一种季节性淹水湿地土壤碳估算与动态监测方法

专利号CN202411398683.0

专利名称一种季节性淹水湿地土壤碳估算与动态监测方法

发明人 钱海燕 邹霞 谢显玲 周杨明 陈莎莎 孙清凡 邓通 夏秀倩

申请人 东华理工大学

公开日2025.01.28

年份2025

主分类号 G06Q10/063

专利类型发明

国家省市 江西

专利类型 发明

代理机构抚州顶溢知识产权代理事务所(普通合伙) 36170

内容摘要  本发明涉及湿地生态系统土壤固碳能力技术领域，具体涉及一种季节性淹水湿地土壤碳估算与动态监测方法，包括按照等高程水位梯度和植被类型选取样带和样方，GPS定位观测，遥感影像解译和影像波段反射率、植被指数、主成分特征、单波段纹理等特征因子筛选确定最优遥感估算碳模型，遥感反演和GIS插值分析土壤有机碳空间分布特征，基于DNDC模型构建Wetland‑DNDC湿地碳动态模拟模型预测湿地长期碳动态变化以及温室气体排放；本发明提供了一种基于实地调查、3S技术耦合Wetland‑DNDC模型模拟碳储量与碳动态监测方法。与传统野外观测方法相比，具有明显的技术和成本优势，能实现空间分析与长时间序列监测的技术优势。本研究方法适用于具有季节性水文特征变化的湿地生态系统。

主权利要求  1.一种季节性淹水湿地土壤碳估算与动态监测方法，其特征在于包括以下步骤：S1、样本采集：从湖心到湖岸，按照等高程水位梯度和优势植被群落类型选取样带和样方，进行GPS定位，立桩固定，在样带和样方内调查湿地面积、湿地类型、分布特征，总结不同类型湿地在遥感图像上的成像规律和影像特征，在每条样带上设置若干个采样点，在采样点范围内布设若干个样方，在取样点处，用取土器按照五点采样法获得表层土壤(0～20cm)的若干个土样，除去土壤表层的异物后装入自封袋，将土壤样本进行编号，记录其植被覆盖类型和周围环境因子，同时用GPS记录样点的经纬度信息；S2、样本预处理：将采集的土壤样品带回实验室后，先将每个土壤样本分成两份，一份土样保持原状，用于测定土壤容重，另一份进行自然风干，风干后进一步剔除根系、砂石等较小杂物，随后研磨并过筛后再次密封包装，用于后续样品的测定；S3、实验测定各指标：采用重铬酸钾氧化-外加热法测定土壤有机碳(SOC)含量，采用环刀法测定土壤容重，计算碳密度和碳储量；S4、遥感特征因子提取：获取Landsat 8多光谱遥感影像，然后解译遥感影像，再计算遥感特征因子，遥感特征因子主要包括：影像波段反射率、植被指数、主成分特征、单波段纹理特征；S5、SOC遥感估算模型构建及精度验证：采用相关性分析法筛选一部分遥感特征因子作为自变量参与模型的构建，采用回归算法构建SOC含量、碳密度与遥感特征因子的遥感估算模型，并用一部分样本数据对构建的遥感估算模型进行精度验证，经精度验证筛选出最优的SOC含量、碳密度遥感估算模型，应用GIS栅格统计的方法导入构建的最优遥感估算模型，实现SOC含量、碳密度及碳储量空间分布特征的遥感反演；S6、GIS空间插值分析：应用GIS空间插值分析的普通克里金插值方法进行插值并绘制SOC含量、碳密度及碳储量空间分布图，预测研究区SOC含量、碳密度和碳储量空间分布特征；S7、DNDC生物地球化学模型引入及输入参数数据库构建：引入美国新罕布什尔州大学陆地海洋空间研究中心开发研制的DNDC生物地球化学模型进行消化吸收，基于DNDC模型所需输入参数，获取研究站点温度、降水量、太阳辐射量等气象因子的日尺度数值，制备气象数据，并结合植被数据和基本土壤理化性状数据等制备DNDC模型输入参数数据库；S8、湿地土壤碳动态模拟模型(Wetland-DNDC)构建：基于构建的DNDC模型输入参数数据库，对DNDC模型进行反复调试和验证，筛选适合季节性淹水湿地土壤碳动态模拟的模型参数，进行数据模拟并计算模型敏感度，验证模型可行性，从而构建适合季节性淹水湿地土壤碳动态模拟的Wetland-DNDC模型；S9、Wetland-DNDC模型碳动态模拟预测：通过构建的Wetland-DNDC模型模拟获取研究区土壤有机碳密度值，结合湿地面积估算研究区土壤碳储量，分析碳密度和碳储量空间分布特征，预测季节性淹水湿地SOC长期动态变化和CO 2 、CH 4 等温室气体排放量；S10、实地调查、3S技术、Wetland-DNDC模型耦合估算碳储量和碳动态：对比分析实地调查、遥感反演、GIS插值分析、Wetland-DNDC模型模拟结果，在实地调查的基础上，将3S技术与Wetland-DNDC模型进行优化集成耦合，评估湿地土壤碳汇能力，预测湿地土壤碳动态对未来气候的响应。

联系地址344000 江西省抚州市学府路56号

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