1.一种基于虚拟现实技术的园林景观设计方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、利用湿地园林地理信息和地形数据，建立虚拟现实中的湿地园林三维场景，并与气象模型进行集成，真实模拟湿地园林三维场景环境，并采集湿地园林三维场景中的气候数据和植被生长数据；

所述气候数据包括环境湿度H、环境温度T、辐射强度Ir、土壤蒸散系数Kst、地下水位变化率Gw和植被蒸腾系数Tv；

所述植被生长数据包括光合作用效率Pe、叶片面积指数LAI和根系吸水速率Rw；

S2、实时提取采集到的气候数据和植被生长数据进行预处理，分别获取气候数据集和植被生长数据集，再构建时序数据库，对气候数据集和植被生长数据集进行存储；

所述气候数据集包括t时刻的环境湿度H（t）、t时刻的环境温度T（t）、t时刻的辐射强度Ir（t）、t时刻的土壤蒸散系数Kst（t）、t时刻的地下水位变化率Gw（t）、t时刻的植被蒸腾系数Tv（t）；

所述植被生长数据集包括t时刻的叶片面积指数LAI（t）和t时刻的根系吸水速率Rw（t）；

S3、通过构建植被预测分析模型，提取时序数据库中的气候数据集和植被生长数据集输入到植被预测分析模型中，分别输出预测t时间的光合变化波动系数P（t）、湿地园林土地水分存储量Ws（t）和植被健康系数Hv（t）；

所述S3包括S31；

S31、所述植被预测分析模型通过光合作用波动算法模型、水循环蒸腾作用算法模型和植被健康状态算法模型，进行集成构建；

所述S31包括S311、S312和S313；

S311、通过非线性抑制模型，进行构建光合作用波动算法模型，再通过时序数据库的写出端口，提取气候数据集和植被生长数据集，输入到光合作用波动算法模型，进行计算输出光合变化波动系数P（t），进行预测在未来时间t植被光合作用变化波动；

所述光合变化波动系数P（t）通过以下光合作用波动算法模型计算输出；

；

式中，Topt表示植物的标准生长温度，exp表示指数函数，表示温度调节系数，表示湿度调节系数；

S312、通过积分运算和非线性函数，进行构建水循环蒸腾作用算法模型，并提取再通过时序数据库的写出端口，提取气候数据集和植被生长数据集，输入到水循环蒸腾作用算法模型中，进行计算输出t时刻的湿地园林土地水分存储量Ws（t），分析湿地园林水循环与蒸腾作用；

所述湿地园林土地水分存储量Ws（t）通过以下水循环蒸腾作用算法模型计算输出；

；

式中，J（t）表示在时间t时刻的降雨量，E（t）表示在时间t时刻的水分蒸发量，Rw（t）表示在时间t时刻的根系吸水速率，Gw（t）表示在时间t时刻的地下水位变化率，dt表示时间积分变量t的微变量；

S313、通过多参数耦合的非线性进行构建植被健康状态算法模型，并结合所获取的光合变化波动系数P（t）和湿地园林土地水分存储量Ws（t），输入到植被健康状态算法模型中进行分别计算输出湿地园林内整体的植被健康系数Hv（t），进行预测湿地园林内植被的健康状态；

所述植被健康系数Hv（t）通过以下植被健康状态算法模型计算输出；

；

式中，N（t）表示t时刻的植被的养分供应水平，Dp（t）表示t时刻的病虫害发生率，表示养分调节系数，表示根系吸水能力调节系数，表示病虫害对植被健康影响的调节系数；

S4、通过初始设定植被健康阈值F1与预测获取的植被健康系数Hv（t）进行初步对比评估，分析当前湿地园林植被在未来时间段内的健康状态；

S5、基于初步对比评估结果，进一步分析当前湿地园林植被的适应性情况，通过构建综合植被适应性算法模型，进行计算输出每种植被的适应性系数Av（t），再进行平均计算获取平均环境适应值Amean（t），并与湿地园林内每种植被的适应性系数Av（t）进行二次对比，分析个体植被的适应性，并生成湿地园林内植被设计方案；

S53、基于所获取的湿地园林中资本的平均环境适应值Amean（t）与湿地园林中每种植被的适应性系数Av（t）进行二次对比评估，并生成湿地园林植被调整建议，具体评估内容如下；

当适应性系数Av（t）≥平均环境适应值Amean（t）时，表示当前植被i的适应性正常，此时生成湿地园林环境优化建议，进行调整湿地园林环境再保持植被i在未来阶段的健康状态；

当适应性系数Av（t）＜平均环境适应值Amean（t）时，表示当前植被i的适应性异常，此时生成湿地园林植被优化建议，进行调整湿地园林植被的品种进行更换。

2.根据权利要求1所述的一种基于虚拟现实技术的园林景观设计方法，其特征在于：所述S1包括S11和S12；

S11、使用GIS软件将湿地园林的地理数据导入3D建模软件中，创建湿地园林三维场景，所述三维场景包括湿地园林地形、地貌、水体分布和植被分布，再通过3D建模软件，进一步细化湿地公园的生态细节，所述生态细节包括植被种类、水体流动和步道；

再通过API应用程序接口将湿地园林三维场景与气象模型进行集成，将气象模型输出未来的气候数据，作为时间序列输入到湿地园林三维场景，通过虚拟现实引擎，建立时间轴，输入动态气候数据，模拟不同季节和不同时间段的气候变量，实时展示植被的生长情况；

S12、基于湿地园林三维场景的气象模型输出未来的气候数据和植被的生长情况，实时采集湿地园林的气候数据和植被生长数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于虚拟现实技术的园林景观设计方法，其特征在于：所述S2包括S21和S22；

S21、实时提取湿地园林三维场景中的气候数据和植被生长数据进行预处理，所述预处理的方式包括数据清洗和归一化处理，再预处理后依据湿地园林三维场景动态模拟的时间点对气候数据和植被生长数据的采集时间进行标注时间戳，再标注后进行整合获取气候数据集和植被生长数据集；

S22、再构建时序数据库并设置写入端口和写出端口，将所获取的气候数据集和植被生长数据集通过写入端口，按照时间戳顺序排序写入时序数据库中进行存储。

4.根据权利要求1所述的一种基于虚拟现实技术的园林景观设计方法，其特征在于：所述S4包括S41；

S41、基于植被健康指标进行初始设定植被健康阈值F1与所获取的植被健康系数Hv（t）进行初步对比评估，分析植被在未来预测阶段的健康状态，具体评估内容如下；

当植被健康系数Hv（t）≥植被健康阈值F1时，表示当前植被在未来预测阶段的健康状态正常，此时湿地园林的植被设计无需调整；

当植被健康系数Hv（t）＜植被健康阈值F1时，表示当前植被在未来预测阶段的健康状态异常，此时湿地园林的植被设计需要进行调整。

5.根据权利要求4所述的一种基于虚拟现实技术的园林景观设计方法，其特征在于：所述S5包括S51、S52和S53；

S51、当初步对比评估识别出在未来预测阶段健康状态异常时，则通过综合植被适应性算法模型，进行计算输出每种植被的适应性系数Av（t）；

所述每种植被的适应性系数Av（t）通过以下综合植被适应性算法模型计算输出；

；

式中，Avi（t）表示第i种植被在时间t时刻的适应性系数，Tmax和Tmin分别表示植被温度耐受上限值和植被温度耐受下限值。

6.根据权利要求5所述的一种基于虚拟现实技术的园林景观设计方法，其特征在于：S52、基于所获取的每种植被的适应性系数Av（t），进行计算湿地园林整体植被群落的适应性，平均计算获取平均环境适应值Amean（t）；

所述平均环境适应值Amean（t）通过以下算法公式计算输出；

；

式中，N表示湿地园林中植被样本总数量。