CN119337767B 一种多植被盐沼生物地貌演化模拟预测方法和系统 （河海大学）

号一种多植被盐沼生物地貌演化模拟预测方本发明公开了一种多植被盐沼生物地貌演特征值由水沙动力网格插值进植被动力模型的2被种类i定植概率p"的计算如下：P"为定植基础概率；压力死亡是指任意植被种类状态i由于环境压力转变为光滩状态年死亡是指任意植被种类状态i由于一年生植被的自然循环转变为光p"=p"P"为用户设定的植被年死亡基础概率；3MaxBSS＝max(τ)其中smin和smax分别表示不同压力函数在发挥作用时压力数值范围力网格为三角形非结构网格，植被网格为空间尺度小于水沙动力网格的正方形非结构网47.一种电子设备，包括存储器、处理器及处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述方5(RegulatedTidalExc[0004]为确保达到理想的修复目标，此类项目实施前通常需进[0010]幼苗定植是指网格单元由光滩状态转变为任意一种植被状态的过程，即0变化为[0011]p"-"TI$:[0013]植被演替表示植被从某植被种类被替换为另一植被种类，网格单元状态由i转化6[0019]p"=p"7其中smin和smax分别表示不同压力函数在发挥作用时压力数值范围的最小值和最大值。[0046]S3.4、采用加权平均方法将存储在植被网格中的植被分布累加至水沙动力模型沙动力模型和基于Python语言构建的植被动力模型，植被动力模型中可以使用多种植被，影响，通过实测数据校正植被参数，保证了结果的科学性与严谨性；模型循环全程使用8[0050]图1是本发明提供的生物地貌模型耦合框架和[0051]图2是本发明提供的水沙动力网格和植被网格之间从属关系的技术实现示意图，构建有掩膜的重叠网格示意图，(d)是计算每个非结构节点的Voronoi示意图，(e)是通过[0056]在本发明中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明性实施明公开的其他方面的任何适当组合来使用。[0060]S2、以植被扩张过程和植被消亡过程为输入，结合植被网格的空间尺度，基于9后，通过Python读取水沙动力模型的结果文件和植被动力模型的结果文件，使用matplotlib库对水沙动力模型的结果文件和植被动力模型的结果文件叠加来绘制任意年步是采用插值方法(如线性插值或三次样条插值)将存储在水沙动力网格中的三种胁迫因其参数的时间序列保存在网格的中心(face)，中心的横坐标和纵坐标为m行1列的numpy数水沙动力网格之中m行1列的numpy数组胁迫因素特征值插值进入植被网格，结果为x行1列力和底床高程变化)从水沙动力网格传输至植被布的模拟结果由植被网格加权平均至水沙动力网格。识别的方法是调用Python的geovoronoi和shapely库，通过Voronoi图和RTree算法寻找水沙动力网格和植被网格之间[0082]本实施例1提供的一种多植被盐沼生物地貌演化模拟预测方法，耦合模型包括基文测站的长期或短期观测。此时Delft3D_FM模型中不使用模拟植被阻力的Trachytopes模_2m要读取的位置参数包括网格每个节点(node)的位置及每个网格单元中心点(face)的位置，对应结果文件的变量名称分别为mesh2d_node_x、mesh2d_node_y、mesh2d_face_x和格根据x和y方向的最大最小值和每个网格的空间尺寸，通过numpy进行创建，并以[0110]压力死亡过程，压力死亡是指任意植被种类状态i由于环境压力转变为光滩状态0，死亡由超过三种胁迫因素特征值的阈值所触发。植被种类i死亡概率pf"的计算方法如[0112]年死亡过程，年死亡是指任意植被种类状态i由于一年生植被的自然循环转变为的p"。其中smin和smax分别表示不同压力函数在发挥作用时压力数值范围完成压力函数和过程函数的构建。数据的传输和状态的改变均基于格式为numpy.array的寻找水沙动力网格和植被网格之间的对应关系，具体步骤如图2所示，需要使用shapely.geometry的Point类完成水沙动力网格单元点的实例化，使用geovoronoi的coords_to__points函数使得植被网格点的位置能够被shapely库识别，使用shapely.strtree的STRtree函数构建RTree索引。图2中(a)是确定植被模型计算区域示意计算每个非结构节点的Voronoi示意图，(e)是通过RTree算法寻找对应的结构网格单元示[0126](2)文件撰写。将记录在水沙动力网格单元中的植被信息，写入arl和ttd这的水沙动力网格单元边界(edge)的中心坐标和植被覆盖比例，而ttd文件记录的是这些单否否否—是否否—是否是2是是是2是否是3是是是3读取植被动力模型中保存为npy格式的植被分布数据。通过matplotlib.pyplot库的trico