基于数字相机图像的长白山森林物候模拟

植被物候作为全球植被和陆面过程模型的重要参数,对其状态的准确描述在很大程度上决定着模型的模拟精度.温带森林作为北半球中高纬度地区主要植被类型及全球重要碳源,研究其物候期的变化将提高对区域碳通量的估算精度.本文以长白山阔叶红松林为研究对象,探讨了数字相机图像在物种尺度物候模拟及群落尺度物候模型改进方面的作用,结果如下:(1)物种尺度上,利用数字相机能获取两种植被(红松,蒙古栎)较为准确的物候期(与人工观测数据比较,绝对误差＜3d);(2)群落尺度上,基于数字相机图像获取的冠层状态数据提高了基于气象数据的物候模型(GSI:growing seasonindex)的模拟精度(R2=0.9),尤其是秋季物候模拟,为进一步分析群落物候的环境控制因子提供了有力手段.研究表明:数字相机不仅能够提供精确地基于物种尺度的物候数据,还可为遥感物候数据的校正提供参考,同时为生态模型中物候模块的改进及降低区域尺度碳通量模拟不确定性提供了新的思路.