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申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所

摘要：本发明提出了一种融合平流和局地驱动的高精度近地表气温反演系统，包括获取研究区域气象站点数据，构建研究区域气象站点分布数据集；基于Landsat系列遥感影像，采用混合像元组分排序对比法和辐射能量平衡模型，形成辐射能量收支空间数据集；选取两个及两个以上下垫面类型不同的气象站点，根据气象站点监测的风速数据筛选最小风速阈值，确定外来空气温度；结合局地空气温度和外来空气温度，生成高精度近地表空气温度反演结果；将反演数据与实测站点数据进行对比验证，以确保反演精度。本发明具有反演精度高、应用性强等特点，能够为人居热舒适性提升、城市规划建设及韧性评估提供重要参考作用。

主权项：1.一种融合平流和局地驱动的高精度近地表气温反演系统，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建研究区域气象站点分布数据集：确定研究区域，获取并整理研究区域气象站点数据，包括站点位置、高度、逐小时空气温度、逐小时风速、风向数据；选取研究区域内50%数量的气象站点数据用于建立参数反演模型，预留另50%数量的气象站点数据用于参数反演模型的精度验证，形成研究区域气象站点分布数据集；S2、构建辐射能量收支空间分布数据集：在谷歌地球引擎GEE云平台，基于Landsat系列遥感影像数据，采用统计单窗SMW算法反演地表温度，根据辐射能量平衡模型和混合像元组分排序对比PCACA算法，反演得出净辐射通量、显热通量、潜热通量及波文比热环境指标，形成研究区域辐射能量收支空间分布数据集；S3、识别气象站点下垫面类型：将气象站点的点位坐标信息转化为点状矢量图层，并加载至研究区域高分辨率地图中，识别气象站点周围下垫面类型并记录，所述类型包括：不透水面、耕地、林地、草地、水域、裸地；S4、筛选最小风速阈值：基于步骤S1中收集的气象站点分布数据集和步骤S3中识别的气象站点下垫面类型，比较同一年份中，两个及两个以上下垫面类型不同的气象站点的风速值，找到将局地垂直湍流全部排除且外来空气全部占据源区体积时的风速作为备选风速，遍历同一年份中所有大风天气下空气温度差值绝对值小于0.2℃的风速，形成备选风速集合，选择备选风速集合中的最小值作为最小风速阈值；S5、构建近地表空气温度反演模型：利用步骤S2中辐射能量收支空间分布数据集中的波文比热环境指标，反演得到局地空气温度；根据最小风速阈值，结合研究区域各气象站点插值获取外来空气温度和空气混合系数；综合反演的局地空气温度、外来空气温度和空气混合系数，构建研究区域高精度近地表空气温度反演模型；S6、计算反演结果并验证：利用步骤S5中构建的高精度近地表空气温度反演模型，反演计算研究区域高精度近地表空气温度；利用GIS空间分析与制图方法，实现研究区域精细化空气温度空间分布显示；将反演得到的数据与步骤S1中预留的另50%数量的气象站点数据进行对比验证；根据精度验证结果，调整空气混合系数，提高空气温度反演精确度。

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