植被指数影响蒸散的归因方法、系统、电子设备及介质

技术领域

本发明涉及植被指数影响蒸散的归因方法技术领域，尤其是涉及一种基于地表蒸散对植被指数敏感性的归因方法、系统、电子设备及介质。

背景技术

地表蒸散是陆地表层乃至全球系统的重要变量，同时出现在地表能量平衡与水量平衡中，是地球生态系统的指示剂。地表蒸散的时空变化牵一发而动全身，对地球系统的水循环、能量循环、碳循环都会产生影响，对地球系统的水量分配、能量分配以及植被生态系统的初级生产力均会发生作用，会改变地球系统的气候、陆地水储量等。作为地球系统最为复杂、最易变化的重要变量，随着全球升温与地表变化，地表蒸散的变化归因越来越受到人们的重视。

当前，现有的地表蒸散归因方法主要包括多元统计回归、时间序列分析、微分法。多元统计回归主要是建立地表蒸散与影响因子之间的回归关系，回归系数被认为是地表蒸散对相应因子的敏感程度。时间序列分析对地表蒸散的周期和频率没有要求，通过季节周期信号和长期趋势的局部多项式回归，可以将地表蒸散序列分解为趋势项、周期项和随机项，从而对地表蒸散进行归因。微分法是将地表蒸散的变化表示为影响因素的全微分方程，影响因子变化的权重被认为是其对地表蒸散的贡献。

虽然上述方法能够在一定程度上分析地表蒸散各个影响因素的相对贡献，但仍存在一定局限性。因为，植被指数与地表蒸散的关系密切，植被指数的变化会导致地表蒸散的改变，进而改变区域尺度的水源涵养、径流、土壤湿度等水循环变量，所以研究植被指数影响地表蒸散的路径对于理解区域水资源非常重要。但是上述三种方法却不能识别植被指数对地表蒸散的贡献，这是因为目前地表蒸散模型中尚未将植被指数进行显式的参数化，因此，利用上述三种方法不能分离植被指数对地表蒸散的贡献。近年来，随着全球植被变绿，亟需发展植被指数影响蒸散的归因方法。

为此，特提出本发明。

发明内容

本发明的目的在于提供一种植被指数影响蒸散的归因方法、系统、电子设备及介质，以期克服或者部分克服现有植被指数影响蒸散的归因方法的不足。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

第一方面，本发明实施例提供了一种植被指数影响蒸散的归因方法，包括如下步骤：

S1：建立地表蒸散与植被蒸腾之间的联系方程；

S2：构建地表蒸散、植被蒸腾与植被指数之间的物理方程；

S3：获取植被指数影响地表蒸散的归因方程；

S4：利用归因方程量化植被指数对地表蒸散的影响。

在一个实施例中，所述S1：建立地表蒸散与植被蒸腾之间的联系方程，具体为：

式中，ET表示地表蒸散(kg/(m

在一个实施例中，所述S2：构建地表蒸散、植被蒸腾与植被指数之间的物理方程，具体为：

式中，E

在一个实施例中，所述S3：获取植被指数影响地表蒸散的归因方程，具体为：

/>

式中，dET表示地表蒸散的变化量(kg/(m

在一个实施例中，所述S4：利用归因方程量化植被指数对地表蒸散的影响，具体为：

式中，k

第二方面，本发明实施例提供了一种植被指数影响蒸散的归因系统，用于执行上述第一方面所述的一种植被指数影响蒸散的归因方法，包括：联系方程模块、物理方程模块、归因方程模块、量化影响模块；

所述联系方程模块，用于执行上述第一方面所述的建立地表蒸散与植被蒸腾之间的联系方程；

所述物理方程模块，用于执行上述第一方面所述的构建地表蒸散、植被蒸腾与植被指数之间的物理方程；

所述归因方程模块，用于执行上述第一方面所述的获取植被指数影响地表蒸散的归因方程；

所述量化影响模块，用于执行上述第一方面所述的利用归因方程量化植被指数对地表蒸散的影响。

第三方面，本发明实施例提供了一种植被指数影响蒸散的归因电子设备，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存储器存储的计算机程序时实现上述第一方面所述植被指数影响蒸散的归因方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供了一种植被指数影响蒸散的归因计算机可读存储介质，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上述第一方面所述植被指数影响蒸散的归因方法的步骤。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

1)可以实现地表蒸散变化对植被指数的显示归因，避免了现有地表蒸散归因方法归因的片面性；

2)不但可以分离植被指数对地表蒸散的单独贡献，还可以量化地表蒸散模型本身的结构贡献；

3)还可以在一定程度上估计其他因素对地表蒸散的影响，以能更好地理解植被指数与其他因素的协同贡献；

4)结合微分的归因过程更具有物理意义，相较于传统的多元回归模型更具严谨性；

5)可用于植树造林后生态环境效应的评估，为全球变暖背景下植被生态系统耗水变化进行预判。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种植被指数影响蒸散的归因方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种植被指数影响蒸散的归因系统的结构示意图。

附图中，各标号所代表的部件列表如下：

1、联系方程模块，2、物理方程模块，3、归因方程模块，4、量化影响模块；

具体实施方式

在一个实施例中，如图1所示，图1为本发明实施例提供的一种植被指数影响蒸散的归因方法的流程示意图，包括以下步骤：

S1：建立地表蒸散与植被蒸腾之间的联系方程；

S2：构建地表蒸散、植被蒸腾与植被指数之间的物理方程；

S3：获取植被指数影响地表蒸散的归因方程；

S4：利用归因方程量化植被指数对地表蒸散的影响。

示例性的，研究区可选为黄河水源涵养区，但不限于此，研究者可依据实际情况做出选择。黄河水源涵养区(95.8°～113.3°，32°～38.5°N)，东西长约1750公里，南北宽约650公里，总面积约113万平方公里，研究时间可为1982年-2015年。黄河流域生态保护和高质量发展是国家重大战略，水源涵养区是重要的生态屏障。开展黄河水源涵养区地表蒸散变化归因研究，对黄河流域水安全与生态安全战略意义重大。

黄河水源涵养区的数据集可选为美国航空航天局陆地信息系统的数据集FLDAS，该数据集可通过http://lis.gsfc.nasa.gov注册免费下载，空间覆盖范围为-60°S～90°N，-180°W～180°E，时间分辨率为逐月，空间分辨率为0.1°，时间跨度为1982-当前，该数据集包括地表蒸散(kg/(m

基于上述实施例，在本发明的一些实施例中，进一步的，如图1所示，所述S1：建立地表蒸散与植被蒸腾之间的联系方程，一种实现方式具体为：

式中，ET表示地表蒸散(kg/(m

所述植被覆盖度可通过植被指数获取。植被指数可选为全球库存建模与绘图研究第三代归一化差值植被指数GIMMS NDVI 3g产品，时间覆盖1981年至2015年，空间分辨率为8公里，时间分辨率为15天，全球覆盖，可通过ENVI、ARCGIS等软件重采样为0.1°、逐月、与FLDAS投影一致的数据集；植被覆盖度f

所述地表蒸散随植被覆盖度的变化率

所述冠层截留蒸发估计方法为，在模拟FLDAS产品的模型中，冠层最大截留设为0.5mm，通过FLDAS产品中降水(kg/(m

基于上述实施例，在本发明的一些实施例中，进一步的，如图1所示，所述步骤2：构建地表蒸散、植被蒸腾与植被指数之间的物理方程，一种实现方式具体为：

式中，E

具体地，潜在蒸发E

到达冠层顶的太阳短波辐射R

植被类型资料可选用国产GLC_FCS30-1985_20201985-2020年全球30米精细地表覆盖动态监测产品，可通过https://data.casearth.cn/sdo/注册下载，该产品每5年一期，时间跨度为1985-2020年，空间分辨率为30米，提供了29种不同植被覆盖分类方法的全球植被覆盖，可通过互联网免费获取；计算时0.1°×0.1°像元的植被冠层最小r

土壤类型资料选用Future Water(https://www.dropbox.com/sh/)数据集，该数据集提供了空间分辨率为500米的全球土壤sand、silt及clay的千分比(‰)，土壤深度分为0-5cm、5-15cm、15-30cm、30-60cm、60-100cm、100-200cm 6层，0.1°×0.1°像元的土壤田间持水量θ

示例性的，Φ(VI)可选为Φ(NDVI)＝2.88NDVI+1.14(1+0.104exp(4.1NDVI)，NDVI可选为GIMMS NDVI 3g产品，但不限于此，技术人员可依据具体情况选用其他植被指数反演叶面积指数的模型；

所述用到的FLDAS、GIMMS NDVI 3g经过Pyhon遥感软件处理为年平均的数据集；

参考文献如下：

刘振伟，基于GEE的青藏高原长时序高分辨率土壤水分数据集构建研究，中国科学院大学硕士学位论文，2021；

苏绍昆，评估NOAH陆地过程模式在石门水库集水区模拟之水文循环过程，水文与海洋科学研究所，硕士论文，第30页，1997；

Fei Chen and Jimy Dudhia，Coupling an Advanced Land Surface–HydrologyModel with the Penn State–NCAR MM5 Modeling System.Part I:ModelImplementation and Sensitivity，Monthly Weather Review，129，569-585，2001；

M.Ek and L.Mahrt，a one-dimensional planetary boundary layer modelwith interactive soil layers and plant canopy，OSU 1-D PBL Model User’s Guide，p56，1991；

Jonh Billy Silva，Denilton Carlos Gaio，et al.，Evaluation of methodsfor estimating atmospheric emissivity in Mato-Grossense Cerrado，https://www.redalyc.org/journal/928/92860487003/html/，p4，2022.

基于上述实施例，在本发明的一些实施例中，进一步的，如图1所示，所述S3：获取植被指数影响地表蒸散的归因方程，一种实现方式具体为：

式中，dET表示地表蒸散的变化量(kg/(m

具体地，

基于上述实施例，在本发明的一些实施例中，进一步的，如图1所示，所述S4：利用归因方程量化植被指数对地表蒸散的影响，一种实现方式具体为：

式中，k

具体地，k

综上，可实现植被指数影响地表蒸散的归因。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种植被指数影响蒸散的归因系统，用于执行上述实施例所述的一种植被指数影响蒸散的归因方法，包括：联系方程模块1、物理方程模块2、归因方程模块3、量化影响模块4；

所述联系方程模块1，用于执行上述实施例所述的建立地表蒸散与植被蒸腾之间的联系方程；

所述物理方程模块2，用于执行上述实施例所述的构建地表蒸散、植被蒸腾与植被指数之间的物理方程；

所述归因方程模块3，用于执行上述实施例所述的获取植被指数影响地表蒸散的归因方程；

所述量化影响模块4，用于执行上述实施例所述的利用归因方程量化植被指数对地表蒸散的影响。

本发明实施例提供了一种植被指数影响蒸散的归因电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现图1任一所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本发明实施例还提供一种植被指数影响蒸散的归因计算机可读存储介质，所述介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现本发明实施例提供的植被指数影响蒸散的归因方法，例如，计算机程序被处理器执行时实现图1任一所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本发明提出的一种植被指数影响蒸散的归因方法的有益效果为：

1)通过在冠层阻抗中对植被指数进行参数化，给出了植被指数影响地表蒸散的数学表达式；

2)在量化植被指数贡献的基础上，还可以对植被指数与地表蒸散模型结构的协同贡献进行归因；

3)给出了一种分析其他影响因素贡献的方法，能够判断其他因素的影响；

4)相较于传统的归因方法，可以从趋势、模型及参量不同层面分析植被指数对地表蒸散的归因，使归因更加全面；

5)可用于预判植树造林等修复工程的生态环境效应，为区域水与生态环境协调发展提供技术支撑。

植被指数影响蒸散的归因系统、电子设备及计算机存储介质中示出实施例与方法实施例近似，顾描述较为简单，近似之处请参考方法实施例。上述实施例仅为本发明的部分实施例，而非全部实施例，本领域普通技术人员在未付出创造性劳动的前提下，还可以依据所述附图获得其他附图，但所获得的相应附图也属于本发明的保护范围。