基于多种遥感植被指数、叶绿素荧光与CO2通量数据的温带针阔混交林物候特征对比分析

植被物候学作为研究植被与环境条件相互作用的科学,在全球气候变化的大背景下已成为国际热点研究领域,其中森林植被在调节全球碳平衡、维护全球气候稳定的过程中有着至关重要的作用。随着遥感技术的发展,多种遥感指数被应用到森林植被物候研究中,其中以MODIS NDVI和EVI应用最为广泛,而叶绿素荧光(SIF)作为植被光合作用的"探针"也被广泛应用于森林植被物候研究中。为了探究3种指数在森林植被物候研究中的差异与特性,本文以长白山温带红松阔叶林通量观测站为研究区域,采用模型拟合结合动态阈值法提取2007—2013森林物候特征参数,并使用通量数据(总初级生产力GPP)进行验证。结果表明:NDVI与EVI、SIF相比,表现为生长季开始时间与结束时间的明显提前和滞后,与GPP数据偏差较大,且夏季生长季峰期曲线形态过宽且平坦,无法较好反映生长季变化特征;EVI相较于NDVI有所改善,整体变化趋势与SIF、GPP基本吻合,但依然存在秋季衰减时间稍迟于SIF与GPP的问题;SIF虽然存在夏季骤降现象,但依然与GPP数据一致性最好,可以较好反映出森林植被季节变化特征。SIF数据与植被光合作用的紧密关联使其在植被物候研究中具有优于植被指数的准确性,并随着遥感平台的增加和反演方法的改善,将会在多尺度、多类型的植被物候监测中发挥更加重要的作用。     

日光诱导叶绿素荧光对亚热带常绿针叶林物候的追踪

植被物候期(春季返青和秋季衰老)是表征生物响应和陆地碳循环的基础信息。由于常绿针叶林冠层绿度的季节变动较弱,遥感提取常绿针叶林的物候信息存在着较大的不确定性,是目前区域物候监测中的难点。利用MODIS植被指数(归一化植被指数NDVI和增强型植被指数EVI)、GOME-2日光诱导叶绿素荧光(SIF)和通量数据(总初级生产力GPP)估算2007—2011年亚热带常绿针叶林物候期,用来比较三类遥感指数估算常绿针叶林物候的差异。结果表明:基于表征光合作用物候的通量GPP数据估算得到5年内亚热带常绿针叶林生长季开始时间(SOS_(GPP))为第63天,生长季结束时间(EOS_(GPP))为第324天,生长季长度为272天;基于反映植被光合作用特征的SIF曲线获得物候信息要滞后GPP物候期,其中生长季开始时间滞后19天,生长季结束时间滞后2天;基于传统植被指数NDVI和EVI的物候期滞后GPP物候期的时间要大于SIF滞后期,其中植被指数SOS滞后SOS_(GPP)31天,植被指数EOS滞后EOS_(GPP)10—17天。虽然基于3种遥感指数估算的春季和秋季物候都滞后于通量GPP的物候期,但是卫星SIF的物候信息能够更好地捕捉常绿针叶林的生长阶段。同时,春季温度是影响森林生长季开始时间的最重要因素;秋季水分和辐射是影响生长季结束时间的关键因素。由此可见,SIF估算的亚热带常绿针叶林的春季和秋季物候的滞后时间要短于传统植被指数,能更好地追踪常绿林光合作用的季节性,为深入研究陆地生态系统碳循环及其对气候变化的响应提供重要的基础。     

2003-2018年米仓山地区植被物候时空变化及对气候的响应

植被物候直接反映了植被对环境变化响应的动态过程,对研究植被与气候的关系具有重要意义。基于遥感植被时序数据,探讨秦巴山区典型山地-米仓山地区植被物候变化及其对气候的响应。利用MODIS NDVI时序数据,采用动态阈值法获取米仓山地区植被物候参数;借助于Theil Sen斜率、Mann Kendall趋势检验方法结合植被类型数据分析研究区物候时空变化;采用偏相关方法分析物候变化与气温和降水之间的关系。结果表明：（1）米仓山地区植被生长季始期（SOS）主要集中在第80-110d,海拔每上升100m,SOS大约推迟0.6d;生长季末期（EOS）主要集中在第250-300d;生长季长度（LOS）主要集中在130-210d。除低海拔区域受人类活动影响物候波动较大外,EOS和LOS随海拔变化存在2000m分界线,其下物候随海拔升高物候明显推迟或缩短,其上物候变化趋于平缓。（2）16a来植被SOS呈提前趋势,提前幅度为0.47d/a,提前的像元占74.03%,其中,达到显著提前的像元占12.21%（P<0.1）;EOS整体呈提前趋势,提前幅度为0.22d/a;LOS略有延长,延长幅度为0.26d/a。（3）区域常绿型森林植被SOS晚于同垂直带的落叶型森林植被;草地、常绿阔叶灌木林SOS提前趋势最明显,变化率分别为-0.80、-0.71d/a;EOS提前趋势最明显的是针阔混交林和落叶阔叶林。（4） SOS主要受3月平均气温和4月降水的影响,3月平均气温升高以及4月降水增加导致SOS提前;EOS主要受10月降水的负向影响。     

中国东北城乡植被物候时空变化及其对地表温度的响应

以中国东北地区的沈阳、长春、哈尔滨3个大城市及其周边的乡村为研究单元,在像元尺度上采用小波变换法对长时间序列中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS)增强植被指数(Enhanced Vegetation Index, EVI)数据滤除噪声数据后重建平滑的EVI曲线,基于EVI曲线,采用动态阈值法提取出研究区2009—2016年植被关键物候期参数指标,即植被生长季开始时间(Start of Growing Season, SOS)和结束时间(End of Growing Season, EOS),分析各研究单元植被物候时空变化特征及其对地表温度的响应特征。结果表明:各研究单元SOS和EOS值的空间分布图存在明显的城乡差异。每一个像元所属的实际位置距离城区中心越近,其SOS值越小,EOS值越大,表明植被生长季开始日期早结束日期晚,整个植被生长期时间变长。各研究单元植被物候参数指标的年际变化趋势具有一定的相似性,即SOS随时间均呈现出提前趋势,且城区和乡村的SOS年际变化趋势保持一致,变化速率各不相同。研究区2012年的SOS值是研究时段内的最大值,从植被物候期反映来看,该年是一个最冷年,这与当年受寒潮影响,出现暴雪,低温等极端天气的气候现象相吻合。各研究单元年均地表温度(Land Surface Temperature,LST)与对应的植被关键物候期参数均有显著的相关性,SOS与LST呈显著负相关,EOS与LST呈高度正相关。即植被物候同期的平均温度越高,植被生长季的起始时间越早,结束时间越晚。     

新疆植被物候时空变化特征

基于MODIS-NDVI数据,提取新疆2001—2016年典型植被物候期,分析新疆不同生态分区的山地-绿洲系统植被物候期的时空演变趋势和空间分异特征,并结合同期气象数据,探讨植被物候与气候变化的响应关系。结论为:(1)新疆植被物候具有明显的纬向分布和垂直地带性分布特征,海拔在物候的地域分异中扮演着重要作用。新疆植被生长季开始时间(Start of season,SOS)集中于3月中旬至5月上旬,生长季结束时间(End of season,EOS)集中于10月中旬至12月下旬。(2)与全球大背景下典型植被物候特征变化趋势相反,新疆植被SOS呈推迟趋势,推迟幅度为1.9d/10a;EOS呈提前趋势,提前幅度为3.66d/10a;生长季长度(Length of season,LEN)呈缩短趋势,缩短幅度为5.6d/10a。除东疆地区外,全疆及不同分区均呈现出绿洲及平原SOS较早,山地区域较迟;全疆及不同分区均呈现出山地EOS结束较早,绿洲结束较迟;除东疆地区外,全疆及不同分区的LEN均为绿洲及平原区域山地,同样显示出垂直地带性分布的特征。(3)通过冗余分析(Redundancy analysis,RDA)解释了物候特征与气象因子关系的绝大部分信息,生长季开始时间受春季气温、前一年冬季降水量和日照时数的显著影响。夏季和秋季降水量是新疆植被生长季结束时间的重要影响因素,在总体上受气温和日照时数的影响较小。     

甘肃河东地区植被物候及其对气候变化的响应

探究中纬度地区的植被物候及其对气候变化的响应,对理解生态系统对气候变化的响应以及预测区域生态系统的碳循环至关重要。本文基于2000—2018年MODIS EVI数据,利用非对称高斯函数(A-G)与动态阈值法提取森林与草地物候参数,结合气象数据探究河东地区植被物候与气候变化的响应关系。结果表明：森林与草地物候参数存在显著差异,两者生长季始期(start of growing season, SOS)的趋势均提前,生长季末期(end of growing season, EOS)的趋势分别提前和推迟,其中整体SOS呈提前趋势的面积占比61%,EOS呈推迟趋势的面积占比41%,生长季长度(length of growing season, LOS)呈延长趋势的面积占比53%;随着海拔和纬度的上升,植被SOS、EOS和LOS分别呈推迟、提前和缩短的趋势发展,但这种趋势正在减弱;季前气候对SOS和EOS存在不同程度、方向的影响,秋冬季高温推迟SOS,春季高温则提前SOS,春夏季降水增加提前EOS,秋季高温推迟EOS,且对于河东地区而言,最低气温影响更为显著;森林与草地之间对于气候变化的响应程度存...     

2000—2018年黄河流域森林和草地物候的时空变化

植被物候研究对了解全球气候变化特征具有重要意义。黄河流域空间跨度大、生态环境复杂,林草植被的物候变化特征有待进一步明确。本研究基于2000—2018年MODIS-EVI数据,采用分段Logistic和双Logistic物候模型及分别对应的曲率变化极值法和导数法对黄河流域林、草植被物候进行反演,分析物候参数的时间变化和空间差异。结果表明：研究区生长季开始期(SOS)在第90～165天,从东南到西北逐渐推迟,海拔每升高100 m, SOS推迟0.94 d,其中,森林SOS早于草地。生长季结束期(EOS)在第270～315天,从西向东南推迟,海拔每升高100 m, EOS提前0.63 d,其中,森林EOS晚于草地。生长季长度(LOS)为110～230 d,从东南向西北逐渐缩短,森林植被的LOS大于草地。研究期间,SOS呈提前趋势,幅度为4.1 d·(10 a)^-1,空间上提前面积比例为73.2%,流域中部地区提前幅度较大;EOS整体呈显著推迟趋势,幅度为2.3 d·(10 a)^-1,空间上推迟面积比例为63.4%,森林物候期提前和延迟都小于草地;L...     

祁连山不同植被类型的物候变化及其对气候的响应

基于1982—2006年GIMMS NDVI和2000—2014年MODIS NDVI遥感数据,利用double logistic拟合方法提取了1982—2014年祁连山区不同植被的生长季始期、生长季末期和生长季长度3个重要的物候参数,分析了不同植被物候期的时间变化趋势、空间分异特征及对气候因子的响应。结果表明:(1)祁连山区不同植被的生长季始期和生长季末期随年际变化表现出波动提前或推迟,其中沼泽植被的变化波动最大;草甸植被、灌丛植被、阔叶林植被和栽培植被生长季长度出现延长趋势;(2)祁连山区植被生长季始期集中在5月初,其中阔叶林植被生长季开始最早,荒漠植被生长季开始最晚,植被生长季末期集中在9月,栽培植被生长季结束较早,荒漠植被、沼泽植被生长季结束较晚,植被生长季长度集中在110—140 d,其中阔叶林植被、针叶林植被生长季长度较长,而荒漠植被、高山植被生长季长度较短;(3)祁连山植被物候期变化趋势的空间分布表明植被生长季始期、生长季末期主要表现为提前不明显和推迟不明显,生长季长度主要表现为缩短不明显和延长不明显;(4)物候要素与气候要素相关性表明前期温度的积累有利于植被的开始生长,但当年3月的降水量对植被生长季始期同样有重要作用,不同植被生长季末期与8月、9月温度相关性较大,而与10月、11月降水的相关性较大。     

洞庭湖流域植被光合物候的时空变化及其对气候变化的响应

为研究洞庭湖流域植被春季光合物候和秋季光合物候的时空变化,揭示其对气候变化的响应规律,为亚热带植被物候模型的建立和碳收支评估提供有益参考,该研究利用2000–2018年的日光诱导叶绿素荧光(SIF)遥感数据反演洞庭湖流域植被春季光合物候(春季光合作用开始的时间)和秋季光合物候(秋季光合作用停止的时间),分析植被春季、秋季光合物候的时空变化趋势及其对气候变化的响应机制。研究结果:(1) 2000–2018年,洞庭湖流域植被春季光合物候以0.75 d·a–1的速度显著提前,秋季光合物候以0.17d·a–1的速度呈延后趋势,植被生长季长度以0.90d·a–1的速度显著延长;(2)季前最高气温和最低气温是研究区春季光合物候提前的主要影响因素,秋季光合物候与季前降水量、最低气温、辐射强度均呈正相关关系,而与季前最高气温主要呈负相关关系;(3)研究区植被春季光合物候对气候变化的响应更敏感,尤其是季前最低气温的升高导致常绿针叶林、常绿阔叶林、灌丛和草地的春季光合物候显著提前。洞庭湖流域植被春季光合物候提前对生长季延长起主导作用,这表明在气候变暖的背景下,植被春季光合物候对增强研究区碳汇功能扮演着比秋...     

城市化背景下植被物候动态变化及驱动因素

快速城市化会对植被物候带来显著影响，但当前影响城市植被物候时空变化的因素仍不清楚。本研究以京津冀城市群为研究区，采用5种拟合方法构建归一化植被指数曲线，通过阈值法获取京津冀城市群2001—2019年的城市植被物候特征，比较城市建成区与山区的春季和秋季物候，在此基础上分析降水、气温以及城市地表温度对植被物候的影响。结果表明：2001—2019年，京津冀城市群城市建成区植被生长季开始日期(SOS)平均比山区早16.88 d,城市建成区植被生长季结束日期(EOS)比山区晚12.22 d。研究期间，京津冀城市建成区植被SOS逐步延迟，而山区SOS逐步提前，并且城市建成区物候的变化率比山区快，因此，二者SOS的差值随时间变化而显著减小(-0.58 d·a^-1);秋季物候方面，城市建成区和山区EOS都表现为延迟趋势，但二者差值随时间变化并不显著(-0.10 d·a^-1)。城市建成区地表温度对SOS的贡献与气温较为接近；而山区地表温度对SOS的贡献仅为气温的1/2,说明城市内部的热岛效应和气温共同影响城市植被物候的变化，并且二者贡献几乎相等。本研究结果有助...     

东北地区植被物候时序变化

植被与气候的关系非常密切,植被物候可作为气候变化的指示器。东北地区位于我国最北部,是气候变化的敏感区域,研究该区植被物候对气候变化的响应对阐明陆地生态体统碳循环具有重要意义。利用GIMMS AVHRR遥感数据集得到了东北地区阔叶林、针叶林、草原和草甸4种植被25a(1982—2006年)的物候时序变化,得出4种植被春季物候都表现出先提前后推迟的现象,秋季物候的变化则比较复杂,阔叶林和针叶林整体上呈现出秋季物候推迟的趋势,草原和草甸则表现为提前-推迟-提前的趋势。应用偏最小二乘(Partial Least Squares)回归分析了该区域植被物候与气候因子之间的关系,结果表明:春季温度与阔叶林、针叶林和草甸春季物候负相关,前一年冬季温度与草原春季物候正相关,降水与植被春季物候的关系有点复杂;4种植被秋季物候与夏季温度均呈正相关,除草原外,其余3种植被秋季物候均与夏季降水负相关。植被春季物候可能主要受温度影响,而秋季物候很可能主要受降水控制。     

黄土高原植被日光诱导叶绿素荧光对气象干旱的响应

随着气候变化的加剧,干旱的频率、持续时间以及发生范围都越来越严重,探索植被光合对干旱的响应以及气象因子对植被光合的影响对于人们如何应对干旱具有重要意义。基于遥感的日光诱导叶绿素荧光(SIF)具有对干旱条件下区域植被光合作用进行早期监测和准确评估的潜力。本研究基于星载SIF和标准化降水蒸散发指数(SPEI)研究了黄土高原地区2001—2017年生长季内(4—10月)植被光合作用对干旱的响应关系及其受气象因子的影响程度。结果表明: 黄土高原地区植被生长季内SIF与SPEI呈显著正相关关系的区域占比为87.8%,其中,半干旱地区植被光合对干旱的响应较敏感,半湿润地区敏感性较低。不同类型植被光合对干旱的响应存在差异,草地对干旱响应的敏感性最高,响应最强的SPEI时间尺度为3～4个月;林地的敏感性最低,SPEI时间尺度为3～10个月。气象因子与SIF存在显著的相关关系,其中,温度和降雨是影响黄土高原植被光合的重要影响因子,光合有效辐射的影响模式与温度相似。黄土高原地区生长季内不同的气候和植被类型条件下,植被光合所受干旱及各气象因素的影响存在较大差异。     

Changes in satellite‐derived spring vegetation green‐up date and its linkage to climate in China from 1982 to 2010: a multimethod analysis

The change in spring phenology is recognized to exert a major influence on carbon balance dynamics in temperate ecosystems. Over the past several decades, several studies focused on shifts in spring phenology; however, large uncertainties still exist, and one understudied source could be the method implemented in retrieving satellite‐derived spring phenology. To account for this potential uncertainty, we conducted a multimethod investigation to quantify changes in vegetation green‐up date from 1982 to 2010 over temperate China, and to characterize climatic controls on spring phenology. Over temperate China, the five methods estimated that the vegetation green‐up onset date advanced, on average, at a rate of 1.3 ± 0.6 days per decade (ranging from 0.4 to 1.9 days per decade) over the last 29 years. Moreover, the sign of the trends in vegetation green‐up date derived from the five methods were broadly consistent spatially and for different vegetation types, but with large differences in the magnitude of the trend. The large intermethod variance was notably observed in arid and semiarid vegetation types. Our results also showed that change in vegetation green‐up date is more closely correlated with temperature than with precipitation. However, the temperature sensitivity of spring vegetation green‐up date became higher as precipitation increased, implying that precipitation is an important regulator of the response of vegetation spring phenology to change in temperature. This intricate linkage between spring phenology and precipitation must be taken into account in current phenological models which are mostly driven by temperature.     

A new method of sample selections for optimizing phenology model based remote sensing data

 植被物候模型是生态系统模型的重要组成部分, 其精度对准确地模拟陆面和大气之间的能量和物质交换具有重要意义。利用遥感获取空间物候信息并与气候数据进行耦合分析是在中亚干旱区等地面物候观测数据缺乏的地区构建物候模型的重要方法。为减小混合植被像元和气候数据资料的内在误差及二者在空间尺度的不匹配对物候模型构建产生的影响, 该研究提出一种在气象站点周围选取满足规定规则集的“代表植被类型像元”作为样本点的选择方法, 以代表植被类型像元的遥感物候数据和气象站点数据为基础, 结合经典物候模型和改进物候模型, 在粒子群优化算法支持下, 分别以独立的拟合与评价样本数据, 完成了荒漠草原植被与落叶阔叶林的模型拟合与评价。研究发现中亚干旱区荒漠草原植被的最优模型为温度-降水修正模型, 落叶阔叶林的最优模型为替代模型。通过此方法模型总体精度在8–10 d左右。结果表明此方法在气候数据和植物物候空间匹配方面有改进, 有助于提高物候模型精度。     

Spring phenology rather than climate dominates the trends in peak of growing season in the Northern Hemisphere

Shifts in plant phenology regulate ecosystem structure and function, which feeds back to the climate system. However, drivers for the peak of growing season (POS) in seasonal dynamics of terrestrial ecosystems remain unclear. Here, spatial–temporal patterns of POS dynamics were analyzed by solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF) and vegetation index in the Northern Hemisphere over the past two decades from 2001 to 2020. Overall, a slow advanced POS was observed in the Northern Hemisphere, while a delayed POS distributed mainly in northeastern North America. Trends of POS were driven by the start of growing season (SOS) rather than pre-POS climate both at hemisphere and biome scale. The effect of SOS on the trends in POS was the strongest in shrublands while the weakest in evergreen broad-leaved forest. These findings highlight the crucial role of biological rhythms rather than climatic factors in exploring seasonal carbon dynamics and global carbon balance.     

Productive phenology of tropical montane forests: Fertilization experiments along a moisture gradient

Phenological responses of leaves and roots were studied in the tropical montane forests of Mount Kinabalu, Borneo. Soil nutrient supply, in addition to the supply of light and water, is a potential abiotic factor influencing plant phenology in the tropics. The main objective of this study was to evaluate the contribution of soil nutrient supply to plant productive phenology. Fertilization experiments, including controls, nitrogen fertilized and nitrogen and phosphorus fertilized treatments, were conducted on three vegetation types in different moisture environments. Responses of leaves and roots were compared among treatments and among vegetation types. Leaf flushing was induced by nitrogen fertilization in the upper montane forest, where extremely wet moisture conditions are associated with cloud cover. This induction of leaf flushing by fertilization was not observed in the other forests. Root growth was suppressed by fertilization when leaf flushing was not induced by fertilization. These results indicate that soil pulsed nutrient release could be a cue for leaf flushing in a tropical wet environment, and that leaf phenology could be regulated by external abiotic factors and root phenology could be regulated by internal plant demands.     

Changes in the structure and function of northern Alaskan ecosystems when considering variable leaf‐out times across groupings of species in a dynamic vegetation model

The phenology of arctic ecosystems is driven primarily by abiotic forces, with temperature acting as the main determinant of growing season onset and leaf budburst in the spring. However, while the plant species in arctic ecosystems require differing amounts of accumulated heat for leaf‐out, dynamic vegetation models simulated over regional to global scales typically assume some average leaf‐out for all of the species within an ecosystem. Here, we make use of air temperature records and observations of spring leaf phenology collected across dominant groupings of species (dwarf birch shrubs, willow shrubs, other deciduous shrubs, grasses, sedges, and forbs) in arctic and boreal ecosystems in Alaska. We then parameterize a dynamic vegetation model based on these data for four types of tundra ecosystems (heath tundra, shrub tundra, wet sedge tundra, and tussock tundra), as well as ecotonal boreal white spruce forest, and perform model simulations for the years 1970–2100. Over the course of the model simulations, we found changes in ecosystem composition under this new phenology algorithm compared with simulations with the previous phenology algorithm. These changes were the result of the differential timing of leaf‐out, as well as the ability for the groupings of species to compete for nitrogen and light availability. Regionally, there were differences in the trends of the carbon pools and fluxes between the new phenology algorithm and the previous phenology algorithm, although these differences depended on the future climate scenario. These findings indicate the importance of leaf phenology data collection by species and across the various ecosystem types within the highly heterogeneous Arctic landscape, and that dynamic vegetation models should consider variation in leaf‐out by groupings of species within these ecosystems to make more accurate projections of future plant distributions and carbon cycling in Arctic regions.