2001~2018年我国热异常点时空分布特征研究

doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2022.1.0073

遥感技术与应用

2022, Vol. 37

Issue (1): 73-84 DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.1.0073

青促会十周年专栏

2001~2018年我国热异常点时空分布特征研究

葛强^1,³(

),沈文举^2,³,李冉⁴,李莘莘⁵(

),蔡坤^1,³,左宪禹^2,³,乔保军^1,³,张云舟⁶

^1.河南大学河南省大数据分析与处理重点实验室，河南开封 475004
^2.河南大学河南省空间信息处理工程实验室，河南开封 475004
^3.河南大学计算机与信息工程学院，河南开封 475004
^4.国家航天局对地观测与数据中心成果转化部，北京 100101
^5.中国科学院空天信息创新研究院，遥感科学国家重点实验室，北京 100101
^6.国家文物局，北京 100010

Research on the Temporal and Spatial Cistribution Characteristics of Thermal Anomalies in China from 2001 to 2018

Qiang Ge^1,³(

),Wenju Shen^2,³,Ran Li⁴,Shenshen Li⁵(

),Kun Cai^1,³,Xianyu Zuo^2,³,Baojun Qiao^1,³,Yunzhou Zhang⁶

^1.Henan Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing，Kaifeng 475004，China
^2.Henan Engineering Laboratory of Spatial Information Processing，Kaifeng 475004，China
^3.School of Computer and Information Engineering，Henan University，Kaifeng 475004，China
^4.Earth Observation System and Data Center，CNSA，Department of Achievement Transformation，Beijing 100101，China
^5.State Key Laboratory of Remote Sensing Science，Institute of Remote Sensing and Digital Earth，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100101，China
^6.State Administration of Cultural Heritage of China，Beijing 100010，China

全文: PDF(5730 KB) HTML

摘要：

基于2001~2018年MODIS标准产品，研究了我国及七大区域热异常点的时空分布特征。结果表明：空间分布上，热异常点主要分布在除西北、西南之外的大部分地区；年际趋势上，2001~2014年间热异常点数量持续上升，年均增长率为15.01%，2015年后逐年下降，年均下降率为14.96%。月季尺度上，热异常点在春、秋季节出现最为频繁（春：551 716个，秋：416 698个），春、秋季相对在东北地区分布最多（春：164 898个，秋：186 727个），东北地区月均数量10月最高（118 274个）；夏季热异常点数量最低（290 793个），多分布于华东地区（120 455个），华东地区月均数量6月最高（76 465个）；冬季数量为358 483个，且在华南地区分布最多（108 209个），华南地区月均数量1月最高（37 770个）。研究有助于掌握我国典型区域的森林、草原火灾，以及由于秸秆焚烧、工业排放等引起热异常的变化情况，进而为区域灾害防治和环境监测提供技术支撑。

关键词： 热异常点; 秸秆焚烧; 时空分布; MODIS

Abstract:

In recent years， environmental pollution problems caused by straw burning and industrial emissions have become more serious. The use of satellite thermal abnormal products to analyze the temporal and spatial distribution of thermal abnormalities plays an important role in environmental monitoring. Based on MODIS standard products from 2001 to 2018， the temporal and spatial distribution characteristics of thermal anomalies in China and seven major regions are studied. The results showed that： in terms of spatial distribution， thermal anomalies are mainly distributed in most areas except Northwest and East China. In terms of inter-annual trends， the number of thermal anomalies continued to increase from 2001 to 2014 years， with an average annual growth rate of 15.01%， 2015 years After that， it decreased year by year， with an average annual decline rate of 14.96%. On month and season scales， thermal anomalies occur most frequently in spring and autumn （spring： 551 716， autumn： 416 698）， Spring and autumn are relatively most distributed in Northeast China （spring： 164 898， autumn： 186 727）. The highest in October （118 274）； the lowest number of hot anomalies in summer （290 793）， mostly distributed in East China （120 455）， the average monthly number in East China is the highest in June （76 465）； the number in winter is 358 483， South China has the most distribution （108 209）， and South China has the highest monthly average number in January （37 770）. This research is helpful to master forest and grassland fires in typical regions of China， as well as changes in thermal abnormalities caused by straw burning and industrial emissions， and then provide technical support for regional disaster prevention and environmental monitoring.

Key words: Thermal anomaly Straw burning Temporal and distribution MODIS

收稿日期: 2020-09-13 出版日期: 2022-04-08

ZTFLH:

X87

基金资助: 国家自然科学基金项目(U1704122)

通讯作者: 李莘莘 E-mail: gq@henu.edu.cn;lishenshen@126.com

作者简介: 葛强(1977-)，男，河南泌阳人，教授，主要从事空间信息处理、大数据分析研究。E?mail：gq@henu.edu.cn

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引用本文:

葛强,沈文举,李冉,李莘莘,蔡坤,左宪禹,乔保军,张云舟. 2001~2018年我国热异常点时空分布特征研究[J]. 遥感技术与应用, 2022, 37(1): 73-84.

Qiang Ge,Wenju Shen,Ran Li,Shenshen Li,Kun Cai,Xianyu Zuo,Baojun Qiao,Yunzhou Zhang. Research on the Temporal and Spatial Cistribution Characteristics of Thermal Anomalies in China from 2001 to 2018. Remote Sensing Technology and Application, 2022, 37(1): 73-84.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2022.1.0073 或 http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2022/V37/I1/73

图1 2001~2018年中国大陆地区热异常点空间分布

表1 我国七大区域热异常点的数量分布

图2 2001~2018年我国大陆地区热异常点季节和年际数量变化趋势

图3 2001~2018年我国大陆地区热异常点年均值空间分布

图4 2001~2018年我国大陆地区热异常点数量季均值分布

表2 2001~2018年我国大陆七大局部地区热异常点数量月均变化

图5 2001~2018年我国大陆七大地区热异常点数量季节占比

图6 2001~2018年我国大陆七大局部地区热异常点季节和年际数量变化趋势

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