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气象数据在CASA模型中的应用及实际案例讲解（植被、陆地生态系统、植被净初级生产力NPP、光合作用和呼吸作用、气象数据、MODIS NDVI、遥感）

article 2025/3/1 13:48:56

CASA模型（Carnegie-Ames-Stanford Approach）是一个基于光合作用和呼吸作用过程的生态系统生产力模型。在实际应用中，气象数据是CASA模型的关键输入之一，用于模拟植被的光合作用和呼吸作用。本文将介绍如何结合气象数据实现CASA模型，并提供一个实际案例

CASA模型需要的气象数据主要包括：

辐射（光合有效辐射PAR）
温度（影响酶活性和呼吸作用）
降水（影响土壤水分和植被生长）

这些数据可以通过地面气象站获取，也可以通过遥感数据估算。

实际案例：使用CASA模型估算区域NPP

案例背景

假设我们要估算中国某地区的植被NPP，我们已经有了该地区的NDVI和FPAR数据，现在需要结合气象数据来运行CASA模型。

数据准备

辐射数据：从MODIS产品中提取PAR数据。
温度数据：从地面气象站获取日平均气温。
降水数据：从地面气象站获取日降水量。

CASA模型公式

CASA模型的核心公式是：

NPP = GPP - RaNPP=GPP−Ra

其中：

NPPNPP 是净初级生产力（Net Primary Productivity）
GPPGPP 是总初级生产力（Gross Primary Productivity）
RaRa 是生态系统的自养呼吸（Autotrophic Respiration）

GPP和Ra可以通过以下公式计算：

以下是使用MATLAB实现CASA模型的简化代码示例：

% 假设已经有了PAR, FPAR, T等数据
PAR = [数据]; % 光合有效辐射数据
FPAR = [数据]; % FPAR数据
T = [数据]; % 温度数据

% 模型参数
epsilon = 0.025; % 光能使用效率
R_dark = 0.01; % 暗呼吸率
R_light = 0.02; % 光呼吸率
k = 0.08; % 温度响应系数

% 计算GPP
GPP = epsilon * PAR * FPAR;

% 计算Ra
Ra = R_dark + (R_light - R_dark) * (1 - exp(-k * T));

% 计算NPP
NPP = GPP - Ra;

% 输出结果
disp('NPP:');
disp(NPP);

结果分析

运行上述代码后，我们可以得到该地区的NPP估算值。通过对比不同时间段的NPP变化，可以分析植被生长的季节性变化和对气候变化的响应。

相关技术应用推荐：CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型原理及实践应用

植被作为陆地生态系统的重要组成部分，对于维持生态环境功能具有关键作用。植被净初级生产力（NPP）是表征陆地生态系统功能及可持续性的重要参数之一，也是判定生态系统碳源/汇的重要因子。CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型作为估算陆地生态系统植被净初级生产力NPP的经典模型，对于实现我国2060“碳中和”目标具有重要意义。