geoskill-carbon-flux-estimation

基于光能利用率模型（CASA/VPM 简化）估算 GPP/NPP：GPP=PAR×FPAR×ε，ε 受温度与水分胁迫调节，NPP=GPP−自养呼吸，输出碳收支

碳通量估算 | Carbon Flux Estimation

This skill estimates ecosystem carbon fluxes using a simplified light-use-efficiency model (following the CASA / VPM approach):

• GPP (Gross Primary Productivity) = PAR × FPAR × ε
  • PAR: photosynthetically active radiation (MJ/m²/day)
  • FPAR: fraction of photosynthetically active radiation absorbed (0-1)
  • ε: actual light-use efficiency = εmax × Tstress × Wstress (gC/MJ)
• Temperature stress Tstress: a two-sided parabolic response peaking at the optimum temperature Topt.
• Water stress Wstress: adjusted nonlinearly with available water.
• Autotrophic respiration Ra = GPP × ra_frac(T), where the respiration fraction increases with temperature.
• NPP (Net Primary Productivity) = GPP − Ra.

The magnitudes are calibrated to fall within reasonable vegetation ranges (daily GPP of approximately 0.5-15 gC/m²/day, NPP/GPP ≈ 0.5). Outputs cumulative GPP/NPP rasters, daily flux time series, and a carbon budget JSON. Suitable for regional carbon budget assessment, vegetation productivity mapping, ecosystem model forcing, and carbon source/sink analysis.

Dependencies / 依赖

bash

pip install 'numpy' 'rasterio' 'scipy'

Usage / 使用方法

Basic Usage

bash

python geoskill-carbon-flux-estimation.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 [other parameters]

Example 1 (Synthetic Data, Offline)

bash

python geoskill-carbon-flux-estimation.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out

Example 2 (bbox Only, Automatic Synthesis)

bash

python geoskill-carbon-flux-estimation.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --output-dir ./out

Example 3 (Longer Time Series)

bash

python geoskill-carbon-flux-estimation.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --n-dates 60 --output-dir ./out

Example 4 (Quiet Mode)

bash

python geoskill-carbon-flux-estimation.py --bbox 121.0 31.0 122.0 32.0 --synthetic --output-dir ./out --quiet

Example 5 (Real Raster Input, 4 Bands=PAR/FPAR/Temperature/Water)

bash

python geoskill-carbon-flux-estimation.py --input par_fpar_temp_water.tif --output-dir ./out

Output / 输出

File	Format	Description
carbon_flux.tif	GeoTIFF	Cumulative GPP/NPP over the period (2 bands, gC/m²)
flux_timeseries.json	JSON	Daily spatial-mean time series of GPP/NPP/Ra
carbon_budget.json	JSON	Carbon budget (daily mean/cumulative/NPP-GPP ratio)
output-manifest.json	JSON	Run manifest

Data Source / 数据源 / Source

• Real mode: local multi-band GeoTIFF (4 bands = PAR/FPAR/temperature/water).
• Synthetic mode (--synthetic or --bbox only): generates physically consistent PAR/FPAR/temperature/water fields and time series locally, with no network access required.

Privacy / 隐私声明 / Privacy

• Runs offline by default; --synthetic mode requires no network access at all.
• All processing is performed locally; no user data is uploaded.

License / License

MIT

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name: geoskill-carbon-flux-estimation description: '基于光能利用率模型（CASA/VPM 简化）估算 GPP/NPP：GPP=PAR×FPAR×ε，ε 受温度与水分胁迫调节，NPP=GPP−自养呼吸，输出碳收支'

碳通量估算 | Carbon Flux Estimation

本 skill 用简化的光能利用率模型（light-use-efficiency，CASA / VPM 思路） 估算生态系统碳通量：

• GPP（总初级生产力）= PAR × FPAR × ε
  • PAR：光合有效辐射（MJ/m²/day）
  • FPAR：光合有效辐射吸收比例（0-1）
  • ε：实际光能利用率 = εmax × Tstress × Wstress（gC/MJ）
• 温度胁迫 Tstress：以最适温度 Topt 为峰值的双侧抛物线响应。
• 水分胁迫 Wstress：随可用水分量非线性调节。
• 自养呼吸 Ra = GPP × ra_frac(T)，温度越高呼吸占比越大。
• NPP（净初级生产力）= GPP − Ra。

量级经参数校准落在植被合理范围（日 GPP 约 0.5-15 gC/m²/day，NPP/GPP≈0.5）。 输出累计 GPP/NPP 栅格、逐日通量时序与碳收支 JSON。适用于区域碳收支评估、 植被生产力制图、生态模型强迫与碳源汇分析。

依赖

bash

pip install 'numpy' 'rasterio' 'scipy'

使用方法

基本用法

bash

python geoskill-carbon-flux-estimation.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 [其他参数]

示例 1（合成数据，离线）

bash

python geoskill-carbon-flux-estimation.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out

示例 2（仅给 bbox，自动合成）

bash

python geoskill-carbon-flux-estimation.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --output-dir ./out

示例 3（更长时间序列）

bash

python geoskill-carbon-flux-estimation.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --n-dates 60 --output-dir ./out

示例 4（静默模式）

bash

python geoskill-carbon-flux-estimation.py --bbox 121.0 31.0 122.0 32.0 --synthetic --output-dir ./out --quiet

示例 5（真实栅格输入，4 波段=PAR/FPAR/温度/水分）

bash

python geoskill-carbon-flux-estimation.py --input par_fpar_temp_water.tif --output-dir ./out

输出

文件	格式	说明
carbon_flux.tif	GeoTIFF	时段累计 GPP/NPP（2 波段，gC/m²）
flux_timeseries.json	JSON	逐日 GPP/NPP/Ra 空间均值时序
carbon_budget.json	JSON	碳收支（日均/累计/NPP-GPP 比）
output-manifest.json	JSON	运行清单

数据源 / Source

• 真实模式：本地多波段 GeoTIFF（4 波段 = PAR/FPAR/温度/水分）。
• 合成模式（--synthetic 或仅 --bbox）：本地生成物理一致的 PAR/FPAR/温度/水分场与时序，无需网络。

隐私声明 / Privacy

• 默认离线运行，--synthetic 模式完全无网络。
• 所有处理在本地完成，不上传用户数据。

License

MIT