【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及区域土地利用与覆被碳源/汇核算及变化分类监测领域，尤其涉及一种高精度的土地利用与覆被碳收支变化分类方法。
技术介绍
1、不同土地利用与覆被类型的碳排放和固碳量不同，同种土地利用与覆被类型的碳收支也会因为地区间资源禀赋和社会经济发展水平的不同而不同。如何高效利用有限的土地并平衡碳收支是区域高质量发展的关键。现有碳收支核算研究中固碳量与土地利用联系比较紧密，核算结果较为准确，而碳排放量与土地利用类型的对应关系划分比较粗糙，已有的碳排放核算体系以及土地利用数据不能支撑碳排放量与土地利用类型精细化对应。
技术实现思路
1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术的目的在于提供一种高精细的土地利用碳收支空间表达及变化分类方法，有利于弥补由于现有碳排放核算体系与土地利用类型之间不能精细化对应的不足，基于第三次国土调查及年度变更调查数据，利用多因素模型形成高精细空间表达及变化分类方法来满足区域土地利用碳收支核算及国土空间碳监测、制图与评估的需求。
2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、提供一种高精细的土地利用碳收支空间表达及变化分类方法，其包括以下步骤：
4、s1，收集第三次国土调查及年度变更调查数据，辅以地理国情数据、城市国土空间监测数据和自然资源专题调查监测数据，并结合其他遥感数据、poi数据，作为制作底图的输入数据；
5、s2，以第三次国土变更调查及年度变更调查数据为基础，制作区域高精细化土地利用与覆被底图
6、s3，建立自然生态系统和社会经济系统碳源/汇同土地利用与覆被类型之间的映射关系；
7、s4，采用遥感模型和固碳速率模型直接对图斑级土地利用与覆被底图数据进行固碳量核算；
8、s5，采用碳排放系数法、ipcc碳排放核算体系，计算土地利用与覆被碳排放量，其中，碳排放量包括社会经济系统造成的碳排放量和土地利用及其变化引起的碳排放量；
9、s6，采用标准公里格网划分分析评价区域，将格网单元作为基本单元，与图斑级土地利用与覆被碳收支数据做空间相交分析，生成土地利用与覆被碳收支的格网空间分布图；
10、s7，核算格网碳收支，分析变化并分类。
11、进一步地，在s3中，建立如下碳源/汇同土地利用与覆被之间的映射关系：
12、
13、进一步地，s4包括：
14、步骤1，以图斑为基本核算单元，林地、草地、种植土地、湿地、绿化用地、水域的固碳量核算，方法如下：
15、1)利用遥感模型计算净初级生产力，进行计算净生态系统生产力，对林地、草地、种植土地、湿地、绿化用地的固碳量进行核算，方法如下：
16、npp(x,t)＝apar(x,t)×ε(x,t)
17、式中，
18、apar(x,t)――网格x在t月份接受的太阳光合有效辐射；
19、ε(x,t)――网格x在t月份的实际光能利用率；
20、apar(x,t)＝sol(x,t)×fpar(x,t)×0.5
21、式中，
22、sol(x,t)――网格x在t月份的太阳总辐射量(mj·m-2·month-1)；
23、fpar(x,t)――植被层对入射的光合有效辐射par的吸收比例；
24、0.5――植被所能利用的太阳有效辐射0.38-0.71μm占太阳总辐射的比例；
25、fpar(x,t)＝(fparndvi+fparsr)/2
26、
27、式中，
28、ndvi(i,max)、ndvi(i,min)――分别为对应第i种植被类型的ndvi最大值和最小值；
29、fparmax、fparmin――分别为0.95、0.001；
30、
31、式中，
32、sr(i,max)、sr(i,min)――分别为对应第i种植被类型ndvi的95％和5％处的百分位数；
33、
34、ε(x,t)＝εmax×ts×ws
35、
36、
37、
38、式中，
39、ts、ws――分别为温度和水分对植被ε的影响；
40、tmin、tmax和topt――分别为植被光合活性的日最低、最高和最适温度，与植被类型有关；
41、lswi――为近红外波段反射率(ρnir)和短波红外波段反射率值(ρswir)的归一化差；
42、如果tday低于tmin或超过tmax，则ts为0；lswimax代表某像元一年中非雪期的最大lswi；
43、2)以图斑为核算基本单元，利用固碳速率模型对水域进行固碳量核算，方法如下：
44、c＝s×csr
45、式中，
46、c――水域的碳汇量(t c/a)；
47、s――水域的图斑面积(km2)；
48、csr――水域的固碳速率(t c/km2/a)；
49、步骤2，以社会经济统计数据核算贝类和藻类固碳量，分配于养殖用地之上，方法如下：
50、c＝cmacroalgae+cshellfish
51、式中，
52、c——养殖用地总碳汇量(t c/a)；
53、cmacroalgae——大型藻类碳汇能力(t c/a)；
54、cshellfish——贝类碳汇能力(t c/a)；
55、
56、式中，
57、——第i种大型藻类植物的湿重的生物量(g/a)；
58、——第i种大型藻类植物湿重与干重之间的转换系数，无量纲；
59、——第i种大型藻类植物干质量下的含碳比率，无量纲；
60、
61、式中，
62、——第j种贝类贝壳碳汇能力(t c/a)；
63、——第j种贝类软体组织碳汇能力(t c/a)；
64、
65、式中，
66、pjsh——第j种贝类的湿重生物量(g/a)；
67、——第j种贝类湿重与干重之间的转换系数，无量纲；
68、——第j种贝类干重状态下的贝壳干质量占比，无量纲；
69、——第j种贝类贝壳干质量下的含碳比率，无量纲；
70、
71、式中，
72、——第j种贝类干重状态下的软体组织干质量占比，无量纲；
73、——第j种贝类软体组织干质量下的含碳比率，无量纲。
74、进一步地，s5包括：
75、步骤1，以图斑为基本核算单元，湿地和水域的碳排放量核算方法如下：
76、cei＝adi×eci
77、式中：
78、cei――第i类湿地或水域的碳排放量本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种高精细的土地利用碳收支空间表达及变化分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的高精细的土地利用碳收支空间表达及变化分类方法，其特征在于，在S3中，建立如下碳源/汇同土地利用与覆被之间的映射关系：
3.根据权利要求2所述的高精细的土地利用碳收支空间表达与变化分类方法，其特征在于，S4的方法具体包括以下子步骤：
4.根据权利要求2所述的高精细的土地利用碳收支空间表达与变化分类方法，其特征在于，S5的方法具体包括以下子步骤：
5.根据权利要求1所述的高精细的土地利用碳收支空间表达及变化分类方法，其特征在于，S6还包括对通过社会经济统计数据核算得到的固碳量和碳排放量进行空间建模分析，空间化至图斑上。
6.根据权利要求5所述的高精细的土地利用碳收支空间表达及变化分类方法，其特征在于，在S6中，利用夜间灯光数据和POI数据，并采用最小二乘法、线性回归和按面积分摊方式来进行碳源/汇的图斑级空间化过程：
7.根据权利要求6所述的高精细的土地利用与覆被碳收支空间表达与变化分类方法，其特征在于，在S6
8.根据权利要求1所述的高精细的土地利用碳收支空间表达及变化分类方法，其特征在于，在S7中，按照如下公式进行变化分类：
...【技术特征摘要】
1.一种高精细的土地利用碳收支空间表达及变化分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的高精细的土地利用碳收支空间表达及变化分类方法，其特征在于，在s3中，建立如下碳源/汇同土地利用与覆被之间的映射关系：
3.根据权利要求2所述的高精细的土地利用碳收支空间表达与变化分类方法，其特征在于，s4的方法具体包括以下子步骤：
4.根据权利要求2所述的高精细的土地利用碳收支空间表达与变化分类方法，其特征在于，s5的方法具体包括以下子步骤：
5.根据权利要求1所述的高精细的土地利用碳收支空间表达及变化分类方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：翟亮，桑会勇，郭建晓，封雅静，侯伟，吴东清，
申请(专利权)人：中国测绘科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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