草地二氧化碳通量预测方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种草地二氧化碳通量预测方法及装置，所述方法包括：实时或定时采集待预测区域的环境数据以及表征所述待预测区域的牧草状态的状态数据；将所述环境数据及状态数据匹配传输至数据库中；自所述数据库中调出所述环境数据及状态数据，并输入至用于预测所述待预测区域的二氧化碳通量等级的预测模型中；基于所述预测模型输出预测的二氧化碳通量等级。本申请的草地二氧化碳通量预测方法可快速高效，且能够实时准确采集与二氧化碳通量相关的数据，并基于该数据实时预测草原二氧化碳通量。

【技术实现步骤摘要】
草地二氧化碳通量预测方法及装置
本申请实施例涉及二氧化碳通量预测领域，特别涉及一种草地二氧化碳通量预测方法。
技术介绍
草地是我国最大的陆地生态系统，具有丰富的碳存储量，草地的碳收支对我国乃至世界陆地生态系统的碳平衡都具有非常重要的影响力，合理的掌握草原碳存储量，有助于我们保护草原生态碳氧平衡，客观估算出草原碳排放的具体现状。当前草原碳汇评价的计量方法各异，尚未形成统一的标准，草原碳汇二氧化碳通量的评价方法有很多种，包括样地调查与清单、微气象学法、箱法、土壤浓度廓线法等，这些方法已经被广泛应用，只是这些方法要么成本高、消耗劳动力多，要么计算结果比较片面，不够全面反映实际情况，存在一定的不足之处，具体地：1)涡度相关法涡度相关法(eddycovariancetechnique,EC)是目前直接测定大气与群落间CO2交换通量的主要方法，也是国际上CO2和水热通量测定的最常用方法。涡度相关法通过测定大气中湍流运动所产生的风速脉动和物理量脉动，在满足常通量层三个假设条件下，可直接求算能量和物质通量。这种方法需要在某个特定高度上，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种草地二氧化碳通量预测方法，其特征在于，包括：/n实时或定时采集待预测区域的环境数据以及表征所述待预测区域的牧草状态的状态数据；/n将所述环境数据及状态数据匹配传输至数据库中；/n自所述数据库中调出所述环境数据及状态数据，并输入至用于预测所述待预测区域的二氧化碳通量等级的预测模型中；/n基于所述预测模型输出预测的二氧化碳通量等级。/n

【技术特征摘要】
1.一种草地二氧化碳通量预测方法，其特征在于，包括：
实时或定时采集待预测区域的环境数据以及表征所述待预测区域的牧草状态的状态数据；
将所述环境数据及状态数据匹配传输至数据库中；
自所述数据库中调出所述环境数据及状态数据，并输入至用于预测所述待预测区域的二氧化碳通量等级的预测模型中；
基于所述预测模型输出预测的二氧化碳通量等级。


2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，还包括：
建立神经网络模型架构；
将匹配存储地历史环境数据及状态数据作为输入数据，将与所述输入数据对应地历史二氧化碳通量等级作为输出数据，分别输入至所述神经网络模型架构中进行训练；
得到所述预测模型。


3.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述建立神经网络模型架构，包括：
对所述神经网络模型架构进行初始化，确定所述输入层、隐含层的随机权重及阈值。


4.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述对所述神经网络模型架构进行训练，包括：
将所述输入数据及输出数据按序输入至所述神经网络模型架构中，得到所述隐含层输出的第一输出式；
基于所述第一输出式确定所述输出层输出的第二输出式；
基于所述第二输出式确定输出层输出数据；
计算所述输出层输出数据的误差；
确定所述误差是否满足预设要求，若满足，则完成训练。


5.根据权利要求4所述的预测方法，其特征在于，所述第一输出式及第二输出式分别为：






式中的函数f为：
其中，x'为所述隐含层输出数据，d为所述输出层输出数据，θ1为所述隐含层阈值，θ2为所述输出层阈值，x为输入向量，f为隐含层激励函数，其中wj和θ...

【专利技术属性】
技术研发人员：房建东，王晶，赵于东，
申请(专利权)人：内蒙古工业大学，
类型：发明
国别省市：内蒙;15