System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法及系统技术方案_技高网

一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法及系统技术方案

技术编号:40674822 阅读:3 留言:0更新日期:2024-03-18 19:12
本发明专利技术公开一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法及系统,涉及生态系统碳水通量计算技术领域。根据植被功能类型和/或气候类型对涡度相关通量站进行选择性组合,得到多个表征生态系统的不同情景的组合和每一组合对应的碳水通量数据集,以进一步构建多个碳水通量模型和一个模糊隶属度函数,利用该模糊隶属度函数确定目标区域的每一气象站适用的碳水通量模型,从而基于气象站的观测数据来计算碳水通量,相较于基于涡度相关通量站获取碳水通量的方式,这种方式可挖掘目标区域内所有气象站的高精度碳水通量信息,且相较于基于决定系数和距离集合来加以判断是否将碳水通量模型应用至气象站的方式,能够进一步提高计算精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生态系统碳水通量计算,特别是涉及一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法及系统


技术介绍

1、陆地生态系统生产力和碳源汇的时空分布仍然不是很清楚。一是因为生态系统碳观测数据的严重缺乏和碳监测的支持能力不足。涡度相关通量站是获取生态系统碳通量观测数据的主流渠道,但通量站的建设、观测、管理与数据处理成本高昂,造成目前全球的通量站稀少,仅721个,且分布很不均匀,导致无法全面有效覆盖复杂多样的生态系统,碳观测数据严重缺乏,完全无法满足生态系统碳监测和碳核算的需求,无法全面认知生态系统碳动态的驱动机制,已成为制约全球陆地生态系统碳循环研究的主要瓶颈之一。二是因为传统的生态系统碳核算技术与方法面临诸多限制和挑战。生物地球化学模型/生态系统模型、大气二氧化碳反演模型、陆面过程模型和经验统计模型等单独或集成是目前碳核算和评估的主流方法,这些模型基本都是基于对已知的机理过程或经验认知的集成和耦合,对正在研究或尚不成熟的机制和过程考虑不足或简化处理,且缺乏足够的碳观测数据支撑校验,且这些模型的输入数据多为具有较大不确定性的空间格网数据,如再分析数据,空间分辨率通常为25-100km,这致使碳估算结果存在很高的不确定性,完全无法满足生态系统碳核算精度的要求。

2、与十分稀少的涡度相关通量站相比,气象站较为丰富,且分布广泛,全球公开的有近3万个,是通量站的40余倍,但气象站在生态系统碳监测中的潜力尚未得以挖掘。目前已有一个现有技术已经基于气象站实现生态系统碳水通量计算,但其在将碳水通量模型应用至气象站时,仅是基于决定系数和距离集合来加以判断,精度较差,基于此,亟需一种能够提高精度的基于气象站的生态系统碳水通量计算技术。


技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法及系统,可利用气象站的观测数据来计算碳水通量,提高碳水通量的数据量,且计算精度高。

2、为实现上述目的,本专利技术提供了如下方案:

3、一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法,所述生态系统碳水通量计算方法包括:

4、获取目标区域中每一涡度相关通量站的第一观测数据集;所述第一观测数据集包括所述涡度相关通量站的碳水通量观测数据和气象观测数据以及所述涡度相关通量站所在位置的植被土壤地形数据;或者,所述第一观测数据集包括所述涡度相关通量站的碳水通量观测数据和气象观测数据以及所述涡度相关通量站所在位置的植被土壤地形数据和遥感数据;

5、根据植被功能类型和/或气候类型对所述涡度相关通量站进行选择性组合,得到多个组合和每一所述组合对应的碳水通量数据集;所述组合表征一种景观或生态系统的情景;所述碳水通量数据集包括所述组合内的所有所述涡度相关通量站的第一观测数据集;

6、对于每一所述组合,通过多种划分方式分别对所述组合对应的碳水通量数据集进行划分,得到每一种所述划分方式对应的训练集和测试集;对于每一种所述划分方式,以所述训练集作为输入,利用机器学习算法训练得到所述组合在所述划分方式下的用于预测站点碳水通量的碳水通量模型;以所述测试集作为所述碳水通量模型的输入,计算得到所述组合在所述划分方式下的决定系数;计算每一碳水通量影响因子在所述训练集和所述测试集之间的第一欧式距离,并基于所有所述碳水通量影响因子的第一欧式距离计算所述组合在所述划分方式下的第一综合欧式距离;判断所述组合在所述划分方式下的决定系数是否大于或等于第一预设值,若是,则选取所述组合在所述划分方式下的第一综合欧式距离作为待选用欧式距离;所述碳水通量影响因子即为所述第一观测数据集中除所述碳水通量观测数据之外的数据;

7、基于所有所述待选用欧式距离的中值构建模糊隶属度函数;

8、对于所述目标区域中的每一气象站,利用所述模糊隶属度函数确定所述气象站适用的碳水通量模型,并利用所述气象站适用的碳水通量模型计算所述气象站的碳水通量。

9、一种基于气象站的生态系统碳水通量计算系统,所述生态系统碳水通量计算系统包括:

10、数据获取模块,用于获取目标区域中每一涡度相关通量站的第一观测数据集;所述第一观测数据集包括所述涡度相关通量站的碳水通量观测数据和气象观测数据以及所述涡度相关通量站所在位置的植被土壤地形数据;或者,所述第一观测数据集包括所述涡度相关通量站的碳水通量观测数据和气象观测数据以及所述涡度相关通量站所在位置的植被土壤地形数据和遥感数据;

11、碳水通量数据集构建模块,用于根据植被功能类型和/或气候类型对所述涡度相关通量站进行选择性组合,得到多个组合和每一所述组合对应的碳水通量数据集;所述组合表征一种景观或生态系统的情景;所述碳水通量数据集包括所述组合内的所有所述涡度相关通量站的第一观测数据集;

12、待选用欧式距离确定模块,用于对于每一所述组合,通过多种划分方式分别对所述组合对应的碳水通量数据集进行划分,得到每一种所述划分方式对应的训练集和测试集;对于每一种所述划分方式,以所述训练集作为输入,利用机器学习算法训练得到所述组合在所述划分方式下的用于预测站点碳水通量的碳水通量模型;以所述测试集作为所述碳水通量模型的输入,计算得到所述组合在所述划分方式下的决定系数;计算每一碳水通量影响因子在所述训练集和所述测试集之间的第一欧式距离,并基于所有所述碳水通量影响因子的第一欧式距离计算所述组合在所述划分方式下的第一综合欧式距离;判断所述组合在所述划分方式下的决定系数是否大于或等于第一预设值,若是,则选取所述组合在所述划分方式下的第一综合欧式距离作为待选用欧式距离;所述碳水通量影响因子即为所述第一观测数据集中除所述碳水通量观测数据之外的数据;

13、模糊隶属度函数构建模块,用于基于所有所述待选用欧式距离的中值构建模糊隶属度函数;

14、计算模块,用于对于所述目标区域中的每一气象站,利用所述模糊隶属度函数确定所述气象站适用的碳水通量模型,并利用所述气象站适用的碳水通量模型计算所述气象站的碳水通量。

15、根据本专利技术提供的具体实施例,本专利技术公开了以下技术效果:

16、本专利技术用于提供一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法及系统,根据植被功能类型和/或气候类型对涡度相关通量站进行选择性组合,得到多个表征生态系统的不同情景的组合和每一组合对应的碳水通量数据集,以进一步构建多个碳水通量模型和计算第一综合欧式距离,利用满足决定系数大于或等于第一预设值这一条件的第一综合欧式距离的中值构建模糊隶属度函数,利用该模糊隶属度函数确定目标区域的每一气象站适用的碳水通量模型,并利用气象站适用的碳水通量模型计算碳水通量,从而基于气象站的观测数据来计算碳水通量,相较于基于涡度相关通量站获取碳水通量的方式,这种方式可挖掘目标区域内所有气象站的高精度碳水通量信息,所得到的碳水通量数据量显著增加,且计算精度高,能够同时满足生态系统碳监测和碳核算的数据量和精度的要求,可为碳达峰和碳中和评估提供技术支持。且相较于基于决定系数和距离集合来加以判断是否将碳水通量本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法,其特征在于,所述生态系统碳水通量计算方法包括:

2.根据权利要求1所述的一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法,其特征在于,所述气象观测数据包括气温、降水、饱和水汽压差、气压、向下的短波辐射、大气相对湿度、风速、风向和日照时数;所述植被土壤地形数据包括土壤质地、土地覆被类型和位置地形;所述遥感数据包括植被指数、波段光谱、地表水分指数、地表温度和地表湿度。

3.根据权利要求1所述的一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法,其特征在于,所述植被功能类型包括农田、草地、落叶阔叶林、常绿阔叶林、常绿针叶林、混交林、稀树草原、灌木林、湿地和荒漠;所述气候类型包括干旱、半干旱、半湿润和湿润。

4.根据权利要求1所述的一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法,其特征在于,所述碳水通量数据集的构建方法为:按照预定时间尺度对所述组合内的所有所述涡度相关通量站的第一观测数据集进行随机采样,得到碳水通量数据集;不同所述碳水通量数据集的预定时间尺度相同或者不同。

5.根据权利要求1所述的一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法,其特征在于,所述碳水通量观测数据包括碳通量观测数据和水通量观测数据,所述碳水通量模型包括用于预测站点碳通量的碳通量模型和用于预测站点水通量的水通量模型,则所述以所述训练集作为输入,利用机器学习算法训练得到所述组合在所述划分方式下的用于预测站点碳水通量的碳水通量模型,具体包括:

6.根据权利要求1所述的一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法,其特征在于,所述基于所有所述碳水通量影响因子的第一欧式距离计算所述组合在所述划分方式下的第一综合欧式距离,具体包括:

7.根据权利要求1所述的一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法,其特征在于,所述利用所述模糊隶属度函数确定所述气象站适用的碳水通量模型,具体包括:

8.根据权利要求7所述的一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法,其特征在于,所述根据所有所述碳水通量模型对应的模糊隶属度确定所述气象站适用的碳水通量模型,具体包括:

9.根据权利要求1所述的一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法,其特征在于,所述利用所述气象站适用的碳水通量模型计算所述气象站的碳水通量,具体包括:

10.一种基于气象站的生态系统碳水通量计算系统,其特征在于,所述生态系统碳水通量计算系统包括:

...

【技术特征摘要】

1.一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法,其特征在于,所述生态系统碳水通量计算方法包括:

2.根据权利要求1所述的一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法,其特征在于,所述气象观测数据包括气温、降水、饱和水汽压差、气压、向下的短波辐射、大气相对湿度、风速、风向和日照时数;所述植被土壤地形数据包括土壤质地、土地覆被类型和位置地形;所述遥感数据包括植被指数、波段光谱、地表水分指数、地表温度和地表湿度。

3.根据权利要求1所述的一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法,其特征在于,所述植被功能类型包括农田、草地、落叶阔叶林、常绿阔叶林、常绿针叶林、混交林、稀树草原、灌木林、湿地和荒漠;所述气候类型包括干旱、半干旱、半湿润和湿润。

4.根据权利要求1所述的一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法,其特征在于,所述碳水通量数据集的构建方法为:按照预定时间尺度对所述组合内的所有所述涡度相关通量站的第一观测数据集进行随机采样,得到碳水通量数据集;不同所述碳水通量数据集的预定时间尺度相同或者不同。

5.根据权利要求1所述的一种基于气象站的生态系统碳水通量计算方法,其特征在于,所述碳水通量观测数据包括...

【专利技术属性】
技术研发人员:罗格平
申请(专利权)人:中国科学院新疆生态与地理研究所
类型:发明
国别省市:

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