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基于植被指数、叶绿素荧光和碳通量的华北山地人工林物候对比研究

张静茹 同小娟 孟平 张劲松 刘沛荣

张静茹, 同小娟, 孟平, 张劲松, 刘沛荣. 基于植被指数、叶绿素荧光和碳通量的华北山地人工林物候对比研究[J]. 北京林业大学学报, 2020, 42(11): 17-26. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200113
引用本文: 张静茹, 同小娟, 孟平, 张劲松, 刘沛荣. 基于植被指数、叶绿素荧光和碳通量的华北山地人工林物候对比研究[J]. 北京林业大学学报, 2020, 42(11): 17-26. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200113
Zhang Jingru, Tong Xiaojuan, Meng Ping, Zhang Jinsong, Liu Peirong. Comparative study on phenology in a mountainous plantation in northern China based on vegetation index, chlorophyll fluorescence and carbon flux[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2020, 42(11): 17-26. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200113
Citation: Zhang Jingru, Tong Xiaojuan, Meng Ping, Zhang Jinsong, Liu Peirong. Comparative study on phenology in a mountainous plantation in northern China based on vegetation index, chlorophyll fluorescence and carbon flux[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2020, 42(11): 17-26. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200113

基于植被指数、叶绿素荧光和碳通量的华北山地人工林物候对比研究

doi: 10.12171/j.1000-1522.20200113
基金项目: 国家自然科学基金项目(31872703、31570617)
详细信息
    作者简介:

    张静茹。主要研究方向:植被遥感。Email:jrzhang1994@163.com 地址:100083 北京市海淀区清华东路35号北京林业大学生态与自然保护学院

    通讯作者:

    同小娟,教授,博士生导师。主要研究方向:气候变化与生态过程。Email:tongxj@bjfu.edu.cn 地址:同上

  • 中图分类号: S771.8;S718.55+6

Comparative study on phenology in a mountainous plantation in northern China based on vegetation index, chlorophyll fluorescence and carbon flux

  • 摘要:   目的  物候指植被生长发育的节律性变化,是对气候和环境变化长期适应的结果。本文通过研究植被指数(NDVI、EVI)和日光诱导叶绿素荧光(SIF)与总初级生产力(GPP)之间关系,探究各指数在研究区反映植被动态变化的能力,为深入了解人工林对气候变化的响应提供参考。  方法  利用Timesat 3.3软件对2007—2011年MODIS NDVI、EVI、GOME-2 SIF、通量塔GPP数据分别进行滤波。采用双逻辑斯蒂方程对4种指数时间序列进行拟合并根据曲线最大变化速率提取生长季开始期(SOS)和生长季结束期(EOS)。利用相关性分析、均方根误差分析研究NDVI、EVI、SIF反映植被动态特征的能力。  结果  (1)2007—2011年MODIS NDVI、EVI、GOME-2 SIF、通量塔GPP这4种时间序列曲线变化特征基本一致,NDVI、EVI、SIF月均值均与GPP月均值呈现显著正相关关系。(2)GPP月均值与NDVI、EVI之间决定系数R2在春季、秋季均大于SIF。然而,在夏季GPP月均值与NDVI呈现显著相关性,与EVI和SIF并无明显线性关系。(3)NDVI、EVI、SIF与GPP提取物候参数的均方根误差结果显示:利用EVI提取物候参数结果与GPP最为接近,其次为NDVI,最后为SIF。  结论  在本研究区内,MODIS NDVI、EVI能够更好地反映植被动态变化特征。由于NDVI、EVI数据是依据植被冠层结构光谱特性和叶片反射率提取的物候信息,因此会导致植被指数(NDVI、EVI)提取物候期比GPP提取物候开始期提前和物候结束期滞后。利用SIF数据提取物候参数SOS和EOS均提前于GPP数据提取物候参数S0S和EOS。SIF数据由于像元覆盖面积与通量塔GPP数据不完全吻合影响了GPP与SIF之间的相关关系。
  • 图  1  物候参数提取方法

    Figure  1.  Extracted methods of phenological parameters

    图  2  2007–2011年GPP和SIF日时间序列曲线(a)、NDVI和EVI日时间序列曲线(b)和月平均温度和月降水量变化图(c)

    Figure  2.  Seasonal variations of daily GPP and SIF time series (a), seasonal variations of daily NDVI and EVI time series (b) and monthly variations of mean temperature and precipitation (c) from 2007 to 2011

    图  3  GPP和SIF(a)、NDVI和EVI(b)、以及平均温度和降水量(c)的月变化(2007—2011)

    Figure  3.  Monthly variations of 5-year mean GPP and SIF time series (a), monthly variations of 5-year mean NDVI and EVI time series (b) and monthly variations of 5-year mean temperature and precipitation (c) (2007−2011)

    图  4  2007—2011年NDVI、EVI、SIF月均值与GPP月均值之间的关系

    Figure  4.  Relationships between monthly mean GPP and NDVI, EVI, SIF from 2007 to 2011

    图  5  2007—2011年NDVI、EVI、SIF与GPP不同季节月均值之间的关系

    Figure  5.  Relationships between monthly mean GPP and NDVI, EVI, SIF in different seasons from 2007 to 2011

    图  6  NDVI、EVI、SIF提取物候参数与GPP提取物候参数之间均方根误差

    Figure  6.  RMSE between phenological parameters extracted by GPP and those extracted by NDVI, EVI and SIF

    表  1  GPP、NDVI、EVI、SIF物候参数结果对比

    Table  1.   Comparison of phenological parameters of GPP, NDVI, EVI and SIF d

    年份 YearGPPEVINDVISIF
    SOSEOSLOSSOSEOSLOSSOSEOSLOSSOSEOSLOS
    2007 90 302 212 84 311 227 81 324 243 82 287 205
    2008 95 301 206 82 321 239 79 326 247 68 300 232
    2009 78 311 233 78 321 243 79 331 252 84 270 186
    2010 97 311 214 93 310 217 92 319 227 82 279 197
    2011 94 318 224 94 316 222 91 325 234 86 291 205
    均值±标准差 Mean±SD 91 ± 7 309 ± 6 218 ± 10 86 ± 6 316 ± 5 230 ± 10 84 ± 6 325 ± 4 241 ± 9 80 ± 6 285 ± 10 205 ± 15
    注:SOS. 生长季开始期;EOS. 生长季结束期;LOS. 生长季长度。Notes: SOS, the start of growing season; EOS, the end of growing season; LOS, the length of growing season.
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-04-23
  • 修回日期:  2020-05-11
  • 网络出版日期:  2020-11-12
  • 刊出日期:  2020-12-14

基于植被指数、叶绿素荧光和碳通量的华北山地人工林物候对比研究

doi: 10.12171/j.1000-1522.20200113
    基金项目:  国家自然科学基金项目(31872703、31570617)
    作者简介:

    张静茹。主要研究方向:植被遥感。Email:jrzhang1994@163.com 地址:100083 北京市海淀区清华东路35号北京林业大学生态与自然保护学院

    通讯作者: 同小娟,教授,博士生导师。主要研究方向:气候变化与生态过程。Email:tongxj@bjfu.edu.cn 地址:同上
  • 中图分类号: S771.8;S718.55+6

摘要:   目的  物候指植被生长发育的节律性变化,是对气候和环境变化长期适应的结果。本文通过研究植被指数(NDVI、EVI)和日光诱导叶绿素荧光(SIF)与总初级生产力(GPP)之间关系,探究各指数在研究区反映植被动态变化的能力,为深入了解人工林对气候变化的响应提供参考。  方法  利用Timesat 3.3软件对2007—2011年MODIS NDVI、EVI、GOME-2 SIF、通量塔GPP数据分别进行滤波。采用双逻辑斯蒂方程对4种指数时间序列进行拟合并根据曲线最大变化速率提取生长季开始期(SOS)和生长季结束期(EOS)。利用相关性分析、均方根误差分析研究NDVI、EVI、SIF反映植被动态特征的能力。  结果  (1)2007—2011年MODIS NDVI、EVI、GOME-2 SIF、通量塔GPP这4种时间序列曲线变化特征基本一致,NDVI、EVI、SIF月均值均与GPP月均值呈现显著正相关关系。(2)GPP月均值与NDVI、EVI之间决定系数R2在春季、秋季均大于SIF。然而,在夏季GPP月均值与NDVI呈现显著相关性,与EVI和SIF并无明显线性关系。(3)NDVI、EVI、SIF与GPP提取物候参数的均方根误差结果显示:利用EVI提取物候参数结果与GPP最为接近,其次为NDVI,最后为SIF。  结论  在本研究区内,MODIS NDVI、EVI能够更好地反映植被动态变化特征。由于NDVI、EVI数据是依据植被冠层结构光谱特性和叶片反射率提取的物候信息,因此会导致植被指数(NDVI、EVI)提取物候期比GPP提取物候开始期提前和物候结束期滞后。利用SIF数据提取物候参数SOS和EOS均提前于GPP数据提取物候参数S0S和EOS。SIF数据由于像元覆盖面积与通量塔GPP数据不完全吻合影响了GPP与SIF之间的相关关系。

English Abstract

张静茹, 同小娟, 孟平, 张劲松, 刘沛荣. 基于植被指数、叶绿素荧光和碳通量的华北山地人工林物候对比研究[J]. 北京林业大学学报, 2020, 42(11): 17-26. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200113
引用本文: 张静茹, 同小娟, 孟平, 张劲松, 刘沛荣. 基于植被指数、叶绿素荧光和碳通量的华北山地人工林物候对比研究[J]. 北京林业大学学报, 2020, 42(11): 17-26. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200113
Zhang Jingru, Tong Xiaojuan, Meng Ping, Zhang Jinsong, Liu Peirong. Comparative study on phenology in a mountainous plantation in northern China based on vegetation index, chlorophyll fluorescence and carbon flux[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2020, 42(11): 17-26. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200113
Citation: Zhang Jingru, Tong Xiaojuan, Meng Ping, Zhang Jinsong, Liu Peirong. Comparative study on phenology in a mountainous plantation in northern China based on vegetation index, chlorophyll fluorescence and carbon flux[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2020, 42(11): 17-26. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200113
  • 植被物候影响着碳和水的循环,它可以从叶和冠层结构(如:展叶)的变化或叶片和冠层功能角度(如:光合作用和总初级生产力)来确定[1]。从植被结构和功能上准确估算和比较植物物候对于改善陆地模型、探索生态系统的碳水相互作用和变化具有重要的意义[2-3]。提升估算物候变化时间信息的能力,同时把这些信息与生态系统功能变化相联系,有助于人们理解当前和未来气候与生态系统之间的相互关系[4]

    卫星遥感观测已经成为研究时间和空间上物候特征和生态系统对环境变化响应过程的一个重要手段[5]。尽管开花和结果等物候时间很难从遥感影像中识别,但它可以提供地面覆盖定期重复观测,这为全球物候研究提供了机会[6]。植被指数(归一化植被指数NDVI、增强性植被指数EVI)是最初从冠层结构角度来提取生长季开始期(SOS)和生长季结束期(EOS)的,这为植被冠层动态变化提供了信息[2, 7-9]。电磁波谱中可见光和近红外的表面反射率对植物的生长发育是很敏感的,但有些部分会受到大气和云的影响而有所衰减。因此,尽管许多卫星系统会收集每日反射率信息,但原始数据仍然需要通过数据过滤来去除噪音影响[6]

    物候是决定总初级生产力(gross primary productivity,GPP)年际变化的重要因素之一[10]。GPP可以用来估算森林生态系统生长季开始期和结束期[11-12]。研究表明,落叶林中叶片展叶、衰落时间与CO2的季节变化紧密相连[4]。Rahman等[13]研究指出通量塔观测北美北部地区各种植被类型GPP数据和MODIS EVI之间具有显著相关关系。EVI与GPP之间的关系在植被类型为落叶林时比其他植被类型存在着更紧密的对应关系[8, 13]。目前,通量塔GPP数据提取物候信息也被用来验证遥感提取的物候信息结果[11, 14-15]。Wu等[14]通过GPP数据探究NDVI提取物候信息准确性。刘啸添等[15]利用通量塔数据验证NDVI、EVI、SIF这3种指数在森林植被物候研究中的差异。

    太阳诱导叶绿素荧光(SIF)是植物光合作用过程中的副产物,其可用卫星平台,如:greenhouse gasesobserving satellite(GOSAT)[16-17],global ozone monitoring experiment 2(GOME-2)[18],orbiting carbon observatory 2(OCO-2)[19]等测定。这些星载SIF数据为区域和全球尺度的光合作用估算提供了便利[16, 20]。SIF同时包含了吸收的光合有效辐射和光能利用效率的信息,为植被指数(NDVI、EVI)依据植被反射率反映植被动态变化特征提供了补充[21-22]。在森林生态系统内,GOAST和GOME-2 SIF数据与模型模拟或通量塔GPP之间有显著地正相关关系[16, 23-24]。Yang等[22]发现在落叶林通量塔GPP与日和季节遥感、地面提取SIF之间具有很高的相关性。周蕾等[25]和刘啸添等[15]利用SIF数据提取物候信息发现其能够比植被指数更好地捕捉植被动态特征。但GPP与SIF之间正相关关系会因波长、植被种类、冠层结构、时间尺度等因素影响而有所不同[26-27]

    中国人工林约占森林碳汇总量的80%[28],研究人工林物候特征有助于了解人工林生态系统对环境变化的响应过程。目前,国内有关同时结合GPP、NDVI、EVI、SIF数据对植被物候的研究比较少,且缺少有关SIF、NDVI、EVI反映植被季节变化特征能力及其与GPP之间关系的研究。本文选取黄河小浪底通量站点为主要研究区域,探究NDVI、EVI、SIF获取人工林物候特征能力,并利用通量塔总初级生产力GPP对3种指数提取物候结果进行验证和对比,以期为深入探究冠层植被物候特征研究提供参考,并为人工林的碳汇评价和管理提供理论依据。

    • 本研究区位于河南省济源市国家林业局黄河小浪底森林生态系统定位研究站(35°01′45″N、112°28′08″E,海拔410 m)。该站位于太行山南麓,黄河流域中流地段,属暖温带亚湿润季风气候,生长季盛行东北风,全年日照时数2 367.7 h,年日照率54%,年积温5 282 °C,≥ 10 °C多年平均积温4 847 °C,年平均气温12.4 ~ 14.3 ℃,年平均降水量641.7 mm,68.3%的降水量集中于6—9月。主要植被类型为栓皮栎(Quercus variabiblis)、刺槐(Robinia pseudoacia)、侧柏(Platycladus orientalis)等。土壤主要有棕壤和石灰岩风化母质淋溶性褐土,土壤结构不良,土壤中石砾含量大,在夏季有暴雨时易受侵蚀,土层浅薄,平均40 cm,保水保肥能力差。

    • 植被物候验证数据来自于黄河小浪底森林生态系统定位研究站2007—2011年的通量观测数据。总初级生产力(GPP)是单位时间内植被通过光合作用吸收太阳能产生有机物的总量,计算公式如下:

      $$ {\rm{GPP}} = {R_{{\rm{ec}}}} - {\rm{NEE}} $$ (1)

      式中:GPP为总初级生产力;Rec为生态系统呼吸量;NEE净生态系统碳交换量[29];具体数据处理方法见Tong等[30]

    • 本研究使用搭载于MetOp-A 卫星上的GOME-2 SIF数据,数据下载地址为:http://acdb-ext.gsfc.nasa.gov/People/Joiner/my_gifs/GOME_F/GOME-F.htm。GOME-2捕获光谱范围在715 ~ 758 nm的大气顶部的地球辐射,辐射波长约为740 nm用于提取SIF数据。GOME-2 SIF数据在2013年7月之前生态足迹覆盖范围为40 km × 80 km,之后变为40 km × 40 km。本文中使用2007—2011年GOME-2 SIF(v28,3级)数据,空间分辨率为0.5° × 0.5°,时间分辨率为1个月,选择研究区域在像元中心内所对应数据,具体方法参照Joiner 等[23]

    • 本文使用2007—2011年MODIS NDVI、EVI数据产品,下载地址为:https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov,空间分辨率为250 m,时间分辨率16 d的合成植被指数数据(MOD13Q1,collecction6,tilesH27V5)。

      EVI的计算公式为:

      $$ {\rm{EVI}} = 2.5 \times \left( {\frac{{{\rho _{{\rm{NIR}}}} - {\rho _{\rm{R}}}}}{{{\rho _{{\rm{NIR}}}} + 6{\rho _{\rm{R}}} - 7.5{\rho _{\rm{B}}} + 1}}} \right) $$ (2)

      NDVI的计算公式为:

      $$ {\rm{NDVI}} = \left( {{{{\rho _{{\rm{NIR}}}} - {\rho _{\rm{R}}}}}} \right)/{\left({{\rho _{{\rm{NIR}}}} + {\rho _{\rm{R}}}}\right)} $$ (3)

      式中:ρRρNIRρB分别代表MODIS光谱反射波段的1、2、3波段[31]

      为使研究区域与通量塔覆盖生态足迹范围相匹配,本研究中选用4 × 4像元窗口(1 km2)提取EVI、NDVI时间序列。尽管MOD13Q1数据初期已经过残留大气污染过滤处理,但数据中仍然包括由云、气溶胶和太阳高度角等所引起的噪音所导致的错误植被指数信息[32]。为排除以上因素的影响,依据MOD13Q1数据集中所提供的数据像元可靠性(data pixel reliability),剔除由于冰雪覆盖或云等影响数值(标识为2、3的数值)[15]

    • NDVI、EVI、SIF在进行拟合前使用Timesat 3.3软件对数据进行S-G滤波处理[33-34],后使用线性插值为日数据。为使结果更具有对比性,本文采用Timesat 3.3软件中所提供双逻辑斯蒂方程(double logistic functions)对GPP、NDVI、EVI、SIF时间序列分别进行数据拟合[35],公式为:

      $$ {{y}} = \frac{1}{{1 + \exp \left( {\dfrac{{{t_1} - x}}{{{t_2}}}} \right)}} + \frac{1}{{1 + \exp \left( {\dfrac{{{t_3} - x}}{{{t_4}}}} \right)}} $$ (4)

      式中:y为序列数据;x为数据在时间序列中所对应天数;t1t2t3t4为拟合参数。

      GPP、NDVI、EVI、SIF所确定的生长季开始期(the start of growing season,SOS)定义为每上半年时间序列变化速率最大值所对应的天数,生长季结束期(the end of growing season,EOS)定义为每下半年时间序列变化速率最大值所对应天数,生长季长度(the length of growing season,LOS)定义为生长季开始期到生长季结束期之间天数(图1)。

      图  1  物候参数提取方法

      Figure 1.  Extracted methods of phenological parameters

    • 采用线性相关法分析NDVI、EVI和SIF与GPP时间序列之间的关系。GOME-2 SIF数据时间分辨率为1个月。因此,本文均采用月数据进行线性相关分析。文中春季指3—5月、夏季指6—8月、秋季指9—11月。使用Origin2015实现数据分析和可视化。使用均方根误差(RMSE)对比NDVI、EVI、SIF提取物候参数与GPP提取物候参数之间的差异。

      $$ {\rm{RMSE}} = \sqrt {\frac{{\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {{a_i} - {b_i}} \right)}^2}} }}{n}} $$ (5)

      式中:n为研究年份,ai为通量塔GPP提取物候参数,bi为NDVI、EVI、SIF提取物候参数。

    • 图2显示了2007—2011年4种指数时间序列变化曲线,曲线均呈现单峰状态,在生长季前后期数值均有一定程度的上下波动。受到环境因子影响,GPP、NDVI、EVI、SIF 4种时间序列曲线变化特征和温度、降水变化特征一致。随着温度升高,降水量增加,植被叶片光合作用增强,叶片绿度随之增加。从图3看出,进入春季,温度逐渐升高,曲线增长速率迅速加快。夏季温度高,降水量大,植被叶片光合作用到达顶峰,曲线数值也在夏季达到最大值。进入10月后,温度降低,降水量减少,植被叶片进入衰落期,曲线开始下降并趋于平缓。由于夏季6月份期间降水少且温度高,植被叶片光合作用减弱,导致GPP数值在6月期间有所下降。NDVI在夏季的波动特征与GPP最为接近,而EVI和SIF曲线夏季无波动特征,数值分别从5月份和6月份开始逐渐下降。在生长季前后,NDVI与EVI时间序列变化特征与GPP更为接近,而SIF时间序列生长季前期曲线上升较其他指数提前且生长季后期曲线下降较其他指数快。

      图  2  2007–2011年GPP和SIF日时间序列曲线(a)、NDVI和EVI日时间序列曲线(b)和月平均温度和月降水量变化图(c)

      Figure 2.  Seasonal variations of daily GPP and SIF time series (a), seasonal variations of daily NDVI and EVI time series (b) and monthly variations of mean temperature and precipitation (c) from 2007 to 2011

      图  3  GPP和SIF(a)、NDVI和EVI(b)、以及平均温度和降水量(c)的月变化(2007—2011)

      Figure 3.  Monthly variations of 5-year mean GPP and SIF time series (a), monthly variations of 5-year mean NDVI and EVI time series (b) and monthly variations of 5-year mean temperature and precipitation (c) (2007−2011)

    • 月均值相关性分析结果表明(图4),NDVI月均值、EVI月均值与GPP月均值均呈现极显著正相关关系(R2 = 0.920,P < 0.001),SIF月均值也与GPP月均值呈现极显著正相关关系(R2 = 0.740,P < 0.001),但相关性较NDVI和EVI低。在本研究区域内,NDVI和EVI能够更好地反映植被冠层动态特征。SIF因为像元覆盖面积远大于通量塔,影响了GPP与SIF的线性相关关系。图5为春季、夏季和秋季GPP月均值与其他3种指数之间的线性相关关系。春季期间,NDVI、EVI、SIF月均值与GPP月均值均呈现出显著的正相关关系(R2 = 0.950,P < 0.001;R2 = 0.960,P < 0.001;R2 = 0.560,P < 0.001)。在夏季,EVI、SIF月均值与GPP月均值并无线性相关关系(R2 = 0,P > 0.05),而NDVI与GPP之间则呈现出极显著的正相关关系(R2 = 0.720,P < 0.001)。因此,夏季NDVI能够更好地反映GPP的变化特征。秋季期间,NDVI、EVI、SIF与GPP月均值间均表现出极显著的线性相关关系。在春季和秋季,NDVI和EVI比SIF更能准确地反映植被动态变化特征。在夏季期间,NDVI能够更好的体现GPP的动态变化特征。

      图  4  2007—2011年NDVI、EVI、SIF月均值与GPP月均值之间的关系

      Figure 4.  Relationships between monthly mean GPP and NDVI, EVI, SIF from 2007 to 2011

      图  5  2007—2011年NDVI、EVI、SIF与GPP不同季节月均值之间的关系

      Figure 5.  Relationships between monthly mean GPP and NDVI, EVI, SIF in different seasons from 2007 to 2011

    • 利用双逻辑斯蒂方程进行指数曲线拟合后提取物候参数结果如表1。研究区生长季开始期(SOS)主要集中在3—4月,生长季结束期(EOS)主要集中于10—11月。2007—2011年GPP、NDVI、EVI、SIF时间序列曲线提取生长季开始期(SOS)均值和标准差分别为:(91 ± 7)d、(84 ± 6)d、(86 ± 6)d、(80 ± 6)d。生长结束期(EOS)均值和标准差分别为:(309 ± 6)d、(325 ± 4)d、(316 ± 5)d、(285 ± 10)d。这表明利用NDVI、EVI、SIF提取物候生长季开始期均比GPP所得结果有所提前。对于生长季结束期,NDVI和EVI提取的物候均滞后于GPP所得结果,而SIF提取结果则明显提前于NDVI、EVI、GPP所提取的生长季结束期。4种指数提取生长季长度由大到小依次为:NDVI、EVI、GPP、SIF。对NDVI、EVI、SIF与GPP提取物候参数的均方根误差计算得出,EVI提取物候参数结果与GPP最为接近,SOS、EOS、LOS均方根误差分别为7、11、17 d,其次为NDVI(9、18、26 d),最后为SIF(15、27、27 d)(图6)。

      表 1  GPP、NDVI、EVI、SIF物候参数结果对比

      Table 1.  Comparison of phenological parameters of GPP, NDVI, EVI and SIF d

      年份 YearGPPEVINDVISIF
      SOSEOSLOSSOSEOSLOSSOSEOSLOSSOSEOSLOS
      2007 90 302 212 84 311 227 81 324 243 82 287 205
      2008 95 301 206 82 321 239 79 326 247 68 300 232
      2009 78 311 233 78 321 243 79 331 252 84 270 186
      2010 97 311 214 93 310 217 92 319 227 82 279 197
      2011 94 318 224 94 316 222 91 325 234 86 291 205
      均值±标准差 Mean±SD 91 ± 7 309 ± 6 218 ± 10 86 ± 6 316 ± 5 230 ± 10 84 ± 6 325 ± 4 241 ± 9 80 ± 6 285 ± 10 205 ± 15
      注:SOS. 生长季开始期;EOS. 生长季结束期;LOS. 生长季长度。Notes: SOS, the start of growing season; EOS, the end of growing season; LOS, the length of growing season.

      图  6  NDVI、EVI、SIF提取物候参数与GPP提取物候参数之间均方根误差

      Figure 6.  RMSE between phenological parameters extracted by GPP and those extracted by NDVI, EVI and SIF

    • 利用遥感卫星获取SIF数据观测植被动态变化和在区域和全球尺度估算GPP是一个很有效的方法[36-37]。遥感SIF数据可以直接和独立的对不同植被类型光合作用进行估算,这是和遥感植被指数基于植被反射率是有所区别的[38-39],因此遥感所获取的SIF数据经常用来与站点通量数据GPP进行对比。Wagle 等[37]研究玉米(Zea mays )物候特征发现,GOME-2 SIF与通量塔GPP之间有极显著的相关关系,且SIF数据能够比增强型植被指数(EVI)更好地捕捉季节动态变化特征,尤其是在生长季开始期和结束期期间。Wei等[40]研究表明,GOME-2 SIF数据能够捕捉到农作物和草地地区GPP的季节动态变化特征,但是GPP与SIF之间良好线性关系依赖于SIF数据的质量以及研究区域同质性[36]。本研究发现,2007—2011年SIF月均值与GPP月均值线性相关关系(R2 = 0.740,P < 0.001)低于NDVI、EVI月均值与GPP月均值相关关系(R2 = 0.920,P < 0.001)(图4)。在春季和秋季时间尺度上,SIF月均值与GPP月均值决定系数R2范围在0.560 ~ 0.770之间,而NDVI、EVI与GPP月均值的R2范围分别是0.870 ~ 0.950和0.860 ~ 0.960,此结果也高于SIF(图5)。这是由于SIF数据的生态足迹范围(40 km × 80 km)远大于通量塔的生态足迹范围(一般为1.1 ~ 5.0 km2[4041]。GOME-2 SIF数据像元低分辨率,覆盖面积大导致不能与站点通量塔数据覆盖面积相吻合,且像元中可能涵盖了更多混合的地面覆盖类型[39]。同时植被冠层结构对SIF的干扰以及生物群落的组成情况也会对GPP和SIF之间的相关关系产生影响[26, 42],因为GPP的空间范围与SIF空间范围不匹配造成两者之间相关性的差异。本文同时利用MODIS NDVI、EVI、SIF数据与站点GPP数据进行相关性分析,可以更好地评估遥感数据反映植被动态特征的能力。结果表明,MODIS NDVI和EVI数据都能够良好地获取本研究区植被动态变化信息。

    • 绿度植被指数包括NDVI和EVI已被证明是冠层参数(叶面积指数和地上植被生物量)的敏感指标[43],依次被广泛应用于提取植被物候信息[44-46]。MODIS NDVI和EVI数据可以在区域和全球尺度研究植被生长开始期、结束期和长度[47]。Wu等[14]结果表明,在落叶林研究区域内可以利用NDVI准确地估算春季和秋季物候。本文2007—2011年NDVI、EVI提取SOS,与GPP提取SOS之间的均方根误差分别为9和7 d;NDVI、EVI提取EOS,与GPP提取EOS的均方根误差分别为18和11 d(图6)。说明NDVI和EVI能够通过植被反射率角度获取春季和秋季植被动态变化特征[20, 41]。然而,利用SIF提取SOS和EOS均方根误差分别为15和27 d,低于NDVI和EVI均方根误差结果,这归因于GOME-2 SIF数据空间范围与站点通量塔所涵盖范围不匹配,限制了SIF数据反映植被动态变化的能力[36]。Li等[36]发现OCO-2 SIF数据具有更好的空间分辨率和更高的数据质量,与通量塔GPP数据之间有着更显著线性相关关系,OCO-2远红外波段SIF数据可以更好地监控植物中的光合作用。因此在以后的研究中应更多地使用不同种类的SIF数据以探究植被光合作用变化[48]

      植被指数(NDVI)数据算法中使用到红光和近红外这两种波段,而增强型植被指数EVI通过添加蓝光波段,进而改善植被覆盖率较高时红光波段所出现的饱和现象[49]。EVI对土壤背景变化不太敏感,但仍可以在茂密的植被条件下对植被冠层保持敏感性[31],因此能够更准确地获取植被动态变化信息。研究表明,与EVI相比,SIF可以更好的体现研究区域内植被动态变化特征。值得注意的是,此结果相关的大部分研究区域为冰雪覆盖区,如青海、西藏等高原地区。春季前期当冰雪消融后,以植被反射率为主的NDVI和EVI数据才能迅速升高,而SIF数据通过对植物光合作用的敏感性更好地掌握到植被的动态特征[38]。本文研究区域位于温带地区,受冰雪消融影响较小,因此EVI和NDVI可以良好地反映研究区域内的植被动态特征。

      本文利用NDVI、EVI、SIF时间序列曲线提取植被物候生长期和结束期,并与GPP时间序列曲线提取物候结果进行对比,发现利用植被指数(NDVI和EVI)提取物候信息普遍提前于GPP提取生长季开始期,滞后于GPP提取生长季结束期,研究结果与牟敏杰等[29]的一致。MODIS NDVI和EVI的空间分辨率为250 m,但像元植被覆盖仍然无法完全和地面相统一。Campbell等[50]研究发现,NDVI在生长季初期会高估植被覆盖度。在生长季初期生态系统仍处于碳源阶段,植被叶片光合作用小于生态系统呼吸作用,而地面灌木及其草本植物的展叶时间提前于乔木的展叶时间,NDVI和EVI依据植被的冠层结构光谱特性和叶片反射率,可能使利用NDVI和EVI数据提取生长季开始期提前于GPP[41, 51-52]。而对于生长季结束期,乔木层植被叶片已经开始变黄和脱落,而灌木层和草本植物仍未进入衰落期[29]。叶绿素下降的过程远慢于植被光合作用逐渐降低的过程,导致了NDVI和EVI提取生长季结束期滞后于GPP提取生长季结束期[53]

    • 本文通过对比MODIS NDVI、EVI、SIF与通量塔GPP之间关系,发现4种时间序列曲线变化特征基本一致,均可反映植被变化情况。MODIS NDVI、EVI能够更好地反映本研究区植被动态变化特征。但NDVI、EVI数据由于依据植被冠层结构光谱特性和叶片反射率提取物候信息,导致NDVI、EVI提取物候生长季开始期和结束期上存在提前和滞后现象。利用SIF数据提取SOS和EOS均提前于GPP提取物候参数。GOME-2 SIF数据由于像元时间和空间分辨率低以及覆盖面积与通量塔数据不完全吻合,限制了其反映植被动态变化的能力,影响了GPP与SIF之间的相关性。因此在以后的研究中应尽量考虑在相同空间分辨率和覆盖面积一致情况下比较不同指数之间的相关性。

参考文献 (53)

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