【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特性时间变化趋势预测方法。
技术介绍
1、青藏高原，作为地球上最大的高原，拥有独特且复杂的生态环境。这里的多年冻土区是全球气候变化研究的重要区域，而青藏高原多年冻土区植被特性随时间演替速率对于该区域生态环境保护、农牧业发展政策的制定至关重要，然而，现有关青藏高原多年冻土区植被特性时间变化预测方法或技术，因为历史调查数据空间和时间分布不均匀，预测结果受主调查区域和时间的影响，偏差比较大，不能全面正确地反应该地区植被特性的变化趋势，往往造成相关管理制度和政策的滞后。
2、因此，亟需发展一种新的技术方法，弱化或者减小主调查区域和时间对预测结果的影响偏差，提供客观、精准的该区域植被特性随时间变化趋势的预测数据。
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淡化或者去主调查区域和时间的影响偏差的青藏高原多年冻土区植被特性时间变化趋势预测方法。
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特性时间变化趋势预测方法，包括以下步骤：
3、s1青藏高原多年冻土区典型样地植物群落特征数据获取和集成：
4、收集青藏高原多年冻土区植物群落加权特性平均值的群落组成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典型样地空气温度和土壤湿度数据提取及集成整理：
6、采用来自worldclim44和cru41
7、s3青藏高原多年冻土区典型样地物种层级植被特性数据整理：
8、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特性数据，包括成年植物高度高度、叶面积(单叶单面平均面积)、叶面积与叶干质量的比值(sla)、叶氮含量(每单位叶干质量)和叶干质量与叶鲜质量的比值(ldmc)；并收集实地野外调查数据；同时，对植被特性数据进行清理，使整理完以后的植被特性数据分布在青藏高原多年冻土区生物群落的各个纬度；
9、s4定义模型通用符号如下：
10、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-植被特性关系估计的itv对cwm的调整；itv为同一物种内的植被特性变化；
11、s5构建基于贝叶斯混合效应模型的青藏高原多年冻土区植被特性时间变化预测模型：
12、使用一个仅包含那些在至少在四个不同地点测量过植被性状的物种的性状数据子集，每个性状与温度之间的关系是从一个贝叶斯混合效应模型中估算出来，并以时间(年)作为预测变量，物种(sp)和数据集-位置作为随机效应进行建模；
13、基于贝叶斯混合效应模型的青藏高原多年冻土区植被特性时间变化预测模型如下：
14、
15、αs，d～normal(αs，σs)；
16、其中：～表示分布为；表示第i次观测到的植被特性；αs，d表示样地s中所有物种sp在d年观测值的平均值；σd表示样地s中所有物种sp在d年观测值的残差；αs，d～normal(αs，σs)表示样地s中所有物种sp在d年观测值的平均值符合一个平均值为αs、残差为σs的正态分布；
17、s6基于贝叶斯混合效应模型的气候变化背景下植被特性时间变化预测模型实施。
18、所述步骤s2中土壤湿度被划分为干燥、中等和湿润三类。
19、本专利技术与现有技术相比具有以下优点：
20、1、本专利技术清晰的拟合出青藏高原多年冻土区植被特性时间变化非线性过程，包括环境变量因子，例如温度在时间趋势上的非线性过程。提高了青藏高原多年冻土区植被特性时间变化预测的准确性。
21、2、本专利技术通过引入历史调查数据群落内物种权重系数，包括调查区域和调查时间不均一性，对混合效应模型参数的先验概率进行了均衡补偿，提高了先验概率部分决策作用，降低了单一历史调查数据(物种丰度或环境因子)的权重影响或过拟合，提高了模型的时间预测准确率，实现了较好的青藏高原多年冻土区植被特性时间变化预测作用。
22、3、本专利技术利用贝叶斯层混合效应模型，通过对多个时间段非线性参数变量的推导，淡化或去除传统方法中存在的主调查区域和时间的影响偏差，克服了传统方法中地面调查所面临的空间限制和数据不连续性问题，能够较客观、精确地预测青藏高原多年冻土区植被特性随变化的趋势。
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1.一种青藏高原多年冻土区植被特性时间变化趋势预测方法，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特性时间变化趋势预测方法，其特征在于：所述步骤S2中土壤湿度被划分为干燥、中等和湿润三类。
【技术特征摘要】
1.一种青藏高原多年冻土区植被特性时间变化趋势预测方法，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种青...
【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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