【数据分析】林分大小动态、火灾扰动和TBA应力分析的稀树草原水资源模型附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景：稀树草原水资源管理的核心挑战

1. 生态系统特性与水文敏感性

稀树草原占全球陆地面积 20%，以 “乔木稀疏 + 草本密集” 为特征，年降水量 400-800mm 且季节性集中，水文过程受植被结构与干扰事件双重调控。我国浑善达克沙地等温带稀树草原，林草覆盖率每提升 5% 可使流动沙地比率降低 2.26%，但水资源短缺已成为生态修复的核心瓶颈。

2. 多因子交互的研究缺口

现有模型多孤立分析植被或气候的影响，忽略三大关键因子的协同作用：

• 林分大小动态：乔木密度与冠层结构直接影响降水截留与蒸散发

• 火灾扰动：全球 38.6% 的稀树草原面临干旱 - 火灾复合风险，导致总初级生产力（GPP）下降 18.2%

• TBA 应力：总生物量积累引发的水分竞争，在干旱区可使土壤含水量降低 30% 以上

二、核心因子作用机制与模型构建

（一）多因子水文效应解析

1. 林分大小动态的调控作用

基于晋西黄土区观测数据，林分结构通过降雨再分配影响水资源过程：

• 截留效应：次生林树冠截留率（31.93%）显著高于人工油松林（12.48%）

• 径流调节：树干径流量随胸高断面积增加而线性增长（R²=0.87）

• 蒸散差异：乔木郁闭度每提升 10%，日蒸散发量增加 0.5-0.8mm

1. 火灾扰动的阶段性影响

参考干旱 - 火灾复合事件研究，火后水文过程呈现三阶段特征：

恢复阶段	时长	植被特征	土壤入渗率变化	径流系数变化
裸地期	0-1 年	草本消亡，乔木枯立	+25%-30%	+18%-22%
草本恢复期	1-3 年	禾草占优，盖度 +10%-15%	+8%-12%
林草平衡期	>3 年	乔草混生，盖度 > 60%	恢复至火前水平	恢复至火前水平

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%Buckets + grass only equations - stochastic

function dN = BuckSODEs(t,x)

global Vg delta gamma VR g c rain Vgf Vg_evap omegaT epsilon

Gam = x(1);

R = x(2);

G = x(3);

dGam = rain(floor(t))*(1-Heavi(Gam-Vg)) - epsilon*Heavi(Gam-Vg_evap) - ...

delta*Heavi(Gam-Vgf)*(1-Heavi(R-VR))-(gamma*G+omegaT)*Heavi(Gam);

dR = delta*Heavi(Gam-Vgf)*(1-Heavi(R-VR))-omegaT*(1-Heavi(Gam))*Heavi(R);

dG = g*Heavi(Gam)-c*G*(1-Heavi(Gam));

dN = [dGam;dR;dG];

end

function h = Heavi(y)

if y>0.5,

h = 1;

elseif y>=0

%continuous approximation to Heaviside function

%interpolate between 0 and T, f\in C^1

%interpol(t) = -2*t^3/T^3 + 3*t^2/T^2

h = -2*y^3/0.125 + 3*y^2/0.25;

else

h = 0;

end

%Note: the function interpol(t) above was found by solving the boundary value problem:

%f'(t) = at(T-t) -- all simplest polynomials w/ f'(0)=f'(T)=0

%f(0) = 0, f(T) = 1

end

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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