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J-GLOBAL ID：202202221763632654   整理番号：22A0901101

地上およびリモートセンシングデータに基づく正味森林炭素フラックスの高空間分解能モデリング【JST・京大機械翻訳】

High spatial resolution modelling of net forest carbon fluxes based on ground and remote sensing data

著者 (8件)： Chirici G. (DAGRI, Universita degli Studi di Firenze, 50145, Firenze, Italy) ,  Chiesi M. (CNR-IBE, Via Madonna del Piano 10, 50019, Sesto Fiorentino, Italy) ,  Fibbi L. (CNR-IBE, Via Madonna del Piano 10, 50019, Sesto Fiorentino, Italy) ,  Fibbi L. (LaMMA Consortium, Via Madonna del Piano 10, 50019, Sesto Fiorentino, Italy) ,  Giannetti F. (DAGRI, Universita degli Studi di Firenze, 50145, Firenze, Italy) ,  Corona P. (DIBAF, Universita degli Studi della Tuscia, Via San Camillo de’ Lellis snc, 01100, Viterbo, Italy) ,  Corona P. (CREA Research Centre for Forestry and Wood, Viale Santa Margherita 80, 52100, Arezzo, Italy) ,  Maselli F. (CNR-IBE, Via Madonna del Piano 10, 50019, Sesto Fiorentino, Italy)
資料名： Agricultural and Forest Meteorology  (Agricultural and Forest Meteorology)
巻： 316  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0901A  ISSN： 0168-1923  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,Tuscany(中央イタリア)における正味森林炭素フラックスの高い空間分解能推定を得るための最近提案されたモデリング戦略の適用を提示した。森林ネット一次生産(NPP)と正味生態系生産(NEP)のシミュレーションは,局所環境と植生の主な特性を記述するリモートセンシングと補助データの組み合わせに基づいている。明らかに,この方法論は,23×23m2のピクセルサイズを持つ成長ストック体積(GSV)の地図によって駆動され,従って,森林NPPとNEPの対応する高い空間分解能推定をもたらすことができる。バイオマス分解(従属栄養呼吸)に関するTuscany Informationの最近生産された土壌有機炭素地図の有用性に基づいて,元の方法論の進歩も提案した。修正モデリング戦略を2001~2005年にわたって適用し,得られた推定値を,イタリアの最後の国立森林インベントリ中に600以上のプロットで集めたGSV電流年間増加(CAI)の地上観測に対して評価した。ii)渦共分散フラックスデータと局所CAI観測の統合により地中海松林(San Rossore)に対して得られた高空間分解能参照NEP地図。模擬プロセスの複雑さと試験環境を考慮して,達成された推定精度は,NPPとNEPの両方に対して満足できるものであった。これは,他の森林環境における高い空間分解能で正味炭素フラックスを推定するための提案モデリング戦略の適用の可能性を支持する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *森林 ,  植生 ,  共分散 ,  生物生産 ,  画素 ,  *リモートセンシング ,  在庫量 ,  バイオマス ,  生態系 ,  推定量 ,  *物質流束 ,  土壌有機炭素
準シソーラス用語： 推定精度 ,  一次生産 ,  地上観測 ,  *炭素フラックス ,  渦共分散 ,  松林 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 森林生態系 ,  GPP ,  NPP ,  NEP ,  修正C-Fix

分類 (2件)： 森林植物学  (FF02020E) ,  生態系  (EE01040P)

タイトルに関連する用語 (6件)： 地上 ,  リモートセンシングデータ ,  森林 ,  炭素フラックス ,  高空間分解能 ,  モデリング