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目的 植物物候能指示自然环境中的气象和水文变化。采用SW模型模拟木本植物的物候期,分析SW模型的有效性和适用性;结合植物生物学特性分析SW模型模拟效果差异产生的原因,为今后物候模型及物候期研究提供基础。 方法 基于沈阳、北京、西安、洛阳等10个站点观测的地面物候数据（叶芽开放期、展叶始期、开花始期和叶变色期）与气象数据,利用模拟退火法对SW模型的参数进行了估计,并对模型进行内部检验及交叉检验,评价模型的准确度及适用性。 结果 研究区域各地近50年的气温呈上升趋势。除洛阳、德州外其余地点春季物候期均为显著提前趋势。其中,泰安的紫薇开花始期提前最为显著,以每10年?4.96 d的速度提前,北京的银杏叶芽开放期提前趋势最不显著,以每10年?0.72 d速度提前。秋季叶变色期表现为推迟,秦皇岛紫薇叶变色期以每10年1.05 d速度推迟,北京地区植物叶变色期以每10年0.12 ~ 0.49 d的速度推迟。SW模型对春季物候期模拟效果优于对秋季物候期的模拟,且乔木模拟效果略优于灌木。该模型对加拿大杨展叶始期模拟最为准确,决定系数（R2）为0.958,均方根误差（RMSE）为3.5 d;灌木中对紫丁香开花始期模拟效果最优,其R2为0.942,RMSE为3.6 d。与春季物候期模拟相比,秋季叶变色期的模拟偏差较大,R2仅为0.030 ~ 0.574。 结论 在过去的50年内,随着温度的升高,多数站点春季物候期表现出提前趋势,秋季物候期则表现为推迟,在物种间和区域间的变化存在差异。SW模型适用于不同生活型物种的物候期模拟且模拟效果差异不显著;该模型对不同物候期的模拟效果不同,其中展叶始期和开花始期的模拟最为准确,其次是叶芽开放期,叶变色期模拟准确度则最低。这表明仅考虑温度因子的SW模型不能真实模拟秋季物候期,应耦合光周期和降水等因子改进模型,以提高模型模拟的准确度。 相似文献
2.
目的 物候指植被生长发育的节律性变化，是对气候和环境变化长期适应的结果。本文通过研究植被指数（NDVI、EVI）和日光诱导叶绿素荧光（SIF）与总初级生产力（GPP）之间关系，探究各指数在研究区反映植被动态变化的能力，为深入了解人工林对气候变化的响应提供参考。 方法 利用Timesat 3.3软件对2007—2011年MODIS NDVI、EVI、GOME-2 SIF、通量塔GPP数据分别进行滤波。采用双逻辑斯蒂方程对4种指数时间序列进行拟合并根据曲线最大变化速率提取生长季开始期（SOS）和生长季结束期（EOS）。利用相关性分析、均方根误差分析研究NDVI、EVI、SIF反映植被动态特征的能力。 结果 （1）2007—2011年MODIS NDVI、EVI、GOME-2 SIF、通量塔GPP这4种时间序列曲线变化特征基本一致，NDVI、EVI、SIF月均值均与GPP月均值呈现显著正相关关系。（2）GPP月均值与NDVI、EVI之间决定系数R2在春季、秋季均大于SIF。然而，在夏季GPP月均值与NDVI呈现显著相关性，与EVI和SIF并无明显线性关系。（3）NDVI、EVI、SIF与GPP提取物候参数的均方根误差结果显示:利用EVI提取物候参数结果与GPP最为接近，其次为NDVI，最后为SIF。 结论 在本研究区内，MODIS NDVI、EVI能够更好地反映植被动态变化特征。由于NDVI、EVI数据是依据植被冠层结构光谱特性和叶片反射率提取的物候信息，因此会导致植被指数（NDVI、EVI）提取物候期比GPP提取物候开始期提前和物候结束期滞后。利用SIF数据提取物候参数SOS和EOS均提前于GPP数据提取物候参数S0S和EOS。SIF数据由于像元覆盖面积与通量塔GPP数据不完全吻合影响了GPP与SIF之间的相关关系。 相似文献
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