本發(fā)明涉及量化，特別是一種氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)流域植被影響的量化方法。

背景技術(shù)：

1、在全球氣候變化和人類活動(dòng)日益加劇的背景下，準(zhǔn)確量化它們對(duì)流域植被的影響已成為生態(tài)學(xué)和環(huán)境科學(xué)研究的重點(diǎn)課題。流域作為重要的生態(tài)單元，其植被覆蓋狀況直接影響水土保持、碳循環(huán)和生物多樣性。因此，深入理解氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)流域植被的影響機(jī)制，不僅有助于評(píng)估生態(tài)系統(tǒng)的脆弱性和恢復(fù)力，還為制定有效的生態(tài)管理策略和氣候變化適應(yīng)措施提供科學(xué)依據(jù)。特別是在跨境流域，這種研究對(duì)于協(xié)調(diào)上下游關(guān)系、促進(jìn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要的實(shí)踐意義。

2、目前，研究者們已經(jīng)開發(fā)了多種方法來評(píng)估氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)植被的影響。常用的方法包括基于遙感數(shù)據(jù)的植被指數(shù)分析、統(tǒng)計(jì)建模和生態(tài)系統(tǒng)模型模擬等。在數(shù)據(jù)獲取方面，多源遙感數(shù)據(jù)的整合使得大尺度植被監(jiān)測(cè)成為可能。在數(shù)據(jù)分析方面，研究者們通常采用相關(guān)性分析、回歸分析和趨勢(shì)分析等統(tǒng)計(jì)方法來探索植被變化與環(huán)境因子之間的關(guān)系。一些研究還嘗試使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如隨機(jī)森林和支持向量機(jī)，來提高模型的預(yù)測(cè)能力。在影響分離方面，殘差分析法被廣泛用于區(qū)分氣候變化和人類活動(dòng)的相對(duì)貢獻(xiàn)。此外，一些研究者還利用生態(tài)系統(tǒng)模型，如biome-bgc或lpj-guess，來模擬植被對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)。

3、然而，當(dāng)前的研究方法仍存在一些局限性和技術(shù)挑戰(zhàn)。首先，在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，多源數(shù)據(jù)的時(shí)空一致性處理仍然是一個(gè)棘手的問題，特別是在處理不同空間分辨率和時(shí)間頻率的數(shù)據(jù)時(shí)。其次，傳統(tǒng)的線性模型難以捕捉植被對(duì)環(huán)境因子的非線性響應(yīng)，特別是在存在生態(tài)閾值的情況下。再者，現(xiàn)有的影響分離方法往往忽視了因素間的交互作用，可能導(dǎo)致對(duì)單一因素影響的錯(cuò)誤估計(jì)。在時(shí)間尺度上，大多數(shù)研究集中于年際或更長(zhǎng)時(shí)間尺度的變化，忽視了季節(jié)內(nèi)和年際間的變異性。空間上，如何有效處理植被變化的空間異質(zhì)性和尺度依賴性仍是一個(gè)挑戰(zhàn)。此外，在因果關(guān)系分析中，傳統(tǒng)的相關(guān)性分析難以區(qū)分真正的因果關(guān)系和虛假相關(guān)。最后，現(xiàn)有的不確定性分析方法往往過于簡(jiǎn)化，難以全面評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性，特別是在面對(duì)復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)和多種未來情景時(shí)。解決這些技術(shù)問題對(duì)于提高流域植被變化研究的準(zhǔn)確性和可靠性至關(guān)重要。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述背景技術(shù)存在的問題，提出了本發(fā)明。

2、具體地，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、本發(fā)明實(shí)施例提供了一種氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)流域植被影響的量化方法，其包括，從多個(gè)數(shù)據(jù)源獲取研究區(qū)域的數(shù)據(jù)，進(jìn)行時(shí)空一致性處理，得到統(tǒng)一格式的預(yù)處理數(shù)據(jù)集，并計(jì)算飽和水汽壓差；基于預(yù)處理數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征的提取，并將特征與預(yù)處理數(shù)據(jù)集進(jìn)行融合，構(gòu)建高維特征張量；基于所述高維特征張量構(gòu)建時(shí)空?qǐng)D，應(yīng)用圖譜嵌入技術(shù)降維并建立動(dòng)態(tài)響應(yīng)模型，分析流域植被時(shí)空動(dòng)態(tài)特征；采用因果網(wǎng)絡(luò)和回歸分解方法分離并量化氣候和人類活動(dòng)對(duì)植被的直接影響；進(jìn)行綜合評(píng)估，并進(jìn)行不確定性分析。

4、本發(fā)明有益效果為：本發(fā)明顯著提高了對(duì)復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的理解能力，為流域生態(tài)系統(tǒng)管理提供了強(qiáng)有力的科學(xué)支撐，特別是在面對(duì)全球變化背景下的流域生態(tài)系統(tǒng)管理挑戰(zhàn)時(shí)，本發(fā)明能夠提供更加精確、可靠和全面的決策支持，不僅能夠評(píng)估當(dāng)前的生態(tài)狀況，還能預(yù)測(cè)未來的變化趨勢(shì)，為制定長(zhǎng)期的生態(tài)保護(hù)和恢復(fù)策略提供科學(xué)依據(jù)。此外，本發(fā)明的靈活性和可擴(kuò)展性使其適用于不同類型和尺度的流域生態(tài)系統(tǒng)研究，為區(qū)域間的比較研究和全球尺度的生態(tài)評(píng)估提供了新的工具和思路。

技術(shù)特征：

1.一種氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)流域植被影響的量化方法，其特征在于：包括，

2.如權(quán)利要求1所述的一種氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)流域植被影響的量化方法，其特征在于：所述飽和水汽壓差的計(jì)算包括：

3.如權(quán)利要求2所述的一種氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)流域植被影響的量化方法，其特征在于：所述進(jìn)行特征的提取，并將所述特征與處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，構(gòu)建高維特征張量包括以下步驟：

4.如權(quán)利要求3所述的一種氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)流域植被影響的量化方法，其特征在于：所述應(yīng)用改進(jìn)的馬爾可夫鏈模型提取土地利用變化特征包括以下步驟：

5.如權(quán)利要求4所述的一種氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)流域植被影響的量化方法，其特征在于：所述基于二氧化碳濃度數(shù)據(jù)和植被指數(shù)數(shù)據(jù)，使用非線性響應(yīng)函數(shù)量化二氧化碳施肥效應(yīng)包括以下步驟：

6.如權(quán)利要求5所述的一種氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)流域植被影響的量化方法，其特征在于：所述高維特征張量的構(gòu)建過程如下：

7.如權(quán)利要求6所述的一種氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)流域植被影響的量化方法，其特征在于：基于所述高維特征張量構(gòu)建時(shí)空?qǐng)D包括：

8.如權(quán)利要求7所述的一種氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)流域植被影響的量化方法，其特征在于：所述采用因果網(wǎng)絡(luò)和回歸分解方法分離并量化氣候和人類活動(dòng)對(duì)植被的直接影響包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)流域植被影響的量化方法，包括從多個(gè)數(shù)據(jù)源獲取研究區(qū)域的數(shù)據(jù)，進(jìn)行時(shí)空一致性處理，并計(jì)算飽和水汽壓差；對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征的提取，并構(gòu)建高維特征張量；基于所述高維特征張量構(gòu)建時(shí)空?qǐng)D，應(yīng)用圖譜嵌入技術(shù)降維并動(dòng)態(tài)建模，分析流域植被時(shí)空動(dòng)態(tài)特征；采用因果網(wǎng)絡(luò)和回歸分解方法分離并量化氣候和人類活動(dòng)對(duì)植被的直接影響；進(jìn)行綜合評(píng)估，并進(jìn)行不確定性分析。本發(fā)明顯著提高了對(duì)復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的理解能力，為流域生態(tài)系統(tǒng)管理提供了強(qiáng)有力的科學(xué)支撐，能夠提供更加精確、可靠和全面的決策支持。

技術(shù)研發(fā)人員：周澤慧,黃衛(wèi)東,孫殿臣
受保護(hù)的技術(shù)使用者：南京郵電大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19