一种糖料蔗种植区域碳汇量计算方法与流程

1.本发明属于农作物生长参数计算领域，特别是涉及一种糖料蔗种植区域碳汇量计算方法及系统。


背景技术：

2.作为陆地生态系统中最重要组成成分的农田生态系统，也是人类活动干预影响最大、也可调控，而且年度碳动态变化最活跃的生态系统。因此，将农田生态系统中的农作物生物量列为碳源/碳汇研究对象，准确分析和估算碳源、汇特征及变化规律，以便降低农田生态系统碳源贡献率及提高碳汇量等一直为国内外研究的热点。鉴于农作物生物量的碳汇是农作物自身固有的特性及其对所生长环境因素的动态变化与人工活动干预程度共同响应的结果。由此可见，农田生态系统的碳汇量包括农作物生物量碳汇、农田土壤碳汇及农作物生产全程的农用物资投入等产生的碳源。
3.糖蔗是蔗糖生产的主要原料，也是陆地表面上种植面积最大、大田生产时间最长的作物，其年单位面积的固碳能力为水稻、小麦、玉米等粮食作物及其它经济作物的3-5倍。
4.当前估算农作物生物量的方法主要有统计分析、遥感模型和生态过程模型：
5.统计分析通过利用作物产量数据、作物经济产量、经济作物含水率和收获系数进行估算。该方法原理简单、数据易获取、大尺度估算便捷，但该方法依赖于秸秆系数，经济产量数据滞后，空间分辨率低。
6.遥感模型借助植被指数、净初级生产力等。具有空间分辨率、快速准确地对多尺度农作物进行估计等优势，但依赖于作物相关指数，无法揭示和模拟作物生理生态过程。
7.生态过程模型——作物生长模型。基于作物生理生态过程机理，充分考虑作物生长全程各阶段的环境条件与人类生产活动干预等，可实现不同环境条件下多尺度生物量的评估。但生态过程模型复杂，作物受环境参数及人类干预机理不是十分清晰，不同尺度环境参数多样且不易获取，给参数调整及模型准确度带来不便。


技术实现要素：

8.本发明的目的是提供一种糖料蔗种植区域碳汇量计算方法，以解决上述现有技术存在的问题。
9.为实现上述目的，本发明提供了一种糖料蔗种植区域碳汇量计算方法，包括：
10.获取糖料蔗种植区域的历史和实时气象资料；
11.采集糖料蔗种植区域的大田数据以及大田生产管理数据；
12.构建气候学估算模型，基于所述气候学估算模型对糖料蔗种植区域的历史和实时光合有效辐射、散射光合有效辐射进行估算；
13.对所述历史和实时光合有效辐射、散射光合有效辐射进行反演及空间细网格化；
14.对所述糖料蔗种植区域进行糖料蔗种植面积遥感估算以及糖料蔗长势分类遥感监测；
15.分别进行糖料蔗生长过程中的光温水生产潜力以及净初级生产力估算、固碳量计算、碳源量计算、碳汇量计算以及吸收二氧化碳当量计算。
16.可选地，获取糖料蔗种植区域的历史和实时气象资料的过程中，基于所述历史和实时气象资料计算气象站不同时段的糖料蔗温度有效系数、有效降水、需水量；所述温度有效系数基于温度区间进行计算，所述有效降水基于实际降雨量以及径流量进行计算，所述需水量基于糖料蔗的需水系数以及蒸散量进行计算。
17.可选地，所述大田数据包括糖料蔗主栽品种在不同水肥条件下的大田生长过程旬、月叶面积指数和生物量鲜重、干重及单位面积有效茎、茎粗、株高、单茎重；
18.所述大田生产管理数据包括糖料蔗种植区域的速效n、p、k肥用量及施肥日期，病虫防治日期及农药用量，农膜用量和机耕、机收柴油用量、灌溉用电量。
19.可选地，构建气候学估算模型的过程包括：
20.分别对地表太阳总辐射、地表散射辐射、光合有效辐射、散射光合有效辐射进行估算；
21.基于所述地表太阳总辐射、所述地表散射辐射、所述光合有效辐射、所述散射光合有效辐射构建所述气候学估算模型。
22.可选地，对所述历史和实时par、散射par进行反演及空间细网格化的过程包括：
23.基于所述地表太阳总辐射、所述地表散射辐射、所述光合有效辐射、所述散射光合有效辐射随季节天气而变化的特性，以及天气变化与经度、纬度、海拔高度、地表反射率的关系，采用反距离权重插值法对糖料蔗种植区域的历年逐旬、月、季、年中太阳总辐射、地表散射辐射、光合有效辐射、散射光合有效辐射值进行推算。
24.可选地，对所述糖料蔗种植区域进行糖料蔗种植面积遥感估算以及糖料蔗长势分类遥感监测的过程包括：
25.基于多源、多时相高分卫星遥感资料和糖料蔗种植野外训练样本区，采用监督分类/非监督分类法提取区域糖料蔗种植遥感面积；
26.采用归一化植被指数法，基于近红外波段的反射值以及为可见光中的红光波段的反射值计算糖料蔗长势平均值；
27.构建糖料蔗长势标准差，计算糖料蔗在某生育期内的长势与所述长势平均值的差值，基于所述差值与糖料蔗长势标准差的大小进行糖料蔗长势评估。
28.可选地，所述光温水生产潜力以及净初级生产力估算的过程包括：
29.基于糖料蔗最大叶面积指数、糖料蔗在不同时段的叶面积指数、糖料蔗生长对应时段的日序光合有效辐射和散射光合有效辐射、非光合器官的无效吸收率、光合作用量子效率、呼吸作用耗损率、含水率、形成1g干物质所需热量进行糖料蔗种植区域的糖料蔗光合生产潜力、光温生产潜力、光温水生产潜力估算；
30.基于糖料蔗的光温水光合生产力、糖料蔗生长性呼吸和维持性呼吸的消耗进行糖料蔗净光合产物计算；
31.基于糖料蔗的生长性呼吸速率与维持性呼吸速率进行糖料蔗呼吸消耗计算。
32.可选地，所述固碳量计算的过程包括：
33.基于糖料蔗的光温生产潜力推算糖料蔗通过光合作用吸收、释放co2之间的关系；
34.基于净光合产物各要素原子量推算单位糖料蔗净光合产物的碳占比；
35.基于单位糖料蔗净光合产物的碳占比计算糖料蔗在各时段的累积固碳量。
36.可选地，所述碳源量计算的过程包括：
37.基于糖料蔗生产过程涉及的速效n、p、k肥施放量、病虫防治的农药量及种植时的动力柴油用量，结合不同碳源的碳排放系数估算糖料蔗生产过程的碳源量。
38.可选地，所述碳汇量计算以及吸收二氧化碳当量计算的过程包括：
39.基于糖料蔗生长过程固碳量与糖料蔗生产过程碳源量的差值计算所述碳汇量；
40.基于糖料蔗生长过程固碳量与糖料蔗生产过程碳源量的差值，按c:co2＝12:44比例,计算所述碳汇量折合的吸收二氧化碳当量。
41.本发明的技术效果为：
42.本发明提供一种区域糖料蔗种植碳汇量估算方法，通过利用有限的光合有效辐射观测站点等历史数据，构建基于日照时数的地表太阳辐射、光合有效辐射、散射光合有效辐射气候经验估算模型，解决农林作物碳汇估算模型驱动因子光合有效辐射、散射光合有效辐射长期缺失等难题基础上，基于构建的融合了糖料蔗生物量观测数据、和温度有效系数、有效降水等数据的区域糖料蔗光合、光温、气候生产潜力与固碳估算模型及研发的区域糖料蔗碳汇气象估算业务系统，实现区域糖料蔗生长全程碳汇量的准确估算。
附图说明
43.构成本技术的一部分的附图用来提供对本技术的进一步理解，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
44.图1为本发明实施例中的糖料蔗碳汇量计算方法流程框架图；
45.图2为本发明实施例中的糖料蔗种植区域碳汇量计算系统功能结构图。
具体实施方式
46.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
47.需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
48.实施例一
49.如图1-2所示，本实施例中提供一种糖料蔗种植区域碳汇量计算方法及系统，其中，计算方法包括以下步骤：
50.11)糖料蔗种植区域国家气象站的历史和实时气象资料的获取与处理；
51.12)糖料蔗主栽品种不同水肥条件下的大田生长过程旬、月尺度叶面积指数和生物量鲜重、干重及单位面积有效茎、茎粗、株高、单茎重等大田数据的采集；
52.13)糖料蔗种植区速效n、p、k肥用量及施肥日期，病虫防治日期及农药用量，农膜用量和机耕、机收柴油用量、灌溉用电量等大田生产管理数据的收集；
53.14)基于区域地表太阳总辐射、光合有效辐射(par
t
,下同)、散射光合有效辐射(pard,下同)经验气候学估算模型构建；
54.15)基于par
t
、pard经验气候学模型的糖料蔗种植区历史和实时反演及其空间细网
格化；
55.16)区域年度糖料蔗种植面积遥感估算及区域糖料蔗长势分类遥感监测；
56.17)区域糖料蔗光温水生产潜力、净初级生产力估算；
57.18)区域糖料蔗生长过程固碳量计算；
58.19)区域糖料蔗生产过程的碳源量计算；
59.20)区域糖料蔗生产全程的碳汇量计算；
60.21)区域糖料蔗生产全程的吸收co2当量计算；
61.22)区域糖料蔗碳汇估算业务服务系统。
62.所述步骤11)中，糖料蔗种植区域各气象站的历史和实时气象资料收集与处理，具体过程为：基于中国气象局的“天擎系统”分配权限获取糖料蔗种植区国家气象站历史、实时逐日气象资料，并求算出各国家气象站不同时段温度有效系数、有效降水、糖料蔗需水量等。其中，日序糖料蔗温度有效系数的计算方法为：
[0063][0064][0065]
糖料蔗日序有效降水量pi为实际降雨量p与径流量ro的差值：
[0066]
pi＝p-roꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0067]
径流量ro估算：
[0068][0069][0070]cn
＝93
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0071][0072]
糖料蔗日序需水量etc为糖料蔗需水系数kc与参考作物潜在蒸散量et0的乘积：
[0073]
etc＝et0×
kcꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0074]
其中糖料蔗不同时期需水系数kc如下表所示
[0075][0076]
蒸散量et0计算采用fao推荐的penman-monteith公式
[0077][0078]
式中的qn为净辐射(mj/m2.d)；
△
为饱和水气压与温度曲线的斜率(kpa/℃)；g为土壤热通量，通常忽略不计；γ为干湿表常数(kpa/℃)；t为平均气温(℃)；es、ea分别为饱和、实际水气压(kpa)；v2为2米高风速(m/s)。各参数具体计算如下：
[0079]
实际水汽压ea——是露点温度t
dew
[℃]下的饱和水汽压
[0080][0081]
露点温度t
dew
[℃]——由干球温度(t，取日均温)和日平均相对湿度(u)直接计算所得。
[0082]
t
dew
＝u
×
(0.1980+0.0017
×
t)+0.8400
×
t-19.2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)
[0083]
饱和水汽压es——是日最高气温、日最低气温值时的饱和水汽压的加权平均。
[0084][0085][0086][0087]
v2为2米高风速(m/s)——由10米高风速直接计算：
[0088][0089]
γ为干湿表常数(kpa/℃)：
[0090]
γ＝0.665
×
10-3ap
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(16)
[0091][0092]
h为气象观测站点所在地海拔高度。
[0093]
饱和水气压与温度曲线斜率
△
的计算：
[0094][0095]
为净辐射(mj/m2.d)
[0096]qn
＝q
ns-q
nl
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(19)
[0097][0098]
其中n为计算日的蔗区所在地国家气象站实际日照时数，n为计算日的可照时数，qa为地外辐射值。q
ns
短波辐射，也称为地表太阳总辐射。
[0099]
地外辐射值qa求算：
[0100]
[0101][0102][0103]
式中g0为太阳常数(取值为1367w
·
m-2
)；dr为地球绕日轨道偏心率；为纬度；δ为太阳赤纬；j为日序。
[0104]
可照时数n的求算：
[0105][0106]
ωs为日落时角计算：
[0107][0108]
净长波辐射估算：
[0109][0110]
所述步骤12)中，糖料蔗主栽品种不同水肥条件下的大田生长过程旬、月叶面积指数和生物量鲜重、干重及单位面积有效茎、茎粗、株高、单茎重等大田数据的测量与收集。
[0111]
所述步骤13)中，糖料蔗种植区速效n、p、k肥用量及施肥日期，病虫防治日期及农药用量，农膜用量和机耕、机收柴油用量、灌溉用电量等大田生产管理数据的收集。
[0112]
所述步骤14)中，基于站点地表太阳总辐射、光合有效辐射实测值及日照百分率等，构建区域太阳总辐射、光合有效辐射、散射光合有效辐射经验气候学估算模型，并以此模型估算糖料蔗种植区历史、实时光合有效辐射、散射光合有效辐射。
[0113]
日序地表太阳总辐射q
ns
估算公式：
[0114][0115]
式中式中a、b、c为待定系数，取值分别为0.1526、1.1673、-0.739。
[0116]
日序地表散射辐射qd估算公式：
[0117][0118]
式中kd为散射占总辐射的比重，qd为日序散射，k
t
为日晴空指数。即
[0119]
qd＝(0.8065+0.182k
t-1.914k
t2
)qaꢀꢀꢀꢀ
(29)
[0120][0121]
日序光合有效辐射par
t
估算公式：
[0122]
η
par
＝par
t
/q
t
＝g+h ln k
t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(31)
[0123]
式中g、h为待定系数。在广西取值分别为0.3513、-0.0174。
[0124]
par
t
＝(0.3513-0.0174lnk
t
)q
t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(32)
[0125]
日序散射光合有效辐射pard估算公式：
[0126][0127]
q＝(qd/q
ns
)/k
t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(34)
[0128]
式中β为估算时次的太阳高度角。
[0129][0130]
其中是估算地的地理纬度，δ是估算地当日的太阳赤纬，t为估算地的太阳时角。
[0131]
t＝15
°×
(st-12)
ꢀꢀ
(36)
[0132]
式中st为估算地真太阳时。
[0133]
所述步骤15)中，区域历史和实时par
t
、散射pard反演及其空间细网格化。
[0134]
地表太阳总辐射q
t
、地表散射辐射qd、光合有效辐射par
t
、散射光合有效辐射pard随季节、天气而变特性，而天气要素时空变化又与经度、纬度、海拔高度、地表反射率等密切相关，引用气候资源小网格推算方法和反距离权重插值法推算区域无测站点历年逐旬、月、季、年表太阳总辐射q
t
、地表散射辐射qd、光合有效辐射par
t
、散射光合有效辐射pard值(空间分辨率1＂x 1＂，tif格式):
[0135][0136][0137][0138][0139]
式中h，ω，α，β，k分别代表网格点的经度、纬度、海拔高度、坡度、坡向和地表反射率。
[0140]
所述步骤16)中区域糖料蔗年度种植面积遥感估算及区域糖料蔗长势分类遥感监测。
[0141]
基于多源、多时相高分卫星遥感资料和糖料蔗种植野外训练样本区，采用监督分类/非监督分类法提取区域糖料蔗种植遥感面积。其中区域糖料蔗种植面积遥感信息像元面积计算为应用该高分卫星的空间分辨率sr的平方，即：
[0142]
p
area
＝s
r2
ꢀꢀ
(40)
[0143]
区域糖料蔗种植面积为糖料蔗遥感信息像元数面积的累计：
[0144][0145]
区域糖料蔗长势分类遥感监测采用归一化植被指数法：
[0146]
[0147]
式中r
nir
为近红外波段的反射值，r
vir
为可见光中的红光波段的反射值。
[0148]
区域糖料蔗某一生育期长势多年平均值计算：
[0149][0150]
式中，n为统计年份。
[0151]
区域糖料蔗某一生育期长势与多年平均值的偏差：
[0152][0153]
区域糖料蔗某一生育期长势标准差：
[0154][0155]
区域糖料蔗某一生育期长势评估标准：
[0156]
1)δndvii＞δ长势偏好
[0157]
2)-δ≤δndvii≤δ长势一般
[0158]
3)δndvii＜-δ长势偏差
[0159]
所述步骤17)中，区域糖料蔗光温水生产潜力、净初级生产力估算包括：
[0160]
(1)区域糖料蔗光合生产潜力估算
[0161][0162]
其中l0为糖料蔗最大叶面积指数，li为糖料蔗某时段(n1)的叶面积指数＜1.0，lj为糖料蔗某时段(n2)的叶面积指数≥1.0；par
t
、pard分别为糖料蔗生长对应时段的日序光合有效辐射、散射光合有效辐射；ρ为非光合器官的无效吸收率，取0.1；为光合作用量子效率，取0.281；ω为呼吸作用的耗损率，取0.3；x为含水率，一般取值0.14；h为形成1g干物质所需要的热量，取1.8
×
104j/g。
[0163]
(2)区域糖料蔗光温生产潜力估算
[0164]
[0165]
式中l0为糖料蔗最大叶面积指数，li为糖料蔗某时段(n1)的叶面积指数＜1.0，lj为糖料蔗某时段(n2)的叶面积指数≥1.0；par
t
、pard分别为糖料蔗生长对应时段的日序光合有效辐射、散射光合有效辐射，、f
t-i
、f
t-j
分别为对应日序温度有效系数；ρ为非光合器官的无效吸收率，取0.1；为光合作用量子效率，取0.281；ω为呼吸作用的耗损率，取0.3；x为含水率，一般取值0.14；h为形成1g干物质所需要的热量，取1.8
×
104j/g。
[0166]
(3)区域糖料蔗光温水生产潜力估算
[0167][0168]
式中l0为糖料蔗最大叶面积指数，li为糖料蔗某时段(n1)的叶面积指数＜1.0，lj为糖料蔗某时段(n2)的叶面积指数≥1.0；par
t
、pard分别为糖料蔗生长对应时段的日序光合有效辐射、散射光合有效辐射，、f
t-i
、f
t-j
分别为对应日序温度有效系数；ρ为非光合器官的无效吸收率，取0.1；为光合作用量子效率，取0.281；ω为呼吸作用的耗损率，取0.3；x为含水率，一般取值0.14；h为形成1g干物质所需要的热量，取1.8
×
104j/g；pi为糖料蔗生长季日序有效降水，eti为糖料蔗生长季日序实际需水量。当pi＞eti时，pi与eti差值可延续到i+1、i+2...i+n，直至pi≤etn。
[0169]
(4)糖料蔗净光合产物与呼吸消耗计算
[0170]
糖料蔗净光合生产力为糖料蔗光温水生产潜力与自养呼吸之差：
[0171]
p
n(i)
＝f(par
t
，pard，pi)-rm(i)ꢀꢀꢀ
(49)
[0172]
式中p
n(i)
为糖料蔗净光合生产力，f(par
t
，pard，pi)为糖料蔗光温水光合生产力；rm(i)为糖料蔗维持性呼吸消耗。将糖料蔗逐日净光合生产力进行累积，可得到累积干物质重。生长季结束时的即为糖料蔗净初级生产力：
[0173][0174]
糖料蔗呼吸消耗计算：
[0175]
糖料蔗维持性呼吸速率——
[0176][0177]
式中t(i)计算时段的国家基本气象站、区域气象自动观测站的逐日平均气温(℃)；dm
(i-1)
为出苗后第(i-1)天的干物重(可通过田间试验测试获取)。
[0178]
所述步骤18)中，区域糖料蔗生长过程固碳量计算过程包括：
[0179]
6co2+6h2o
→
光合作用
→
c6h
12
o6+6o2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(53)
[0180]
基于式(47)可推算出糖料蔗通过光合作用吸收co2、释放o2之间的关系。即糖料蔗每固定碳72g，可吸收264gco2。
[0181]
参照净光合产物各要素原子量：c
→
12、h
→
1、o
→
16可推算出单位糖料蔗净光合产物的碳占比为：12/(12+2+16)*100＝40％
[0182]
糖料蔗各时段累积固碳量为：
[0183][0184]
所述步骤19)中，区域糖料蔗生产过程的碳源量计算的过程包括：
[0185]
基于收集的区域糖料蔗生产过程涉及的速效n、p、k肥施放、病虫防治的农药及种植时农膜、机耕机收等动力柴油用量等，估算区域糖料蔗生产过程的碳源量：
[0186][0187]
式中ti为各类化肥、农药、农膜、动力柴油等碳源消耗量，δi为各类碳源的碳排放系数，引用ornl(美国橡树岭国家实验室)、ireea(南京农业大学农业资源与生态环境研究所)、ipcc(联合国政府间气候变化专门委员会)和iabcau(中国农业大学农学与生物技术学院)分别给出的化肥、农药、薄膜、柴油等碳源的碳排放系数。
[0188]
所述步骤20)中，区域糖料蔗生产全程的碳汇量计算的过程包括：
[0189]
区域糖料蔗生产全程碳汇量的计算为区域糖料蔗生长过程固碳量与区域糖料蔗生产过程碳源量的差值。即：
[0190]
t
cs)
＝cs
n-ce
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(56)
[0191]
所述步骤21)中，区域糖料蔗生产全程吸收co2当量计算的过程包括：
[0192]
6co2+6h2o
→
光合作用
→
c6h
12
o6+6o2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(57)
[0193]
基于式(57)可推算出糖料蔗通过光合作用吸收co2、释放o2之间的关系。即糖料蔗每固定碳72g，可吸收264gco2。
[0194][0195]
本实施例还提供一种区域糖料蔗碳汇估算业务服务系统：
[0196]
系统由碳汇气象评估功能模块、碳源气象评估功能模块、双碳气象评估功能模块、系统基本功能模块等四个功能模块组成，每个功能模块下对应不同的子功能模块；建有站点辐射资料数据库和栅格数据地理空间数据库等两个数据库；系统与中国气象局气象大数据云平台“天擎”的数据环境相连。
[0197]
实施例二
[0198]
本实施例中提供一种糖料蔗种植区域碳汇量计算方法的另外一种实施方式，包括以下步骤：
[0199]
对糖料蔗种植区域国家气象站历史和实时气温、降水等要素的有效性进行处理；
[0200]
基于有限的光合有效辐射观测站点的历史数据，构建和反演农林作物碳汇估算不可或缺的驱动因素——光合有效辐射、散射光合有效辐射估算气候经验模型。
[0201]
应用光合有效辐射、散射光合有效辐射估算气候经验模型及日照时数历史、实测数据，估算糖料蔗种植区历史、实时光合有效辐射和散射光合有效辐射，并进行细网格化处理。
[0202]
通过大田生产调查、田间试验等，获取糖料蔗主栽品种不同水肥条件下的大田生
长过程旬、月叶面积指数和生物量鲜重、干重及单位面积有效茎、茎粗、株高、单茎重等大田数据。
[0203]
收集糖料蔗种植区速效n、p、k肥用量及施肥日期，病虫防治日期及农药用量，农膜用量和机耕、机收柴油用量、灌溉用电量等大田生产管理数据。用ornl(美国橡树岭国家实验室)、ireea(南京农业大学农业资源与生态环境研究所)、ipcc(联合国政府间气候变化专门委员会)和iabcau(中国农业大学农学与生物技术学院)分别给出的化肥、农药、薄膜、柴油等碳源的碳排放系数，估算单位面积糖料蔗种植区年度碳源量。
[0204]
糖料蔗生产过程涉及的速效n、p、k肥施放、病虫防治的农药及种植时农膜、机耕机收等动力柴油用量等碳源的估算：
[0205][0206]
ti为各类化肥、农药、农膜、动力柴油等碳源消耗量，δi为各类碳源的碳排放系数。
[0207]
基于多时相、多源高分卫星遥感资料和糖料蔗种植野外样本训练区，采用监督分类/非监督分类法，提取区域糖料蔗遥感种植面积。
[0208]
应用归一化植被指数(ndvi)监测、评估区域糖料蔗不同发育期的长势等级。
[0209]
构建集光合有效辐射、散射光合有效辐射、叶面积指数、需水量、温度有效系数和有效降水等因子于一体的区域糖料蔗光温水生产潜力、净初级生产力估算模型。
[0210]
基于区域国家气象站实测资料等数据，估算区域糖料蔗不同生长期的光温水生产潜力、净初级生产力。
[0211]
融合糖料蔗光温水生产潜力及现有农业技术措施下经济产量数据等，估算出区域糖料蔗不同生长发育期的固碳能力。
[0212]
本发明解决了农作物光合作用不可或缺的驱动因子par
t
、散射pard估算难题，以及解决温度、降水的有效性动态变化等农作物生长全程环境因素、农作物生长过程叶面积指数动态变化、农作物种植遥感面积、农作物长势等级遥感分类等生态过程模型中的环境参数获取难题。
[0213]
以上所述，仅为本技术较佳的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种糖料蔗种植区域碳汇量计算方法，其特征在于，包括以下步骤：获取糖料蔗种植区域的历史和实时气象资料；采集糖料蔗种植区域的大田数据以及大田生产管理数据；构建气候学估算模型，基于所述气候学估算模型对糖料蔗种植区域的历史和实时光合有效辐射、散射光合有效辐射进行估算；对所述历史和实时光合有效辐射、散射光合有效辐射进行反演及空间细网格化；对所述糖料蔗种植区域进行糖料蔗种植面积遥感估算以及糖料蔗长势分类遥感监测；分别进行糖料蔗生长过程中的光温水生产潜力以及净初级生产力估算、固碳量计算、碳源量计算、碳汇量计算以及吸收二氧化碳当量计算。2.根据权利要求1所述的糖料蔗种植区域碳汇量计算方法，其特征在于，获取糖料蔗种植区域的历史和实时气象资料的过程中，基于所述历史和实时气象资料计算气象站不同时段的糖料蔗温度有效系数、有效降水、需水量；所述温度有效系数基于温度区间进行计算，所述有效降水基于实际降雨量以及径流量进行计算，所述需水量基于糖料蔗的需水系数以及蒸散量进行计算。3.根据权利要求1所述的糖料蔗种植区域碳汇量计算方法，其特征在于，所述大田数据包括糖料蔗主栽品种在不同水肥条件下的大田生长过程旬、月叶面积指数和生物量鲜重、干重及单位面积有效茎、茎粗、株高、单茎重；所述大田生产管理数据包括糖料蔗种植区域的速效n、p、k肥用量及施肥日期，病虫防治日期及农药用量，农膜用量和机耕、机收柴油用量、灌溉用电量。4.根据权利要求1所述的糖料蔗种植区域碳汇量计算方法，其特征在于，构建气候学估算模型的过程包括：分别对地表太阳总辐射、地表散射辐射、光合有效辐射、散射光合有效辐射进行估算；基于所述地表太阳总辐射、所述地表散射辐射、所述光合有效辐射、所述散射光合有效辐射构建所述气候学估算模型。5.根据权利要求4所述的糖料蔗种植区域碳汇量计算方法，其特征在于，对所述历史和实时par、散射par进行反演及空间细网格化的过程包括：基于所述地表太阳总辐射、所述地表散射辐射、所述光合有效辐射、所述散射光合有效辐射随季节天气而变化的特性，以及天气变化与经度、纬度、海拔高度、地表反射率的关系，采用反距离权重插值法对糖料蔗种植区域的历年逐旬、月、季、年中太阳总辐射、地表散射辐射、光合有效辐射、散射光合有效辐射值进行推算。6.根据权利要求1所述的糖料蔗种植区域碳汇量计算方法，其特征在于，对所述糖料蔗种植区域进行糖料蔗种植面积遥感估算以及糖料蔗长势分类遥感监测的过程包括：基于多源、多时相高分卫星遥感资料和糖料蔗种植野外训练样本区，采用监督分类/非监督分类法提取区域糖料蔗种植遥感面积；采用归一化植被指数法，基于近红外波段的反射值以及为可见光中的红光波段的反射值计算糖料蔗长势平均值；构建糖料蔗长势标准差，计算糖料蔗在某生育期内的长势与所述长势平均值的差值，基于所述差值与糖料蔗长势标准差的大小进行糖料蔗长势评估。7.根据权利要求1所述的糖料蔗种植区域碳汇量计算方法，其特征在于，所述光温水生
产潜力以及净初级生产力估算的过程包括：基于糖料蔗最大叶面积指数、糖料蔗在不同时段的叶面积指数、糖料蔗生长对应时段的日序光合有效辐射和散射光合有效辐射、非光合器官的无效吸收率、光合作用量子效率、呼吸作用耗损率、含水率、形成1g干物质所需热量进行糖料蔗种植区域的糖料蔗光合生产潜力、光温生产潜力、光温水生产潜力估算；基于糖料蔗的光温水光合生产力、糖料蔗生长性呼吸和维持性呼吸的消耗进行糖料蔗净光合产物计算；基于糖料蔗的生长性呼吸速率与维持性呼吸速率进行糖料蔗呼吸消耗计算。8.根据权利要求1所述的糖料蔗种植区域碳汇量计算方法，其特征在于，所述固碳量计算的过程包括：基于糖料蔗的光温生产潜力推算糖料蔗通过光合作用吸收、释放co2之间的关系；基于净光合产物各要素原子量推算单位糖料蔗净光合产物的碳占比；基于单位糖料蔗净光合产物的碳占比计算糖料蔗在各时段的累积固碳量。9.根据权利要求1所述的糖料蔗种植区域碳汇量计算方法，其特征在于，所述碳源量计算的过程包括：基于糖料蔗生产过程涉及的速效n、p、k肥施放量、病虫防治的农药量及种植时的动力柴油用量，结合不同碳源的碳排放系数估算糖料蔗生产过程的碳源量。10.根据权利要求1所述的糖料蔗种植区域碳汇量计算方法，其特征在于，所述碳汇量计算以及吸收二氧化碳当量计算的过程包括：基于糖料蔗生长过程固碳量与糖料蔗生产过程碳源量的差值计算所述碳汇量；基于糖料蔗生长过程固碳量与糖料蔗生产过程碳源量的差值，按c:co2＝12:44比例,计算所述碳汇量折合的吸收二氧化碳当量。

技术总结
本发明公开了一种糖料蔗种植区域碳汇量计算方法，包括：获取糖料蔗种植区域的历史和实时气象资料；采集糖料蔗种植区域的大田数据以及大田生产管理数据；构建气候学估算模型，对糖料蔗种植区域的历史和实时光合有效辐射、散射光合有效辐射进行估算；对两种有效辐射进行反演及空间细网格化；进行糖料蔗种植面积遥感估算以及糖料蔗长势分类遥感监测；分别进行糖料蔗生长过程中的光温水生产潜力以及净初级生产力估算、固碳量计算、碳源量计算、碳汇量计算以及吸收二氧化碳当量计算。本发明解决了农作物光合作用驱动因子——光和有效辐射和散射光合有效辐射估算难题，以及环境因素、叶面积指数动态变化、种植遥感面积、长势等级分类等参数获取难题。类等参数获取难题。类等参数获取难题。


技术研发人员：谭宗琨 李政 丁美花 谭金祥 蒋柱辉 谭佳勇 谢映
受保护的技术使用者：广西壮族自治区气象科学研究所
技术研发日：2023.05.09
技术公布日：2023/8/9