基于遥感数据的多年平均物候不确定性研究

Journal of Remote Sensing(2022)

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Abstract
多年平均物候能够反映植被生长发育节律的均衡状态,是植被物候模拟与预测的关键参数之一.遥感已广泛用于地表物候监测,是空间多年平均物候信息的重要来源.然而,基于遥感的多年平均物候存在不同计算方法,如先确定每年时序曲线的物候点再求平均值(平均法),以及先求多年平均时序曲线再确定物候点(参考曲线法).上述方法的结果可能存在差异,但目前尚缺乏对这一不确定性及其影响的认识.针对该问题,本研究利用2001年—2016年遥感植被指数数据,分别在平均法和参考曲线法下提取中国森林生长季起始时间的多年平均值((SOS)),比较(SOS)的差异(△(SOS))及其空间异质性;进一步选取物候研究中常用指标,即以(SOS)为基础的温度"季前时长PD(Preseason Duration)",分析SOS不同计算方法对物候—气候关系的潜在影响.结果表明,(1)不同方法下的(SOS)差异显著,总体上平均法小于参考曲线法(-2.6±2.2d,占88%),其中存在8.0%和6.0%的有效像元其动态平均法和固定平均法小于参考曲线法超过7 d,主要分布在东南丘陵地区.(2)△(SOS)具有显著的空间异质性,主要表现为随年均温的升高而减小(Slope=0.07d/℃,P<0.01),随年均降水的增加而增大(Slope=-0.0005 d/mm,P<0.01).(3)不同方法下的PD存在差异,约40%有效像元的差异(△PD)超过5 d(其中近50%的像元△PD超过15d),主要分布在东南丘陵和西南山区.研究结果将为遥感地表物候的模型空间参数化应用提供有益参考.
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spatial uncertainty,multi-year
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