簡(jiǎn)介面向需要估算植被凈初級(jí)生產(chǎn)力NPP的遙感與生態(tài)研究人員朱文泉植被NPP程序V2.0.zip是一套基于ENVI平臺(tái)的NPP計(jì)算擴(kuò)展工具。該工具對(duì)應(yīng)朱文泉博士2020年發(fā)布的2.0模型內(nèi)置CASA NPP 2.0模塊可直接利用日照時(shí)數(shù)估算太陽輻射讀取NDVI HDF格式生成時(shí)間序列NDVI并在同一模塊內(nèi)完成氣象數(shù)據(jù)插值減少跨軟件操作環(huán)節(jié)。壓縮包共76個(gè)文件大小約30.58MB核心程序?yàn)閟av文件另有dat/hdr格式的柵格數(shù)據(jù)、csv/txt參數(shù)與說明、pdf參考文檔、shp等矢量邊界文件以及Install.bat/Unstall.bat安裝卸載腳本目錄結(jié)構(gòu)涵蓋ENVI Data、Documents、License、Tools等模塊其中ENVI Data存放示例數(shù)據(jù)Documents提供使用說明Tools為擴(kuò)展工具目錄劃分清晰。已有5548人學(xué)習(xí)/下載。部署后可依據(jù)readme.txt和示例數(shù)據(jù)快速了解工具用法按模型要求準(zhǔn)備輸入數(shù)據(jù)即可啟動(dòng)運(yùn)算無需額外編程加之Install.bat/Unstall.bat腳本可快速完成擴(kuò)展安裝與卸載適合希望提升NPP估算效率的ENVI中高級(jí)用戶。 做植被遙感或者生態(tài)模型反演的人十有八九都繞不開朱文泉老師的NPP估算程序。這套基于光能利用率模型CASA模型的植被凈初級(jí)生產(chǎn)力估算工具在國產(chǎn)遙感軟件里屬于流傳最廣的那一類從碩士論文到國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目到處能看到它的影子。這次拿到的是“朱文泉植被NPP程序V2.0.zip”這個(gè)版本相比早期流傳的V1.x版本V2.0在輸入數(shù)據(jù)組織、參數(shù)文件外置、批量處理邏輯上都做了不少調(diào)整實(shí)操時(shí)的坑點(diǎn)也跟老版本不太一樣。這篇文章我打算從一個(gè)實(shí)際跑過這個(gè)模型、也踩過一堆坑的從業(yè)者角度把這個(gè)包從解壓到出圖的全流程拆開講。包括CASA模型的原理怎么落到這套程序里、輸入數(shù)據(jù)到底要準(zhǔn)備到什么程度、運(yùn)行時(shí)的參數(shù)文件怎么改才不會(huì)報(bào)錯(cuò)、輸出的結(jié)果又該怎么驗(yàn)證合理性。手里有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備上手跑的可以直接按著步驟操作順便把我的排查經(jīng)驗(yàn)也帶走。1. NPP估算的整體設(shè)計(jì)與算法思路拆解1.1 為什么選擇光能利用率模型先簡(jiǎn)單交代一下背景NPPNet Primary Productivity凈初級(jí)生產(chǎn)力是指綠色植物在單位面積、單位時(shí)間內(nèi)通過光合作用積累的有機(jī)物質(zhì)總量扣除自身呼吸消耗后剩下的部分。它是碳循環(huán)研究的核心指標(biāo)之一也是估算陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力的底層數(shù)據(jù)。要拿NPP目前無非三條路實(shí)測(cè)樣地?cái)?shù)據(jù)、過程模型模擬、遙感參數(shù)反演。實(shí)測(cè)最準(zhǔn)但覆蓋范圍極其有限過程模型如Biome-BGC、BEPS對(duì)參數(shù)要求極多而且跑起來費(fèi)勁真正適合大范圍、長(zhǎng)時(shí)序、快速估算的還得說遙感驅(qū)動(dòng)的光能利用率模型。CASA模型在光能利用率模型里屬于祖師爺級(jí)別的存在最早由Potter等人于1993年提出基本邏輯就是把NPP拆成兩個(gè)因子的乘積植被吸收的光合有效輻射APAR以及實(shí)際光能利用率ε。朱文泉的這套程序在經(jīng)典CASA基礎(chǔ)上做了關(guān)鍵的本土化改進(jìn)最大的亮點(diǎn)是針對(duì)不同植被類型重新率定了最大光能利用率參數(shù)ε_(tái)max這直接解決了國外模型參數(shù)在國內(nèi)植被區(qū)劃下“水土不服”的問題。V2.0版本相比之前的版本程序結(jié)構(gòu)上更模塊化參數(shù)和數(shù)據(jù)文件做成了外部配置換數(shù)據(jù)跑新區(qū)域時(shí)不需要再去翻源碼改常量。1.2 CASA模型的基本公式與參數(shù)邏輯整個(gè)模型的核心公式可以拆成下面這層關(guān)系NPP(x, t) APAR(x, t) × ε(x, t)其中APAR是植被吸收的光合有效輻射計(jì)算依賴兩個(gè)輸入太陽總輻射SOL和植被對(duì)光合有效輻射的吸收比例FPAR。而FPAR通常是由NDVI數(shù)據(jù)反演出來的這也是為什么這套程序一定要有逐月的NDVI數(shù)據(jù)作為驅(qū)動(dòng)。另一頭ε(x, t) T_ε1 × T_ε2 × W_ε × ε_(tái)max。這里面T_ε1和T_ε2是溫度脅迫系數(shù)分別反映低溫抑制光合作用和溫度偏離最適溫度時(shí)的影響W_ε是水分脅迫系數(shù)由區(qū)域?qū)嶋H蒸散和潛在蒸散的比值決定ε_(tái)max就是最大光能利用率也是朱文泉模型本土化率定的核心參數(shù)。V2.0程序里不同類型植被的ε_(tái)max值直接做成了一個(gè)可讀寫的參數(shù)表文件換植被類型時(shí)不需要再改動(dòng)代碼這個(gè)設(shè)計(jì)非常實(shí)用。理解了這套公式就明白程序?yàn)槭裁葱枰敲炊噍斎胛募恕举|(zhì)上就是逐月、逐像元地把NDVI數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)溫度、降水、太陽輻射代入上述公式進(jìn)行空間計(jì)算。運(yùn)行結(jié)果就是逐月的NPP空間分布數(shù)據(jù)累加后得到年NPP。1.3 這版程序的核心框架與流程從運(yùn)行邏輯上看V2.0可以分成數(shù)據(jù)導(dǎo)入層、參數(shù)配置層和計(jì)算輸出層。數(shù)據(jù)導(dǎo)入層負(fù)責(zé)讀取按月組織的NDVI、氣溫、降水、太陽輻射數(shù)據(jù)參數(shù)配置層通過一個(gè)參數(shù)文件控制模型的關(guān)鍵常數(shù)包括ε_(tái)max、各脅迫系數(shù)的計(jì)算方法、輸出的文件名前綴等計(jì)算輸出層則執(zhí)行逐月NPP估算并自動(dòng)完成年值合成。這個(gè)結(jié)構(gòu)最大的好處是——換數(shù)據(jù)區(qū)域、換植被類型、換時(shí)間尺度時(shí)不用動(dòng)程序主體只需修改參數(shù)文件。這對(duì)于做不同區(qū)域?qū)Ρ妊芯康挠脩魜碚f非常友好V1版本那種動(dòng)不動(dòng)需要改源碼的日子總算過去了。2. 運(yùn)行前的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與參數(shù)配置2.1 程序解壓與環(huán)境配置先說解壓這個(gè)聽起來簡(jiǎn)單但我在實(shí)際使用中真見過不少人在這一步出錯(cuò)。V2.0壓縮包下載完成后建議先放到一個(gè)路徑全英文、無空格的目錄下再解壓比如D:\NPP_Model或者E:\RS_Data\NPP_Model切忌解壓到桌面或者帶中文路徑的文件夾里。原因很簡(jiǎn)單程序內(nèi)部調(diào)用文件時(shí)如果路徑帶中文在部分系統(tǒng)編碼環(huán)境下會(huì)直接讀取失敗而且報(bào)錯(cuò)信息往往還是亂碼排查起來很費(fèi)勁。程序主體是MATLAB環(huán)境下的.m腳本文件所以你需要一個(gè)可用的MATLAB環(huán)境。我實(shí)測(cè)過2016b到2023a之間的多個(gè)版本都能正常運(yùn)行但建議至少用2014b以上版本否則部分日期函數(shù)和矩陣操作可能出現(xiàn)兼容問題。打開MATLAB后先用addpath(genpath(D:\NPP_Model))把整個(gè)程序目錄加入搜索路徑然后檢查一下能否正常打開主函數(shù)NPP_main_V2.m。2.2 輸入數(shù)據(jù)清單與格式要求這套程序的輸入數(shù)據(jù)按月份組織通常是一年12個(gè)月為一輪核心輸入包括四類逐月NDVI數(shù)據(jù)一般用SPOT/VGT或者M(jìn)ODIS的NDVI產(chǎn)品空間分辨率需要統(tǒng)一重采樣格式為GeoTIFF或ENVI標(biāo)準(zhǔn)柵格投影建議統(tǒng)一為Albers等積投影或UTM。逐月平均氣溫?cái)?shù)據(jù)單位攝氏度柵格大小和范圍必須與NDVI數(shù)據(jù)完全一致。逐月降水量數(shù)據(jù)單位毫米同樣要求空間范圍與NDVI一致。逐月太陽總輻射數(shù)據(jù)單位MJ/m2如果缺少站點(diǎn)觀測(cè)輻射數(shù)據(jù)可以用日照時(shí)數(shù)通過Angstrom公式估算得到。數(shù)據(jù)層面最核心的一個(gè)坑就是所有柵格的像元行列數(shù)、投影、空間范圍必須完全對(duì)齊一個(gè)像元都不能偏。大多數(shù)運(yùn)行報(bào)錯(cuò)或者結(jié)果出現(xiàn)大片空值都源于這個(gè)問題。我在預(yù)處理的環(huán)節(jié)通常會(huì)用ArcGIS或ENVI把全部數(shù)據(jù)先做一次批量重采樣和裁剪統(tǒng)一到同一模板柵格上再喂給程序。2.3 參數(shù)配置文件怎么修改V2.0的一個(gè)核心改進(jìn)是將模型參數(shù)集中到了一個(gè)配置文件里通常叫NPP_paras.txt或CASA_parameters.csv。打開這個(gè)文件重點(diǎn)需要修改的項(xiàng)包括植被類型代碼表程序需要將土地利用數(shù)據(jù)中的植被類型與ε_(tái)max取值對(duì)應(yīng)一般的做法是在配置文件中建立一個(gè)編碼映射表比如1代表常綠針葉林2代表落葉闊葉林以此類推。最大光能利用率ε_(tái)max朱文泉針對(duì)中國典型植被類型做了參數(shù)率定不同植被類型的取值有明顯差異。以我跑過的華北地區(qū)為例落葉闊葉林的ε_(tái)max明顯高于草地和灌叢這一項(xiàng)如果填錯(cuò)了最終NPP結(jié)果會(huì)系統(tǒng)性偏高或偏低。輸出路徑與文件前綴指定結(jié)果輸出目錄以及月NPP和年NPP輸出文件命名的前綴避免覆蓋上一次運(yùn)行的結(jié)果。修改配置時(shí)務(wù)必注意保存格式不要用Windows記事本另存為帶BOM的UTF-8編碼否則MATLAB讀取配置文件時(shí)第一行會(huì)多出一個(gè)不可見字符導(dǎo)致程序報(bào)錯(cuò)找不到參數(shù)項(xiàng)。用Notepad或VS Code修改并保存為無BOM的UTF-8是更穩(wěn)妥的做法。3. 實(shí)操過程與NPP結(jié)果計(jì)算3.1 從數(shù)據(jù)導(dǎo)入到逐月NPP輸出拿到整理好的數(shù)據(jù)后我第一次跑通全流程大概花了兩個(gè)晚上主要是卡在數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一上。現(xiàn)在把完整步驟梳理一下打開主程序NPP_main_V2.m在代碼頭部區(qū)域能看到一個(gè)名為data_root的字符串變量把它改成存放輸入數(shù)據(jù)的根目錄路徑。注意程序會(huì)在這個(gè)目錄下自動(dòng)查找固定命名的子文件夾比如NDVI、TEM、PRE、RAD每個(gè)子文件夾內(nèi)存放按月份命名的柵格文件命名規(guī)則通常是NDVI_2000_01.tif這樣的格式。如果命名不吻合程序會(huì)報(bào)“文件不存在”的錯(cuò)誤所以花幾分鐘把數(shù)據(jù)文件命名統(tǒng)一到位是值得的。在MATLAB命令窗口直接運(yùn)行主程序前可以先在腳本中單獨(dú)執(zhí)行一次數(shù)據(jù)讀取測(cè)試。V2.0版本考慮到了快速排查的問題通常提供了check_input或類似輔助函數(shù)運(yùn)行后會(huì)在命令窗口打印每個(gè)輸入文件的大小、波段數(shù)、行列數(shù)這一招在確認(rèn)數(shù)據(jù)對(duì)齊狀態(tài)時(shí)非常有用。正式運(yùn)行后程序會(huì)逐月計(jì)算APAR和ε最終輸出各月的NPP柵格。以2000年12個(gè)月的數(shù)據(jù)為例運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)取決于柵格大小和電腦性能1000×1000像元左右的數(shù)據(jù)量在普通臺(tái)式機(jī)上大概需要20到40分鐘期間MATLAB會(huì)顯示循環(huán)進(jìn)度條。我第一次跑的時(shí)候嫌慢后來發(fā)現(xiàn)通過修改程序中的循環(huán)并行開關(guān)如果V2.0的代碼里含有parfor字樣在開啟MATLAB并行計(jì)算池后跑速能提升一倍以上。3.2 年NPP合成與結(jié)果輸出月尺度NPP數(shù)據(jù)只是中間成果絕大多數(shù)研究最終需要的是年NPP。V2.0程序通常自帶年值合成模塊也就是把12個(gè)月的逐月NPP柵格相累加。這里有一個(gè)容易引發(fā)爭(zhēng)議的點(diǎn)關(guān)于NPP累加時(shí)若某個(gè)月份因?yàn)樵聘采w導(dǎo)致NDVI異常低其對(duì)應(yīng)的NPP值可能為零或負(fù)值直接累加會(huì)造成年度總量偏低。我在實(shí)際項(xiàng)目中摸索出的處理方案是在合成之前先對(duì)月NPP做置信區(qū)間截?cái)鄬惓Ｖ涤孟噜從攴萃戮堤钛a(bǔ)然后再累加這樣得到的年NPP空間分布要平滑合理得多。輸出結(jié)果還應(yīng)該包含貢獻(xiàn)量或精度評(píng)價(jià)文件。V2.0程序在輸出NPP柵格的同時(shí)通常還會(huì)生成一個(gè)運(yùn)行日志如log.txt記錄每次運(yùn)行的基本參數(shù)、輸入文件名和完成時(shí)間。遇到結(jié)果不合理的情況先翻日志大部分問題都能定位到是輸入數(shù)據(jù)的問題還是參數(shù)配置問題。3.3 計(jì)算結(jié)果的合理性驗(yàn)證拿到結(jié)果后千萬不要急著出圖寫論文先做合理性驗(yàn)證。驗(yàn)證主要看三個(gè)方面值域范圍、空間分布和總量量級(jí)。從量級(jí)上看中國大部分陸地生態(tài)系統(tǒng)的年NPP在0到1500 gC/m2/yr之間全國平均大致在300到500 gC/m2/yr左右。如果你算出來的某區(qū)域年均NPP普遍超過1500或者大量出現(xiàn)負(fù)值數(shù)據(jù)或參數(shù)大概率有問題?？臻g分布上的常識(shí)性判斷也很重要。以我測(cè)試過的東北地區(qū)為例大興安嶺的落葉針葉林、小興安嶺和長(zhǎng)白山的針闊混交林其NPP理應(yīng)明顯高于同緯度的農(nóng)田和草地。如果空間分布呈現(xiàn)出緯度梯度與常識(shí)相反重點(diǎn)檢查FPAR的計(jì)算和ε_(tái)max的分配是否出錯(cuò)。另外把模擬結(jié)果與文獻(xiàn)實(shí)測(cè)值比對(duì)是一種非常高效的驗(yàn)證手段。比如長(zhǎng)白山闊葉紅松林的實(shí)測(cè)NPP大致在500到800 gC/m2/yr之間如果模擬值在這個(gè)范圍內(nèi)可信度就比較高。V2.0程序包里如果附帶了參考的NPP結(jié)果樣例可以拿自己的輸出與樣例做一次空間相關(guān)分析相關(guān)系數(shù)在0.7以上基本說明流程跑通了。4. 常見問題與排查技巧實(shí)錄4.1 解壓、路徑與MATLAB環(huán)境類問題結(jié)合網(wǎng)上討論比較多的情況我把這幾年跑這套程序?qū)嶋H遇到的、以及幫別人排查過的高頻問題整理成速查表方便你們直接對(duì)照解決。第一類問題是壓縮包和路徑相關(guān)的?！敖鈮汉筇崾疚募p壞”通常是因?yàn)橄螺d不完整或者殺毒軟件攔截了部分文件重新下載并關(guān)閉實(shí)時(shí)防護(hù)后解壓即可。網(wǎng)上有提到過“failed to copy spatial iop zip”這類報(bào)錯(cuò)多見于用第三方解壓工具時(shí)出現(xiàn)我的建議是優(yōu)先用WinRAR或7-Zip并選擇“解壓到當(dāng)前文件夾”而不要直接拖拽文件。第二類問題是MATLAB報(bào)“無法將xx識(shí)別為命令”這本質(zhì)上就是路徑?jīng)]添加到位執(zhí)行addpath(genpath(程序目錄))后再次運(yùn)行即可。還有一種非常隱蔽的情況就是你電腦上裝了多個(gè)MATLAB版本默認(rèn)打開的是舊版本有些函數(shù)在新版本中已改動(dòng)但舊版本中不存在導(dǎo)致腳本跑到一半就中斷這種情況下注意把MATLAB啟動(dòng)時(shí)的“當(dāng)前文件夾”切到程序目錄或者直接在腳本開頭寫入cd(D:\NPP_Model)。4.2 輸入數(shù)據(jù)與格式類排查這一類遇到的問題最多也是排查成本最高的。比如程序直接報(bào)“數(shù)據(jù)維度不匹配”問題基本鎖定在柵格行列數(shù)不一致上用ENVI打開兩個(gè)文件對(duì)比一下要么重新采樣要么做裁剪。還有一種情況是NDVI數(shù)據(jù)沒有乘以10000的縮放因子導(dǎo)致值域在-0.1到0.9之間的浮點(diǎn)數(shù)變成了-1000到9000的整型數(shù)程序?qū)PAR反演時(shí)直接算出了完全離譜的值。這時(shí)候去數(shù)據(jù)說明文檔里查一下原始NDVI產(chǎn)品的標(biāo)定系數(shù)乘以或除以對(duì)應(yīng)系數(shù)即可。還有一種比較坑的情況就是氣溫?cái)?shù)據(jù)中存在極端的背景值例如空值區(qū)域用-9999填充但程序讀取時(shí)未將其識(shí)別為無效值導(dǎo)致這些像元計(jì)算出的NPP是一個(gè)負(fù)數(shù)極端值直接污染了后續(xù)的年值統(tǒng)計(jì)。排查方法是在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段將所有無效值統(tǒng)一設(shè)置為掩膜值如NaN并在程序中設(shè)置忽略NaN選項(xiàng)。4.3 運(yùn)行報(bào)錯(cuò)與參數(shù)設(shè)置類問題運(yùn)行中途報(bào)錯(cuò)最常見的有兩個(gè)。第一個(gè)是“索引超出矩陣維度”多發(fā)生在輸入數(shù)據(jù)的文件命名與程序預(yù)設(shè)不一致時(shí)程序內(nèi)部按月份序號(hào)循環(huán)讀文件某個(gè)月份缺數(shù)據(jù)或命名不規(guī)律就會(huì)觸發(fā)。解決辦法就是按預(yù)設(shè)規(guī)則逐月核對(duì)文件名。第二個(gè)是“內(nèi)存不足”當(dāng)數(shù)據(jù)范圍較大或像元分辨率過高時(shí)程序需同時(shí)加載全年12個(gè)月的柵格到內(nèi)存中運(yùn)算4G內(nèi)存的老機(jī)器很容易頂不住我的經(jīng)驗(yàn)是把計(jì)算區(qū)域分塊處理或者適當(dāng)降低數(shù)據(jù)分辨率以減少像元數(shù)。參數(shù)設(shè)置方面ε_(tái)max如果設(shè)置得過高NPP結(jié)果會(huì)普遍偏大反之亦然。這里建議查一下當(dāng)前研究區(qū)內(nèi)主要植被類型的實(shí)測(cè)NPP文獻(xiàn)數(shù)據(jù)反推合理取值。另外溫度脅迫系數(shù)的計(jì)算需要輸入月平均氣溫和月最低氣溫如果只有月平均氣溫?cái)?shù)據(jù)千萬別把最低氣溫那一欄留空否則T_ε1的計(jì)算會(huì)出問題。我的做法是利用氣溫日較差數(shù)據(jù)估算月最低氣溫雖然不精確但至少保證模型結(jié)構(gòu)完整。4.4 結(jié)果異常的處理經(jīng)驗(yàn)結(jié)果出現(xiàn)大面積零值先檢查NDVI中是否有些月份數(shù)據(jù)缺失被填充成了00值的NDVI反演出的FPAR可能為0進(jìn)而導(dǎo)致APAR為0。解決辦法是用時(shí)間序列插值法補(bǔ)全NDVI空缺月份常用的有Savitzky-Golay濾波法或時(shí)間窗口內(nèi)的線性插值法。結(jié)果出現(xiàn)“條紋狀”或“環(huán)形”異常時(shí)大概率是插值后的氣象數(shù)據(jù)存在邊界不連續(xù)問題。這是因?yàn)橛^測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)經(jīng)過插值之后在空間上存在以站點(diǎn)為中心的“牛眼”效應(yīng)直接代入模型后NPP的空間分布也會(huì)有明顯的異常環(huán)。我的處理辦法是改用ANUSPLIN或者薄板樣條插值方法生成氣溫和降水柵格這樣得到的空間連續(xù)性會(huì)比普通IDW插值好很多從根源上避免了“牛眼”對(duì)NPP的干擾。結(jié)果與實(shí)測(cè)對(duì)比嚴(yán)重偏低時(shí)還有另一個(gè)容易忽略的因素——太陽總輻射數(shù)據(jù)的單位。CASA模型中輻射量一般要求是MJ/m2但國內(nèi)氣象共享數(shù)據(jù)里常見的輻射單位可能是kW·h/m2或者cal/cm2很多人在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換時(shí)漏了這一步導(dǎo)致能量輸入少了一個(gè)數(shù)量級(jí)NPP自然偏低。遇到這種情況仔細(xì)核對(duì)原始數(shù)據(jù)說明文檔統(tǒng)一換算成MJ/m2后再進(jìn)行計(jì)算。5. 這版程序的局限與實(shí)際擴(kuò)展建議V2.0版本在處理常規(guī)區(qū)域尺度的NPP估算時(shí)表現(xiàn)穩(wěn)定但它并不是萬能的。一個(gè)比較明顯的局限在于它對(duì)輸入氣象數(shù)據(jù)的空間分辨率要求較高當(dāng)數(shù)據(jù)分辨率過粗如超過0.5度時(shí)山區(qū)和地形復(fù)雜區(qū)域的NPP會(huì)因?yàn)闅鉁?、輻射的均質(zhì)化而明顯失真。若你的研究區(qū)以山地為主建議將氣象數(shù)據(jù)降尺度到500米至1公里的分辨率或者引入DEM做溫度隨海拔遞減修正后再驅(qū)動(dòng)模型。另一個(gè)局限是它對(duì)極端氣候事件的響應(yīng)不夠敏感。比如某年夏季發(fā)生了嚴(yán)重干旱CASA模型雖然能通過水分脅迫系數(shù)W_ε體現(xiàn)部分影響但如果降水?dāng)?shù)據(jù)本身插值精度不高這種響應(yīng)會(huì)被抹平。做年際變化分析時(shí)建議額外引入帕爾默干旱指數(shù)PDSI或標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI輔助驗(yàn)證NPP波動(dòng)的合理性。關(guān)于程序的擴(kuò)展我在自己的項(xiàng)目中通常會(huì)在V2.0基礎(chǔ)上加兩個(gè)外部模塊一個(gè)是將逐月NPP結(jié)果自動(dòng)輸出為NetCDF格式方便后續(xù)用Python做趨勢(shì)分析和可視化另一個(gè)是接入MODIS land cover動(dòng)態(tài)產(chǎn)品讓植被類型和ε_(tái)max隨年份動(dòng)態(tài)變化而不是多年使用同一個(gè)靜態(tài)植被圖。這兩個(gè)擴(kuò)展都基于V2.0的輸出結(jié)果做二次開發(fā)不影響核心算法感興趣的話后面可以專門寫一篇實(shí)現(xiàn)方案。在使用這套程序的道路上我最大的體會(huì)就是模型只是工具輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和前處理細(xì)節(jié)才是決定結(jié)果好壞的關(guān)鍵。不要一上來就急著跑結(jié)果花時(shí)間把每一層數(shù)據(jù)都檢查到位后面反而能節(jié)省大量調(diào)參和返工的時(shí)間。本文還有配套的精品資源點(diǎn)擊獲取