融合辐射能量与GWR模型的高时空分辨率地表温度日变化模拟

本文研究了"基于太阳辐射能量的地表温度日间逐小时变化模拟"这一主题，由邓帆、陶于祥和罗小波三位学者合作完成，他们在重庆邮电大学计算机科学与技术学院和重庆市气象科学研究所展开工作。论文的背景指出，当前卫星热红外数据在时间和空间分辨率上存在不足，限制了城市热环境的精细化监测能力。为了克服这个问题，研究人员提出了一种创新的方法，即通过整合辐射能量模型与地理加权回归（GWR）模型。 首先，他们利用6S辐射传输模型模拟地表像元在不同太阳位置下接收到的直射和散射辐射能量，这一步对于精确计算地表温度至关重要。通过结合美国陆地卫星Landsat 8 TM数据，他们模拟出不同时刻各波段的地表反射率，并以此为基础推算出相应的归一化植被指数（NDVI）尺度因子，这是评估地表生态状况的重要指标。 接下来，他们运用高时间分辨率的风云四号FY-4静止卫星数据，采用GWR的降尺度方法来实现日变化的地表温度模拟。这种方法能够提供更高时空分辨率的结果，从而弥补传统卫星数据的局限性。 为了验证模型的准确度，研究者将模拟出的地表温度与MODIS（中分辨率成像光谱仪）的观测数据进行了对比。结果显示，模型的精度表现良好，均方根误差为1.35℃，平均绝对误差为1.03℃，R2值达到0.7060，这意味着大部分像元的模拟误差都在3K以内。这些数值表明模型在模拟地表温度时具有较高的可信度。 本研究通过结合辐射能量模型和GWR技术，成功改进了地表温度的日间逐小时变化模拟，提高了城市热环境监测的精度，对于提升地表温度数据的获取和分析具有重要意义。这项工作不仅对科研领域有直接贡献，也对城市规划、环境保护等实际应用提供了有力的数据支持。