城市地表温度降尺度模型及热岛时空演变规律研究

The existing satellite thermal infrared data have contradictions in time resolution and spatial resolution, and this leads to that there exists no high spatial and temporal resolution land surface temperature, which also restricts the fine monitoring ability of urban thermal environment. Combined with the high temporal and spatial resolution scale factors and the high temporal resolution land surface temperature, this project aims to construct a downscaling model of urban surface temperature with the spatio-temporal constraints and correct the spatial scale effect to achieve the daily high spatial resolution land surface temperature; and through the diurnal variation simulation of the scale factors based on the optical band radiative transfer model, the downscaling model will be extended to the static satellite data to achieve daily variation simulation of surface temperature. Next, under the support of the high spatial and temporal resolution of urban surface temperature, the characteristics of heat island variation structure and thermal landscape pattern is to be quantitatively descripted based on the spatial semi variogram theory and ecological landscape theory, and the temporal and spatial trends and characteristics of heat island is to be analyzed; and the spatiotemporal driving model of the heat island will be constructed to analyze the time and space law of the influence of driving factors on the urban heat island. The innovations include the construction of the downscaling model of the high temporal and spatial resolution urban land surface temperature based on the spatiotemporal constraints, the expansion of the downscaling model based on the diurnal variation characteristics, as well as the quantitative description of the spatial structure of the heat island and the deep understanding of the laws of temporal and spatial evolution. The purpose of this study is to enhance the temporal and spatial resolution of urban surface temperature and understand the complex spatiotemporal relationships of urban heat, so as to improve the fine monitoring ability of urban heat island.

现有卫星热红外数据在时间与空间分辨率上存在矛盾，导致缺乏高时空分辨率地表温度，也制约了城市热环境精细化监测能力。本课题结合高时空分辨率尺度因子与高时间分辨率地表温度，构建时空约束的城市地表温度降尺度模型并进行空间尺度效应纠正，实现逐日较高空间分辨率地表温度；并基于光学波段的辐射传输模型开展尺度因子日变化模拟，将降尺度模型扩展到静轨卫星数据，实现地表温度日变化模拟。在高时空分辨率城市地表温度支持下，结合空间半变异理论与生态景观理论定量描述热岛变异结构与热力景观格局等特征，分析热岛时空变化趋势与特征；并构建热岛时空驱动模型，分析驱动因子对城市热岛影响的时空规律。其创新性包括时空约束的城市地表温度降尺度模型构建、基于日变化特征的降尺度模型扩展，以及热岛空间结构定量描述及时空演变规律的深度理解。本课题预期实现城市地表温度时空分辨率的提升及热岛复杂时空关系的深度理解，提高城市热岛精细化监测能力。

充分考虑地表温度（LST）的空间非平稳性与空间自相关性，以及LST与回归因子的复杂非线性关系，提出基于非线性地理加权回归的LST降尺度算法；充分考虑时空约束关系，并利用随机森林算法筛选各地表覆盖类型下的最优尺度因子，构建基于尺度因子优化的LST时空降尺度模型GTWAR_SFO。上述LST降尺度模型综合考虑了时空约束、地表覆盖类型，以及复杂非线性映射关系，为LST降尺度提供了新的思路，有效提高了降尺度的精度。针对现有LST降尺度模型忽视了降尺度时相与最近邻时相尺度因子之间差异，综合反射率时空融合方法和LST降尺度模型优势，提出复合型地表温度融合方法，克服了传统地表温度空间降尺度方法的局限性，取得更好的LST重建结果。利用地表辐射传输模型模拟红波段与近红外波段的下行辐射，结合LST降尺度模型，并利用静轨卫星热红外数据，模拟日间逐时LST，解决LST日变化实时近实时监测需求。针对LST降尺度模型尺度不变假设带来的误差，提出了一种基于Taylor展开的LST降尺度算法，并从实用角度提出了高阶项的近似估算方法，纠正了尺度效应引起的误差。以景观格局指数表征城市热岛景观，从粒度和幅度两方面分析热岛景观随尺度变化的响应趋势，并探讨尺度效应在不同城市之间的变化趋势。通过温度场变异指数定性分析城市热岛空间分布的多尺度特征，建立城市LST复合套合结构模型，从各向同性以及各向异性角度定量分析城市热岛空间异质性，并进一步分析城市热岛空间异质性的空间尺度效应。本项目实现了城市地表温度时空分辨率的有效提升及热岛复杂时空关系的深度理解，提高城市热岛精细化监测能力。