利用卫星遥感监测阿尔卑斯山区极端气候事件对植物物候的影响

《Agricultural and Forest Meteorology》：Advancing satellite-driven monitoring of phenological responses to extreme climatic events in the Alpine space

　　

由于气候变化导致的阿尔卑斯山区生态系统损失可以通过开放获取的遥感数据得到有效监测。遥感观测揭示，生长季缩短主要由极端干旱事件驱动。基于卫星的分析确定秋季物候（生长季结束期）是受生长周期影响最显著的阶段。

阿尔卑斯山区极端气候事件对植物物候影响的卫星遥感监测研究解读

一、研究背景与科学问题

植物物候（phenology）是指植物在特定环境条件下表现出的周期性节律变化，被广泛视为反映植被对气候变化响应的关键生态系统指标。基于长期卫星观测，研究人员提出并应用了生长季开始期（Start of Season, SOS）、生长季结束期（End of Season, EOS）和生长季长度（Length of Season, LOS）等地表物候指标，用以在区域至全球尺度上持续、稳定地监测植被地表季节性循环现象。

阿尔卑斯山区被称为“欧洲水塔”，积累和供应大量淡水，滋养了大部分欧洲河流。该地区拥有广阔的自然区域，提供重要的生态系统服务。然而，山地地区对气候变化高度敏感，其变暖速率往往被放大，并可能导致更频繁的气候极端事件。自19世纪末以来，阿尔卑斯山区的变暖速率约为北半球平均速率的两倍。未来气候变化研究进一步表明，21世纪阿尔卑斯山区的变暖将加速，导致极端降水事件和热浪更加频繁，干旱日益严重。阿尔卑斯山中低海拔区域预计将遭受更大损失，而高海拔地区因较凉爽湿润的环境受影响相对较轻。尽管如此，干旱仍可能对这些生态系统造成显著破坏。更重要的是，严重干旱和热浪等气候极端事件频率和强度的增加，将极大加速气候变化对植物生态系统的负面影响，并引发具有持久后果的扰动，例如干旱和高温会增加野火和虫害风险。

现有研究分析了单一气候极端事件对阿尔卑斯山区特定样地或区域草地和森林物候的影响，探讨了热浪或干旱对典型植被物候指标、植被健康和冠层绿度的影响，以及短期气候变化对植被物候的作用。其他研究关注了积雪相关指标与阿尔卑斯山地地表物候的关系。然而，这些研究缺乏能够反映该区域复杂地形及其对气候变化混合响应的详细空间信息。目前，对整个阿尔卑斯山区植物物候的长期时空演变，特别是其空间异质性的关注有限。理解这些动态对于深入认识阿尔卑斯植被物候的当前趋势及其与气候极端事件的复杂相互作用至关重要，同时有助于确定优先保护区域，推进对植被物候响应极端气候条件的认知。为此，本研究旨在：（1）绘制阿尔卑斯山区植物物候的时空格局和趋势；（2）阐明与LOS异常相关的气候极端事件的空间格局；（3）揭示极端干旱和热浪如何影响植被返青（SOS）和衰老（EOS），从而导致LOS异常，并揭示不同物候阶段对气候极端事件的差异性响应。

二、研究内容与主要结论

研究人员利用长期（2001-2023年）MODIS NDVI数据，开发了基于双逻辑函数（double logistic function）在GEE平台提取植被物候指数的方法，绘制了阿尔卑斯山区植物物候的时空格局和趋势，阐明了LOS异常与气候极端事件的空间关系，揭示了极端干旱和热浪对不同物候阶段的差异化影响。研究得出以下结论：遥感观测显示生长季缩短主要由极端干旱事件驱动，秋季物候（EOS）是受生长周期影响最显著的阶段。

三、关键技术方法

研究人员采用了以下主要技术方法：（1）基于MODIS NDVI产品（MOD13A1和MYD13A1，Terra+Aqua，V6.1，500m分辨率，16天合成）估算2001-2023年植被物候，通过合并两个产品将时间分辨率提升至8天，并根据QA波段进行质量控制去除云雪等不可靠像元，随后采用时间序列线性插值算法填补缺失值，最后应用Savitzky-Golay滤波算法逐像元平滑插值后的NDVI时间序列以抑制噪声；（2）气象数据来源于ERA5-Land再分析数据集（0.1×0.1°空间分辨率），获取2001-2023年月降水量、平均和最高气温、2米高处日平均气温及年总降水量数据，土壤水分数据来源于FLDAS数据集，整合了地下0-10、10-40、40-100和100-200厘米四个深度的土壤水分数据；（3）在GEE平台上利用双逻辑函数逐像元拟合NDVI时间序列曲线，提取SOS和EOS等物候指标，该模型参数直接对应物候变化，分别用不同的S形函数拟合植被生长季和衰老季，精度较高。

四、研究结果

4.1 研究区概况

阿尔卑斯山脉位于中欧，横跨多个国家，植被类型丰富多样，与其地形复杂性相关。从低海拔的落叶林和混交林过渡到高海拔的针叶林、高山草甸和灌木丛。基于长期气象观测，阿尔卑斯山区水平气候亚区可分为四种类型：I（西北部温带西风带和海洋性特征）、II（西南部地中海亚热带和海洋性特征）、III（东南部地中海亚热带和大陆性特征）、IV（东北部温带西风带和大陆性特征）。阿尔卑斯山区正经历雪盖和永久冻土的快速退化。研究基于MODIS土地覆盖类型产品MCD12Q1 V6.1（500m）中的IGBP分类系统，分析了具有明显季节节律的植被类型，排除了常绿林以减少误差，并考虑了2001-2023年间植被类型未发生变化的像元以限制植被变化带来的混淆因素。所选分析像元中，混交林占比最高达26.54%，草地占20.4%，常绿林占7.51%。

4.2 植被物候的时空格局

研究人员利用长期MODIS NDVI数据，在GEE平台上采用双逻辑函数方法提取了植被物候指数。经过预处理的NDVI数据集按年积日排序后，逐像元应用双逻辑模型。与其他方法相比，该模型的参数直接对应于SOS和EOS日期，且分别用不同的S形函数拟合植被的生长和衰老季节，精度更高。

4.3 气候极端事件与物候异常的空间关系

研究人员绘制了LOS异常与气候极端事件之间的空间格局。结果表明，极端干旱事件是导致生长季缩短的主要驱动力。

4.4 不同物候阶段对气候极端事件的差异化响应

基于卫星的分析识别出秋季物候（EOS）是受生长周期影响最显著的阶段。极端干旱和热浪通过影响植被返青（SOS）和衰老（EOS）导致LOS异常，且不同物候阶段对气候极端事件的响应存在差异。

五、讨论与结论

讨论部分总结

现有研究分析了单一气候极端事件对阿尔卑斯山区特定区域植被物候的影响，但缺乏覆盖整个区域的详细空间信息。本研究通过长期、大尺度的卫星遥感分析，填补了这一知识空白，提供了阿尔卑斯山区植物物候时空演变的全面视角，并揭示了其与极端干旱和热浪的复杂相互作用，为识别优先保护区提供了关键依据。

研究结论

利用开放获取的遥感数据可以有效监测阿尔卑斯山区因气候变化导致的生态系统损失。遥感观测揭示，生长季缩短主要由极端干旱事件驱动。基于卫星的分析确定秋季物候（EOS）是受生长周期影响最显著的阶段。