劉嘯添,周蕾,石 浩,王紹強(qiáng),3,遲永剛

1 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與測(cè)繪工程學(xué)院, 北京 100083 2 中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)與模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100101 3 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院, 北京 100190

植被物候?qū)W是研究植物(包括農(nóng)作物)與環(huán)境條件(氣候、水文、土壤)相互作用及其影響機(jī)制的學(xué)科[1],植被的生長(zhǎng)變化特征會(huì)影響生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能,如葉片面積、光合作用、碳循環(huán)、物種構(gòu)成等[2- 4],這些變化反過(guò)來(lái)又會(huì)影響氣候系統(tǒng),從而加劇氣候變化。在眾多植被類(lèi)型中,森林植被占地約1.4×105萬(wàn)hm2,占全球面積的9.4%,儲(chǔ)存了陸地生態(tài)系統(tǒng)76%—98%的有機(jī)碳,在調(diào)節(jié)全球碳平衡、維護(hù)全球氣候穩(wěn)定等方面具有至關(guān)重要的作用[5],因此監(jiān)測(cè)森林植被物候并研究其周期性變化規(guī)律具有重要理論意義與應(yīng)用價(jià)值[6]。

衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)能夠在多種尺度上為各類(lèi)生態(tài)系統(tǒng)提供植被物候的有效信息[7],因此成為森林物候監(jiān)測(cè)的主要手段[8]。時(shí)間序列的衛(wèi)星遙感觀測(cè)數(shù)據(jù),例如MODIS數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于提取植被物候特征的研究中,其中植被指數(shù)產(chǎn)品能夠在較大時(shí)空尺度上準(zhǔn)確反映植被綠度,如歸一化植被指數(shù)(NDVI)與增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI),因此廣泛應(yīng)用于植被物候的研究中[9- 11]。盡管MODIS植被指數(shù)被公認(rèn)為是質(zhì)量較高的植被指數(shù)產(chǎn)品之一[12],但由于計(jì)算公式和后處理中的不足[13],植被指數(shù)在物候監(jiān)測(cè)中存在著較為明顯的缺陷,如NDVI易受土壤背景、云霧遮擋影響,且在高植被覆蓋度區(qū)存在易飽和問(wèn)題[14- 15]。EVI雖然改進(jìn)了反演波段的計(jì)算方法使其對(duì)植被冠層結(jié)構(gòu)更為敏感,但依然存在殘留氣溶膠的噪聲影響,使植被物候監(jiān)測(cè)結(jié)果的不確定性大大提高。

隨著Greenhouse Gases Observing Satellite(GOSAT),Global Ozone Monitoring Experiment 2(GOME- 2), 以及Orbiting Carbon Observatory 2(OCO- 2)等衛(wèi)星的發(fā)射,使得在全球范圍內(nèi)進(jìn)行SIF數(shù)據(jù)反演并投入到植被物候研究中成為可能[16- 17]。葉綠素?zé)晒庾鳛楣夂献饔玫母碑a(chǎn)物,不局限于葉片表觀顏色的變化觀察,而是監(jiān)測(cè)植被內(nèi)在的光合作用過(guò)程[6]。Joiner等[17]采用GOSAT SIF與MODIS EVI、NDVI數(shù)據(jù)對(duì)全球多處區(qū)域進(jìn)行植被季節(jié)變化分析,結(jié)果表明SIF與植被指數(shù)具有不同的季節(jié)性以及相對(duì)強(qiáng)度變化,且SIF含有獨(dú)立于植被指數(shù)的信息。劉新杰等[18]利用GOSAT衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行SIF反演并結(jié)合MODIS EVI對(duì)我國(guó)西北、西南、華北地區(qū)進(jìn)行物候研究,發(fā)現(xiàn)SIF時(shí)間序列曲線較EVI季節(jié)變化更加明顯且相對(duì)較早,認(rèn)為SIF數(shù)據(jù)中含有EVI數(shù)據(jù)無(wú)法表現(xiàn)的特殊信息。Walther等[19]采用GOME- 2 SIF以及MODIS NDVI、EVI數(shù)據(jù),對(duì)中高緯森林進(jìn)行物候?qū)Ρ妊芯?發(fā)現(xiàn)3種指數(shù)的季節(jié)變化曲線存在較大差異。由此可見(jiàn),NDVI、EVI與SIF數(shù)據(jù)在植被物候監(jiān)測(cè)上差異較大并對(duì)監(jiān)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生顯著影響。

中國(guó)東北地區(qū)森林覆蓋度高,其中以長(zhǎng)白山地區(qū)森林植被種類(lèi)最為豐富且季節(jié)特征明顯,是森林物候研究的理想?yún)^(qū)域[20],且國(guó)內(nèi)鮮有利用SIF數(shù)據(jù)對(duì)該地區(qū)森林植被進(jìn)行物候監(jiān)測(cè)的研究,因此本文采用目前應(yīng)用最廣泛的植被指數(shù)MODIS NDVI,EVI以及GOME- 2 SIF數(shù)據(jù),選擇具有中高緯森林代表性的長(zhǎng)白山溫帶紅松闊葉林通量站點(diǎn)為研究區(qū)域,對(duì)3種指數(shù)的物候特征進(jìn)行對(duì)比分析,并結(jié)合通量站觀測(cè)數(shù)據(jù)估算出的總初級(jí)生產(chǎn)力(Gross Primary Productivity, GPP)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,以探索3種指數(shù)在森林物候研究中的具體特性。

1 研究站點(diǎn)概況

長(zhǎng)白山溫帶紅松闊葉林通量觀測(cè)站位于吉林省延邊朝鮮族自治州安圖縣二道白河鎮(zhèn)。該站地處長(zhǎng)白山自然保護(hù)區(qū)內(nèi),地理坐標(biāo)42°24′9″N,128°05′45″E,海拔高度738 m,屬受季風(fēng)影響的溫帶大陸性氣候,具有顯著的中緯度山地氣候特征,春季干旱多風(fēng),夏季炎熱多雨,冬季干燥寒冷,年平均氣溫3.6℃,年平均降水量713 mm,主要集中在6—8月,全年日照時(shí)數(shù)為2271—2503 h,無(wú)霜期109—141 d。

長(zhǎng)白山的植被具有典型的垂直地帶性,是我國(guó)自然生態(tài)系統(tǒng)保存最完整的地區(qū)之一,是擁有大量物種資源的生物基因庫(kù)。通量塔下墊面植被為闊葉紅松林,為典型的地帶性植被,主要建群樹(shù)種有紅松(Pinuskoraiensis)、椴樹(shù)(Tiliatuan)、蒙古櫟(Quercusmongolica)、水曲柳(FraxinusmandshuricaRupr)、色木(AcermonoMaxim)等,平均樹(shù)高26 m[21]。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

2.1.1 MODIS植被指數(shù)

NDVI、EVI植被指數(shù)產(chǎn)品采用MOD13A2 V006版本,16 d最大值合成,每年23期數(shù)據(jù),空間分辨率1 km,時(shí)間范圍2007—2013年。所采用的MODIS遙感產(chǎn)品均來(lái)自LP DAAC網(wǎng)站(https://lpdaacsvc.cr.usgs.gov/appeears/)提供的AppEEARS(Application for Extracting and Exploring Analysis Ready Samples)應(yīng)用。

表1 權(quán)值參照表

遙感數(shù)據(jù)由于環(huán)境條件、傳感器精度等多種原因會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)中含有噪聲影響,因此利用MOD13A2中與每一期數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的“Data pixel reliability”數(shù)據(jù)集(表1)以及云掩、陰影、冰雪覆蓋等質(zhì)量文件對(duì)NDVI、EVI數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制,剔除掉數(shù)值標(biāo)識(shí)為2、3(冰雪覆蓋或云遮擋)質(zhì)量差的數(shù)據(jù),再結(jié)合質(zhì)量文件對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)為1的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,剔除掉存在云掩等噪聲影響的數(shù)據(jù),最后利用線性插值插補(bǔ)數(shù)據(jù)并賦予權(quán)值。

從圖1可以看出,經(jīng)過(guò)質(zhì)量控制后處于非生長(zhǎng)季階段(1—4月,9—12月)的數(shù)據(jù)由于采集條件較差,數(shù)值偏低被剔除,但時(shí)間序列數(shù)據(jù)曲線波動(dòng)依然較大,存在多處異常值,雖然質(zhì)量文件中未顯示有環(huán)境條件的干擾因素,但仍存在傳感器精度、觀測(cè)角度等影響,因此需要進(jìn)一步去除噪聲影響以供后續(xù)分析。

圖1 質(zhì)量控制前后的NDVI、EVI時(shí)間序列曲線Fig.1 NDVI, EVI time series curve comparison before and after the quality controNDVI：歸一化植被指數(shù),Normalized Difference Vegetation Index；EVI：增強(qiáng)型植被指數(shù),Enhanced Vegetation Index

2.1.2 葉綠素?zé)晒鈹?shù)據(jù)

2007—2013年的SIF 數(shù)據(jù)采用K?hler等[22]利用搭載在MetOp-A衛(wèi)星上的GOME- 2[23]測(cè)量數(shù)據(jù)中波段范圍740 nm的數(shù)據(jù)反演得到8 d最大值合成,每年46期數(shù)據(jù),空間分辨率0.5°×0.5°的數(shù)據(jù),根據(jù)長(zhǎng)白山通量站點(diǎn)坐標(biāo)提取該站點(diǎn)的SIF時(shí)序數(shù)據(jù)并利用殘差平方和進(jìn)行質(zhì)量控制,高于2(m W m-2sr-1nm-1)的數(shù)據(jù)被剔除并采用線性插值插補(bǔ)。

SIF數(shù)據(jù)的空間分辨較低,國(guó)內(nèi)外對(duì)于物候研究中SIF數(shù)據(jù)的使用通常將其他數(shù)據(jù)的空間分辨率重采樣為0.5°×0.5°[19,24]?？紤]到本研究是基于通量站點(diǎn)為研究區(qū)域,數(shù)據(jù)的處理計(jì)算均以站點(diǎn)為中心,區(qū)域內(nèi)空間同質(zhì)性較好,植被類(lèi)型一致,參考Joiner等[25]物候研究成果,該研究引入SIF相同尺度的MPI-BGC模型[26]GPP數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)誤差的分析參照,結(jié)果表明森林站點(diǎn)的SIF數(shù)據(jù)與通量站以及模型GPP值的一致性均較為理想,空間代表性差異的影響存在但可接受,故在本文中為了盡可能保證遙感數(shù)據(jù)與通量數(shù)據(jù)的空間代表性一致,保留了遙感數(shù)據(jù)的原始空間分辨率。

2.1.3 通量數(shù)據(jù)

總初級(jí)生產(chǎn)力(GPP)是植被單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)光合作用吸收太陽(yáng)光能產(chǎn)生有機(jī)物的總量,又稱(chēng)總第一性生產(chǎn)力[27],能夠直接且準(zhǔn)確地反映植被生長(zhǎng)狀態(tài)。

通量觀測(cè)以較高的時(shí)間頻率連續(xù)測(cè)量地表植被與大氣間二氧化碳、水汽以及能量的交換,提供了植被精確的代謝活動(dòng)數(shù)據(jù),高度連續(xù)的觀測(cè)數(shù)據(jù)也更加準(zhǔn)確地反映出植被生長(zhǎng)季的起止等關(guān)鍵物候時(shí)間點(diǎn)。同時(shí),長(zhǎng)白山溫帶紅松闊葉林通量觀測(cè)站數(shù)據(jù)采集源區(qū)基本在1 km2左右,與季節(jié)更替和大氣條件穩(wěn)定與否相關(guān),總體上與MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品空間分辨率一致[28]。因此使用通量觀測(cè)直接獲取的凈生態(tài)系統(tǒng)碳交換量(NEE)并估算生態(tài)系統(tǒng)呼吸(Re)計(jì)算出的GPP,常作為“真值”檢驗(yàn)遙感地面反演模型的結(jié)果[29]。

由于通量數(shù)據(jù)存在觀測(cè)條件不滿足相關(guān)假設(shè)與傳感器標(biāo)定問(wèn)題,渦流的隨機(jī)性與傳感器內(nèi)部的噪聲問(wèn)題等,因此需要對(duì)通量觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)、WPL校正和儲(chǔ)存項(xiàng)校正以消除地形、 空氣水熱傳輸和觀測(cè)高度對(duì)于觀測(cè)數(shù)據(jù)的影響[30]。由于夜間大氣層結(jié)構(gòu)穩(wěn)定導(dǎo)致夜間觀測(cè)到的CO2交換通量存在不能反映真實(shí)交換通量的可能性,因此需要對(duì)夜間湍流較弱情況下的數(shù)據(jù)進(jìn)行U*剔除并對(duì)天氣異常、 電力不穩(wěn)定以及蟲(chóng)禽干擾等造成的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除[31]。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)的校正和插補(bǔ)后,將每日每半小時(shí)間隔的連續(xù)觀測(cè)數(shù)據(jù)加和得到2003—2010年逐日的GPP時(shí)間序列數(shù)據(jù)(圖2)。

圖2 長(zhǎng)白山站2003—2010年GPP季節(jié)變動(dòng)曲線圖Fig.2 Seasonal variation of GPP in Changbai Mountain station for 2003—2010

通量數(shù)據(jù)在本文中作為驗(yàn)證數(shù)據(jù),被當(dāng)做植被物候的客觀“真值”曲線,由于時(shí)間分辨率越高,植被的物候曲線會(huì)保留更多植被生長(zhǎng)變化的細(xì)節(jié),提供更符合植被真實(shí)生長(zhǎng)狀態(tài)的物候信息,因此并未對(duì)GPP進(jìn)行8 d的最大值合成而是計(jì)算成每日的通量數(shù)據(jù)并應(yīng)用到物候曲線分析中。

2.2 物候特征參數(shù)提取

本研究中采用模型擬合結(jié)合動(dòng)態(tài)閾值法進(jìn)行物候參數(shù)提取,并在TIMESAT軟件3.2版本完成,選擇生長(zhǎng)季開(kāi)始時(shí)間(start of growth season, SOS)、生長(zhǎng)季結(jié)束時(shí)間(end of growth season, EOS),生長(zhǎng)季長(zhǎng)度(length of growth season, LOS),季節(jié)中點(diǎn)(time for the mid of the season)4個(gè)參數(shù),并統(tǒng)計(jì)時(shí)序數(shù)據(jù)的最大值時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行物候分析。

2.2.1 數(shù)據(jù)異常值處理

經(jīng)過(guò)預(yù)處理之后,數(shù)據(jù)仍存在著明顯的異常點(diǎn),必然會(huì)影響擬合后的曲線形態(tài)和精確度,因此需要利用TIMESAT進(jìn)行異常值處理。

本文選擇利用STL(Seasonal and Trend decomposition using Loess)分解法結(jié)合數(shù)據(jù)權(quán)值文件的方式對(duì)3種指數(shù)進(jìn)行異常值處理。STL分解法是以魯棒局部加權(quán)回歸作為平滑方法的時(shí)間序列分解方法,其中Loess(locally weighted scatterplot smoothing)為局部多項(xiàng)式回歸擬合[32],與原始權(quán)值文件結(jié)合使用可更好地考慮到數(shù)據(jù)特性。經(jīng)過(guò)異常值處理后3種指數(shù)的時(shí)間序列曲線形態(tài)得到明顯改善,去除生長(zhǎng)季與非生長(zhǎng)季的異常值。由于SIF是每年46期數(shù)據(jù)而MODIS植被指數(shù)為每年23期數(shù)據(jù),因此曲線形態(tài)上SIF變化更加細(xì)致。三種指數(shù)異常值處理前后曲線對(duì)比如圖3所示,紅色虛線為處理后剔除掉的異常值部分。

圖3 3種指數(shù)時(shí)間序列曲線處理前后對(duì)照?qǐng)DFig.3 Three time series curve before and after the processing comparison SIF：葉綠素?zé)晒?chlorophyll fluorescence

2.2.2 擬合模型選擇與物候特征參數(shù)提取

TIMESAT 3.2中共提供了3種擬合模型,考慮到模型的構(gòu)建原理與適用性,針對(duì)D-L擬合(Double logistic functions)與S-G濾波(Adaptive Savitzky-Golay filtering)通過(guò)式1計(jì)算Pearson相關(guān)系數(shù),并繪制3種數(shù)據(jù)生長(zhǎng)季數(shù)據(jù)點(diǎn)的殘差箱線圖比較兩種方法保持原時(shí)間序列曲線整體形態(tài)和高質(zhì)量點(diǎn)的能力。

(1)

圖4 3種指數(shù)擬合前后曲線相關(guān)系數(shù) Fig.4 Correlation coefficients of three indices fitting curves

根據(jù)圖4和圖5所示,D-L擬合法在擬合前后曲線相關(guān)系數(shù)上明顯更具優(yōu)勢(shì),只在SIF數(shù)據(jù)上略低于S-G濾波,但也達(dá)到了0.955,其它兩種數(shù)據(jù)分別為0.977和0.966,很好地保留了原時(shí)間序列曲線的整體特征。在生長(zhǎng)季高質(zhì)量數(shù)據(jù)點(diǎn)的偏差分布上,D-L模型處理后整體偏差較小且分布更為均勻集中,表明在較好地保留高質(zhì)量數(shù)據(jù)點(diǎn)的同時(shí)也使得曲線更加平滑。

圖5 3種指數(shù)擬合前后殘差箱線圖(只保留生長(zhǎng)季(4—9月)高質(zhì)量數(shù)據(jù)點(diǎn))Fig.5 Residual box chart of three indices after function fitting (only retain the high quality data points in the growing season(4—9 months))

經(jīng)過(guò)對(duì)兩種擬合模型對(duì)比后,選擇效果更為理想的D-L模型并結(jié)合動(dòng)態(tài)閾值法(式2)提取物候特征參數(shù)。

indext=(indexmax-indexmin)×20%

(2)

式中,indexmax代表該指數(shù)一年中數(shù)據(jù)最大值,indexmin代表最小值,取兩者振幅的20%作為生長(zhǎng)季開(kāi)始/結(jié)束的閾值,indexmax左側(cè)曲線高于indext時(shí)即為進(jìn)入生長(zhǎng)季,右側(cè)低于indext則為生長(zhǎng)季結(jié)束。

指數(shù)生長(zhǎng)季中點(diǎn)時(shí)間根據(jù)曲線左端和右端分別增長(zhǎng)/減少至80%幅度的時(shí)間點(diǎn)取均值得到(式3),并統(tǒng)計(jì)每年達(dá)到生長(zhǎng)最大值時(shí)間點(diǎn)。

tmid=average(tl,80%,tr,80%)

(3)

式中,tmid為生長(zhǎng)季中點(diǎn)時(shí)間,tl,80%和tr,80%分別為曲線左端和右端分別增長(zhǎng)/減少至80%幅度的時(shí)間點(diǎn)。

3 結(jié)果

3.1 3種指數(shù)時(shí)間序列曲線整體特征

3種數(shù)據(jù)的7年時(shí)間序列曲線呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性變化且整體變化一致(圖 6),曲線為單峰形態(tài),非生長(zhǎng)季階段的曲線受限于數(shù)據(jù)質(zhì)量等原因數(shù)據(jù)波動(dòng)明顯大于生長(zhǎng)季,且冬季曲線數(shù)值均高于0。

植被指數(shù)時(shí)序直接反映了植被綠度的季節(jié)性變化并間接表現(xiàn)出植物光合作用的強(qiáng)弱及其季節(jié)和年際差異。NDVI年均值在0.51—0.57,7年數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差為0.24,EVI年均值為0.29—0.31,7年數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差為0.17,NDVI相較于EVI整體數(shù)值偏高,同期數(shù)據(jù)近2倍于EVI。NDVI曲線非生長(zhǎng)季存在較大波動(dòng),有多處異常峰值,而EVI在相同時(shí)間段內(nèi)曲線更加平滑,整體分布更加集中,尤其是生長(zhǎng)季階段相較NDVI曲線波峰較寬且平坦的形態(tài),EVI生長(zhǎng)季波峰表現(xiàn)為 “尖峰”形態(tài),更加準(zhǔn)確反映植被生長(zhǎng)季的變化特征。

NDVI與EVI時(shí)序曲線的生長(zhǎng)季形態(tài)大致對(duì)稱(chēng),最大值基本在生長(zhǎng)季峰期的中間位置,而SIF時(shí)序曲每一年的生長(zhǎng)季最大值時(shí)間要早于生長(zhǎng)季峰期的時(shí)間中點(diǎn),較早達(dá)到生長(zhǎng)峰值,之后迅速衰減進(jìn)入衰老期,這也是SIF數(shù)據(jù)與MODIS 兩種植被指數(shù)相比最明顯的區(qū)別。

圖6 2007—2013年3種指數(shù)時(shí)間序列曲線對(duì)比Fig.6 Comparison of three time series curve for 2007—2013

圖7 3種指數(shù)7年均值時(shí)間序列曲線 Fig.7 The time series curve mean values of three indices averaged by seven years

計(jì)算3種指數(shù)2007—2013年間7年時(shí)間序列數(shù)據(jù)均值得到圖7中年均值時(shí)間序列曲線,NDVI明顯區(qū)別于另外兩種數(shù)據(jù),在3月底便進(jìn)入快速增長(zhǎng)階段,直至8月初才逐步開(kāi)始衰減,形成平坦且較長(zhǎng)的生長(zhǎng)季峰期形態(tài),10月初逐漸下降并趨于平穩(wěn)。而EVI與SIF曲線的變化趨勢(shì)基本一致,均在4月末開(kāi)始快速上升,但SIF曲線在6月中旬便較早到達(dá)生長(zhǎng)季峰值,之后迅速衰減,兩者曲線在7月中旬逐漸重合,EVI稍滯后于SIF,9月末結(jié)束衰減過(guò)程并趨于穩(wěn)定。

3.2 3種指數(shù)物候特征參數(shù)對(duì)比分析

3種數(shù)據(jù)在時(shí)間序列曲線形態(tài)上有較大差別,得到的物候參數(shù)差異較大。如表2所示,生長(zhǎng)季的開(kāi)始時(shí)間上,NDVI早于另兩種數(shù)據(jù),在部分年份比SIF早近1個(gè)月的時(shí)間,EVI與NDVI相差較小,只在2007年有近16 d的差別,其余年份基本一致。生長(zhǎng)季結(jié)束時(shí)間上,NDVI平均晚于SIF 1個(gè)月左右,與EVI差值最小值在6 d左右,最大值(2013年)達(dá)到了25 d。在生長(zhǎng)季的持續(xù)時(shí)間上,同樣是NDVI>EVI>SIF,在部分年份NDVI得到的LOS近2倍于SIF得到的LOS,顯示出了巨大的差異性。

由圖8可以清晰看出,SIF數(shù)據(jù)的季節(jié)峰值時(shí)間點(diǎn)明顯早于MODIS數(shù)據(jù),同時(shí)也早于SIF數(shù)據(jù)的季節(jié)中點(diǎn),而MODIS數(shù)據(jù)的峰值點(diǎn)與季節(jié)中點(diǎn)則更為接近。由于季節(jié)峰值時(shí)間點(diǎn)是根據(jù)每一期數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到,因此受限于數(shù)據(jù)采集的時(shí)間跨度無(wú)法同季節(jié)中點(diǎn)(計(jì)算得出)一樣精確,因此此處分析認(rèn)為季節(jié)峰值時(shí)間點(diǎn)與季節(jié)中點(diǎn)相差在一個(gè)數(shù)據(jù)期數(shù)內(nèi)就代表時(shí)間基本一致?；谶@種判斷,MODIS 數(shù)據(jù)的季節(jié)中點(diǎn)與季節(jié)峰值時(shí)間點(diǎn)基本在同一時(shí)間,而SIF數(shù)據(jù)表現(xiàn)為季節(jié)峰值時(shí)間點(diǎn)早于季節(jié)中點(diǎn)約2—3個(gè)數(shù)據(jù)周期。

表2 3種指數(shù)的物候特征參數(shù)

NDVI：歸一化植被指數(shù),Normalized Difference Vegetation Index；EVI：增強(qiáng)型植被指數(shù),Enhanced Vegetation Index；SIF：葉綠素?zé)晒?chlorophyll fluorescence;SOS：生長(zhǎng)季開(kāi)始時(shí)間,start of growth season；EOS：生長(zhǎng)季結(jié)束時(shí)間,end of growth season；LOS:生長(zhǎng)季長(zhǎng)度,length of growth season

圖8 3種指數(shù)生長(zhǎng)季峰值與時(shí)間中點(diǎn)對(duì)比圖 Fig.8 The peak value in growing season and the midpoint of three indices 圖中曲線為3種數(shù)據(jù)的季節(jié)峰值時(shí)間點(diǎn)的擬合曲線

以上提取的物候參數(shù)反映出了NDVI、EVI與SIF數(shù)據(jù)物候監(jiān)測(cè)結(jié)果的較大差異,植被綠度在葉綠素還未進(jìn)入活躍期時(shí)便已開(kāi)始發(fā)生明顯變化,且變化幅度為對(duì)稱(chēng)形態(tài)。而葉綠素的高強(qiáng)度活動(dòng)周期更加集中和短促,在植被進(jìn)入到生長(zhǎng)季之后迅速達(dá)到最旺盛的狀態(tài),而后快速衰減。植被葉片的生長(zhǎng)也在葉綠素光合作用達(dá)到峰值后進(jìn)入到生長(zhǎng)最快速的階段,之后在植被仍維持一定的綠度時(shí)光合作用的活躍期結(jié)束。

3.3 3種指數(shù)監(jiān)測(cè)森林物候能力的比較

利用2003—2010年間7年間通量站點(diǎn)的GPP逐日數(shù)據(jù)對(duì)同時(shí)段內(nèi)的NDVI、EVI、SIF得到的物候監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。

圖9中清晰地顯示出3種指數(shù)與GPP之間的變化關(guān)系。NDVI曲線與GPP數(shù)據(jù)差異較大,著重體現(xiàn)在NDVI監(jiān)測(cè)到的生長(zhǎng)季明顯要長(zhǎng)于GPP監(jiān)測(cè)的生長(zhǎng)季,在非生長(zhǎng)季與GPP數(shù)據(jù)也出現(xiàn)了較大偏差。EVI相較于NDVI則有較大改善,整體上較為符合GPP數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì),但非生長(zhǎng)季數(shù)值明顯偏高,無(wú)法捕捉生長(zhǎng)季中植被快速生長(zhǎng)時(shí)的變化細(xì)節(jié)。SIF曲線形態(tài)與GPP之間存在良好的相關(guān)性,不僅與GPP數(shù)據(jù)點(diǎn)基本重合,且在生長(zhǎng)季期間很好地反映出植被GPP數(shù)值的變化細(xì)節(jié),總體偏差較小。

圖9 2007—2010年MODIS植被指數(shù)(NDVI、EVI)、SIF時(shí)間序列曲線與GPP對(duì)比圖Fig.9 Comparison of MODIS vegetation index(NDVI, EVI) and SIF time series curve with GPP for 2007—2010

圖10中,4種數(shù)據(jù)的年均值曲線圖也反映出了上述特點(diǎn),SIF曲線依然是與GPP最為吻合的曲線,而MODIS植被指數(shù)雖然在整體趨勢(shì)上也保持了與GPP相同的變化過(guò)程,但偏差較大,存在著約1個(gè)月左右的時(shí)間偏差。綜合圖9圖10中的曲線對(duì)比關(guān)系,SIF顯示出與植被GPP數(shù)據(jù)最好的匹配關(guān)系,但SIF曲線依然出現(xiàn)了早于GPP開(kāi)始衰減的趨勢(shì),這也是SIF曲線與其他數(shù)據(jù)相比的一個(gè)特性。

圖10 4種數(shù)據(jù)年均值時(shí)間序列曲線圖Fig.10 Time series curves of mean value of NDVI, EVI, SIF and GPP

4 討論

4.1 NDVI與EVI時(shí)間序列曲線的差異

EVI在計(jì)算公式中引用藍(lán)波段并針對(duì)殘留氣溶膠的后處理改善了NDVI的不足,使兩種指數(shù)在物候曲線產(chǎn)生了較大差異[33]。NDVI生成算法中只采用了紅光和近紅外兩種波段,當(dāng)植被覆蓋度較高時(shí),植被葉片中的葉綠素使紅光波段很快趨于飽和,加之算法本身為非線性增長(zhǎng)函數(shù),導(dǎo)致高植被覆蓋度時(shí)出現(xiàn)飽和效應(yīng),低植被覆蓋度時(shí)數(shù)值易偏高夸大曲線振幅[34],因此曲線呈現(xiàn)出較早開(kāi)始上升,生長(zhǎng)季較長(zhǎng)且平坦。而NDVI后處理中對(duì)大氣校正的不徹底導(dǎo)致水汽、氣溶膠殘留,因此在長(zhǎng)白山站點(diǎn)春冬季存在冰雪覆蓋的情況下,更易受到云霧遮掩,冰雪覆蓋影響[35],使得非生長(zhǎng)季期間出現(xiàn)較大的起伏以及多處異常峰值。

4.2 SIF與植被指數(shù)的差異

相比反映植被綠度的植被指數(shù),通過(guò)探測(cè)植被光合作用發(fā)射的熒光信號(hào),快速、無(wú)損傷反映植被光合作用特征的葉綠素?zé)晒?則成為了監(jiān)測(cè)植被對(duì)光能利用情況的“探針”[36- 37]同時(shí)也可以很好反映植被的生長(zhǎng)狀態(tài)。

SIF與植被指數(shù)之間的差異主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面。在本研究中,SIF物候曲線明顯晚于兩種植被指數(shù)進(jìn)入生長(zhǎng)季,且較早結(jié)束,大約在4月末開(kāi)始,9月末結(jié)束。劉新杰等[18]對(duì)我國(guó)西北、西南、華北地區(qū)進(jìn)行物候研究的結(jié)果顯示SIF高值通常在4—5月期間,而MODIS數(shù)據(jù)高值通常出現(xiàn)在7—9月。本文中SIF的高值出現(xiàn)時(shí)間大致為6—7月,植被指數(shù)高值出現(xiàn)時(shí)間大致為7—9月,與劉新杰等的研究具有相似的規(guī)律性,即SIF要早于MODIS植被指數(shù)達(dá)到生長(zhǎng)季峰期水平,但SIF峰期提前的時(shí)間與本文存在1—2個(gè)月的差異。考慮到該研究中的3處區(qū)域中,西北區(qū)與本文差值最小,西南最大,因此水熱條件越充足,植被的SIF曲線到達(dá)峰期的時(shí)間就越早。Walther等[19]對(duì)北美中高緯落葉林進(jìn)行物候研究并對(duì)比了MODIS NDVI,EVI,GOME- 2 SIF數(shù)據(jù),研究結(jié)果與本文總體一致,SIF在4月初快速增長(zhǎng),5月末達(dá)到最大值,7—9月緩慢下降并逐步進(jìn)入秋季快速衰減階段。植被指數(shù)的EOS晚于SIF的情況,通常是反映植被綠度變化的指數(shù)共有的問(wèn)題,因?yàn)樵谥脖贿M(jìn)入秋季衰老期后,植被光合作用雖然大幅度減弱并趨于停止,但葉片綠度并不會(huì)迅速反映這種改變而是存在一個(gè)漸變過(guò)程,且衛(wèi)星信號(hào)通常會(huì)被衰老死亡但未凋落的葉片影響,因此相較于SIF的秋季衰減NDVI、EVI均存在一個(gè)滯后過(guò)程[38]。

SIF在夏季生長(zhǎng)季會(huì)出現(xiàn)早于植被指數(shù)的快速下降,Yang等[39]利用攝像機(jī)與MODIS圖像進(jìn)行林冠測(cè)量時(shí)提到過(guò)這種現(xiàn)象,Walther等[19]利用GOME- 2反演的SIF數(shù)據(jù)對(duì)中高緯森林進(jìn)行物候研究時(shí)也發(fā)現(xiàn)北美的多處落葉闊葉林以及部分混交林出現(xiàn)這種情況。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因,Wilson等[40]提出夏季氮元素分配的改變導(dǎo)致光合作用中一種可能有重要作用的Rubisco酶發(fā)生了改變。Bauerle等[41]通過(guò)實(shí)驗(yàn)提出是光周期的調(diào)節(jié)使得光合作用在夏季驟降。本文研究中發(fā)現(xiàn)SIF曲線夏季驟降只在落葉林以及混交林中出現(xiàn),且時(shí)間點(diǎn)在夏至日前后[25]。對(duì)于北半球的中高緯地區(qū)來(lái)說(shuō),夏至日前后太陽(yáng)高度角達(dá)到一年中最大值,氣溫開(kāi)始升高,氣候?qū)W上以每5 d的平均氣溫高于22℃的始日作為夏季開(kāi)始,并伴有頻繁降雨天氣[42]。綜合以上兩點(diǎn),落葉林(以及如本文中具有明顯落葉林特性的混交林)的生長(zhǎng)習(xí)性使其在春季復(fù)蘇期會(huì)吸收更多的二氧化碳進(jìn)行光合作用以生出大量新葉[43],在這過(guò)程中光合作用強(qiáng)度迅速增大。但隨著夏至日前后光照強(qiáng)度與時(shí)長(zhǎng)的增加、溫度的升高,使葉綠素的光合作用受到抑制[44],因此伴隨光合作用強(qiáng)度的下降SIF也表現(xiàn)出在夏季迅速衰減的特性。

4.3 3種指數(shù)與通量站GPP數(shù)據(jù)的關(guān)系

GPP是表征植被通過(guò)光合作用產(chǎn)生有機(jī)物與能量總和的生物變量,通量塔高時(shí)間頻率的日觀測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算得到的GPP數(shù)據(jù)對(duì)植被的生長(zhǎng)狀態(tài)具有非常高的代表性[45]。GPP與SIF之間的季節(jié)變化相關(guān)性已在多種植被類(lèi)型上被驗(yàn)證[24,46- 47]。Yang等[48]更是指出SIF數(shù)據(jù),包括衛(wèi)星與地面兩種獲取方式,在落葉林類(lèi)型上與通量塔GPP存在每日和季節(jié)性的強(qiáng)關(guān)聯(lián)。本文的研究中SIF曲線雖然存在夏季驟降現(xiàn)象,但依然顯示出了與通量站GPP數(shù)據(jù)的良好一致性,Bauerle[41]等通過(guò)試驗(yàn)證實(shí)這種變化與葉片光合作用的季節(jié)變化一致。這種下降并未使得GPP出現(xiàn)明顯的下降,說(shuō)明雖然光合作用的強(qiáng)度受到抑制,但產(chǎn)生的有機(jī)物總量卻沒(méi)有受到較大干擾,考慮到SIF強(qiáng)度與光能利用率(LUE)之間存在可靠負(fù)相關(guān)關(guān)系[49],因此本文推測(cè)SIF雖然快速下降,但葉綠素利用太陽(yáng)輻射進(jìn)行光合作用的效率卻得到了提升,因此GPP并未出現(xiàn)明顯下降。植被指數(shù)的局限性導(dǎo)致與GPP之間存在明顯偏差,EVI相比于NDVI與GPP吻合程度更高一些,雖然無(wú)法很好捕捉植被生長(zhǎng)變化的特征細(xì)節(jié),但對(duì)于季節(jié)性變化較大的森林類(lèi)型,憑借葉片的物候特征與二氧化碳吸收具有強(qiáng)關(guān)聯(lián),因此也可以用來(lái)監(jiān)測(cè)GPP的季節(jié)變化[50]。

5 結(jié)論

本文以長(zhǎng)白山針闊混交林站點(diǎn)為研究區(qū)域,采用MODIS NDVI、EVI與GOME- 2 SIF數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)擬合與動(dòng)態(tài)閾值法提取物候特征參數(shù),并對(duì)比分析3種數(shù)據(jù)在森林植被物候監(jiān)測(cè)上的區(qū)別與各自特性,最后利用通量站GPP數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。

研究結(jié)果表明,NDVI受限于計(jì)算公式和后處理中的不足使得噪聲影響明顯,在非生長(zhǎng)季數(shù)據(jù)起伏波動(dòng)最大,生長(zhǎng)季出現(xiàn)飽和現(xiàn)象,與GPP數(shù)據(jù)也存在較大差異。EVI曲線更加平滑規(guī)律且與GPP匹配程度更好,但秋季衰減時(shí)間稍晚于GPP數(shù)據(jù)。SIF雖然存在波動(dòng)但總體較小,季節(jié)變化趨勢(shì)明顯,與GPP季節(jié)變化基本一致,較好反映了植被生長(zhǎng)的變化特征,但受夏至日前后光照強(qiáng)度和溫度升高影響出現(xiàn)夏季驟降現(xiàn)象。

結(jié)合以上研究結(jié)果,植被指數(shù)對(duì)于植被綠度的監(jiān)測(cè)雖然憑借生長(zhǎng)過(guò)程中與二氧化碳通量變化的關(guān)聯(lián)可以一定程度上監(jiān)測(cè)GPP的季節(jié)變化反映植被的生長(zhǎng)狀態(tài),但受限于計(jì)算與后處理方式、植被的季節(jié)變化幅度等,在關(guān)鍵物候時(shí)間上普遍存在提前和滯后現(xiàn)象。SIF與GPP具有良好一致性,可以較好反映植被的生長(zhǎng)過(guò)程并精確捕捉植被光合作用的變化細(xì)節(jié)。但反演SIF熒光波段的選擇,后處理中質(zhì)量控制的方法都會(huì)影響數(shù)據(jù)在物候研究中的參考性,并且SIF的變化與多種植被參量(APAR,LUE等)的關(guān)系依然不夠明確,因此對(duì)于SIF變化細(xì)節(jié)的研究依然是亟待解決的問(wèn)題。

致謝：LP DAAC網(wǎng)站(https://lpdaacsvc.cr.usgs.gov/appeears/)提供MODIS 植被指數(shù)時(shí)間序列數(shù)據(jù),K?hler等反演GOME- 2 SIF數(shù)據(jù)(ftp://ftp.gfz-potsdam.de/home/mefe/GlobFluo/),中國(guó)生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)(CERN)提供長(zhǎng)白山溫帶紅松闊葉林通量站長(zhǎng)期觀測(cè)數(shù)據(jù),特此致謝。

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