[发明专利]沙漠化动态模拟模型的构建及应用

说明书

本发明公开了一种沙漠化动态模拟模型的构建及应用，该方法包括步骤为：选择气候、土壤水分、人口、经济、畜牧业、土地利用作为模拟区域沙漠化的动态演变的驱动因子，以植被NPP作为衡量沙漠化变化以及不同驱动力作用的共性指标；收集各驱动因子的数据并进行栅格化；量化气候、土壤水对植被NPP的影响，量化经济、人口对植被NPP的影响，量化放牧对植被NPP的影响，量化土地利用对植被NPP的影响；汇总驱动因子对植被NPP影响量化后的数据，计算出当年实际NPP的值，并根据不同沙漠化等级对应的NPP范围，来对区域内沙漠化等级进行分类。本发明能反映未来不同情景下各种驱动力的作用特征，满足其在区域沙漠化动态模拟及政策调控的需求。

技术领域

本发明涉及生态保护技术领域，具体涉及一种沙漠化动态模拟模型的构建及应用。

背景技术

我国沙漠化的防治形势十分严峻，制定并实施区域沙漠化防治政策是防止沙漠化进一步扩张、改善区域生态环境的关键。然而，目前区域沙漠化防治政策的制定往往缺乏数量化的模型方法的支撑，难以在政策制定之初对政策调控下未来沙漠化的可能发展态势及相关影响进行有效预见和评价，以至于影响沙漠化防治政策制定的科学性、针对性以及政策的实施效果。

区域沙漠化动态模拟是理解沙漠化驱动力作用过程、支撑区域沙漠化防治政策制定的重要前提和基础。以空间系统动力学为基础，耦合不同自然、人文等沙漠化驱动要素，构建支撑区域沙漠化防治政策制定的沙漠化动态模拟模型，并以此为基础开展不同沙漠化防治政策的模拟与实施效果评价研究，对于实现政府政策制定的科学化以及高效开展区域沙漠化防治工作具有重要意义。

近年来，国内外学者围绕沙漠化动态模拟模型的构建开展了一定的研究，其利用的模型方法主要包括回归预测模型、马尔科夫模型、元胞自动机模型以及系统动力学模型等。

基于回归模型的区域沙漠化动态预测方法是通过识别历史时期沙漠化动态及其关键区域因子，并建立其相关关系来预测未来沙漠化发展的一种方法。例如，苏里坦等在分析塔里木河下游土地沙漠化对地下水位动态的基础上，以河底至水面高度、距河道距离等为自变量构、以沙漠化动态为因变量构建了塔里木河下游土地沙漠化动态预测模型。

基于马尔科夫模型的区域沙漠化动态预测方法是通过分析历史时期沙漠化土地转化概率，以此来预测未来沙漠化土地转化情况的一种方法，并在青海共和盆地、锡林河流域等地区的沙漠化动态模拟中得以应用。

由于回归模型、马尔科夫模型是以历史时期沙漠化动态与驱动力间的关系为基础来预测未来沙漠化发展态势，难以反映未来不同情景下的各种驱动力的作用特征，因此也很难以此为基础开展政策调控研究。元胞自动机（CA）模型是一个空间上的相互作用和时间上的因果关系皆局部的格网动力模型，并被广泛应用于土地利用变化，包括土地沙漠化的动态模拟与政策调控研究。尽管元胞自动机模型“自下而上”的建模思路以及能充分反映周围环境作用的特点使其易于在地学领域应用，但是由于其难以模拟系统各要素相互作用与反馈，致使其在区域沙漠化动态模拟以及政策调控方面仍显不足。

系统动力学是1956年由美国麻省理工学院Forrester J W创立的一门分析研究信息反馈的学科。沙漠化土地及其驱动力系统非线性、多层次、多重反馈等特征使得系统动力学成为模拟沙漠化动态的一种理想的工具和方法。近年来，系统动力学的思想和方法也逐渐应用于区域沙漠化动态模拟与政策调控研究，然而基于空间系统动力学开展沙漠化动态模拟研究的方法仍然较少。

因此，急需一种能够反映未来不同情景下的各种驱动力的作用特征的区域沙漠化动态模拟以及政策调控的空间系统动力学方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于空间系统动力学的沙漠化动态模拟模型的构建及应用，本发明能够实现模拟系统中各要素相互作用与反馈，满足其在区域沙漠化动态模拟以及政策调控方面的需求。

为解决上述技术问题，本发明的技术思路如下：