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J-GLOBAL ID：201702264746396648   整理番号：17A0443635

CO_2渦フラックスタワーサイトとMODIS画像からのデータの分析による水稲耕作地の総一次生産のモデリング【Powered by NICT】

Modeling gross primary production of paddy rice cropland through analyses of data from CO₂ eddy flux tower sites and MODIS images

著者 (17件)： Xin Fengfei (Ministry of Education Key Laboratory of Biodiversity Science and Ecological Engineering, Institute of Biodiversity Science, Fudan University, Shanghai 200433, China) ,  Xiao Xiangming (Ministry of Education Key Laboratory of Biodiversity Science and Ecological Engineering, Institute of Biodiversity Science, Fudan University, Shanghai 200433, China) ,  Xiao Xiangming (Department of Microbiology and Plant Biology, Center for Spatial Analysis, University of Oklahoma, Norman, OK 73019, USA) ,  Zhao Bin (Ministry of Education Key Laboratory of Biodiversity Science and Ecological Engineering, Institute of Biodiversity Science, Fudan University, Shanghai 200433, China) ,  Miyata Akira (Division of Climate Change, Institute for Agro-Environmental Sciences, NARO, Tsukuba, 305-8604, Japan) ,  Baldocchi Dennis (Department of Environmental Science, Policy and management, University of California, Berkeley, CA 94720, USA) ,  Knox Sara (Department of Environmental Science, Policy and management, University of California, Berkeley, CA 94720, USA) ,  Kang Minseok (National Center for Agro Meteorology, Seoul 08826, South Korea) ,  Shim Kyo-moon (National Institute of Agricultural Sciences, Rural Development Administration, Wanju, 55365, South Korea) ,  Min Sunghyun (National Institute of Agricultural Sciences, Rural Development Administration, Wanju, 55365, South Korea) ,  Chen Bangqian (Ministry of Education Key Laboratory of Biodiversity Science and Ecological Engineering, Institute of Biodiversity Science, Fudan University, Shanghai 200433, China) ,  Chen Bangqian (Rubber Research Institute (RRI), Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences(CATAS), Hainan Province, 571737, P. R. China) ,  Li Xiangping (Ministry of Education Key Laboratory of Biodiversity Science and Ecological Engineering, Institute of Biodiversity Science, Fudan University, Shanghai 200433, China) ,  Wang Jie (Department of Microbiology and Plant Biology, Center for Spatial Analysis, University of Oklahoma, Norman, OK 73019, USA) ,  Dong Jinwei (Department of Microbiology and Plant Biology, Center for Spatial Analysis, University of Oklahoma, Norman, OK 73019, USA) ,  Dong Jinwei (Institute of Geographical Science and Natural Resource Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Biradar Chandrashekhar (International Center for Agricultural Research in Dry Areas, Amman, 11195, Jordan)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 190  ページ： 42-55  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水稲耕作地の総一次生産(GPP)に関する正確な情報を評価し,イネの成長条件を監視するために重要である。渦共分散技術は水稲耕作地と大気間のCO_2の正味生態系交換(NEE)を測定するために使用し,NEEデータはGPP(GPP_EC)と生態系呼吸中に分配した。本研究では,まず,韓国,日本と米国の四水稲フラックスタワー地点からGPP_ECデータを用いて三植生指数の生物物理学的性能を評価するために:正規化植生指数(NDVI)生物季節学(作物生育期)とGPP_EC,Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)センサにより取得された画像から導出したにおける強化植生指数(EVI),地表水指数(LSWI)。,EVI,LSWI,光合成有効放射(PAR)と空気温度によって駆動される,植生光合成モデル(VPM)を行ったこれらの四地点(GPP_VPM)で複数年にわたるGPPを推定した。シミュレーションの14地区-年のうちはGPP_VPMの季節的動力学はGPP_EC(R~2>0.88またはそれ以上)の季節的動力学の追跡に成功したことを示した。クロスサイト比較もGPP_VPMは両年,両地点GPP_ECの変化と合理的に良く一致することを示した。シミュレーション結果は,韓国と日本のモンスーン気候と米国,カリフォルニア州の地中海性気候における水稲耕作地のGPPを推定するためのVPMモデルとMODIS画像の可能性を明確に示した。近未来の地域シミュレーションにVPMの適用は,世界中の食糧安全保障と耕作地の炭素循環の研究を支援するために重要なGPPデータを提供するかもしれない。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： モンスーン ,  気温 ,  正規化植生指数 ,  気候 ,  *モデリング ,  炭素循環 ,  光合成 ,  *水稲 ,  カリフォルニア州 ,  大韓民国 ,  *農地
準シソーラス用語： フェノロジー ,  植生指標 ,  *総一次生産 ,  *MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチサイトCO_2フラックス ,  植生光合成モデル ,  クロロフィル ,  光利用効率

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： タワー ,  MODIS ,  分析 ,  水稲 ,  耕作地 ,  総一次生産 ,  モデリング