【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種沼澤濕地植被碳利用率的計算及預測方法。
技術介紹
1、沼澤濕地作為一種非常重要的濕地類型，不僅可以促進水資源儲存和凈化，調節區域氣候，還能為野生動物的繁殖提供棲息地。植被作為沼澤濕地生態系統的核心組成部分，能夠將大氣圈、水圈和土壤圈緊密聯系在一起。沼澤濕地在沼澤濕地生態系統中的能量交換和生物地球化學循環中起著重要的作用，并且具有較強的碳儲存功能，有助于減緩溫室氣體排放和氣候變化；而沼澤濕地植被碳利用率在濕地碳循環中十分重要，它直接影響這植被對大氣中co2的吸收和固定能力，進而影響整個沼澤濕地生態系統的碳平衡。
2、植被總初級生產力(gpp)指生態系統中所有植被通過光合作用吸收轉化的有機質總量。gpp經過植被自身的生長和維持代謝消耗后剩余的有機物質量稱為凈初級生產力(npp)。gpp和npp不僅直接反映植被在自然環境條件下的生產能力，更是衡量生態系統碳源/匯功能的主要指標。植被碳利用率(npp/gpp)，反映了生態系統植被將生產力轉化為植被生物質儲存在生態系統中的效率，是區域和全球碳循環研究中的重要生態學參數。在陸地碳循環模型中，npp/gpp的微小變化都能引起碳收支評估結果的顯著改變。深入認知植被生產力(gpp、npp)和npp/gpp的時空變化特征及其對氣候變化的響應，有助于了解氣候變化背景下沼澤濕地植被碳分配狀態，對評估和預測區域沼澤濕地碳收支具有重要意義，同時為區域實現應對氣候變化、實現碳中和提供科學依據。由于傳統觀測方法基本上都是通過簡化模型結構和參數來估算光合作用和自養呼吸作用計算植被cu
技術實現思路
1、本專利技術的目的是為了解決無法準確計算和預測區域沼澤濕地植被碳利用率的問題，提供了一種區域沼澤濕地植被碳利用率的計算及預測方法。
2、區域沼澤濕地植被碳利用率的計算及預測方法如下：
3、步驟一、獲取研究時間段內覆蓋研究區的mod17a2hgf植被總初級生產力(grossprimary?productivity,gpp)數據集、mod17a3hgf植被凈初級生產力(net?primaryproduction,npp)數據集、歷史氣象數據集、未來氣象數據集、歸一化植被指數(normalizeddifference?vegetation?index,ndvi)數據集以及研究時間段內兩期沼澤濕地分布數據，并對數據進行預處理，得到長時間序列的高分辨率gpp數據集、npp數據集；
4、步驟二、根據兩期沼澤濕地分布數據，提取研究時間段內未變化沼澤濕地分布區，并提取研究時間段內未變化的沼澤濕地植被分布區各年的ndvi≥0.1的像元分布，將此作為未變化沼澤濕地研究區；
5、步驟三、將歷史氣象數據采用克里格插值法進行插值，并重采樣與gpp數據集、npp數據集相同分辨率和投影的長時間序列氣象要素數據集，得到氣象要素數值空間分布數據集；
6、步驟四、利用步驟二提取的未變化沼澤濕地分布區裁切步驟三的氣象要素數值空間分布數據集，提取未變化沼澤濕地分布區內逐像元逐一對應的各氣象要素值；
7、步驟五、利用步驟二提取的未變化沼澤濕地研究區裁切步驟一中長時間序列的高分辨率gpp數據集、npp數據集，提取出研究區逐像元逐年的gpp值、npp值，并計算逐像元逐年的npp值與gpp值的比值，得到研究時間段內沼澤濕地植被逐像元逐年的碳利用率cue值；
8、所述逐像元逐年的npp值與gpp值的比值計算方法如下：
9、cuet＝nppt/gppt?????????????????????(1)
10、其中，t為年份，cuet是指第t年cue值，nppt為第t年的npp值，gppt為第t年的gpp值。
11、步驟一中所述對數據進行預處理方法為：將gpp數據、npp數據進行拼接轉投影統一為相同的投影和坐標系，得到長時間序列的高分辨率gpp數據集、npp數據集。
12、所述區域沼澤濕地植被碳利用率預測方法如下：
13、步驟一、獲取研究時間段內覆蓋研究區的gpp數據集、npp數據集、歷史氣象數據集、未來氣象數據集以及兩期沼澤濕地分布數據，并對數據進行預處理，得到長時間序列的高分辨率gpp數據集、npp數據集；
14、步驟二、根據兩期沼澤濕地分布數據，提取研究時間段內未變化沼澤濕地分布區，并提取研究時間段內未變化的沼澤濕地植被分布區各年的ndvi≥0.1的像元分布，將此作為未變化沼澤濕地研究區；
15、步驟三、將歷史氣象數據采用克里格插值法進行插值，并重采樣與gpp數據集、npp數據集相同分辨率和投影的長時間序列氣象要素數據集，得到氣象要素數值空間分布數據集；
16、步驟四、利用步驟二提取的未變化沼澤濕地分布區裁切步驟三的氣象要素數值空間分布數據集，提取未變化沼澤濕地分布區內逐像元逐一對應的各氣象要素值；
17、步驟五、利用步驟二提取的未變化沼澤濕地研究區裁切步驟一中長時間序列的高分辨率gpp數據集、npp數據集，提取出研究區逐像元逐年的gpp值、npp值，并計算逐像元逐年的npp值與gpp值的比值，得到研究時間段內沼澤濕地植被逐像元逐年的碳利用率cue值；
18、所述逐像元逐年的npp值與gpp值的比值計算方法如下：
19、cuet＝nppt/gppt????????????????????????????????????(1)
20、其中，t為年份，cuet是指第t年cue值，nppt為第t年的npp值，gppt為第t年的gpp值
21、步驟六、將研究時間段內沼澤濕地植被逐像元逐年的碳利用率及未變化沼澤濕地研究區內逐像元氣象要素值進行逐步多元回歸分析，構建氣候變化影響下的逐像元沼澤濕地植被碳利用率估算模型；
22、構建氣候變化影響下的逐像元沼澤濕地植被碳利用率估算模型，公式如下：
23、cue＝b+b1y1+?b2y2+?b3y3?+…+?bxyx??????????????????????????(2)
24、式中，b為常數項，b1，b2，b3…bx為回歸系數，y1，y2，y3…yx為研究時間段內各個氣象要素；
25、步驟七、根據逐像元沼澤濕地植被碳利用率估算模型，結合未來氣象數據集，預測未來沼澤植被碳利用率變化趨勢；
26、預測未來沼澤植被碳利用率變化趨勢計算公式如下：
27、
28、式中cue表示研究時間段沼澤濕地植被碳利用率變化趨勢；n為研究時間段的年數；i從1到n，為研究本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.區域沼澤濕地植被碳利用率的計算及預測方法，其特征在于所述區域沼澤濕地植被碳利用率計算方法如下：
2.根據權利要求1所述區域沼澤濕地植被碳利用率的計算和預測方法，其特征在于步驟一中所述對數據進行預處理方法為：將GPP數據、NPP數據進行拼接轉投影統一為相同的投影和坐標系，得到長時間序列的高分辨率GPP數據集、NPP數據集。
3.區域沼澤濕地植被碳利用率預測方法，其特征在于所述區域沼澤濕地植被碳利用率預測方法如下：
【技術特征摘要】
1.區域沼澤濕地植被碳利用率的計算及預測方法，其特征在于所述區域沼澤濕地植被碳利用率計算方法如下：
2.根據權利要求1所述區域沼澤濕地植被碳利用率的計算和預測方法，其特征在于步驟一中所述對數據進行預處理方法為：...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王延吉，神祥金，佟守正，
申請(專利權)人：中國科學院東北地理與農業生態研究所，
類型：發明
國別省市：
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