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申请/专利权人：南京林业大学

摘要：本发明公开一种基于森林扰动与恢复数据的森林气温效应评价方法，属于森林空间分布变化的区域气温效应评价技术领域，该方法包括步骤S1、收集目标区域对应的遥感影像，以构建成时间序列数据集；步骤S2、使用LandTrendr算法去检测目标区域内的森林空间分布变化；步骤S3、得到森林受扰动的归因类型的空间分布数据；步骤S4、借助WRF模式进行森林扰动与恢复的区域气候影响的模拟。本发明可以更加直观地看出森林空间变化给区域气温带来的影响，能够更加全面和准确地将森林扰动及其类型与森林恢复的信息输入到气候模式中，以模拟出真实森林变化的精准区域气温效应。

主权项：1.一种基于森林扰动与恢复数据的森林气温效应评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、收集M年度到N年度时间范围内目标区域对应的Landsat卫星地表反射率遥感影像，将所述遥感影像进行合成得到每年一幅数据并计算归一化燃烧指数，以构建成时间序列数据集；步骤S2、使用LandTrendr算法去检测目标区域内的森林空间分布变化，得到森林空间分布变化的时空分布数据，所述森林空间分布变化包括扰动和恢复；步骤S3、结合时间序列卫星遥感影像的光谱波段及处理得到的遥感指数和纹理特征信息加上LandTrendr算法结果中的扰动强度作为归因分类的输入特征，进行分类，得到森林受扰动的归因类型的空间分布数据并验证，所述归因类型包括林业采伐、城市化、矿石开采；步骤S4、借助WRF模式进行区域气候的模拟：先是收集处理需要输入气候模式的驱动场数据，包括气象再分析数据和静态场数据，驱动WRF模式进行多次试验，包括控制性试验和敏感性试验，控制性试验的输入土地覆被类型数据和再分析数据时间上是一致的，然后在此土地覆被类型数据的基础上结合所述归因分类结果得到扰动敏感性试验的土地覆被类型数据，再结合扰动敏感性试验中的土地覆被数据和森林恢复数据得到恢复敏感性试验的土地覆被数据，将其分别驱动气候数值模式计算得到森林扰动及恢复区域的气温时空分布数据，分析扰动敏感性试验和恢复敏感性试验的区别以探究森林扰动与恢复的区域气候及其生物物理机制；所述步骤S1包括如下的步骤：基于GEE平台筛选M年度至N年度间目标区域条带号对应的Landsat卫星地表反射率遥感影像，使用筛选出来的影像进行合成得到每年一幅数据并计算归一化燃烧指数，以构建成时间序列数据集，使用GLC_FCS30的全球土地覆盖产品，将土地覆盖类型通过经过一一对应或一对多的规则转换为USGS的土地覆被类型分类系统，以及收集空间分辨率为0.25°和时间分辨率为6h的ERA5再分析数据集作为WRF模式的输入；所述步骤S3包括如下的步骤：借助所述的遥感影像结合M年度-N年度目标区域的统计年鉴资料选择归因分类的样本数据，各归因类型的样本数据保持均匀，基于GEE平台中的Landsat数据计算时间序列NDVI、NBR、NDBI和EVI植被指数及对应的纹理特征加上LandTrendr算法结果中的扰动强度作为归因分类的输入特征，使用随机森林分类器进行森林扰动的归因分类，再基于高清历史遥感影像生成随机点结合混淆矩阵实现归因分类结果验证；所述步骤S4包括如下的步骤：将所述ERA5再分析数据集以及经过转换的30m分辨率GLC_FCS30土地覆被类型数据作为WRF模式的输入，WRF中所使用的物理参数化方案根据目标区域的情况选择使用：微物理参数方案选择Thompson方案、长波辐射参数方案选择rrtmg方案、短波辐射参数方案选择rrtmg方案、边界层方案选择Mellor-Yamada-JanjicTKE方案、陆地表面参数方案选择Noah方案、表层方案选择Monin-Obukhov方案，模拟采用两层嵌套，第一层嵌套采用6km分辨率，第二层嵌套采用1km分辨率；驱动WRF模式进行多次试验，包括控制性试验和敏感性试验，控制性试验使用M年度GLC_FCS30转换而来的土地覆被数据和M年度的再分析数据驱动WRF模式模拟M年度目标区域范围内的气温数据，控制性试验皆模拟真实的物理世界而进行，因此将得到的结果与实际的气象站点数据进行对比，以评价该模型的可靠性；扰动敏感性试验使用的再分析数据同控制性试验，使用的土地覆被数据为以控制性试验的土地覆被数据为基础，将森林发生扰动的区域根据归因分类的结果转换为对应的土地覆被类型作为输入；恢复敏感性试验使用的再分析数据同控制性试验，土地覆被数据以扰动敏感性试验中使用的土地覆被数据为基础，将LandTrendr算法识别的森林发生恢复的区域的土地覆被类型转换为森林后作为输入，扰动敏感性试验与恢复敏感性试验中除了土地覆被数据不同于控制性试验外，其余参数及模式配置均与其相同；将扰动敏感性试验与控制性试验的气温结果进行差值分析，两者的差值即代表森林扰动的气温影响；将恢复敏感性试验与扰动敏感性试验的气温进行差值分析，两者的差值即代表森林恢复的气温影响；并结合潜热、感热、下行短波辐射、上行短波辐射、下行长波辐射、下行长波辐射和地表热通量来分析森林空间变化的气候影响及其生物物理机制，将以上各地表参量的变化与模拟气温的变化通过计算相关性系数进行相关性分析。

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