[发明专利]一种植被覆盖度与气候因子非线性响应关系的识别方法

说明书

本发明公开了一种植被覆盖度与气候因子非线性响应关系的识别方法，首先确定研究区域和研究时段，收集研究区域NDVI数据与气象数据，通过空间插值得到与年植被覆盖度同样空间分辨率的研究区年降雨量栅格数据和年气温栅格数据根据统计学原理，确定流域研究区域每个栅格年植被覆盖度、年降水以及年气温的最优理论概率分布函数；使用阿基米德家族Copula函数建立每个栅格年植被覆盖度和年降水量、年植被覆盖度和年气温的理论最优二维联合分布函数；最后，计算每个栅格年植被覆盖度和年降水量、年植被覆盖度和年气温的尾部相关系数，本发明提高了快速识别区域植被覆盖度与气候因子非线性响应关系区域的效率和准确性。

技术领域

本发明属于生态环境要素变异诊断方法技术领域，具体涉及一种植被覆盖度与气候因子非线性响应关系的识别方法。

背景技术

在全球范围内，植被作为地表生态系统能量交换、水循环、碳循环、生物地球化学循环中的重要连接纽带，发挥着重要作用，植被是反映区域生态环境状况优劣的重要“指示器”，具有重要的价值。近些年来，人类活动对自然环境的影响明显加剧，人来活动对全球气候变化产生重要的影响，随着全球气候的显著变化，对植被变化产生了深刻的影响。

随着计算与遥感技术的发展，从高空及大尺度视角研究植被变化成为可能，NDVI等反映区域植被覆盖变化的遥感数据的获得变的较为容易。基于NDVI数据和气象数据分析植被覆盖度与气候变化的研究成果较多，但大多数研究成果反应两者之间的线性响应关系，在自然系统中，大部分变量间存在着非线性关系。因此提出一种植被覆盖度与气候因子非线性响应关系的识别方法是十分重要的。

发明内容

本发明的目的是提供一种植被覆盖度与气候因子非线性响应关系的识别方法，提高了快速识别区域植被覆盖度与气候因子非线性响应关系的效率和准确性。

本发明所采用的技术方案是，一种植被覆盖度与气候因子非线性响应关系的识别方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、确定研究区域和研究时段，收集研究区域NDVI数据与降水、气温等气候因子数据；

步骤2，根据收集到的年NDVI遥感数据，计算得到年植被覆盖度栅格数据，根据收集到气象站年降水数据、年气温数据，通过空间插值计算得到与年植被覆盖度同样空间分辨率的研究区年降雨量栅格数据和年气温栅格数据；

步骤3、根据统计学原理，确定流域研究区域每个栅格年植被覆盖度、年降水以及年气温的最优理论概率分布函数；

步骤4、使用阿基米德家族Copula函数建立每个栅格年植被覆盖度和年降水量的理论最优二维联合分布函数；

步骤5、使用阿基米德家族Copula函数建立每个栅格年植被覆盖度和年气温的理论最优二维联合分布函数；

步骤6、根据步骤4建立每个栅格年植被覆盖度和年降水量的理论最优二维阿基米德家族Copula函数计算每个栅格年植被覆盖度和年降水量的尾部相关系数；

步骤7、根据步骤5建立每个栅格年植被覆盖度和年气温的理论最优二维阿基米德家族Copula函数计算每个栅格年植被覆盖度和年气温的尾部相关系数；

步骤8、基于步骤6或者步骤7中的尾部相关系数判断得到植被覆盖度与降水、气温等气候因子是否为非线性响应关系。

本发明的特点还在于：

步骤2具体按照以下步骤实施：

步骤2.1，年植被覆盖度数据计算方法如下：