摘要
本发明公开了一种基于未来情景模拟的植被碳汇预测方法与系统,首先收集研究区的历史土地利用数据和多源驱动因子,通过PLUS模型预测土地利用情景下未来土地利用类型分布,然后根据历史的气象站点数据与遥感定量反演的核归一化植被指数kNDVI建立多元线性回归模型,采用不同未来气候情景下的气象数据预测未来kNDVI的变化趋势,最后基于CASA模型和呼吸作用模型计算得到未来不同情景下的植被碳汇预测结果。本发明从数据层面融合多源数据和预测模型,计算未来情景下植被碳汇估算所需的参数,通过光能利用率模型推演对应情景下中高分辨率植被碳汇结果,植被碳汇的精准预测将能够为相关政策实施提供科学的数据支撑。
技术关键词
情景
归一化植被指数
植被净初级生产力
土地利用数据
多元线性回归模型
卫星遥感影像
土地利用分类
气象站
遥感定量反演
光能
薄板样条插值
气候
融合多源数据
预测系统
生态系统
存储程序指令
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
疏散模拟方法
OCEAN模型
元胞
周围环境信息
邻域
可解释人工智能
风险评估方法
贡献率
因子
风险评估模型
地理信息数据
时间序列分析方法
环境监测站点
评估分析方法
颗粒物排放量
分布式水文模拟
栅格
模拟模型
地下水
土地利用数据