申请/专利权人：中国科学院西北生态环境资源研究院

申请日：2024-01-26

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN117933476B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/26;G06F17/18;G06N7/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明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。

主权项：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：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：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；S2青藏高原多年冻土区植被性状数据库数据整理：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；S3温度和湿度数据提取及集成：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、土壤温度以及土壤湿度数据；S4定义模型通用符号如下：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；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：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；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： αr，y～Normalαr+βrYr，y，σ0；βr～NormalB，σ1；αr～NormalA，σ2；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；A和B分别是截距和斜率的超参数；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：①植物特性变化率βr按下式根据土壤湿度调整：βr～Normalγ0+γ1Tr+γ2Mr+γ3TrMr，σ；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，湿度以及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；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：responsei～Bernoulliαs+αr+βrtraiti；αs～Normal0，σr；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；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。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院西北生态环境资源研究院 一种青藏高原多年冻土区植被性状空间分布估算方法

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