蒸散发ET及其组分、植被总初级生产力GPP概念和碳水耦合基本原理丨Penman-Monteith模型冠层导度、蒸散发组分计算

目录

一、蒸散发与光合作用阻抗&Python实践

二、ArcGIS实践应用

三、数据处理实践

四、冠层导度与水、碳通量空间模拟案例分析实践

更多推荐


熟悉蒸散发ET及其组分(植被蒸腾Ec、土壤蒸发Es、冠层截留Ei)、植被总初级生产力GPP的概念和碳水耦合的基本原理;掌握利用Python与ArcGIS工具进行相关的操作;熟练掌握国际上流行的Penman-Monteith模型,并能够应用该模型在各种植被类型上进行冠层导度、蒸散发组分的计算;掌握单站和区域结果的可视化方法、制图方法等。

蒸散发ET及其组分、植被总初级生产力GPP概念和碳水耦合基本原理丨Penman-Monteith模型冠层导度、蒸散发组分计算_第1张图片

适用范围:生态水文相关行业、双碳相关行业

一、蒸散发与光合作用阻抗&Python实践

1.蒸散发与光合作用阻抗
蒸散发和光合作用阻抗是植物生理学中的重要概念。蒸散发与植物水分平衡、生长和代谢密切相关;而光合作用阻抗则反映了植物在限制水分蒸散的情况下,为维持光合作用而形成的扩散阻力。研究蒸散发与光合作用阻抗的原理有助于了解植物的光合作用效率、生长速度和生态适应性等方面信息,为农业生产、林业经营和环境保护等领域提供科学依据和决策支持。

蒸散发ET及其组分、植被总初级生产力GPP概念和碳水耦合基本原理丨Penman-Monteith模型冠层导度、蒸散发组分计算_第2张图片

2.Python使用说明
2.1 Jupyter Notebook编辑器+Anaconda管理器的安装
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言,具有丰富的标准库和广泛的第三方库支持,适用于大数据处理、人工智能、Web开发等多个领域。

蒸散发ET及其组分、植被总初级生产力GPP概念和碳水耦合基本原理丨Penman-Monteith模型冠层导度、蒸散发组分计算_第3张图片

2.2 虚拟环境的安装与配置
虚拟环境允许同一台机器上创建多个独立的Python环境,每个环境都可以有自己的Python版本和安装的第三方库。不同的项目可以使用不同的Python版本和依赖库,避免了版本冲突和依赖冲突的问题。

蒸散发ET及其组分、植被总初级生产力GPP概念和碳水耦合基本原理丨Penman-Monteith模型冠层导度、蒸散发组分计算_第4张图片

2.3 常用库学习
本节包含Python基本语法及常用的科学计算(Numpy)、数据处理(Pandas)和数据可视化(Matplotlib)库函数的使用。

蒸散发ET及其组分、植被总初级生产力GPP概念和碳水耦合基本原理丨Penman-Monteith模型冠层导度、蒸散发组分计算_第5张图片

2.4 数据处理
Python中常见的数据问题有数据重复、数据异常、文本类型、数据缺失、数据无效等,对应异常值处理、文本转换和空缺值填补等操作。

蒸散发ET及其组分、植被总初级生产力GPP概念和碳水耦合基本原理丨Penman-Monteith模型冠层导度、蒸散发组分计算_第6张图片

二、ArcGIS实践应用

3.ArcGIS实践
3.1 基本操作
ArcGIS的基本操作包括创建与打开地图文档、加载数据、保存文档、图层操作、数据框坐标系统定义、要素属性查询等。

蒸散发ET及其组分、植被总初级生产力GPP概念和碳水耦合基本原理丨Penman-Monteith模型冠层导度、蒸散发组分计算_第7张图片

3.2 数据格式转换
在ArcGIS中可以实现不同数据格式的相互转换,如EXCEL数据与Shapefile数据、TXT 数据与 Shapefile 数据的相互转换等。

蒸散发ET及其组分、植被总初级生产力GPP概念和碳水耦合基本原理丨Penman-Monteith模型冠层导度、蒸散发组分计算_第8张图片

3.3 提取栅格值
在ArcGIS中可以实现值提取至点或利用ArcPy实现批量处理栅格数据集。

蒸散发ET及其组分、植被总初级生产力GPP概念和碳水耦合基本原理丨Penman-Monteith模型冠层导度、蒸散发组分计算_第9张图片

3.4 数据裁剪
ArcGIS中的裁剪功能用于根据指定的边界范围,对图层或栅格数据集进行裁剪。通过裁剪操作,可以删除不感兴趣的数据或者将数据限制在特定区域内,以便更好地分析和可视化数据。

蒸散发ET及其组分、植被总初级生产力GPP概念和碳水耦合基本原理丨Penman-Monteith模型冠层导度、蒸散发组分计算_第10张图片

3.5 地图制图
地图制图主要包括地图版面设计的主要要素、地图渲染方式等内容。

蒸散发ET及其组分、植被总初级生产力GPP概念和碳水耦合基本原理丨Penman-Monteith模型冠层导度、蒸散发组分计算_第11张图片

三、数据处理实践

4.数据下载与处理
4.1 站点数据下载与处理
FLUXNET2015是一个全球尺度的碳、水和能量通量观测数据集,汇集了来自200多个观测站点的数据。该数据集提供了关于碳、水和能量通量等多个观测变量的实地观测数据,并按照标准化格式存储和共享。

数据下载 打开网址https://fluxnet.org/data/fluxnet2015-dataset/,点击Download FLUXNET2015 Dataset,进行用户名和账号密码登录后,可以根据需求选择站点,填写申请需求即可完成下载。

蒸散发ET及其组分、植被总初级生产力GPP概念和碳水耦合基本原理丨Penman-Monteith模型冠层导度、蒸散发组分计算_第12张图片

数据处理 根据研究需求,对下载后的数据进行处理,包括变量选择、异常值的处理、空缺值填补。

4.2 区域数据下载与处理
GLASS是一个全球陆地表面遥感数据集,提供了高分辨率的植被叶面积指数(LAI)数据,空间分辨率为250m/500m/0.05°,时间分辨率为8天。

蒸散发ET及其组分、植被总初级生产力GPP概念和碳水耦合基本原理丨Penman-Monteith模型冠层导度、蒸散发组分计算_第13张图片

数据下载 打开网址http://www.glass.umd.edu/index.html,根据研究需求选择对应分辨率的LAI数据集,并利用DownThemAll!批量下载数据。

蒸散发ET及其组分、植被总初级生产力GPP概念和碳水耦合基本原理丨Penman-Monteith模型冠层导度、蒸散发组分计算_第14张图片

数据处理 下载后的数据为hdf格式,根据研究需求,对下载后的数据进行处理,包括数据格式转换、定义投影、对应栅格值提取、数据汇总等。

四、冠层导度与水、碳通量空间模拟案例分析实践

5.应用案例
案例一:蒸散发、土壤蒸发、植被蒸腾在站点尺度的计算
在站点尺度上,利用叶面积指数、净辐射等计算出冠层有效能量和土壤有效能量,并根据一定时间的累积降水和土壤表面平衡蒸发速率得到土壤蒸发,进而计算出植被蒸腾与冠层导度。具体操作如下:
①叶面积指数的站点值提取与插补
数据格式转换定义投影站点值提取数据插补
②土壤蒸发计算
冠层有效能量和土壤有效能量计算土壤蒸发分数计算土壤平衡蒸发计算
③植被蒸腾计算
干湿表常数计算饱和水汽压和温度关系曲线斜率计算空气动力学导度计算
④冠层导度计算数值计算结果可视化

蒸散发ET及其组分、植被总初级生产力GPP概念和碳水耦合基本原理丨Penman-Monteith模型冠层导度、蒸散发组分计算_第15张图片

案例二:蒸散发与植被总初级生产力的区域数据下载、处理与显示
区域地表蒸散发及其组分(土壤蒸发、植被蒸腾、冠层截留蒸发)、植被总初级生产力数据的下载、处理、显示与统计。

蒸散发ET及其组分、植被总初级生产力GPP概念和碳水耦合基本原理丨Penman-Monteith模型冠层导度、蒸散发组分计算_第16张图片


更多推荐

碳中和与碳达峰对卫星遥感的现实需求,遥感技术在生态系统碳储量、碳收支、碳排放、碳循环以及人为源排放反演等领域的技术发展_WangYan2022的博客-CSDN博客卫星遥感具有客观、连续、稳定、大范围、重复观测的优点,已成为监测全球碳盘查不可或缺的技术手段,卫星遥感也正在成为新一代 、国际认可的全球碳核查方法。本教程的目的就是梳理碳中和与碳达峰对卫星遥感的现实需求,系统总结遥感技术在生态系统碳储量、碳收支、碳循环以及人为源排放反演等领域的技术发展,以实践的角度切实解决遥感技术在生态、能源、大气等领域的碳排放监测及模拟问题。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/132228643?spm=1001.2014.3001.5502大气科学领域必备模型软件丨WRF、CMAQ、WRF-Chem、WRF-Hydro、WRF DA、PMF、MCM、CAMx、SMOKE、Calpuff、FLEXPART、WRF-UCM、CMIP6等_WangYan2022的博客-CSDN博客采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式,抽丝剥茧、深入浅出地讲解大气环境相关实用模型!https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/132106019?spm=1001.2014.3001.5502CMIP6数据处理及在气候变化、水文、生态等领域中的应用_WangYan2022的博客-CSDN博客CMIP6数据被广泛应用于全球和地区的气候变化研究、极端天气和气候事件研究、气候变化影响和风险评估、气候变化的不确定性研究、气候反馈和敏感性研究以及气候政策和决策支持等多个领域。这些数据为我们理解和预测气候变化,评估气候变化的影响和风险,以及制定有效的气候政策和决策提供了关键的信息和工具。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/131944142?spm=1001.2014.3001.5502★关 注【科研充电吧】公 众 号,获取海量教程和资源★

你可能感兴趣的:(生态,python,蒸散发,植被总初级生产力估算,ArcGIS)