【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生态评估领域，具体涉及基于系统多稳态及临界减速理论，利用植被dnvi时间序列数据进行生态系统恢复力计算并进行变化趋势判定的方法。
技术介绍
1、生态系统恢复力是描述生态系统在经历自然或人为干扰后恢复原有结构、功能和状态的能力。该概念最初由c.s.holling在1973年提出。后被细化为工程恢复力(描述系统恢复到单一平衡状态的速度)和生态恢复力(描述生态系统承受干扰而转变到其他稳定状态前抵抗干扰的能力)。随着研究的深入，形成了多种理论与模型来评估生态系统恢复力，如“杯球”模型、适应循环模型、稳定域模型、多稳态、状态转变阈值、吸引域缩放、临界减速和转折点理论以及“自组织”与动态系统理论等。最为重要的是发现了生态系统在变化临界点附近从干扰中恢复的速率显著减慢、方差增加、系统波动的自相关增强等特征。在此基础上，提出了以生态系统结构和属性特征变化的多种指标作为生态系统状态跃变的早期预警信号，预判生态系统状态变化。生态系统恢复力变化为特征的系统状态变迁预警对生态系统管理与保护具有重要意义，涉及自然保护、生态恢复以及应对气候变化与人类干扰的生态系统管理策略制定等多个方面。尽管取得了进展，但评估和应用生态系统恢复力相关理论仍面临有效指标确定与数据获取、多因子交互及评价结果不确定性、评估和跨尺度效应的理解等多方面的挑战。
2、目前，研究生态系统恢复力变化的方法主要包括两类，第一类是基于观测数据，量化评估临界减速现象，评判系统的恢复力变化。第二类是基于长时间序列数据，以统计概率的形式估计生态系统在不同替代状态之间的转移概
3、具体的应用中，涉及到多指标综合评价和时间序列分析及扰动识别等方法。其中，多指标综合评价方法主要使用熵值权重法和层次分析法整合多种相关指标形成综合指标体系；扰动识别则是基于时间序列或能够反映系统自然波动与格局的数据，通过识别生态扰动及其对生态系统的影响，评估系统的恢复能力。对于区域生态恢复力的评价，主要依赖于多指标综合评价方法，此方法从不同的角度(例如生物多样性、土壤质量、水资源恢复等)构建指标体系，从多维度评估生态系统的状态。
4、总体上，目前的两种主要的评价方法有各自的缺陷：
5、多指标综合评价方法：数据采集繁琐，权重设定具主观性，不同区域之间的可比性较差，且对于恢复力的变化探究较少涉及。
6、扰动分析方法：难以对恢复力的时间变化进行长期和连续的监测，且方法对扰动强度敏感，影响评价结果的客观性。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术中存在的上述缺陷，提供一种基于时间序列的生态恢复力计算方法，量化评估区域生态恢复力变化特征与趋势。此方法不仅评估恢复力，还能监测其随时间的变化，从而提供更准确、客观的区域生态系统恢复力变化时空动态分析。
2、根据本专利技术，提供了一种基于时间序列的生态恢复力计算方法包括：
3、读取植被的归一化差异植被指数ndvi时间序列数据，生成时间序列矩阵，通过stl分解(seasonal and trend decomposition using loess)法将ndvi时序数据进行分解，得到ndvi的残差时间序列矩阵；
4、针对生成的ndvi残差时间序列矩阵，使用滑动窗口法计算滞后自相关系数；利用滞后自相关系数计算恢复力指标；
5、利用恢复力指标执行生态恢复力变化趋势分析。
6、优选地，基于dnvi时间序列分解得到的残差序列，作为计算恢复力指标的时间序列数据基础，并使用滑动窗口法计算滞后自相关系数。
7、优选地，在数据处理时，对时间序列矩阵的每个像元的时间序列使用三年期滑动窗口计算滞后自相关系数如下：
8、
9、其中，acf是滞后自相关系数，xt是时间序列中的观测值，是观测值的平均数，n是总观测数，其中k＝1表示1期滞后。
10、优选地，在指标计算时，通过利用滞后自相关系数计算每个像元的滞后自相关系数时间序列的多年均值，然后取多年均值的负值作为恢复力指标。
11、优选地，恢复力指标计算如下：
12、
13、其中，r是像元的恢复力指标，表示区域的滞后自相关系数的平均值。
14、优选地，趋势分析时使用最小二乘法和显著性检验来分析恢复力指标随时间的变化趋势。
15、优选地，在趋势分析时，将通过显著性检验的趋势判定为恢复力下降或者提升，将未通过显著性检验的趋势判定为没有显著变化趋势。
16、优选地，最小二乘法通过最小化误差的平方和残差平方和来找到数据的最佳拟合线；其中确定直线函数y＝mx+b，使得所有观测数据点与该直线的垂直距离之和最小。
17、优选地，在趋势分析，最小二乘法中，残差平方和表达为：
18、rss＝∑(yi-(mxi+b))2
19、其中，n是数据点的数量，xi和yi分别是第i个数据点的自变量和因变量值，分别为时间序号和滞后自相关的负值；
20、斜率m的计算公式为：
21、
22、截距b的计算公式为：
23、
24、优选地，使用t-统计量进行显著性检验确定模型中斜率m是否统计上显著，公式如下：
25、
26、其中，m是斜率，se是斜率的标准误差。
27、优选地，在使用最小二乘法和t-统计量检验来分析生态系统恢复力指标随时间的变化时，判断标准如下：t-值小于0.05，并且斜率为正，判定生态恢复力显著提高；如果t-值小于0.05，并且斜率m为负，判定生态恢复力随时间显著降低；若斜率m的t-值未通过显著性检验，即t-值大于或等于0.05，则判定变化不具统计显著性。
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1.一种基于时间序列的生态恢复力计算方法，其特征在于包括：
2.根据权利要求1所述的基于时间序列的生态恢复力计算方法，其特征在于，在数据处理时，基于DNVI时间序列分解得到的残差序列，作为计算恢复力指标的时间序列数据基础，并使用滑动窗口法计算滞后自相关系数；
3.根据权利要求1或2所述的基于时间序列的生态恢复力计算方法，其特征在于，在指标计算时，通过利用滞后自相关系数计算每个像元的滞后自相关系数时间序列的多年均值，然后取多年均值的负值作为恢复力指标。
4.根据权利要求1或2所述的基于时间序列的生态恢复力计算方法，其特征在于，优选地，恢复力指标计算如下：
5.根据权利要求1或2所述的基于时间序列的生态恢复力计算方法，其特征在于，趋势分析时，使用Mann-Kendal l趋势分析和最小二乘法来分析恢复力指标随时间的变化趋势。
6.根据权利要求5所述的基于时间序列的生态恢复力计算方法，其特征在于，在趋势变化显著性检验时，将通过t-统计特征显著性检验的趋势判定为恢复力下降或者提升，将未通过显著性检验的趋势判定为没有显著变化趋势。
7.根据权利要求5所述的基于时间序列的生态恢复力计算方法，其特征在于，最小二乘法通过最小化误差的平方和残差平方和来找到数据的最佳拟合线；其中确定直线函数y＝mx+b，使得所有观测数据点与该直线的垂直距离之和最小。
8.根据权利要求7所述的基于时间序列的生态恢复力计算方法，其特征在于，在最小二乘法中，残差平方和表达为：
9.根据权利要求6所述的基于时间序列的生态恢复力变化趋势显著性检验计算方法，其特征在于，使用t-统计量进行显著性检验确定模型中斜率m是否统计上显著，公式如下：
10.根据权利要求9所述的基于时间序列的生态恢复力计算方法，其特征在于，在使用最小二乘法和t-统计量检验来分析生态系统恢复力指标随时间的变化时，判断标准如下：t-值小于0.05，并且斜率为正，判定生态恢复力显著提高；如果t-值小于0.05，并且斜率m为负，判定生态恢复力随时间显著降低；若斜率m的t-值未通过显著性检验，即t-值大于或等于0.05，则判定变化不具统计显著性。
...【技术特征摘要】
1.一种基于时间序列的生态恢复力计算方法，其特征在于包括：
2.根据权利要求1所述的基于时间序列的生态恢复力计算方法，其特征在于，在数据处理时，基于dnvi时间序列分解得到的残差序列，作为计算恢复力指标的时间序列数据基础，并使用滑动窗口法计算滞后自相关系数；
3.根据权利要求1或2所述的基于时间序列的生态恢复力计算方法，其特征在于，在指标计算时，通过利用滞后自相关系数计算每个像元的滞后自相关系数时间序列的多年均值，然后取多年均值的负值作为恢复力指标。
4.根据权利要求1或2所述的基于时间序列的生态恢复力计算方法，其特征在于，优选地，恢复力指标计算如下：
5.根据权利要求1或2所述的基于时间序列的生态恢复力计算方法，其特征在于，趋势分析时，使用mann-kendal l趋势分析和最小二乘法来分析恢复力指标随时间的变化趋势。
6.根据权利要求5所述的基于时间序列的生态恢复力计算方法，其特征在于，在趋势变化显著性检验时，将通过t-统计特征显著性检验的趋势判定为恢复力下降或者提升，将未...
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