Mối quan hệ không gian giữa khí hậu và sự thay đổi trong hoạt động thực vật toàn cầu
Tóm tắt
Thực vật là thành phần chính của sinh quyển trên cạn và đóng vai trò quan trọng trong các nghiên cứu về độ che phủ đất và khí hậu. Hoạt động của hệ thống thực vật thường được định lượng bằng các chỉ số thực vật từ xa (VI). Có nhiều báo cáo về xu hướng tạm thời trong vài thập kỷ qua của các chỉ số này trong tài liệu. Tuy nhiên, ít điều được biết đến về các quá trình cơ bản dẫn đến những thay đổi này ở quy mô không gian lớn. Trong nghiên cứu này, chúng tôi nhắm đến việc định lượng mối quan hệ không gian giữa những thay đổi trong các yếu tố hạn chế tăng trưởng khí hậu tiềm năng (tức là, nhiệt độ, mưa và bức xạ nhiệt mặt trời) và sự thay đổi trong hoạt động thực vật (1982–2008). Chúng tôi trình bày một mô hình không gian cộng với độ phân giải 0.5°, gồm một thành phần hồi quy đại diện cho các tác động liên quan đến khí hậu và một trường tương quan không gian đại diện cho ảnh hưởng kết hợp của các yếu tố khác, bao gồm biến đổi sử dụng đất. Hơn 50% phương sai không gian có thể được quy cho những thay đổi trong khí hậu; đặc biệt, nhiều xu hướng xanh hóa và điểm nóng nâu hóa ở Argentina và Australia. Thành phần mô hình không liên quan này có thể chứa các can thiệp của con người quy mô lớn, cơ chế phản hồi hoặc các tác động tự nhiên không được ghi nhận bởi các số liệu khí hậu. Các điểm nóng nâu hóa trong thành phần này chủ yếu được tìm thấy ở khu vực châu Phi cận xích đạo. Ở quy mô các loại độ che phủ đất, mối quan hệ mạnh nhất giữa khí hậu và hoạt động thực vật được tìm thấy ở các khu rừng, bao gồm cả các dấu hiệu cho thấy sự nâu hóa dưới các điều kiện ấm lên (tương tự với vấn đề phân kỳ được thảo luận trong nghiên cứu về khí hậu cây gỗ).
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Allen R, 1994, An update for the definition of reference evapotranspiration, ICID Bulletin, 43, 1
CRU: University of East Anglia Climatic Research Unit(2008)Jones Phil and Harris Ian (investigators): CRU Time Series (TS) high resolution gridded datasets.NCAS British Atmospheric Data Centre. Available at:http://badc.nerc.ac.uk/view/badc.nerc.ac.uk__ATOM__dataent_1256223773328276(accessed 8 July 2011).
GDAL(2012)GDAL – Geospatial Data Abstraction Library Open Source Geospatial Foundation. Available at:http://gdal.osgeo.org(accessed 10 August 2011).
Goetz SJ, 2011, Eurasian Arctic Land Cover and Land Use in a Changing Climate, 9
Huete AR, 1997, The use of vegetation indices in forested regions: issues of linearity and saturation, Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 4, 1966
R Development Core Team, 2012, R: A Language and Environment for Statistical Computing
Running SW, 1994, A vegetation classification logic based on remote sensing for use in global biogeochemical models, Ambio, 23, 77
Seaquist JW, 2008, Disentangling the effects of climate and people on Sahel vegetation dynamics, Biogeosciences, 6, 469, 10.5194/bg-6-469-2009
Zhuravleva TB, 2006, On calculation of photosynthetically active radiation in estimation of carbon balance parameters of surface ecosystems, Atmospheric and Oceanic Optics, 19, 57