热遥感反演地表温度及其与水文气象变量的关系研究——以印度古吉拉特邦萨巴尔马蒂盆地为例

本研究针对半干旱地区气候变异与地表能量平衡问题，利用Landsat 5/7/8和TRMM数据，定量分析了萨巴尔马蒂盆地30年（1990-2020）地表温度（LST）时空变化及其与NDVI、MNDWI、NDMI等指数的相关性。结果显示LST最高上升5.9℃，且与植被指数（r=?0.41）、水分指数（r=?0.69）呈显著负相关，为应对气候变化下的城市规划和生态保护提供了科学依据。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，半干旱地区的水资源压力与地表能量失衡问题日益突出。印度古吉拉特邦的萨巴尔马蒂盆地作为典型半干旱区域，其地表温度（Land Surface Temperature, LST）的升高直接影响着水文循环和生态系统稳定性。过去30年间，该区域经历了显著的工业化与城市化进程，混凝土结构的扩张导致热岛效应加剧，而降水模式的改变进一步威胁着农业灌溉和饮用水供应。如何量化地表温度变化及其驱动因素，成为协调区域发展与生态平衡的关键科学问题。

针对这一挑战，国内研究人员通过多源卫星遥感数据，系统分析了萨巴尔马蒂盆地1990-2020年间LST的时空演变规律。研究团队采用Landsat 5/7/8的热红外波段（TIR）反演LST，结合ASTER DEM地形数据和TRMM 3B43_7降水数据，构建了包含植被指数（NDVI）、改进水体指数（MNDWI）和水分指数（NDMI）的多参数评估体系。通过辐射定标、大气校正（FLAASH）和单窗算法等技术处理，确保了数据精度，并采用克里金插值法分析降水空间分布特征。

研究结果揭示出四个关键发现：

1. LST时空变异特征：1990-2020年间，盆地最高LST上升4.36℃（46.39℃→50.75℃），最低LST增幅达5.9℃（19.06℃→24.96℃）。2020年高于平均LST的区域较1990年扩大8085.51 km²
   ，主要分布在乌代布尔、班斯卡塔等丘陵地带。
2. 降水与地形效应：长期累积平均降水（1854.64-1221.06 mm）与海拔呈负相关（r=?0.33），低海拔的安纳德地区因较高降水量表现出更低的LST值。
3. 地表指数关联性：LST与NDVI（r=?0.41）、MNDWI（r=?0.54）和NDMI（r=?0.69）均呈负相关，其中水分指数（NDMI）对温度调控作用最强。2020年水体面积因新增水库增至286.54 km²
   ，验证了水体的降温效应。
4. 植被-水分协同机制：NDMI与NDVI正相关（r=0.57），表明土壤湿度提升可促进植被生长，而植被覆盖增加又能通过蒸腾作用降低地表温度，形成正向反馈循环。

这项发表于《Results in Earth Sciences》的研究，首次在萨巴尔马蒂盆地建立了LST与多维度环境参数的定量关系模型。其重要意义在于：

1. 实践指导价值：证实了增加水体面积（如修建水库）和植被覆盖（如荒地绿化）可有效缓解LST上升，为城市规划中的"蓝色-绿色基础设施"建设提供了数据支撑。
2. 方法学创新：通过对比MNDWI与NDWI的敏感性，证明SWIR波段在区分水体和建筑用地上的优势，为半干旱区水资源监测优化了技术路径。
3. 气候政策启示：揭示了地形高程通过影响降水分布间接调控LST的机制，建议在分区域制定适应策略时需综合考虑海拔梯度效应。

该研究不仅填补了印度西部盆地尺度LST动态研究的空白，其构建的"温度-植被-水分"三角评估框架，也为全球类似气候区应对气候变化提供了可移植的分析范式。未来研究可进一步融合高分辨率气象模型，量化不同土地利用类型对地表辐射平衡的具体贡献率。