植被生长状态和空间分布数值模拟方法、装置及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种植被生长状态和空间分布数值模拟方法、装置及介质，该方法包括：获取数据集，所述数据集包括环境因子和遥感数据序列，基于所述数据集，拟合土壤含水量函数；确定光合作用机理公式系数；基于光合作用机理公式系数模拟植被NDVI，所述植被NDVI用于表征植被的生长状态和空间分布，根据植被NDVI模拟结果判读植被空间分布。本发明专利技术有助于在机理层面上理解环境因子对植被生长状态和空间分布的影响，能够在变化环境下更好地分析和模拟植被生长状态和空间分布的变化。长状态和空间分布的变化。长状态和空间分布的变化。

【技术实现步骤摘要】
植被生长状态和空间分布数值模拟方法、装置及介质


[0001]本专利技术涉及生态学及水文学领域，特别是涉及一种植被生长状态和空间分布数值模拟方法、装置及介质。

技术介绍

[0002]植被的生长和分布变化是生态系统变化的主要驱动力。因此，明晰植被空间分布和生长状态对于研究生态系统的变化十分重要，对于认识生态系统的演变、保护生态系统十分重要。
[0003]受环境因子变化的影响，植被的生长状态和空间分布也会发生变化。植被生长状态和空间分布主要通过归一化植被指数(NDVI)等指标来表征。目前采取的模拟方法主要基于将NDVI等指标和环境因子建立统计联系，采用多元线性回归、机器学习模型等数学工具。该方法可以比较便利地显示环境因子变化对植被生长状态和空间分布的影响，因此在研究工作中采用地较为普遍。
[0004]根据文献调研，目前常用的研究方法依赖于统计关系描述环境因子对于植被生长状态和空间分布的影响，而这些统计关系难以全方位地考虑对植被生长产生和分布产生影响的环境因子，并且比较容易忽视环境因子对植被生长状态和空间分布的非线性影响。此外，这些研究方法采用了机器学习模型等黑箱模型，难以解释和迭代研究结果。
[0005]针对目前研究方法的缺陷，本专利技术全面考虑影响植被生长和分布的环境因子，考虑光合作用机理对植被生长和分布的影响，提出一种耦合物理机制的分析模型，在此基础上实现植被生长和分布对环境因子变化响应的模拟。本专利技术提出的方法与目前常用研究方法相比具有更坚固的物理基础，可以很好地描述植被生长状态和空间分布的变化，具有一定优势。

技术实现思路

[0006]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种植被生长状态和空间分布数值模拟方法、装置及介质，以解决植物生长状态和空间分布数值模拟的难点问题。
[0007]因此，本专利技术的技术方案是：
[0008]根据本专利技术的第一方面，提供一种植被生长状态和空间分布数值模拟方法，所述方法包括：
[0009]获取数据集，所述数据集包括环境因子和遥感数据序列，所述环境因子包括空气中二氧化碳浓度C
a
、太阳短波辐射R、空气相对湿度RH、昼间/夜间地表温度T
d
/T
n
、空气温度T
a
以及代表水位Z，所述和遥感数据序列包括湿地像元尺度；
[0010]基于所述数据集，拟合土壤含水量函数；
[0011]确定光合作用机理公式系数；
[0012]基于光合作用机理公式系数模拟植被NDVI，所述植被NDVI用于表征植被的生长状态和空间分布，根据植被NDVI模拟结果判读植被空间分布。
[0013]进一步地，在获取数据集后，所述方法还包括：对数据集进行插补。
[0014]进一步地，所述对数据集进行插补，具体包括：
[0015]根据环境因子中各参数之间的相关关系对缺失的数据进行插补。
[0016]进一步地，所述基于所述数据集，拟合土壤含水量函数，具体包括：
[0017]按照下列公式在像元尺度上估算鄱阳湖湿地各处土壤含水量：
[0018]f(θ)＝C
sm
/f(Z)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0019]其中f(Z)是星子站水位的函数，C
sm
是一个用来校正植被光合作用对土壤含水量响应关系的系数；
[0020]在像元尺度上利用像元的NDVI代替f(θ)，并且忽略C
sm
，从所述数据集中提取数据，确定f(Z)的各个系数。
[0021]进一步地，所述确定光合作用机理公式系数，具体包括：
[0022]计算植被日尺度光合作用速率：
[0023][0024]其中，g
n
是午间叶面气孔二氧化碳导度，单位：mol
·
m
‑2·
s
‑1，g
min
是日间最小叶面气孔二氧化碳导度，单位：mol
·
m
‑2·
s
‑1，
[0025]光合作用速率A考虑了叶面背面呼吸作用的净光合作用速率，所述净光合作用速率受到叶细胞中参与光合作用的酶最大活性的限制和叶细胞内碳还原循环中电子的饱和传输速率限制；
[0026]当净光合速率受到叶细胞中参与光合作用的酶最大活性的限制时记为A
c
,此时a＝(K+C
a
)2,b＝2(2Г+K
‑
C
a
)V
m
+2(C
a
+K)R
d
,c＝(V
m
‑
R
d
)2，
[0027]当净光合速率受到叶细胞内碳还原循环中电子的饱和传输速率限制时记为A
j
，此时a＝(2.3Г+C
a
)2,b＝0.4(4.3Г
‑
C
a
)V
m
+2(C
a
+K)J+2(Ca+2.3Г)R
d
,c＝(0.2J
‑
R
d
)2；
[0028]在任一限制生效时都有d＝(ag
n2
+bg
n
+c)
1/2
,e＝(ag
min2
+bg
min
+c)
1/2
；
[0029]其中，K是一个酶动力学的函数，单位：μmol
·
L
‑1；Г是二氧化碳浓度补偿点，单位：ppm或mg/kg；J是叶细胞碳还原循环中电子传输的速率，单位：μmol
·
m
‑2·
s
‑1；R
d
是昼间叶片背面呼吸作用，单位：μmol
·
m
‑2·
s
‑1；V
m
是最大羧化速率，单位：μmol
·
m
‑2·
s
‑1；
[0030]两种限制作用限定了净光合作用的最大速率，令A取A
c
和A
j
的最小值。将方程(2)化简成为：
[0031][0032]其中C
pho1
、C
pho2
、C
pho3
是三个表示植物生理特征对光合作用调控的经验系数，取决于叶细胞酶动力、最大羧化速率、电子传输速率或空气中的二氧化碳浓度；
[0033]以自然对数为底的指数函数泰勒展开式的前三项表示为：
[0034]e
x
＝1+x+x2/2+x3/3！+o(x3)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0035]忽略午间叶面气孔二氧化碳导度g
n...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种植被生长状态和空间分布数值模拟方法，其特征在于，所述方法包括：获取数据集，所述数据集包括环境因子和遥感数据序列，所述环境因子包括空气中二氧化碳浓度C
a
、太阳短波辐射R、空气相对湿度RH、昼间/夜间地表温度T
d
/T
n
、空气温度T
a
以及代表水位Z，所述和遥感数据序列包括湿地像元尺度；基于所述数据集，拟合土壤含水量函数；确定光合作用机理公式系数；基于光合作用机理公式系数模拟植被NDVI，所述植被NDVI用于表征植被的生长状态和空间分布，根据植被NDVI模拟结果判读植被空间分布。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取数据集后，所述方法还包括：对数据集进行插补。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对数据集进行插补，具体包括：根据环境因子中各参数之间的相关关系对缺失的数据进行插补。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据集，拟合土壤含水量函数，具体包括：按照下列公式在像元尺度上估算鄱阳湖湿地各处土壤含水量：f(θ)＝C
sm
/f(Z)
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(1)其中f(Z)是星子站水位的函数，C
sm
是一个用来校正植被光合作用对土壤含水量响应关系的系数；在像元尺度上利用像元的NDVI代替f(θ)，并且忽略C
sm
，从所述数据集中提取数据，确定f(Z)的各个系数。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定光合作用机理公式系数，具体包括：计算植被日尺度光合作用速率：其中，g
n
是午间叶面气孔二氧化碳导度，单位：mol
·
m
‑2·
s
‑1，g
min
是日间最小叶面气孔二氧化碳导度，单位：mol
·
m
‑2·
s
‑1，光合作用速率A考虑了叶面背面呼吸作用的净光合作用速率，所述净光合作用速率受到叶细胞中参与光合作用的酶最大活性的限制和叶细胞内碳还原循环中电子的饱和传输速率限制；当净光合速率受到叶细胞中参与光合作用的酶最大活性的限制时记为A
c
,此时a＝(K+C
a
)2,b＝2(2Г+K
‑
C
a
)V
m
+2(C
a
+K)R
d
,c＝(V
m
‑
R
d
)2，当净光合速率受到叶细胞内碳还原循环中电子的饱和传输速率限制时记为A
j
，此时a＝(2.3Г+C
a
)2,b＝0.4(4.3Г
‑
C
a
)V
m
+2(C
a
+K)J+2(Ca+2.3Г)R
d
,c＝(0.2J
‑
R
d
)2；在任一限制生效时都有d＝(agn2+bg
n
+c)
1/2
,e＝(ag
min2
+bg
min
+c)
1/2
；其中，K是一个酶动力学的函数，单位：μmol
·
L
‑1；Г是二氧化碳浓度补偿点，单位：ppm或mg/kg；J是叶细胞碳还原循环中电子传输的速率，单位：μmol
·
m
‑2·
s
‑1；R
d
是昼间叶片背
面呼吸作用，单位：μmol
·
m
‑2·
s
‑1；V
m
是最大羧化速率，单位：μmol
·
m
‑2·
s
‑1；两种限制作用限定了净光合作用的最大速率，令A取A
c
和A
j
的最小值。将方程(2)化简成为：其中C
pho1
、C
pho2
、C
pho3
是三个表示植物生理特征对光合作用调控的经验系数，取决于叶细胞酶动力、最大羧化速率、电子传输速率或空气中的二氧化碳浓度；以自然对数为底的指数函数泰勒展开式的前三项表示为：e
x
＝1+x+x2/2+x3/3！+o(x3)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)忽略午间叶面气孔二氧化碳导度g
n
的3次或更高次数的项，根据方程(3)和方程(4)得到：可以按照如下方式在像元尺度上计算NDVI：其中，NDVI
‑
sim是湿地植被NDVI的模拟值；a是用户决定的自由系数，用于调整模拟效果；c1、c2、c3是待定经验系数，受环境因子和植物生理特征共同影响；C是一个无量纲常数，Z
xz
是水位，g
n
’
是不考虑校正的月均午间叶面气孔二氧化碳导度，叶面气孔二氧化碳导度总体上和短波辐射吸收、土壤含水量正相关，和空气中二氧化碳浓度、饱和水汽压差负相关，对空气温度变化的响应存在一个峰值；将空气温度对叶面气孔二氧化碳导度的影响用一个自然对数为底的指数函数表示，按如下方法计算：其中，VPD是是饱和水汽压差，按照如下经验方程计算：在上述推导工作的基础上，联立方程(6)、(7)、(8)即可开展对鄱阳湖湿地植被NDVI的模拟。函数f(θ)已经在步骤2中确定，而在从NDVI
‑
环境因子数据集中抽取数据后，可以通过最小二乘法确定系数c1、c2、c3、C。在联立方程、确定4个系数并且带入方程后...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾思栋，陈明昊，杜鸿，江波，吴胜军，阳林翰，
申请(专利权)人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院，
类型：发明
国别省市：