公开(公告)号：CN114254802A

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202111322031.5

申请日：2021-11-09

Applicant: 北京师范大学

Inventor： 章文波 ,  陈楷琳 ,  郝玮

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明提供一种气候变化驱动下植被覆盖时空变化的预测方法，其包括，步骤1：确定建立植被预测模型的研究区域与数据源；步骤2：以历史实测植被覆盖格网数据为因变量，引入不同的滞后为自变量，构建逐像元的多元线性回归模型，综合模型的决定系数、五年平均分析方法、倾向率分析的结果，筛选构建最佳的多元线性回归模型；步骤3：以未来时段内气象数据为输入，计算未来时段植被覆盖格网数据；步骤4：根据未来时段植被覆盖格网数据和历史观测植被覆盖数据进行降尺度处理；步骤5：绘制未来年际变化曲线。本发明采取逐像元的方式构建回归模型，在较低时空分辨率的气象数据中获得拟合度较高的回归模型，预测未来时段植被覆盖对气候变化的响应。

公开(公告)号：CN114254802B

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202111322031.5

申请日：2021-11-09

Applicant: 北京师范大学

Inventor： 章文波 ,  陈楷琳 ,  郝玮

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02 ,  G06F18/27 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供一种气候变化驱动下植被覆盖时空变化的预测方法，其包括，步骤1：确定建立植被预测模型的研究区域与数据源；步骤2：以历史实测植被覆盖格网数据为因变量，引入不同的滞后为自变量，构建逐像元的多元线性回归模型，综合模型的决定系数、五年平均分析方法、倾向率分析的结果，筛选构建最佳的多元线性回归模型；步骤3：以未来时段内气象数据为输入，计算未来时段植被覆盖格网数据；步骤4：根据未来时段植被覆盖格网数据和历史观测植被覆盖数据进行降尺度处理；步骤5：绘制未来年际变化曲线。本发明采取逐像元的方式构建回归模型，在较低时空分辨率的气象数据中获得拟合度较高的回归模型，预测未来时段植被覆盖对气候变化的响应。