一种森林生态系统的碳通量自动测定方法及系统与流程

本发明涉及碳通量测定，尤其涉及一种森林生态系统的碳通量自动测定方法及系统。

背景技术：

1、随着全球气候变化问题的日益严峻，碳通量的测定和监测在森林生态系统研究中占据着至关重要的地位，森林生态系统通过光合作用、呼吸作用和土壤呼吸等过程，与大气之间进行大量的碳交换，直接影响全球碳循环，然而，传统的碳通量测定方法主要依赖涡度相关法和土壤呼吸测定法，这些方法虽然能够提供基本的碳通量数据，但在测定精度、实时性以及对复杂环境变化的适应性方面仍存在诸多局限。

2、首先，传统的涡度相关法虽然能够实时测量森林生态系统与大气之间的碳通量，但由于受限于高频噪声、环境干扰和数据不一致性，其测定精度往往受到影响。

3、其次，碳通量测定过程中往往忽略了微气候因子对碳通量的动态影响。现有的测定方法通常无法有效捕捉这些微气候因子与碳通量之间的复杂非线性关系，导致测定结果在不同季节、时间和天气条件下出现显著偏差，传统模型中，微气候因子的处理多为线性或简单非线性分析，缺乏对动态耦合关系的深入挖掘和对环境变化的实时响应能力。

4、最后，现有技术中的碳通量计算模型大多为静态模型，缺乏对模型参数的动态调整机制。当环境条件发生变化时，这些静态模型难以及时调整以反映实际的碳通量变化，导致测定结果与实际情况之间存在较大差距。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种森林生态系统的碳通量自动测定方法及系统。

2、一种森林生态系统的碳通量自动测定方法，包括以下步骤：

3、s1，在森林生态系统的不同位置布设传感采集网络，传感采集网络包括红外气体分析仪（irga）和超声风速仪，实时测量大气中的co2浓度和垂直风速；

4、s2，对采集到的原始数据进行多重预处理，包括数据清洗和时间同步，采用卡尔曼滤波器对风速和co2浓度数据进行平滑处理，以消除高频噪声和环境干扰，确保数据的准确性；

5、s3，将经过预处理的数据输入至碳通量计算模型中，基于涡度相关法原理，计算森林生态系统与大气之间的瞬时碳通量，提高了碳通量计算的精度，碳通量计算模型表示为：，其中，表示瞬时碳通量，表示垂直风速扰动量和co2浓度扰动量的时间平均协方差，表示垂直风速，表示co2浓度，w(t)是在时间t时刻测量的垂直风速值，c(t)是在时间t时刻测量的co2浓度值，引入高阶谱分析技术来捕捉非线性相互作用和高阶统计特性,高阶谱分析用于识别风速和co2浓度之间的非线性耦合和高频成分，结合涡度相关法计算的协方差结果与高阶谱分析得到的高频成分，对瞬时碳通量进行综合计算，通过多变量回归方法，将线性和非线性成分综合，生成最终的瞬时碳通量值；

6、s4，分析森林生态系统中的碳通量与微气候因子之间的动态耦合关系，微气候因子包括温度、湿度、大气压力以及光照，大气压力影响气体扩散和气体交换过程，从而影响碳通量，利用广义加性分析方法构建高维耦合模型，所述高维耦合模型用于描述碳通量与微气候因子之间的动态关系，将实时采集的微气候因子数据输入至高维耦合模型中，输出微气候因子变化对碳通量的影响系数，该影响值反映了在特定的环境条件下，碳通量发生的偏差或变化，根据高维耦合模型计算出的影响系数，引入关键参数结合影响系数调整碳通量计算模型，实时修正碳通量的计算结果。

7、可选的，所述传感采集网络的采样点布置包括不同海拔、树冠层次、开阔区域与密集植被区域，每个采样点的选择基于森林生态系统的空间异质性和多样性，以确保采集数据的广泛代表性，每个采样点布设红外气体分析仪和超声风速仪，红外气体分析仪实时监测大气中的co2浓度，超声风速仪用于测量垂直风速。

8、可选的，所述s2中的多重预处理具体包括：

9、s21，数据清洗：对从采集网络中获取的原始数据进行清洗，对于缺失值通过插值法进行填补，对于噪声点则通过设置阈值范围进行过滤，确保数据的完整性和可靠性；

10、s22，时间同步：为了确保数据的一致性，对所有仪器时间戳进行校正和同步，采用分布式时间同步协议，统一不同采样点的时间参考，确保所有数据的时间戳精确对齐；

11、s23，卡尔曼滤波器：对清洗和同步后的风速和co2浓度数据，应用卡尔曼滤波器进行平滑处理，卡尔曼滤波器通过结合实时测量值与预测值，递归估计出系统状态，消除高频噪声和环境干扰，卡尔曼滤波器将噪声作为状态估计中的不确定因素，通过不断更新系统状态和测量值的协方差矩阵，生成平滑后的风速和co2浓度数据，确保输入碳通量计算模型的数据精度。

12、可选的，所述s3中的高阶谱分析技术表示为：

13、，其中，表示双谱，是风速和浓度扰动信号的二阶自相关函数，和为频率变量。

14、可选的，所述多变量回归方法表示为：

15、，其中，和是模型参数，反映线性和非线性成分在碳通量计算中的权重。

16、可选的，所述s4具体包括：

17、微气候因子数据采集：实时采集森林生态系统中的微气候因子数据，包括温度、湿度、大气压力以及光照强度，这些数据与碳通量数据同步采集，确保分析过程中的数据一致性；

18、基于广义加性分析方法进行高维耦合模型(gam)的构建，高维耦合模型表示为：

19、，

20、其中，分别为非线性平滑函数，用于捕捉每个因子的非线性效应，是温度与湿度的交互项，捕捉两者的联合影响；

21、实时数据输入与动态耦合关系计算：将实时采集的微气候因子数据输入至高维耦合模型，计算得出微气候因子变化对碳通量的影响系数，影响系数的计算基于模型预测值与实际测量值之间的差异，公式为：，其中，为模型预测的碳通量值，为实际测量的碳通量值。

22、可选的，所述非线性平滑函数还包括自适应调整，所述非线性平滑函数设计为自适应函数，包括，其形状和复杂度根据实时环境数据动态调整，引入自适应权重因子，由数据驱动决定，以便更灵活地适应季节性和环境变化，表示为：，其中，是传统样条平滑函数形式，表示时间𝑡时刻的某个微气候因子的瞬时值，是由历史数据趋势和实时数据波动率决定的自适应权重因子。

23、可选的，所述自适应权重因子基于变异系数进行调整，在每个时间步长,计算微气候因子的变异系数：，其中，是微气候因子的标准差，是其均值，根据变异系数的大小，动态调整自适应权重因子的权重，增强模型对高变异性数据的响应能力。

24、可选的，所述根据高维耦合模型计算出的影响系数，确定碳通量计算模型的参数调整值，调整碳通量计算模型中的参数，实时修正碳通量的计算结果具体包括：

25、影响系数计算与参数调整的关联：高维耦合模型输出的影响系数表示在时间时刻，由于微气候因子的变化对碳通量预测结果的偏差，为了确保碳通量计算模型的准确性，需要根据引入关键参数调整碳通量计算模型，关键参数包括协方差系数、时间滞后参数；

26、所述协方差系数的调整通过修正碳通量计算模型中的协方差系数，以反映微气候因子对碳通量预测的影响，当通过高维耦合模型计算出的影响系数为正时，表示当前的碳通量模型低估了实际的碳通量，因此增加的值；反之，当为负时，表示模型高估了碳通量，则减少的值，这种调整通过一个步长系数控制调整的幅度，以确保模型能动态响应微气候因子的变化，从而提高预测精度；

27、所述时间滞后参数的调整用于捕捉碳通量响应微气候因子变化的时间延迟，通过计算影响系数随时间的变化率，确定是否需要调整的值，如果随时间变化敏感（变化率较大），则表示碳通量对微气候因子的反应存在时间滞后，需通过调整来准确反映滞后关系；

28、实时修正碳通量计算结果：根据和，重新计算瞬时碳通量，表示为：

29、，其中，为修正后的碳通量值，为时间滞后修正后的误差项。

30、一种森林生态系统的碳通量自动测定系统，用于实现上述的一种森林生态系统的碳通量自动测定方法，包括：

31、多层次传感器网络：由分布在森林生态系统不同位置的红外气体分析仪和超声风速仪组成，用于实时采集大气中的co2浓度和垂直风速数据，并通过无线网络将数据传输至中央控制单元；

32、数据预处理模块：用于对采集到的原始数据进行多重预处理，包括数据清洗和时间同步；

33、碳通量计算模块：基于涡度相关法和高阶谱分析技术，结合广义加性分析技术，实时计算森林生态系统与大气之间的瞬时碳通量，并分析碳通量与微气候因子之间的动态耦合关系；

34、参数动态调整模块：根据高维耦合模型计算出的影响系数，动态调整碳通量计算模型中的协方差系数和时间滞后参数，以实时修正碳通量的计算结果，确保测定结果的精确性和长期稳定性。

35、本发明的有益效果：

36、本发明，通过在森林生态系统中布设高精度的传感器网络，实时采集风速和co2浓度数据，并利用碳通量计算模型对数据进行处理，提高了碳通量测定的精度，结合涡度相关法和高阶谱分析技术的瞬时碳通量计算方法，能够实时捕捉碳通量的动态变化，提供高时间分辨率的测定结果。

37、本发明，通过分析森林生态系统中的碳通量与微气候因子（温度、湿度、大气压力、光照）之间的动态耦合关系，利用改进的广义加性模型（gam）构建高维耦合模型，该模型不仅捕捉了微气候因子与碳通量之间的复杂非线性关系，还通过引入自适应平滑函数，根据实时环境数据动态调整模型参数，提高了碳通量测定对环境变化的敏感性和响应能力，自适应调整机制确保了在不同季节、时间和天气条件下，碳通量测定结果的稳定性和精确性。

38、本发明，根据高维耦合模型计算出的影响系数 ，动态调整碳通量计算模型中的关键参数，这种调整机制通过对模型参数进行实时修正，使碳通量计算结果能够准确反映当前的森林碳交换状况，确保了碳通量测定系统在面对复杂、变化多端的微气候环境时，仍然能够提供高精度的测定结果，具有显著的实际应用价值。