[发明专利]沙漠化动态模拟模型的构建及应用

权利要求书

1.一种沙漠化动态模拟模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）选择气候、土壤水分、人口、经济、畜牧业、土地利用作为模拟区域沙漠化动态演变的驱动因子，以植被NPP作为衡量沙漠化变化以及不同驱动力作用的共性指标；

（2）基于气象站点数据，LUCC数据，GDP数据、城镇化率数据、净迁入人口数据，羊、大牲畜的出生率数据、出生成活率数据、死亡率数据、自宰自食率数据、出售率数据，城镇人口数据、城镇人口人均建设用地数据，退耕还林数据、未利用地植树造林的政策数据，收集各驱动因子的数据并进行栅格化；

（3）量化气候、土壤水对植被NPP的影响，量化经济、人口对植被NPP的影响，量化放牧对植被NPP的影响，量化土地利用对植被NPP的影响；

（4）汇总所述驱动因子对植被NPP影响量化后的数据，计算出当年实际NPP的值，并根据不同沙漠化等级对应的NPP范围，来对区域内沙漠化等级进行分类。

2.根据权利要求1所述的沙漠化动态模拟模型的构建方法，其特征在于，在所述步骤（2）中，所述栅格化的分辨率为1km。

3.根据权利要求1所述的沙漠化动态模拟模型的构建方法，其特征在于，在所述步骤（3）中，所述量化气候、土壤水对植被NPP的影响的步骤如下：

a. 基于气象站点的月降雨、平均气温数据，根据Penman-Monteith模型计算的PET数据，逐月建立PET与降雨、平均气温的拟合方程，进行逐月PET模拟；并根据PET模拟结果，计算植被NPP模拟的水分、温度限制因子数据；

b. 基于降雨、平均气温、PET、土壤沙粒含量、土壤粘粒含量数据，根据CASA模型的土壤水分模块，进行逐土壤水分模拟；

c. 基于LUCC数据计算不同LUCC类型、不同月份的植被对FPAR和最大光能利用率数据；

d. 基于日照时数、水分、温度限制因子、FPAR和最大光能利用率数据，根据CASA模型，计算得出逐月潜在植被NPP；在此基础上，加和得出年潜在植被NPP；

e. 根据当年与上一年潜在植被NPP的差值，计算得出气候变化引起的NPP变化值。

4.根据权利要求1所述的沙漠化动态模拟模型的构建方法，其特征在于，在所述步骤（3）中，所述量化经济、人口对植被NPP的影响的步骤如下：

a. 基于GDP、城镇化率数据，建立城镇化率与GDP之间的拟合方程，用于模拟GDP对城镇化率影响；

b. 基于GDP、净迁入人口数据，建立净迁入人口与GDP之间的拟合方程，用于模拟GDP对净迁入人口的影响；

c. 基于人口出生率、死亡率、净迁入人口数量，模拟得出人口总量；

d. 根据人口总量及城镇化率，模拟得出城镇人口和农村人口数量；

e. 根据农村人口数量及人均樵采量，模拟得出樵采植被的NPP值。

5.根据权利要求1所述的沙漠化动态模拟模型的构建方法，其特征在于，在所述步骤（3）中，所述量化放牧对植被NPP的影响的步骤如下：

a. 基于羊、大牲畜的出生率、出生成活率、死亡率、自宰自食率和出售率模拟羊、大牲畜数量；

b. 将羊以及马、牛等大牲畜统一换算为羊单位用于计算牲畜数量；

c. 利用禁牧率、休牧率以及自由放牧率模拟放牧政策对实际放牧的牲畜数量的影响；

d. 基于LUCC数据，提取草地空间分布图，将实际放牧的羊单位离散到草地栅格图上；

e. 按每个羊单位每天消耗1.8kg含水量14%的标准干草的标准计算放牧引起的NPP降低。

6.根据权利要求5所述的沙漠化动态模拟模型的构建方法，其特征在于，在所述步骤b中，新出生羊的折算比为0.5，大牲畜的折算比为5。