本发明专利技术涉及一种青藏高原多年冻土区植被性状空间分布估算方法，该方法包括以下步骤：S1青藏高原多年冻土区群落层级植被性状历史记录数据收集；S2青藏高原多年冻土区植被性状数据库数据整理；S3温度和湿度数据提取及集成S4定义模型通用符号；S5构建基于贝叶斯的气候变化背景下植被性状变化预测模型；S6优化青藏高原多年冻土区植被性状空间特征及环境驱动因子优化模型参数；S7基于贝叶斯的气候变化背景下植被性状变化预测模型实施。本发明专利技术可提高估算精度、提高估算青藏高原多年冻土区植被性状空间（区域）分布的准确性和可靠性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然地理，尤其涉及一种青藏高原多年冻土区植被性状空间分布估算方法。
技术介绍
1、气候变暖正迅速改变青藏高原多年冻土地区的生态环境，这些变化对当地生态系统的结构功能和组成产生了深刻影响，潜在地引发了一系列不可逆的灾害性后果。在青藏高原，约50％的碳储存在多年冻土层中，据预测，在未来一个世纪内，这一区域因暖化引起的碳损失将超过85％。此外，青藏高原生态系统中的植被性状对区域碳循环和生态系统能量平衡产生显著影响，这反过来又可能影响区域气候。
2、植被的关键特征性状，如特定叶面积(sla)、叶氮含量和叶干物质含量(ldmc)，对当地生态系统的初级生产力、凋落物可分解性、土壤碳储存和养分循环具有重要影响。而与植被大小相关的特征，比如叶面积和植被高度，则影响着地上碳储存、反照率(即表面反射率)和水文过程。因此，量化环境与植被性状之间的联系对理解气候变化的后果至关重要。然而，由于传统技术方法的局限性，目前关于青藏高原多年冻土区植被性状的空间(区域)分布特征的计算方法对现场调查数据依赖性大，而现有植被性状数据空间分布非常不均匀，且现有技术通常假设植被特征是静态不变的，而忽略了植被性状是在不断动态变化的自然过程。这导致了现有估算方法的精度不高，不确定性大。
3、因此，亟需开发更为先进和综合的模型，以更准确地捕捉和预测这一动态变化的过程。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种提高估算精度和准确性的青藏高原多年冻土区植被性状空间分布估算方法。</p>2、为解决上述问题，本专利技术所述的一种青藏高原多年冻土区植被性状空间分布估算方法，包括以下步骤：
3、s1青藏高原多年冻土区群落层级植被性状历史记录数据收集：
4、收集青藏高原多年冻土区群落层级植被性状参数加权平均值数据以及野外调查数据，并形成数据集；同时确定输入植被类型为维管植被；
5、s2青藏高原多年冻土区植被性状数据库数据整理：
6、从try数据库中提取青藏高原多年冻土区区域内一系列连续植被性状数据，包括成年植被高度、叶面积、叶面积与叶干质量的比值、叶氮含量和叶干质量与叶鲜质量的比值，并收集实地野外调查数据；同时，对植被性状数据进行清理，使整理完以后的植被性状数据覆盖青藏高原多年冻土区生物群落的各个纬度；
7、s3温度和湿度数据提取及集成：
8、采用来自worldclim和cru的网格化气候数据集，并分别提取青藏高原多年冻土区经度为0.5°、纬度为0.5°夏季和冬季的空气温度、空气湿度、降水、土壤温度、土壤湿度数据；
9、s4定义模型通用符号如下：
10、α用于指定底层模型截距；β用于指定底层模型斜率；γ用于指定模型的感兴趣参数；cwm为样地内所有物种特征值的平均值，按其在样地内的丰度进行加权平均计算；cwm+itv为根据每个物种的种内温度-植被性状关系估计的itv对cwm的调整；itv为同一物种内的植被性状变化；
11、s5构建基于贝叶斯的气候变化背景下植被性状变化预测模型：
12、按照单一样方层次、站点层级以及整个青藏高原多年冻土区构建一个三层的贝叶斯层次模型来估算具体物种的性状的空间分布特征，以及与环境驱动因子之间的关系，并使用贝叶斯层次建模方法分别对青藏高原多年冻土区植被性状空间特征及环境驱动因子进行建模，其中土壤湿度和土壤湿度×温度在站点级别变化，而温度则按worldclim区域变化；
13、青藏高原多年冻土区植被性状空间特征及环境驱动因子模型如下：
14、
15、αr，y～normal(αr，+βryr，y，σ0)；
16、βr～normal(b，σ1)；
17、αr～normal(a，σ2)；
18、其中：是给定年份y中每个样地p的cwm估计的后验分布均值；是是给定年份y每个样地cwm估计的后验分布标准差；αp为单一样方内所有物种的某一性状平均值；αs为某单一物种某一性状平均值；αr，y为某一年整个区域某一植物性状平均值；αr为所有观测年内区域水平某一植物性状平均值；βr为整个区域内某一植物性状变化率；yr，y为整个区域调查年份，即y代表日历年作为线性预测因子；σ0为某一年整个区域某一植物性状平均值的标准差；σ1为整个区域内某一植物性状变化率的标准差；σ2为所有观测年内区域水平某一植物性状平均值的标准差；α和β分别是截距和斜率的超参数；
19、s6优化青藏高原多年冻土区植被性状空间特征及环境驱动因子优化模型参数：
20、①植物特性变化率βr按下式根据土壤湿度调整：
21、βr～normal(γ0+γ1tr+γ2mr+γ3trmr，σ)；
22、其中：γ0为区域内土壤湿度为平均值时的植物性状变化率；γ1为区域内植物性状随区域平均温度变化率；tr为区域平均温度；γ2为区域植物性状随区域土壤湿度变化率；mr为区域土壤平均湿度；γ3为区域内植物性状变化率随温度和土壤湿度相互作用关系参数，即植物性状受温度和湿度相互耦合的影响量；σ为区域内植物性状变化率和温度，湿度，温度湿度相互作用变量标准差，即区域内植物性状变化率未被温度和湿度解释的量；
23、②计算单一物种更替对整个区域本物种植物特性空间影响responsei：
24、responsei～bernoulli(αs+αr+βrtraiti)；
25、αs～normal(0，σr)；
26、其中：traiti为第i个植被特性；σr为所有观察年内区域水平某一植物性状平均值；
27、s7基于贝叶斯的气候变化背景下植被性状变化预测模型实施。
28、所述步骤s1中群落层级植被性状参数加权平均值是指样地内所有物种特征值的加权平均值，根据物种在样地内的丰度进行加权求平均值的。
29、所述步骤s3中土壤湿度被划分为干燥、中等和湿润三类。
30、所述步骤s5中环境驱动因子包括空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤湿度、降水量以及升温速率。
31、本专利技术与现有技术相比具有以下优点：
32、1、本专利技术通过分析青藏高原多年冻土区区域内植被性状属性的历史调查记录，构建基于贝叶斯层间结构的计算模型。在此基础上，根据训练数据计算出植被主要特征属性先验概率，并运用贝叶斯平滑方法来计算条件概率。进一步地，本专利技术通过考虑现有植被性状数据的空间分布不均匀性进行加权求平均值对贝叶斯层间结构模型参数先验概率进行修正，实现对青藏高原多年冻土区植被性状空间(区域)的更精确估算，增强了对该地区气候变化背景下生态环境变化的理解，为相关可持续发展策略即国家双碳战略实施提供基础数据支持。
33、2、预测准确性增强：
34、本专利技术将青藏高原多年冻土区的植被性状划分为3个层级空间，整个青藏高原多年冻土区——站点——单一样方，考虑了群落、属、种级别对环境变本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种青藏高原多年冻土区植被性状空间分布估算方法，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种青藏高原多年冻土区植被性状空间分布估算方法，其特征在于：所述步骤S1中群落层级植被性状参数加权平均值是指样地内所有物种特征值的加权平均值，根据物种在样地内的丰度进行加权求平均值的。
3.如权利要求1所述的一种青藏高原多年冻土区植被性状空间分布估算方法，其特征在于：所述步骤S3中土壤湿度被划分为干燥、中等和湿润三类。
4.如权利要求1所述的一种青藏高原多年冻土区植被性状空间分布估算方法，其特征在于：所述步骤S5中环境驱动因子包括空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤湿度、降水量以及升温速率。
【技术特征摘要】
1.一种青藏高原多年冻土区植被性状空间分布估算方法，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种青藏高原多年冻土区植被性状空间分布估算方法，其特征在于：所述步骤s1中群落层级植被性状参数加权平均值是指样地内所有物种特征值的加权平均值，根据物种在样地内的丰度进行加权求平均值的。
3.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：贠汉伯，张明义，吴青柏，邵明，
申请(专利权)人：中国科学院西北生态环境资源研究院，
类型：发明
国别省市：
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