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    亚热带湿润区农业用地热环境效应及其生物物理因子分析_刘显男.pdf

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    亚热带湿润区农业用地热环境效应及其生物物理因子分析_刘显男.pdf

    1、华南师范大学学报(自然科学版)Journal of South China Normal University(Natural Science Edition)2022,54(6):8694doi:106054/jjscnun2022089收稿日期:20210316华南师范大学学报(自然科学版)网址:http:journalnscnueducn基金项目:国家重点研发计划项目(2021YFB2600102)*通信作者:张良侠,Email:brightzlx 126com亚热带湿润区农业用地热环境效应及其生物物理因子分析刘显男,张良侠*,闫章美(南京信息工程大学应用气象学院,南京 210044)摘

    2、要:为分析亚热带湿润区农业用地对区域气候的影响,以江西省为例,基于 20032019 年的 MODIS 地表温度数据,将天然林地作为参照,分析了亚热带湿润地区农业用地热环境效应的时空变化特征及其与主要生物物理因子的关系。结果表明:(1)与天然林地相比,农业用地在白天具有明显的增温效应,年均增温幅度达 19;夜间降温效应明显。(2)农业用地热环境效应随季节变化明显,特别是在夜晚,主要表现为农业用地在夏季的夜晚具有微弱的增温效应。(3)20032019 年,农业用地白天增温和夜晚降温效应均呈增加态势。(4)农业用地热环境效应在白天主要受蒸散的控制,在夜晚主要受蒸散和反照率的共同控制。关键词:土地利

    3、用;农业;气候效应;MODIS中图分类号:P95文献标志码:A文章编号:10005463(2022)06008609Analysis on the Thermal Environment Effects and Their Biophysical Factors ofAgricultural Lands in Humid Subtropical egionsLIU Xiannan,ZHANG Liangxia*,YAN Zhangmei(School of Applied Meteorology,Nanjing University of Information Science Technol

    4、ogy,Nanjing 210044,China)Abstract:To analyze the influence of agricultural land in subtropical humid zone on regional climate,the spatialand temporal variation characteristics of the thermal environmental effect of agricultural land in subtropical humidzone and its relationship with the main biophys

    5、ical factors were analyzed in Jiangxi Province,based on MODIS sur-face temperature data from 2003 to 2019,with natural forest land as a reference esults show:(1)agriculturallands warm the land surface significantly relativity to natural forests during the day,with annual mean temperatureincrease of

    6、19,whereas cool the temperature substantially at night;(2)the thermal environment effects of agri-cultural lands vary greatly by the season,especially at night,characterized by weak nighttime warming effects du-ring summer;(3)both the daytime warming and nighttime cooling effects of agricultural lan

    7、ds show upward trendsfrom 2003 to 2019;(4)the thermal environment effects of agricultural lands are primarily controlled by evapotrans-piration during the day and by the joint control of evapotranspiration and surface albedo at nightKeywords:land use;agriculture;climate effects;MODIS土地利用对局地、区域甚至全球气候

    8、有着重要影响,成为除化石燃料燃烧外,人类影响气候变化的最大因素15。农业作为最主要的人为土地利用活动之一,通过调节陆地大气间能量、水分和动量交换在气候系统中发挥着至关重要的作用,特别是在热带和亚热带湿润区6。一方面,自然植被转化为农业用地会改变地表粗糙度、反照率、叶片电导和其他特性,从而增加或降低温度;另一方面,农田管理(如施肥、灌溉、松土和种植等)能显著影响当地气候78。然而,目前关于农业用地热环境效应的认识大多基于模型模拟的方法910。由于模型的结构、参数化以及输入数据的差异,导致不同研究结果分歧较大,甚至完全相反912。同时,数值模型的分辨率通常较低(约 100 km),不能清晰反映温度

    9、变化的空间异质性。快速发展的卫星遥感技术,为评估农业用地热环境效应提供了最直接有效的观测证据。然而,已有研究大多基于代表性网格内不同土地利用类型的温度差异来量化毁林或造林的气候效应10,1314,不能全面反映农业用地对区域温度的影响,特别是大面积农业用地集中分布区域。在我国,农业用地面积占比超过 50%,其通过各种因素对气候造成的增温影响不可忽视,但目前尚缺乏单独对农业热环境效应长期变化趋势的遥感监测研究。因此,急需发展新的遥感评估方法,全面评估农业用地对区域温度的影响。本文以江西省为例,基于 MODIS 地表温度数据,以天然林地为参照,采用空间代替时间的方法,从像元尺度定量评估近 20 年农

    10、业用地的热环境效应及其时空演变规律,并结合地表蒸散、反照率和气象数据,探讨农业用地热环境效应的可能驱动因子。旨在揭示我国亚热带湿润地区农业土地利用对温度的影响特征及其控制因子,为制定缓解区域气候变化的土地利用策略提供参考。1数据与方法11研究区域江西省位于中国东南部(图 1),长江中下游南岸,属亚热带温暖湿润季风气候,年降雨量为 1 3411 943 mm,年平均气温为 163175。江西省是一个农业人口多、农村地域大、农业比重相对较高的省份,全省耕地面积约 3 万 km2;粮、猪、油、菜、水产等主要农产品产量在全国占有重要地位,是长三角、珠三角和港澳等地重要的农产品供应基地,其中稻谷产量居全

    11、国第 2 位,始终保持全国农业主产省的地位。图 1江西省地形图Figure 1Topographic map in Jiangxi Province注:此图基于国家测绘地理信息局标准地图(审图号:GS(2020)4619 号)绘制,底图无修改。78第 6 期刘显男等:亚热带湿润区农业用地热环境效应及其生物物理因子分析12数据来源与预处理121数据来源本文利用中分辨率成像光谱仪(Moderate esolution Imaging Spectroradiometer,MO-DIS)合成的地表温度数据(Land Surface Tempera-ture,LST)来反映研究区的热环境条件。该遥感数据

    12、误差在 1 之内,已被广泛用于评估人类土地利用活动的热环境效应1518。文中选取了覆盖研究区范围内的 20032019 年最新版本的 MODIS/Aqua 8 天合成的 LST 数据产品(MYD16A2,V6),空间分辨率为 1 km,通过 Earthdata 数据共享平台(https:search earthdata nasa gov/)免 费 获 取。Aqua 卫星过境时间为地方太阳时 13:30 和01:30,此时地表温度分别接近日最高值和日最低值,分别用来代表白天、夜晚温度。其中蒸散数据来源于 MODIS 8 天合成产品(MYD16A2,V6),空间分辨率为 500 m。反照率数据来源

    13、于 MODIS 逐日数据产品(MCD43A1,V6),空间分辨率为 1 km。土地利用数据来源于清华大学宫鹏教授领衔研发的第二代 FOMGLC 土地覆盖产品,该数据参考IGBP(InternationaI Geosphere Biosphere Programme)分类体系,空间分辨率为 30 m15。气象数据来自江西省气象局的 26 个气象站(图 1)20032019 年的气温和降雨量资料,海拔数据来源于 ASTE GDEM。122数据预处理利用 MT(MODIS eprojectionTool)软件对遥感数据进行批量拼接和投影处理。为了减少误差,本文仅提取平均发射率误差002(质量控制(Q

    14、C)标志为“01”)、平均 LST 误差1 K(QC 标志为“00”)和天顶角65的 LST 像元;通过ANUSPLIN 软件对气象数据进行插值。13方法131土地利用分类本文获取 2015 年的土地利用类型数据,经拼接、投影、裁剪后得到江西土地利用类型图(图 2),主要包括农田、林地、草地、灌丛、湿地、水体、不透水面和裸地 8 种土地利用类型。其中林地和农田是土地利用的两大主要类型,分别占研究区总面积的 63%和 24%。由于水体白天的冷却效应和夜间增暖效应会影响周围温度,本文首先剔除了湿地、水体及大型水体周围 1 km 的缓冲区域内的土地利用数据。为了使土地利用数据与 MODIS LST

    15、数据的空间分辨率一致,本文分别计算了空间分辨率为 1 km 的农田和林地的面积占比,并把农田占比超过 50%的像元定义为农业用地。图 2江西省土地利用图Figure 2Land use map in Jiangxi province132农业用地热环境效应估算方法本文将农业用地的热环境效应(T)定义为:T=TagrTfor,(1)其中,Tagr为农业用地像元的实际地表温度,可通过MODIS 地表温度数据直接提取;Tfor为天然林地的地表温度。T0 表示农业用地对区域环境为增温效应,T0 表示农业用地对区域环境为降温效应。由于缺乏对应每个农业用地像元位置的 Tfor观测数据,本文基于农田周围天然

    16、林地的 LST 数据,以海拔为协变量,利用协同克里金插值方法获取 Tfor。为了准确估算 Tfor,降低混合用地对 Tfor的影响,本文仅筛选林地面积百分比为 100%的纯天然林地像元为参照。为了增加参考林地像元分布范围,同时选取了研究区周围 50 km 范围内的天然林地像元。133农业用地热环境效应时空变化及其驱动因子分析本文首先计算 20032019 年的多年平均 T,88华 南 师 范 大 学 学 报(自 然 科 学 版)第 54 卷分析农业用地热环境效应空间分布及其昼夜与季节变化特征。进而基于 20032019 年的逐年 T 数据,分析农业用地热环境效应的年际变化趋势。为了探究 T 变

    17、化与主要地表生物物理因子、气候因子的关系,本文首先采用与估算 T 相同的方法,分析了农业用地对蒸散(evapotranspiration,ET)和反照率的影响。反照率数据包括白空反照率(White Sky Albedo,WSA)和黑空反照率(Black Sky Albedo,BSA),由于二者的空间分布高度类似,本文采用 WSA 表征反照率的大小。然后,分析了 T 的时空变化与 ET、WSA、气候因子(气温和降雨量)的相关关系。2结果与讨论21结果211农业用地热环境效应的时空变化特征由热环境效应的空间分布(图 3)可知:(1)在白天,农业用地的整体表现为增温效应,增温幅度最高达8,且不同季节

    18、差异较小,在夏季的增温效应略低于在其他季节的(图 3A 至图 3E)。(2)在夜晚,农业用地降温效应明显,最高降温幅度达6,且不同季节差异明显(图 3F 至图 3J):在冬季的降温幅度最大,秋季次之,在春季的增温和降温效应并存,绝大部分区域在夏季表现为增温效应。(3)南昌、上饶市与九江市的交界地带在夏季呈现微弱的降温效应(图 3B),这可能与周围大型水体(鄱阳湖)的冷岛效应有关。从地区分布(表 1)可知:(1)在白天,赣州市的增温效应最明显,增幅超过 3;上饶市的最低,增幅低于 15。就整个区域平均来看,农业用地导致白天年均增温 197102。(2)在夜晚,新余市的降温效果最明显,年均降温05

    19、1044;景德镇市次之;赣州市的降温幅度最低,仅007041。整体上看,农业用地导致夜晚年均温度降低 031。从逐月变化趋势(图 4A)可知:在 6 月份的增温效应最低(13)。从年际变化趋势(图 4B)可知:20032019 年,江西省农业用地的白天增温效应和夜晚降温效应整体上均呈加剧态势,在白天每 10 年平均上升 0105,在夜晚每 10 年平均下降 0084。从空间分布(图 5)可知:(1)在白天,约 67%的农业用地像元的增温效应呈增加趋势,主要集中在靠近城市和水体的地方。(2)在夜晚,除靠近城市和水体少部分农业用地像元外,约 72%的农业用地像元呈降温效应;大部分农业用地的 T 年

    20、际变化趋势的显著性水平高于 005,这可能与本研究时段较短有关。图 3江西省农业用地热环境效应空间分布Figure 3Spatial distribution of the thermal environment effects of agricultural lands in Jiangxi Province98第 6 期刘显男等:亚热带湿润区农业用地热环境效应及其生物物理因子分析表 1江西省各地级市农业用地平均热环境效应Table 1The mean thermal environment effects of agricultural lands in all the prefectur

    21、elevel cities of Jiangxi Province 地区白天春季夏季秋季冬季年均九江市141127112132168010155094144105景德镇市194069169076213060205055195056上饶市132125105146165108143100136110南昌市184139117166197133191098172120抚州市198074204110210090200066203077鹰潭市178071199114179075168066181073宜春市229080185102231086219065216075新余市25308419910125008

    22、2237072235079萍乡市251067243100286077260064260070赣州市302082316116338095319084319089吉安市198075210111242076218067217075合计195109175136217106201091197102地区夜间春季夏季秋季冬季年均九江市029071059071052074113061034055景德镇市021048025039096049102040049037上饶市020071072066046065092070012053南昌市002076077065069073152065037058抚州市022049

    23、026042081046109058046037鹰潭市021050054045052044069048011037宜春市015056032039075051100066040045新余市035047038043094053114066051044萍乡市008033052039043034059045014031赣州市012047079055035043084055007041吉安市009047042040066047090059031040合计007061051056064059103065031048图 4农业用地热环境效应的年内和年际变化趋势Figure 4Intraannual and

    24、interannual changes of the thermal environment effects of agricultural lands09华 南 师 范 大 学 学 报(自 然 科 学 版)第 54 卷图 5农业用地热环境效应年际变化趋势空间分布图Figure 5Spatial distributions of the interannual trends of thethermal environment effects of agricultural lands212农业用地热环境效应与驱动因子的关系由农业用地对地表蒸散和反照率的影响(图 6,图7)可知:(1)农业用地导

    25、致绝大部分地区蒸散降低,年均降幅达 160 mm,且不同季节差异较大。夏季时的蒸散降低幅度最大,特别是在 7 月份的降低幅度接近 40 mm;冬季时的整体变化幅度较小,大部分农业用地(54%)的蒸散呈现略高于天然林地的态势。(2)农业用地导致大部分地区(87%)的反照率增加,平均增加幅度为 002,且不同季节影响差异极大。在秋季和冬季的增幅明显高于在春季和夏季的,其中在 2 月份的增加幅度最大(接近 003),在 5月份的最低(平均变化几乎接近 0)。(3)从年际变化趋势来看,在 20032019 年间,ET 略有增加趋势,但并不显著;WSA 则呈显著下降态势(图 7B)。农业用地热环境效应的

    26、时空变化与地表生物物理因子(蒸散和反照率)以及气候背景变化密切相关。由图 8 可知:白天的 T 与 ET 呈显著负相关,与 WSA 呈显著正相关;夜晚的 T 与 ET、WSA均呈显著负相关;白天的 T 与气温呈明显的正相关,与降雨量的相关关系相对较弱。图 6ET 和 WSA 的空间分布Figure 6Spatial distributions of ET and WSA19第 6 期刘显男等:亚热带湿润区农业用地热环境效应及其生物物理因子分析图 7ET 与 WSA 的年内和年际变化趋势Figure 7Interaannual and interannual trends of ET and W

    27、SA图 8年均 T 与驱动因子的相关关系Figure 8Correlations between annual T and driving factors根据 T 逐月变化与各因子的相关系数(图9A)可知:夜晚的 T 与 ET 的?r(33 338 个像元 r 值的平均值,?r=051029)、WSA 的?r(?r=067022)均呈显著负相关,与气温和降雨量呈显著正相关;对比之下,白天的 T 与各驱动因子的?r 的相关性相对较弱(?r 026031),且与气候因子的?r 呈负相关。从年际变化趋势(图 9B)来看,T 与各因子的?r 的相关性空间异质性极大;整体上,T 与气温的?r 的相关性最

    28、显著,特别是在夜晚呈负相关(?r=023030),但在白天呈正相关;此外,夜晚的 T与降雨量的?r 呈较强的正相关(?r=012026)。22讨论针对农业用地生物物理温度效应研究薄弱问题,本文以地处亚热带湿润区的江西省为例,基于卫星观测技术,全面评估了农业用地的热环境效应与驱动因子,结果发现农业用地在白天具有明显的增温效应,而在夜晚的降温作用明显(图 3),这与已有的以国家和全球为范围进行研究得到的结果10,13 一致。此外,本文发现农业用地的热环境效应随季节变化明显,白天的增温效应在夏季较弱,可能与大面积水稻种植过程中的农田灌溉活动有关。大量研究证实灌溉可导致蒸散增加,进而对环境有明显降温效

    29、果78。夜晚的降温效应在夏季变为微弱的增温效应,这可能与夏季蒸散加强和反照率差异明显降低有关(图 7A)。从长期变化趋势来看,本文的研究结果表明农业用地在白天的增温效应逐渐加强(图7B),但日益加剧的夜晚降温效应在一定程度上可抵消白天增温效应的影响。全球气候变暖、农业活动加强以及快速城市化是导致农业用地白天增温效应加强的可能原因。例如,随着温度的升高,可加剧农业用地与天然林地间的 ET 差异(图 7B 和图9B);快速城市化可通过城市热岛效应影响周围农田的气候效应19。与已有研究10,13,20 类似,本文发现蒸散是控制29华 南 师 范 大 学 学 报(自 然 科 学 版)第 54 卷农业用

    30、地白天的热环境效应的主要因子(图 8)。与天然林地相比,农业用地的蒸散降低,进而导致潜热减少,从而增加地表温度。但意外的是,本文发现农业用地在白天的增温效应与反照率呈显著正相关关系(图 8),这与普遍认为的“反照率增加将降低地表净辐射,进而降低温度”21 相矛盾。导致这种现象的可能原因是亚热带湿润区农田蒸散的作用远远超过反照率的影响10,掩盖了反照率的可能降温效应。另外,相对于森林而言,农田在夜晚的反照率较高,间接起到了降温效果22。对比之下,本文发现农业用地在夜晚的热环境效应受蒸散和反照率的共同控制。与已有研究结果2324 不同的是,本文发现气候因子对农业用地的热环境效应空间分布的影响相对较

    31、小(图 8),这可能与研究尺度有关。本研究区内气候背景差异相对较小,其影响被局地生物物理因子所掩盖。但从年内、年际变化趋势(图 9)来看,气候因子的作用和生物物理因子作用相当,甚至超过生物物理因子的影响,特别是气温的影响,强调了气候变化在预估未来农业用地气候效应中的重要作用。图 9T 的逐月和年际变化与各驱动因子的相关系数Figure 9Correlation coefficients between monthtomonth and inter annual changes of T and driving factors注:?r 为 33 338 个像元 r 值的平均值。3结论本文以江西省

    32、为例,分析了亚热带湿润地区农业用地热环境效应的时空变化特征及其与生物物理和气候因子的关系,主要结论如下:(1)农业用地在白天以增温效应为主,在夜晚主要表现为降温效应,且季节变化大;(2)20032019 年,大部分农业用地的白天增温效应和夜晚降温效应均呈加剧态势;(3)农业用地热环境效应的空间分布在白天主要受地表蒸散的影响,在夜晚受蒸散和反照率共同控制,而且年际变化趋势与气候因子(特别是气温)密切相关。本文的科学和实践意义如下:首先,文中使用的农业用地热环境效应的定量评估方法可有效避免天然林地地理分布不均的局限性,为区域尺度土地利用活动的气候效应评估提供了一种新的视角。其次,虽然农业用地在白天

    33、具有明显增温效应,但在夜晚表现为降温效应,这与文献 2526 的结论一致。因此,在未来评估土地利用活动对区域气候的影响时,应加强对农业用地的研究。最后,本文发现气候变化可能加剧农业用地的热环境效应,说明在未来区域气候变化评估中,需要综合考虑农业用地气候效应与气候变化的互馈机制。参考文献:1 ELLIS E C,GOLDEWIJK K K,SIEBET S,et al Anthro-pogenic transformation of the biomes,1700 to 2000J Global Ecology and Biogeography,2010,19(5):589606 2 刘纪远,邵

    34、全琴,延晓冬,等 土地利用变化影响气候变化的生物地球物理机制J 自然杂志,2014,36(5):356363LIU J Y,SHAO Q Q,YAN X D,et al The biogeophysicalmechanism of land use change affecting climate change J Nature Magazine,2014,36(5):356363 3STOCKE T F,QIN D,PLATTNE G K,et al Climatechange 2013:the physical science basis Contribution ofworking gr

    35、oup I to the fifth assessment report of the inter-governmental panel on climate changeCProceedingsof the Climate Change 2013 Cambridge:Cambridge Uni-versity Press,201339第 6 期刘显男等:亚热带湿润区农业用地热环境效应及其生物物理因子分析 4 MAHMOOD,PIELKE A,HUBBAD K G,et al Im-pacts of land use/land cover change on climate and futur

    36、eresearch priorities J Bulletin of the American Meteoro-logical Society,2010,91(1):3746 5 YAN M,LIU J,WANG Z,et al Biogeophysical impacts ofland use/land cover change on 20th century anthropogenicclimate compared to the impacts of greenhouse gas change J International Journal of Climatology,2020,40(

    37、15):65606573 6 LOBELL D B,BALA G,DUFFY P B Biogeophysical impactsof cropland management changes on climate J Geophysi-cal esearch Letters,2006,33(6):L06708/14 7HAO L,SUN G,LIU Y,et al Urbanization dramaticallyaltered the water balances of a paddy fielddominated ba-sin in southern ChinaJ Hydrology an

    38、d Earth SystemSciences,2015,19(7):33193331 8 FALL S,NIYOGI D,GLUHOVSKY A,et al Impacts ofland use land cover on temperature trends over the conti-nental United States:assessment using the North Americanegional reanalysisJ International Journal of Climato-logy,2010,30(13):19801993 9 PEUGINI L,CAPOASO

    39、 L,MACONI S,et al Biophysi-cal effects on temperature and precipitation due to land co-ver change J Environmental esearch Letters,2017,12(5):053002/114 10 LI Y,ZHAO M,MOTESHAEI S,et al Local coolingand warming effects of forests based on satellite observa-tions J Nature Communications,2015,6(1):6603

    40、/18 11 董思言,延晓冬,熊喆 东北农田扩张对气候影响的数值模拟 J 气候与环境研究,2014,19(3):351361DONG S Y,YAN X D,XIONG Z Numerical simulation ofthe influence of farmland expansion on climate in North-east China J Climate and Environmental Studies,2014,19(3):351361 12 YANG Q,HUANG X,TANG Q Irrigation cooling effecton land surface tem

    41、perature across China based on sate-llite observationsJ Science of the Total Environment,2020,705:135984/142 13 PENG S S,PIAO S,ZENG Z,et al Afforestation in Chinacools local land surface temperatureJ Proceedings ofthe National Academy of Sciences of the United States ofAmerica,2014,111(8):29152919

    42、14 SHI W J,TAO F L,LIU J Y egional temperature changeover the HuangHuaiHai Plain of China:the roles of irri-gation versus urbanizationJ International Journal ofClimatology,2014,34(4):11811195 15 姚远,陈曦,钱静 城市地表热环境研究进展 J 生态学报,2018,38(3):11341147YAO Y,CHEN S,QIAN J esearch progress of urbansurface therm

    43、al environmentJ Acta Ecologica Sinica,2018,38(3):11341147 16 林中立,徐涵秋,陈弘 我国东部沿海三大城市群热岛变化及其与城市群发展的关系J 环境科学研究,2018,31(10):16951704LIN Z L,XU H Q,CHEN H Changes of heat islands inthe three major urban agglomerations along the east coastof my country and its relationship with the development ofurban aggl

    44、omeration J Environmental Science esearch,2018,31(10):16951704 17 WAN Z New refinements and validation of the collection6 MODIS landsurface temperature/emissivity product J emote Sensing of Environment,2014,140(1):3645 18 GONG P,WANG J,YU L,et al Finer resolution observa-tion and monitoring of globa

    45、l land cover:first mapping re-sults with Landsat TM and ETM+dataJ InternationalJournal of emote Sensing,2013,34(7):26072654 19 ZHOU D,ZHAO S,ZHANG L,et al The footprint of ur-ban heat island effect in ChinaJ Scientific eports,2015,5(1):11160/111 20 SIEBET S,HENICH V,FENKEN K,et al Update ofthe digit

    46、al global map of irrigation areas to version 5 M Bonn:Institute of Crop Science and esource Conserva-tion,2013 21 MAHMOOD,PIELKE A,HUBBAD K G,et al Landcover changes and their biogeophysical effects on climate J International Journal of Climatology,2014,34(4):929953 22 BOUNOUA L,DEFIES,COLLATZ G J,e

    47、t al Effectsof land cover conversion on surface climate J ClimaticChange,2002,52(1):2964 23 MANOLI G,FATICHI S,SCHLAPFE M,et al Magni-tude of urban heat islands largely explained by climateand population J Nature,2019,573:5560 24 ZHOU D C,ZHANG L X,LI D,et al Climatevegetationcontrol on the diurnal

    48、and seasonal variations of surfaceurban heat islands in China J Environmental esearchLetters,2016,11(7):074009/112 25 ZHOU D C,LI D,SUN G,et al Contrasting effects of ur-banization and agriculture on surface temperature in eas-tern ChinaJ Journal of Geophysical esearch:Atmos-pheres,2016,121(16):9579

    49、9606 26 贾宝全,仇宽彪 北京市平原百万亩大造林工程降温效应及其价值的遥感分析J 生态学报,2017,37(3):726735JIA B Q,CHOU K B emote sensing analysis of the coo-ling effect and value of one million Mu large afforestationproject in Beijing plain J Acta Ecologica Sinica,2017,37(3):726735【责任编辑:庄晓琼责任校对:庄晓琼英文审校:曾姝倩,邓乾霞】49华 南 师 范 大 学 学 报(自 然 科 学 版)第 54 卷


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