Klumpningsindexet (CI) är avgörande för att noggrant modellera ljusabsorption i växtkronor, vilket påverkar förutsägelser om fotosyntes och klimatdynamik. Traditionella metoder för att uppskatta CI ignorerar dock vanligtvis dess variation med observationsvinkel, vilket leder till potentiellt betydande fel i miljöbedömningar.
En nyligen publicerad publikation i Journal of Remote Sensing , publicerad 12 april 2024, fördjupar sig i hur vegetationstak påverkar ljusabsorptionen på olika sätt, en avgörande aspekt för att förstå fotosyntes och klimatinteraktioner.
För studien, genom att använda den avancerade, storskaliga fjärranalysdata- och bildsimuleringsramverket (LESS)-modellen inom ramen för strålningsöverföringsmodellen intercomparison (RAMI)-V, beräknade teamet noggrant CI över olika betraktningsvinklar och vegetationstyper, t.ex. som barr- och ädellövskogar. Det här indexet mäter hur löv i en baldakin samlas, vilket påverkar ljusets passage genom baldakinen.
Deras resultat visar att CI inte är en statisk egenskap utan varierar avsevärt med zenitvinkeln och typen av vegetation, och förändras med säsongscykler och baldakinstrukturer. Till exempel visar barrskogar minimal variation i CI med förändringar i zenitvinkeln, medan lövskogar visar mer uttalade förändringar.
Dessa riktningsegenskaper hos CI är väsentliga för att förfina strålningsöverföringsmodeller som används i globala klimatförutsägelser, vilket visar ett sofistikerat tillvägagångssätt för ekologisk modellering som tar hänsyn till den naturliga vegetationens komplexa verklighet.
Dr. Donghui Xie, ledande forskare från Beijing Normal University, säger:"Genom att ta hänsyn till riktningsvariationerna hos CI kan vi avsevärt förfina våra modeller av hur vegetation interagerar med ljus, vilket förbättrar noggrannheten hos globala klimatmodeller och ekologiska prognoser."
Denna studie avslöjar hur vegetationstak varierar i deras inverkan på ljusabsorption, avgörande för fotosyntes och klimatmodellering. Genom att använda LESS-modellen för att analysera KI över olika vegetationstyper, framhäver forskningen betydande variationer som påverkas av faktorer som vegetationstyp och årstid. Dessa insikter möjliggör mer exakta klimatförutsägelser och informerar om hållbara skogsbruksmetoder, vilket förbättrar ekologisk förvaltning och miljöförvaltning.
Mer information: Jinke Xie et al, Analys av riktningsegenskaperna för klumpningsindex (CI) baserat på RAMI-V Canopy Scenes, Journal of Remote Sensing (2024). DOI:10.34133/fjärranalys.0133
Tillhandahålls av Chinese Academy of Sciences
