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J-GLOBAL ID：201702250210152590   整理番号：17A0759622

反復木質バイオマス観測の同化は埋没林における10年間の生態系炭素サイクル不確実性を抑制する【Powered by NICT】

Assimilation of repeated woody biomass observations constrains decadal ecosystem carbon cycle uncertainty in aggrading forests

著者 (9件)： Smallman T. L. (School of GeoSciences, University of Edinburgh, Edinburgh, UK) ,  Smallman T. L. (National Centre for Earth Observation, University of Edinburgh, Edinburgh, UK) ,  Exbrayat J.-F. (School of GeoSciences, University of Edinburgh, Edinburgh, UK) ,  Exbrayat J.-F. (National Centre for Earth Observation, University of Edinburgh, Edinburgh, UK) ,  Mencuccini M. (School of GeoSciences, University of Edinburgh, Edinburgh, UK) ,  Mencuccini M. (ICREA at CREAF, Cerdanyola del Valles, Spain) ,  Bloom A. A. (Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, California, USA) ,  Williams M. (School of GeoSciences, University of Edinburgh, Edinburgh, UK) ,  Williams M. (National Centre for Earth Observation, University of Edinburgh, Edinburgh, UK)
資料名： Journal of Geophysical Research: Biogeosciences  (Journal of Geophysical Research: Biogeosciences)
巻： 122  号： 3  ページ： 528-545  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2384A  ISSN： 2169-8953  CODEN： JGREA2  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： 森林炭素シンク強度は植物の生長,枯死有機物の無機化,および擾乱によって支配される。景観を横断して,リモートセンシングは森林の地上状態についての情報を提供することができ,この情報は定常状態に近い森林における炭素循環を推定するためのモデルにリンクすることができる。埋没林では,この手法はより挑戦的であると実証されていない。ここでは,簡単なモデルをリンク範囲のデータに,Bayes法を適用した情報内容を評価し,二埋没林に適用することである。は次第に疎リモートセンシング情報(反復,単一,及び木質バイオマス観測)を用いた検索と局所観測を用いた高情報量解析を比較した。両方の森林の正味生物群系生産性は入力の範囲にわたって<2MgC ha~( 1)年~ 1変化と正味シンクに制約される。しかし,特に炭素プール(s)の隔離は,同化されたバイオマス情報とともに変化した。反復バイオマス観測の同化はすべての生態系のCプールだけでなく木材の不確実性及び/またはバイアスを減少させ,単一または無在庫情報を用いた解析と比較した。検証として,著者らの繰り返しバイオマス解析は一つの森林における落葉落枝動力学における変化の78 86%を説明し,一方,第二の森林での全枯死有機物推定値は,観測不確実性以内であった。反復バイオマス分析における回収された生態系特性の不確実性は,より少ないバイオマス情報を用いた解析と比較して最大50%減少した。本研究では,木材および枯死有機物の両方の動力学を制約するにおける反復木質観測の重要性を定量化し,提案したリモートセンシングミッションの利点を強調した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 推定量 ,  生物群系 ,  有機物 ,  バイアス ,  モデル ,  *不確実性 ,  *リグニン ,  *木質バイオマス ,  *バイオマス ,  リモートセンシング ,  *生態系 ,  落葉落枝 ,  枯死 ,  木材 ,  *炭素循環

著者キーワード (6件)： C循環 ,  林業 ,  リモートセンシング ,  データ同化 ,  NPP配分 ,  滞留時間

分類 (5件)： 森林生物学一般  (FF02010T) ,  森林植物学  (FF02020E) ,  森林経営・経理  (FF01030I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 反復 ,  木質バイオマス ,  観測 ,  同化 ,  生態系 ,  炭素サイクル ,  不確実性