【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于气候变化，具体涉及一种净生态系统生产力的计算方法。
技术介绍
1、净生态系统生产力（nep）是植物光合作用（gpp，生态系统总初级生产力）减去生态系统呼吸（re）的剩余碳量，从质量和数量上描述了陆地生态系统的碳吸收能力，帮助量化了陆地生态系统的碳吸收。净生态系统生产力，不仅可以在一定程度上体现气候变化和人类社会经济活动对陆地植被的影响，还是测定陆地生态系统碳收支和衡量其碳源或者碳汇的重要指标。当净生态系统生产力为正值，表示该地为碳汇；当其为负值时，表示该地为碳源。所以，净生态系统生产力为控制和减少温室气体排放、早日实现双碳目标、推进绿色低碳发展提供数据参考。
2、模拟净生态系统生产力的模型主要有统计模型、过程模型和遥感模型。统计模型是和根据实测净生态生产力与气候因子的相关关系建立的经验模型。过程模型根据不同类型植被的生理特性和气象与环境条件，考虑植物生长和发育过程，具有实际意义，如beps模型、intec模型等。遥感模型多是依据光能利用率和植物光合作用构建的，光能利用率模型主要由casa模型、sdbm模型等。
3、目前，统计模型往往缺乏可信的理论支撑和实际生理意义，同时在一定程度上忽略了不同区域生长环境的差异，影响了模拟结果的可靠性。过程模型中需要许多参数作为输入数据，增加净生态系统生产力估计中的不确定性。而光利用效率（lue）模型可以很好地估计各种空间和时间尺度的gpp，因为它们可以利用广泛的遥感数据。但是大多数lue模型，如casa模型、mod17模型、vpm模型，将植被冠层视为大叶，忽
技术实现思路
1、本专利技术解决的技术问题：为了准确估算净生态系统生产力进而估算碳吸收，提出了一种净生态系统生产力的计算方法。
2、技术方案：为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案如下：
3、一种净生态系统生产力的计算方法，包括以下步骤：
4、s1：根据nep=gpp-re的关系式，构建tl-lue-nep模型；
5、s2：选择校正tl-lue-nep模型中的关键参数；
6、s3：收集、处理所需的数据；
7、s4：在站点上校正、验证参数的精度；
8、s5：在站点尺度上综合评定模型以及校正的效果。
9、作为优选，在步骤s1中，选择tl-lue模型和tp模型构建tl-lue-nep模型，由tl-lue模型、tp模型分别生成总初级生产力和生态系统呼吸，再根据nep=gpp-re的关系得到nep；
10、其中，gpp是总初级生产力，re是生态系统呼吸，nep是净生态系统生产力。
11、作为优选，在步骤s2中，为了便于后面的区域模拟，采用lai产品作为输入数据，需要校正模型中与lai相关的参数，参数校正按照公式：
12、
13、其中，m是所有测量值的数量，和分别是估计的和测量的净生态系统生产力；是测量的净生态系统生产力的平均值；根据这个公式，参与校正的站点都得到最佳。
14、作为优选，在步骤s3中，收集fluxnet2015站点中的日尺度的气象数据和实测净生态系统生产力数据齐全的站点，检查数据是否缺损，若一年中多于两个月的数据缺漏，则删除该站点此年数据，对一年中少于两个月的缺漏数据进行插补，最终保证站点的所需数据齐全。
15、作为优选，在步骤s3中，从lai产品中按照所需站点经纬度提取站点的lai，并认为站点一年中lai最大值为laimax数据，作为输入数据参与校正。
16、作为优选，在步骤s4中，将所有站点按照植被类型分类，每种植被类型中随机算出3/4站点用于校正，1/4站点用于验证；最终，79个站点用于参数校正，24个站点用于参数验证。
17、作为优选，在步骤s4中，利用79个站点对参数进行校正，参数校正范围设置为0.001-4，每个站点都将得到一个最佳值。
18、作为优选，在步骤s4中，验证参数：将校正站点的最佳按照植被类型分类求平均值，然后将各植被类型的参数平均值带入模型进行模拟。
19、作为优选，在步骤s5中，使用和rmse评价模拟净生态系统生产力的准确性，和rmse的计算公式分别为：
20、
21、
22、其中，n是测量数据的数量，、分别是估计和实测净生态系统生产力数据；是估计净生态系统生产力数据的平均值，是实测净生态系统生产力数据的平均值；利用线性回归计算模拟净生态系统生产力与实测生态系统生产力之间的斜率和截距，进一步评估模拟净生态系统生产力的表现。
23、作为优选，在步骤s5中，还可以累加得到八天尺度、月尺度或者年的模拟净生态系统生产力数据，与相应尺度下的实测净生态系统生产力进行比较，观察模型在不同尺度下的表现。
24、有益效果：与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
25、（1） 本专利技术通过基于广泛使用的tl-lue和tp模型构建了基于tl-lue-nep模型的净生态系统生产力的计算方法，通过站点验证，表明这种方法估算净生态系统生产力具有较高精度；整个方法简单易操作，参数较少，数据易获取，为量化区域碳吸收提供有效方法，为区域碳收支和衡量其碳源/汇作用提供可靠的参考数据。
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1.一种净生态系统生产力的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种净生态系统生产力的计算方法，其特征在于：在步骤S1中，选择TL-LUE模型和TP模型构建TL-LUE-NEP模型，由TL-LUE模型、TP模型分别生成总初级生产力和生态系统呼吸，再根据NEP=GPP-Re的关系得到NEP；
3.根据权利要求1所述的一种净生态系统生产力的计算方法，其特征在于：在步骤S2中，为了便于后面的区域模拟，采用LAI产品作为输入数据，需要校正模型中与LAI相关的参数，参数校正按照公式：
4.根据权利要求1所述的一种净生态系统生产力的计算方法，其特征在于：在步骤S3中，收集FLUXNET2015站点中的日尺度的气象数据和实测净生态系统生产力数据齐全的站点，检查数据是否缺损，若一年中多于两个月的数据缺漏，则删除该站点此年数据，对一年中少于两个月的缺漏数据进行插补，最终保证站点的所需数据齐全。
5.根据权利要求4所述的一种净生态系统生产力的计算方法，其特征在于：在步骤S3中，从LAI产品中按照所需站点经纬度提取站点的LAI，并
6.根据权利要求1所述的一种净生态系统生产力的计算方法，其特征在于：在步骤S4中，将所有站点按照植被类型分类，每种植被类型中随机算出3/4站点用于校正，1/4站点用于验证；最终，79个站点用于参数校正，24个站点用于参数验证。
7.根据权利要求6所述的一种净生态系统生产力的计算方法，其特征在于：在步骤S4中，利用79个站点对参数进行校正，参数校正范围设置为0.001-4，每个站点都将得到一个最佳值。
8.根据权利要求6所述的一种净生态系统生产力的计算方法，其特征在于：在步骤S4中，验证参数：将校正站点的最佳按照植被类型分类求平均值，然后将各植被类型的参数平均值带入模型进行模拟。
9.根据权利要求1所述的一种净生态系统生产力的计算方法，其特征在于：在步骤S5中，使用和RMSE评价模拟净生态系统生产力的准确性，和RMSE的计算公式分别为：
10.根据权利要求9所述的一种净生态系统生产力的计算方法，其特征在于：在步骤S5中，还可以累加得到八天尺度、月尺度或者年的模拟净生态系统生产力数据，与相应尺度下的实测净生态系统生产力进行比较，观察模型在不同尺度下的表现。
...【技术特征摘要】
1.一种净生态系统生产力的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种净生态系统生产力的计算方法，其特征在于：在步骤s1中，选择tl-lue模型和tp模型构建tl-lue-nep模型，由tl-lue模型、tp模型分别生成总初级生产力和生态系统呼吸，再根据nep=gpp-re的关系得到nep；
3.根据权利要求1所述的一种净生态系统生产力的计算方法，其特征在于：在步骤s2中，为了便于后面的区域模拟，采用lai产品作为输入数据，需要校正模型中与lai相关的参数，参数校正按照公式：
4.根据权利要求1所述的一种净生态系统生产力的计算方法，其特征在于：在步骤s3中，收集fluxnet2015站点中的日尺度的气象数据和实测净生态系统生产力数据齐全的站点，检查数据是否缺损，若一年中多于两个月的数据缺漏，则删除该站点此年数据，对一年中少于两个月的缺漏数据进行插补，最终保证站点的所需数据齐全。
5.根据权利要求4所述的一种净生态系统生产力的计算方法，其特征在于：在步骤s3中，从lai产品中按照所需站点经纬度提取站点的lai，并认为站点一年中lai最大值为laimax数据，作为输...
【专利技术属性】
技术研发人员：周艳莲，王玉燕，石凌峰，董洲彤，姜卓攸，何维，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：
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