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        技術文章

        基于半球攝影法模擬葉面積指數季節變化的經驗模型

        閱讀:551發布時間:2021-10-14

        原文以Empirical models for tracing seasonal changes in leaf area index in deciduous broadleaf forests by digital hemispherical photography"為題發表在Forest Ecology and Management上。

        作者:Zhili Liu,Chuankuan Wang,Jing M. Chen,Xingchang Wang,Guangze Jin原文地址:/science/article/abs/pii/S0378112715002741

        翻譯|張臨峰

        葉面積指數季節變化的準確估計對于估測森林植被的生長至關重要,但快速且可靠地獲取葉面積指數的方法卻鮮有報道。

        在分享的這篇論文中,作者在中國黑龍江帽兒山的落葉闊葉林里(闊葉混交林),通過一種直接的測定方法:植物展葉時期的觀測和落葉時期凋落物的收集(4個樣地,每個樣地5個凋落物收集框)去直接測定葉面積指數的季節變化(圖1)。

        1.直接法測定的四個樣地在每個凋落物收集日收集的所有物種的總葉質量

        同時,使用半球攝影法(digital hemispherical photography,DHP,即光學儀器法)去間接測定葉面積指數。

        實驗的目標是探索測定葉面積指數的直接法和間接法之間的關系,并提出一種快速、可靠的方法來測定葉面積指數的季節變化。

        在使用半球攝影法測定葉面積指數的過程中,木質部、集聚效應、自動曝光設置這些關鍵因素會使測定結果產生偏差(圖2),為了實現實驗目標,作者首先評估了這些偏差的季節變化。

        2.由木質部、集聚效應和自動曝光產生的偏差的季節變化以及直接法、間接法測定的葉面積指數之間的差異。

        方案A:計算使用間接法測定葉面積指數時木質部產生的的偏差,其中忽略了木質部對光學儀器的影響所造成的偏差的季節變化;方案B:計算使用間接法測定葉面積指數時木質部產生的的偏差,其中考慮了季節變化。

        I:由木質部產生的偏差;II:由集聚效應產生的偏差;III:由自動曝光產生的偏差;IV:由木質部、集聚效應和自動曝光產生的總偏差;V:直接法和間接法之間的差異。

        結果顯示,以上三個因素產生偏差的季節變化有不同的規律。在生長季,這三個因素可以解釋測定葉面積指數的直接法和間接法結果之間差異的72%。

        接著,通過線性回歸去擬合直接法、間接法每隔10天(5月12日到10月11日,共15個階段)獲得的葉面積指數(圖3),此外,進一步將不同方法測定的所有時期的數據分別歸為一類,然后對這兩類數據進行線性回歸(圖4)。兩次回歸都基于線性模型的三種不同方法構建直接法和間接法之間的經驗關系。

        3.生長季直接法和間接法每隔10天獲得的葉面積指數之間的線性擬合

        4.直接法和間接法測定的所有時期的數據分別歸類后進行的線性回歸

        綜合以上兩種方法后,作者又定義了一種聚合模型(aggregatedmodel):先結合5月12日和5月21日的數據構建一個經驗模型;對于這兩個時期的數據,在95%的顯著性水平上進行配對t檢驗,以確定直接測定的葉面積指數和使用經驗模型估計的葉面積指數之間是否存在顯著差異;如果5月12日和21日沒有顯著差異,將結合5月12日、21日和28日的數據,再次進行配對t檢驗;只要在一個日期(5月12日或5月21日)直接測定的葉面積指數和使用經驗模型估計的葉面積指數之間存在顯著差異,表明該模型對這兩個日期不適用,將結合5月12日和5月28日的數據,并進行配對t檢驗。以此類推,不停迭代,直到將沒有顯著差異的數據分為一組,并將那些有顯著差異的數據分開。經驗模型根據沒有顯著差異的直接測定的葉面積指數和使用經驗模型估計的葉面積指數構建。

        共有四個聚合模型:聚合模型A,包括5月12日和21日、6月4日、8月1日和16日;聚合模型B,包括5月28日和10月1日這兩個日期;聚合模型C,包括6月12日和22日、9月1日、11日和21日;聚合模型D,包括7月5日、15日和10月11日。對于四個聚合模型,直接法和間接法的結果顯著相關(p < 0.01),聚合模型A、B、C、D的R2和RMSE值分別為0.91和0.22、0.79和0.29、0.81和0.14、0.97和0.14。

        直接法測定的葉面積指數和在每個聚合時期使用4個聚合模型估測的葉面積指數沒有顯著差異(p<0.01)(圖5)。

        5.直接法和間接法測定的葉面積指數的聚合模型。I:聚合模型A;II:聚合模型B;III:聚合模型C;IV:聚合模型D。

        因此,可以確定在落葉闊葉林中,4個聚合模型能夠很好地模擬從展葉到落葉期間葉面積指數的季節變化。

        6.落葉闊葉林在整個生長季用不同方法測定的葉面積指數的季節動態。同一日期的不同小寫字母表示在0.01顯著性水平上不同方法測定的葉面積指數之間存在顯著差異。

        致謝:感謝劉志理老師對翻譯的修改

        作者簡介:劉志理教授

        劉志理,男,理學博士,東北林業大學教授,博士生導師;入選中國青年人才托舉工程和黑龍江省頭雁團隊;主要從事葉面積指數的計量研究、植物功能性狀的變異及權衡、樹木生長機制等森林生態學方面的研究;主持國家自然科學基金面上及青年項目、黑龍江省博士后特別資助項目、黑龍江省及中國博士后科學基金一等資助項目、黑龍江省留學歸國基金項目等,以或通訊作者發表論文40篇,其中SCI論文20篇;出版專著1部,獲省部級獎項3項;主講生態學、科技寫作、修復生態學等課程;截至目前指導畢業碩士7人,在讀碩博15人,國家獎學金獲得者5人。


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