【摘 要】
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利用目前空间分辨率、时间分辨率（1 d）最高的成熟热异常产品数据主动式热异常数据（ACF,NPP-VIIRS active fire/hotspot data），结合基于长时序热异常数据支持下的工业热源区域识别模型，叠加地表覆盖类型数据，实现邯郸市不同类型热异常数据的识别与分析。（1）清洗邯郸市2012.1.20～2020.12.31年89 249个热异常点数据，得到2012～2020年间在营的8
【基金项目】
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资源与环境信息系统国家重点实验室开放基金； 中国科学院青年创新促进会资助；
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利用目前空间分辨率、时间分辨率（1 d）最高的成熟热异常产品数据主动式热异常数据（ACF,NPP-VIIRS active fire/hotspot data），结合基于长时序热异常数据支持下的工业热源区域识别模型，叠加地表覆盖类型数据，实现邯郸市不同类型热异常数据的识别与分析。（1）清洗邯郸市2012.1.20～2020.12.31年89 249个热异常点数据，得到2012～2020年间在营的81个工业热源区域，主要分布在京广线（G4高速）以西的丘陵地区，密集分布于涉县、武安、峰峰矿区，与邯郸市矿产资源的分布具有较好的一致性；2020年在营的工业热源与2013年相比，关停32个（42.67%），热异常点数目明显减少的19个（25.33%），新增5个企业；从企业类别上看，识别出的工业热源企业主要为钢铁及铸造类、煤化工及焦化、水泥厂等企业，分别占比达53.24%、28.16%和0.08%。（2）邯郸市2012～2020年历年的热异常点主要来源于工业热源，其工业热异常点历年平均占比为91.61%,2016年工业热源区域内热异常点占比最高，占比超过94.34%；邯郸市耕地地表覆盖中，有42.73%的热异常数据为工业热异常点；在人造地表覆盖中，有5.5%的热异常为非工业热异常数据。故，与仅仅依赖地表覆盖类型识别秸秆燃烧方法相比，该方法能有效的提高识别精度。邯郸市工业热异常点主要下垫面为人造地表类型（占比89.87%），非工业热异常点下垫面主要为耕地类型（占比75.93%）；非工业热异常点2013～2017年按月统计图具有明显的“双峰”现象，当年的6/10月份出现较大的峰值点，此种现象自2018年起消失。
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