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地理资源所在植被叶面积指数和聚集指数季节变化与相关关系研究中

地理资源所在植被叶面积指数和聚集指数季节变化与相关关系研究中取得进展

  叶面积指数(leaf area index, LAI)是指单位地面上的绿叶面积,是植被冠层最显著的特征之一。植被聚集指数(clumping index, 幸运28 CI)描述叶子在植被冠层中的随机和聚集分布情况。当叶子随机分布时,CI为1;当叶子聚集分布时,聚集指数小于1。自然界中大多数的叶子呈现聚集分布状态(CI<1)。LAI和CI是植被光合作用模型和蒸散模型中的重要参数,在土壤-植被-大气之间物质交换与能量流动中起重要作用。精确幸运28地估计植被冠层LAI和CI,对研究植被生态水文过程、CO2和营养物质循环及气候变化对植被的影响有重要帮助。   

  由于观测手段的限制,长期以来对LAI和CI二者的季节变化特征缺乏可靠的研究,对二者之间的关系也缺乏明确的结论。现有的观测大多依赖于手持式光学仪器,这些仪器通常比较费时费力,不利于大面积长时间连续观测。   

  中国科学院地理科学与资源研究所研究员方红亮带领的研究团队,在中国东北选取玉米、大豆和高粱三种阔叶作物,引进最新的LAI自动观测仪器,并利用智能手机观测方法,于2016年进行整个生长季的连续观测,获得了首套完整的全生长季同步LAI和CI数据。   

  通过连续观测,研究人员尝试使用全自动LAI观测仪器PASTIS-57,获得了国际上首套全生育期同步LAI和CI数据。研究团队对所获数据进行分析,发现行播作物的CI在生长季并不是简单的曲线,而是呈S型变化,CI数值先降后升最后又有下降,即植被冠层的聚集程度先增强后降低最后又增强。他们深入分析了农作物冠层的CI与LAI二者之间的关系,发现二者紧密相关并呈分段线性关系,即在作物营养生长阶段二者呈负相关,而进入生殖生长阶段后呈正相关。   

  新型LAI自动观测仪器(PASTIS-57)能够较为准确的捕获阔叶作物LAI的季节变化,与传统光学仪器相比,误差在15%左右。然而,智能手机软件获取的数据可靠性较低,误差通常超过20%。该研究为进一步深入研究植被的结构特性(如LAI和CI等)提供了新的研究方向,并为合理使用LAI和CI观测仪器提供了指导,研究中获取的数据将有利于验证遥感获取的LAI和CI产品。研究工作获得了国家自然科学基金和国家重点研发计划的支持。   

  黑龙江海伦农田野外叶面积指数和聚集指数测量工作报告(HELM 2016)   

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