朱文泉改进的CASA模型模拟草原NPP

1、利用朱文泉老师改进的CASA模型实现了草原NPP模拟，技术 总结如下。由于研究区矢量边界与亚类分布图不一致，决定采用两者交集为 研究区域空间范围。即以矢量边界为基准来裁剪亚类分布图，得到研 究区亚类分布图_clip，以下所用的空间范围均与其一致。气象数据准备（2）栅格气象数据概况栅格气象数据为2013年的月平均气温和月总降水量数据，栅格 分辨率为0.0001388889 degree，空间范围为研究区全境，行列数为 14815*8390，数据均为32位浮点型。（3）原始数据准备1）数据来源：中国气象科学数据共享服务网，中国地面气候资 料月值数据集（终止时间：201403）。2）数据格式：文本文

2、件（txt）。3）数据项：1980-2014年的月平均气温和月总降水量数据。（4）建立栅格数据1）格式转换：把原始txt文件转换到以台站号为记录单位的excel 文件，并对其经纬度坐标进行十进制度的转换。2）空间化：以气象台站的十进制度经纬度信息为依据，在 ARCMAP中加载XY data,定义好坐标系，导入站点，再导出，得到 气象台站的点图层。3）气温和降水数据的与气象台站连接：把原始txt文本格式的气 温和降水数据保存到excel,整理后得到2013年各个月份的降水量 （单位：mm）和气温数据（单位：。C）,保存到xls格式，剔除掉异 常点，空值点。根据台站号将气温和降水数据分别与气象台站

3、点图层 进行属性表join，之后导出，得到气温和降水图层，包含当年所有月 份的数据，并再次检查数据的正确性。4）气温和降水数据栅格化：以内蒙古200公里范围内的气象台 站为样本点，利用Geostatistic Analyst中的普通克里金插值法得到空 间化的气温和降水栅格数据。对栅格数据进一步的操作步骤包括：把Kring插值结果导出到.tif格式。对导出的栅格数据进行裁剪，裁剪范围是至少能包含研究区 全境的矩形。对裁剪栅格进行重采样，分辨率为0.0001388889 degree。对重采样后的栅格再次裁剪，得到研究区全境的气温和降水 栅格。（5）命名规则temp_YYYYMM1_res_etk

4、qq:其中，temp 表示月平均温 度， YYYYMM表示年月，1为数据标识。例子：导出的月平均气温Kring插值结果：temp_201307矩形裁剪的栅格数据：temp_2013071重采样后的矩形栅格：temp_2013071_res对重采样结果裁剪：temp_2013071_res_etkqq 月总降水量数据和月总太阳辐射量数据均与上述处理步骤一致。植被类型图数据栅格转换1）植被类型调整：为引用朱文泉研究中各植被类型的NDVI等最 大最小值，将原有10个亚类植被类型调整为与其研究中对应的 6类植被类型：平原草原，荒漠草原，草甸，湖泊，荒漠及非草 原。2）栅格转换：将研究区以研究区亚类分布

5、图矢量图层的植被类型 字段为依据，生成分辨率与上述一致的栅格植被类型图，并确 保其行列数与气象栅格数据一致。NDVI数据准备根据研究区亚类分布图_clip裁剪各个月份的ETKQQ_NDVI，并 确保其空间范围、行列数和数据类型均与气象栅格一致。配置静态参数引用朱文泉研究结果，配置6类植被类型的NDVI最大最小值等 参数，其中植被类型需要输入植被类型编码，应与植被类型栅格数据 的属性表中一致。如1表示草甸，2代表荒漠。数据集的时间序列在ENVI平台，利用layer stacking工具，对7月和9月的气温数 据进行波段叠加，生成有两个波段的temp_201379，其中band1表示 7月的气温数据，band2表示9月的气温数据。同样，对降水、太阳 辐射、NDVI三种数据也分别进行波段叠加，得到 pre_201379,sun_201379,NDVI_201379 时间序列数据。把以上静态参数文件、植被类型栅格数据、NDVI时间序列数据、 气温、降水和太阳辐射时间序列数据分别导入模型，计算得到npp_sun 及时间序列数据（可选）。注意事项：除植被类型以外的