【生态系统模型】CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型

CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型是一个基于过程的陆地生态系统模型，用于模拟全球尺度上的植被生长和碳循环过程。以下是CASA模型的一些关键特点和应用：

1. 模拟光合作用：CASA模型模拟光合作用过程中光能的捕获和转化，以及植物呼吸过程中碳的释放。

2. 考虑环境因素：模型考虑了水分、养分和温度等环境因素对植被生长的影响。

3. 土壤碳循环：CASA模型还模拟了土壤碳循环和总生态系统可获得氮量的计算。

4. 全球变化研究：CASA模型被广泛应用于全球变化研究，评估气候变化、大气CO2浓度升高和土地利用变化对生态系统功能的影响。

5. 碳源/碳汇模拟：CASA模型用于模拟生态系统的碳源和碳汇，帮助理解和预测全球碳循环。

6. 土地利用变化：模型能够模拟土地利用变化对碳排放的影响，以及未来土地利用预测。

7. 气候变化模拟：CASA模型可以模拟未来气候变化情景下的生态系统响应。

8. 碳循环模型：CASA模型是一个经典的碳循环模型，用于估算陆地生态系统植被净初级生产力（NPP）。

9. 遥感技术结合：CASA模型可以与遥感技术结合，利用遥感数据进行大尺度碳通量的过程-遥感模型。

10. 生态系统服务功能评估：通过模拟不同情景下的生态系统响应，CASA模型为生态学家、环境科学家和政策制定者提供了一个强有力的工具。

CASA模型的工作原理、模型结构和参数化方法，以及它在不同生态系统和环境条件下的应用案例，可以通过相关教程和用户指南获得更详细的了解。这些资源为用户提供了从基础到高级的全面指导，帮助他们更好地理解和应用CASA模型。

植被作为陆地生态系统的重要组成部分对于生态环境功能的维持具有关键作用。植被净初级生产力（Net Primary Productivity, NPP）是指单位面积上绿色植被在单位时间内由光合作用生产的有机质总量扣除自养呼吸的剩余部分。植被NPP是表征陆地生态系统功能及可持续性的重要参数之一，不仅直接反映生态系统在自然环境条件下的生产能力及质量状况，也是判定生态系统碳源/汇的重要因子。目前，基于多源遥感数据开展大尺度、长时间序列植被NPP估算并应用地理信息系统技术进行综合的空间格局和动态分析已经成为量化NPP的重要手段。

专题（一）CASA模型原理

CASA模型计算公式剖析：

专题（二）CASA模型相关遥感数据

1.NDVI、FPAR、辐射遥感产品（MODIS、GLASS…）获取途径

2.数据特点及注意事项

3.数据质量控制方法

专题（三）MODIS NDVI遥感产品预处理及代码实现

1.基于MODIS TOOL的HDF影像拼接/子区截取/格式转换

2.基于MODIS TOOL的长时序海量遥感数据的自动批处理程序

3.基于Matlab的长时序MODIS数据在线快速批处理提取

专题（四）MODIS FAPAR遥感产品预处理

1.处理方法

2.自动批处理技术

3.基于MATLAB代码实现快速批处理提取方法

（具体流程见专题三）

专题（五）MODIS NDVI、FPAR遥感产品数据时序重建

1.基于MATLAB的遥感产品数值读取

2.基于MATLAB的产品质量控制信息读取及解读

3.遥感数据异常值/离群值检测方法

4.时间序列遥感数据重构

专题（六）气象数据预处理与空间插值

1.辐射

2.温度

3.降水…

4.空间插值（克里金…）

专题（七）CASA模型代码实现

1.Matlab平台及应用

2.基于上述遥感与气象数据实现CASA模型

3.区域制图

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