J.Chenの研究
純一次生産性（NPP）とは何ですか？NPPは、生きている植物による正味の炭素吸収率を定量するために使用されるパラメータである。
NPPは、生きている植物による正味の炭素吸収率を NPPは、吸収された炭素の一部を放出する植物の光合成と呼吸の違い、すなわち
NPP=光合成速度-植物呼吸速度
（グラム炭素/平方メートル/年の単位で表される）
なぜNPPが重要なのですか？
- NPPは植物の成長の尺度です。 持続可能な資源管理のための高度に合成された定量的な情報を提供します。
- NPPは生物圏の炭素循環の重要な構成要素であり、これは地球規模の気候変動研究の重要な側面であり、すなわち
陸上生態系（NEP）=NPP-土壌呼吸（グラム炭素/平方メートル/年）
NPPはCCRSでどのように推定されているか。
プロセスベースのコンピュータモデル、図1の北方生態系生産性シミュレータ（BEPS）は、植物の成長を模倣し、NPPの推定値を提供するために開発されました。 BEPSは毎日のステップで、計算する:葉、茎および根の土の水収支、stomatal導電率、太陽に照らされ、影で覆われた葉区域の索引、太陽に照らされ、影で覆われた葉の総体の光合性、総総体のおおいの光合性、維持および成長の呼吸。 それは興味のNPP、evapotranspirationおよび他の変数を出力する。
これらの値は、個々のスタンドまたはより大きな領域に対して計算できます。 現在の実装では、衛星データの解像度のために、図2のカナダの1km2（100ヘクタール）ごとにBEPSの結果が提供されています。 将来的には、6ヘクタールから25ヘクタールの間で、より良い解像度でカナダ全体の推定値を計算することを期待しています。
BEPのリモートセンシング入力は、葉面積指数（LAI）（10日間隔）と土地被覆（年間）です。 気象入力には、最高気温と最低気温、総日射量、平均湿度、総降水量の毎日の値が含まれます。 使用される土壌データは、利用可能な土壌水容量（または土壌テクスチャ）です。 気象データと土壌データの両方が、リモートセンシング入力と同じ解像度と地図投影でグリッド化されます。 BEPSの利点は何ですか？
BEPSの利点は何ですか？
- は、図2の1kmの解像度でカナダで初めてNPPマップを作成することを可能にしました。
- 衛星データは、土地被覆と葉面積の季節変動に関する情報を提供するために使用されます。
- キャノピー光合成は、キャノピーへの空間スケーリングと一日に時間的統合後の葉レベルFarquharのモデルを使用して計算されます。 空間的スケーリングは、太陽に照らされた葉の分離法を使用して行われます。 毎日の統合は、気象条件の日内変動を考慮することによって達成される。 Ｆａｒｑｕｈａｒモデルの単純化された毎日の積分に対する解析解を導出し，ＢＥＰＳで使用した。 二酸化炭素の取り込みに対するこれらの条件の非線形効果は、算術毎日の平均を使用することから私たちを妨げた。 単純な大きな葉の光合成モデルは、光合成に対する気象条件の非線形効果を考慮することができないため、BEPSの最近のバージョンでは放棄されました。
- 蒸発散はPenman-Monteithモデルを使用して計算されますが、キャノピーコンダクタンス計算は、毎日のステップ計算における気孔コンダクタンスに対する放射の非線形効果を考慮するように修正されています。
- 単純な凝集指数を用いて、放射吸収と太陽に照らされた日陰の葉の分離に及ぼす明確なキャノピーアーキテクチャの影響を考慮した。
インデックスはTRACの測定値から導出されました。
なぜ衛星データを使用するのですか？
- 大面積の迅速なカバレッジ
- 季節間および年間変動の検出
- 一貫したデータ品質
- 植物への損傷なし
- 費用対効果
NPPマップを検証しますか？
はい。 検証は、最初にNppに変換ケベックからのプロットバイオマスデータを使用して行われました。 最近では、図3と図4の北方生態系-大気研究（BOREAS）のデータを用いて詳細な検証が行われました。 森林天蓋の上下の同時二酸化炭素フラックス測定を使用して、時間単位および毎日のタイムステップでNPP計算を初めて検証することができました。 このようにして、BEPSのコンポーネントも検証することができます。 それらには、総光合成、独立栄養呼吸、放射線吸収、蒸発散、降雨遮断などが含まれる。 NPPはランドスケープレベルでさらに検証されます。
Cihlar,J.,J.M.Chen,Z.Li.1997. “季節AVHRRマルチチャネルデータセットと生物圏プロセスをスケールアップするための製品”。 Journal of Geophysical Research102:29625-29640.
劉J.、J.M.陳、J.CihlarおよびW.M.Park。 1997. “リモートセンシング入力を使用したプロセスベースの北方生態系生産性シミュレータ”。 環境のリモートセンシング、62,158-175。
ランニング、S.W.、J.C.コフラン。 1988. “地域応用のための森林生態系プロセスの一般的なモデルI.水文学的バランス、キャノピーガス交換および一次生産プロセス”。 生態モデル42:125-154。