基于物候特征的遥感估算方法：莫索竹林中V25cmax的时空动态变化及其不确定性分析

《Ecological Indicators》：Phenology-explicit remote sensing estimation of V25cmax spatiotemporal dynamics and uncertainty in Moso bamboo forests

本研究以安吉县毛竹林为对象，通过整合Sentinel-2遥感影像与PROSAIL模型，构建了生长阶段特异性模型以反演V25cmax时空分布。结果表明，V25cmax呈现显著季节动态，峰值出现在主生长期，并表现出“中心低、边缘高”的空间异质性。不确定性分析表明，叶绿素含量（Cab）和叶面积指数（LAI）的遥感反演误差对V25cmax贡献最大，且其影响随生长阶段变化。该研究为提升竹林碳汇评估精度提供了新方法。

　　近年来，随着全球气候变化的加剧，准确评估陆地生态系统的碳汇能力变得尤为重要。这一评估不仅有助于预测未来气候情景，还能为制定可持续的森林管理政策提供科学依据。在众多影响生态系统碳循环的参数中，最大羧化速率（V²⁵cmax）作为光合作用模型的核心参数，直接决定了植被的光合能力，其时空变化对估算总初级生产力（GPP）具有关键作用。然而，当前的陆地生物圈模型往往将V²⁵cmax简化为固定值，忽略了其在不同生长阶段的显著变化，从而导致碳循环评估中存在较大的不确定性。

在中国亚热带地区，毛竹（Phyllostachys edulis）作为主要的森林类型，其独特的“爆发式生长”和明显的物候节奏，使得V²⁵cmax表现出复杂的时空变化特征。毛竹森林不仅具有较高的碳固存效率，还表现出显著的物候依赖性，这使得其在生态系统碳循环中占据重要地位。然而，目前基于遥感的V²⁵cmax研究在高精度估算方法上仍存在局限，特别是在物候动态的系统量化和不确定性来源的解释方面。因此，本研究以浙江安吉县的毛竹林为案例，整合Sentinel-2影像与实地观测数据，构建了物候特异性模型，用于估算毛竹林的V²⁵cmax。研究还进一步分析了多种不确定性来源对V²⁵cmax估算的整体影响，并评估了其在不同物候阶段的变化情况。

本研究的创新性在于首次将物候阶段的差异纳入毛竹林V²⁵cmax的遥感估算框架中，并对估算结果进行了系统性的不确定性分析。通过构建基于PROSAIL模型和查找表（LUT）方法的高分辨率叶绿素含量（Cab）和叶面积指数（LAI）反演模型，研究团队实现了2021年至2023年毛竹林V²⁵cmax的时空动态估算。此外，研究团队采用协方差传播框架，量化了反射率测量、Cab/LAI反演以及Cab-V²⁵cmax模型参数等不确定性来源的贡献，揭示了这些不确定性在不同物候阶段的变化特征。

研究结果表明，Cab与V²⁵cmax之间存在显著的物候依赖性耦合关系（R² > 0.6），且这种关系的函数形式和敏感性在不同物候阶段表现出较大差异。这强调了在毛竹林中进行物候特异性建模的必要性。此外，估算的V²⁵cmax呈现出明显的季节性动态，其峰值出现在主生长期（MGP），而在竹笋萌发期（BSP）和休眠期（DP）则呈现下降趋势，这与毛竹的典型生长节奏相一致。同时，V²⁵cmax还表现出显著的空间异质性，呈现出“中心低、边缘高”的分布模式，并且在年际间存在明显的变化。这些结果为毛竹林的碳汇能力提供了重要的科学依据，也为改善碳循环模型的精度和增强对竹林生态系统响应气候变化的理解提供了支持。

不确定性分析揭示了V²⁵cmax估算的主要误差来源，包括Cab和LAI的反演不确定性以及模型参数的不确定性，这些误差来源及其相关项共同构成了估算精度的关键限制因素。在叶片尺度上，模型参数及其相关项在BSP和RGP阶段占主导地位，超过70%的不确定性来自这些因素，而在DP阶段，Cab相关的不确定性成为主要影响因素。在冠层尺度上，Cab和LAI的不确定性及其相关项在MGP及之后的阶段中占据主导地位，而反射率的不确定性则微乎其微（<0.01%）。这一发现表明，毛竹林的V²⁵cmax估算需要在不同物候阶段采用针对性的建模策略，以提高估算的准确性和可靠性。

本研究不仅为毛竹林的碳循环建模提供了重要的数据支持，还为区域尺度上的可持续森林管理提供了科学依据。通过建立高分辨率、物候感知的V²⁵cmax估算框架，研究团队首次系统性地识别了V²⁵cmax估算中的主要不确定性来源及其物候依赖性，为提高碳循环模型的精度和可靠性提供了新的思路。此外，该研究还揭示了毛竹林在不同物候阶段的生理和生化特征，为理解其在气候变化下的响应机制提供了基础数据。

本研究在方法论上的创新在于，采用多维度的分析框架，从空间分布模式和时间变化趋势两个方面探讨了毛竹林V²⁵cmax的时空演变特征。通过构建基于PROSAIL模型和Sentinel-2影像的查找表反演方法，研究团队成功获取了毛竹林的高分辨率Cab和LAI数据，为后续V²⁵cmax估算提供了关键的输入变量。同时，通过将Cab与V²⁵cmax的物候特异性关系模型纳入反演过程，研究团队实现了对毛竹林光合能力的高精度时空映射。

研究还揭示了毛竹林在不同物候阶段的V²⁵cmax的空间异质性。这种异质性不仅反映了毛竹林的生理特性，还与地形、微气候、土壤养分状况以及人为干扰等因素密切相关。例如，在山地森林区域，由于较少的人类活动干扰和完整的下层植被与土壤结构，毛竹林表现出较高的光合能力。而在城镇中心区域，由于城市热岛效应、土壤压实、氮沉降和污染等因素，毛竹林的光合能力显著降低。这些发现不仅揭示了毛竹林在不同物候阶段的光合能力变化，还为评估其碳汇潜力提供了重要的依据。

从时间维度来看，2021年至2023年毛竹林的V²⁵cmax呈现出明显的年际变化。在不同物候阶段，2023年的V²⁵cmax值通常高于2021年，而2022年的值则相对较低。这种变化可能与特定年份的气候条件有关，例如春季的持续阴雨天气和累积温度不足，可能抑制了竹笋的生长，进而影响了V²⁵cmax的估算。此外，这种年际变化还可能与“丰年/歉年”现象有关，即特定年份的新生叶比例变化可能对叶片功能发展和光合活性产生影响。

本研究的成果不仅为毛竹林的碳循环建模提供了关键数据支持，还为区域尺度上的生态监测和可持续森林管理提供了科学依据。通过高精度的时空反演和不确定性分析，研究团队揭示了毛竹林在不同物候阶段的光合能力变化及其影响因素，为未来研究提供了新的方向。同时，该研究也强调了在进行V²⁵cmax估算时，需要考虑物候阶段的差异，以及在不同尺度上误差来源的变化特征。这种综合性的研究方法不仅提升了估算的准确性，还增强了对毛竹林生态系统复杂性的理解。

在未来的研究中，应进一步探讨影响V²⁵cmax的生理和生态因素，并探索将先进的遥感技术和建模方法相结合，以提高参数反演和模型开发的精度。此外，优化不确定性量化方法也是提升区域尺度光合能力估算精度和可靠性的重要途径。这些研究将有助于更准确地评估毛竹林的碳汇潜力及其对环境变化的响应机制，从而为可持续的森林管理和气候变化应对策略提供科学支持。