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J-GLOBAL ID：201702259997022592   整理番号：17A1235349

キクイムシ障害の存在下でのリモートセンシング森林生産性を予測するための雪乾燥指数の使用【Powered by NICT】

On the use of a snow aridity index to predict remotely sensed forest productivity in the presence of bark beetle disturbance

著者 (5件)： Knowles John F. (Institute of Arctic and Alpine Research, University of Colorado Boulder, Boulder, Colorado, USA) ,  Lestak Leanne R. (Institute of Arctic and Alpine Research, University of Colorado Boulder, Boulder, Colorado, USA) ,  Molotch Noah P. (Institute of Arctic and Alpine Research, University of Colorado Boulder, Boulder, Colorado, USA) ,  Molotch Noah P. (Department of Geography, University of Colorado Boulder, Boulder, Colorado, USA) ,  Molotch Noah P. (Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, California, USA)
資料名： Water Resources Research  (Water Resources Research)
巻： 53  号： 6  ページ： 4891-4906  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0706A  ISSN： 0043-1397  CODEN： WRERAQ  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： 南部ロッキー山脈地域,米国を通して積雪蓄積,可能蒸発散量(PET),正規化植生指数(NDVI)の時空間変動性を評価するためのリモートセンシング及び地上ベースの複数の情報源を用いた。これらの変数の間の関係は,水とエネルギー入力で与えられる予測された森林生産性のベースライン値を確立するために用いた。SWEを使用したPETを正規化するために,雪水当量(SWE)と雪乾燥指数(SAI)の両方が長期(1989 2012)NDVIの有意な予測因子であったが,SAIはSWEより11%多いNDVI変動を説明した。これらの関係からのずれは,キクイムシによる広範囲の森林枯損との関連で調べた。全ての研究地域にわたって,NDVIは雪関連干ばつの間の乱されていない地域に比べて甲虫擾乱における単位SAI当たり低かった;が,SAIとNDVIの両方がこのドメイン内で空間的に不均一であった。結果として,著者らは,多変量線形回帰を用いたNDVIに対するSAIおよび擾乱の相対的影響を分離するために大きな研究地域内の三焦点領域を選択した。これらのモデルは,NDVIの66%~ 85%を説明し,さらに両SAIと乱れの影響は有意であったが,擾乱効果は一般的に大きいことを示唆した。これらの結果は雪が卓越した系における水分制限の尺度としてSAIの有用性を確立し,は冬中の低積雪から得られた乾燥条件時に特に顕著であっキクイムシ障害による森林生産性の低下を実証した。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： *リモートセンシング ,  基準線 ,  枯死 ,  正規化植生指数 ,  正規化 ,  アメリカ合衆国 ,  干ばつ ,  冬 ,  積雪
準シソーラス用語： 多変量線形回帰 ,  積雪水量 ,  時空間変動 ,  Rocky山脈 ,  *雪 ,  *森林生産性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 雪乾燥 ,  SWE ,  NDVI ,  干ばつ ,  キクイムシ ,  森林撹乱 ,  ロッキー山脈

分類 (3件)： 水文学一般  (DC07010R) ,  水資源  (RC11020F) ,  雪氷工学,寒中工事  (RC03000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 障害 ,  リモートセンシング ,  森林生産性 ,  予測 ,  雪 ,  乾燥指数