一种基于水碳耦合的流域植被空间分布优化方法及系统与流程

本技术涉及流域生态管理，具体涉及一种基于水碳耦合的流域植被空间分布优化方法及系统。

背景技术：

1、流域植被配置是生态修复和水土保持工程中的关键环节。目前，在进行流域植被配置时，主要依赖人工经验或单一生态模型进行评估。

2、常用的水文模型（如swat）能够较好模拟流域水循环过程，但缺乏对碳循环过程的细致刻画；而碳汇评估模型（如invest碳模块）通常基于简化参数，难以反映植被蒸腾与光合作用之间的动态耦合关系。在实际应用中，若单独优化碳汇，往往导致高耗水植被比例过高，引发区域水分亏缺；若单独考虑节水，又可能牺牲生态系统的固碳潜力。这种水碳功能割裂的评估方式，难以支撑水碳协同的植被配置决策。

3、此外，现有的植被空间优化方法多基于子流域或统计单元进行植被比例调整，忽略了网格尺度上的空间显式分布特征。植被斑块的形状、聚集度等空间格局指标对地表径流汇流及微气候具有显著影响，但现有优化算法难以将这些空间格局指标作为变量纳入计算。

4、更为重要的是，植被配置优化通常基于历史气候数据静态制定。面对未来气候变化情景，现有方法缺乏对配置方案气候鲁棒性的评估机制。导致某些在当前气候下最优的方案，在未来干旱或极端降水情景下可能失效，甚至造成生态工程失败。

5、最后，高精度的水碳耦合过程模型单次模拟耗时较长，而空间优化需要数万次的迭代计算。现有技术在处理高精度过程模型与大规模优化计算之间的矛盾时，缺乏有效的加速策略，导致优化方案难以在实际工程中落地应用。

6、因此，亟需一种能够兼顾水碳耦合机理、实现空间显式格局优化、并具有气候适应性的流域植被空间分布优化方法。

技术实现思路

1、本技术提供一种基于水碳耦合的流域植被空间分布优化方法及系统，可以解决现有技术中存在的植被配置方案难以实现水碳协同优化、空间优化方法未能充分考虑植被空间组合效应、以及配置结果缺乏对气候变化适应性技术问题。

2、第一方面，本技术实施例提供基于水碳耦合的流域植被空间分布优化方法，包括以下步骤：

3、获取流域的基础地理数据、气象历史数据及未来气候情景数据；

4、构建生态系统水碳耦合模型，所述模型用于模拟不同植被空间分布下的水文循环过程与碳循环过程，并输出水碳通量模拟结果；

5、构建人工神经网络代理模型，利用所述水碳耦合模型生成的样本数据进行训练，用于预测植被空间分布方案的水碳通量；

6、建立多目标优化模型，设定优化目标至少包括最大化碳汇量和最小化水分消耗强度；

7、利用多目标优化算法结合所述人工神经网络代理模型对基于网格编码的植被空间分布方案进行迭代寻优，并在迭代过程中执行动态校准步骤：每隔预先设定的迭代代数，选取当前种群中预设比例或预设数量的方案调用所述水碳耦合模型进行模拟，将水碳耦合模型模拟结果与代理模型预测结果进行对比，若误差超过预先设定的误差阈值则重新训练所述人工神经网络代理模型；

8、输出优化后的植被空间分布方案，所述方案用于指导流域内的植被种植与生态修复工程配置。

9、结合第一方面，在一种实施方式中，所述建立多目标优化模型还包括气候适应性目标：

10、引入所述未来气候情景数据，计算各优化方案在不同气候情景下的气候鲁棒性指数；

11、将所述气候鲁棒性指数作为优化目标的约束条件或权重因子，筛选具有气候适应性的植被空间分布方案。

12、结合第一方面，在一种实施方式中，所述气候鲁棒性指数的计算公式为：

13、；

14、其中，cri为气候鲁棒性指数，和分别为方案在中等排放情景和高排放情景下的综合适应度值，cri越接近1表示方案的气候稳定性越高。

15、结合第一方面，在一种实施方式中，所述构建水碳耦合模型具体包括：

16、整合分布式水文模型与碳循环模型，将水文模型模拟的土壤含水量变量作为碳循环模型中水分胁迫因子的输入，实现水循环过程与碳循环过程的动态耦合；

17、采用多源数据对模型参数进行率定和验证，所述多源数据包括地面观测数据和遥感产品数据。

18、结合第一方面，在一种实施方式中，所述植被空间分布方案的生成过程具体包括：

19、将流域划分为规则网格单元，每个网格单元独立设置植被类型编码及对应的植被生理参数；

20、所述植被生理参数包括叶面积指数、根系深度和水分利用效率；通过改变网格单元的植被类型编码，生成不同的植被空间分布方案。

21、结合第一方面，在一种实施方式中，所述方法还包括景观生态学评估步骤：

22、基于所述植被空间分布方案计算景观生态学指标，所述指标至少包括斑块形状指数、聚集度指数和边缘密度；

23、将所述景观生态学指标作为表征植被空间格局的特征变量，纳入所述多目标优化模型的评估函数或约束条件中，分析其对流域水碳平衡的综合影响。

24、结合第一方面，在一种实施方式中，所述人工神经网络代理模型的训练过程包括：

25、使用水碳耦合模型随机生成多组植被分布方案及其对应的水碳通量模拟结果，构成训练数据集；

26、将训练数据集划分为训练集和验证集，对人工神经网络进行训练，直至验证集的预测精度满足预先设定的精度阈值。

27、结合第一方面，在一种实施方式中，所述利用多目标优化算法对植被空间分布方案进行迭代更新具体包括：

28、采用遗传算法，对植被类型编码矩阵进行交叉和变异操作；

29、所述变异操作包括：随机选择植被斑块的边界网格单元，改变其植被类型编码，以调整斑块形状指数和聚集度指数。

30、第二方面，本技术实施例提供了一种基于水碳耦合的流域植被空间分布优化系统，包括：

31、数据获取模块，用于获取流域的基础地理数据、气象历史数据及未来气候情景数据；

32、模型构建模块，用于构建生态系统水碳耦合模型及人工神经网络代理模型；

33、优化计算模块，用于建立多目标优化模型，并利用多目标优化算法结合所述人工神经网络代理模型对植被空间分布方案进行迭代寻优，执行如权利要求1所述的动态校准步骤；

34、输出模块，用于输出优化后的植被空间分布方案及对应的水碳效益评估结果；

35、所述系统用于执行所述的方法。

36、第三方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的方法。

37、本技术实施例提供的技术方案带来的有益效果包括：

38、通过构建生态系统水碳耦合模型及人工神经网络代理模型，利用多目标优化算法结合所述人工神经网络代理模型对基于网格编码的植被空间分布方案进行迭代寻优，并在迭代过程中执行动态校准步骤的技术方案，解决了相关技术中植被配置水碳功能割裂、空间优化计算效率低以及高精度过程模型与大规模优化计算之间存在矛盾的技术问题，实现了流域植被空间分布的水碳协同高效优化，在保证模拟精度的前提下显著降低了计算成本，且优化后的方案具有气候适应性，可用于指导流域内的植被种植与生态修复工程配置。