Biome-BGC生态系统模型与Python融合

目录

专题一 Biome-BGC介绍

专题二 Linux应用、CDO工具应用、Python应用

专题三 在linux上综合使用cdo和xarray数据制备所需数据

专题四 单点的模拟

专题五 区域模拟-1

专题六 长时间序列模拟案例

专题七 分析

更多应用

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Biome-BGC是利用站点描述数据、气象数据和植被生理生态参数，模拟日尺度碳、水和氮通量的有效模型，其研究的空间尺度可以从点尺度扩展到陆地生态系统。
在Biome-BGC模型中，对于碳的生物量积累，采用光合酶促反应机理模型计算出每天的初级生产力(GPP)，将生长呼吸和维持呼吸减去后的产物分配给叶、枝条、干和根。生物体的碳每天都按一定比例以凋落方式进入凋落物碳库；对于水份输运过程，该模型模拟的水循环过程包括降雨、降雪、冠层截留、穿透降水、树干径流、 冠层蒸发、融雪、雪升华、冠层蒸腾、土壤蒸发、蒸散、地表径流和土壤水分变化以及植物对水分的利用；对于土壤过程，模型考虑了凋落物分解进入土壤有机碳库过程、土壤有机物矿化过程和基于木桶模型的水在土层间的输送关系；对于能量平衡，该模型还考虑了净辐射、感热通量和潜热通量等过程。
利用中国区域地面气象要素驱动数据集（CMFD）和CN05.1气候数据格点化气象数据驱动Biome-BGC在区域上进行模拟。在模拟过程中，需要综合的使用Linux、Python等一些小工具，完成模式的前处理和后处理的工作。

专题一 Biome-BGC介绍

专题二 Linux应用、CDO工具应用、Python应用

Linux应用
实现批量创建文件、删除文件及文件夹
并行化执行程序 

CDO工具应用
使用cdo工具对netCDF文件进行合并
筛选时间和变量，裁剪为小区域

Python应用
Python的循环语句，逻辑语句
创建Numpy数组，并统计计算
使用Matplotlib制作散点图、等值线图
利用零散数据Pandas创建数，制作时间
利用Xarray读取netCDF文件，写入netCDF文件；实现插值工作

专题三 在linux上综合使用cdo和xarray数据制备所需数据

1.静态数据制备
地形数据：GTOPO30S 1km
土地利用数据：GLCC 1km
土壤数据：FAO
GPP数据：MODIS数据
2.驱动数据制备 CN05.1数据处理、CMFD数据处理
3.生态数据 MODIS GPP

专题四 单点的模拟

1.前处理
从空间格点数据（netCDF格式）插值到站点
配置Biome-BGC运行文件
制备用于驱动Biome-BGC的气象数据
2.运行BGC模型
3.调参 以MODIS的GPP产品为观测值，使用Python库并行化调整Biome-BGC模型的参数
调整生长季开始和结束

4.后处理
读取Biome-BGC的ascii文件和二进制文件
结果统计计算
结果可视化

专题五 区域模拟-1

区域模拟是将区域上每个格点分别进行计算进行的。在本节案例中，将以一个较小的省份进行高分辨率模拟和在中国进行粗分辨率模拟。模拟过程中涉及以下步骤：
静态地理数据准备
气象驱动数据制备
分配数据
并行运行
合并单点结果为空间数据

专题六 长时间序列模拟案例

使用ERA5作为观测数据的降尺度后的CMIP6未来气候变化降尺度数据
对气象数据降尺度，获得气温、湿度、降水和向下短波辐射
土壤数据、植被数据库查询
准备气象数据和静态数据
后处理模拟结果数据

专题七 分析

在单点和空间模拟数据的基础上，进行以下分析：
敏感性分析 使用敏感性分析方法（SALib库），分析主要模拟参数对GPP的影响
归因分析 使用通径分析方法（semopy库），结合气象要素，分析对GPP和ET的影响过程

需要硬件基础要求
CPU：8核心16线程及以上（空间模拟需要计算资源）
内存：16G及以上
硬盘：计算机本地硬盘100GB及以上（虚拟机+数据的存储）
在学习前将协助部署配置VirtualBox虚拟机（Python的运行环境）
注：请提前自备电脑及安装所需软件

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更多应用

包含:InVEST模型、PLUS模型、DNDC模型、APSIM模型、DSSAT模型、MAXENT模型、CENTURY模型、CASA模型、BGC模型、CLM模式、CESM模式、CLUE模型、FLUS模型、PROSAIL模型、Meta分析、BIOMOD2模型、物种气候生态位、物候提取、Python地球科学、Noah-MP陆面过程模型、CLUE模型、Fragstats景观格局分析、GEE遥感云大数据、Matlab/Python高光谱遥感、DICE模型、LEAP模型、双碳、ArcGIS、ArcGIS Pro等...

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