基于联合概率分布的干旱区地下水生态埋深分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于联合概率分布的干旱区地下水生态埋深分析方法，采用归一化植被指数作为植被指标，表征植被生长状况，收集流域中下游地下水依赖型植被样点的归一化植被指数、地下水埋深资料；统计不同地下水埋深区间的植被出现频次，并以植被出现频次为中间变量，构建地下水埋深与归一化植被指数的联合概率分布；设定地下水依赖型植被的保护目标，分析计算不同地下水埋深区间实现植被保护目标的条件概率，以条件概率最大值对应的地下水埋深作为地下水生态埋深。克服现有方法难以全面刻画植被指标与地下水埋深相关关系的不足，为干旱区内陆河流域生态水评估提供一个有效工具，支撑地下水依赖型陆生生态系统的保护和管理。理。理。

【技术实现步骤摘要】
基于联合概率分布的干旱区地下水生态埋深分析方法


[0001]本专利技术属于地球物理下生态水文分支
，具体涉及一种基于联合概率分布的干旱区地下水生态埋深分析方法。

技术介绍

[0002]我国西北干旱区内陆河流域水资源稀缺、生态脆弱。流域降水集中在上游山区，中下游、盆地腹地降水稀少，而蒸发强烈。流域中下游自然植被生存主要依赖于浅层地下水，形成地下水依赖型陆生生态系统。为维系地下水依赖型陆生生态系统的生态服务功能正常发挥，需维持地下水生态埋深，以保障地下水依赖型植被生长的用水需求。在干旱区地下水生态埋深研究中，已有的分析方法大多基于地下水埋深和植被观测资料，其中植被观测资料多采用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)、植被覆盖度等表征植被生长状况的指标，利用回归分析构建植被指标与地下水埋深的响应关系曲线，进而基于植被指标
‑
地下水埋深响应关系曲线，通过拐点分析、突变点分析等方法确定地下水生态埋深。受土壤质地、养分、盐分等其它生境要素空间异质性的影响，植被指标与地下水埋深的相关关系复杂，植被指标对地下水埋深变化响应的规则性和随机性特征并存。回归拟合分析所得的植被指标
‑
地下水埋深响应关系曲线往往难以全面刻画植被指标与地下水埋深之间的复杂关系，影响地下水生态埋深分析成果的准确性和合理性，不利于干旱区内陆河流域中下游自然绿洲保护及流域可持续发展。为此，考虑采用Copula联合概率分布函数构建NDVI与地下水埋深的相关关系，提出了基于联合概率分布的干旱区地下水生态埋深分析方法。

技术实现思路

[0003]专利技术目的：针对以上问题，本专利技术提出一种基于联合概率分布的干旱区地下水生态埋深分析方法。
[0004]技术方案：为实现本专利技术的目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种基于联合概率分布的干旱区地下水生态埋深分析方法，具体包括如下步骤：
[0005](1)收集整理研究区的生态水文基础数据资料，包括地下水埋深、NDVI等栅格文件资料；具体地：
[0006]①
地下水埋深记为H，单位m；植被记为V，采用NDVI表征植被的生长状况。
[0007]②
地下水埋深栅格文件与NDVI栅格文件在空间上相互匹配对应，每个栅格即为一个植被样点；每个植被样点数据包括一个地下水埋深数据和一个NDVI数据，形成一个数据组对，记为(h
j
,v
j
)，其中j＝1,2,...,N，N为植被样点总数。
[0008]③
基于地下水埋深资料，以1m为地下水埋深间距，等间距划分地下水埋深，得到若干个地下水埋深区间，划分结果为0
‑
1m,1
‑
2m,2
‑
3m,3
‑
4m,4
‑
5m,5
‑
6m,6
‑
7m等；第i个地下水埋深区间的下边界记为H
i,L
，H
i,L
＝0,1,2,...,M
‑
1，第i个地下水埋深区间的上边界记为H
i,U
，H
i,U
＝1,2,3,...,M，i＝1,2,3,...,M，M为地下水埋深区间总数。
[0009](2)对于不同的地下水埋深区间，统计各地下水埋深区间范围内的植被出现频次，拟合植被出现频次—地下水埋深响应关系曲线；具体地：
[0010]①
分析各个地下水埋深区间的植被出现频次，植被出现频次的统计公式为：
[0011][0012]式中，p
i
为第i个地下水埋深区间的植被出现频次，n
i
为第i个地下水埋深区间内的植被样点数目；p
i
定量反映了某一地下水埋深区间范围内生长植被的可能性，p
i
数值越大，说明该地下水埋深区间的生境更适合植被生长，在该地下水埋深区间范围内植被生长且长势较好(反映为NDVI数值较大)的可能性越大。
[0013]②
将地下水埋深区间的植被出现频次p
i
作为地下水埋深区间的中点的植被出现频次，以地下水埋深区间的中点值为自变量，地下水埋深区间的中点值即0.5m,1.5m,2.5m,3.5m,4.5m,5.5m,6.5m等地下水埋深区间的中点的植被出现频次为因变量，采用高斯曲线方程拟合植被出现频次—地下水埋深响应关系函数，记为f
H
：
[0014]p
h
＝f
H
(h)
[0015]式中，p
h
为地下水埋深H＝h时的植被出现频次，植被出现频次—地下水埋深响应关系函数f
H
的作用为：计算不同地下水埋深对应的植被出现频次。
[0016](3)基于植被出现频次—地下水埋深响应关系函数，计算各个植被样点的地下水埋深所对应的植被出现频次；对植被出现频次进行频率分析，拟合植被出现频次的边缘分布函数；对NDVI进行频率分析，拟合NDVI的边缘分布函数；在边缘分布函数分析的基础上，构造地下水埋深和NDVI的联合概率分布函数；具体地：
[0017]①
对于每个植被样点的地下水埋深h
j
，采用植被出现频次—地下水埋深响应关系函数f
H
，计算该地下水埋深h
j
所对应的植被出现频次对于所有植被样点的植被出现频次，进行频率分析，采用核分布函数(Kernel distribution function)拟合植被出现频次的边缘分布函数，记为
[0018]②
对于所有植被样点的NDVI v
j
，进行频率分析，采用广义极值分布(Generalized extreme value distribution)拟合NDVI的边缘分布函数，记为F
V
。
[0019]③
对于所有植被样点的地下水埋深和NDVI数据组对(h
j
,v
j
)，采用植被出现频次—地下水埋深响应关系函数f
H
，计算各组对中地下水埋深h
j
所对应的植被出现频次生成植被出现频次和NDVI数据组对对于所有植被样点的植被出现频次和NDVI数据组对进行双变量频率分析，基于植被出现频次的边缘分布函数F
pH
和NDVI的边缘分布函数F
V
，采用Gumbel copula函数构建植被出现频次—NDVI联合概率分布函数F
C0
。
[0020]④
对于不同的地下水埋深，采用植被出现频次—地下水埋深响应关系函数f
H
计算该地下水埋深对应的植被出现频次，通过植被出现频次的边缘分布函数F
pH
计算该地下水埋深对应的概率值；对于不同的NDVI，采用NDVI的边缘分布函数F...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于联合概率分布的干旱区地下水生态埋深分析方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1，收集研究区域全部植被样点的生态水文数据信息，包括地下水埋深和归一化植被指数；步骤2，等间距划分研究区域的地下水埋深，得到若干个地下水埋深区间，并统计不同地下水埋深区间范围内的植被出现频次，拟合得到植被出现频次—地下水埋深响应关系函数；步骤3，基于植被出现频次—地下水埋深响应关系函数，计算每一个植被样点的地下水埋深所对应的植被出现频次；通过对植被出现频次进行频率分析，拟合植被出现频次的边缘分布函数；对归一化植被指数进行频率分析，拟合归一化植被指数的边缘分布函数；进而得到地下水埋深—归一化植被指数的联合概率分布函数；步骤4，预设地下水依赖型植被保护目标；基于地下水埋深—归一化植被指数的联合概率分布函数，分析不同地下水埋深区间实现植被保护目标的条件概率，并选择最大的条件概率所对应的地下水埋深区间作为地下水生态埋深。2.根据权利要求1所述的一种基于联合概率分布的干旱区地下水生态埋深分析方法，其特征在于，步骤1中每个植被样点的生态水文数据信息用数据对(h
j
,v
j
)表示，h
j
表示第j个植被样点的地下水埋深，v
j
表示第j个植被样点的归一化植被指数，j＝1,2,...,N，N为植被样点总数。3.根据权利要求1所述的一种基于联合概率分布的干旱区地下水生态埋深分析方法，其特征在于，所述步骤2的方法如下：步骤2.1，以1m为间隔等间距划分研究区域的地下水埋深，得到若干个地下水埋深区间；第i个地下水埋深区间的下边界记为H
i,L
，H
i,L
＝0,1,2,...,M
‑
1，第i个地下水埋深区间的上边界记为H
i,U
，H
i,U
＝1,2,3,...,M，i＝1,2,3,...,M，M为地下水埋深区间总数；步骤2.2，统计每一个地下水埋深区间内的植被出现频次，植被出现频次的统计公式如下：式中，p
i
为第i个地下水埋深区间的植被出现频次，n
i
为第i个地下水埋深区间内的植被样点数目，N为植被样点总数；步骤2.3，将地下水埋深区间的植被出现频次作为地下水埋深区间的中点的植被出现频次，以地下水埋深区间的中点值为自变量，地下水埋深区间的中点的植被出现频次为因变量，采用高斯曲线方程拟合植被出现频次—地下水埋深响应关系函数，记为f
H
：p
h
＝f
H
(h)式中，p
h
为地下水埋深H＝h时的植被出现频次。4.根据权利要求1所述的一种基于联合概率分布的干旱区地下水生态埋深分析方法，其特征在于，所述步骤3的方法如下：步骤3.1，对于每个植被样点的地下水埋深h
j
，采用植被出现频次—地下水埋深响应关系函数f
H
，计算得到每个植被样点的地下水埋深h
j
所对应的植被出现频次对不同植被样点在不同地下水埋深的植被出现频次进行频率分析，采用核分布函数拟合得到植被出现
频次的边缘分布函数，用表示；步骤3.2，对不同植被样点的归一化植被指数进行频率分析，采用广义极值分布拟合得到归一化植被指数的边缘分布函数，用F
V
表示；步骤3.3，将植被样点的地下水埋深h
j
所对应的植被出现频次和植被样点的归一化植被指数v
j
构成数据对后，进行双变量频率分析，对植被出现...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄峰，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：