基于数据耦合模型的预测甲烷排放通量的方法及系统

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基于数据耦合模型的预测甲烷排放通量的方法及系统
申请号:CN202510879457
申请日期:2025-06-27
公开号:CN120412822B
公开日期:2025-09-02
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于数据耦合模型的预测甲烷排放通量的方法及系统,包括:下载目标湿地区域的遥感、土壤、水文、观测以及气象数据,并进行数据预处理;将TECO模型和Wetland‑DNDC模型耦合,将TECO模型输出的逐时地下水位数据传递给DNDC模型;对湿地土壤数据进行处理,计算土壤剖面的含水量变化;运行耦合模型,模拟甲烷生成、氧化及排放;基于实测数据,采用贝叶斯数据同化优化关键参数,通过蒙特卡洛模拟量化不确定性,进行甲烷排放通量预测数据;最后,将预测结果与实测结果进行精度验证。本发明通过耦合模型,实现了对湿地甲烷排放通量的高精度预测。
技术关键词
三次样条插值 甲烷 蒙特卡洛 模型预测值 土壤体积含水量 参数量化方法 数据同化方法 水文 气象 误差 概率密度函数 反演技术 气相色谱仪 多项式 校正 数据获取模块 静态箱 泥炭藓