基于遙感的銀川市城區(qū)熱環(huán)境及其影響因素的時空演變特征

張曉東, 趙銀鑫, 褚小東, 吳文忠, 馬風(fēng)華, 張 勇， 吉衛(wèi)波

(1.寧夏回族自治區(qū)地質(zhì)調(diào)查院, 銀川 750021; 2.中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 信息工程學(xué)院, 北京 100083)

目前，城市化及其影響因素變化已成為科學(xué)家和城市規(guī)劃者的最為關(guān)心的問題之一[1]。由于人口的快速增長和土地利用方式的快速變化，地表地理特征(植被、森林、裸地和水體)的持續(xù)變化影響地球?qū)μ栞椛涞奈蘸头瓷涮匦裕瑥亩淖兂鞘屑爸車牡乇頊囟?，?dǎo)致城市熱環(huán)境發(fā)生變化[2]。城市熱環(huán)境是指能夠影響人體對冷暖的感受程度、健康水平和人類生存發(fā)展等與熱有關(guān)的物理環(huán)境，其演變過程與人類社會和經(jīng)濟活動關(guān)系密切，是城市生態(tài)環(huán)境狀況的綜合概括與體現(xiàn)[3-4]。通過研究城市熱環(huán)境演變過程，建立地表溫度空間變化與土地利用、植被的聯(lián)系，不僅可以揭示城市熱空間結(jié)構(gòu)的發(fā)展變化情況，而且對指導(dǎo)城市綠化建設(shè)、景觀優(yōu)化布局、生態(tài)規(guī)劃等方面具有重要意義[5-7]。近年來，基于遙感技術(shù)研究城市熱環(huán)境演變及其與土地利用、植被覆蓋的關(guān)系已成為國內(nèi)外學(xué)者研究城市地表熱環(huán)境的重要內(nèi)容[8-10]。

銀川市是寧夏回族自治區(qū)首府，是國家“十三五”重點建設(shè)區(qū)域“沿黃城市帶”的核心城市，改革開放后發(fā)展十分迅速，城鎮(zhèn)化水平不斷提高，城市面積不斷擴大，城市熱環(huán)境空間格局發(fā)生了很大變化。因此，研究銀川市熱環(huán)境及其影響因素的變化特征，掌握其空間演變規(guī)律對揭示城市熱島效應(yīng)的形成機制、指導(dǎo)城市規(guī)劃以及城市的綠化建設(shè)具有重要的理論和實踐意義。目前，在銀川市開展的熱環(huán)境變化研究主要為熱力景觀或熱島時空變化分析[11-12]，其熱環(huán)境時空演變過程及其與土地利用和植被覆蓋在空間上的關(guān)聯(lián)性有待進一步研究。本文基于4期Landsat系列遙感數(shù)據(jù)，反演不同時期地表溫度，分析28 a間區(qū)域熱環(huán)境的空間分布及其時空演變特征，探討不同時期各土地利用類型和植被與區(qū)域熱環(huán)境的關(guān)系，以期為緩解銀川市城區(qū)熱島效應(yīng)和環(huán)境規(guī)劃管理提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

本文根據(jù)《銀川市城市總體規(guī)劃(2011—2020年)》，選取銀川市城區(qū)包括西夏區(qū)、金鳳區(qū)、興慶區(qū)以及賀蘭縣為研究區(qū)，地理坐標(biāo)為38°21′58″—38°37′52″N，106°0′50″—106°26′11″E，總面積約為1 088.93 km2。研究區(qū)氣候?qū)贉貛Т箨懶詺夂?，降水稀少，蒸發(fā)強烈，氣候干燥，年平均氣溫為8.5℃，多年平均降水量約250 mm。地表水水源充足，水質(zhì)良好，溝渠成網(wǎng)，湖泊濕地眾多；土壤類型主要為山地灰鈣土、草甸土和灰褐土；植被以草原為主，森林較少，樹種多為楊樹(Populussimonii)、柳樹(Salixbabylonica)、榆樹(Ulmuspumila)等耐旱型植物，2017年全市森林覆蓋率為16%。地形總體呈西部高、東部低的特點，平均海拔1 100～1 200 m，地貌屬沖積平原。自西部大開發(fā)以來，銀川市經(jīng)濟快速發(fā)展，城市擴張明顯，截至2017年末，研究區(qū)城鎮(zhèn)人口1 414 057人。隨著城市規(guī)模的不斷擴大，城市下墊面性質(zhì)也隨之改變，使城市熱環(huán)境及其空間分布格局發(fā)生了很大變化，城市熱島效應(yīng)顯著增強。自2000年以來，銀川市區(qū)、賀蘭縣和永寧縣35℃以上的天數(shù)呈上升趨勢，夏季發(fā)布高溫黃色、橙色、紅色警報的日數(shù)較以往都有所增加。

1.2 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

本文使用的遙感數(shù)據(jù)主要為Landsat系列遙感數(shù)據(jù)，其中Landsat 5 TM影像獲取日期分別為1989年8月24日、1999年8月12日和2010年7月1日，Landsat 8 OLI和TIRS影像獲取日期為2017年9月6日，影像質(zhì)量完好，無云和條帶。根據(jù)本文研究需求，土地利用分類采用耕地、林地、草地、水域、城鄉(xiāng)工礦居民用地和未利用土地6個一級類型分類系統(tǒng)。土地利用數(shù)據(jù)來源為：1989年的土地利用數(shù)據(jù)基于同時期的TM遙感影像，采用支持向量機(SVM)方法對其進行監(jiān)督分類[13]，經(jīng)精度評價其總體分類精度約為86%；2000年、2010年和2017年土地利用數(shù)據(jù)(1∶10萬)來自中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心，其一級類型綜合評價精度可達到85%以上，已廣泛應(yīng)用于區(qū)域及城市熱環(huán)境時空格局變化分析研究中[14]。此外，選取地理空間數(shù)據(jù)云提供的MODIS地表溫度8 d合成產(chǎn)品作為驗證數(shù)據(jù)評價地表溫度反演精度，由于1989年和1999年沒有與TM數(shù)據(jù)相同日期的MODIS數(shù)據(jù)，因此本研究只下載使用了2010年和2017年與Landsat數(shù)據(jù)相同日期的MODIS地表溫度產(chǎn)品。以上數(shù)據(jù)在ENVI 5.0中完成了大氣校正、幾何校正、圖像裁剪等預(yù)處理，幾何校正均方根誤差(RMSE)控制在0.5像元內(nèi)。

2 研究方法

2.1 地表溫度反演

地表溫度對研究城市熱環(huán)境時空分布格局和熱島效應(yīng)具有深遠(yuǎn)意義，遙感技術(shù)能夠快速準(zhǔn)確地監(jiān)測城市地表下墊面溫度，已成為開展城市熱環(huán)境變化趨勢及動態(tài)評價研究的主要技術(shù)手段[8]。對于Landsat 5 TM6波段，根據(jù)文獻[15]計算提取其地表溫度，計算公式如下：

L6=gain·DN+bias

(1)

Tb=K2/ln(K1/L6+1)

(2)

Ts=Tb/[1+(λ6Tb/α)·lnε6]

(3)

式中：L6為傳感器處的輻射亮度值；DN為像元灰度值；gain，bias為TM6波段的增益與偏置，分別取0.056 322，1.238；Tb為像元亮度溫度；Ts為地表溫度；K1和K2為定標(biāo)參數(shù)，取值分別為607.76 W/(m2·sr·μm)，1 260.56 K；中心波長λ6取11.475 μm；α取1.438×10-2mK；ε6為基于TM6波段的地表比輻射率。

Landsat 8則基于波段10利用輻射傳輸方程反演地表溫度[16]，其計算公式為：

(4)

2.2 熱島比例指數(shù)

同一地區(qū)不同時期所獲取的太陽輻射能量不同，不能直接對絕對地表溫度值進行比較。為有效減小不同時期地表溫度的差異，本文采用徐涵秋等[19]提出的地表溫度正規(guī)化方法和城市熱島比例指數(shù)定量研究4個時期研究區(qū)城市熱環(huán)境變化。該指數(shù)已被國家環(huán)境保護部和住房城鄉(xiāng)建設(shè)部引用，并廣泛應(yīng)用與城市熱環(huán)境變化的研究中[20]，其計算公式分別為：

T*=(Ti-Tmin)/(Tmax-Tmin)

(5)

式中：T*為第i個像元正規(guī)化后的值；Ti為第i個像元的地表溫度值；Tmin為地表溫度的最小值；Tmax為地表溫度的最大值。

(6)

式中：URI為城市熱島比例指數(shù)；m為正規(guī)化等級指數(shù)；n為城區(qū)高于郊區(qū)的溫度等級數(shù)；wi為權(quán)重值，取第i級的級值；pi為第i級的百分比。

2.3 貢獻度指數(shù)

城市地表由不同土地利用類型組成，其對城市熱環(huán)境貢獻差異性明顯，因此根據(jù)不同土地利用類型對城市熱環(huán)境影響作用差異構(gòu)建城市熱環(huán)境的源和匯，二者分別表示對城市熱環(huán)境起升溫和降溫作用的土地利用類型。源匯景觀對城市熱環(huán)境的貢獻程度可通過貢獻度指數(shù)(Contribution index，CI)定量表征[14]。為探討不同時期土地利用類型對研究區(qū)城市熱環(huán)境的影響程度，本文選用貢獻度指數(shù)描述土地利用類型對城市熱環(huán)境貢獻度，其正負(fù)值分別表征土地利用類型對城市熱環(huán)境的升溫(源)和降溫(匯)作用，其表達式為：

CI=Dt·S

(7)

式中：CI為研究區(qū)內(nèi)土地利用類型對熱環(huán)境的貢獻度指數(shù)；Dt為該區(qū)域某種土地利用類型地表平均溫度與區(qū)域地表平均溫度差值；S為該區(qū)域某種土地利用類型占區(qū)域面積的比例。

2.4 像元二分模型

像元二分模型是以線性混合像元分解模型為基礎(chǔ)的一種計算植被覆蓋度的常用方法。Gutman等[21]發(fā)現(xiàn)了植被覆蓋度與NDVI之間的半經(jīng)驗關(guān)系，并構(gòu)建了從NDVI中提取植被覆蓋度的混合像元模型，該模型表達式為：

fc=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)

(8)

式中：fc為植被覆蓋度；NDVI為歸一化植被化指數(shù)；NDVIveg為純植被NDVI值；NDVIsoil為純裸土NDVI值。

NDVIveg值與NDVIsoil的值應(yīng)根據(jù)不同研究區(qū)的具體情況來確定[22]。本研究分別對4期NDVI影像數(shù)據(jù)進行直方圖統(tǒng)計，確定NDVIveg和NDVIsoil的值分別在累積概率95%和5%處。

3 結(jié)果與分析

3.1 熱環(huán)境時空變化

根據(jù)公式(1)—(4)反演得到研究區(qū)4個時期的地表溫度，由于無法獲得與影像數(shù)據(jù)同時期的地面觀測點溫度，因此選用MODIS地表溫度產(chǎn)品進行地表溫度反演精度檢驗。首先將其重采樣至空間分辨率為30 m，然后與Landsat數(shù)據(jù)進行配準(zhǔn)，最后隨機生成點間距為1 000 m的198個點，分別提取2010年和2017年的MODIS地表溫度產(chǎn)品數(shù)據(jù)和Landsat反演得到的地表溫度反演數(shù)據(jù)并進行相關(guān)性分析，結(jié)果顯示2個年份的相關(guān)系數(shù)分別為0.71，0.73，較好地滿足研究需求。

利用公式(5)將反演得到的4個時期的地表溫度正規(guī)化，采用相同分級標(biāo)準(zhǔn)將正規(guī)化后的地表溫度影像分為特高溫、高溫、較高溫、中溫、次中溫、較低溫和低溫7個等級(圖1)，統(tǒng)計各等級的面積并根據(jù)公式(6)計算4個時期的城市熱島比例指數(shù)(表1)，本研究中正規(guī)化溫度等級為7級，熱島由特高溫、高溫和較高溫3個等級構(gòu)成，取m=7，n=3。結(jié)果表明，28 a間4個年份的熱環(huán)境呈現(xiàn)出西部地表溫度整體高于東部的特征，且由于城市化進程的不斷加速，城市擴展不斷擴大，熱島區(qū)域面積持續(xù)增加，城市熱環(huán)境空間格局發(fā)生了較大變化。1989—1999年，熱島范圍有所擴大，面積增加了約72.91 km2，其中高溫區(qū)域約占熱島增加面積的57.97%；1999—2010年，熱島面積略有增加，但較高溫區(qū)域增加明顯，而高溫和特高溫區(qū)面積有所減??；2010—2017年，熱島繼續(xù)擴大，面積共增加約108.1 km2，但其中較高溫面積增加最多，表明熱島強度已轉(zhuǎn)向較高溫。研究區(qū)城市熱島比例指數(shù)(URI)從1989年的0.199上升到了2017年的0.337，整體表現(xiàn)為上升的趨勢特征。

圖1 銀川市城區(qū)不同年份地表溫度分級空間分布

表1 銀川市城區(qū)不同時期地表溫度等級面積及熱島比例指數(shù)

3.2 熱環(huán)境動態(tài)監(jiān)測

在地表溫度7個等級的基礎(chǔ)上，對研究區(qū)4個時期的熱環(huán)境進行差值變化監(jiān)測，根據(jù)差值結(jié)果將熱環(huán)境變化幅度分為5級，即無明顯變化、略微升溫、明顯升溫、略微降溫和明顯降溫(表2，圖2)。變化檢測結(jié)果表明：1989—1999年，研究區(qū)明顯升溫的面積比例約1.02%，主要分布在城市建成區(qū)；而明顯降溫區(qū)域占研究區(qū)面積的1.28%，主要分布在研究區(qū)的北部。1999—2010年，明顯升溫面積所占比例有所上升，約占總面積的3.82%，主要分布在賀蘭縣、西夏區(qū)、金鳳區(qū)以及興慶區(qū)等城市建成區(qū)的擴展區(qū)域，明顯降溫區(qū)域僅占研究區(qū)面積的0.84%，主要分布在研究區(qū)的西北部。2010—2017年，明顯升溫面積所占比例較前一時期有所下降，約占總面積的2.45%，主要分布在城市建成區(qū)周邊，而城市建成區(qū)的溫度略有下降。28 a間研究區(qū)明顯升溫和略微升溫面積占比分別為7.38%，47.99%，主要分布在城市建成區(qū)；而明顯降溫和略微降溫面積約占研究區(qū)的26.54%，其中明顯降溫區(qū)域比例僅為1.47%，主要分布在研究區(qū)的西北部，總體上熱環(huán)境呈升溫趨勢。轉(zhuǎn)移矩陣結(jié)果表明(表3)：1989年由低溫、較低溫、次中溫和中溫等級轉(zhuǎn)換為熱島的比例分別為30.53%，31.14%，36.15%，44.73%，而由較高溫、高溫和特高溫轉(zhuǎn)換為低溫和較低溫的比例分別為19.59%，5.9%，4.46%，溫度等級上升的幅度和比例顯著高于溫度下降的幅度和比例，地表溫度整體上升。

3.3 剖面熱環(huán)境對比

為了進一步比較28 a來研究區(qū)熱環(huán)境的空間總體變化規(guī)律，揭示其熱環(huán)境的宏觀特征，本文從不同方向做A，B，C 3條貫穿整個研究區(qū)域的剖面線，分別沿剖面線方向提取1989年和2017年的地表溫度數(shù)據(jù)，制作2個時期3條剖面線的地表溫度剖面(圖3)。結(jié)果顯示，1989年的A，B，C剖面線平均地表溫度分別為23.81℃，24.96℃，26.26℃，均低于2017年的34.25℃，34.18℃，34.44℃，增幅分別為10.44℃，9.22℃，8.18℃，表明28 a間研究區(qū)熱環(huán)境發(fā)生了較大變化，地表溫度整體呈升高趨勢，且A剖面線方向地表溫度增幅最大。從圖中可以看出，1989年由于城市規(guī)模很小，城市建成區(qū)周邊多為植被覆蓋區(qū)，因此地表溫度相對較低，但建成區(qū)地表溫度明顯高于周邊區(qū)域，3條剖面線中出現(xiàn)的明顯“高峰區(qū)”即為該時期的建成區(qū)地表溫度；隨著城市不斷擴展，2017年城市建成區(qū)面積快速增加，使研究區(qū)內(nèi)地表溫度明顯上升，A，B，C剖面線中“高峰區(qū)”長度也顯著增加，且A剖面線方向地表溫度變化最大。

表2 銀川市城區(qū)不同時期熱環(huán)境面積變化

圖2 銀川市城區(qū)不同時期熱環(huán)境變化監(jiān)測

表3 1989-2017年銀川市城區(qū)熱環(huán)境等級轉(zhuǎn)移矩陣 %

3.4 土地利用時空分布變化特征

3.4.1 土地利用分布及變化總體特征 由圖4和表4可知，銀川市城區(qū)最主要的土地利用類型為耕地和城鄉(xiāng)工礦居民用地，城鄉(xiāng)工礦居民用地分布在區(qū)域中部，整體呈東西向展布，耕地則集中分布在城市周邊。隨著城市化進程的不斷加速，28 a間銀川市城區(qū)的土地利用空間格局發(fā)生了較大變化，各類型土地利用面積絕對變化量為：未利用土地>耕地>城鄉(xiāng)工礦居民用地>草地>水域>林地。未利用土地和草地面積逐年減少，而城鄉(xiāng)工礦居民用地面積逐年增加且保持較高增長速度，共增加了236.24 km2；耕地在1989—1999年大幅增加，1999年后有所減小，整體面積增加；水域在1989—2010年面積逐年增加，2010年之后面積略有減小，總量明顯增加；林地面積變化最小，僅增加了15.12 km2。土地利用轉(zhuǎn)移矩陣結(jié)果表明，研究區(qū)28 a間各土地利用類型相互轉(zhuǎn)換程度整體較為強烈，耕地的增加主要源于草地和未利用土地轉(zhuǎn)入，城鄉(xiāng)工礦居民用地的增加主要源于耕地、草地和未利用土地的轉(zhuǎn)入，林地和水域面積變化相對較小，主要由耕地、草地和未利用土地轉(zhuǎn)入，草地和未利用土地主要呈轉(zhuǎn)出狀態(tài)，面積明顯減少。

3.4.2 土地利用對區(qū)域熱環(huán)境貢獻度 根據(jù)公式(7)計算4個年份各土地利用類型對銀川市城區(qū)熱環(huán)境的貢獻度指數(shù)(表5)。結(jié)果表明：28 a間各土地利用類型中耕地、水域、城鄉(xiāng)工礦居民用地和未利用土地對研究區(qū)熱環(huán)境貢獻較大，而草地和林地相對貢獻較?。桓睾退驗闊岘h(huán)境的匯景觀，城鄉(xiāng)工礦居民用地和未利用土地則為源景觀。隨著城市化進程加速，研究區(qū)土地利用類型面積變化顯著，耕地和未利用土地向城鄉(xiāng)工礦居民用地轉(zhuǎn)化趨勢明顯，使該類型土地面積迅速增加，空間聚集度增強，建筑面積增加，導(dǎo)致地表溫度與區(qū)域平均溫度差值增加，熱環(huán)境貢獻度指數(shù)持續(xù)上升，增加了0.63；水域和未利用土地對區(qū)域熱環(huán)境貢獻度呈下降趨勢，而耕地對熱環(huán)境貢獻度則呈上升趨勢。

圖3 1989年和2017年不同剖面線方向的地表溫度變化

圖4 研究區(qū)不同年份土地利用

表4 研究區(qū)土地不同時期土地利用變化 km2

3.5 植被覆蓋度時空分布變化特征

3.5.1 植被覆蓋度時空格局變化 基于像元二分模型計算研究區(qū)4個時期的植被覆蓋度，將其按照[0，0.4)，[0.4，0.5)，[0.5，0.6)，[0.6，0.7)，[0.7，1]分為無植被覆蓋區(qū)(Ⅰ級)、極低植被覆蓋度(Ⅱ級)、低植被覆蓋度(Ⅲ級)、中植被覆蓋度(Ⅳ級)和高植被覆蓋度(Ⅴ級)5個等級并對各等級面積進行統(tǒng)計(圖5，表6)。結(jié)果表明：研究區(qū)植被覆蓋度總體表現(xiàn)出東部相對較高、西部較低的特點，覆蓋等級較高的植被多分布在城市建成區(qū)周邊，土地利用類型主要為耕地。1989—1999年植被退化，植被覆蓋度下降，Ⅰ級裸地面積比例上升18.77%，Ⅱ級和V級植被面積比例分別下降13.79%，5.91%；1999—2010年植被覆蓋度增加，植被恢復(fù)，Ⅰ級植被面積比例下降18.78%，Ⅲ級和Ⅳ級植被面積比例分別上升7.05%，6.75%；2010—2017年，植被覆蓋度減小，植被退化，Ⅲ級植被面積增加最多，比例上升了4.98%，V級植被面積減小最多，比例下降了3.55%，28 a間研究區(qū)植被覆蓋度較高且整體呈現(xiàn)減小趨勢，植被表現(xiàn)為退化—恢復(fù)—退化的變化過程。從空間分布上看，1989年賀蘭山山前的極低植被覆蓋區(qū)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橹?、高植被覆蓋區(qū)，土地利用類型由未利用土地轉(zhuǎn)變?yōu)楦兀脖辉黾用黠@；而由于城市的快速擴展，研究區(qū)東部、北部和南部區(qū)域植被出現(xiàn)退化，由中高轉(zhuǎn)化為極低和低類型，植被覆蓋度降低。

表5 銀川市城區(qū)不同時期各土地利用類型熱環(huán)境貢獻度指數(shù)

圖5 1989-2017年銀川市城區(qū)植被覆蓋度空間格局分布

表6 1989-2017年銀川市城區(qū)植被覆蓋面積

3.5.2 植被覆蓋度與地表溫度的關(guān)系 將研究區(qū)4個年份的LST和植被覆蓋度進行空間疊加分析，并統(tǒng)計不同等級地表溫度中各植被覆蓋等級的眾數(shù)(表7)，結(jié)果表明：構(gòu)成熱島的較高溫區(qū)、高溫區(qū)和特高溫區(qū)主要為Ⅰ級、Ⅱ級和Ⅲ級植被，而非熱島區(qū)域Ⅳ級和Ⅴ級植被為主；此外，隨機生成789個采樣點(點間距為500 m)，對不同時期的LST和植被覆蓋度進行相關(guān)分析，結(jié)果顯示其相關(guān)系數(shù)分別為-0.78，-0.79，-0.70，-0.39，均通過1%的顯著性檢驗。由此可見，研究區(qū)不同時期的地表溫度與植被覆蓋度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，在地表溫度較高的區(qū)域，植被覆蓋度較低；而地表溫度較低的區(qū)域植被覆蓋度較高。

表7 1989-2017年研究區(qū)地表溫度與植被覆蓋度疊加眾數(shù)

4 結(jié) 論

(1) 1989—2017年，熱島區(qū)域面積持續(xù)增加，城市熱島比例指數(shù)(URI)從1989年的0.199上升到了2017年的0.337，整體表現(xiàn)為上升的趨勢特征；4個年份的熱環(huán)境呈現(xiàn)出西部地表溫度整體高于東部的特征，且由于城市化進程的不斷加速，熱島區(qū)域逐漸集中分布于城市建成區(qū)。

(2) 28 a間研究區(qū)明顯升溫區(qū)域面積占比為7.38%，主要分布在城市建成區(qū)；而明顯降溫區(qū)域面積占比僅為1.47%，主要分布在研究區(qū)的西北部，總體上熱環(huán)境呈升溫趨勢。1989年的A，B，C剖面線平均地表溫度均低于2017年，建成區(qū)地表溫度明顯高于周邊區(qū)域。

(3) 4個年份的未利用土地和草地面積逐年減少，而城鄉(xiāng)工礦居民用地面積逐年增加且保持較高增長速度。耕地、水域、城鄉(xiāng)工礦居民用地和未利用土地對銀川市城區(qū)熱環(huán)境貢獻較大，草地和林地相對貢獻較?。怀青l(xiāng)工礦居民用地和未利用土地為城市熱環(huán)境的源景觀，耕地和水域則為匯景觀。

(4) 研究區(qū)植被覆蓋度總體表現(xiàn)出東部相對較高、西部較低的特點，覆蓋等級較高的植被多分布在城市建成區(qū)周邊，28 a間研究區(qū)植被覆蓋度較高且整體呈現(xiàn)減小趨勢，植被表現(xiàn)為退化—恢復(fù)—退化的變化過程，研究區(qū)不同時期的地表溫度與植被覆蓋度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

(5) 本文選用MODIS地表溫度產(chǎn)品進行Landsat地表溫度反演精度檢驗，由于該產(chǎn)品空間分辨率為1 000 m，與TM數(shù)據(jù)的分辨率相差較大，為低精度驗證；此外選用的Landsat數(shù)據(jù)時間間隔相對較長，對研究結(jié)果有一定的影響，需要在以后的研究中充分考慮上述因素并重點改進。