利用GEE计算碳储量

### 使用 Google Earth Engine (GEE) 计算绿地面积的方法 计算绿地面积通常涉及以下几个步骤：加载土地覆盖数据、选择感兴趣的区域（AOI）、过滤出绿地类别并计算其面积。以下是一个完整的代码示例和详细说明。 #### 1. 加载土地覆盖数据 在 GEE 中，可以使用全球土地覆盖数据集（如 MODIS 土地覆盖产品或 ESA CCI 土地覆盖数据）来识别绿地。这里以 ESA CCI 土地覆盖数据为例[^4]。 ```javascript // 加载 ESA CCI 土地覆盖数据集 var lcDataset = ee.ImageCollection('ESA/WorldCover/v100') .first(); // 选择最新年份的数据 ``` #### 2. 定义研究区域（AOI） 通过定义一个地理范围来限制分析区域。可以使用几何图形（如点、多边形）或导入的矢量文件。 ```javascript // 定义研究区域（例如南京市江宁区） var AOI = ee.Geometry.Rectangle([118.5, 31.5, 119.1, 32.2]); Map.centerObject(AOI, 9); // 设置地图中心并缩放 ``` #### 3. 过滤出绿地类别 根据土地覆盖分类标准，选择对应于“绿地”的类别。例如，在 ESA CCI 数据集中，类别 `10` 表示草地，类别 `20` 表示灌木地，类别 `30` 表示森林等[^2]。 ```javascript // 定义绿地类别（例如草地和森林） var greenClasses = [10, 20, 30]; // 草地、灌木地、森林 // 创建掩膜以提取绿地 var greenMask = lcDataset.remap(greenClasses, Array(greenClasses.length).fill(1), 0); // 应用掩膜 var greenArea = lcDataset.updateMask(greenMask); ``` #### 4. 计算绿地面积 通过将每个像元的面积累加，可以计算出绿地总面积。GEE 提供了 `.reduceRegion()` 方法来进行此类统计。 ```javascript // 计算像元面积 var pixelArea = ee.Image.pixelArea().addBands(greenArea); // 计算绿地总面积 var greenAreaStats = pixelArea.reduceRegion({ reducer: ee.Reducer.sum(), geometry: AOI, scale: 10, // 分辨率（ESA CCI 数据为 10 米） maxPixels: 1e13 }); // 输出结果 var greenAreaHa = greenAreaStats.get('remapped'); // 单位为平方米 print('绿地面积（公顷）:', ee.Number(greenAreaHa).divide(10000).format('%.2f')); ``` #### 5. 可视化结果 将绿地显示在地图上以便直观查看。 ```javascript // 设置调色板 var palette = ['white', 'green']; // 白色表示非绿地，绿色表示绿地 // 添加图层 Map.addLayer(greenArea, {min: 0, max: 1, palette: palette}, '绿地分布'); ``` --- ### 注意事项 - 确保研究区域与数据分辨率匹配，否则可能需要重新采样。 - 如果使用其他数据集（如 CLCD），需调整类别定义和分辨率参数[^4]。 ---

### 使用Google Earth Engine (GEE) 计算全球积温的方法 全球积温（Growing Degree Days, GDD）是农业和生态研究中的一个重要指标，用于衡量作物生长期间的热量积累。通过使用Google Earth Engine (GEE)，可以高效地计算全球范围内的积温数据。以下是具体的处理方法： #### 1. 数据选择 为了计算积温，需要选择合适的温度数据集。常见的选择包括ERA5_LAND、MODIS地表温度（LST）或PRISM气候数据集。例如，ERA5_LAND提供了高分辨率的日均气温数据[^2]。 ```python # 加载ERA5_LAND数据集 era5_land = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5_LAND/HOURLY') \ .select('mean_2m_air_temperature') \ .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') ``` #### 2. 积温公式定义 积温的计算公式为： \[ \text{GDD} = \max(0, T_{\text{avg}} - T_{\text{base}}) \] 其中： - \( T_{\text{avg}} \) 是日平均气温。 - \( T_{\text{base}} \) 是基础温度（通常根据作物类型设定，如5°C或10°C）。 在GEE中可以通过以下代码实现： ```python # 定义基础温度 t_base = 5 # 基础温度，单位：摄氏度 # 转换Kelvin到Celsius并计算日平均气温 daily_mean_temp = era5_land.mean().subtract(273.15) # 计算积温 gdd = daily_mean_temp.expression( '(T_avg > t_base) ? (T_avg - t_base) : 0', { 'T_avg': daily_mean_temp, 't_base': t_base } ) ``` #### 3. 区域范围筛选 为了计算全球积温，可以不设置特定区域范围，但为了减少计算量，也可以定义一个感兴趣区域（Region of Interest, ROI）。例如： ```python # 定义全球范围 roi = ee.Geometry.Polygon([[-180, -90], [-180, 90], [180, 90], [180, -90]]) # 筛选ROI范围内的数据 gdd_roi = gdd.clip(roi) ``` #### 4. 时间维度整合 如果需要计算年度积温，可以通过对时间序列求和来实现： ```python # 按年度求和 annual_gdd = era5_land.map(lambda image: image.subtract(273.15).expression( '(T_avg > t_base) ? (T_avg - t_base) : 0', { 'T_avg': image.select('mean_2m_air_temperature'), 't_base': t_base })).sum() ``` #### 5. 结果可视化与导出 最后，可以将结果可视化或导出为GeoTIFF文件： ```python # 可视化积温结果 Map.addLayer(annual_gdd, {'min': 0, 'max': 2000, 'palette': ['blue', 'green', 'red']}, 'Global GDD') # 导出为GeoTIFF task = ee.batch.Export.image.toDrive({ 'image': annual_gdd, 'description': 'Global_GDD', 'scale': 5000, 'region': roi.bounds().getInfo()['coordinates'] }) task.start() ``` ### 注意事项 - 数据的时间分辨率和空间分辨率会影响计算精度[^3]。 - 在处理大规模数据时，建议分块计算以避免内存溢出问题。 - 基础温度的选择应根据具体作物的需求进行调整[^4]。 ---