本发明涉及遥感与生态水文学研究领域，具体而言，特别涉及一种结合遥感数据评估林地覆被变化对区域蒸散发影响的方法。
背景技术：
过去300年间，全球各地区的土地覆被发生显著变化，并深刻影响陆地生态系统的水循环过程。其中，由于人类活动的影响，林地变化最为显著。观测数据以及模型模拟结果表明，量化土地覆被对水循环影响的关键且最敏感的植被特征因子是林地覆被率。此外，文献“responseofmeanannualevapotranspirationtovegetationchangesatcatchmentscale[zhangetal.,2001]”在前人研究基础上提出一个可适用于全球范围内的半经验方法，简称zhang-curve，该方法将林地覆盖率与区域蒸散发相结合。然而由于缺乏连续一致的大范围观测数据，如何量化林地覆被变化对区域蒸散发影响仍然是生态水文研究面临的难题。随着遥感科学理论的发展和应用领域的深入，利用遥感观测的土地覆被数据成为研究土地覆被变化对水循环影响的重要手段。现阶段越来越多遥感数据采用覆被率表征各网格单元的土地覆被变化过程。相比于采用单一的植被指数表征土地覆被变化，采用覆被率的表征方式更能反映网格内土地覆被变化，从而更有效反映区域内土地覆被的时空变化特征。虽然这类遥感数据包含较为全面的土地覆被类型，但仍缺乏表征林地覆被率的遥感数据。
本发明涉及的参考文献为：
[1]zhang,l.,w.r.dawesandg.r.walker,responseofmeanannualevapotranspirationtovegetationchangesatcahthmentscale.waterresourcesresearch,2001.37(3):p.701-708.
[2]song,x.,etal.,globallandchangefrom1982to2016.nature,2018.560(7720):p.639-643.
技术实现要素：
针对现有技术中的不足，本发明基于生态学原理构建遥感数据的土地覆被类型之间的关系，提出一种提取遥感数据中林地覆被率的公式，并引入一种基于林地覆被计算蒸散发的公式，通过结合两者提出了一种结合遥感数据评估林地覆被率对区域蒸散发影响的方法。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种基于遥感数据评估林地覆被变化对区域蒸散发影响的方法，包括以下步骤：
步骤1，识别土地覆被遥感数据的年林地覆被率fwl，实现方式包括以下子步骤，
步骤1.1，将遥感数据的土地覆被类型归为三种覆被类型ht、st和bt，ht指植被高度较高的植物类型，st指植被高度较低的植物类型，bt指裸地类型；
统计各网格单元的年ht覆被率fht，各网格单元的年st覆被率fst，各网格单元的年ht覆被率fht、年bt覆被率fbt、年st覆被率fst满足fht fbt fst＝100％；
建立各网格单元的年林地覆被率表达式，
式中，
步骤1.2，根据网格单元中三种植被类型的比例和分布遵循的生态原理，基于相应条件约束，建立以下林地提取公式，
式中，rmin，a，以及b为无量纲参数；
步骤1.3，基于步骤1.2建立的林地提取公式，采用区域林地面积的观测值进行参数率定；
步骤1.4，根据步骤1.3的率定结果和步骤1.2所得表达式，得到各网格单元的年林地覆被率；
步骤2，根据年平均降水p，采用基于林地覆被率fwl的蒸散发公式计算区域年蒸散发et；
步骤3，评估林地覆被变化对区域蒸散发的影响，表达式为
etcon-ref＝f(fcon-fref,map)
式中，fcon为评估期的年林地覆被率，fref为基准期的年林地覆被率，map为整个研究期的多年平均降水，etcon-ref为评估期与基准期之间林地覆被变化所引起的年平均蒸散发变化，f()表示所述基于林地覆被率fwl的蒸散发公式的相应影响关系函数。
而且，步骤1.3采用纳什效率系数、决定系数和百分比偏差评价率定结果。
而且，采用以下基于林地覆被率fwl的年蒸散发公式计算区域年蒸散发，表达式为
式中，et为年平均蒸散发，p为年平均降水。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
提出一种提取遥感数据中林地覆被率的方法，解决缺乏林地遥感数据的问题；基于提取得到的各网格单元的林地覆被率，结合一种基于林地覆被率计算区域蒸散发的半经验方法用于评估林地对区域蒸散发的影响，两者结合更有助于揭示林地与区域蒸散发之间的关系，由此提出了评估林地变化对区域蒸散发影响的新方法。并且本发明具有参数少，结构简单等特点，因此具有较好的适用性。本发明简单且实用，可用于识别遥感数据中林地覆被率变化并评估全球土地覆被变化对水循环的影响，更有效地识别蒸散发时空连续变化过程。利用连续一致的遥感观测数据作为林地数据能更准确且全面地评估林地变化对区域蒸散发所带来的持续影响，为土地利用决策提供重要科学依据，实现流域水土资源和谐开发利用。
附图说明
图1为本发明实施例的流程图；
图2为本发明实施例的基准期与评估期之间林地变化与蒸散发变化关系图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例详细说明本发明技术方案。
实施例选取“globallandchangefrom1982to2016[songetal.,2018]”提供的avhhrvcf遥感数据为研究实例。研究区域为全球陆面区域(不包括南极洲)，研究时间序列为1982-2016年。
实施例提供的一种基于生态学原理提取遥感数据中林地覆盖率并评估其变化对区域蒸散发影响的方法，包括以下步骤：
步骤1识别全球土地覆被遥感数据(avhhrvcf)的年林地覆被率fwl。
步骤1.1将遥感数据的土地覆被类型归为三种覆被类型(ht，st，bt)，ht指植被高度较高的植物类型(包括常绿阔叶林，常绿针叶林等)，st指植被高度较低的植物类型(包括灌木林，c3，c4类型的草本植物)，bt指没有植被的裸地类型(包括城市)。
各网格单元的年ht覆被率(fht，％)表达式为：
式中：n为遥感数据的ht植被类型个数，
各网格单元的年st覆被率(fst，％)表达式为：
式中：n为遥感数据的st植被类型个数，
各网格单元的年ht，bt，st覆被率应满足以下关系：
fht fbt fst＝100％(3)
由于st以及ht植物覆被包含林地(wl)，因此可采用下式表达各网格单元的年林地覆被率
式中：
实施例中，将avhhrvcf遥感数据所提供的土地覆被类型归类为ht，bt，st。由于avhrrvcf的植被类型符合ht以及st的个数都只有一个，分别对应tc以及sv类型，因此各网格单元内，fht以及fbt的表达式为
fht＝ftc；fst＝fsv
式中：ftc为avhhrvcf数据中tc覆被类型的覆被率(％)，fsv为avhhrvcf数据中sv覆被类型的覆被率(％)。
步骤1.2由于网格单元中三种植被类型(ht，st，bt)的比例和分布遵循某些生态原理，
其中，f()表示
两者关系建立在两个生态学原理上。第一个原理是，由于0≤fht≤fwl≤fht fst和
另一个原理是，在极端边界条件下满足以下关系：
以及满足：
基于这些条件约束，提出以下表示式，
式中：
采用区域林地面积的观测值进行参数率定，采用三种指标：纳什效率系数(nse)，决定系数(r2)，百分比偏差(pbias)评价率定结果，表达式分别是：
式中：
实施例中，根据粮食及农业组织(fao)提供的全球各国林地调查数据，选取林地面积前三十的国家林地数据作为观测值，对式(11)进行参数率定与检验。其中，2015年的林地数据用于参数率定，2010年以及2005年的林地数据用于参数检验。
采用纳什效率系数(nse)，决定系数(r2)，百分比偏差(pbias)评价参数率定的效果。
参数检验和验证效果如表1所示：
表1
步骤1.3将已率定的式(11)带入式(4)，可得各网格单元的年林地覆被率fwl。
实施例，式(11)输入avhhrvcf遥感数据，得到
步骤2
采用文献“responseofmeanannualevapotranspirationtovegetationchangesatcatchmentscale[zhangetal.,2001]”提出基于林地覆被率fwl的蒸散发公式计算区域年蒸散发，表达式为
式中：et为年平均蒸散发，p为年平均降水。
步骤3评估林地覆被变化对区域蒸散发的影响，表达式为
etcon-ref＝et(fcon-fref,map)(16)
式中：fcon为评估期的年林地覆被率(％)，fref为基准期的年林地覆被率，fcon和fref根据步骤1.3中公式计算；map为整个研究期的多年平均降水，etcon-ref为评估期与基准期之间林地覆被变化所引起的et变化，f()表示如式(15)所述基于林地覆被率fwl的蒸散发公式的相应影响关系函数。
计算区域蒸散发变化时，将整个研究期(包含评估期和基准期)的多年平均降水作为蒸散发公式的降水输入，保持降水输入不变以剥离气候变化对蒸散发的影响，从而得到土地利用变化对区域蒸散发的影响。
实施例中，将过去1982-2016年提取为7个阶段(1982-1986，1987-1991，1992-1996，1997-2001，2002-2006，2007-2011，2012-2016)，其中1982-1986年作为基准期，其余6个阶段作为评估期，采用基于林地覆被率fwl的蒸散发公式(zhang-curve)计算每个阶段的蒸散发，表达式为
式中：et为基准期(评估期)的年平均蒸散发，fwl为基准期(评估期)的年平均林地覆被率，map为1982-2016年平均降水。
基准期与评估期之间土林地变化所引起的区域蒸散发变化的表达式为
δet＝etcon-etref
选取全球1982～2016年为研究实例，其中1982-1986年为基准期，1987-1991，1992-1996，1997-2001，2002-2006，2007-2011，2012-2016为评估期。结果表明(图2)，过去35年，全球土地覆被变化引起蒸散发经历从减少到增加的过程，这与人类活动息息相关。相比于1982-1986年，2012-2016年的全球土地覆被变化引起蒸散发增加了164.1km3·yr–1。
可见，本发明提出评估林地覆被变化对区域蒸散发影响的方法采用连续一致的遥感观测数据，能反映土地覆被变化对区域蒸散发的持续影响。
具体实施时，本发明技术方案提出的方法可由本领域技术人员采用计算机软件技术实现自动运行流程，实现方法的系统装置例如存储本发明技术方案相应计算机程序的计算机可读存储介质以及包括运行相应计算机程序的计算机设备，也应当在本发明的保护范围内。
在一些可能的实施例中，提供一种基于遥感数据评估林地覆被变化对区域蒸散发影响系统，包括以下模块，
第一模块，用于识别土地覆被遥感数据的年林地覆被率fwl，实现方式包括以下子步骤，
步骤1.1，将遥感数据的土地覆被类型归为三种覆被类型ht、st和bt，ht指植被高度较高的植物类型，st指植被高度较低的植物类型，bt指裸地类型；
统计各网格单元的年ht覆被率fht，各网格单元的年st覆被率fst，各网格单元的年ht覆被率fht、年bt覆被率fbt、年st覆被率fst满足fht fbt fst＝100％；
建立各网格单元的年林地覆被率表达式，
式中，
步骤1.2，根据网格单元中三种植被类型的比例和分布遵循的生态原理，基于相应条件约束，建立以下林地提取公式，
式中，rmin，a，以及b为无量纲参数；
步骤1.3，基于步骤1.2建立的林地提取公式，采用区域林地面积的观测值进行参数率定；
步骤1.4，根据步骤1.3的率定结果和步骤1.2所得表达式，得到各网格单元的年林地覆被率；
第二模块，用于根据年平均降水p，采用基于林地覆被率fwl的蒸散发公式计算区域年蒸散发et；
第三模块，用于评估林地覆被变化对区域蒸散发的影响，表达式为
etcon-ref＝f(fcon-fref,map)
式中，fcon为评估期的年林地覆被率，fref为基准期的年林地覆被率，map为整个研究期的多年平均降水，etcon-ref为评估期与基准期之间林地覆被变化所引起的年平均蒸散发变化，f()表示所述基于林地覆被率fwl的蒸散发公式的相应影响关系函数。
在一些可能的实施例中，提供一种基于遥感数据评估林地覆被变化对区域蒸散发影响系统，包括处理器和存储器，存储器用于存储程序指令，处理器用于调用存储器中的存储指令执行如上所述的一种基于遥感数据评估林地覆被变化对区域蒸散发影响方法。
在一些可能的实施例中，提供一种基于遥感数据评估林地覆被变化对区域蒸散发影响系统，包括可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序执行时，实现如上所述的一种基于遥感数据评估林地覆被变化对区域蒸散发影响方法。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
1.一种基于遥感数据评估林地覆被变化对区域蒸散发影响的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，识别土地覆被遥感数据的年林地覆被率fwl，实现方式包括以下子步骤，
步骤1.1，将遥感数据的土地覆被类型归为三种覆被类型ht、st和bt，ht指植被高度较高的植物类型，st指植被高度较低的植物类型，bt指裸地类型；
统计各网格单元的年ht覆被率fht，各网格单元的年st覆被率fst，各网格单元的年ht覆被率fht、年bt覆被率fbt、年st覆被率fst满足fht fbt fst＝100％；
建立各网格单元的年林地覆被率表达式，
式中，
步骤1.2，根据网格单元中三种植被类型的比例和分布遵循的生态原理，基于相应条件约束，建立以下林地提取公式，
式中，rmin，a，以及b为无量纲参数；
步骤1.3，基于步骤1.2建立的林地提取公式，采用区域林地面积的观测值进行参数率定；
步骤1.4，根据步骤1.3的率定结果和步骤1.2所得表达式，得到各网格单元的年林地覆被率；
步骤2，根据年平均降水p，采用基于林地覆被率fwl的蒸散发公式计算区域年蒸散发et；
步骤3，评估林地覆被变化对区域蒸散发的影响，表达式为etcon-tef＝f(fcon-fref,map)
式中，fcon为评估期的年林地覆被率，fref为基准期的年林地覆被率，map为整个研究期的多年平均降水，etcon-ref为评估期与基准期之间林地覆被变化所引起的年平均蒸散发变化，f()表示所述基于林地覆被率fwl的蒸散发公式的相应影响关系函数。
2.如权利要求1所述基于遥感数据评估林地覆被变化对区域蒸散发影响的方法，其特征在于：步骤1.3采用纳什效率系数、决定系数和百分比偏差评价率定结果。
3.如权利要求1或2所述基于遥感数据评估林地覆被变化对区域蒸散发影响的方法，其特征在于：采用以下基于林地覆被率fwl的年蒸散发公式计算区域年蒸散发，表达式为
式中，et为年平均蒸散发，p为年平均降水。
技术总结