森林植被碳储量管理方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本公开涉及森林资源管理领域，具体而言，涉及一种森林植被碳储量管理方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.由数字孪生技术结合计算机模拟软件构建得到的物理实体的等体模型，可以实现对物理实体动态的实时模拟和监测，并提供对物理实体的性能变化和可能出现的问题的预测。数字孪生技术整合了物理实体当前和过去的信息，包括尺寸、部件、性能等，具体是将传感器、执行器等硬件捕捉到的数据输入至物理实体的等体模型中，以分析物理实体的动态，并输出分析结果。数字孪生技术能够实现多学科、多物理量、多尺度、多概率仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程，其映射不仅是物理映射，更是逻辑、行为和过程的映射。
3.在森林资源管理领域，现有的森林资源管理体系较为落后，缺乏对森林植被生命周期中的不确定性因素的系统化分析和解决方案。例如，传统的粗放式管理体系缺乏资源信息整合能力，导致数据的共享性和可用性较低。又如，用于估测研究区域内的森林植被生物量与碳储量的森林资源清查数据，其在时空尺度上缺乏一致性和连续性。在提升森林植被碳储量的过程中，森林生物量与碳储量模型被用来估算森林植被的碳储量。但是，用来建立该模型的野外实测数据存在如下局限性：
4.野外实测数据具有不充分性，例如实测的样地数目不足、实测的样地的分布未能遍及整个研究范围，由此得来的野外实测数据不具有代表性。以该数据建立研究区域的模型并估测研究区域内森林生物量与碳储量，估测过程精度低，影响森林植被生物量与碳储量估测结果的准确性。


技术实现要素：

5.本公开的目的在于，针对现有技术中存在的技术问题，提供一种森林植被碳储量管理方法、装置、电子设备和存储介质。
6.一方面，本公开提供了一种森林植被碳储量管理方法，包括：获取目标区域内森林植被在预设时间段内的生长数据；根据所述生长数据构建所述目标区域内森林植被的数字模型；基于所述数字模型监测所述目标区域内森林植被在模拟条件下的生长数据的变化；根据所述生长数据的变化更新所述目标区域内森林植被的培育方案。
7.在本公开的一些实施例中，所述生长数据包括非生物数据和生物数据，其中，所述非生物数据是与所述目标区域的自然环境条件相关联的数据，所述生物数据是与构成所述目标区域的生物群落的生产者、消费者、分解者相关联的数据。
8.在本公开的一些实施例中，所述根据所述生长数据构建所述目标区域内森林植被的数字模型包括：验证所述数字模型与所述目标区域的物理环境的匹配度，其中，所述物理环境包括天然物理环境和人工物理环境。
9.在本公开的一些实施例中，所述模拟条件包括：所述目标区域的不同的土壤条件，其中，所述土壤条件包括：土壤的养分含量、酸碱度、湿度、干燥度、氧气含量、渗水性、磁性。
10.在本公开的一些实施例中，所述基于所述数字模型监测所述目标区域内森林植被在模拟条件下的生长数据的变化包括：获取所述目标区域内森林植被在不同的土壤条件下的模拟生长数据，其中，所述模拟生长数据包括所述目标区域内森林植被的碳储量。
11.在本公开的一些实施例中，所述获取所述目标区域内森林植被在不同的土壤条件下的模拟生长数据包括：实时监测并分析所述目标区域内处于不同生长阶段的森林植被在不同的土壤条件下的生长状况，以获取所述模拟生长数据。
12.在本公开的一些实施例中，所述基于所述数字模型监测所述目标区域内森林植被在模拟条件下的生长数据的变化还包括：基于所述不同的土壤条件下的模拟生长数据，建立所述目标区域内森林植被的关键信息参数和所述培育方案，其中，所述关键信息参数包括所述不同的土壤条件和相应的所述模拟生长数据中的碳储量。
13.另一方面，本公开提供了一种森林植被碳储量管理装置，包括：第一处理单元、第二处理单元、第三处理单元、第四处理单元。其中，
14.第一处理单元，用于获取目标区域内森林植被在预设时间段内的生长数据；第二处理单元，用于根据所述生长数据构建所述目标区域内森林植被的数字模型；第三处理单元，用于基于所述数字模型监测所述目标区域内森林植被在模拟条件下的生长数据的变化；第四处理单元，用于根据所述生长数据的变化更新所述目标区域内森林植被的培育方案。
15.再一方面，本公开提供了一种电子设备，其包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本公开提供的森林植被碳储量管理方法中的步骤。
16.又一方面，本公开提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本公开提供的森林植被碳储量管理方法中的步骤。
17.综上所述，本公开提供了一种森林植被碳储量管理的处理方法、装置、电子设备和存储介质。采用本公开提供的技术方案为目标区域提供的适宜的培育方案，能够克服野外实测数据不具有代表性这一缺陷，有助于高效率地管理该区域内森林植被的碳储量。具体地，本公开基于数字孪生技术，构建与森林模型等同的虚拟化数字模型，并通过数字化的手段，制定多种模拟条件组合的监测策略，例如根据土壤的养分含量、酸碱度、湿度、干燥度、氧气含量、渗水性、磁性等变量逐一进行实验来研究数字模型中森林植被的固碳能力及碳储量的变化。测量植被和不同土壤性质组合的碳储量，有助于提高目标区域森林碳储量的估测精度。同时，模拟实验中，可以根据实际情况压缩数字模型中森林植被的生长周期，进而控制研究森林植被碳储量的实验成本。
附图说明
18.下面结合附图，通过对本公开的具体实施方式详细描述，将使本公开的技术方案及其它有益效果显而易见。
19.图1为本公开一实施例提供的森林植被碳储量管理方法的流程示意图。
20.图2为本公开一实施例提供的森林植被碳储量管理装置的结构示意图。
21.图3为为本公开一实施例提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
22.本公开的说明书、权利要求书及上述附图的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应当理解，这样描述的对象在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。在本公开的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。此外，术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排它的包含。例如，包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或模块，而是可以包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
23.一方面，本公开提供了一种森林植被碳储量管理方法，下文通过实施例一对该森林植被碳储量管理方法进行示例性地说明。
24.实施例一：
25.在本实施例中，基于数字孪生技术，以数字化的形式拷贝目标区域内森林植被这个物理对象，并模拟其在现实环境中的行为，以对影响森林植被碳储量的因素(土壤、湿度、阳光、枯叶量等)进行虚拟仿真，进而根据仿真结果更新目标区域内的森林植被的培育方案。
26.示例性地，将北纬21
°
8至29
°
15’、东经97
°
31’至106
°
11’这一地区作为待研究的目标区域。进一步地，调取该地区内的森林植被的生长数据和土壤参数，并将该地区的土壤性质视为变量，与该地区实际的森林植被生长情况进行参照对比。
27.具体地，请参阅图1，为本公开实施例一提供的森林植被碳储量管理方法的流程示意图。如图1所示，在本实施例中，森林植被碳储量管理方法包括以下步骤：
28.步骤1：获取目标区域内森林植被在预设时间段内的生长数据；
29.所述生长数据包括非生物部分数据和生物部分数据，即目标区域的动态的生态系统中所包含的数据。其中，所述非生物部分数据为与所述目标区域的自然环境条件相关联的数据，例如：阳光、空气、水分、温度、土壤等。所述生物部分数据为与构成所述目标区域的生物部分的生产者、消费者、分解者相关联的数据。在本实施例中，生产者可以包括苔藓地衣、草本植物、灌木、高大乔木等；消费者可以包括活动在目标区域内的各种动物；分解者可以包括真菌、细菌等。
30.步骤2：根据生长数据构建目标区域内森林植被的数字模型；
31.在本步骤中，运用构建得到的数字模型对目标区域内的森林植被的物理环境及其本身的物理参数进行还原仿真。其中，物理参数是指目标区域内的土壤成分、湿度、光照强度、氧气和二氧化碳浓度、固碳量、枯叶量等。
32.示例性地，在构建数字模型的过程中，可以使用三维建模软件，如3d max等软件辅助地开发出满足技术规格的森林植被的虚拟化的数字模型。基于该数字模型结合植被生长环境、影响因素的仿真进行模拟。
33.进一步地，设计一系列可重复、可变参数、可加速的仿真实验，来验证数字模型中的森林植被在不同外部环境下的性能和表现，进而验证所构建的数字模型与所述目标区域
的物理环境的匹配度，其中，所述物理环境包括天然物理环境和人工物理环境。
34.需要说明的是，如果建立的数字模型与目标区域的真实物理环境匹配度较低，例如，数字模型的可加速的仿真实验结果与真实环境中森林植被的生长状态不相符，则需要改变数字模型的相关参数，例如改变其虚拟的土壤条件、气候条件等，以重新构建数字模型。
35.示例性地，可加速的仿真实验是指加速虚拟数字模型的时间变化，将现实中的24个小时设置成数字模型中的五年，以实现仿真模拟的目的。
36.步骤3：基于数字模型监测目标区域内森林植被在模拟条件下的生长数据的变化；
37.具体地，模拟条件包括目标区域的不同的土壤条件，其中，土壤条件包括：土壤的养分含量、酸碱度、湿度、干燥度、氧气含量、渗水性、磁性。
38.在本步骤中，获取所述目标区域内森林植被在不同的土壤条件下的生长数据，其中，所述生长数据包括所述目标区域内森林植被的碳储量。例如，实时监测并分析所述目标区域内处于不同生长阶段的森林植被在不同的土壤条件下的生长状况，以获取所述生长数据。
39.进一步地，基于所述不同的土壤条件下的生长数据，建立所述目标区域内森林植被的关键信息参数和所述培育方案，其中，所述关键信息参数包括所述不同的土壤条件和相应的所述模拟生长数据中的碳储量。
40.示例性地，根据土壤的养分含量、酸碱度、湿度、干燥度、氧气含量、渗水性、磁性等变量逐一进行实验来研究数字模型中森林植被的固碳能力及碳储量的变化的过程如下：
41.每个变量的具体实验条件：将养分含量、酸碱度、湿度、干燥度、氧气含量、渗水性、磁性等具有不同关键属性的土壤设为abcdef组，在这六组中以对照关键属性不同的土壤对森林植被固碳能力强弱进行研究。此外，采用五点取样法另设六组空白对照组(与以下组别有相同的外部条件，但不给予任何的处理)与以下六组进行对照。
42.(1)养分含量：a组中分为6组养分含量不一的土壤进行组内对照：a1养分极高，a2养分高，a3养分中上，a4养分中等，a5养分低，a6养分极低，其中，具体养分含量标准可以参见全国土壤养分含量分级标准表。
43.(2)酸碱度：b组中分为7组酸碱性不同的土壤进行组内对照：b1强酸性，b2酸性，b3微酸性，b4中性，b5微碱性，b6碱性，b7强碱性。
44.(3)湿度和干燥度(干湿度)：c组中分为5组含水量(r)不同的土壤进行组内对照：c1干旱(60％＜r)，c2轻度干旱(50％＜r≤60％)，c3中度干旱(40％＜r≤50％)，c4重度干旱(30％＜r≤40％)，c5特别重度干旱(30％≤r)。其中，r为土壤相对湿度的干旱等级指标，并且，土壤实际含水量＝水分重/烘干土重
×
100％。
45.(4)氧气含量：d组中分为3组氧气含量不同的土壤(土壤氧气含量10.35-20.03％，二氧化碳含量0.15-0.65％，氮气含量78.8-80.2％)进行组内对照：d1氧气含量为10.35％，d2氧气含量为，d3氧气含量为20.03％。
46.(5)渗水性：e组中分为5组渗水性不同的土壤进行组内对照：e1渗水性强，e2渗水性较强，e3渗水性中等，e4渗水性较差，e5渗水性差，其中，不同的渗水性可以通过改变土壤中孔隙和结构来实现。
47.(6)磁性：f组中分为3组磁性不同的土壤进行组内对照：f1磁性强，f2磁性中等，f3
磁性弱，其中，不同的磁性可以通过改变土壤中的原生和次生矿物的含量来实现。
48.基于上述仿真实验，在不改变其他自然条件的情况下，分别改变土壤性质并记录数字模型中森林植被的生长情况及固碳能力，探索森林植被和土壤的最优配置以及森林最大固碳速率的普遍公式。以乔木为例，其固碳速率公式如下：
[0049][0050]
其中，c为各部分生物质碳储量，单位为吨碳；k＝1，2，3...n，为组成林分的树种；b为林分中树种k的平均单位面积地上生物量，单位为吨干物质/公顷；cf为树种k的含碳率，单位为吨碳/吨干物质；s为林分面积，单位为公顷；v为固碳速率，单位为吨碳/秒；t为每段时间间隔。
[0051]
步骤4：根据生长数据的变化更新目标区域内森林植被的培育方案。
[0052]
在一系列的植被和土壤配适模拟之后，可以使用plm(product lifecycle management)软件对获取的数据进行整合，以保证数据的完整性和一致性。并进一步将本次构建数字模型所涉及的植被的生长情况、不同的土壤成分、植被的固碳量等数据进行共享，使相关工作人员能够快速了解数字模型的数据动态，并及时调整目标区域森林植被的培育方案，以实现高效率地管理目标区域内森林植被的碳储量。
[0053]
本领域普通技术人员应当了解，合理的培育方案对于提升森林植被的固碳能力以及碳储量至关重要。采用本公开提供的方法，建立目标区域内森林植被的等同模型，并基于该模型制定一系列模拟实验来预测目标区域内森林植被在实际情况下的生长状态的变化、固碳能力及碳储量的变化以及可能出现的异常情况。
[0054]
在本实施例中，培育方案的内容主要与适合种植于目标区域的各种作物在不同生长阶段的生长习性及固碳能力相关。以杉木为例，虽然杉木林具有较强的固碳能力，但是杉木喜温暖湿润、多雾静风的气候环境，不耐严寒及湿热，怕风、怕旱，对土壤要求比一般树种要高，喜肥沃、深厚、湿润、排水良好的酸性土壤。因此，在以提升碳储量为目标制定培育方案时，不能一味地选择固碳能力强的作物，而要根据目标区域实际的气候条件、土壤环境等选择适合该地区的作物。
[0055]
并且，培育方案中也有必要包含针对茎叶萎蔫、叶片褪色、叶片黄化等可能出现的异常情况的应对措施，以在实际场景中，能够针对出现的异常情况快速地找到应对措施，例如针对性地提高阳光的入射量、土壤的积水率等。
[0056]
在数据共享方面，示例性地，可以通过将所有数据备份给每个项目参与方的工作人员的方式进行共享。所有的电子版数据和报告均须通过可永久存放的载体如光盘备份，这些光盘的备份件将存放在不同位置用于查找资料。此外，可以建立通信线路，将所有的数据与通信站点间进行传输。再者，可以通过报文交换，数据可以通过存储排队和共享。还可以利用独立数据库设计信息系统进行数据的互联互通，共享开放。
[0057]
需要说明的是，流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以按照不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0058]
根据上文所述，本公开实施例一提供的森林植被碳储量管理方法对目标区域内森林植被的碳储量进行管理，能够克服野外实测数据不具有代表性这一缺陷。具体地，本公开基于数字孪生技术，构建与森林模型等同的虚拟化数字模型，并通过数字化的手段，制定多
种模拟条件组合的监测策略，例如根据土壤的养分含量、酸碱度、湿度、干燥度、氧气含量、渗水性、磁性等变量逐一进行实验来研究数字模型中森林植被的固碳能力及碳储量的变化。测量植被和不同土壤性质组合的碳储量，有助于提高目标区域森林碳储量的估测精度。同时，模拟实验中，可以根据实际情况压缩数字模型中森林植被的生长周期，进而控制研究森林植被碳储量的实验成本。
[0059]
另一方面，为了更好地实施上述森林植被碳储量管理方法中的步骤，本公开还提供了一种用于实施上述方法的森林植被碳储量管理装置。下文通过实施例二对该森林植被碳储量管理装置进行示例性地说明。
[0060]
实施例二：
[0061]
请参阅图2，为本公开实施例二提供的森林植被碳储量管理装置的结构示意图。森林植被碳储量管理装置200包括：第一处理单元210、第二处理单元220、第三处理单元230、第四处理单元240。
[0062]
具体地，第一处理单元210用于获取标区域内森林植被在预设时间段内的生长数据；第二处理单元220用于根据所述生长数据构建所述目标区域内森林植被的数字模型；第三处理单元230用于基于所述数字模型监测所述目标区域内森林植被在模拟条件下的生长数据的变化；第四处理单元240用于根据所述生长数据的变化更新所述目标区域内森林植被的培育方案。
[0063]
在本实施例中，第二处理单元220具体用于验证所述数字模型与所述目标区域的物理环境的匹配度，其中，所述物理环境包括天然物理环境和人工物理环境。
[0064]
并且，所述模拟条件包括目标区域的不同的土壤条件，其中，所述土壤条件包括：土壤的养分含量、酸碱度、湿度、干燥度、氧气含量、渗水性、磁性。
[0065]
进一步地，第三处理单元230获取所述目标区域内森林植被在不同的土壤条件下的模拟生长数据，其中，所述模拟生长数据包括所述目标区域内森林植被的碳储量。
[0066]
具体地，第三处理单元230实时监测并分析所述目标区域内处于不同生长阶段的森林植被在不同的土壤条件下的生长状况，以获取所述模拟生长数据。
[0067]
进一步地，第三处理单元230基于所述不同的土壤条件下的模拟生长数据，建立所述目标区域内森林植被的关键信息参数和所述培育方案，其中，所述关键信息参数包括所述土壤条件、所述生长数据中的碳储量。
[0068]
综上所述，本公开提供了一种森林植被碳储量管理的处理方法、装置、电子设备和存储介质。采用本公开提供的技术方案对目标区域内森林植被的碳储量进行管理，能够克服野外实测数据不具有代表性这一缺陷。具体地，本公开基于数字孪生技术，构建与森林模型等同的虚拟化数字模型，并通过数字化的手段，制定多种模拟条件组合的监测策略，例如根据土壤的养分含量、酸碱度、湿度、干燥度、氧气含量、渗水性、磁性等变量逐一进行实验来研究数字模型中森林植被的固碳能力及碳储量的变化。测量植被和不同土壤性质组合的碳储量，有助于提高目标区域森林碳储量的估测精度。同时，模拟实验中，可以根据实际情况压缩数字模型中森林植被的生长周期，进而控制研究森林植被碳储量的实验成本。
[0069]
本公开还提供了一种电子设备，如图3所示，电子设备300包括：处理器(processor)301、通信接口(communications interface)302、存储器(memory)303和通信总线304。其中，处理器301、通信接口302和存储器303通过通信总线304完成相互间的通信。
处理器301可以调用存储器303中的逻辑指令，以执行如下方法：获取目标区域内森林植被在预设时间段内的生长数据；根据所述生长数据构建所述目标区域内森林植被的数字模型；基于所述数字模型监测所述目标区域内森林植被在模拟条件下的生长数据的变化；根据所述生长数据的变化更新所述目标区域内森林植被的培育方案。
[0070]
本领域普通技术人员应当理解，上述目标对象关联区域的拾取方法实施例中的全部或部分流程，可以通过计算机程序指令相关的硬件和/或软件来实现。所述计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序被执行时，可执行上述各方法实施例中的流程。其中，本公开所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、增强型sdram(esdram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)以及存储器总线动态ram(rdram)等。
[0071]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0072]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0073]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的精神和范围。