朱文泉改进的CASA模型模拟草原NPP.docx

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1、利用朱文泉老师改进的CASA模型实现了草原NPP模拟，技术总结如下。由于研究区矢量边界与亚类分布图不一致，决定采用两者交集为研究区域空间范围。即以矢量边界为基准来裁剪亚类分布图，得到研究区亚类分布图_clip，以下所用的空间范围均与其一致。1.气象数据准备（2）栅格气象数据概况栅格气象数据为2013年的月平均气温和月总降水量数据，栅格分辨率为0.degree，空间范围为研究区全境，行列数为14815*8390，数据均为32位浮点型。（3）原始数据准备1）数据来源：中国气象科学数据共享服务网，中国地面气候资料月值数据集（终止时间：）。2）数据格式：文本文件（t

2、xt）。3）数据项：1980-2014年的月平均气温和月总降水量数据。（4）建立栅格数据1）格式转换：把原始txt文件转换到以台站号为记录单位的excel文件，并对其经纬度坐标进行十进制度的转换。2）空间化：以气象台站的十进制度经纬度信息为依据，在ARCMAP中加载XYdata，定义好坐标系，导入站点，再导出，得到气象台站的点图层。3）气温和降水数据的与气象台站连接：把原始txt文本格式的气温和降水数据保存到excel，整理后得到2013年各个月份的降水量（单位：mm）和气温数据（单位：℃），保存到xls格式，剔除掉异常点，空值点。根据台站号将气温和降水数据

3、分别与气象台站点图层进行属性表join，之后导出，得到气温和降水图层，包含当年所有月份的数据，并再次检查数据的正确性。4）气温和降水数据栅格化：以内蒙古200公里范围内的气象台站为样本点，利用GeostatisticAnalyst中的普通克里金插值法得到空间化的气温和降水栅格数据。对栅格数据进一步的操作步骤包括：1.把Kring插值结果导出到.tif格式。2.对导出的栅格数据进行裁剪，裁剪范围是至少能包含研究区全境的矩形。3.对裁剪栅格进行重采样，分辨率为0.degree。4.对重采样后的栅格再次裁剪，得到研究区全境的气温和降水栅格。（5）命名规则temp_

4、YYYYMM1_res_etkqq：其中，temp表示月平均温度，YYYYMM表示年月，1为数据标识。例子：导出的月平均气温Kring插值结果：temp_矩形裁剪的栅格数据：temp_重采样后的矩形栅格：temp__res对重采样结果裁剪：temp__res_etkqq月总降水量数据和月总太阳辐射量数据均与上述处理步骤一致。2.植被类型图数据栅格转换1）植被类型调整：为引用朱文泉研究中各植被类型的NDVI等最大最小值，将原有10个亚类植被类型调整为与其研究中对应的6类植被类型：平原草原，荒漠草原，草甸，湖泊，荒漠及非草原。2）栅格转换：将研究区以研究区亚类分

5、布图矢量图层的植被类型字段为依据，生成分辨率与上述一致的栅格植被类型图，并确保其行列数与气象栅格数据一致。3.NDVI数据准备根据研究区亚类分布图_clip裁剪各个月份的ETKQQ_NDVI，并确保其空间范围、行列数和数据类型均与气象栅格一致。4.配置静态参数引用朱文泉研究结果，配置6类植被类型的NDVI最大最小值等参数，其中植被类型需要输入植被类型编码，应与植被类型栅格数据的属性表中一致。如1表示草甸，2代表荒漠。5.数据集的时间序列在ENVI平台，利用layerstacking工具，对7月和9月的气温数据进行波段叠加，生成有两个波段的temp_，其中ba

6、nd1表示7月的气温数据，band2表示9月的气温数据。同样，对降水、太阳辐射、NDVI三种数据也分别进行波段叠加，得到pre_,sun_,NDVI_时间序列数据。6.把以上静态参数文件、植被类型栅格数据、NDVI时间序列数据、气温、降水和太阳辐射时间序列数据分别导入模型，计算得到npp_sun及时间序列数据（可选）。7.注意事项：除植被类型以外的所有空间数据的空间范围（行列数）一致，空间分辨率一致，数据类型为32位浮点型。静态参数文件中植被类型要按照各植被类型的编码来设置，而不是类型名称。2015年7月31日星期五