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J-GLOBAL ID：202102213487314111   整理番号：21A2454172

衛星およびグリッド気象データによる中西部アメリカトウモロコシおよびダイズ農地の総一次生産のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling Gross Primary Production of Midwestern US Maize and Soybean Croplands with Satellite and Gridded Weather Data

著者 (5件)： Malek-Madani Gunnar (School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68583-0961, USA) ,  Walter-Shea Elizabeth A. (School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68583-0961, USA) ,  Nguy-Robertson Anthony L. (School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68583-0961, USA) ,  Suyker Andrew (School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68583-0961, USA) ,  Arkebauer Timothy J. (Department of Agronomy & Horticulture, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68583-0817, USA)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 23  ページ： 3956  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 総一次生産(GPP)は陸上炭素循環の傾向を決定する有用な指標である。毎日のGPPを推定するために,雲調整光利用効率モデル(LUEc)を,光利用効率(LUE,ε)モデルを適用して,in situ気象データと生物物理学的パラメータを含めて開発した。LUEcは,εに及ぼす温度,水ストレス,およびフェノロジーの影響を定量化するために4つのスカラーを使用する。本研究は,グリッド化した気象データセットとリモートセンシンググリーン葉面積指数(gLAI)の適用により,3つのAmeriFluxサイト(US-Ne1,US-Ne2,およびUS-Ne3)に限定したLUEcを用いた最初の調査を継続し,より大きな空間的範囲にわたる毎日のGPPを推定した。これは,合計7つの位置に対して,米国コーンベルトの4つの付加的AmeriFlux位置からのデータを含むことによって達成された。結果は,in situデータが使用された元の研究(RMSE=2.6gCm2d_1)において,誤差の増加(RMSE=3.5gCm2d_1)を示した。これは,気象変動による不確実性だけでなく,Nebraskaサイトからのデータを用いて較正された,Iowa,Minnesota,およびIllinoisのサイトへの,グリッド化された気象入力(蒸気圧と入射太陽放射)の貧弱な表現と,gLAIアルゴリズムの適用に起因する。これらの制約にもかかわらず,研究は,測定値とLUEcモデル化GPP(R2=0.80とRMSE3.5gCm2d_1)の間に良好な相関を示した。モデル精度の減少は,グリッド化された気象データセットとリモートセンシングされた生物物理学的データで機能する能力によって幾分相殺される。許容誤差のレベルは,手作業の範囲と目的に依存する。それにもかかわらず,この手法はGPPの地域日推定の開発に有望である。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  蒸気圧 ,  太陽放射 ,  *気象 ,  *ダイズ ,  *気象データ ,  気候変動 ,  *農地 ,  リモートセンシング ,  炭素循環 ,  陸地 ,  水分ストレス
準シソーラス用語： フェノロジー ,  *総一次生産 ,  光利用効率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 総一次生産(GPP) ,  光利用効率(LUE) ,  Ameriフラックス ,  米国のトウモロコシベルト ,  グリッド化気象データ

分類 (3件)： 植物生態学  (EE02000E) ,  トウモロコシ  (FC03034D) ,  生態系  (EE01040P)

引用文献 (34件)：

• Cui, T.; Wang, Y.; Sun, R.; Qiao, C.; Fan, W.; Jiang, G.; Hao, L.; Zhang, L. Estimating vegetation primary production in the heihe river basin of China with multi-source and multi-scale data. PLoS ONE 2016.
• Beer, C.; Reichstein, M.; Tomelleri, E.; Ciais, P.; Jung, M.; Carvalhais, N.; Rödenbeck, C.; Arain, M.A.; Baldocchi, D.; Bonan, G.B.; et al. Terrestrial gross carbon dioxide uptake: Global distribution and covariation with climate. Science 2010.
• Suyker, A.E.; Verma, S.B. Gross primary production and ecosystem respiration of irrigated and rainfed maize-soybean cropping systems over 8 years. Agric. For. Meteorol. 2012.
• Matsushita, B.; Tamura, M. Integrating remotely sensed data with an ecosystem model to estimate net primary productivity in East Asia. Remote Sens. Environ. 2002.
• Heinsch, F.; Reeves, M.; Votava, P.; Kang, S.; Cristina, M.; Zhao, M.; Glassy, J.; Jolly, W.; Loehman, R.; Bowker, C.F.; et al. User’s Guide GPP and NPP (MOD17A2/A3) Products NASA MODIS Land Algorithm. Version 2.0; University of Montana: Missoula, MT, USA, 2003.

タイトルに関連する用語 (9件)： 衛星 ,  グリッド ,  気象データ ,  アメリカ ,  トウモロコシ ,  ダイズ ,  農地 ,  総一次生産 ,  モデリング