[发明专利]一种气候变化条件下的沙漠演替预测方法

说明书

本发明公开了属于沙漠治理技术领域的一种气候变化条件下的沙漠演替预测方法。获取历史归一化植被指数(NDVI)月尺度格点数据，通过自组织映射方法，得出特定区域的三类土地类型，即沙漠、绿洲、及沙漠‑绿洲过渡带；提取对应类型所处区域范围内的历史降雨数据；构建多模型贝叶斯判别集合框架，并将提取的历史降雨数据用于该框架的验证；利用训练好的多模型贝叶斯判别集合框架，对未来气候变化条件下的沙漠、绿洲、沙漠‑绿洲过渡带之间的演替进行预测。本发明利用多模型贝叶斯判别集合框架可有效处理全球气候模型降雨预测数据中存在的大量不确定性，并从统计角度较为客观地预测选定区域在气候变化条件下的沙漠演替。为沙漠治理提供技术支持。

技术领域

本发明属于沙漠治理技术领域，特别涉及一种气候变化条件下的沙漠演替预测方法。

背景技术

沙漠扩张不仅会使受影响地区生态环境恶化，土地承载力下降，也会对核心区域及其周边地区的社会经济生活产生深远影响；另一方面，全球气候变暖使得极端气候事件频发；沙漠周边地区干旱风险巨大。因此，分析未来沙漠对气候变化的响应对沙漠周边地区的可持续发展具有重要意义。

现有的气候变化条件下沙漠演替预测方法主要基于未来的降雨模拟格点数据，根据所设定的阈值，识别出特定区域的沙漠范围；在此基础上，利用全球气候模型所预测的未来一百年的降雨数据，实现对该区域沙漠的扩张或缩减的演替的预测。然而，现有方法存在以下不足：(1)阈值的设定过于主观；(2)缺乏沙漠-绿洲过渡带的相关定义；(3)难以处理全球气候模型模拟结果的不确定性，无法取得理想的演替预测效果。

发明内容

本发明的目的是提出一种气候变化条件下的沙漠演替预测方法，其特征在于，该气候变化条件下的沙漠演替预测方法，包括如下步骤：

步骤一：获取最近10年归一化植被指数(NDVI)月尺度格点数据，通过自组织映射方法，得出特定区域的三类土地类型，即沙漠、绿洲、及沙漠-绿洲过渡带；

步骤二：获取多套全球气候模型所模拟的月尺度降雨数据，并基于上述三类土地类型，提取对应类型所处区域范围内的历史降雨数据；

步骤三：利用混合高斯模型拟合对应类型的降雨数据统计分布，所述混合高斯模型所涉及到的参数包含正态分布权重系数、均值、及方差；

步骤四：基于上述拟合的、与各类型相对应的混合高斯分布，构建多模型贝叶斯判别集合框架，并将提取的历史降雨数据用于该框架的验证；

步骤五：输入多套全球气候模型降雨预测数据，并利用构建并训练好的多模型贝叶斯判别集合框架，对未来气候变化条件下的沙漠、绿洲、沙漠-绿洲过渡带之间的演替进行预测。

所述步骤一中的自组织映射方法，是指通过寻找最优参考矢量集合以对输入数据集合进行分类，并对每个参考矢量所对应的连接权向量进行训练，实现自适应调整网络，从而完成模式分类。其中权向量变化可表示为：

式中，η为学习率，ti为相邻神经元与胜出神经元的拓扑距离，tmax为相邻神经元与胜出神经元的最大拓扑距离，w为权向量，w^old为上一状态所对应的权向量，d_i为待输入的多维数据向量。

所述步骤三中的混合高斯模型拟合对应类型的降雨数据统计分布是指利用混合高斯模型实现各土地类型所对应降雨数据统计分布的有效模拟。其密度函数可表示为：