文摘
连续卫星数据集广泛应用于跟踪植被对气候变化的反应。开始的赛季(SOS),例如,可以使用一些方法来自卫星反射数据的时间序列;然而,各种方法往往产生不同的SOS措施限制物候研究卫星数据的应用。因此,我们采用5个方法来估计SOS的先进的高分辨率辐射计(AVHRR) /归一化植被指数(NDVI)数据集。随后,我们比较了SOS的地面首先叶日期(盛名)12落叶丘陵山地植物物种在12中国物候观测网络的网站(CPON)。结果表明,纬向的模式5采用卫星SOS措施相似但不同于地面物候学的模式。单个方法,SOS时间序列的可变性是明显不同于地面物候学除了来自Polyfit,中点的方法。SOS计算使用中点的方法显示显著的相关性与地面物候期最常见(47.1%的病例)。使用SOS来源于中点的方法,显著趋势SOS早些时候被发现在50.7%的自然植被面积从1982年到2006年。
1。介绍
物候学,周期性的生物事件的研究在动物和植物世界1),在全球变化科学中占有重要地位。长期物候数据可以提供独立的证据对环境变化的影响2,3]。最近的气候变化的影响(4,5早些时候,趋势植物春季物候期曾被观察到在世界上许多地方6,7]。
这样的物候变化可以影响陆地生态系统的许多特性4,9]。据报道,植物物候与表面的季节性周期紧密耦合的碳和能量平衡在北方森林生态系统在加拿大西部10]。建模弹簧指数(SI),第一次开花日期,可以作为代理为春季平均净生态系统交换(NEE)撤军日期和latent-sensible落叶森林中热量交换日期(11]。春天早些时候开始结合延迟生长季节的结束也导致增强植被生长在北半球过去二十年(12]。
最近的技术进步之前,最传统的监测手段在植物物候动态通过手动记录人类观察离散间隔。最近,研究人员开始利用涡度相关塔和卫星传感器协助监测物候变化在更大的空间尺度上4]。遥感物候学或地表生物气候学(LSP),定义为季节性变化的模式植物的表面观察到陆地遥感(13),是本研究的重点。我们选择的主要物候marker-the开始赛季(SOS)——这项研究的对象。SOS也被称为绿色日期、绿色的发病或生长季节的开始。
多个SOS方法会导致不同的估计在同一地区14,15]。例如,根据不同的方法,提前的趋势在SOS中国温带地区范围从2.25天的十年−1(16十年)7.9天−1(17]。因此,SOS方法的准确性需要仔细评估根据地面物候学数据。为了解决这个问题,白色等。18)进行全面相互比对十SOS方法广泛的北美地区基于地面物候学数据和冰冻圈/水文季节性指标。施瓦茨和海纳斯(11]进一步添加latent-sensible热通量和碳通量数据比较。卫星和地面物候学的比较研究也在瑞士19]。这些研究表明,并不是所有的方法都与地面观测密切相关。在中国温带,多个SOS方法没有被评估的准确性。
作为地理科学和自然资源研究所(研究组成员、中科院地理所)中国科学院管理中国物候观测网络(CPON)和近年来积累了扎实的数据库,我们可以彻底比较物候趋势来源于遥感与地面观测和评估不同的SOS方法的准确性。在这项研究中,我们采用5估计SOS方法对中国温带季风区域使用卫星数据集处理。随后,我们分析了不同SOS措施和地面之间的关系首先叶日期(盛名)12 CPON网站评估的评估方法对SOS是最好的。因此,我们估计1982 - 2006年的趋势SOS基于这些最符合地面数据的方法。
2。材料和方法
2.1。研究区域
温带季风区域,位于中国北部和东北部,被选为研究区(图1)。这个地区的年平均温度范围从−4到14°C,而年平均降雨量减少从东南部的800毫米到400毫米在西北。受东亚季风的影响,降水主要是介于6月和8月。这个地区的主要自然植被,从数字化标识1:1000000中国植被图20.),包括针叶林,needleleaf阔叶混交林和阔叶森林。
2.2。地面和卫星数据集
地面物候数据来源于CPON始于1963年观测研究组成员、中科院地理所的支持下在中国科学院。在这项研究中,从1982年到2006年收集的数据对十二种落叶丘陵山地的树木和一个阶段(第一片叶子日期(盛名))在12 CPON网站比较(图1和表1)。根据统一的观测CPON的标准和指导方针21],盛名被定义为当一个工厂的日期形式首次完全展开叶。总共有85种不同的情况下,因此,用一个案例组成的物候时间序列在一个特定的网站(表1)。盛名时间序列并不连续,因为没有在每个站点的观测是在特定的时间内进行。因为丢失的观测数据影响分析,丢失的数据使用物候模型估计是由从附近的气象站温度数据。这个填缝方法中所描述的通用电气等。8]。
对卫星数据,我们得到的数据集产生的全球库存监测和建模研究(GIMMS)集团的归一化植被指数(NDVI) 1982年至2006年期间的空间分辨率8公里,15天的间隔。这个数据集被观察到先进的高分辨率辐射计(AVHRR)仪器在NOAA卫星系列7、9、11、14、16日和17日,已经纠正了校准,视图几何,火山气溶胶,和其他影响与植被变化(22]。与年平均NDVI植被稀疏像素小于0.1已经排除减少裸露土壤的影响(23]。此外,像素与人工植被(20.)被排除在外,因为种植植被的物候学强烈受到人类活动的影响。
2.3。SOS估计
有几种方法来提取SOS的NDVI数据集。这些方法通常包括两个步骤(15]。第一步是重建连续和日常NDVI级数删除噪声通过曲线的方法,如多项式函数(17),分段物流功能(24),傅里叶滤波(25),样条函数(26,27),或Savitzky-Golay过滤器(28,29日]。在下一步中,SOS的关键阈值确定的归一化植被指数时间序列。
五个方法通常用于确定SOS阈值:(1)阈值定义为最大的相对变化的时机多年平均NDVI系列,在相应的归一化植被指数()作为SOS的归一化植被指数阈值决定,是时间和最大相对NDVI增加(17];值得注意的是,每个像素的SOS阈值是常数,不随时间变化;(2)最大相对变化,SOS确定日期与归一化植被指数的最大相对变化(30.];(3)最大限度的增加,NDVI时间序列首先转化为首次衍生物;在每年,第一个衍生物的最大标志着SOS (19];(4)中点,即归一化植被指数时间序列转化为0 - 1;然后SOS被定义为0.5天的一年超过(26];(5)20%的归一化植被指数振幅,SOS被定义为日期的归一化植被指数增加了20%生长季节的季节性振幅最低水平(31日]。这五个方法(Polyfit,物流,翰斯、中点和Timesat)表进行了总结2。专门的物流方法,Zhang et al。24)认识到的SOS对应于《纽约时报》在曲率变化率植被指数数据展示第一局部最大值。然而,其他研究已经表明,这个指标可能是敏感的,早春林下增长(32),所以我们利用最大相对变化的方法而不是(表2)。所有这五个方法被用来估计SOS研究区域的每个像素在1982 - 2006年期间。
2.4。比较和分析
我们首先计算均值盛名从1982年到2006年为每个CPON网站以及为每个像素采用卫星SOS措施的意思。然后我们比较5采用卫星地面物候期和SOS的纬度的模式的措施。第二,我们计算变异系数(CV)地面盛名时间序列在每个站点和5采用卫星SOS措施与阔叶林像素从1982年到2006年。通过单向方差分析(方差分析)和图基多重比较(34),我们评估采用卫星SOS的可变性的措施。第三,在每个站点,我们之间的皮尔逊相关系数计算每个树种的盛名时间序列以及SOS从最接近的时间序列平均49个像素(种植植被除外)。最后,我们选择了SOS方法,最符合地面物候学,执行和SOS时间序列之间的回归分析每个像素。SOS趋势是由回归模型的斜率表示。
3所示。结果
3.1。评估变化的空间格局SOS
首先,我们研究了空间格局的SOS平均在5 SOS措施在1982年到2006年期间。南方北方的春季物候事件显示了研究区域被推迟。SOS是延迟从南方研究中部地区,然后变得略早在东北地区(图2(一个))。长白山的SOS (N38°46′-47°30′, E121°08年′-134°)比周围地区之后。关于植被类型,草原的SOS发生在5月16日,这是最新的。Grass-forb,草甸,沼泽,高山植被也有类似的SOS模式从5月2日到5月4日。SOS needleleaf森林,混交林,阔叶林,灌丛是最早(4月)。个人在SOS方法常常不同措施,特别是在中国北方。整个研究区域的最大差异五个采用卫星SOS措施从19到100天的意思(图43天2 (b)),这表明不同的SOS方法可以发现不同部分的年度植被开发周期。
(一)
(b)
阔叶林,SOS的纬度的模式来源于五个卫星措施(图是一致的3)。所有五个采用卫星SOS措施以及相互纬向梯度显著相关()。一般而言,SOS措施的顺序排名是翰斯> >物流> Polyfit中点≈Timesat。对于所有这些方法,SOS是36°N和50°N之间的稳定和逐渐变得较低和高纬度地区(图3)。这种模式显然随地面物候学。木本植物的盛名延迟线性与纬度(,图3)。因为整个公里像素沿纬度梯度有不同的植物物种组成,采用卫星SOS措施和地面物候学之间的差异在空间模式是意料中的。
3.2。评估SOS的颞可变性
SOS的可变性通过上述五个方法代表了每个方法的意思是简历。研究的北部地区的简历相对较小,这表明SOS在中国东北是比在中国北部(图更稳定4(一))。关于植被类型,grass-forb达到0.124的简历,这是最变量(表3)。擦洗和草原都有0.088的简历。SOS的needleleaf森林,混交林,阔叶林,草甸,沼泽,高山植被不变量,他们的简历从0.060到0.069不等。在简历个人SOS方法常常不同,特别是在中国北方(图4 (b))。整个研究区域的最大区别的简历5采用卫星SOS措施范围从0.019到0.523,平均为0.077(图4 (b)),这表明不同的SOS方法有不同的年际变化。
(一)
(b)
5采用卫星SOS措施与阔叶林和地面盛名12像素阔叶植物,平均简历(1982 - 2006)(图明显不同5方差分析,)。物流的意思是简历和Timesat显著大于地面物候学(图基多重比较,)。翰斯的意思是简历和Polyfit有点比地面物候学,但差异不显著(见图5)。中点的意思是简历的方法(0.056)接近地面物候学的简历(0.057)。
3.3。卫星和地面物候学之间的相关性
时间序列之间的相关系数五SOS措施和盛名在每个CPON网站图所示6和总结在表4。五的相关性在大多数情况下采用卫星措施意义重大。尤其是对中点的方法,显著的中点之间的皮尔逊相关系数的方法和其他方法发现(表8点或多个网站4)。翰斯方法表现出不一致性与其他SOS方法除了中点(重要的皮尔森相关系数仅发现1 - 3网站)。
植物物候期的时间序列观察到相同的网站通常彼此显著相关(图6)。关于SOS和地面物候学之间的关系,至少14 85例显示显著的相关性(图6、表485)和40例(47.1%)显示为中点方法显著相关。重大相关性的数量远少于其他方法中点的方法。只有14个,14日20日和23个显著相关性可以发现物流从85例病例中,Timesat, Polyfit,分别和翰斯方法。因此,来自中点SOS措施方法显示与地面物候学的最亲密的关系。
相比,1982 - 2006年平均地面物候期的日期,中点,翰斯,Polyfit和物流方法意义重大(,图7)。Timesat有接近于零。SOS措施基于中点的方法可以解释45%的地面物候期的年际变化最大,尽管他们比地面约20天后第一叶日期。
3.4。中国温带季风区域SOS的趋势
通过上述分析,中点方法比其他方法更接近地面观测,我们调查了使用中点SOS方法的趋势。SOS趋势在中国温带季风地区从1982年到2006年是显而易见的(图8)。对所有生物群落(种植植被除外),超过一半的区域显示显著趋势(早些时候)。尤其是needleleaf森林分布面积的57.5% SOS早些时候表现出明显趋势的意思是−0.22天−1。延迟SOS的趋势()中发现只有5.3%的自然植被面积(表5)。沼泽的最大区域比例13.7%对后来SOS,虽然needleleaf森林的最小面积比例1.6%对后来SOS(表5)。总的来说,SOS的线性趋势超过中国的温带季风区域−0.13天−1(,图9)。此外,1998年可以证明是一个转折点在SOS趋势改变(图9)。SOS的线性趋势在1998年之前是−0.39天−1(),而0.45天的SOS显示延迟趋势−1从1998年到2006年()。
4所示。讨论
在使用五种最常见的方法,采用卫星SOS措施SOS不同今年平均每天超过100天(图2由超过0.8(图)和简历4在某些像素)。这些与其他研究结果一致11,18]。近几乎一致的纬度的模式(图3)和频繁的显著相关性(图5采用卫星SOS措施6)表明,然而,SOS方法可能只是检测不同部分的年度植被活动(18]。值得注意的是,这些结果是基于给定的卫星NDVI数据集与相同的数据源,持续时间,合成方案,和空间分辨率。如果数据源是不同的,各种采用卫星SOS措施之间的显著相关性不太频繁(11]。
改变温度影响特定植物物候期观察到在地上的可变性,以及从太空空间集成SOS (35]。因此,从理论上讲,地面物候期的时间序列,采用卫星SOS高度对应的年际变化。在这项研究中,然而,只有-45.4% - 16.5的病例显示盛名的重要时间序列之间的相关性,采用卫星SOS措施。罕见的相关性可以归因于对比卫星数据和地面观测数据的属性。卫星植被指数数据集通常有粗时间分辨率(10 - 15天)和空间分辨率(0.25 8公里),而地面数据一般由点值。这就是所谓的点和像素问题18]。因为地面数据在这项研究中缺乏详细的取样计划,有一个高概率的物种调查不能代表整个物候发展整个像素8公里。此外,不同的网站有不同的物种,这可能是一个源的变化相比,卫星数据。虽然这些不确定性的存在,中点的方法跟踪地面物候期高(45%),表明了采用卫星SOS的年际变化措施和地面春季物候期观察到的物种相当甚至在一个像素高的土地覆盖的异质性。
意思是盛名的时间序列研究中的12个物种调查先进的速度0.22天−1从1982年到2006年(,图7)。这个结果同意之前春季物候的趋势在先前的研究中找到。例如,22木本植物花的早些时候在中国东部地区1963 - 2006年期间(36]。模型首先叶日期Fraxinus对先进的速度0.11天−1从1952年到2007年(37]。与地面观测相比,卫星数据可以提供全面的覆盖,即使他们只能达到三十年。趋势采用卫星与地面观测SOS措施。我们之前发现了一个惊人的SOS趋势自然植被面积的50.7%平均0.22天−1(图8)。当像素的贡献微不足道或趋势被认为是晚些时候,SOS整个研究区域的总体趋势是只有0.13天−1()。之前的研究显示[38),这些变化在SOS大多由气候变化,特别是温度上升。
我们的研究结果强调地面观测与遥感数据有一定的联系,但方法使用有限数量的植物面临相当大的挑战。整合和比较地面物候学和采用卫星SOS措施需要更详细的实地观察,如调查每个像素的土地覆盖、个别物种的比例在一个社区,和物候的速度状态(而不仅仅是记录日期的离散事件)。例如,梁等。39]采用密集的实地观察来解决这个问题的重要的时空尺度不匹配satellite-measured地表生物气候学和地面物候学。他们发现MODIS / EVI-derived SOS测量能够预测景观生物气候学的芽破裂日期准确(39]。做出详细的地面观测,然而,需要更多的劳动力。最近,“近地表遥感使用数码摄影(已经成为一种普遍现象40]。自动化的数码相机,因为便宜,易于使用的多光谱传感器,可以用更少的劳动力提高空间和时间分辨率(41]。因此,数字重复摄影有巨大的潜力来确定之间的关系在未来植被发展的各种措施。
5。结论
在这项研究中,我们评估了五SOS方法基于地面盛名数据12落叶阔叶树木CPON 12个地点。采用卫星SOS措施大大不同的五个方法。此外,每个5采用卫星SOS措施的变化明显不同。通过时间序列之间的相关分析5采用卫星SOS措施和地面物候学,我们发现中点的方法是最与地面观测结果一致。基于中点的方法,因此,显著趋势SOS早些时候发现从1982年到2006年,50.7%的在研究区自然植被。
利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
这项研究受到了中国国家自然科学基金重点项目(国家自然科学基金委,没有。41030101),中国国家基础研究计划(2012 cb955304),国家自然科学基金委项目(没有。41171043)和“战略重点研究Program-Climate变化:碳预算和有关问题”的中国科学院(没有。XDA05090301)。