【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及自然地理，具體地說是干旱區植被對氣候變化響應的方法、裝置及計算機可讀介質。
技術介紹
1、植被作為陸地生態系統的重要組成部分，是連接土壤、大氣和水的天然紐帶。氣候是影響植物生長和發育的關鍵因素，植被對氣候變化特別是水熱條件特別敏感。中國干旱半干旱區是世界主要的氣候變化敏感區和生態脆弱區，且該區域植被覆蓋度呈現由東南到西北減少的條狀空間分布格局，植被類型為栽培植被、針葉林、草甸、灌叢、草原和高山植被，隨著全球氣候朝著暖濕化方向發展，該地區植被受氣候變化影響顯著。然而，當前干旱與半干旱區域植被對氣候變化響應的評估方法與技術體系，普遍依賴于逐像元分析策略，通過計算植被與氣候因子的時序遙感影像數據間的皮爾遜相關系數來探究其關聯性。該方法它未能利用植被空間分布的自然規律與復雜性，尤其是忽視了植被在干旱半干旱地區特有的條狀空間分布格局對氣候變化的獨特響應模式。因此，該方法所得出的響應結果往往難以全面且精確地刻畫出該區域植被對氣候變動的響應機制，進而限制了相關環境管理制度與應對策略的及時性與有效性，造成了政策與實踐層面的滯后性。
2、因此，亟需發展一種新的技術方法，考慮植被的空間分布狀況，加強對植被對氣候變化響應機制的分析，提供客觀、準確的該區域植被對氣候變化響應規律。
技術實現思路
1、本專利技術的技術任務是針對以上不足之處，提供干旱區植被對氣候變化響應的方法、裝置及計算機可讀介質，能夠加強對植被對氣候變化響應機制的分析，提升環境管理制度與應對策略的及時性與有效性，促
2、本專利技術解決其技術問題所采用的技術方案是：
3、干旱區植被對氣候變化響應的方法，該方法的實現包括以下步驟：
4、s1、干旱半干旱區植被、氣候及其他數據獲取和預處理：
5、獲取干旱半干旱區多年的遙感衛星數據，包括：植被覆蓋度（fvc）、葉面積指數（lai）、總初級生產力（gpp）、溫度、降水、植被類型，并將各類遙感數據進行包括輻射定標、大氣校正、空間校正的預處理，形成數據集；
6、s2、定義植被質量指標和氣候因子指標：
7、通過植被覆蓋度（fvc）、葉面積指數（lai）、總初級生產力（gpp）構建植被質量指標（vegetation?quality?index，vqi）作為評價指標，以反映區域植被生態質量變化特征；基于植被生長機理，設計氣候因子指標，包括：4到6月積溫數據、6到9月晝夜溫差、4到6月累計降水和7到8月平均降水；
8、s3、計算干旱半干旱區植被質量指標和氣候因子指標數據集：
9、采用均值合成法獲得6到9月植被生長季的植被生態參數數據，采用均值合成法獲得4到6月積溫數據、6到9月晝夜溫差、4到6月累計降水和7到8月平均降水的年度時序數據集合；
10、s4、構建基于空間位置序列的植被對氣候變化響應方法模型：
11、將植被和氣候多年變化程度影像空間疊加，通過空間位置序列上二者的關系探究氣候變化對植被的影響；
12、s5、基于空間位置序列探究植被對氣候變化響應機制。
13、本方法能夠較好利用植被空間分布的自然規律與復雜性，特別是針對干旱半干旱地區植被特有的條狀空間分布格局，全面且精確地刻畫出該區域植被對氣候變動的響應機制。
14、進一步的，所述多年遙感衛星數據，為干旱半干旱區2002年到2021年20年的遙感衛星數據。
15、進一步的，所述步驟3，具體為：
16、選擇6到9月生長季的數據，通過平臺獲取所需年份的6到9月植被覆蓋度（fvc）、葉面積指數（lai）、初級生產力（gpp）所有影像數據，采用均值合成法得到各生態參數年度影像數據集，利用ndvi數據計算得到植被覆蓋度年度影像數據集，并將所有數據重采樣到1km空間分辨率；選取研究區各生態參數最大值作為參照值，依次計算各生態參數與其參照值的比值，得到研究區該生態參數的相對密度影像，再計算植被質量指數：
17、，
18、式中，為為第年生態參數的相對密度，為第年生態參數，為第年生態參數最大值；
19、，
20、式中，為第年遙感植被指數，為第年植被覆蓋度相對密度，為第年葉面積指數相對密度，為第年總初級生產力相對密度。
21、進一步的，通過谷歌地球引擎（gee）平臺獲取所述影像數據，并在谷歌地球引擎（gee）平臺中完成所述數據操作。
22、進一步的，植被質量指標和氣候因子指標的選擇：
23、為了更細致表征生態系統自然植被的優劣程度，反映生態系統內植被與生態系統整體狀況，選用植被覆蓋度（fvc）、葉面積指數（lai）、總初級生產力（gpp）構建植被質量指數（vegetation?quality?index，vqi）作為評價指標，反映區域植被質量狀況；
24、由于晝夜溫度的不同步變化對植被活動有著不同的影響，并且氣候變化可能對植被產生時間效應（滯后性、累積性）。因此本方法根據植被對氣候變化的生理響應機制，設計了4個氣候指標，所述4到6月積溫、6到9月晝夜溫差，依次響應植被最適生長溫度和植被有機物積累水平；以及4到6月累計降水和7到8月平均降水，依次與植被返青期萌發、植物生長期發育緊密相關。
25、進一步的，植被覆蓋度（fvc）數據選用nasa數據庫的mod13a1遙感影像，葉面積指數（lai）選用nasa數據庫的mcd15a3h遙感影像，總初級生產力（gpp）選用nasa數據庫的mod17a2h遙感影像，溫度數據選用nasa數據庫的mod11a1數據產品，降水數據選用chirps降水產品。
26、進一步的，所述s4步驟具體為：
27、將植被和氣候多年變化程度影像空間疊加，通過空間位置序列上二者的關系探究氣候變化對植被的影響，包含以下步驟：
28、首先計算空間位置序列點上多年植被質量指標和氣候指標的變化趨勢；
29、其次計算空間位置序列上植被質量指標和氣候指標的變化趨勢值的皮爾遜相關系數，獲得氣候變化對植被的影響，也就是植被質量對氣候變化的響應規律。
30、進一步的，使用theil-sen?median趨勢分析方法量化20年植被質量的變化程度，根據特征線提取20年植被質量的變化程度制作點線圖，探究植被質量的變化程度的空間分布狀況；
31、使用theil-sen?median趨勢分析方法計算20年植被質量指標（vqi）和各氣候因素的變化程度，根據特征線提取植被質量指標vqi變化程度和各氣候因素變化程度制作點線圖，并利用pearson相關分析方法探究氣候變化對植被綠化的影響：，
32、式中，為pearson相關系數，為和變量的協方差，為變量的標準差，為變量的期望；
33、pearson相關系數能夠描述兩變量間線性相關強弱的程度。
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【技術保護點】
1.干旱區植被對氣候變化響應的方法，其特征在于，該方法的實現包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的干旱區植被對氣候變化響應的方法，其特征在于，所述多年遙感衛星數據，為干旱半干旱區2002年到2021年20年的遙感衛星數據。
3.根據權利要求1所述的干旱區植被對氣候變化響應的方法，其特征在于，所述步驟S3，具體為：
4.根據權利要求3所述的干旱區植被對氣候變化響應的方法，其特征在于，通過谷歌地球引擎平臺獲取所述影像數據，并在谷歌地球引擎平臺中完成所述數據操作。
5.根據權利要求1或3所述的干旱區植被對氣候變化響應的方法，其特征在于，植被質量指標和氣候因子指標的選擇：
6.根據權利要求1或3所述的干旱區植被對氣候變化響應的方法，其特征在于，植被覆蓋度數據選用NASA數據庫的MOD13A1遙感影像，葉面積指數選用NASA數據庫的MCD15A3H遙感影像，總初級生產力選用NASA數據庫的MOD17A2H遙感影像，溫度數據選用NASA數據庫的MOD11A1數據產品，降水數據選用CHIRPS降水產品。
7.根據權利要求
8.根據權利要求7所述的干旱區植被對氣候變化響應的方法，其特征在于，使用Theil-Sen?median趨勢分析方法量化20年植被質量的變化程度，根據特征線提取20年植被質量的變化程度制作點線圖，探究植被質量的變化程度的空間分布狀況；
9.干旱區植被對氣候變化響應的裝置，其特征在于，包括：至少一個存儲器和至少一個處理器；
10.計算機可讀介質，其特征在于，所述計算機可讀介質上存儲有計算機指令，所述計算機指令在被處理器執行時，實現權利要求1至8任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.干旱區植被對氣候變化響應的方法，其特征在于，該方法的實現包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的干旱區植被對氣候變化響應的方法，其特征在于，所述多年遙感衛星數據，為干旱半干旱區2002年到2021年20年的遙感衛星數據。
3.根據權利要求1所述的干旱區植被對氣候變化響應的方法，其特征在于，所述步驟s3，具體為：
4.根據權利要求3所述的干旱區植被對氣候變化響應的方法，其特征在于，通過谷歌地球引擎平臺獲取所述影像數據，并在谷歌地球引擎平臺中完成所述數據操作。
5.根據權利要求1或3所述的干旱區植被對氣候變化響應的方法，其特征在于，植被質量指標和氣候因子指標的選擇：
6.根據權利要求1或3所述的干旱區植被對氣候變化響應的方法，其特征在于，植被覆蓋度數據選用nasa數據庫的mod13a1遙感影像，葉面積指數選用nasa...
【專利技術屬性】
技術研發人員：馬長營，王彥功，王飛，張華，湯先偉，程學寧，李西春，王澤昊，
申請(專利權)人：浪潮軟件科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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