一种陆地生态系统质量变化影响因素作用评估方法与流程

本发明涉及应对气候变化，特别是涉及一种陆地生态系统质量变化影响因素作用评估方法。

背景技术：

1、全球气候变化和对陆地生态系统的影响越来越深入，陆地生态系统质量状况及其变化一直是全球生态环境变化领域的研究热点，能否准确评估陆地生态系统质量状况变化及其外界影响因素，是统筹把握当前及未来陆地生态系统中的物资及能量能否满足日益增长的人口对食物及能源需求的前提，事关能否准确评估陆地生态系统对人类社会可持续发展的支持能力。绿色植被是连接土壤、大气和水分的自然纽带，是陆地生态系统受全球气候变化影响程度的敏感指示器。

2、气候变化通常可由气象因子的变化来刻画，气象因子通过影响植物光合作用、呼吸作用速率及土壤有机碳分解能力等进而影响植物的生长和分布，是影响植被生长的关键因子。通过研究绿色植被对气象因子变化的响应作用，可有效地揭示陆地生态系统质量状况及其变化。

3、气候变化对植被生长具有重要瞬时效应、滞后效应和累积效应。其中，气候变化对植被生长的瞬时效应是指当前气候状态对当前植被生长的影响，滞后效应是指历史时期的气候状态对当前植被生长的影响，累积效应建立在滞后效应之上，是指历史到当前不同时期的气候状况对当前植被生长造成的长期的累积的影响。

4、现有技术主要集中于气候变化对植被生长的瞬时效应、滞后效应方面，通过构建多元线性与非线性模型，定量研究了植被生长对不同气象因子的瞬时及滞后响应作用，以此为陆地生态系统质量变化评估方面作出了重要贡献。然而，当前还缺乏一种能全面耦合气候变化对植被生长的重要瞬时效应、滞后效应和累积效应的陆地生态系统质量变化及其影响因素作用刻画模型，这将不利于气候变化背景下陆地生态系统质量变化的精准评估，不能明确气象因子对陆地生态系统质量变化的作用贡献，不能有全面支撑政府制定应对与适应气候变化策略制定。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种陆地生态系统质量变化影响因素作用评估方法，以解决上述现有技术存在的问题，通过构建多元回归线性模型，用气候变化对植被生长的重要瞬时效应、滞后效应和累积效应建立陆地生态系统质量评估模型，以期获得更加精准的陆地生态系统质量变化影响因素作用定量评估模型，更好的刻画气候变化背景下，陆地生态系统对气候变化的适应与响应机制，对未来应对气候变化提供科学依据和决策参考，全面支撑政府制定应对与适应气候变化策略制定。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

3、一种陆地生态系统质量变化影响因素作用评估方法，包括：

4、获取基础数据，对所述基础数据进行数据处理，获取数据处理后的所述基础数据，所述基础数据包括：气象数据与植被数据；

5、对数据处理后的所述基础数据进行滞后效应处理以及累积效应处理，构建陆地生态系统质量变化定量评估模型，所述陆地生态系统质量变化定量评估模型包括：综合模型、空间尺度模型和时间尺度模型；

6、通过所述陆地生态系统质量变化定量评估模型对陆地生态系统质量变化影响因素作用进行定量评估。

7、可选地，获取数据处理后的所述基础数据包括：

8、通过最大值合成法对植被数据进行处理，获取月值数据集，对所述气象数据进行克里金空间插值处理，根据所述月值数据集和克里金空间插值处理后的所述气象数据，提取全区每月的植被指数数据和气象因子数据的平均值，获取全区时间段内的植被指数和气象因子时间序列数据；对所述气象因子时间序列数据进行标准化处理，并对所述植被指数和标准化处理后的所述气象因子时间序列数据进行去线性化趋势处理，获取数据处理后的所述基础数据。

9、可选地，对数据处理后的所述基础数据进行滞后效应处理的方法为：

10、tcf(m,i)＝cfm-i(0≤i≤n)

11、其中，tcf为气象因子滞后效应数据集，cf为原始气象因子的时间序列数据；m为月时间序列；i为滞后时长；n为最大滞后期限。

12、可选地，对数据处理后的所述基础数据进行累积效应处理包括：

13、获取植被数据与气象因子时间序列数据之间的相关程度，并将所述植被数据与所述气象因子时间序列数据之间存在相关关系的其他变量进行剔除，获取累积气象因子对植被生长现状的不同影响作用，根据所述气象因子对植被生长现状的不同影响作用，获取变化累积效应情景下的气候累积效应强弱。

14、可选地，获取变化累积效应情景下的气候累积效应强弱的方法为：

15、

16、其中，pcc为某种气象因子与植被生长状况之间的偏相关作用大小，x、y和z分别指自变量、因变量及控制变量，rxy，ryz及rxz是x、y及z之间的皮尔逊相关系数。

17、可选地，获取变化累积效应情景下的气候累积效应强弱后包括：

18、通过累积效应处理后的所述基础数据，计算气象因子对植被生长现状的影响贡献权重，根据所述影响贡献权重，制作耦合累积效应的时间序列气象数据集；

19、计算气象因子对植被生长现状的影响贡献权重的方法为：

20、

21、其中，pcc是某种气象因子与植被生长状况之间的偏相关作用大小，i表示累积时长；k表示当前月份与累积月份的差值；

22、制作耦合累积效应的时间序列气象数据集的方法为：

23、

24、其中，acf表示累积气候因子，cf表示acf对应的原始气候因子的时间序列数据；βk为各个历史时期的权重；cfbase表示累积气候因子对应的阈值；m表示当前月份时间序列；i表示累积时长；k表示当前月份与累积月份的差值。

25、可选地，构建所述综合模型的方法为：

26、ndvi＝a*atem(m)+b*asolar(m)+c*apre(m)+d*ttem(m)+e*tsolar(m)+f*tpre(m)+g*tem+h*solar+i*pre+j

27、其中，ndvi为植被ndvi数据时间序列值；atem、apre和asolar分别为累积气温、累积降水和累积太阳辐射时间序列值；ttem、tpre和tsolar分别为气温、降水和太阳辐射滞后m个月的时间序列值；tem、pre和solar分别为气温、降水和太阳辐射原始时间序列值；m为气象因子的累积或滞后时长；a、b、c、d、e、f、g、h和i分别为累积气温、累积太阳辐射、累积降水、滞后气温、滞后太阳辐射、滞后降水、当前气温、当前太阳辐射和当前降水对生态系统质量的影响，j为模型的截距。

28、可选地，构建所述空间尺度模型的方法为：

29、ndvi(x,y)＝a(x,y)*atem(x,y)(m)+b(x,y)*asolar(x,y)(m)+c(x,y)*apre(x,y)(m)+d(x,y)*ttem(x,y)(m)+e(x,y)*tsolar(x,y)(m)+f(x,y)*tpre(x,y)(m)+g(x,y)*tem(x,y)+h(x,y)*solar(x,y)+i(x,y)*pre(x,y)+j(x,y)

30、其中，(x,y)是像元的地理坐标，ndvi为植被ndvi数据时间序列值；atem、apre和asolar分别为累积气温、累积降水和累积太阳辐射时间序列值；ttem、tpre和tsolar分别为气温、降水和太阳辐射滞后m个月的时间序列值；tem、pre和solar分别为气温、降水和太阳辐射时间序列值；m为气象因子的累积或滞后时长；a、b、c、d、e、f、g、h和i分别为累积气温、累积太阳辐射、累积降水、滞后气温、滞后太阳辐射、滞后降水、当前气温、当前太阳辐射和当前降水对生态系统质量的影响，j为模型的截距。

31、可选地，构建所述时间尺度模型的方法为：

32、ndvit,k＝at,k*atemt,k(m)+bt,k*asolart,k(m)+ct,k*apret,k(m)+dt,k*ttemt,k(m)+et,k*tsolart,k(m)+ft,k*tpret,k(m)+gt,k*temt,k+ht,k*solart,k+it,k*pret,k+jt,k

33、其中，k为时间窗口，t为研究时段范围，ndvi为植被ndvi数据时间序列值；atem、apre和asolar分别为累积气温、累积降水和累积太阳辐射时间序列值；ttem、tpre和tsolar分别为气温、降水和太阳辐射滞后m个月的时间序列值；tem、pre和solar分别为气温、降水和太阳辐射时间序列值；m为气象因子的累积或滞后时长；a、b、c、d、e、f、g、h和i分别为累积气温、累积太阳辐射、累积降水、滞后气温、滞后太阳辐射、滞后降水、当前气温、当前太阳辐射和当前降水对生态系统质量的影响，j为模型的截距。

34、可选地，对陆地生态系统质量变化影响因素作用进行定量评估包括：

35、设置累积与滞后时长，通过所述累积与滞后时长，分别获取所述综合模型、所述空间尺度模型和所述时间尺度模型的决定性系数r2；

36、选择所述决定性系数r2中绝对值最大数值对应的模型，作为最优陆地生态系统质量变化定量评估模型，通过所述最优陆地生态系统质量变化定量评估模型对陆地生态系统质量变化影响因素作用进行定量评估。

37、本发明的有益效果为：

38、本发明提出了一种陆地生态系统质量变化影响因素作用评估方法，该方法通过将气候变化对植被生长的瞬时效应、滞后效应和累积效应共同耦合到陆地生态系统质量变化模型中，提高了陆地生态系统质量变化及其影响因素作用贡献刻画能力，为气候变化背景下，更好的刻画陆地生态系统质量变化的特性，评估陆地生态系统质量变化影响因素作用贡献，提供了精度更高的方法，成果可为未来应对气候变化战略制定提供科学依据和决策参考。