基于数据同化与CA模型的包头市热岛模拟预测研究

• 作者: YANG DI 于强 岳德鹏 张启斌 马欢 黄元
• 来源期刊: 资源科学
• 关键词: CA模型 数据同化 热岛效应 包头市
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 资源信息
• 页码范围: 2197-2207
• 页数: 11页
• 字数: 9487字
• 语种: 中文
• DOI: 10.18402/resci.2017.11.17

摘要

以内蒙古第一大工业城市包头市市区作为研究区,以1996年、2001年、2006年和2011年Landsat5的遥感影像以及2016年的Landsat8的遥感影像作为基础研究数据,用IB算法对地表温度进行反演,引入三种常用的数据同化算法对包头市市区进行热岛模拟预测并与传统的CA-Markov模型进行对比,选择最适算法对包头市市区2020年的热岛分布进行模拟预测.结果表明:引入数据同化算法能够提高CA模型模拟精度,EnSRF-CA模型在包头市热岛模拟上要优于其他模型,精度能达到88.35％.根据预测得到的热岛模拟影像,到了2020年,包头市市区整体升温效果依旧明显,强绿岛区大幅度向绿岛区转移,强热岛区面积增加了44.21km2,黄河流域水流量的减少降低了降温效果,应加强对南海湿地生态系统的保护力度以及适当增加城市绿地以减弱热岛效应.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳德鹏	北京林业大学精准林业北京市重点实验室	97	911	13.0	27.0
2	于强	北京林业大学精准林业北京市重点实验室	50	203	9.0	12.0
3	张启斌	北京林业大学精准林业北京市重点实验室	39	194	8.0	12.0
4	马欢	北京林业大学精准林业北京市重点实验室	28	207	8.0	13.0
5	黄元	北京林业大学精准林业北京市重点实验室	8	57	4.0	7.0