[发明专利]一种生态模型模拟不确定性分析方法

说明书

本发明公开了一种生态模型模拟不确定性分析方法，涉及生态学技术领域。该方法通过筛选和优化生态模型关键参数，并对关键参数的不确定性进行量化，将获得的参数不确定性传播到模拟结果中之后，通过追溯哪个参数不确定性对模型模拟结果不确定性的贡献最大，建立了野外观测和模型模拟之间的桥梁，为未来野外观测的方向提供了指导，也为模型过程的改进提供了方向，从而不断地减小模型模拟结果不确定性，提高模型模拟精度，而且根据不同的具体需求，结合不同尺度的观测数据，还可将本发明提供的方法应用于不同时空分辨率和不同时间跨度的模型模拟不确定性分析，支撑不同时空尺度的生态系统模型模拟不确定性研究。

技术领域

本发明涉及生态学技术领域，尤其涉及一种生态模型模拟不确定性分析方法。

背景技术

目前，生态模型模拟结果的不确定性分析大部分是定性的，有些定量研究也只是量化了模拟结果的不确定性大小，对于不确定性来源的追溯研究较少，而这正是为未来减少模型模拟不确定性提供方向的关键所在。

因此，有必要提出一种能够同时量化和拆分生态模型模拟结果不确定性的方法，为未来野外观测和模型改进提供方向。

发明内容

本发明的目的在于提供一种生态模型模拟不确定性分析方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种生态模型模拟不确定性分析方法，包括如下步骤：

S1，模型关键参数筛选：利用参数敏感性分析方法筛选出模型关键参数；

S2，模型关键参数优化：利用模型数据融合方法减小并量化模型关键参数的不确定性；

S3，模型模拟结果不确定性量化：利用数值模拟方法，将量化得到的模型关键参数的不确定性信息传播到模型模拟结果，得到模型模拟结果的不确定性；

S4，模型模拟结果不确定性溯源：利用方差分解方法将模型模拟结果的不确定性追溯到各个模型参数及其交互作用，确定对模拟结果影响较大的参数。

优选地，S1中，所述参数敏感性分析方法，包括局部敏感性分析方法和全局敏感性分析方法。

优选地，S2中，所述模型数据融合方法采用Metropolis模拟退火算法。

优选地，S3具体为，对于具体的模型，根据模型参数的不确定性，随机抽取参数值计算模型模拟值，得到模型模拟的不确定性。

优选地，S4中，所述方差分解方法为基于方差分解理论的Sobol’方法。

本发明的有益效果是：本发明提供的生态模型模拟不确定性分析方法，通过筛选和优化生态模型关键参数，并对关键参数的不确定性进行量化，将获得的参数不确定性传播到模拟结果中之后，通过追溯哪个参数不确定性对模型模拟结果不确定性的贡献最大，建立了野外观测和模型模拟之间的桥梁，为未来野外观测的方向提供了指导，也为模型过程的改进提供了方向，从而不断地减小模型模拟结果不确定性，提高模型模拟精度，而且根据不同的具体需求，结合不同尺度的观测数据，还可将本发明提供的方法应用于不同时空分辨率和不同时间跨度的模型模拟不确定性分析，支撑不同时空尺度的生态系统模型模拟不确定性研究。

附图说明

图1是本发明提供的生态模型模拟不确定性分析方法流程示意图；

图2是NEE和ET模拟结果的Morris敏感性分析散点图，其中，点上的数字代表附表1中的参数ID；

图3是模型关键参数后验分布图；

图4是长白山站碳水通量模拟值的不确定性结果示意图，其中，黑色的竖线代表模拟均值。

具体实施方式