[发明专利]一种生成完整的辐射要素空间数据集的方法

权利要求书

1.一种生成完整的辐射要素空间数据集的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，从待研究区域内的观测站中获取各辐射要素观测数据和日照时数观测数据，且模型参数化过程中使用的观测数据的获取站点位于同一体系下，其中，辐射要素观测数据包括总辐射观测数据、散射辐射观测数据和光合有效辐射观测数据；

S2，根据总辐射观测数据和日照时数观测数据选取总辐射扩展模型并进行模型参数化，得到参数化的总辐射扩展模型；根据所述参数化的总辐射扩展模型，利用日照时数观测数据对总辐射观测数据进行扩展，得到总辐射扩展数据；

S3，根据总辐射观测数据和散射辐射观测数据选取散射辐射扩展模型并进行模型参数化，得到参数化的散射辐射扩展模型；根据所述参数化的散射辐射扩展模型，利用S2中得到的总辐射扩展数据对散射辐射观测数据进行扩展，得到散射辐射扩展数据；

S4，根据光合有效辐射观测数据和总辐射观测数据选取光合有效辐射扩展模型并进行模型参数化，得到参数化的光合有效辐射扩展模型；根据所述参数化的光合有效辐射扩展模型，利用S2中得到的总辐射扩展数据对光合有效辐射观测数据进行扩展，得到光合有效辐射扩展数据；

S5，基于S2中得到的总辐射扩展数据、S3中得到的散射辐射扩展数据以及S4中得到的光合有效辐射扩展数据，利用Spitters模型估算得到散射光合有效辐射扩展数据；

S6，对总辐射扩展数据、散射辐射扩展数据、光合有效辐射扩展数据和散射光合有效辐射扩展数据分别进行空间插值计算，得到待研究区域尺度完整的辐射要素空间数据集。

2.根据权利要求1所述的生成完整的辐射要素空间数据集的方法，其特征在于，S1中，所述观测站包括气象局观测站和生态系统研究网络观测站，所述气象局观测站包括多个总辐射观测站、散射辐射观测站和日照时数观测站，所述生态系统研究网络观测站包括多个光合有效辐射观测站和总辐射观测站。

3.根据权利要求1所述的生成完整的辐射要素空间数据集的方法，其特征在于，S2中，所述总辐射扩展模型为Angstrom模型，如下所示：

式中：k_t为晴空指数，n和N分别代表实际日照时数和可能日照时数；Q和Q’分别代表总辐射和天文辐射；a和b是待定系数；其中，可能日照时数和天文辐射可以利用每个站的地理纬度和太阳赤纬计算得到。

4.根据权利要求3所述的生成完整的辐射要素空间数据集的方法，其特征在于，S3中，所述散射辐射扩展模型为Boland模型，如下所示：

式中：k_d为散射比例，Q_d为散射辐射，c和d为待定系数。

5.根据权利要求3所述的生成完整的辐射要素空间数据集的方法，其特征在于，S4中，所述光合有效辐射扩展模型为PAR模型，如下所示：

PAR＝[e+f·ln(k_t)]·Q

式中：PAR为光合有效辐射，e和f为待定系数。

6.根据权利要求1所述的生成完整的辐射要素空间数据集的方法，其特征在于，S6中，采用ANUSPLIN软件进行空间插值计算。

7.根据权利要求6所述的生成完整的辐射要素空间数据集的方法，其特征在于，S6包括如下步骤：

S601，利用ArcGIS完成辅助数据的处理，包括站点经纬度、高程提取；

S602，利用Matlab进行总辐射、散射辐射、光合有效辐射和散射光合有效辐射数据的预处理，包括异常值剔除、数据插补和统计；

S603，在Matlab中进行总辐射、散射辐射、光合有效辐射和散射光合有效辐射数据的格式化输出，以及ANUSPLIN参数文件的编写；

S604，利用ANUSPLIN进行总辐射、散射辐射、光合有效辐射和散射光合有效辐射空间插值：调用Splina模块拟合样条函数，Lapgrd模块进行空间插值；

S605，利用Python完成总辐射、散射辐射、光合有效辐射和散射光合有效辐射空间数据的后期处理，包括将ANUSPLIN输出的文本文件转换为GRID文件、定义投影。