CASA模型-估算陆地生态系统植被净初级生产力NPP的经典模型（相关遥感数据、MODIS NDVI遥感产品预处理、气象数据预处理与空间插值、区域制图）

CASA模型（Carnegie-Ames-Stanford Approach）是一个基于光合作用和呼吸作用过程的生态系统生产力模型。在实际应用中，气象数据是CASA模型的关键输入之一，用于模拟植被的光合作用和呼吸作用。本文将介绍如何结合气象数据实现CASA模型，并提供一个实际案例

CASA模型需要的气象数据主要包括：

• 辐射（光合有效辐射PAR）

• 温度（影响酶活性和呼吸作用）

• 降水（影响土壤水分和植被生长）

这些数据可以通过地面气象站获取，也可以通过遥感数据估算。

实际案例：使用CASA模型估算区域NPP

案例背景

假设我们要估算中国某地区的植被NPP，我们已经有了该地区的NDVI和FPAR数据，现在需要结合气象数据来运行CASA模型。

数据准备

1. 辐射数据：从MODIS产品中提取PAR数据。

2. 温度数据：从地面气象站获取日平均气温。

3. 降水数据：从地面气象站获取日降水量。

CASA模型的核心公式是：

NPP = GPP - RaNPP=GPP−Ra

其中：

• NPPNPP 是净初级生产力（Net Primary Productivity）

• GPPGPP 是总初级生产力（Gross Primary Productivity）

• RaRa 是生态系统的自养呼吸（Autotrophic Respiration）

GPP和Ra可以通过以下公式计算：

以下是使用MATLAB实现CASA模型的简化代码示例：

% 假设已经有了PAR, FPAR, T等数据 PAR = [数据]; % 光合有效辐射数据 FPAR = [数据]; % FPAR数据 T = [数据]; % 温度数据

% 模型参数 epsilon = 0.025; % 光能使用效率 R_dark = 0.01; % 暗呼吸率 R_light = 0.02; % 光呼吸率 k = 0.08; % 温度响应系数

% 计算GPP GPP = epsilon * PAR * FPAR;

% 计算Ra Ra = R_dark + (R_light - R_dark) * (1 - exp(-k * T));

% 计算NPP NPP = GPP - Ra;

% 输出结果 disp('NPP:'); disp(NPP);

结果分析

运行上述代码后，我们可以得到该地区的NPP估算值。通过对比不同时间段的NPP变化，可以分析植被生长的季节性变化和对气候变化的响应。

相关技术应用推荐：CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型原理及实践应用

植被作为陆地生态系统的重要组成部分，对于维持生态环境功能具有关键作用。植被净初级生产力（NPP）是表征陆地生态系统功能及可持续性的重要参数之一，也是判定生态系统碳源/汇的重要因子。CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型作为估算陆地生态系统植被净初级生产力NPP的经典模型，对于实现我国2060“碳中和”目标具有重要意义。

一：CASA模型原理详细解析

• CASA模型计算公式剖析：深入理解CASA模型的计算逻辑和公式。

二：CASA模型相关遥感数据讲解

• NDVI、FPAR、辐射遥感产品获取途径：MODIS、GLASS等数据的获取方法。

• 数据特点及注意事项：了解不同遥感数据的特点和使用时的注意事项。

• 数据质量控制方法：如何进行数据质量控制。

三：MODIS NDVI遥感产品预处理及代码实现

• 基于MODIS TOOL的HDF影像拼接/子区截取/格式转换。

• 长时序海量遥感数据的自动批处理程序。

• 基于Matlab的长时序MODIS数据在线快速批处理提取。

四：MODIS FAPAR遥感产品预处理

• 处理方法：MODIS FAPAR数据的预处理技术。

• 自动批处理技术：掌握自动批处理技术，提高数据处理效率。

• 基于MATLAB代码实现快速批处理提取方法：具体流程见三。

五：MODIS NDVI、FPAR遥感产品数据时序重建

• 基于MATLAB的遥感产品数值读取。

• 产品质量控制信息读取及解读。

• 遥感数据异常值/离群值检测方法。

• 时间序列遥感数据重构。

六：气象数据预处理与空间插值

• 辐射、温度、降水等气象数据预处理。

• 空间插值方法：克里金等空间插值技术的应用。

七：CASA模型代码实现

• Matlab平台及应用：如何在Matlab平台上应用CASA模型。

• 基于遥感与气象数据实现CASA模型：讲解与实践操作。

• 区域制图：如何进行区域制图。

​