耦合遥感和地面观测的青藏高原草地物候变化的量测与模拟研究

Phenology is a key indicator reflecting the response of terrestrial ecosystems to climate change;also its change substantially affects carbon and water cycling in land surface. It is significant for us to investigate phenology change and its drivers, in order to better understand the effects of climate change on process and function of ecosystems..The phenology of alpine grassland ecosystem in Tibetan Plateau is proposed to be investigated, by combining multi-source remote sensing data, Flux observational data and meteorological observational data. Three types of growing season (GS) models will be generated, including GS based on remote sensing, GS based on CO2 exchange, and GS based on meteorological parameters. By comparing among the three models, this project try to 1) examine spatial-temporal change of phenology in Tibetan Plateau in past 30 years, 2) explore the mechanism of climate change affecting phenology and the effects from other factors, and then 3) build a climate driven Prognostic Phenology Model. This project will contribute to the understanding of climate change effects on ecosystems from an aspect of phenology..One of the innovations of this proposed project is to explore the uncertainty of phenology retrieve with remote sensing, and to re-build a precise phenology process from site to regional scales by integrating multi-source remote sensing and long-term observations; the other innovation is to constrain the climate parameters of phenology model using remote sensing data assimulation that is anticipated to improve the phenology components in existing biogeochemical models.

物候变化是陆地生态系统对气候变化响应的重要指标，又深刻影响到陆表碳水循环过程。植被物候变化及其影响机制研究对理解气候变化对生态系统过程和功能的影响具有重要意义。.选取青藏高原高寒草地生态系统为研究对象，基于多源遥感、Flux观测和气象观测数据分别构建基于不同原理的生长季模型(遥感生长季、基于碳吸收的生理生态生长季和气候生长季)。通过模型结果的对比验证，试图1)揭示30年来不同草地类型物候的区域时空变化；2)探讨草地物候对气候变化的响应机制和多因素敏感性；3)构建气候驱动的物候诊断预测模型。旨在从物候角度加深青藏高原高寒草地生态系统对气候变化响应的认识。.本研究创新之处在于通过多源遥感数据和长期观测数据的对比验证来辨识遥感物候反演的不确定性，结合点上观测和面上遥感实现物候过程的高精度升尺度重建；耦合遥感数据同化构建稳健的物候模型，预期为生物地球化学模型提供更准确的物候参数。

物候是陆地生态系统对气候变化响应的重要指标，物候变化又反过来影响到陆表碳水循环过程。植被物候变化及其影响机制研究对理解气候变化对生态系统过程和功能的影响具有重要意义。作为地球的第三极，青藏高原经历了比其它区域更为剧烈的气候变暖，脆弱的高寒草地生态系统对气候变化响应非常敏感。由于其严酷的自然环境，地面数据异常匮乏，前人对地面物候的研究多采用遥感数据（如GIMMS NDVI）进行反演，发现青藏高原植被从1982至1990年代末期春季物候呈现出提前趋势，此后至2006年又出现春季物候的推迟；有关该结论的原因有多种不同解释，并存在较大争论。本项目选取青藏高原高寒草地生态系统为研究对象，基于多源遥感和地面物候观测分析了1982年以来青藏高原植被春季物候的变化及其对气候变化的响应规律。主要研究成果和发现包括：1）在2001-2006年期间GIMMS数据显著不同于SPOT-VGT和MODIS数据，特别是高原中西部地区存在数据质量问题，以春季时期数据问题最为突出。这导致了基于GIMMS反演的春季物候结果出现了推迟的误判。通过合成前期（1982-2000）GIMMS和后期（2001-2011）SPOT-VGT数据我们发现青藏高原高寒植被春季物候从1982到2011年经历了一个连续的提前过程，速率约为1.04 天/年（R2 = 0.76，P < 0.001，n = 30）。收集的大量地面观测数据进一步证实了该结论的正确性。2）定量探讨气候要素与植被春季物候的关系。基于偏最小二乘回归方法，我们发现生长季前的11月和当年4月气温对植被春季物候的影响非常显著，这两个月的变暖趋势均有利于该地区植被春季物候提前。5月降水的增加也与春季物候提前呈显著相关。通过偏相关定量分析，生长季前的11月均温、当年4月均温和5月降水对于春季物候变化影响的相对贡献率分别是 -0.152（P = 0.441，n = 30），-0.428（P = 0.023，n = 30），和-0.196（P = 0.316，n = 30）。这表明4月气温是春季物候提前最为重要的驱动力，其次为5月降水和11月气温。本研究从物候角度加深了青藏高原高寒草地生态系统对气候变化响应的认识，在系统分析遥感物候反演的基础上，探讨了物候对气候变化的响应机制。未来研究将重点围绕遥感数据同化构建稳健的物候模型，从而为生态过程模型提供更准确的物候参数。