【技术实现步骤摘要】
一种灌区稻田碳汇价值计算方法及系统
[0001]本专利技术涉及环境监测与评价
,特别涉及一种灌区稻田碳汇价值计算方法及系统
。
技术介绍
[0002]为缓解全球气候变暖,碳汇价值得到了越来越多的重视
。
碳汇是指自然界中碳的寄存体
。
减少碳源一般通过二氧化碳减排来实现,增加碳汇则主要采用固碳技术
。
农田土壤碳汇通过采用保护性耕作措施
、
扩大水田种植面积
、
增加秸秆还田
、
增加有机肥施用
、
采用轮作制度和土地利用方式等,让农田土壤由碳源转化为碳汇
。
因此,稻田碳汇价值也称为不可忽视的碳汇资源
。
[0003]为了能够实现稻田碳汇价值的计算,目前常采用的方法为样方调查法和站点观测法
。
但是上述方法存在时效性差
、
不能够在空间上完全覆盖,导致得到的碳汇价值不准确
。
技术实现思路
[0004]为了解决上述问题,本申请提供了一种灌区稻田碳汇价值计算方法及系统,能够提高稻田碳汇价值的计算精度
。
[0005]为实现上述目的,第一方面,本申请提供了一种灌区稻田碳汇价值计算方法,包括:获取目标区域的主被动影像数据;根据所述主被动影像数据得到所述目标区域的稻田种植结构;根据所述稻田种植结构,确定需要选取的参数信息;选定参考区域,并对所述参考区域的二氧化碳进行测量,得到二氧化碳实测数据,对所 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种灌区稻田碳汇价值计算方法,其特征在于,包括:获取目标区域的主被动影像数据;根据所述主被动影像数据得到所述目标区域的稻田种植结构;根据所述稻田种植结构,确定需要选取的参数信息;选定参考区域,并对所述参考区域的二氧化碳进行测量,得到二氧化碳实测数据,对所述参考区域的甲烷进行测量,得到甲烷实测数据;根据所述参考区域的所述参数信息和所述二氧化碳实测数据得到二氧化碳预测模型,根据所述参考区域的所述参数信息和所述甲烷实测数据得到的甲烷预测模型;将所述目标区域各个位置的所述参数信息带入所述二氧化碳预测模型得到所述目标区域的二氧化碳数据,将所述目标区域各个位置的所述参数信息带入所述甲烷预测模型得到所述目标区域的甲烷数据,将所述目标区域的所述甲烷数据乘以甲烷的全球增温潜势(
GWP=28
)得到所述目标区域的甲烷数据的二氧化碳当量;根据所述二氧化碳数据和所述甲烷数据的二氧化碳当量计算所述目标区域的碳汇量;根据所述碳汇量计算所述目标区域的碳汇价值,其中,所述碳汇量
=
二氧化碳数据
‑
28
×
甲烷数据,所述碳汇价值
=
目标区域总碳汇量
×
国际碳市场碳汇单价
。2.
根据权利要求1所述的灌区稻田碳汇价值计算方法,其特征在于,所述主被动影像数据包括主动雷达遥感数据和被动卫星光谱数据
。3.
根据权利要求2所述的灌区稻田碳汇价值计算方法,其特征在于,所述参数信息包括日夜地表温度
、
净辐射
、
土壤含水率
、
三维叶绿素以及植株高度
。4.
根据权利要求3所述的灌区稻田碳汇价值计算方法,其特征在于,所述土壤含水率通过所述主动雷达数据获得,所述日夜地表温度
、
所述净辐射
、
所述三维叶绿素以及所述植株高度通过所述被动卫星光谱数据获得
。5.
根据权利要求4所述的灌区稻田碳汇价值计算方法,其特征在于,所述被动卫星光谱数据包括多角度卫星光谱数据,以通过所述多角度卫星光谱数据建立三维叶绿素估算模型以及植株高度估算模型,并得到所述三维叶绿素和所述植株高度的信息
。6.
根据权利要求5所述的灌区稻田碳汇价值计算方法,其特征在于,所述多角度卫星光谱数据通过
PROBA
卫星
、
资源三号卫星
、
高分七号卫星
、Terra
卫星
、Aqua
卫星以及
CartoSat
‑1卫星中的任意一种卫星搭载多角度传感器获得
。7.
根据权利要求3所述的灌区稻田碳汇价值计算方法,其特征在于,所述根据所述参考区域的所述参数信息和所述二氧化碳实测数据得到二氧化碳预测模型,根据所述参考区域的所述参数信息和所述甲烷实测数据得到的甲烷预测模型的方法包括:将所述参数信息作为自变量,将所述二氧化碳实测数据和所述甲烷实测数据分别作为因变量;根据所述自变量和所述因变量得到所述参数信息与所述二氧化碳实测数据
、
所述参数信息与所述甲烷实测数据的对应关系;将所述对应关系作为所述二氧化碳预测模型
、
...
【专利技术属性】
技术研发人员:时元智,黄国情,雷少华,金秋,和玉璞,纪仁婧,张杰铭,
申请(专利权)人:水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院,
类型:发明
国别省市:
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