【技术实现步骤摘要】
本申请涉及土壤保持服务，具体涉及一种未来发展情景下的土壤保持服务评估方法及系统。
技术介绍
1、土壤保持作为生态系统重要的调节服务之一，代表着生态系统土壤抗侵蚀能力，在防止土壤侵蚀引起的环境问题和维护区域生态安全方面发挥了重要作用。相关研究表明，在人类活动和气候变化的共同影响下，全球生态系统土壤保持能力存在严重下降的风险，区域性土壤侵蚀被划为严重的生态问题之一。愈发严重的土壤流失现象不仅造成土壤肥力流失和土地生产力下降，导致生境质量下降、生物多样性减少，甚至引发地质灾害等安全问题，严重威胁着国家与区域的生态安全。因此，提高区域生态系统的土壤保持能力，降低土壤侵蚀的影响已然成为国际生态保护研究热点和联合国制定的可持续发展目标。
2、当前土壤保持研究方法主要有基于物理过程的实测法和基于经验的统计模型两类。基于物理过程的(如同位素示踪法、区域监测法)实测法在样地尺度精度非常高，对土壤侵蚀机理研究优势明显，但由于其存在测量工作复杂且很难反映区域尺度的情况，因此，在区域尺度土壤侵蚀评估中具有一定的局限性。基于经验的统计模型充分利用了遥感技术高时空分辨率、覆盖范围广等方面的优势，能较好的反映区域尺度的土壤侵蚀状况，已被广泛用于大尺度土壤保持研究。修订后的通用土壤流失方程(rusle)是最常用的经验统计模型，由于其具有较高的适用性和稳定性，已被应用于集水区土壤保持时空变化特征、侵蚀性因子对土壤保持量的影响和不同空间尺度的土壤流失估算等研究。近年来，rusle模型已运用于中国的青藏高原、黄土高原流域、巢湖盆地、喀斯特地区和三峡地区等
技术实现思路
1、为了解决以上技术问题，本申请提供了一种未来发展情景下的土壤保持服务评估方法及系统，其特征在于，所述方法包括：
2、s1、采集降水量、土壤数据、土地覆被数据、dem和ndvi数据；
3、s2、对未来情景进行设计；
4、s3、基于所述未来情景对采集的数据进行处理，得到处理后的数据；
5、s4、使用地理探测器对所述处理后的数据进行土壤保持空间分异性的驱动特征，实现对土壤保持服务的评估。
6、可选的，所述未来情景包括：
7、自然变化情景、生态保护情景和经济开发情景；
8、所述自然变化情景用于描述按照历史发展趋势继续演变的发展情景；
9、所述生态保护情景用于描述有限保护生态用地的发展情景；
10、所述经济开发情景用于描述优先进行经济发展的发展情景。
11、可选的，基于所述未来情景对采集的数据进行处理，得到处理后的数据的过程包括：
12、对采集的土地覆被数据进行处理，计算土地覆被变化指数；
13、对所述降水量、土壤数据、dem和ndvi数据进行处理，计算土壤保持量。
14、可选的，对采集的土地覆被数据进行处理，计算土地覆被变化指数lcci具体包括：
15、
16、其中，k为土地覆被类型；ak为土地覆被发生变化的面积；a为分析区域总面积；da和db分别表示发生土地覆被前后的土地覆被等级；当lcci>0，表示区域土地覆被状况以及宏观生态状况有所好转，反之说明土地覆被及宏观生态状况发生退化。
17、可选的，对所述降水量、土壤数据、dem和ndvi数据进行处理，计算土壤保持量sc具体包括：
18、sc＝ap-ar＝r×k×ls×(1-c×p)
19、其中，r是降水侵蚀因子；k是土壤可蚀性因子；ls是地形因子，即长坡度因子，c是植被覆盖及管理因子，p是水土保持措施因子。
20、可选的，所述降水侵蚀因子的计算方法包括：
21、
22、其中，pi和p分别为月平均和年平均降雨量，其中i＝1，2，…，12，表示月份；
23、所述土壤可蚀性因子的计算方法包括：
24、
25、式中，san、sil、cla和toc分别为砂粒、粉粒、粘粒和土壤有机碳含量，0.1317是国际单位转化系数；
26、所述植被覆盖及管理因子的计算方法包括：
27、
28、所述ndvi为年度植被指数，所述α、β为参数。
29、可选的，使用地理探测器对所述处理后的数据进行土壤保持空间分异性的驱动特征，实现对土壤保持服务的评估的方法具体包括：
30、使用因子探测器探测土壤保持的空间分异性；
31、基于所述空间分异性结果，使用交互探测器识别不同因子之间的交互关系；
32、基于所述交互关系，使用风险探测器探索影响驱动因素子区间是否存在显著差异，根据所述差异得到土壤保持服务的评估。
33、可选的，使用因子探测器探测土壤保持的空间分异性的方法包括：
34、
35、其中，n为研究区样本数；σ2为指标方差；l为因子分级层数。
36、可选的，基于所述交互关系，使用风险探测器探索影响驱动因素子区间是否存在显著差异，根据所述差异得到土壤保持服务的评估方法具体包括：
37、
38、其中，是子区域h中的属性均值，nk是子区域中的样本数，var()是方差函数，t值遵循student’s检验。
39、本申请还公开一种未来发展情景下的土壤保持服务评估系统，所述系统包括：数据采集模块、未来情景设置模块、数据预处理模块和评估模块；
40、所述数据采集模块用于采集降水量、土壤数据、土地覆被数据、dem和ndvi数据；
41、所述未来情景设置模块用于对未来情景进行设计；
42、所述数据预处理模块用于基于所述未来情景对采集的数据进行处理，得到处理后的数据；
43、所述评估模块用于使用地理探测器对所述处理后的数据进行土壤保持空间分异性的驱动特征，实现对土壤保持服务的评估。
44、与现有技术相比，本申请的有益效果为：
45、本申请量化了2000-2020年黄河源区的土壤保持空间分布格局；模拟了2021-2030年不同发展情况下土壤保持服务功能；分析了土壤保持功能时空演变趋势。本申请采用构建了基于rusle-gd模型的土壤保持功能评估、预测及驱动效应分析框架，其中采用rusle模型评估了2000-2020年和不同情景下2020-2030年的土壤保持状况，并进一步采用gd模型分析各驱动因子对土壤保持功能的驱动效应。本申请将rusle模型与气候、土壤、地形和植被数据相关联，对于某一区域实施降雨监测提供指示作用。
46、附图说明
47、为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种未来发展情景下的土壤保持服务评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的未来发展情景下的土壤保持服务评估方法，其特征在于：所述未来情景包括：
3.根据权利要求1所述的未来发展情景下的土壤保持服务评估方法，其特征在于，基于所述未来情景对采集的数据进行处理，得到处理后的数据的过程包括：
4.根据权利要求3所述的未来发展情景下的土壤保持服务评估方法，其特征在于，对采集的土地覆被数据进行处理，计算土地覆被变化指数LCCI具体包括：
5.根据权利要求3所述的未来发展情景下的土壤保持服务评估方法，其特征在于，对所述降水量、土壤数据、DEM和NDVI数据进行处理，计算土壤保持量SC具体包括：
6.根据权利要求5所述的未来发展情景下的土壤保持服务评估方法，其特征在于，所述降水侵蚀因子的计算方法包括：
7.根据权利要求1所述的未来发展情景下的土壤保持服务评估方法，其特征在于，使用地理探测器对所述处理后的数据进行土壤保持空间分异性的驱动特征，实现对土壤保持服务的评估的方法具体包括：
8.根据
9.根据权利要求7所述的未来发展情景下的土壤保持服务评估方法，其特征在于，基于所述交互关系，使用风险探测器探索影响驱动因素子区间是否存在显著差异，根据所述差异得到土壤保持服务的评估方法具体包括：
10.一种未来发展情景下的土壤保持服务评估系统，用于实现权利要求1-9任意一项所述的土壤保持服务评估方法，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块、未来情景设置模块、数据预处理模块和评估模块；
...【技术特征摘要】
1.一种未来发展情景下的土壤保持服务评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的未来发展情景下的土壤保持服务评估方法，其特征在于：所述未来情景包括：
3.根据权利要求1所述的未来发展情景下的土壤保持服务评估方法，其特征在于，基于所述未来情景对采集的数据进行处理，得到处理后的数据的过程包括：
4.根据权利要求3所述的未来发展情景下的土壤保持服务评估方法，其特征在于，对采集的土地覆被数据进行处理，计算土地覆被变化指数lcci具体包括：
5.根据权利要求3所述的未来发展情景下的土壤保持服务评估方法，其特征在于，对所述降水量、土壤数据、dem和ndvi数据进行处理，计算土壤保持量sc具体包括：
6.根据权利要求5所述的未来发展情景下的土壤保持服务评估方法，其特征在于，所述降水侵蚀因子...
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