[发明专利]一种基于关键水情变量与植被固碳速率关系的湿地植被固碳速率预测方法

说明书

本发明公开了一种基于关键水情变量与植被固碳速率关系的湿地植被固碳速率预测方法，包括如下步骤：S1、基于遥感观测植被指数EVI时间序列影像进行湿地植被固然速率的遥感估算；S2、以观测水位数据与数字地形高程模型DEM计算湿地淹水历时、淹水深度、淹水频率以及淹水起讫时间对湿地植被具有重要意义的各水文变量；S3、以高斯混合模型计算植被固碳速率对各水文变量的响应曲线，获得对湿地植被固碳速率解释程度最高的关键水情变量；S4、通过预测阶段与观测阶段关键水情变量的对比，预测关键水情变量变化后的湿地植被固碳速率。本发明适用于地面碳存量实测数据较少且水情对植被起主导作用的水位变幅较高的湿地生态系统，操作方法简便，便与推广和应用。

技术领域

本发明涉及湿地辅助估算技术领域，尤其是一种基于关键水情变量与植被固碳速率关系的湿地植被固碳速率预测方法。

背景技术

湿地植物通过光合作用固定的碳元素，即植物生物量碳，是湿地生态系统固碳过程的主要碳输入。单位时间内的湿地植被碳存量累积增长量，即湿地植被固碳速率，直接反映湿地生态系统的碳汇状态，是湿地生态过程调节关注的主要因子。水文条件是湿地生态系统影响植被的主控因子，包括淹水深度、淹水历时等在内的多水情变量均对湿地植被固碳速率具有重要影响。近年来，加剧的气候变化及人类活动导致众多浅水湖泊水文情势发生显著改变，并进一步威胁其湿地植被固碳功能的发挥。在此背景下，评估变化环境中湿地植被固碳速率的变化已逐渐成为生态水文学关注的焦点。

虽然已有研究发展了利用遥感手段对大范围湿地进行植被固碳速率估算的方法，但基于遥感手段对湿地植被固碳速率的估算往往需要地面实测植被碳存量数据作率定和验证。而碳存量地面观测序列往往较短，因此，在无地面碳存量观测数据时期，难以采用遥感手段估算湿地植被固碳速率，因此也无法以其实现气候变化或水利工程等因素对湿地植被固碳速率的长效影响机制评估。

而一般来说，水文数据的观测序列往往较为完整且时间较长，比如我国的水文观测数据多始于建国初期，至1950s年代的水文数据序列已经趋于完整。且众多研究表明，湿地植被固碳速率在很大程度上取决于其水文条件，因此，基于关键水情变量与湿地植被固碳速率的相关关系，可以对无碳存量地面观测数据时期的湿地植被固碳速率进行估算，其结果有利于气候变化或水利工程等因素对湿地植被固碳速率的长效影响机制研究。

有鉴于此，针对湿地生态系统这一特殊地带，有必要提出一种基于关键水情变量与植被固碳速率关系的湿地植被固碳速率估算方法，助于气候变化或水利工程等对湿地植被固碳速率的长效影响机制评价。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于关键水情变量与植被固碳速率关系的湿地植被固碳速率预测方法，适用于地面碳存量实测数据较少且水情对植被起主导作用的水位变幅较高的湿地生态系统，操作方法简便，便与推广和应用。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于关键水情变量与植被固碳速率关系的湿地植被固碳速率预测方法，包括如下步骤：

S1、基于遥感观测植被指数EVI时间序列影像进行湿地植被固然速率的遥感估算；

S2、以观测水位数据与数字地形高程模型DEM计算湿地淹水历时、淹水深度、淹水频率以及淹水起讫时间对湿地植被具有重要意义的各水文变量；

S3、以高斯混合模型计算植被固碳速率对各水文变量的响应曲线，获得对湿地植被固碳速率解释程度最高的关键水情变量；

S4、通过预测阶段与观测阶段关键水情变量的对比，预测关键水情变量变化后的湿地植被固碳速率。

优选的，步骤S1中，以S-G滤波处理原始EVI时间序列影像，得到重构的具有高时空一致性的高质量EVI影像时间序列；以湿地植被碳存量样方观测数据作为地面验证，实现对湿地植被碳存量年内动态变化过程的遥感反演，并基于累积存量法计算湿地植被年碳存量累积增长量，即湿地植被固碳速率；