1、精選優質文檔-傾情為你奉上利用朱文泉老師改進的CASA模型實現了草原NPP模擬，技術總結如下。由于研究區矢量邊界與亞類分布圖不一致，決定采用兩者交集為研究區域空間范圍。即以矢量邊界為基準來裁剪亞類分布圖，得到研究區亞類分布圖_clip，以下所用的空間范圍均與其一致。1. 氣象數據準備（2）柵格氣象數據概況 柵格氣象數據為2013年的月平均氣溫和月總降水量數據，柵格分辨率為0. degree，空間范圍為研究區全境，行列數為14815*8390，數據均為32位浮點型。（3）原始數據準備 1）數據來源：中國氣象科學數據共享服務網，中國地面氣候資料月值數據集（終止時間：）。2）數據格式：文本文件（tx

2、t）。3）數據項：1980-2014年的月平均氣溫和月總降水量數據。（4）建立柵格數據1）格式轉換：把原始txt文件轉換到以臺站號為記錄單位的excel文件，并對其經緯度坐標進行十進制度的轉換。2）空間化：以氣象臺站的十進制度經緯度信息為依據，在ARCMAP中加載XY data，定義好坐標系，導入站點，再導出，得到氣象臺站的點圖層。3）氣溫和降水數據的與氣象臺站連接：把原始txt文本格式的氣溫和降水數據保存到excel，整理后得到2013年各個月份的降水量（單位：mm）和氣溫數據（單位：），保存到xls格式，剔除掉異常點，空值點。根據臺站號將氣溫和降水數據分別與氣象臺站點圖層進行屬性表join

3、，之后導出，得到氣溫和降水圖層，包含當年所有月份的數據，并再次檢查數據的正確性。4）氣溫和降水數據柵格化：以內蒙古200公里范圍內的氣象臺站為樣本點，利用Geostatistic Analyst中的普通克里金插值法得到空間化的氣溫和降水柵格數據。對柵格數據進一步的操作步驟包括：1. 把Kring插值結果導出到.tif 格式。2. 對導出的柵格數據進行裁剪，裁剪范圍是至少能包含研究區全境的矩形。3. 對裁剪柵格進行重采樣，分辨率為0. degree。4. 對重采樣后的柵格再次裁剪，得到研究區全境的氣溫和降水柵格。（5）命名規則temp_YYYYMM1_res_etkqq：其中，temp表示月平均

4、溫度，YYYYMM表示年月，1為數據標識。例子：導出的月平均氣溫Kring插值結果：temp_矩形裁剪的柵格數據：temp_重采樣后的矩形柵格：temp_res對重采樣結果裁剪：temp_res_etkqq月總降水量數據和月總太陽輻射量數據均與上述處理步驟一致。2. 植被類型圖數據柵格轉換1） 植被類型調整：為引用朱文泉研究中各植被類型的NDVI等最大最小值，將原有10個亞類植被類型調整為與其研究中對應的6類植被類型：平原草原，荒漠草原，草甸，湖泊，荒漠及非草原。2） 柵格轉換：將研究區以研究區亞類分布圖矢量圖層的植被類型字段為依據，生成分辨率與上述一致的柵格植被類型圖，并確保其行列數與氣象柵

5、格數據一致。3. NDVI數據準備根據研究區亞類分布圖_clip裁剪各個月份的ETKQQ_NDVI，并確保其空間范圍、行列數和數據類型均與氣象柵格一致。4. 配置靜態參數引用朱文泉研究結果，配置6類植被類型的NDVI最大最小值等參數，其中植被類型需要輸入植被類型編碼，應與植被類型柵格數據的屬性表中一致。如1表示草甸，2代表荒漠。5. 數據集的時間序列在ENVI平臺，利用layer stacking工具，對7月和9月的氣溫數據進行波段疊加，生成有兩個波段的temp_，其中band1表示7月的氣溫數據，band2表示9月的氣溫數據。同樣，對降水、太陽輻射、NDVI三種數據也分別進行波段疊加，得到pre_,sun_,NDVI_時間序列數據。6. 把以上靜態參數文件、植被類型柵格數據、NDVI時間序列數據、氣溫、降水和太陽輻射時間序列數據分別導入模型，計算得到npp_sun及時間序列數據（可選）。7. 注意事項：除植被類型以外的所有空間數據的空間范