本發(fā)明涉及估算領(lǐng)域，尤其涉及一種陸地生態(tài)系統(tǒng)水汽通量穩(wěn)定同位素的多源估算方法。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)前的陸地生態(tài)系統(tǒng)研究中，水汽通量的精確估算對于理解水文循環(huán)、評估氣候變化影響以及制定水資源管理策略至關(guān)重要。目前，已有多種技術(shù)方法用于估算水汽通量，其中基于穩(wěn)定同位素的技術(shù)因其獨特的示蹤能力而備受關(guān)注。然而，現(xiàn)有技術(shù)方案多依賴于單一數(shù)據(jù)源或簡化模型，難以全面考慮多源數(shù)據(jù)融合及環(huán)境因素的動態(tài)變化對水汽通量估算的影響。

2、具體而言，傳統(tǒng)方法通常通過單一監(jiān)測站點采集的數(shù)據(jù)結(jié)合經(jīng)驗公式進行估算，這種方法雖然簡單易行，但受限于數(shù)據(jù)的空間代表性不足和模型假設(shè)的局限性，導(dǎo)致估算結(jié)果精度有限，難以反映復(fù)雜的陸地生態(tài)系統(tǒng)水汽交換過程。此外，現(xiàn)有技術(shù)往往忽略了環(huán)境因子對水汽通量的時變影響，未能構(gòu)建出能夠動態(tài)適應(yīng)環(huán)境變化的多源估算模型。

3、本發(fā)明提出了一種陸地生態(tài)系統(tǒng)水汽通量穩(wěn)定同位素的多源估算方法，旨在克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，提高水汽通量估算的精度和可靠性。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是要提供一種陸地生態(tài)系統(tǒng)水汽通量穩(wěn)定同位素的多源估算方法。

2、為達(dá)到上述目的，本發(fā)明是按照以下技術(shù)方案實施的：

3、本發(fā)明包括以下步驟：

4、采集預(yù)設(shè)區(qū)域的監(jiān)測數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，對所述監(jiān)測數(shù)據(jù)和所述環(huán)境數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；

5、根據(jù)穩(wěn)定同位素對所述監(jiān)測數(shù)據(jù)進行水汽運動特性分析獲得劃分?jǐn)?shù)據(jù)，將所述劃分?jǐn)?shù)據(jù)輸入穩(wěn)定同位素模型獲得水汽通量；

6、根據(jù)所述水汽通量對環(huán)境數(shù)據(jù)進行時變影響分析獲得影響因子，根據(jù)影響因子和所述監(jiān)測數(shù)據(jù)構(gòu)建陸地生態(tài)系統(tǒng)水汽通量多源估算模型；

7、優(yōu)化所述陸地生態(tài)系統(tǒng)水汽通量多源估算模型，將待估算數(shù)據(jù)輸入所述陸地生態(tài)系統(tǒng)水汽通量多源估算模型，輸出估算結(jié)果。

8、進一步的，根據(jù)穩(wěn)定同位素對所述監(jiān)測數(shù)據(jù)進行水汽運動特性分析獲得劃分?jǐn)?shù)據(jù)的方法，包括：

9、根據(jù)穩(wěn)定同位素對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行坐標(biāo)定位獲得位置信息，根據(jù)時間先后對位置信息進行排序獲得時間位置數(shù)據(jù)；

10、建立運動起始點，將運動起始點作為中心，根據(jù)蒸散作用表征的運動能力獲取運動的最大最小距離，表達(dá)式為：

11、

12、其中第時刻運動起始點的水平方向坐標(biāo)點為第時刻運動起始點的垂直方向坐標(biāo)點為第時刻水平方向的時間位置數(shù)據(jù)為水平方向蒸散速度的最大值為第時刻和第時刻的間隔時間為時間位置數(shù)據(jù)的坐標(biāo)位置為(g,d)，垂直方向蒸散速度的最大值為第時刻時間位置數(shù)據(jù)水平方向的坐標(biāo)位置為第時刻時間位置數(shù)據(jù)垂直方向的坐標(biāo)位置為

13、計算距離矢量：

14、

15、其中時間位置數(shù)據(jù)的距離矢量為計算平方正則化距離：

16、

17、其中水平方向的協(xié)方差矩陣為垂直方向的協(xié)方差矩陣為矩陣的轉(zhuǎn)置為t，時間位置數(shù)據(jù)的平方正則化距離為

18、給定距離閾值，選取最近的時間位置數(shù)據(jù)與運動軌跡關(guān)聯(lián)，當(dāng)平方正則化距離小于距離閾值時，則關(guān)聯(lián)的時間位置數(shù)據(jù)符合水汽運動軌跡，否則更換時間位置數(shù)據(jù)；

19、計算判決值：

20、

21、其中關(guān)聯(lián)的定位點數(shù)為q，水汽運動軌跡持續(xù)時間為s，判決值為d；

22、當(dāng)判決值大于0.45時建立合理水汽運動軌跡，若平方正則化距離和判決值皆不滿足，則將時間窗后移直到建立合理水汽運動軌跡；

23、采用相似度根據(jù)水汽運動軌跡對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分類，將分類后的監(jiān)測數(shù)據(jù)源和對應(yīng)的水汽運動軌跡輸出為劃分?jǐn)?shù)據(jù)。

24、進一步的，將所述劃分?jǐn)?shù)據(jù)輸入穩(wěn)定同位素模型獲得水汽通量的方法，包括：

25、穩(wěn)定同位素模型根據(jù)劃分?jǐn)?shù)據(jù)獲取目標(biāo)的穩(wěn)定同位素比例變化，根據(jù)比例變化計算垂直方向的水汽通量：

26、

27、其中垂直方向的水汽通量為植被表面的凈輻射為h，土壤熱通量為q，蒸氣壓曲線的斜率為γ，平均溫度為m，風(fēng)速為c，干濕計常數(shù)為χ，飽和水汽壓為ao，實際水汽壓為a，土壤含水量函數(shù)為植被系數(shù)為土壤水分脅迫系數(shù)為植被數(shù)量為q，波文比為υ，第一改良系數(shù)為第二改良系數(shù)為飽和水汽壓隨溫度變化的斜率為w，凈輻射總量為f，汽化潛熱為μ，轉(zhuǎn)化系數(shù)為土壤系數(shù)為

28、計算水平方向的水汽通量：

29、

30、其中水平方向的水汽通量為空氣密度為比濕為水汽的質(zhì)量為m，凝結(jié)率為水汽面積為s。

31、進一步的，根據(jù)所述水汽通量對環(huán)境數(shù)據(jù)進行時變影響分析獲得影響因子的方法，包括：

32、根據(jù)時間順序?qū)Νh(huán)境數(shù)據(jù)進行排序，計算不同時刻的累積隸屬度：

33、

34、其中第b時刻和第z時刻環(huán)境數(shù)據(jù)的累積隸屬度為第b時刻的第i種環(huán)境數(shù)據(jù)為hi(b)，第z時刻的第i種環(huán)境數(shù)據(jù)為hi(z)，環(huán)境數(shù)據(jù)的種類數(shù)為第z時刻的水汽通量為第z時刻的水汽通量為

35、計算重要性：

36、

37、其中第c種環(huán)境的重要性為kc，環(huán)境種類數(shù)為n，第c種環(huán)境的累積隸屬度為控制因子為β，第z時刻第c種環(huán)境的水汽通量為第b時刻第c種環(huán)境的水汽通量為環(huán)境數(shù)據(jù)hi(b)和環(huán)境數(shù)據(jù)hi(z)的關(guān)聯(lián)度為ψ(hi(b),hi(z))；

38、將重要性大于0.732的環(huán)境作為簇中心，通過閾值回歸模型獲取環(huán)境數(shù)據(jù)的偏差閾值；

39、計算環(huán)境數(shù)據(jù)與簇中心的相似度：

40、

41、其中調(diào)控系數(shù)為λ，符號函數(shù)為sgn(·)，固定偏差常數(shù)為ε，第i個環(huán)境數(shù)據(jù)的偏差閾值為ζi，第c個環(huán)境數(shù)據(jù)與簇中心的相似度為kc；

42、將環(huán)境數(shù)據(jù)歸于相似度最大的簇中心獲得分類數(shù)據(jù)，根據(jù)分類數(shù)據(jù)計算影響因子：

43、

44、其中影響因子為系統(tǒng)誤差為σ，l2范數(shù)為‖·‖2。

45、進一步的，根據(jù)影響因子和所述監(jiān)測數(shù)據(jù)構(gòu)建陸地生態(tài)系統(tǒng)水汽通量多源估算模型的方法，包括：

46、

47、其中目標(biāo)函數(shù)為水汽通量的實際值為水汽通量的預(yù)測值為實際值和預(yù)測值的損失函數(shù)為影響因子為水平方向的水汽通量為垂直方向的水汽通量為

48、陸地生態(tài)系統(tǒng)水汽通量多源估算模型包括決策樹聚類算法、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；

49、決策樹聚類算法通過構(gòu)建決策樹對數(shù)據(jù)進行分類，然后根據(jù)樹的分支將數(shù)據(jù)點劃分到不同的簇中獲得類別數(shù)據(jù)；

50、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)算法通過遞歸的結(jié)構(gòu)和門控機制根據(jù)長期依賴關(guān)系提取類別數(shù)據(jù)特征獲得水汽蒸散特征；

51、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法根據(jù)通過學(xué)習(xí)歷史輸入數(shù)據(jù)的水汽蒸散特征，調(diào)整目標(biāo)函數(shù)中的水平方向的水汽通量和垂直方向的水汽通量，通過調(diào)整后的目標(biāo)函數(shù)根據(jù)檢測數(shù)據(jù)進行水汽通量多源估算。

52、進一步的，優(yōu)化所述水汽通量穩(wěn)定同位素多源估算模型的方法，包括：

53、更新的偏置，表達(dá)式為：

54、

55、

56、其中第t次迭代的偏置為第t-1次迭代的偏置為學(xué)習(xí)率為α，第t-1次迭代的損失函數(shù)的梯度為ρt-1，梯度的第t次迭代一階矩為yt，梯度的第t次迭代二階矩為st，動量衰減超參數(shù)為縮放衰減超參數(shù)為平滑項為σ，一階矩的偏置矯正為二階矩的的偏置矯正為梯度的第t-1次迭代一階矩為yt-1，梯度的第t-1次迭代二階矩為st-1；

57、引入l2正則化，更新?lián)p失函數(shù)，表達(dá)式為：

58、

59、其中損失函數(shù)為l2正則化系數(shù)為η，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重向量為ω，輸出維數(shù)為u，輸入數(shù)據(jù)的數(shù)量為第b個輸入數(shù)據(jù)的第x個輸出維數(shù)預(yù)測值為第b個輸入數(shù)據(jù)的第x個輸出維數(shù)實際值為zb,x，均方誤差為

60、批量歸一化對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層的輸入零中心，并引入縮放參數(shù)和偏移參數(shù)進行數(shù)據(jù)分布變化修正，表達(dá)式為：

61、

62、其中小批量v中估算的輸入標(biāo)準(zhǔn)差向量為lv，第x個輸入數(shù)據(jù)的零中心和歸一化處理向量為fx，縮放參數(shù)為θ，偏移參數(shù)為ξ，克羅內(nèi)克積為第x個批量歸一化的輸出為φx，小批量中的輸入數(shù)據(jù)數(shù)量為

63、根據(jù)誤差損失進行自適應(yīng)學(xué)習(xí)，表達(dá)式為：

64、

65、其中誤差損失為超參數(shù)為δ，不斷迭代直到誤差損失小于0.217，否則更新偏置。

66、第二方面，本技術(shù)實施例還提供一種電子設(shè)備，包括：

67、處理器；以及被安排成存儲計算機可執(zhí)行指令的存儲器，所述可執(zhí)行指令在被執(zhí)行時使所述處理器執(zhí)行第一方面所述的方法步驟。

68、第三方面，本技術(shù)實施例還提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲一個或多個程序，所述一個或多個程序當(dāng)被包括多個應(yīng)用程序的電子設(shè)備執(zhí)行時，使得所述電子設(shè)備執(zhí)行第一方面所述的方法步驟。

69、本發(fā)明的有益效果是：

70、本發(fā)明是一種陸地生態(tài)系統(tǒng)水汽通量穩(wěn)定同位素的多源估算方法，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下技術(shù)效果：

71、本發(fā)明通過預(yù)處理、水汽運動特性分析、計算水汽通量、時變影響分析、模型構(gòu)建和模型優(yōu)化步驟，可以提高陸地生態(tài)系統(tǒng)水汽通量穩(wěn)定同位素的多源估算的準(zhǔn)確性，從而提高陸地生態(tài)系統(tǒng)水汽通量穩(wěn)定同位素的多源估算的精度，將陸地生態(tài)系統(tǒng)水汽通量穩(wěn)定同位素的多源估算優(yōu)化，可以大大節(jié)省資源，提高工作效率，可以實現(xiàn)對陸地生態(tài)系統(tǒng)多源水汽通量的自動估算，實時對陸地生態(tài)系統(tǒng)水汽通量穩(wěn)定同位素的多源估算進行數(shù)據(jù)融合和估算優(yōu)化，對陸地生態(tài)系統(tǒng)水汽通量穩(wěn)定同位素的多源估算具有重要意義，可以適應(yīng)不同標(biāo)準(zhǔn)的陸地生態(tài)系統(tǒng)水汽通量穩(wěn)定同位素的多源估算、不同陸地生態(tài)系統(tǒng)水汽通量穩(wěn)定同位素的多源估算需求，具有一定的普適性。