0　引言

随着科学技术的不断发展，在全球尺度上开展变化监测、特性分析的研究越来越多。李哲、王丹等利用MODIS卫星开展云、水汽、气溶胶以及全球气候变化的研究[1]。安宁等利用MODIS卫星数据分析了近10年全球云量的平均分布和变化趋势，并分析了云量变化的可能原因，有助于气候变化研究和模拟[2]。刘洋、刘荣高利用LTDRAVHRR和MODIS观测对全球长时间序列叶面积指数遥感进行反演[3]。游茂燕利用MODIS数据对全球海洋温度数据进行反演，从海量MODIS数据中批量实时提取海表信息[4]。Ling Huang、Bin He等基于全球生态系统总初级生产力产品和蒸散产品，利用MODIS计算干旱指数，综合考察了生态系统中水利用效率和全球范围干旱区域的关系[5]。上述研究表明，一方面，基于全球范围数据的研究日益增多，对于全球大尺度地表辐射数据，即温度、发射率和反射率的数据需求量越来越大。另一方面，MODIS遥感器具有高时序、大范围的观测特性以及可见光到热红外的全谱段覆盖成像能力，使得其成为地表、大气和海洋等长时间全球观测与全球变化研究的重要手段[6]。即MODIS数据及其产品已成为全球尺度研究的主要数据源。

上述研究中主要关注于基于MODIS数据及产品的应用，而其产品的数据质量必然会对研究结果产生影响，但针对此方面的阐述较少。而MODIS数据因受天气、模型算法等因素影响，导致有些图像出现存在无效像元或数据缺失等问题[7]。该问题对以MODIS为数据源进行的全球大尺度研究势必产生影响。同时，针对全球范围的研究，如何高效率高质量的进行数据合成也是一个关键问题，这对基于多时相长序列海量数据的研究具有重要意义。

综上所述，为快速生成高质量的全球大尺度数据，本文以MODIS温度产品为研究对象，在选取合适的数据源基础上，提出全球范围数据合成流程与方法。首先，给出温度产品中无效像元与数据缺失区域的修复方法；其次，提出温度产品数据提取与转换方法；最后，对陆表温度数据和海表温度数据建立统一的属性标准，最终实现全球大尺度数据合成，为在此基础上进行更深入的应用研究提供良好的数据基础。

1　数据说明

1.1　温度产品介绍

MODIS数据反演的温度产品主要由中红外、热红外谱段的6个通道计算得到，这6个波段及其对应的温度产品如表1所示，其中SST表示海表温度(Sea Surface Temperature,SST)产品，LST表示陆表温度(Land Surface Temperature,LST)产品，表2为基于MODIS的陆表和海表温度产品的介绍。

whereis the eigenmatrix of actuator,is the input coefficient matrix,

 

表1　MODIS温度信息提取波段的基本特性

  

波段波长范围/μm产品类型203．660～3．840SST223．929～3．989LST、SST234．020～4．080LST、SST298．400～8．700SST3110．780～11．280LST、SST3211．770～12．270LST、SST

 

表2　地表、海表温度产品介绍

  

陆表温度产品海表温度产品获取卫星Terra卫星、Aqua卫星空间分辨率1km、6km、0．05°4km、9km时间分辨率每日、8d合成、月合成每日、8d合成、月合成、季度合成、年合成投影坐标系正弦投影、等角地理坐标系地理经纬度投影数据格式HDF-EOSNC

1.2　全球合成数据的选取

由表2可知，为合成全球大尺度数据，需要对多种时间分辨率、空间分辨率的产品进行选取。在选取时，要保障较高的空间分辨率以体现丰富的地物信息；同时也要求数据产品具有较好的质量。基于以上考虑，在全球温度数据生成时，综合分析表2中对应的各种产品，选定的是MOD11A2产品与L3m_8D_SST_sst_4km、L3m_8D_NSST_sst_4km产品。其中，MOD11A2产品包括8 d合成1 km分辨率的白天(Lst_Day_1km)与夜晚(Lst_Night_1km)的陆表温度数据[8]；L3m_8D_SST_sst_4km、L3m_8D_NSST_sst_4km为8 d合成4 km分辨率海表温度数据，且分别对应白天与夜晚的数据。表3给出了上述3种数据的主要属性。

在故障诊断之前，先来了解一下该车前雾灯的控制逻辑。根据图2所示的电路图分析得知，前雾灯点亮的工作过程如下：在小灯或者大灯接通以后，再打开前雾灯开关，前雾灯开关接通以后，组合灯开关的2号和6号端子短路。因为6号端子通过多路控制器MICU的N1号端子内部搭铁，所以组合灯开关的前雾灯开关接通以后，通过2号端子给MICU的N10号端子提供一个接地的信号，MICU接到这个指令以后，通过E33号端子为前雾灯继电器提供接地控制信号，前雾灯继电器的电磁线圈产生磁场以后，继电器触点1、2号接通，电流从发动机盖下熔丝盒内的A13号(20A)流出，经过继电器后到达两个前雾灯。

 

表3　全球温度生成选取的MODIS数据产品

  

陆表温度/发射率数据海表温度数据产品名称MOD11A2L3m＿8D＿SST＿sst＿4kmL3m＿8D＿NSST＿sst＿4km空间分辨率1km4km产品类型8d合成投影坐标系正弦投影地理坐标系数据格式HDFNC数据获取范围1200列∗1200行全球有效值范围7500～65535-2～45填充值0NaN(白天)-32767(夜晚)数据类型DN值真值单位摄氏度/℃比例因子0．020．000717185偏移量0-2

MOD11A2是陆表温度/发射率8 d合成1 km数据，其包含白天和夜晚陆表温度数据、第31、第32通道发射率数据以及质量控制(Quality Control,QC)数据等共12个数据层。L3m_8D_sst_4km和L3m_8D_NSST_sst_4km为8 d合成4 km分辨率海表温度数据，该数据仅包含海表温度数据及其质量控制数据2个数据层。

此外今年顺丰还打出“飞机+高铁”组合，累计增加近250吨运能。除高铁外，日前投入使用的波音747全货机也加入“双11”运力储备军，顺丰航空运力提升112.7吨。截至目前，顺丰航空机队已拥有48架全货机。

2　方法介绍

确定用于生成全球温度数据的MODIS产品基础上，通过分析数据特点与质量，本文提出针对全球大尺度温度数据生成方法的流程图，如图1所示。

图6 和图7展示了中心经纬度为5.02°N、5.01°E，大小为1 200×1 200，Tile位置为h8v18的陆表温度数据修复情况，其中图下方黑色区域为海洋。图6和图7分别为白天和夜晚陆表温度修复前后对比图。从中可以看出，陆地中大部分无效像元被修复，且与邻近像元辐射差异较小。

  

图1　全球大尺度温度数据生成总体流程图

针对MOD11A2陆表温度数据，进行陆表温度数据中无效像元位置确定与修复；进而开展陆表温度数据提取、转换与局部拼接的工作，在此基础上获得全球陆表温度数据。针对L3m_8D_SST_sst_4km、L3m_8D_NSST_sst_4km数据，首先对海表温度数据进行数据提取与转换，进而对SST数据无效像元确定与修复，并开展大面积无值区域修复。最后，针对修复后的全球陆表、海表温度数据，统一其数据特性并进行数据合成，得到全球大尺度温度数据。

2.1　数据修复

2.1.1　陆表温度数据修复　陆表温度数据来自于MOD11A2数据，该产品包括所有数据层的质量控制(Quality Control,QC)数据，QC数据逐像元的记录数据的质量，通过读取相应像元的QC数据，并将该数值从十进制转换为二进制后可分析得到数据质量情况，二进制下的QC数据共有8位，包含4组标识符，分别对应数据质量总体描述、产品输入数据质量、反演的发射率质量与陆表温度质量。从右至左两两读取可获得相应的质量信息，该数值的位数与反映的质量项与质量情况如表4所示。

从表4中可以看出，对于QC数据中的某个像元，将其二进制表示时，当第0、1位数值为“10”或“11”时，说明该像元因云或其他原因未进行生成数据产品，即该像元位置无陆表温度数据，为无效像元。

对于确定位置后的无效像元，在生成全球温度数据时需对该像元进行修复。考虑同一区域温度变化具有年际变化性，同时相近时间内其温度通常变化较小。本文在进行无效像元修复时，主要利用往年同期以及前后相邻时间的数据进行修复。

 

表4　陆表温度数据质量评价指标表

  

位名称位数含义0-1数据质量总体描述00有LST产品，质量良好，无需进一步评估产品质量01有LST产品，质量一般，建议进一步评估产品质量10LST由于云的影响未生产11LST由于云以外的原因而未生产2-3输入数据质量标识00热红外7个波段的L1B数据质量良好01质量一般10待定义11待定义4-5发射率误差标识00平均发射率误差⩽0．0101平均发射率误差⩽0．0210平均发射率误差⩽0．0411平均发射率误差>0．046-7陆表温度误差标识00平均陆表温度误差⩽1K01平均陆表温度误差⩽2K10平均陆表温度误差⩽3K11平均陆表温度误差>3K

陆表温度无效像元的确定与修复的具体过程如下。

1)对于某一景第y年第t个日期的MOD11A2数据产品imgy,t，获取同一区域第y-1年第t个日期、第y+1年第t个日期、第y年第t-7个日期、第y年第t+7个日期的MOD11A2数据产品，分别记为imgy-1,t、imgy+1,t、imgy,t-7、imgy,t+7。

2)对于imgy,t数据，提取QC数据层，逐像元的判断是否为无效像元，判断方法为：将该像元位置的数值转换为二进制后，读取0、1位的数值，判断是否为“10”或“11”，若是则为无效像元。

三是广泛宣传动员，强化舆论引导。各地各部门充分利用电视、广播、网络等媒体，深入宣传地下水超采问题的严峻性、危害性以及治理的紧迫性，进一步统一广大干部群众的思想认识，增强全民水患意识、节水意识、保护意识，引导广大群众积极投身地下水超采综合治理工作，努力营造人人关注、人人参与、人人支持地下水超采综合治理的良好氛围。

3)对于像元位置为i，j的imgy,t数据，利用2)中的方法对imgy-1,t、imgy+1,t、imgy,t-7、imgy,t+7数据进行同一位置的像元数值有效性判断。

4)针对上述4个时间该位置的有效数据，求取均值，赋给imgy,t数据进行修复，假设i,j位置上imgy-1,t、imgy+1,t、imgy,t-7数据的数值有效，则imgy,t数据该位置的像元值为：

 

其中，若在该位置4个时间的数据均无效时，则可以通过选取更多不同年份或相邻时间的数据来进行修复。

2.1.2　海表温度数据修复　针对海表温度数据，其修复无效像元的方式与陆表温度数据修复方法类似，即首先基于QC数据进行无效像元确定。对于海表温度产品，QC数据中每个像元只有2种标识，即0与-1。其中，0表示该像元有值，-1表示该像元无值，因此，当QC数据中该像元为-1时，则需对像元位置的海表温度数据进行修复。进而利用往年同期以及相邻时间的数据进行修复。

1)全球温度分布自赤道至两极，温度逐渐递减，符合赤道地区高温，南北极严寒的特点。

通过采用对缺失数据邻近区域温度进行统计，并对缺失区域进行划分的方法，对海表温度数据缺失区域进行赋值。以南极数据缺失区域为例，说明具体的赋值方法。

1)将南极数据缺失区域分别记为RS，并统计RS邻近区域温度均值，即RS在60°S邻近区域温度均值为TSmax，80°S邻近区域温度均值为为TSmin。

再生混凝土技术的研究应用可实现废弃混凝土的回收再利用，使废弃混凝土恢复部分原有性能，形成新的建筑材料，在解决有限自然资源日益匮乏问题的同时，还保护了生态环境，符合绿色环保要求[1]。因此，关于再生混凝土结构受力性能研究，对推广再生混凝土的工程应用具有积极意义。

2)将RS取相同纬度间隔m划分子区域，则划分子区域的个数num为：

 

将南极缺失数据子区域记为RSi，则i∈[1,num]。

隔代照料孙子女对中老年人心理健康的影响研究..................................................................................................................................................王亚迪（47）

大多数的漂流木都未经人类之手触碰，但它们在大海上的漂流故事也同样令人惊讶。大多数漂流木的最终命运是沉入海底，并永远待在了那里。像克莱默这样的研究人员的努力极大增进了我们对漂流木对海洋生态巨大影响的理解，但对它们在海洋食物链中所扮演角色的认识我们仍然知之甚少。20世纪70年代至90年代，露丝·迪克森·特纳（Ruth Dixon Turner）曾对漂流木进行了开创性的研究，之后美国林务局的著名科学家、美国国家鱼类和野生动物基金会鱼类保护机构主任詹姆斯·塞德尔（James Sedell）将特纳的研究成果汇编成册。从小就在俄勒冈海岸的海滩上玩耍的塞德尔，对海上已经渐渐消失的漂流木一直十分感兴趣。

3)根据两极温度变化特点，选择合适的温度变化系数X，对RS的子区域RSi采用随机函数进行均匀赋值。则

RSi=TSmax-Xi

其中，对于SST数据的原始格式为nc，需先采用SeaDAS软件提取海表温度数据，并将其转换为tif格式，便于进一步处理。转换后的图像投影为Geographic，空间分辨率为0.041 667 degrees。

“互联网+”时代的发展，使全球日益成为一个整体，伴随世界经济不断发展的同时，社会主流意识也正在遭受不断冲击。目前，我国正处于社会转型发展时期，把握社会主流意识主导权，牢牢抓紧校园思想政治教育显得尤为重要。中国特色社会主义思想是党带领全国各族人民历尽千辛万苦、经过不断实践所取得的。当代中学生，作为社会主义的接班人，不仅要认清弄懂当前的社会发展规律，还要能够充分做到与时代相符，抓住时代发展机遇，用党的先进理论思想来指引自己，最大程度的提高辩证思维能力。但是，当前的中学思政教育开展并不是一帆风顺，还存在诸多的挑战。

2.2　陆表温度数据提取转换与局部拼接

陆表温度数据MOD11A2产品包括温度、发射率等多个数据图层，为获得全球陆表温度数据，则需要对MOD11A2产品提取相应的图层，本部分采用MODIS Reprojection Tool(MRT)软件进行LST数据的提取、转换与局部拼接。MRT软件是专门用于MODIS数据处理的专业软件，对于HDF-EOS格式、正弦投影下的MODIS产品，可交互显示并提取特定的数据层，并将其输出为常用的数据格式，同时可以进行重投影以及采样方式与空间分辨率的设置。

从表3可知，一景MOD11A2产品大小为

1 200列×1 200行，即大约覆盖1 200 km2的区域，覆盖全球陆表区域共需317景图像数据。MRT软件进行数据处理时，可同时输入多景图像数据，进行数据层提取转换与拼接输出。但实验表明该输出数据必须限制在2 G以内，全球的白天、夜晚2个陆表温度数据输出大小约为7 G。因此，基于MRT软件进行数据提取转换的同时，需要对全球317景陆表温度数据进行分组输出以实现局部拼接。

2.2.1　数据提取与转换　针对MOD11A2产品，为获得陆表温度数据进行全球数据生成。本文提取Lst_Day_1km、Lst_Night_1km 2个数据层，并将数据以GeoTiff格式输出，投影设置为WGS84椭球、Geographic坐标系，空间分辨率设定为0.008 333 degree。

基于MRT软件提取、转换并输出拼接结果，与输出时设定的参数密切相关。本文的处理过程包括数据提取、格式转换、投影变换与局部拼接，其中投影变换环节涉及到数据重采样。MRT软件提供给了3种不同的重采样方式，即Nearest Neighbor(最邻近)、Bilinear(双线性)和Cubic Convolution(3次卷积)。不同的采样方式对输出后的数据存在一定影响，因此，本文利用相同的数据进行投影转换，分别采用最邻近、双线性和3次卷积的重采样方式进行对比实验，不同采样方式生成数据局部区域如图2所示，图中方框及箭头指示的深色部分即为进行投影转换重采样后数值发生变化的区域(即异常值)。从图2中可以看出，采用最邻近法进行重采样，生成的条带数据中异常值较少，分析发现该方法下异常值与邻近像元的值域范围相差较小；而采用双线性法和3次卷积法进行重采样，生成的条带数据中异常值较多，且与邻近像元值域相差甚大。特别是3次卷积法进行重采样后，异常值不仅产生在图像边缘，也分布在图像中。可见，基于MRT进行投影时应采用最邻近法重采样。

  

图2　不同采样方式生成数据局部对比图

2.2.2　基于分组数据的局部拼接　从表3可知，MOD11A2数据为正弦曲线投影，该投影是一种等面积伪圆柱投影，它将全球按照10°经度×10°纬度的方式进行分幅，每景图像对应一个Tile区域，并对每一个Tile赋予水平编号和垂直编号，经度方向标记为h，纬度方向标记为v。图3为全球的tile分布图。

  

图3　全球Tile分布图[9]

由图3可知，基于MRT软件进行多个Tile图像局部拼接与信息提取转换时，数据分组输出方式可基于经度或纬度分布，图4和图5分别是以经度和纬度为单位进行数据分组后的拼接图。从图4中可以看出，基于经度分组进行重投影拼接后，由于2种投影方式在经度方向上存在较大变化，使得生成的数据区域范围变大，且生成的数据中含有大量背景区域，极大增加了后期处理的数据量；而如图5所示，以纬度方式进行拼接输出时，输出数据变化较小，减少了后期处理的数据量，提高了全球数据生成的效率。

  

图4　以经度为单位分组拼接图

  

(a)原始SIN投影

  

(b)Geographic投影图5　以纬度为单位分组拼接图

2.3　数据特性统一

由表3可见，LST和SST数据在空间分辨率、数据格式以及数值单位等属性均不相同。为生成全球温度数据，必须将两者的数据属性进行统一，即对于LST与SST数据的空间分辨率与数值量纲进行统一。并在此基础上，基于地理位置关系进行镶嵌合成，获得全球温度数据。

2.3.2　数据量纲统一　根据MOD11A2产品说明可知，为节约数据存储空间，陆表温度产品经过数值转换处理。为获得具有物理意义的陆表温度数据，则需要通过属性中提供的相关系数与公式进行数值转换。MODIS温度产品的转换公式为：

2.3.1　空间分辨率统一　从表3可知，LST数据的空间分辨率为1 km，相当于本文中2.2.1节中经纬度投影输出时的0.008 333 degrees；而SST数据的空间分辨率为4 km，对应到经纬度投影时为0.041 667 degrees。因此需将两者空间分辨率统一，考虑海洋区域地表比较单一，相邻像元差异较小，同时为获得较高空间分辨率的全球温度产品，本文中采用的方法是将SST数据基于双线性插值进行空间分辨率提升，使得其与LST空间分辨率一致。其中，为避免SST数据中无效像元参与计算，影响插值后的结果，在对SST进行空间分辨率提升时将上述的无效像元进行掩膜处理。

还有一次，关羽的右臂被敌人射中一箭。箭头有毒，毒已入骨，又青又肿，不能动弹。特别是遇到下雨天，剧痛难忍。名医华佗听说关羽箭伤不愈，就为他割开皮肉，刮骨去毒。当时没有麻醉剂，进行手术时，华佗刮骨的声音窸窣（）刺耳，周围的人心惊胆战，掩面失色。血沿着他的胳膊不断流下，盛血的盘子都满了，而关羽却依然和客人喝酒、下棋，若无其事。等到华佗刮尽骨上的毒，敷上药，缝上线后，关羽大笑而起，高兴地说：“先生真是神医。看，我的手臂已经屈伸自如、毫无痛楚了。”华佗感慨地说：“我一生行医，没有见过像您这样的英雄啊！”

从LST和SST数据的修复效果可以看出，本文提出的基于QC数据对无效像元进行定位，进而利用往年同期以及同年前后时间的数据进行修复的方法具有较好的效果。

T1=DN

(1)

式中DN为产品中记录的数值，Scale_factor为比例因子，值为0.02；Add_offset为偏移量，值为0。转换后的陆表温度数据单位为开尔文。

对于L3m_8D_SST_sst_4km、L3m_8D_NSST_sst_4km中的海表温度产品，当数据输出为tif格式时，其数值也需转换为具有物理意义的真值，转换公式同式(1)。海表温度数据的比例因子Scale_factor为0.000717185；偏移量Add_offset为-2。转换后的海表温度数据单位为摄氏度。

在进行全球温度数据合成时，需将2种温度数据的量纲进行统一，本文中采用的方法是将表温度从开尔文为单位的数值T1转换为以摄氏度为单位的数值T2，转换公式为：

T2=T1-273.15

(2)

3　实验与结果分析

3.1　实验数据

本文以2014年4月15日为中心日期获取的MOD11A2产品以及L3m_8D_SST_sst_4km、L3m_8D_NSST_sst_4km海表温度产品进行全球温度数据生成。

3.2　温度产品修复

3.2.1　陆表温度数据修复　针对中心日期为2014年4月15日的温度产品，选取2013年4月15日、2015年4月15日、2014年4月7日、2014年4月23日为中心日期的4景MOD11A2产品对2014年4月15日的陆表温度数据进行修复。

孩子们在《我应该感到自豪才对》这课中第一次接触到这个词：“第二天，小骆驼跟着妈妈走进了茫茫的大沙漠。”

会计盈余是上市公司盈余披露的一项重要指标，而稳健性是衡量会计盈余质量的最基本特征。通常债权人为了减少损失，会要求更好的会计稳健性；再者，供应商和客户也希望公司能够有效识别经营风险，从而制定相应的应对策略，保障会计稳健性。一方面，会计稳健性的研究有助于帮助人们认识会计稳健性及相关会计行为带来的经济后果，有助于会计信息真实性的判断，进而帮助完善会计准则，保证会计信息披露的真实性。另一方面，会计稳健性的提高有助于优化公司内部管理结构，促进证券市场正常运行，内部控制评价的研究能对建立内部控制体系提供一定的指导。

  

图6　白天陆表温度图

  

图7　夜晚陆表温度图

3.2.2　海表温度数据修复　针对中心日期为2014年4月15日，选取2013年4月15日、2015年4月15日、2014年4月7日、2014年4月23日为中心日期的L3m_8D_SST_sst_4km、L3m_8D_NSST_sst_4km数据分别对2014年4月15日的海表温度白天和夜晚数据进行修复。图8和图9分别为白天和夜晚海表温度修复前后对比图。从中可以看出，海洋区域的大部分无效像元均已被修复，且修复后的图像灰度匀称。

全球范围地表辐射数据对全球大尺度变化监测等研究具有重要意义，且MODIS产品成为其主要数据源。本文以MODIS温度产品为例，针对全球大尺度数据合成，提出了全流程的数据处理过程与方法，为在此基础上进行全球特性分析奠定了良好的数据基础，也为基于MODIS的其他全球数据产品生成提供了技术思路。

  

(a)原始图像

  

(b)修复后图像图8　白天海表温度图

  

(a)原始图像

  

(b)修复后图像图9　夜晚海表温度图

加拿大大学拥有一支相对比较庞大的管理服务队伍，人员的充足可以保证教学行政管理和教学服务得到细致分工[3],保障学生服务工作精细化。以阿尔伯塔大学为例，截至2017年，该校有15000余名教工，其中行政职员和科研教学人员比例为2∶1，管理人员配备非常完备。该校学生处有300名工作人员，成立论文写作指导、心理咨询、防性侵、特殊学生帮助等服务部门，在尊重学生隐私的前提下，能很好地为学生依法提供多元精准帮助。在职业认同上，学生工作人员职业精神较强、工作投入热情高，管理职员在学校的地位和所获得的尊重不亚于其他专职教师或科研人员。

3.3　全球温度数据合成

对于修复后的数据，进行提取、转换与局部拼接、空间分辨率与数值量纲统一后合成得到以摄氏度为单位的全球温度数据如图10所示。从图10可以看出，生成的全球温度图像色彩均匀，视觉效果良好。且生成的全球温度图中符合以下特点。

由表3可得，一景海表温度数据涵盖全球整个海域。但海表温度数据除了存在无效像元外，在±60°N至±80°N的部分海域还存在大面积数据缺失的问题。针对此问题，本文分析海表温度数据，发现两极温度变化有以下特点：随着纬度的升高，温度也会逐渐下降，且南极相比北极降温幅度大；随着纬度的不断升高，降温趋势变缓。

2)南极地区大部分是陆地，陆地的比热容小，温差大。且南极海拔高，日照时间比北极短，因此南极比北极温度要低。

3)全球白天与夜晚温度数据进行对比可见，赤道附近的撒哈拉沙漠区域，由于云量少，日照强，又缺乏植被覆盖，因此白天温度较高，海陆温差大；而夜晚地面辐射强，散热快，所以夜晚温度低，海陆温差小。

  

(a)全球白天温度数据

  

(b)全球黑夜温度数据图10　全球温度图

4　结论与展望

2017年，水利部印发的《水功能区监督管理办法》对水功能区管理制度和管理要求进行了细化。其中第五条规定“水功能区监督管理实行流域管理与行政区域管理相结合。国务院水行政主管部门对全国水功能区实施统一监督管理。流域管理机构负责流域内重要江河湖泊水功能区监督管理的综合协调，并对含有省界断面的水功能区（包括省界缓冲区）以及流域管理机构直接管理的河道（河段）、湖泊、水库的水功能区实施监督管理。”

本文重点在于以下3个方面：1)提出基于QC数据定位无效像元，并利用往年同期及相邻时间的补丁数据对原始温度数据中无效像元的修复方法；2)阐明通过MRT软件对陆表温度数据进行数据提取、转换以及局部拼接的方法；3)面向全球数据合成，明确LST和SST数据属性统一的标准与要求。

但本文提出的全球大尺度数据生成方法尚有不足之处，下一步将从以下几个方面进一步完善：1)对于数据修复，本文仅修复了原始数据中的无效像元，但利用QC数据还可以对其他较差质量的数据进行定位并修复，使待合成的数据具备更好的质量；2)获得全球大尺度数据，需要进行较多繁杂反复的操作。为了提高效率，可进一步优化数据处理步骤，形成自动化批处理的数据生成软件模型。

参考文献：

[1]　　　　李哲,王丹,张旭煜,等.MODIS卫星资料在全球气候变化中的应用[J].安徽农业科学,2012,40(11):6723-6727.

[2]　　　安宁.利用MODIS卫星资料研究全球近10年云量变化[A].中国气象学会.创新驱动发展提高气象灾害防御能力——S10大气物理学与大气环境[C].中国气象学会,2013:12.

[3]　　　刘洋,刘荣高.基于LTDRAVHRR和MODIS观测的全球长时间序列叶面积指数遥感反演[J].地球信息科学学报,2015,17(11):1304-1312.

[4]　　　游茂燕.基于MODIS数据的全球SST反演[J].现代商贸工业,2015,36(19):226-228.

[5]　　　Huang L,He B,Han L,et al.A global examination of the response of ecosystem water-use efficiency to drought based on MODIS data[J].Science of the Total Environment,2017,601/602:1097-1107.

[6]　　　黄家洁,万幼川,刘良明.MODIS的特性及其应用[J].地理空间信息,2003(4):20-23,28.

[7]　　　苏红,刘峻明,王春艳,等.基于时间序列MODIS LST产品的重构研究[J].中国农业科技导报,2014,16(5):99-107.

[8]　　　Zhengming Wan,Collection-6 MODIS Land Surface Temperature Products Users′Guide.Https://icess.eri.ucsb.edu/modis/LstUsrGuide/MODIS_LST_products_Users_guide_Collection-6.pdf ,December 2013.

[9]　　　Land Processes DAAC USGS Earth Resources Observation and Science (EROS) Center,MODIS REPROJECTION TOOL USER′S MANUAL.https://lpdaac.usgs.gov/sites/default/files/public/mrt41_usermanual_032811.pdf,April 2011.