【JAG好文推荐】高分辨率遥感过程模型:评估热带生态系统GPP时空变化和驱动因素

文摘   2024-12-11 06:59   湖北  
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(一)文章信息
  • 标题:Quantitative assessment of spatiotemporal variations and drivers of gross primary productivity in tropical ecosystems at higher resolution

  • 期刊:《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》(中科院1区Top, IF=7.6)

  • 作者:Ruize Xu, et al.

  • doi:https://doi.org/10.1016/j.jag.2024.104248

(二)研究背景
气候变化对植被的总初级生产力(GPP)产生了显著影响,尤其是在热带陆地生态系统中,由于生产力驱动因素和滞后效应的不完全考虑,碳循环的不确定性仍然存在。为了解决这一问题,研究者开发了一种基于遥感的过程模型,通过整合高分辨率植被指数和多层土壤水文模块,模拟海南岛从2000年到2020年每月30米分辨率的GPP。该模型能够捕捉更多的空间细节,并在站点尺度上显示出更高的准确性。研究还使用了趋势分析和Hurst指数来揭示GPP的时空动态和可持续性,同时采用非线性Granger因果关系测试来量化环境因素与GPP之间的同时和滞后相关性。这些结果对于理解热带生态系统中GPP的模拟和气候相互作用至关重要,对于有效的碳循环管理具有重要意义。

(三)研究数据与方法
研究使用了三种类型的数据:驱动BEPS模型的输入数据、分析GPP变化的分析数据和评估改进BEPS模型准确性的验证数据。研究中使用了30米分辨率的叶面积指数(LAI)、19个气象站点的日气温、降水和风速数据,以及ERA5-Land小时数据中的地表净太阳辐射和总太阳辐射数据。土壤参数和土地覆盖数据也纳入了分析。研究选择了与水可用性、能量和温度相关的六个指标来评估环境变化对GPP的影响,包括降水、土壤湿度、相对湿度、净太阳辐射、气温和地表温度。模型的准确性通过与高质量的GPP基准图和两个通量站点的实地通量测量数据进行比较来评估。

(四)研究结果

研究结果表明,海南岛98.5%的植被区域GPP显著增加,年增长量为437.02克碳/平方米,2011年左右趋势有所改善。未来预测表明GPP的可持续性较高(Hurst指数为0.53),东北和西南的“正不一致”区域减少对增强当地碳汇至关重要。此外,水的可用性、温度和辐射是GPP变化的主要驱动因素,分别影响53.55%、27.77%和14.43%的植被区域,其复合效应增强了解释力35.84%。相对湿度在水可用性对GPP的影响中占主导地位(变化范围从10.02%到79.98%),超过了降水和土壤湿度的影响。在68.83%的植被区域观察到滞后效应,对净太阳辐射和地表温度的响应有1到4个月的延迟,特别是在森林和灌木生态系统中。研究还发现,水可用性、温度和辐射分别解释了GPP变异的53.55%、27.77%和14.43%,而相对湿度、降水和土壤湿度的贡献分别为10.02%至79.98%、21.95%和25.78%。此外,68.83%的植被区域显示出对环境变化的GPP滞后响应,其中1至4个月的滞后时间最为显著。

(五)研究结论
本研究开发的BEPS_30m模型能够模拟区域尺度的植被GPP,空间分辨率为30米。通过整合多源遥感数据中的植被生物物理参数和多层水文模块中的水分胁迫因子,BEPS_30m提供了详细的空间信息和更高的每月GPP精度。研究表明,从2000年到2020年,海南岛的GPP年均增长22.7%,2011年有显著增长。月度GPP呈现单峰模式,先增后减。空间上,内陆地区GPP持续高于沿海地区,夏季高GPP区域向北扩展。Hurst指数超过0.5的区域多于低于0.5的区域,表明未来GPP变化趋势积极。非线性Granger因果关系测试识别出水可用性、温度和能量为主要的GPP驱动因素。这些综合分析为GPP变异性提供了宝贵的见解,并为应对环境挑战提供了策略。

(六)主要图表

文章来源 :

Xu, R., Zhang, J., Chen, F., Yu, B., Ali, S., Ullah, H., & Al-Sakkaf, A. S. (2024). Quantitative assessment of spatiotemporal variations and drivers of gross primary productivity in tropical ecosystems at higher resolution. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 135, 104248.

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