Topics in Ecosystem Ecology Land Surface Phenology 30.03.2015: Discussion Papers 3&4 Dr. Petra D‘Odorico, Institute of Agricultural Sciences
¡ What ¡did ¡we ¡learn ¡last ¡.me.. ¡ • Observa.ons ¡of ¡phenological ¡stages ¡ • Modeling ¡through ¡meteorological ¡func.ons ¡ • Op#cal ¡measurements ¡of ¡greenness ¡ CO 2 ¡ • Measurements ¡of ¡CO 2 ¡flux ¡& ¡concentra#ons ¡ CO 2 ¡ 2 ¡
¡ Modeling ¡phenology: ¡long-‑term ¡observa.ons ¡and ¡warming ¡ experiments ¡ ¡ 3 ¡
¡ Discussion ¡Paper ¡1 ¡ What ¡are ¡major ¡(current) ¡challenges ¡of ¡remote ¡sensing ¡for ¡ the ¡monitoring ¡of ¡land ¡surface ¡phenology? ¡ ¡ • valida.on ¡at ¡global ¡scale ¡ • mismatch ¡in ¡the ¡measurement ¡scales ¡(spa.al ¡and ¡ temporal) ¡ • cloud ¡cover ¡ à ¡tropics, ¡high ¡la.tudes ¡ • contamina.on ¡by ¡snow ¡ • weak ¡seasonal ¡signal ¡of ¡evergreen ¡species ¡ • different ¡RS ¡indices ¡ ¡
¡ Discussion ¡Paper ¡1 ¡ Is ¡remote ¡sensing ¡land ¡surface ¡phenology ¡capturing ¡what ¡ we ¡see ¡on ¡ground? ¡ • RS ¡techniques ¡mainly ¡capture ¡the ¡top ¡canopy ¡layer ¡ • RS ¡techniques ¡mainly ¡capture ¡dominant ¡species ¡and ¡no ¡ understory ¡
¡ Discussion ¡Paper ¡2 ¡ What ¡are ¡major ¡(current) ¡limita.ons ¡of ¡using ¡CO2 ¡seasonal ¡ paPerns ¡for ¡monitoring ¡phenology? ¡ ¡ • integra.ve ¡measure ¡reflec.ng ¡not ¡only ¡vegeta.on ¡ ac.vity ¡ • physiological ¡mismatch ¡between ¡remotely ¡sensed ¡LSP ¡ and ¡photosynthesis ¡phenology ¡captured ¡by ¡GPP ¡ ¡
The ¡match ¡and ¡mismatch ¡between ¡photosynthesis ¡and ¡land ¡ surface ¡phenology ¡of ¡deciduous ¡forests ¡ D’Odorico, ¡P., ¡Gonsamo, ¡A., ¡Gough, ¡C. ¡M., ¡Bohrer, ¡G., ¡Morison, ¡J., ¡Wilkinson, ¡M., ¡Hanson, ¡P., ¡Gianelle, ¡D., ¡Fuentes, ¡J. ¡D. ¡& ¡ N. ¡Buchmann ¡(2015). ¡The ¡match ¡and ¡mismatch ¡between ¡photosynthesis ¡and ¡land ¡surface ¡phenology ¡of ¡deciduous ¡forests. ¡ (SubmiPed) ¡
The ¡match ¡and ¡mismatch ¡between ¡photosynthesis ¡and ¡land ¡ surface ¡phenology ¡of ¡deciduous ¡forests ¡ signal ¡ deriva.ve ¡ Signal ¡Intensity ¡ Day ¡of ¡Year ¡(DOY) ¡ 8 ¡
start ¡of ¡browndown ¡ mid ¡of ¡browndown ¡ mid ¡of ¡greenup ¡ end ¡of ¡greenup ¡ start ¡of ¡season ¡ peak ¡of ¡season ¡ end ¡of ¡season ¡ start ¡of ¡peak ¡ end ¡of ¡peak ¡ A. ¡Gonsamo, ¡J. ¡M. ¡Chen, ¡ P. ¡D'Odorico , ¡Deriving ¡land ¡surface ¡phenology ¡indicators ¡from ¡CO2 ¡eddy ¡covariance ¡ measurements. ¡ Ecological ¡Indicators ¡29, ¡203 ¡(2013). ¡ 9 ¡
The ¡match ¡and ¡mismatch ¡between ¡photosynthesis ¡and ¡land ¡ surface ¡phenology ¡of ¡deciduous ¡forests ¡ GPP GF PI NDVI De − Hai PI[ − ], NDVI[ − ], scaled GF[ − ] GPP [x0.1 gC m − 2 d − 1 ] 1 0.8 0.6 0.4 0.2 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 0 J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D PI[ − ], NDVI[ − ], scaled GF[ − ] CA − Oas GPP [x0.1 gC m − 2 d − 1 ] 1 0.8 0.6 0.4 0.2 2005 2007 2000 2001 2002 2003 2004 2006 0 J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D D’Odorico ¡et ¡al. ¡2015 ¡(submiPed) ¡
The ¡match ¡and ¡mismatch ¡between ¡photosynthesis ¡and ¡land ¡ surface ¡phenology ¡of ¡deciduous ¡forests ¡ 160 y=1.05x − 12.77 y=0.88x+12.13 y=1.22x − 15.34 R 2 =0.41* R 2 =0.84** R 2 =0.73** 140 RMSE=15.11 RMSE=7.61 RMSE=11.69 Bias=9.89 Bias=5.98 Bias=10.39 Dispersion=11.74 Dispersion=4.84 Dispersion=5.49 GPP (DOY) 120 Oas SOS UMB CBo 100 Bar Ha1 80 MMS − − − Sor Ham 60 Hai 60 80 100 120 140 160 60 80 100 120 140 160 60 80 100 120 140 160 Vie 350 Lae y=1.04x − 12.14 y=1.15x − 32.18 y=0.91x+27.67 Los R 2 =0.61** R 2 =0.47* R 2 =0.58** WCR RMSE=14.94 RMSE=8.57 RMSE=8.91 330 LPH Bias=6.15 Bias=13.04 Bias=6.72 Dispersion=7.51 Dispersion=6.15 Dispersion=6.01 Moz − − − GPP (DOY) Dk2 310 Hes EOS Fon 290 Col 1:1 line regres. line 270 250 250 270 290 310 330 350 250 270 290 310 330 350 250 270 290 310 330 350 NDVI (DOY) PI (DOY) EVI (DOY) D’Odorico ¡et ¡al. ¡2015 ¡(submiPed) ¡
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