108-113.doi:10.6046/gtzyyg.2015.03.18.

Xian W,Shao H Y.Responses of vegetation changes to climatic variations in Anning River Basin of upper Yangtze River Region[J].Remote Sensing for Land and Resources,2015,27(3):108-113.doi:10.6046/gtzyyg.2015.03.18.

[7] 殷 剛,孟現(xiàn)勇,王 浩,等.1982—2012年中亞地區(qū)植被時(shí)空變化特征及其與氣候變化的相關(guān)分析[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2017,37(9):3149-3163.

Yin G,Meng X Y,Wang H,et al.Spatial-temporal variation of vegetation and its correlation with climate change in Central Asia during the period of 1982—2012[J].Acta Ecologica Sinca,2017,37(9):3149-3163.

[8] 梁守真,禹定峰,王 猛,等.應(yīng)用遙感時(shí)序數(shù)據(jù)研究植被變化與氣候因子的關(guān)系——以環(huán)渤海地區(qū)為例[J].國(guó)土資源遙感,2015,27(3):114-121.doi:10.6046/gtzyyg.2015.03.19.

Liang S Z,Yu D F,Wang M,et al.Application of remote sensing time-series data to investigate the relationship between vegetation change and climatic factors:A case study of Circum-Bohai Sea area[J].Remote Sensing for Land and Resources,2015,27(3):114-121.doi:10.6046/gtzyyg.2015.03.19.

[9] 孟 丹,李小娟,宮輝力,等.京津冀地區(qū)NDVI變化及氣候因子驅(qū)動(dòng)分析[J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào),2015,17(8):1001-1007.

Meng D,Li X J,Gong H L,et al.Analysis of spatial-temporal change of NDVI and its climatic driving factors in Beijing-Tianjin-Hebei metropolis circle from 2001 to 2013[J].Journal of Geo-Information Science,2015,17(8):1001-1007.

[10] Li J Z,Zheng J G.Study on the relationship between urban surface temperature and vegetation index in Xuchang City[J].Applied Mechanics and Materials,2013,321-324:2496-2500.

[11] Huang C D,Ye X Y.Spatial modeling of urban vegetation and land surface temperature:A case study of Beijing[J].Sustainability,2015,7(7):9478-9504.

[12] Walther G R,Post E,Convey P,et al.Ecological responses to recent climate change[J].Nature,2002,416(6879):389-395.

[13] Liu J H,Wu J J,Wu Z T,et al.Response of NDVI dynamics to precipitation in the Beijing-Tianjin sandstorm source region[J].International Journal of Remote Sensing,2013,34(15):5331-5350.

[14] 侯光雷,張洪巖,王野喬,等.基于MODIS數(shù)據(jù)的吉林省中部地表溫度反演及空間分布研究[J].地理科學(xué),2010,30(3):421-427.

Hou G L,Zhang H Y,Wang Y Q,et al.Retrieval and spatial distribution of land surface temperature in the middle part of Jilin Province based on MODIS data[J].Scientia Geographica Sinica,2010,30(3):421-427.

[15] 賈虎軍,楊武年,周 丹,等.基于MODIS地表溫度和歸一化植被指數(shù)的生態(tài)環(huán)境變化分析[J].遙感信息,2014,29(3):44-49.

Jia H J,Yang W N,Zhou D,et al.Analysis of the ecological environment changes in land surface temperature and NDVI based on MODIS remote sensing data[J].Remote Sensing Information,2014,29(3):44-49.

[16] Kumar D,Shekhar S.Statistical analysis of land surface temperature-vegetation indexes relationship through thermal remote sensing[J].Ecotoxicology and Environmental Safety,2015,121:39-44.

[17] 崔林麗,史 軍.中國(guó)華東及其周邊地區(qū)NDVI對(duì)氣溫和降水的季節(jié)響應(yīng)[J].資源科學(xué),2012,34(1):81-90.

Cui L L,Shi J.Characteristics of seasonal response of NDVI to variations in temperature and precipitation in east China and its surrounding areas[J].Resources Science,2012,34(1):81-90.

[18] 歷 華,柳欽火,鄒 杰.基于MODIS數(shù)據(jù)的長(zhǎng)株潭地區(qū)NDBI和NDVI與地表溫度的關(guān)系研究[J].地理科學(xué),2009,29(2):262-267.

Li H,Liu Q H,Zou J.Relationships of LST to NDBI and NDVI in Changsha-Zhuzhou-Xiangtan Area based on MODIS data[J].Scientia Geographica Sinica,2009,29(2):262-267.

[19] 宋瑞祥,張慶國(guó),孟慶巖,等.基于Landsat8 OLI數(shù)據(jù)的合肥市熱島時(shí)空特征分析[J].安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2016,43(3):474-480.

Song R X,Zhang Q G,Meng Q Y,et al.Landsat8 OLI data-based analysis of spatial-temporal characteristics of heat island in Hefei[J].Journal of Anhui Agricultural University,2016,43(3):474-480.

[20] 薛曉娟,孟慶巖,王春梅,等.北京市熱島效應(yīng)時(shí)空變化的HJ-1B監(jiān)測(cè)分析[J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào),2012,14(4):474-480.

Xue X J,Meng Q Y,Wang C M,et al.Monitoring spatio-temporal changes of heat island effect in Beijing based on HJ-1B[J].Journal of Geo-Information Science,2012,14(4):474-480.

[21] Grover A,Singh R B.Analysis of urban heat island(UHI) in relation to normalized difference vegetation index(NDVI):A comparative study of Delhi and Mumbai[J].Environments,2015,2(2):125-138.

[22] 樊亞鵬,徐涵秋,李 樂(lè),等.廣州市城市擴(kuò)展及其城市熱島效應(yīng)分析[J].遙感信息,2014,29(1):23-29.

Fan Y P,Xu H Q,Li L,et al.Analysis of urban expansion and urban heat island effect in Guangzhou City[J].Remote Sensing Information,2014,29(1):23-29.

[23] 查 勇,倪紹祥,楊 山.一種利用TM圖像自動(dòng)提取城鎮(zhèn)用地信息的有效方法[J].遙感學(xué)報(bào),2003,7(1):37-40.

Zha Y,Ni S X,Yang S.An effective approach to automatically extract urban land-use from TM imagery[J].Journal of Remote Sensing,2003,7(1):37-40.

[24] Tan B,Hu J N,Zhang P,et al.Validation of moderate resolution imaging spectroradiometer leaf area index product in croplands of Alpilles,France[J].Journal of Geophysical Research,2005,110(D1):D01107.

[25] Anselin L.Spatial Econometrics:Methods and Models[M].Dordrecht: Kluwer Academic Publishers,1988.

[26] Akaike H.Information theory and an extension of the maximum likelihood principle[M]//Petrov B N,Csáki F.Second International Symposium on Information Theory.Budapest:Académiai Kiadó,1973:267-281.