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气候舒适度对人类活动和地区适宜性评价等研究具有重要意义,而温湿指数是气候舒适度评价的一项重要指标。传统的温湿指数计算都是基于站点数据,无法获取大尺度区域舒适度的时空变化特征。本文利用2005—2018年MODIS地表温度、大气可降水量数据,结合地理加权回归方法对经典温湿指数模型进行改进,计算并分析中国年均和月均气候舒适度时空演变特征。结果如下:① 采用GWR方法进行地表温度和气温的拟合,拟合精度(Adjusted R2=0.9~0.98,RMSE=0.14~1.89 ℃)较为理想,说明采用LST、NDVI、DEM作为自变量的地理加权回归分析,能够较精确地拟合地面气温;② 2005—2018年年均温湿指数统计结果表示,云南省累计舒适月数最多,高达167个月,中部省份相对于东南沿海省市舒适时期较多,最高舒适月数差值可达到41个月。中国年均舒适度空间分布规律基本保持一致,除新疆、西藏和东北的部分区域以外,舒适度空间呈现从南到北,舒适度等级由舒适变寒冷。从舒适度等级面积变化情况看,2005—2018年全国舒适度等级呈现由寒冷变舒适的趋势;③ 2018年全年舒适面积最大的月份为5月,其次为10月,不舒适月份集中在1月和7月,全国呈现极冷或极热。春季和秋季空间分布特征较为相似,呈现由东南到西北逐渐递减的趋势;除青藏高原地区外,夏季和冬季呈现由南到北递减趋势。舒适区域主要集中在低纬、中海拔地区。  相似文献   
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