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中国科学院博士 主要从事遥感机理、定量反演、数据处理以及GIS应用研究。ArcGIS、Envi 、ERDAS、Ecognition软件、IDL语言、6S、SAIL

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MODIS数据在涡相关通量观测站点的应用--转贴  

2013-01-07 10:47:00|  分类: 遥感 |  标签: |举报 |字号 订阅

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?http://blog.sciencenet.cn/u/yuwang911

文章题目:Using MODIS derived fPAR with ground based flux tower measurements to derive the light use efficiency for two Canadian peatlands

自Monteith剔除光能利用效率的初步概念以来,LUE得到了广泛的应用。Monteith最初的LUE理论是基于水分供给、养分充足的作物建立起来的。因此,在早期的探索中,LUE常被假设为常数,或各生态系统的最大LUE(LUEmax)是定值,在此基础上可能受到温度、水分、散射辐射比例或者养分等因素的限制,时间、空间上有一定的变异。越来越多的研究认为,LUE随着生物群区、生态系统甚至物种的变化在空间上有所变化,而在时间上随着生长季环境条件的变化而变化。因此,多数人认为应该加强LUE在时间及空间上的变异研究,从而为模型参数化提供更有力的参考。

为了与MODIS的fPAR产品相对应,整理得到与fPAR对应的8天时间段的日平均值。由于通量观测常有各种原因导致的缺失,这个地方其实需要交代一下,这8天的数据如果有缺失,或者数据达到一个什么样的标准情况下才考虑使用这个时间段。fPAR产品用的是第四代MOD15A2产品。需要考虑对fPAR数据进行质量控制,比如利用QC值。如果发生一些与现实情况不符的异常点,比如在生长旺季会出现一个fPAR的谷值,而这在现实中,多数生态系统是不可能发生的。因此,需要对这些值也进行剔除。这些错误的数据不会被用来分析计算。据我下载到的第五代产品来看,对于fPAR的反演有了很大的进步,多数站点的LAI及fPAR数据的季节变化趋势与期望吻合的很好,且数据的大小也与实际测量的比较吻合。因此,在后期处理上可能相对要容易一些。

关于遥感数据与MODIS产品的空间对应性问题。MODIS产品的空间分辨率是1km,而通量源区的80%常在上风向的200m以内。我们这里仅仅用包含通量塔的那个格点的值。两个站点 bog与peatland都被误判做mixed forest。为了验证MODIS fPAR产品的可靠性,还用实测的LAI,结合Beer Law定律计算了fPAR,结果中简单的给出了对比的结果,并认为分类时的误判并未对结果造成太大的影响。

Turner 2003:fPAR在夏季应该比较稳定(草原除外),因此变化应该平滑。如果出现急剧的降低,那就应该是数据源的问题,如传感器或者云盖等。有时也会大于1,这是由于传感器运行异常造成。LUE与VPD无显著相关关系,但低温显著降低了LUE。

两个站点的最大LUE分别为0.91与0.78gC MJ-1。生长季的平均LUE分别为0.32和0.38。

这篇文章的结果并没有什么吸引人之处,但是方法的确算是一次尝试。现在多数站点的生物观测都是比较缺乏的,我们的站点也是如此。就是心里还是有点嘀咕,这个空间尺度的对应问题到底可以这么解释么?

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