Topics in Ecosystem Ecology Land Surface Phenology 30.03.2015: - - PowerPoint PPT Presentation

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Topics in Ecosystem Ecology Land Surface Phenology 30.03.2015: Discussion Papers 3&4 Dr. Petra DOdorico, Institute of Agricultural Sciences What did we learn last .me.. Observa.ons of phenological


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Topics in Ecosystem Ecology

Land Surface Phenology 30.03.2015: Discussion Papers 3&4

  • Dr. Petra D‘Odorico, Institute of Agricultural Sciences
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¡ What ¡did ¡we ¡learn ¡last ¡.me.. ¡

2 ¡

  • Observa.ons ¡of ¡phenological ¡stages ¡
  • Modeling ¡through ¡meteorological ¡func.ons ¡
  • Op#cal ¡measurements ¡of ¡greenness ¡
  • Measurements ¡of ¡CO2 ¡flux ¡& ¡concentra#ons ¡

CO2 ¡ CO2 ¡

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SLIDE 3

¡

Modeling ¡phenology: ¡long-­‑term ¡observa.ons ¡and ¡warming ¡ experiments ¡ ¡

3 ¡

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SLIDE 4

¡

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 ¡ ¡
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¡

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 ¡

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SLIDE 6

¡

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 ¡ ¡

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SLIDE 7

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) ¡

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SLIDE 8

8 ¡

Day ¡of ¡Year ¡(DOY) ¡ Signal ¡Intensity ¡

signal ¡ deriva.ve ¡

The ¡match ¡and ¡mismatch ¡between ¡photosynthesis ¡and ¡land ¡ surface ¡phenology ¡of ¡deciduous ¡forests ¡

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SLIDE 9

9 ¡

  • A. ¡Gonsamo, ¡J. ¡M. ¡Chen, ¡P. ¡D'Odorico, ¡Deriving ¡land ¡surface ¡phenology ¡indicators ¡from ¡CO2 ¡eddy ¡covariance ¡
  • measurements. ¡Ecological ¡Indicators ¡29, ¡203 ¡(2013). ¡

start ¡of ¡season ¡ mid ¡of ¡greenup ¡ end ¡of ¡greenup ¡ start ¡of ¡peak ¡ peak ¡of ¡season ¡ end ¡of ¡peak ¡ start ¡of ¡browndown ¡ mid ¡of ¡browndown ¡ end ¡of ¡season ¡

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SLIDE 10

GPP GF PI NDVI

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 0.2 0.4 0.6 0.8 1

GPP [x0.1 gC m−2 d−1] PI[−], NDVI[−], scaled GF[−]

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 0.2 0.4 0.6 0.8 1

GPP [x0.1 gC m−2 d−1] PI[−], NDVI[−], scaled GF[−] 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2000 CA−Oas De− Hai

The ¡match ¡and ¡mismatch ¡between ¡photosynthesis ¡and ¡land ¡ surface ¡phenology ¡of ¡deciduous ¡forests ¡

D’Odorico ¡et ¡al. ¡2015 ¡(submiPed) ¡

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SLIDE 11

The ¡match ¡and ¡mismatch ¡between ¡photosynthesis ¡and ¡land ¡ surface ¡phenology ¡of ¡deciduous ¡forests ¡

− − − − − − Oas UMB CBo Bar Ha1 MMS Sor Ham Hai Vie Lae Los WCR LPH Moz Dk2 Hes Fon Col 1:1 line

  • regres. line

60 80 100 120 140 160 60 80 100 120 140 160 SOS GPP (DOY)

y=1.05x−12.77 R2=0.41* RMSE=15.11 Bias=9.89 Dispersion=11.74

60 80 100 120 140 160

y=0.88x+12.13 R2=0.84** RMSE=7.61 Bias=5.98 Dispersion=4.84

60 80 100 120 140 160

y=1.22x−15.34 R2=0.73** RMSE=11.69 Bias=10.39 Dispersion=5.49

250 270 290 310 330 350 250 270 290 310 330 350 EOS GPP (DOY) NDVI (DOY)

y=1.15x−32.18 R2=0.47* RMSE=14.94 Bias=13.04 Dispersion=7.51

250 270 290 310 330 350 PI (DOY)

y=1.04x−12.14 R2=0.61** RMSE=8.57 Bias=6.15 Dispersion=6.15

250 270 290 310 330 350 EVI (DOY)

y=0.91x+27.67 R2=0.58** RMSE=8.91 Bias=6.72 Dispersion=6.01

D’Odorico ¡et ¡al. ¡2015 ¡(submiPed) ¡