全球长时序植被聚集指数的年际周期变化研究

摘要

植被聚集指数（clumping index,CI）是表征植被冠层叶片空间聚集程度的结构参数.基于作者所在研究团队研发生产的全球长时序（2001-2019年）、逐月的植被聚集指数（CI）遥感产品，使用傅里叶分解的方法逐像元地对CI的年际周期变化规律进行探究.步骤如下：1）预处理去除数据缺失较多的像元并填补部分缺失较少的像元，以产生相对完整的年际时间序列，预处理筛选出有效研究区占全球植被区面积的75.58%;2）假设CI年际变化可以分解为由多组余弦波信号与随机噪声构成的序列，使用离散傅里叶变换提取时间序列中振幅最大的余弦波（主波），发展了表征CI年际周期（1 a 1周期）变化参数指标体系；3）基于模拟数据和部分高质量数据检验了该方法的抗噪性，并将提取结果与MODIS物候产品（MCD12Q2）的1 a物候周期数（NumCycles,NC）及峰值时间（Peak＿1）进行对比验证.结果表明：主波周期12（月）像元占比显著大于其他周期像元，占研究区的76.22%，表明CI最显著、最普遍的年周期性变化特征是周期长度12个月的年际变化；在研究区中主波周期等于12（月）区域与物候产品的1 a物候周期数（NC=1）高度重合，精度达到96%；对主波周期12月的像元，主波低峰值月与物候产品peak值较接近，全球平均差异为1.37月，且CI低峰值月（植被最聚集月份）普遍提前于peak值，说明年周期植被叶片的最聚集状态（CI的季节变化低峰值）要普遍早于该周期植被叶片的绿度峰值（物候产品的peak最大值）.该研究为理解植被聚集效应的年际周期变化提供了证据.

关键词

聚集指数 / 核驱动模型 / 二向性反射分布函数 / NDHD / MCD12Q2时间序列分析