_红茶中茶多酚的测定.docx

目录1 引言21.1 研究目的和意义21.2 国内外研究现状22 研究区概况与技术路线32.1 研究区概况32.2 数据来源42.3 研究思路与技术路线53 地表温度的反演73.1 反演方法73.2 单窗算法反演各项参数的计算94 地表反演结果与分析115 结论15（1）结论15（2）不足161 引言1.1 研究目的和意义随着中国高速发展的五十年里，也加速了城市建设的进度，新疆跟着国家的步伐，新型城镇化建设取得了非常有效的成果。根据数据显示，新疆的常住人口城镇化率比往年增高到了51%，所以乌鲁木齐地区城市人口不断的增长，城市规模也在逐渐扩大，这也导致了城市下垫面的快速变化。随着城市人为因素热排放的迅速增长加快了城市热岛效应的发生，这也逐渐引起了人们的广泛重视。城市热岛效应不仅影响了城市居民的正常工作和生活，而且还拖延了城市发展的脚步，为城市的建设提出了新的问题，使人们的生活和生存质量无法进一步提高。因此，利用遥感技术研究乌鲁木齐地区的热岛效应分布的特征以及热岛效应的原因对城市管理和规划有着重要的意义。1.2 国内外研究现状城市热岛效应（Urban Heat Island Effect）指的是一个地区或者一个城市里的空气温度很明显的高于郊区的现象。市中心白天汇集了大量的热量，而到了晚上又将这些热量释放到大气当中，这些聚集在空中无法散开的人为热量、温室气体以及越来越严重的大气污染始终笼罩在城市上空中，而使得市区内的大气以及地表温度较高于郊区。查看近地面地图时就会发现，城市边缘以及郊区的气温变化不明显，而市内高温区在温度图上犹如一个温暖的岛屿高高耸起，因此非常形象的将这种现象称为城市热岛效应。近年来，也有不少研究者对乌鲁木齐市的城市热岛效应进行过探究，例如：阿力木江·卡斯木等人利用了乌鲁木齐地区的热红外遥感数据进行了定量反演亮度温度以此来评价乌鲁木齐地区的城市热岛效应，以及贡露在研究城市热岛效应变化时，根据乌鲁木齐20年的温度变化数据研究了城市化进程对城市热岛效应的影响。而郑玉萍、李悦等人利用乌昌地区气象站的气温观测资料，研究了城市化对热岛效应的影响，得出的结论是乌鲁木齐地区的城市热岛强度是夜晚比白天强。吕光辉等人利用了分裂窗算法得到了乌鲁木齐地区的地表温度空间数据，结果是乌鲁木齐存在明显的城市热岛效应，王珊珊、艾里西尔·库尔班、郭宇宏、段含明等人根据43年的气象站观测资料得出乌鲁木齐市年平均气温呈现了缓慢上升趋势。而普宗朝等人分析了乌鲁木齐地区不同气候变化对热岛效应的影响，同样得出了乌鲁木齐的夏季的热岛效应强度数据。也有研究者发现，例如刘卫平等人将乌鲁木齐主城区与郊区地区对比研究后认为乌鲁木齐市主城区平均气温上升较明显于周边郊区，温度差异也逐渐增大，李景林等人研究后认为乌鲁木齐年冬季热岛效应明显大于其它三季。本篇论文在上述研究的基础之上，利用了最新的Landsat8影响数据展开了以下的研究。2 研究区概况与技术路线2.1 研究区概况乌鲁木齐是新疆维吾尔自治区的首府，位置在西北边疆地区，其坐标是E86°3733、N42°4532，坐落在新疆中部，与吐鲁番、昌吉接壤，是亚欧大陆腹地。乌鲁木齐地区总面积达14216.3平方千米，有7个市辖区和一个县其中六个是主城区如图1所示，分别是天山区、新市区、水磨沟区、沙依巴克区、达坂城区、米东区、头屯河区以及乌鲁木齐县。乌鲁木齐地区的常住人口有358万人，城市人口有265万人，绿化覆盖率为42%。乌鲁木齐地区年平均相对湿度为58%，冬季湿度是78%，夏季为42%。乌鲁木齐市区三面环山，辖区地形由东南部向西北部降低。乌鲁木齐地区气象站数为四个，分别是位于达坂城区的气象站、大西沟的气象站、乌鲁木齐市区的气象站、以及小渠子的气象站。乌鲁木齐地区属于温带大陆性干旱气候，早晚昼夜温差大。四季气候最热的是七月份，最高气温为31°C，最冷的是一月份，最低气温为-16°C，升温最快的为五月份，平均气温为18°C。图1 乌鲁木齐地区行政区划图2.2 数据来源本篇论文采用的遥感平台是ENVI，遥感影像数据采用的是2019年5月18日的Landsat8影像，它是2013年从美国陆地卫星计划发射的第八颗卫星，主要有陆地成像仪OLI和2个热红外传感器TIRS，Landsat8传感器的参数如表1所示。Landsat系列与其他卫星观测系统相比较具有长期连续性、较高空间分辨率、免费使用等优势。并且Landsat数据适用于现如今的很多领域，例如自然资源保护、能源勘探、自然灾害监测、环境管理等。 表1 Landsat8传感器参数Band Name 波段名Band width(m) 波段范围Resolution(m) 分辨率Band 1 Coastal（深蓝）0.43-0.4530Band 2 Blue (蓝色)0.45-0.5130Band 3 Green（绿色）0.53-0.5930Band 4 Red（红色）0.64-0.6730Band 5 NIR（近红外）0.85-0.8830Band 6 SWIR 1（短波红外）1.57-1.6530Band 7 SWIR 2（短波红外）2.11-2.2930Band 8 Pan（全色）0.50-0.6815Band 9 Cirrus（卷云）1.36-1.3830Band 10 TIRS 1（热红外）10.6-11.19100Band 11 TIRS 2（热红外）11.5-12.511002.3 研究思路与技术路线获取并处理乌鲁木齐市的影像数据，然后分析乌鲁木齐市的热岛效应状况，具体的研究内容以及操作步骤有：（1）利用地理空间数据云获取乌鲁木齐市的遥感影像数据（2019年的5月份landsat8）图幅号为LC08L1TP1420292019051820190522；（2）打开ArcMap对乌鲁木齐市的行政区划边界矢量数据剪裁范围；（3）对获得的乌鲁木齐市Landsat8影像数据进行图像校正、边界剪裁等处理；（4）再基于对获取的数据，提取所研究的区域进行亮度反演以及地表温度反演等操作；（5）研究乌鲁木齐区域的热岛效应；（6）对所获得的结果进行分析；注：本篇论文所选择的Landsat8影像数据是2019年5月18日，是研究乌鲁木齐市热岛空间分布特征，所选期如图2的图像是很完整的，并且根据当时的乌鲁木齐气象，都是适于进行城市热岛效应的研究并无其他影响因素。图2 Landsat8遥感影像本文通过对乌鲁木齐地区影像数据的获取、处理、分析等操作实现对乌鲁木齐地区热岛效应空间分布的研究，从而为乌鲁木齐地区的城市建设和城市规划等工作提供帮助和参考，用的技术路线如图3所示。图3 研究技术路线示意图3 地表温度的反演3.1 反演方法因为大气和地表热辐射能力的各种作用，所以只能通过反演卫星高度所观测到的亮度温度才能得出真是的地表温度，几种常用的遥感反演地表温度的方法有：多通道温度-比辐射率分离方法、多角度温度反演方法、双通道方法、多角度与多通道相结合方法以及单通道方法等。而landsat8与其他陆地卫星不一样的是，它的TIRS有与AATSR、ATSR2、ASTER、AVHRR或MODIS传感器相类似的两个热红外波段。因此有多种算法可以可以采用，例如：劈窗算法与普适单通道算法，而本论文采用的是覃志豪提出来的单窗算法，并且利用了热红外通道辐射值实现了温度反演，公式如下；LST=a1-C-D+b1-C-D+C+D TS-DTaC （1）其中：LST为地表温度，也就是地面温度。a和b为回归系数，在温度变化范围从0°C70°C时取值a=-67.355351，b=0.458606，TS为亮度温度，Ta是大气平均作用温度取值为16.0110+0.92621T0，其中T0是近地面气温从表2取乌鲁木齐地区五月份的平均气温为18°C，所以T0=273.15+18°C=291.15(K)，Ta=285.677042，C和D是中间变量，C=，D=1-1+),其中为地表比辐射率，为大气辐射率（可从以下网址下载，网址：http:/atmcorr.gsfc.nasa.gov/），也可以根据覃志豪的大气参数估计方法利用地面附近的大气含水量、空气湿度以及平均气温进行估算。表2 乌鲁木齐温度数据表全年平均气温日均最高气温日均最低气温日均平均气温一月-8°C-16°C-12°C二月-6°C-14°C-10°C三月 7°C-2°C2°C四月18°C7°C12°C五月24°C13°C18°C六月29°C19°C24°C七月31°C21°C26°C八月29°C19°C24°C九月23°C13°C18°C十月14°C5°C9°C十一月3°C-5°C-1°C十二月-5°C-13°C-9°C3.2 单窗算法反演各项参数的计算（1）辐射定标辐射定标是获取原始图像后用ENVI自带的对TM的校准工具进行校准把像元灰度值（Digital Number, DN）转化为辐射亮度值。以下为辐射定标的公式： L=ML×Qcal+AL其中：L是接收到的辐射强度，MLAL是辐射定标常量取值为3.3420×10-4、0.10000。Qcal是像元灰度值（DN）。（2）辐射校正指的是对研究的数据进行辐射校正处理，主要目的是消除和修复由辐射误差导致的图像畸变，也尽可能的恢复原始图像为遥感图像的识别与解译奠定良好基础。（3）亮度温度反演利用普朗克定律通过反演Landsat8地表亮温拓展工具，将公式（2）和公式（3）的热红外波段的DN值转换为亮度温度值，Ts=K2ln1+K1L (2) L=Gain·DN+Bias (3)公式中（2）和公式中（3）中；TS为亮度温度值，L为遥感器接收的辐射亮度值，DN为像元的灰度值，Gain、Bias、K1和K2为TIR波段的热常数，是在卫星发射前预设的常数，可在Landsat8数据文件中获取。Gain=3.342×104，Bias=0.10000，K1 K2是常量，在卫星发射前就已经确定了数值，所以K1=774.89，K2=1321.08，下图为第10波段星上亮度温度图4，但是亮度温度图不是最后的地表温度值，因为数值不能精准表达，所以需要进行下一步反演。图4 乌鲁木齐地区亮度反演图（3）大气透射率 由上文可知为大气辐射率，根据覃志豪的大气参数估计方法得知：大气水分含量w在0.41.6之间，所以大气透射率估计方程为=0.982007-0.09611w，本论文取得w值为1.0，所以可以计算得到=0.885897。（4）地表比辐射率上文中的为地表比辐射率也叫地表辐射率，可以分为3种类型组成分别是水体、城镇和自然物体。根据覃志豪的混合模型以及图5可以对地表比辐射率估算，水体的比辐射率高可以估算为1=0.995，植被的比辐射率也很高，一般取值在0.980.99之间，结合图5可以取中间值为2=0.986，棕壤砂土、粘质土、砂质土的比辐射率分别为0.96866、0.97953、0.96993，所以可以进行估算取值3=0.9784485.图5 地表比辐射率值4 地表反演结果与分析根据乌鲁木齐地区的Landsat8数据，综合覃志豪单窗算法反演得到了乌鲁木齐地区的地表温度反演结果图6，如下图所示。根据反演图可以得出5月地表温度最高值为56°C，主要分布在乌鲁木齐地区中部地区以及米东区边缘，最低值为-12°C，主要分布在郊区以及水体区，再细化分可以分析出有水体、植被分布区为低温区，温度在-12°C26°C。主城区为中高温区，温度在2°C42°C，沙漠戈壁滩以及裸地为极高温区，温度在42°C56°C，如表3所示。图6 乌鲁木齐地区温度反演图表3 地表温度分级图地表温度示意图分布范围温度水体、植被低温区：-12°C26°C主城区中温区：26°C42°C米东区古尔班通古特沙漠、水磨沟区部分裸地高温区：42°C56°C表4 乌鲁木齐地区温度分布图乌鲁木齐地区行政区划温度分布行政区/区米东新市头屯河沙依巴克天山达坂城乌鲁木齐县面积/km23407.42143275.59377.57215.95881.84212温度/示意符号HGFGEHC根据图与表3、表4分析，乌鲁木齐地区米东区温度范围为42°C56°C，新市区温度范围为37°C42°C，头屯河区温度范围31°C37°C，沙依巴克区温度范围为37°C42°C，天山区温度范围为26°C31°C，达坂城区温度范围为42°C56°C，乌鲁木齐县温度范围为14°C20°C。根据乌鲁木齐植被分布范围图如图7可知乌鲁木齐地区边缘地区植被覆盖度最低，橙色区域为戈壁滩以及荒漠区植被覆盖密度为较低，黄色区域为主城区、郊区植被覆盖密度为中量，绿色区域主要为郊区以及建成区绿化植被覆盖度较高。植被低覆盖度区温度相对较高，植被高覆盖区温度较低，乌鲁木齐地区边缘植被极低覆盖区大部分地表温度也很低，植被覆盖较密集的乌鲁木齐县与水磨沟区温度相对较低，而其他主城区植被覆盖率低地表温度也很高。总体来说：因为乌鲁木齐城行政区周边戈壁滩与裸地易吸收太阳辐射，升温快，出现了极高温地表温度，所以不讨论荒漠区与裸地、戈壁滩，可以得出主城6区地表温度明显于植被覆盖大的郊区与林地。因此热岛效应的强度区可以大概划分为主城区人为活动密集地、建筑物密集区为高强度类，郊区林地、植被覆盖密度大区域分为低强度类。根据往年不同学者例如马勇刚等人研究得知乌鲁木齐地区气候被多种气候效应的共同作用影响着，使其大的大气候中还交杂着被许多的小气候影响着，导致乌鲁木齐地区温度变化复杂，并且温度影响最突出的是城市热岛效应。自从西部大开发以来，新疆繁荣的经济发展给乌鲁木齐带来了显著的变化和进步，乌鲁木齐的城市建设速度也越来越快，。但是城市的快速发展改变了原有的自然条件。城市建成区的不断扩大，使得人口也越来越密集，城区储存了较多的热量，所以导致了热岛效应的发生。城市绿地和水体的分布也影响了乌鲁木齐城市热岛的发生，由乌鲁木齐地区植被覆盖密度图7可知乌鲁木齐主城区绿地分布密度不够密集，绿地与能观测到的水体面积都很小，加上乌鲁木齐地区其戈壁滩、沙漠以及荒漠、山地等特殊的地理地形，导致了城市热量被聚集后不易向外扩散。 图7 乌鲁木齐地区植被覆盖密度图5 结论（1）结论本篇论文以乌鲁木齐地区为例，以Landsat8遥感影像数据为基础，利用ENVI与ARCGIS分析了乌鲁木齐地区城市热岛效应的时空分布特征及其原因，得出以下结论：（1）多年以来，遥感数据开始用于地表温度的反演，随着遥感技术的进步，现如今地物判断最佳的参考资料是Landsat8卫星影像，其可以较稳定而完整的记录地物演变特征；（2）乌鲁木齐地区地表温度最高可达56°C，地表温度最低是-12°C，地表温度相差为68°C。不讨论荒漠区与沙漠区，乌鲁木齐市中心城区的确存在热岛效应，按照主城区热岛强度的不同可以得知：新市区、天山区与沙依巴克区大于乌鲁木齐县和水磨沟区。（3）乌鲁木齐地区城市周边的裸地、戈壁滩与荒漠区很容易吸收热量，导致地表温度升温快，出现了异常高温区。今后应利用更多的观测数据，充分利用遥感影像和GIS技术，从多种角度对乌鲁木齐城市热岛效应的时空分布进行更为直观并且有效的分析，得到更为详细、可靠、实际的结论，为能够有效的缓解乌鲁木齐城市热岛效应提供研究理论、参考和科学依据。（2）不足在写本篇论文的过程中，有以下几点不足之处：第一，地面的气象站提供的地温观测资料是有限的，很难全面掌握城市热岛的分布情况。第二，乌鲁木齐城市热岛效应的相关研究少之又少，数据来源的时间和空间无法充分利用，所以容易导致研究结果的出入。第二，大气参数对温度演算也有一定的误差，但是地表温度演算的误差在可接受范围内。第三，虽然Landsat8卫星影像携带的OLI有较大调整，但是其缺点也是易受到大气和云团的影响，有时图像会不够清晰，会影响结果图。第四，由于现季节原因，不便实际观察测量数据。