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Onde posso encontrar dados espaciais globais para produtividade primária líquida (NPP)?

Onde posso encontrar dados espaciais globais para produtividade primária líquida (NPP)?


Onde posso encontrar uma fonte confiável de dados espaciais globais para produtividade primária líquida (NPP)?

Eu olhei e olhei, mas encontrei vários bloqueios de estradas.


quais são seus formatos e resolução desejados (temporal e espacial)? Uma pesquisa rápida encontrou muitos produtos globais derivados do MODIS, por exemplo:

Produtividade primária bruta de 8 dias L4 global 1 km https://lpdaac.usgs.gov/dataset_discovery/modis/modis_products_table/mod17a2

Terra / MODIS Net Produção primária anual L4 Global 1km https://lpdaac.usgs.gov/dataset_discovery/modis/modis_products_table/mod17a3

Projeto UMT MODIS GPP / NPP (MOD17)
http://www.ntsg.umt.edu/project/mod17

Para os produtos USGS LP DAAC, esta página descreve as opções para acesso a dados


Este conjunto de dados fornece quatro arquivos de dados contendo estimativas em grade (0,5 grau) de produtividade primária líquida (NPP), elevação, temperatura, precipitação, NDVI e tipo de bioma para regiões terrestres selecionadas do mundo. Os dados de campo usados ​​para desenvolver estimativas de NPP vieram de 15 fontes de dados mundiais em vários biomas diferentes, cobrindo o período de 1954-1998. Os valores de NPP foram desenvolvidos a partir de inventários de campo de recursos naturais (por exemplo, floresta, pastagem, cultura) em diferentes escalas, de parcela a condado a partir de dados compilados da literatura publicada e mapas de alta resolução de modelos de simulação usando variáveis ​​independentes chave de análises de regressão com variáveis ​​ambientais e usando relações entre índices de vegetação espectrais de sensoriamento remoto e observações de campo.

NPP_Gridded_3654_cells_R3.csv (um shapefile desses dados também está incluído) com 3.654 células de grade de 0,5 graus, é adequado para nível de bioma e análises gerais por causa de um tamanho de amostra maior. Neste arquivo, 36 células têm apenas produção primária líquida acima do solo (ANPP), 320 células têm produção proária líquida total (TNPP) apenas e 3.298 células têm tanto TNPP quanto ANPP. NPP_Gridded_2335_unique_cell_R3s.csv (um shapefile desses dados também está incluído), foi derivado do arquivo maior e contém 2.335 células de grade de 0,5 graus após a exclusão de outliers, medidas replicadas foram calculadas para cada localização geográfica única e células classificadas como água, solo descoberto e urbano foram excluídos. Este arquivo de dados menor é mais apropriado para comparações entre modelos / dados.

No geral, os valores de ANPP em grade variaram de 3 a 890 gC / m 2 / ano, e os valores de TNPP em grade variaram de 3 a 1.235 gC / m 2 / ano. Os valores mais baixos são para solos com vegetação esparsa (por exemplo, matagais abertos) e os valores mais altos são para florestas.

Notas de revisão: Este conjunto de dados foi revisado para corrigir a cobertura temporal relatada anteriormente de medições de dados de campo que foram usadas para desenvolver estimativas de NPP e o título do conjunto de dados também foi corrigido para refletir a mudança de data. Códigos de valor em falta foram adicionados. Consulte a seção Revisão do conjunto de dados deste documento para obter informações detalhadas.


Compreendendo a biomassa florestal e a produtividade primária líquida no ecossistema do Himalaia usando a abordagem geoespacial

A floresta funciona como sumidouro - fonte de CO atmosférico2 portanto, eles formam a parte integrante do ciclo global do carbono terrestre. A biomassa e a produtividade primária são os parâmetros biofísicos dinâmicos cruciais para a compreensão do funcionamento do ecossistema em qualquer paisagem florestal. O presente estudo foi realizado na bacia hidrográfica Aglar situada na região externa do Himalaia Indiano. Realizamos modelagem geoespacial de dados de campo em nível de plotagem na biomassa acima do solo (AGB), correlacionando-os com variáveis ​​texturais, espectrais e transformadas linearmente recuperadas de dados Landsat 8 OLI usando algoritmo de aprendizado de máquina de floresta aleatória (RF). Também aplicamos a função de eliminação de recurso recursiva (RFE) para obter as variáveis ​​que mais contribuem na previsão de AGB. Uma combinação de 24 entre 96 variáveis ​​foi identificada como as variáveis ​​mais eficazes. O AGB terrestre variou de 62,54 a 470,98 Mg ha −1, enquanto o AGB modelado por RF variou de 48,5 a 407,73 Mg ha −1. Os resultados indicaram que as variáveis ​​selecionadas RFE foram capazes de prever AGB com R 2 de 0,84, RMSE de 42,03 Mg ha −1, MAE de 34,68 e% RMSE de 19,49 Mg ha −1 que foi aceito considerando a complexidade do terreno. A abordagem de eficiência de uso leve foi usada para modelar NPP mensal usando dados Landsat 8 OLI. Os resultados indicaram que Quercus floresta mista teve maior assimilação de carbono (95.148.073,9 gC) seguido por Pinus roxburghii (1.863.187,7 gC), Cedrus Deodara (5.752.954,1 gC) e floresta mista (2.634.737,1 gC). O padrão sazonal de NPP indicou que sua greve atingiu o pico em outubro, enquanto dezembro e janeiro foram os meses magros, sugerindo que NPP é governado por fatores climáticos, viz. PAR, precipitação e temperatura. Esse estudo de nível de bacia hidrográfica em terreno complexo do Himalaia ajudaria a compreender processos biogeoquímicos complexos em bacias e serviços ecossistêmicos fornecidos pelas florestas.

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Produtividade Primária

A produtividade primária (PP) é definida como a taxa de armazenamento de energia ou massa na matéria orgânica das plantas por unidade de área de superfície da terra. Em ecossistemas terrestres, o PP é convencionalmente dividido em dois componentes: 1) produtividade primária bruta (GPP) é a quantidade de material orgânico sintetizado pelas plantas por unidade de área de solo por unidade de tempo e 2) produtividade primária líquida (NPP) é a quantidade deste material orgânico que permanece após o consumo respiratório de matéria orgânica pelas plantas (Ruma) Todos os organismos heterotróficos dependem do NPP para suas necessidades alimentares. Em florestas, Clark et al. (2001) enfatizou que uma definição de trabalho de NPP para medições reais deve ser adaptada da definição formal (acima) porque as medições diretas de GPP e Ruma não são possíveis e a contabilização de uma variedade de outras perdas de material orgânico dos tecidos da planta durante um intervalo de medição também pode ser um desafio. Em teoria, o NPP pode ser quantificado como:

Componentes de biomassa

Biomassa total acima do solo

Biomassa subterrânea total

Biomassa total da planta

Componentes de Produção

g / m2-ano (1997)

onde ∆B é a mudança líquida na biomassa e M, H, L e V são as perdas de matéria orgânica dos tecidos da planta devido à mortalidade, herbivoria, lixiviação e volatilização, respectivamente. A razão pela qual devemos adicionar termos de perda como mortalidade para ∆B ao calcular a NPP florestal é ilustrada pelo caso em que ∆B = 0: se a biomassa viva não muda ao longo de um intervalo de tempo durante o qual as perdas de material orgânico estão ocorrendo, então o as plantas devem ter adicionado novo material orgânico para substituir essas perdas. Assim, os prazos de perda seriam iguais a essa nova produção. Para estimar o NPP florestal em Hubbard Brook, quantificamos as mudanças na biomassa de árvores vivas usando as equações alométricas (descritas acima) e estimamos os principais termos de perda, mortalidade de árvores e mortalidade de tecidos efêmeros (folhas e raízes finas). Alguns dos outros termos de perda na Equação 1 também foram medidos em Hubbard Brook. Embora H, L e V geralmente compreendam uma proporção relativamente pequena de NPP acima do solo (ANPP), a herbivoria pode ser substancial durante raras irrupções de insetos desfolhadores. Por exemplo, durante o ano de pico de uma irrupção de 3 anos de uma lagarta desfolhadora (Heterocampa guttivita) cerca de 44% do tecido foliar foi consumido na floresta de folhosas em HBEF, com manchas locais de 100% de desfolha (Holmes e Sturges 1975). Finalmente, os termos de perda para NPP subterrâneo (BNPP) são notoriamente difíceis de medir e podem compreender uma porção substancial de NPP que é particularmente sensível a mudanças ambientais, clima, CO atmosférico2 e fertilidade do solo.

As primeiras estimativas de ANPP da floresta Hubbard Brook foram calculadas na década de 1960 por Whittaker et al. (1974). Naquela época, a floresta em W6 tinha cerca de 50 anos e o ANPP foi estimado em 924 g / m 2 -ano. Desde então, a ANPP declinou consideravelmente Fahey et al. (2005) estimou a ANPP da mesma floresta na idade ca. 90 anos a ser 708 g / m2-ano (Tabela 1). Aproximadamente metade desse total foi associada ao incremento de tecido lenhoso e a outra metade à substituição de tecido efêmero (principalmente folhagem). O ANPP da floresta de madeira de lei do norte em Hubbard Brook é semelhante a uma variedade de outros Acer-florestas dominadas em todo o mundo (Tabela 2).

A produção subterrânea (BNPP) inclui o crescimento de raízes lenhosas perenes, a substituição de raízes finas efêmeras, bem como matéria orgânica alocada para fungos micorrízicos e outros fluxos de rizosfera (por exemplo, exsudação de raízes). Observações diretas de raízes finas em Hubbard Brook usando minirrizotrons indicam que a maioria das raízes menores de primeira e segunda ordem têm expectativa de vida de cerca de um ano, enquanto as raízes de ordem superior (ordem 3-4) vivem por vários anos (Tierney e Fahey 2001). Com base nessas observações, a produção de raiz fina (& lt 1 mm) foi estimada em 182 g / m2-ano, consideravelmente menor do que a produção de tecidos efêmeros acima do solo (342 g / m2 ano, Tabela 2). No entanto, o fluxo total da rizosfera C foi estimado em até 160 g / m2-ano (Fahey et al. 2005), de modo que o BNPP pode compreender até 37% do NPP total da floresta (Tabela 1).


Figura 3. Padrão espacial da produtividade primária líquida estimada acima do solo através do vale de Hubbard Brook para 1990-1995. As interpolações são baseadas em 370 parcelas para as quais o crescimento do diâmetro de todas as árvores (& gt 10 cm DAP) foi medido. As estimativas de erro são fornecidas no texto. (Fahey et al., 2005).

O padrão espacial de ANPP da floresta de Hubbard Brook geralmente reflete o da biomassa (compare a Figura 2 vs. 3).

Por exemplo, 42% da variação na produção de biomassa lenhosa é explicada pela biomassa acima do solo ao longo das 370 parcelas representadas nas Figuras 2 e 3. O desacoplamento mais notável entre biomassa e produtividade é para povoamentos dominados por abetos-bétulas nas elevações superiores, onde a relação produção: biomassa é notavelmente mais alta do que em outras partes do vale do HB. O padrão temporal de NPP após perturbação em grande escala segue o padrão usual de aumento para um valor de pico após algumas décadas, seguido por declínio em idades maiores. Esse declínio relacionado à idade em NPP parece ser virtualmente universal em todas as florestas (Ryan et al. 1997) e tem sido atribuído a uma ampla gama de causas. Esses padrões temporais e espaciais levantam a questão básica: o que limita o NPP na floresta de Hubbard Brook?

Em geral, a NPP florestal é limitada por uma variedade de condições ambientais (por exemplo, temperatura) e recursos. No clima temperado frio do Nordeste, a curta estação de crescimento durante a qual as temperaturas são adequadas para o crescimento da planta (ou seja, a estação sem geadas tem média de 145 d Bailey et al. 2003) é uma restrição fundamental no NPP. As limitações de temperatura contribuem para a variação temporal e espacial em NPP em Hubbard Brook. Por exemplo, o intervalo de tempo entre a folhagem e a senescência para as árvores caducifólias de folha larga varia em cerca de 30 d ao longo dos anos em HBEF (ca. 125-155 d Bailey et al. 2003), e o intervalo deste índice de comprimento da estação de crescimento ao longo elevação (480-820 m) em Hubbard Brook é de cerca de 21 dias. De acordo com o modelo de simulação PnET, cerca de 25% da variação anual no GPP pode ser explicada pela duração da estação de crescimento, no entanto, a respiração da planta também é maior em anos com estações longas e quentes, de modo que o efeito no NPP é muito menor (por exemplo, apenas 6 % do anual na fotossíntese líquida é explicado pela duração da estação de crescimento Figura 4).


Figura 4. O efeito da duração da estação de crescimento na produtividade primária simulada usando o modelo PnET-II (Aber et al. 1995) parametrizado para uma floresta de madeira de lei do norte no HBEF. A duração da área foliar (LAIMo) representa o produto do LAI florestal diário estimado e os intervalos de tempo mensais para cada ano. (Fahey et al., 2005).

Outra condição atmosférica que limita a NPP florestal é o CO atmosférico2 concentração conforme demonstrado em CO ao ar livre2 estudos de enriquecimento (FACE) em várias florestas (Norby et al. 2005). Embora os experimentos FACE não tenham sido conduzidos em HBEF, usamos o modelo PnET para avaliar os possíveis efeitos do aumento de CO2 em NPP, independente dos efeitos das mudanças climáticas. Um dos principais efeitos do aumento do CO atmosférico2 a concentração na fisiologia florestal é permitir um maior controle estomático sobre a perda de água. A eficiência do uso da água (WUE) é definida como a proporção da fotossíntese da planta por unidade de perda de água por transpiração. Medições recentes indicam que o WUE das florestas do nordeste dos EUA aumentou de forma constante com o CO atmosférico2 nas últimas duas décadas (Keenan et al. 2013), provavelmente explicando a observação inesperada de que o declínio da evapotranspiração real das bacias hidrográficas de HB acompanhou o aumento das temperaturas (consulte o capítulo Mudanças Climáticas)

O resultado da eficiência do uso da água enfatiza que a disponibilidade de recursos do solo serve como uma restrição importante na NPP florestal. Embora a precipitação seja moderadamente alta em HBEF e uniformemente distribuída ao longo do ano, déficits de umidade do solo e estresse hídrico ocorrem ocasionalmente. As espécies de árvores dominantes evitam a seca que fecham seus estômatos com um potencial de água do solo relativamente alto, reduzindo assim o dano potencial, mas restringindo o ganho de C fotossintético (Federer 1977). Notavelmente, o aquecimento do clima regional, que na ausência de CO2- os aumentos induzidos na WUE promoveriam maior perda de água pelas árvores, foi acompanhada pelo aumento da precipitação anual (consulte o capítulo sobre Mudanças Climáticas)

O papel da fertilidade do solo na limitação do NPP das florestas de madeira de lei do norte recebeu um estudo considerável ao longo dos anos. Com base em uma recente meta-análise de estudos de fertilização florestal, Vadeboncoeur (2010) concluiu que NPP da maioria das florestas de madeira de lei do norte (por exemplo, & lt 30 anos) respondeu à adição de N, P, K ou Ca ou várias combinações, com limitação primária por N sendo o mais comum. As evidências de limitação de nutrientes do NPP em florestas maduras foram misturadas. Resultados recentes de um experimento em andamento de correção de nutrientes N x P em e ao redor de HBEF sugerem que a limitação de P pode ser generalizada em florestas maduras de madeira de lei do norte.

Os efeitos da variação natural na disponibilidade de nutrientes do solo no acúmulo de biomassa e NPP da floresta Hubbard Brook foram modificados por entradas de poluentes derivados da atividade humana: precipitação ácida e deposição de nitrogênio. Embora a evidência direta de que a deposição de N tenha alterado o NPP da floresta madura seja escassa, a redução do NPP devido ao esgotamento dos cátions de base do solo por deposição ácida foi mostrada de forma conclusiva no experimento de remediação de Ca em W1 em HBEF (Battles et al. 2013). Conforme observado anteriormente, o platô inesperado na biomassa florestal em W6 é explicado em parte por esse efeito. Especificamente, o esgotamento de Ca no solo limitou o acúmulo de biomassa principalmente por causar o declínio da espécie dominante, o bordo de açúcar, que é particularmente sensível à baixa disponibilidade de Ca no solo (Long et al. 2009). A deterioração da copa e a redução do IAF do bordo-açucareiro, atribuídas à depleção de Ca do solo, contribuíram para o acúmulo de biomassa e ANPP relativamente baixo em W6 (Battles et al. 2014). Além da fotossíntese líquida reduzida devido à perda de LAI, custos mais altos de reparo de feridas e defesa da planta acompanham a nutrição prejudicada de Ca do bordo de açúcar na floresta de referência (Huggett et al. 2007 Halman et al. 2015). Conforme detalhado por Tominaga et al. (2010), a recuperação do status de cátions do solo deve ser atrasada no futuro imediato por causa da alta magnitude das perdas do século 20 e da contínua deposição de ácido (embora em níveis mais baixos).


Figura. 5. ANPP para três zonas de elevação de W2 (diamante aberto, terceiro quadrado aberto inferior, terceiro triângulo aberto do meio, terço superior) em comparação com as médias dos locais para locais colhidos convencionalmente (quadrados sólidos). (Reiners et al., 2012).

Um estudo de caso interessante do desenvolvimento de biomassa florestal e NPP seguindo distúrbios em grande escala em madeiras nobres do norte é fornecido pelo estudo de desmatamento em W2. Reiners et al. (2012) levantaram a hipótese de que a perturbação extrema do tratamento de desmatamento em W2 (ver Resumo Experimental de W2) excederia a capacidade de resiliência do ecossistema florestal. Em particular, o tratamento resultou na perda de 28% do estoque de N total do ecossistema (bem como em proporções menores de cátions de base), eliminou a brotação vegetativa e a regeneração avançada como fontes de regeneração florestal e reduziu muito a abundância de acerola de crescimento rápido . Surpreendentemente, apesar de um atraso inicial no acúmulo de biomassa e na produtividade primária líquida, a floresta em W2 seguiu uma trajetória semelhante (embora na extremidade inferior) de locais comparáveis ​​que foram colhidos por métodos convencionais (Figura 5).

O crescimento mais lento e o acúmulo de biomassa foram observados na zona de elevação superior da bacia hidrográfica, onde os solos são mais finos e menos férteis (Johnson et al. 2000). Essas observações ilustram que as florestas de folhosas do norte em solos moderadamente férteis exibem forte resiliência de produtividade. Os mecanismos que contribuem para esta alta resiliência merecem um estudo mais aprofundado, mas podem incluir intemperismo biologicamente aprimorado de minerais primários (Blum et al. 2002), fixação biológica de nitrogênio (Bormann et al. 1993) e mineralização aprimorada de matéria orgânica do solo relativamente estável.


Informações sobre cobertura e mudança de uso da terra

Esta imagem mostra o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) mensal global do Espectrorradiômetro de Imagem de Resolução Moderada (MODIS) incluído no produto MOD13C2. Os índices de vegetação são usados ​​para monitorar globalmente as condições da vegetação e são usados ​​em produtos que exibem a cobertura da terra e as mudanças na cobertura da terra. Esses dados podem ser usados ​​como entrada para modelar processos biogeoquímicos e hidrológicos globais e clima global e regional. Esses dados também podem ser usados ​​para caracterizar as propriedades biofísicas da superfície da terra, incluindo a cobertura da terra. Dados disponíveis através do Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC) da NASA.

Biomas antropogênicos do mundo - Europa

Os conjuntos de dados de biomas antropogênicos descrevem a vegetação natural potencial, biomas, conforme transformados pela densidade populacional humana sustentada e uso da terra, incluindo agricultura e urbanização. As categorias do bioma antropogênico (antromos) são definidas pela densidade populacional e pela intensidade do uso da terra. Os dados consistem em 19 classes de antromo em seis grandes categorias. Dados disponíveis através do Centro de Dados e Aplicações Socioeconômicos da NASA (SEDAC).

Distribuição espacial para produtividade primária líquida - África

A porção de Padrões Globais na Produtividade Primária Líquida (NPP) da coleção HANPP mapeia a quantidade líquida de energia solar convertida em matéria orgânica vegetal por meio da fotossíntese. NPP é medido em unidades de carbono elementar e representa a principal fonte de energia alimentar para os ecossistemas do mundo. Dados disponíveis através do SEDAC.

Lago Natron, Tanzânia

O Lago Natron, na Tanzânia, está localizado no Grande Vale do Rift da África. O mineral altamente alcalino do lago é alimentado por fontes termais ricas em minerais e impactado por cinzas vulcânicas do Vale do Grande Rift.Por causa da biodiversidade única, a Tanzânia nomeou a Bacia do Lago Natron para a Lista Ramsar de Zonas Húmidas de Importância Internacional em 4 de julho de 2001. Esta imagem simulada do Advanced Spaceborne Thermal Emission Radiometer (ASTER) em cor natural foi adquirida em 8 de março de 2003. Dados disponíveis através de LP DAAC.

Subsidência na Bacia de Água Subterrânea do Vale McMullen, Arizona

As faixas coloridas neste interferograma de radar de abertura sintética (SAR) mostram o afundamento gradual da terra (subsidência) na Bacia Hidrográfica do Vale McMullen, no Arizona, entre abril de 2010 e maio de 2015. As faixas coloridas neste interferograma mostram o afundamento gradual da terra (subsidência) em McMullen Valley Groundwater Basin, no Arizona, entre abril de 2010 e maio de 2015. A McMullen Basin é uma área agrícola localizada a cerca de 100 milhas (161 km) a oeste de Phoenix, AZ, e cobre quase 650 milhas quadradas (cerca de 1.684 km quadrados). No interferograma acima, a subsidência é indicada onde a sequência de cores fica azul, vermelho, amarelo, verde, azul, etc. (ou qualquer combinação, mas passando pelas cores nesta ordem). Uplift é indicado onde a sequência de cores fica azul, verde, amarelo, vermelho, azul, etc. (ou qualquer combinação, mas passando pelas cores nesta ordem). Os dados SAR estão disponíveis através do Alaska Satellite Facility (ASF) DAAC da NASA. Descubra mais informações sobre a imagem McMullen.

Incêndios no oeste dos EUA - 4 de julho de 2015

Esta imagem MODIS Aqua mostra incêndios e fumaça de vários incêndios no oeste dos Estados Unidos no início de julho de 2015. Um recurso-chave para bombeiros e gerentes em todo o mundo é o Sistema de Informação de Incêndio para Gerenciamento de Recursos (FIRMS) da NASA, que faz parte da Terra da NASA Observando os dados do sistema e o sistema de informação (EOSDIS). Através do FIRMS, os usuários podem visualizar interativamente os dados do incêndio através do Web Fire Mapper, pesquisar todo o arquivo de dados ativos de incêndio / hot spot derivados do instrumento MODIS a bordo dos satélites Aqua e Terra da NASA e se inscrever para receba alertas automáticos por e-mail do FIRMS para suas áreas geográficas de interesse. Visualize e baixe dados de incêndios MODIS e anomalias térmicas quase em tempo real usando o Worldview da NASA.

Uso global harmonizado do solo para os anos 1900 e 2100

Esses dados representam o uso fracionário da terra e os padrões de cobertura da terra anualmente para os anos 1900 e 2100 para o globo a 0,5 graus (

50 km) resolução espacial. As categorias de uso da terra de terras agrícolas, pastagens, terras primárias, terras secundárias (em recuperação) e terras urbanas e as transições anuais subjacentes do uso da terra estão incluídas. Dados anuais sobre idade e densidade de biomassa de terras secundárias, bem como colheita anual de madeira, são incluídos para cada célula da grade. Os dados históricos da cobertura do solo para os anos 1500–2005 são baseados em HYDE 3.1 e as projeções futuras da cobertura do solo para o período de 2006–2100 vieram de quatro cenários do Modelo de Avaliação Integrada (IAM) que atingem diferentes níveis de forçamento radiativo até o ano 2100: MENSAGEM (8,5 W / m2), AIM (6 W / m2), GCAM (4,5 W / m2) e IMAGEM (2,6 W / m2). Esses dados estão disponíveis no Oak Ridge National Laboratory (ORNL) DAAC da NASA.

Inundações em Arkansas e Oklahoma - maio de 2015

Maio de 2015 trouxe chuvas recordes a quase recordes em grande parte do sul dos Estados Unidos. Isso causou inundações e evacuações em Arkansas, Texas e Oklahoma. Esta imagem de satélite MODIS Aqua em cor falsa, adquirida em 26 de maio de 2015, mostra o rio Arkansas enquanto ele atravessa Oklahoma e Arkansas. Em 26 de maio, o rio atingiu 33,39 pés (10,18 metros) na bitola Van Buren perto de Fort Smith. O estágio de inundação nessa área é de 22 pés acima de 31 pés é considerado uma grande inundação.

Práticas agrícolas em todo o mundo

As práticas agrícolas se desenvolveram em função da topografia, tipo de solo, tipo de cultura, precipitação anual e tradição. Nesta montagem de seis subimagens ASTER, as diferenças são ilustradas graficamente pela variação na geometria e no tamanho do campo. Em Minnesota (canto superior esquerdo), o padrão de grade muito regular reflete o início do século 19, o levantamento do tamanho dos campos é uma função da mecanização e isso dita uma certa eficiência. No Kansas (meio superior), a irrigação do pivô central é responsável pelo padrão do campo. No noroeste da Alemanha (canto superior direito), o tamanho pequeno e o padrão aleatório dos campos são remanescentes da Idade Média. Perto de Santa Cruz, Bolívia (embaixo à esquerda), os campos com padrão torta ou radial fazem parte de um esquema de assentamento no centro de cada unidade é uma pequena comunidade. Fora de Bangkok, Tailândia (centro-baixo), os arrozais alimentados por uma extensa rede de canais que tem centenas de anos, aparecem como pequenos campos retangulares estreitos. E no Cerrado no sul do Brasil (embaixo à direita), o custo barato da terra e sua planura resultaram em fazendas enormes e campos grandes. Cada subimagem ASTER cobre uma área de 10,5 x 12 km. Os dados do ASTER estão disponíveis através do LP DAAC.

Crédito da legenda: NASA / GSFC / METI / Japan Space Systems, and U.S./Japan ASTER Science Team

Esta Sentindo Nosso Planeta publicação contém artigos que mostram como os cientistas estão usando os dados das ciências da Terra da NASA para beneficiar a sociedade. Pesquise o arquivo completo de 1994-2018.


Conclusão

O desenvolvimento socioeconômico beneficia os humanos, mas a crescente demanda por energia resulta em escassez de recursos e deterioração ambiental. Os recursos naturais renováveis ​​são considerados uma nova fonte alternativa de energia e estão atraindo cada vez mais atenção. Neste artigo, calculamos os valores emergéticos dos recursos naturais renováveis ​​em Hokkaido e visualizamos suas distribuições. Os mapas de distribuição de recursos foram gerados com uma resolução de 100 m, e as áreas com certos recursos vantajosos podem ser facilmente identificadas. Assim, as recomendações de políticas relacionadas ao uso de recursos podem ser concentradas de acordo. Por exemplo, em áreas com ventos de alto valor emergético, estações de energia eólica devem ser desenvolvidas, enquanto as estações de energia solar podem ser consideradas para áreas ricas em emergia de radiação solar. Como os ecossistemas de vegetação, como floresta e grama, armazenam recursos naturais renováveis, também avaliamos o NPP como uma medida dos produtos renováveis ​​do ecossistema. O mapa de uso da terra demonstra que as áreas naturais têm densidades emergéticas e NPP mais altas do que outras áreas, indicando que o ecossistema nessas áreas tem uma produtividade mais alta e também pode fornecer melhores serviços ecossistêmicos. Valores emergéticos mais precisos para recursos naturais renováveis ​​e suas distribuições espaciais constituiriam uma referência útil para os formuladores de políticas na tomada de decisões ambientais. No caso de exploração econômica que possa trazer danos ao ecossistema natural, os resultados do R / NPP fornecidos neste trabalho podem ser usados ​​como um indicador e servir de referência para um melhor planejamento e governança para minimizar os impactos.


Introdução

Em comum com outros mamíferos, a variação ecogeográfica na morfologia humana recente parece seguir as "regras" 2 de Bergmann 1 e Allen 2, pois com o aumento da distância do equador ou a diminuição da temperatura ambiente, a massa corporal aumenta 3,4,5,6,7 e os membros são mais curtos em relação ao tronco 6,7,8,9. Estatura 10, largura corporal 11,12, comprimento relativo dos segmentos distais dos membros (antebraço / perna e mãos / pés) 13,14,15, formato nasal 16,17,18 e formato da abóbada craniana 19,20,21,22 , 23 e a área de superfície corporal 24 também demonstram variação clinal com a latitude. Maior massa corporal, membros relativamente mais curtos, um corpo mais largo, segmentos de membros distais proporcionalmente mais curtos e uma abóbada craniana mais arredondada reduzem a perda de calor em ambientes frios, diminuindo a área de superfície para relação de volume 5,25, e sugerem o impacto da seleção natural em humanos forma do corpo. No entanto, outros fatores climáticos, como precipitação e umidade, podem colocar diferentes pressões seletivas na morfologia 26,27. Ao contrário de ambientes quentes e secos onde suar é uma estratégia termorregulatória eficaz e membros mais longos fornecem maior área de superfície para perda de calor evaporativo [embora ver 28], em condições úmidas a perda de calor evaporativo é ineficaz e a produção de calor metabólico reduzida por meio de menor massa corporal pode ser o mecanismo primário para limitar o estresse térmico 26. A influência potencial desses diferentes componentes climáticos nas proporções do corpo não foi amplamente investigada [9 é uma exceção notável], e a temperatura muitas vezes assumida como o principal impulsionador dos padrões ecogeográficos, com a latitude frequentemente usada como um proxy imperfeito nas análises [por exemplo, 4,5,6,29].

Não foi amplamente explorado até que ponto o fenótipo reflete o clima per se, em vez de outras variáveis ​​que variam com o clima, que podem realmente conduzir à variação ecogeográfica no tamanho e proporções do corpo. Temperatura, precipitação, sazonalidade e umidade influenciam a produtividade ambiental e, portanto, podem afetar a dieta e nutrição 15. Como estatura mais baixa e membros proporcionalmente mais curtos também são conhecidos por resultar de problemas de saúde e nutrição ou outro estresse durante o desenvolvimento 30,31,32,33, podemos esperar que uma maior produtividade ambiental (refletida pela produtividade primária líquida ou NPP) esteja associada a mais alta estatura e membros inferiores absoluta e relativamente mais longos.

No entanto, as plantas em áreas equatoriais têm mais defesas químicas ou físicas que as tornam menos disponíveis para o consumo animal, têm um pico sazonal mais baixo na abundância de recursos 34,35,36,37 e crescem em solos menos férteis 35,36. "NPP ecologicamente e evolutivamente relevante" ["eNPP": 35,36], essencialmente NPP durante a estação de crescimento, tem picos em torno de 60 graus norte e sul para os ecossistemas terrestres e marinhos, e acredita-se que conduza picos geográficos paralelos no tamanho do corpo para um variedade de mamíferos, incluindo humanos 34,35,36,37. NPP (ou eNPP) é um substituto imperfeito para a adequação nutricional 35, que para humanos é afetada por uma série de fatores, incluindo (mas não se limitando a) a disponibilidade de micronutrientes específicos, variabilidade local na ecologia, influências culturais na dieta e subsistência ou a uso de recursos aquáticos na dieta, serve como um substituto útil para a variação em escala global na disponibilidade geral de recursos. Alternativamente, a carga do patógeno é maior nas regiões tropicais 38 e foi proposto para levar a um maior investimento na função imunológica em ambos os humanos 39, 40 e outros animais [por exemplo, 41, 42] à custa do crescimento em comparação com as regiões temperadas.

Além disso, vários estudos recentes demonstram que a história populacional e os processos evolutivos neutros explicam uma proporção significativa da variação geográfica na morfologia craniana e pélvica 8,21, 22,43,44,45,46,47,48,49,50 e área de superfície corporal para a relação de volume [por exemplo, 24], muitas vezes mais do que variáveis ​​ambientais, embora também apoie as influências climáticas em algumas características 16,20,21,48. Por outro lado, os resultados para as assinaturas da história da população foram misturados para o tamanho e proporções dos ossos dos membros 29,46,51. No entanto, investigações anteriores da variação mundial nas proporções de membros e tronco em populações vivas não levaram em conta a ancestralidade compartilhada, o que pode confundir relações aparentes entre morfologia e clima.

Consequentemente, as associações amplamente citadas entre a variação fenotípica humana e o clima ainda precisam ser submetidas a análises mais diferenciadas para estabelecer suas relações potenciais com variáveis ​​climáticas específicas, bem como a provável influência de variáveis ​​relacionadas ao clima, como produtividade ambiental e população história. Neste estudo, usamos a antropometria de uma grande amostra mundial de populações para investigar a associação da variação na estatura, altura sentada e comprimento dos membros inferiores (MIE: tanto absoluto quanto relativo ao comprimento do tronco) com clima específico (temperatura, umidade) e variáveis ​​ambientais (NPP), levando em consideração o histórico populacional.


Editores de edições especiais

A produção primária do oceano é a taxa de síntese de matéria orgânica pelo fitoplâncton marinho por meio do processo de fotossíntese e determina o fluxo de energia através da cadeia trófica no oceano global. Nas últimas décadas, os sensores a bordo das plataformas de satélite permitiram a amostragem remota da superfície do oceano em escalas temporais e espaciais sinóticas, oferecendo uma abordagem econômica para estudar a produção primária do oceano e sua relação com os ciclos biogeoquímicos. Mais de vinte modelos de produção primária marítima foram desenvolvidos que são executados exclusivamente com dados de sensoriamento remoto. Dentro desta estrutura, os editores desta edição especial gostariam de convidar contribuições de pesquisa aplicada e teórica em bio-óptica marinha lidando com novos algoritmos, aplicações inovadoras para águas costeiras e offshore e a calibração / validação de recuperações com base em medições / modelagem independentes simulações. O objetivo principal é reunir cientistas / pesquisadores relacionados a esses temas, destacar investigações em andamento e novas aplicações na área. Portanto, os tópicos potenciais para artigos de pesquisa originais e artigos de revisão sobre aplicações de sensoriamento remoto para a produção primária do oceano incluem, mas não estão limitados a:

  • Monitoramento da produção primária do oceano
  • Mudanças / tendências / mudanças nas observações da produção primária do oceano
  • Desenvolvimento, validação e calibração de algoritmo de produção primária
  • Modelagem da produção primária em ambientes marinhos
  • Produção primária em áreas costeiras
  • Previsão da produção primária do oceano
  • PFT com sensoriamento remoto e produção primária marítima
  • Comparação de estimativas de produção primária oceânica de sensoriamento remoto e simulações de modelos biogeoquímicos

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Os manuscritos devem ser submetidos online em www.mdpi.com, registrando-se e fazendo login neste site. Depois de registrado, clique aqui para acessar o formulário de inscrição. Os manuscritos podem ser submetidos até a data limite. Todos os artigos serão revisados ​​por pares. Os artigos aceitos serão publicados continuamente na revista (assim que forem aceitos) e serão listados juntos no site da edição especial. Artigos de pesquisa, artigos de revisão, bem como comunicações breves são convidados. Para trabalhos planejados, um título e um resumo curto (cerca de 100 palavras) podem ser enviados ao Escritório Editorial para divulgação neste site.

Os manuscritos enviados não devem ter sido publicados anteriormente, nem estar sob consideração para publicação em outro lugar (exceto artigos de anais de conferências). Todos os manuscritos são completamente avaliados por meio de um processo cego de revisão por pares. Um guia para autores e outras informações relevantes para a submissão de manuscritos estão disponíveis na página de Instruções para Autores. Sensoriamento remoto é uma revista semestral de acesso aberto revisada por pares internacionais publicada pela MDPI.

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Motivadores da dinâmica da produtividade primária líquida nas zonas ecológicas do Planalto Mongol

Compreender os impulsionadores e mecanismos da dinâmica da produtividade das pastagens é um pré-requisito para estudar instituições de recursos eficazes e políticas que podem ser usadas para governar os recursos das pastagens de forma sustentável. Apresentamos uma análise diagnóstica dos principais impulsionadores da dinâmica da produtividade primária líquida (NPP) de pastagens em zonas ecológicas do planalto da Mongólia. Estimamos um modelo de dados em painel espacial para NPP (1986–2009) como uma função de variáveis ​​climáticas e socioeconômicas. Modelos de painel espacial estático e dinâmico foram estimados em cada uma das sub-regiões, que foram classificados com base em meios de subsistência rurais e modelos ecológicos de dinâmica de pastagens, para identificar os principais impulsionadores da dinâmica de NPP. Os resultados da modelagem estatística indicaram que os principais impulsionadores da dinâmica do NPP variam nas seis sub-regiões. A produção de grãos foi o principal preditor da dinâmica da NPP nas zonas de cultivo e pastoreio da Mongólia Interior. As populações de precipitação e gado tiveram relações significativamente positivas com NPP nas duas zonas de pastagem da Mongólia Interior. No entanto, na Mongólia, as populações de gado foram o único preditor significativo de NPP na zona de pastagem com clima relativamente estável, e a precipitação foi o único preditor significativo de NPP na zona de pastejo com clima altamente variável. As atividades humanas de uso da terra e os comportamentos de manejo do gado e as relações causais bidirecionais entre as populações de gado e a NPP podem explicar as relações positivas entre a população de gado e a NPP de pastagem. Os impulsionadores heterogêneos da dinâmica de NPP através do espaço indicaram a necessidade de diversas políticas e instituições de recursos para a governança sustentável dos recursos das pastagens.

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Abstrato

Até recentemente, o monitoramento contínuo da produtividade global da vegetação não era possível devido às limitações tecnológicas. Este artigo apresenta um novo monitor acionado por satélite da biosfera global que calcula regularmente a produção primária bruta diária (GPP) e a produção primária líquida anual (NPP) com resolução de 1 quilômetro (km) em 109.782.756 km 2 de superfície de terra com vegetação. Resumimos a história da ciência NPP global, bem como a derivação desse cálculo e a atividade de produção de dados atual. Os primeiros dados do NPP do sensor EOS (Sistema de Observação da Terra) MODIS (Espectrorradiômetro de Imagem de Resolução Moderada) são apresentados com diferentes tipos de validação. Oferecemos exemplos de como esse novo tipo de conjunto de dados pode servir à ciência ecológica, gestão de terras e política ambiental. Para melhorar o uso desses dados por não especialistas, agora estamos produzindo mapas de anomalias mensais para GPP e NPP anual que comparam o valor atual com um valor médio de 18 anos para cada pixel, identificando claramente as regiões onde o crescimento da vegetação é maior ou menor do que o normal .

Ciência dos sistemas terrestres - a análise integrada de a atmosfera, os oceanos, a criosfera e a biosfera como um sistema funcional - teve suas origens no início dos anos 1980. Alguns anos antes, a introdução da agora famosa "curva de Keeling" atmosférica para o dióxido de carbono (CO2), medido em Mauna Loa, Havaí, mostrou definitivamente pela primeira vez que os humanos estavam mudando progressivamente a atmosfera total da Terra (Keeling et al. 1976). Cientistas atmosféricos concluíram recentemente os primeiros modelos globais primitivos de circulação atmosférica. Cientistas oceânicos e criosféricos estavam medindo a temperatura do oceano e a área do manto de gelo, que, embora não fossem globais, certamente eram de alcance regional. Infelizmente, porém, os ecologistas (incluindo o autor sênior) não tinham experiência em abordar a ecologia em escalas globais. Antes da década de 1980, a biologia se concentrava no nível do organismo e os estudos ecológicos, na melhor das hipóteses, abrangiam um terreno de 0,1 hectare (ha). Nenhuma medição ecológica global foi sequer considerada, portanto, analisando as tendências sazonais no CO atmosférico2 concentrações era a única opção para avaliar a atividade biosférica global. Nas primeiras discussões, os ecologistas consideraram medir a densidade da vegetação, altura do dossel, biomassa vegetal, classes de espécies e outras variáveis ​​ecológicas comuns.Só lentamente, ao perceber que as verdadeiras medições globais só poderiam ser feitas usando sensoriamento remoto por satélite, os ecologistas começaram a desenvolver uma base conceitual para calcular uma estimativa de produção primária líquida (NPP) baseada em satélite.

Três atividades que evoluíram pela primeira vez no início dos anos 1980 provaram ser os alicerces da ecologia terrestre em escala global. Em primeiro lugar, a expansão da amostragem do balão atmosférico para muitos locais adicionais tornou possível fazer inferências em uma escala biosférica sobre a captação fotossintética de CO.2 no verão, e a evolução do CO2 no inverno, no hemisfério norte (Tans et al. 1990). Em segundo lugar, os modelos climáticos globais começaram a incluir submodelos simples de processos de superfície da terra que incorporaram alguma ecologia básica (por exemplo, controles fisiológicos por estômatos em medidas de vegetação estrutural de troca gasosa, como índice de área foliar [LAI]). O esquema de transferência biosfera-atmosfera, ou BATS (Dickinson 1996), lançou as bases para todas as representações futuras da vegetação terrestre em modelos climáticos globais, como o conhecido modelo SiB (biosfera simples) de Sellers e colegas (1986). Terceiro, alguns ecologistas, mais notavelmente Compton J. Tucker da National Aeronautics and Space Administration (NASA), começaram a explorar dados de satélites meteorológicos (ou seja, AVHRR, ou Radiômetro de Resolução Muito Alta Avançada) para ver se alguma medida de vegetação era discernível . A capa de Ciência em agosto de 1985, inaugurou a análise da vegetação global, mostrando a primeira imagem NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) do continente africano (Tucker et al. 1985).

No início dos anos 1980, a administração Reagan desencorajou a NASA de usar o sensor remoto da Terra apenas para aplicações como análise de safra (os programas AgriStars e Lacie começaram na década de 1970), pedindo que a tecnologia fosse usada para buscar mais projetos de "big science" . Essas políticas da administração Reagan encorajaram a NASA a começar um novo enfoque na ecologia global. Os primeiros workshops foram sessões de brainstorming sobre “questões científicas de habitabilidade global relacionadas à terra” (NASA, 1983), explorando que tipo de ecologia poderia ser realizado globalmente. Não demorou muito para que alguma exploração inicial correlacionasse a série temporal anual de NDVI com NPP anual, o primeiro passo na tradução do índice radiométrico de NDVI para uma variável real do ecossistema (Goward et al. 1985). A análise da dinâmica da estação de crescimento, relacionando compostos de 7 dias de NDVI com simulações de fotossíntese e transpiração semanais, mostrou o potencial do sensoriamento remoto por satélite para acompanhar os processos de dossel do ecossistema (Running e Nemani 1988). Em meados da década de 1980, quase não havia medições de campo contínuas de evapotranspiração e fotossíntese. Os primeiros modelos de biogeoquímica do ecossistema eram a única fonte de informação sobre as tendências contínuas na troca de carbono do ecossistema. O final da década de 1980 viu os primeiros modelos de ecossistema impulsionados por sensoriamento remoto, operados em alguns milhares de quilômetros quadrados (Running et al. 1989, Burke et al. 1991).

Desde o início, os ecologistas têm lutado para definir e produzir um monitor consistente da biosfera terrestre, equivalente às observações meteorológicas diárias que ajudam a desenvolver e testar a teoria meteorológica ou à medição do rio que tem uma função semelhante para a comunidade hidrológica. Os ecologistas buscaram uma medição consistente e repetível do ecossistema terrestre global que integraria a dinâmica do ecossistema espacialmente em toda a superfície da Terra (Schimel 1995). Este artigo apresenta o esforço mais recente para montar um monitor biosférico terrestre, uma medida derivada de satélite da produção primária bruta semanal (GPP) da vegetação, que pode ser composta e expressa para fornecer uma estimativa do NPP anual global. Embora outros artigos sobre a produção primária global tenham sido publicados (Prince e Goward 1995, Field et al. 1998), eles foram baseados em projetos de pesquisa individuais, não em produtos derivados de um conjunto de dados padronizado contínuo e em expansão. Os cálculos apresentados aqui são executados em toda a superfície da terra com vegetação todos os dias e distribuídos globalmente a cada 8 dias dentro de 2 a 3 dias após a aquisição. Embora o satélite do Sistema de Observação da Terra da NASA, usado para esses cálculos, tenha sido lançado em dezembro de 1999, esse conjunto de dados só começou a ser produzido de forma confiável em meados de 2002. O sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) é usado para as refletâncias espectrais da vegetação terrestre utilizadas para esta pesquisa. Resumimos brevemente o algoritmo e os detalhes de processamento, descrevemos os esforços de validação atuais e fornecemos alguns exemplos do valor científico e das aplicações práticas dos novos produtos.

Base teórica do algoritmo para NPP global

A derivação de uma estimativa de satélite da NPP terrestre tem três componentes teóricos: (1) a ideia de que a NPP da planta está diretamente relacionada à energia solar absorvida, (2) a teoria de que existe uma conexão entre a energia solar absorvida e os índices espectrais derivados de satélite de vegetação, e (3) a suposição de que há razões biofísicas pelas quais a eficiência de conversão real da energia solar absorvida pode ser reduzida abaixo do valor potencial teórico. Consideraremos brevemente cada um desses componentes.

Relacionando NDVI, APAR, GPP e NPP

A lógica original de John L. Monteith (1972) sugeriu que o NPP de plantas de safra anual bem irrigadas e fertilizadas estava linearmente relacionado à quantidade de energia solar que as plantas absorveram ao longo de uma estação de cultivo. Essa lógica combinava a restrição meteorológica da luz solar disponível que atinge um local com a restrição ecológica da quantidade de área foliar que absorve a energia solar, evitando muitas complexidades da micrometeorologia do dossel e da teoria do balanço de carbono. As medidas de radiação fotossinteticamente ativa absorvida (APAR) integram a variabilidade geográfica e sazonal da duração do dia e da radiação incidente potencial com a cobertura de nuvens diária e atenuação de aerossol da luz solar. Além disso, o APAR quantifica implicitamente a quantidade de dossel frondoso que é exibida para absorver a radiação (ou seja, LAI). Uma eficiência de conversão, ϵ, traduz APAR (em unidades de energia) para o crescimento final do tecido, ou NPP (em biomassa). GPP é o total diário inicial de fotossíntese e fotossíntese líquida diária (PSNinternet) subtrai a respiração de folhas e raízes finas em um dia de 24 horas. NPP é a soma anual de PSN líquido diário menos o custo de crescimento e manutenção de células vivas em tecido lenhoso permanente.

Variabilidade biofísica de ϵ

A eficiência de conversão PAR, ϵ, varia amplamente com os diferentes tipos de vegetação (Field et al. 1995, Prince e Goward 1995, Turner et al. 2003a). Existem duas fontes principais desta variabilidade. Primeiro, com qualquer vegetação, alguma fotossíntese é imediatamente usada para manutenção da respiração. Para as plantas de cultivo anual da teoria original de Monteith (1972), esses custos de respiração eram mínimos, então ϵ era tipicamente em torno de 2 g de carbono por megajoule. Os custos respiratórios, entretanto, aumentam com o tamanho das plantas perenes. Hunt (1994) descobriu que os valores de ϵ publicados para a vegetação lenhosa eram muito mais baixos, de cerca de 0,2 a 1,5 g de carbono por megajoule, e hipotetizou que este era o resultado da respiração de 6% a 27% das células vivas no alburno da floresta lenhosa caules (Waring and Running 1998).

A segunda fonte de variabilidade em ϵ é atribuída a condições climáticas subótimas. Para extrapolar a teoria original de Monteith, projetada para plantações bem regadas apenas durante a estação de crescimento, para plantas perenes que vivem o ano todo, certas restrições climáticas severas devem ser reconhecidas. As plantas perenes, como as coníferas, absorvem PAR durante todo o período de não crescimento, mas as temperaturas de sub-congelamento interrompem a fotossíntese, porque os estômatos das folhas são forçados a fechar (Waring e Running 1998). Como uma generalização global, o algoritmo trunca o GPP nos dias em que a temperatura mínima está abaixo de -8 graus Celsius (° C). Os déficits de alta pressão de vapor, ou VPDs (& gt 2000 pascals), também mostraram induzir o fechamento estomático em muitas espécies. Esse nível de déficit hídrico atmosférico diário é comumente alcançado nas regiões semi-áridas do mundo durante grande parte da estação de cultivo. Nosso algoritmo imita esse controle fisiológico do estresse hídrico, limitando progressivamente o GPP diário, reduzindo ϵ quando altos VPDs são calculados a partir da meteorologia de superfície. Também presumimos que as restrições de nutrientes no crescimento da vegetação sejam quantificadas limitando a área foliar, em vez de tentar calcular uma restrição por meio de ϵ. Esta suposição não é totalmente precisa, já que variações de nitrogênio foliar e capacidade fotossintética ocorrem em todos os tipos de vegetação (Schulze et al. 1994). As refletâncias espectrais são um tanto sensíveis à química da folha, então o FPAR e o LAI derivados do MODIS podem representar algumas diferenças no conteúdo de nitrogênio da folha, mas de uma forma indeterminada.

Para quantificar esses intervalos de ϵ induzidos pelo bioma e pelo clima, simulamos o NPP global com antecedência com um modelo de ecossistema complexo, Biome-BGC (ciclos biogeoquímicos do bioma) e calculamos o ϵ, ou eficiência de conversão, de APAR para NPP final. A tabela de consulta de parâmetros de bioma resultante, ou BPLUT, contém parâmetros para limites de temperatura e VPD, bem como área foliar específica e coeficientes de respiração para vegetação representativa em cada tipo de bioma (Running et al. 2000, White et al. 2000). Apenas tipos de biomas muito gerais são definidos, como floresta perene com folhagem agulhada, floresta caducifólia, matagal, savana, pastagem e área cultivada. O BPLUT também define as diferenças do bioma no armazenamento de carbono e nas taxas de rotatividade.

Meteorologia de superfície global

O NASA Data Assimilation Office (DAO) coleta dados de todas as observações meteorológicas de superfície disponíveis globalmente a cada 3 horas. O DAO então interpola e agrupa esses dados pontuais, executa um modelo climático global em uma sequência de tempo curta e produz uma estimativa das condições climáticas para o mundo, a 10 metros acima da superfície da terra (aproximando as condições de altura do dossel) e com uma resolução de 1,25 ° por 1 °. A partir desses dados, o algoritmo MODIS NPP recupera quatro medições: (1) temperatura média diária de 24 horas (° C), (2) temperatura mínima diária de 24 horas (° C), (3) pressão de vapor real (derivada de DAO umidade específica, em pascal), e (d) radiação solar de onda curta incidente (megajoules por metro quadrado por intervalo de tempo de 3 horas). O GPP é então calculado diariamente para cada pixel de 1 quilômetro quadrado (km) com esses dados meteorológicos.

Disponibilidade e recuperação de dados NPP globais

A cada dia, um sistema de dados conhecido como EOSDIS (Sistema de Informação de Dados do Sistema de Observação da Terra) calcula refletâncias calibradas e corrigidas pela atmosfera de cada canal espectral do sensor MODIS para cada pixel livre de nuvem. Para fazer o cálculo de GPP diário para cada pixel terrestre global, três outras variáveis ​​devem ser recuperadas primeiro: (1) o tipo de bioma, que é recalculado anualmente (2) o FPAR, que pode mudar semanalmente durante o crescimento rápido da vegetação e senescência e (3) ) as condições climáticas de superfície diárias, que mudam diurnamente.

O GPP global final é calculado diariamente e somado a cada 8 dias para 109.782.756 km 2 de área de terra com vegetação com resolução espacial de 1 km. O arquivo para produzir esse conjunto de dados global tem 2,1 gigabytes no formato de dados EOS padrão, mas pode ser reduzido substancialmente convertendo-o em diferentes resoluções e projeções. A política atual da NASA é que os conjuntos de dados globais de EOS, como aqueles para GPP e NPP, estejam disponíveis para a comunidade científica internacional por não mais do que o custo de reprodução. O conjunto de dados NPP é arquivado e distribuído de um data center autorizado pela NASA dentro de 2 a 3 dias do final de cada período computacional de 8 dias (Justice et al. 2002). Detalhes completos da disponibilidade de dados EOS GPP e NPP, e dos algoritmos e processamento associados aos dados, podem ser encontrados em www.ntsg.umt.edu/.

Controles e tendências históricas do NPP global

A Figura 1 dá uma ideia dos controles climáticos e do alcance da NPP anual global, distribuída desde a tundra ártica até as florestas tropicais. A água é o fator que limita mais fortemente o NPP em 40% da superfície terrestre, incluindo regiões com saldos hídricos negativos tão baixos quanto -3.000 mm por ano (figura 2). A temperatura é o fator limitante mais forte em 33% da superfície terrestre, com variações anuais de temperatura de −20 ° C na tundra ártica a 30 ° C nos desertos. A radiação solar incidente é o principal fator limitante em 27% das áreas vegetais globais, principalmente em regiões tropicais úmidas, onde as temperaturas e a disponibilidade de água são geralmente adequadas (Nemani et al. 2003). Embora seja fácil imaginar áreas boreais sendo limitadas pela temperatura e desertos sendo limitados pela água, restrições parciais limitam o NPP das regiões temperadas de uma forma complexa em diferentes épocas da estação de crescimento. Uma floresta temperada de latitude média pode ser limitada pela radiação e temperatura no inverno, pela temperatura na primavera e pela água no verão.

Aplicando o algoritmo MODIS NPP aos dados de satélite AVHRR, Nemani e colegas (2003) avaliaram as tendências recentes no NPP global de 1982 a 1999. O resultado um tanto surpreendente é que o NPP global global aumentou 6,2% durante este período, com 25% do NPP global vegetado área apresentando aumentos significativos e apenas 7% apresentando tendências decrescentes. O complexo padrão geográfico dessas tendências (figura 3) ilustra que a bacia amazônica foi responsável por 42% do aumento do NPP global. Essas tendências em NPP são uma resposta biosférica às mudanças recentes no clima global, incluindo temperaturas mais altas, estações de cultivo temperadas mais longas, mais chuvas em algumas áreas anteriormente limitadas pela água e aumento da radiação (resultado da redução da nebulosidade) em regiões como a Amazônia bacia. Outras análises do registro do satélite AVHRR NDVI de 1982 a 1999 para a América do Norte também mostraram aumentos no NPP em certas regiões (Hicke et al. 2002, Nemani et al. 2002). O Alasca e o noroeste do Canadá mostraram uma tendência de temperaturas mais altas na primavera e temporadas de cultivo mais longas. A região agrícola do meio-oeste e as florestas da Nova Inglaterra mostraram maior NPP de verão correlacionada com o aumento da precipitação e as florestas do sudeste mostraram estações de crescimento mais longas no outono, otimizadas pela substituição de madeiras decíduos por perenifólias Pinheiros.

Nemani e colegas (2003) compararam a variabilidade interanual da NPP anual calculada por satélite com séries temporais de CO atmosférico2 anomalias. Embora possamos esperar que aumentos no NPP diminuam o CO atmosférico2 ao aumentar a captação fotossintética, NPP não inclui o CO2 liberado pela respiração heterotrófica. A anomalia NPP de 1982 a 1999 foi inversamente correlacionada ao CO atmosférico2 anomalia, com um r de 0,70 (figura 4). A atmosfera mistura CO2 origina e afunda com dinâmica de tempo um pouco mais curta do que o MODIS GPP de 8 dias, mas integra uma área espacial muito maior do que um pixel de 1 km, tornando as interpretações dessas correlações difíceis.

Validação do MODIS GPP diário e NPP anual

A validação de um novo conjunto de dados global é assustadora, já que o teste ideal incluiria a medição diária de GPP e NPP anual em uma ampla gama de tipos de biomas e climas. Um algoritmo que é bem-sucedido em uma floresta boreal de folhas agulhas pode ser inadequado em uma savana tropical verde-chuva. Consequentemente, uma gama global de sites de validação é necessária (Morisette et al. 2002). Mais fundamentalmente, cada medida disponível para validar GPP e NPP representa uma escala espacial diferente e apresenta limitações diferentes (Running et al. 1999). Três tipos de dados parecem úteis para validar dados globais de GPP e NPP: medições diretas de biomassa, medições de fluxo de torre e medições de CO atmosférico2 concentração. No entanto, cada tipo de dado é limitado em sua precisão ou escopo. As medidas diretas de biomassa de NPP geralmente são apenas anuais, e a área de amostra é geralmente inferior a 1 ha. As medições do fluxo da torre são contínuas no tempo e mostram uma “pegada” perto do tamanho do pixel de 1 km do MODIS, mas as torres de fluxo medem diretamente apenas a troca líquida do ecossistema (NEE), então NPP e GPP devem ser derivados dos princípios de balanço de carbono. Medições de CO atmosférico2 concentração integra uma grande área de terra um tanto indefinida e inclui CO antropogênico2 emissões, mas são coletadas em um processo de amostragem instantânea que se repete apenas uma vez por mês. Resumindo, nenhuma medida pode corresponder aos detalhes que o MODIS GPP e NPP representam em termos de tempo, espaço e atributos do ecossistema. Devemos, portanto, empregar um conjunto de estimativas múltiplas para definir valores realistas para o GPP diário e o NPP anual no tempo e no espaço.

Ecologistas mediram o NPP anual por meio de amostragem direta do incremento de crescimento de biomassa por décadas. Recentemente, esforços intensivos foram feitos para compilar todas as estimativas publicadas com credibilidade de NPP terrestre (Clark et al 2001, Scurlock e Olson 2002, Zheng et al. 2003). Scurlock e Olson (2002) descobriram que o intervalo conhecido de NPP para biomas temporais e boreais é de 20 a 1160 g de carbono por metro quadrado por ano. Clark e colegas (2001) estimaram que o NPP para florestas tropicais variou de 170 a 2170 g de carbono por metro quadrado por ano. Esta faixa de duas ordens de magnitude na NPP medida em campo reflete os grandes gradientes climáticos globais na temperatura e na disponibilidade de água que restringem a NPP (figura 2). A variabilidade interanual em NPP também reflete essas fortes restrições climáticas. Knapp e Smith (2001) encontraram uma gama de NPP acima do solo de 116 a 744 g de carbono por metro quadrado por ano em 11 locais US LTER (Long Term Ecological Research), variando de tundra ártica a pastagens e florestas decíduas. Além disso, ao avaliar uma década ou mais de NPP anual desses locais, eles descobriram que a variabilidade interanual de 20% a 30% era comum, pois a vegetação respondia à variação normal de ano para ano na precipitação e temperatura. Estimamos um NPP anual global para 2001 de 57,7 petagramas (Pg) de carbono, uma média de 509 g de carbono por metro quadrado e um NPP para 2002 de 55,5 Pg de carbono, ou 489 g de carbono por metro quadrado (figura 5).

Para um teste mais refinado, verificamos o alcance e a distribuição de NPP produzido para diferentes tipos de bioma em 2002 (figura 6). O intervalo do MODIS NPP para florestas perenes com folhas agulhadas foi de 150 a 900 g de carbono, com uma média de 451 g de carbono por metro quadrado por ano, perto da média de 432 g compilada a partir de dados de campo por Zheng e colegas (2003). Zheng e colegas encontraram um NPP médio para florestas decíduas temperadas de folha larga de 635 g de carbono, em comparação com a média de 492 g de nosso conjunto de dados MODIS. As estimativas do MODIS para a NPP tropical de folha perene foram em média 1218 g de carbono por metro quadrado, com um intervalo de 400 a 1.800 g. Em medições de campo de NPP para florestas tropicais, Clark e colegas (2001) estimaram um NPP variando de 170 a 2170 g de carbono, usando medições extensas de 39 locais. Grassland NPP variou de 70 a 410 g de carbono, com uma média de 203 g, no conjunto de dados de Zheng e colegas (2003). A NPP de pastagem MODIS, por comparação, apresentou uma média de 254 g de carbono e um máximo de 750 g. Essas comparações iniciais indicam que os cálculos MODIS de NPP estão dentro dos intervalos de dados de campo existentes.

Começando no início de 1990, os cientistas organizados pelo Programa Internacional da Geosfera-Biosfera planejaram uma rede internacional de estações de fluxo de covariância parasita que medissem continuamente o CO2, água e troca de energia de ecossistemas representativos (Baldocchi et al. 2001). Esta rede, agora chamada de FLUXNET, inclui mais de 200 sites de torres abrangendo todos os continentes e tipos de biomas e fornecendo medidas sazonais precisas de absorção de carbono pela vegetação e CO terrestre local2 saldos (Falge et al. 2002). Para testar o GPP MODIS de 8 dias, fornecemos pesquisadores da rede AmeriFlux (http://public.ornl.gov/ameriflux/) com estimativas de GPP para comparar com dados meteorológicos baseados em torres de fluxo e estimativas de GPP para 2001. A cada 8 dias, uma janela do GPP diário do MODIS (7 por 7 pixels) é recuperada na localização exata dessas torres, e fazemos uma comparação direta entre o MODIS GPP e as medições da torre de vegetação GPP (figura 7). Este protocolo está sendo expandido para todos os sites FLUXNET globais em 2004 (ver http://daacl.esd.ornl.gov/FLUXNET/).

As entradas para o algoritmo incluíram estimativas de LAI e FPAR do MODIS e a versão mais recente do conjunto de dados meteorológicos globais DAO. Os resultados indicam que o algoritmo MODIS captura a sazonalidade do GPP diário do local muito bem em uma ampla gama de climas (figura 7). Desde os primeiros estudos com NDVI, ficou evidente que esses dados de satélite se saem bem em quantificar a duração da estação de crescimento, estimada como o número de dias por ano em que a área de folha verde é exibida (Running e Nemani 1988, Myneni et al. 1997).

O algoritmo MODIS parece subestimar a explosão inicial do GPP na primavera, mas também superestima consistentemente o GPP no meio do verão, devido às restrições de seca insuficientes para alguns dos biomas estudados. Para estimar os efeitos dos dados meteorológicos globais nos resultados do algoritmo, os dados da torre foram então substituídos pelos dados meteorológicos globais DAO, e o algoritmo MODIS GPP foi recalculado. Nossa análise indica que grande parte dessa superestimativa do GPP diário é resultado da discrepância entre os dados meteorológicos globais e de torre criados por sua disparidade espacial. Os dados meteorológicos globais são fornecidos com uma resolução de 1 ° por 1,25 °, enquanto os dados meteorológicos da torre representam uma área muito menor (aproximadamente 1 a 5 km 2). A principal diferença entre os dois conjuntos de dados é encontrada nos valores VPD. O VPD da meteorologia global é consistentemente menor do que o VPD da torre por causa da média da área, resultando em estimativas cada vez mais errôneas de GPP à medida que o local seca (figura 7). O uso de meteorologia de torre com o algoritmo MODIS GPP geralmente melhora as comparações de GPP com os resultados da torre, indicando que a lógica usada no algoritmo MODIS é válida em todos os tipos de bioma.

Erros adicionais se propagam a partir do conjunto de dados MODIS LAI / FPAR, no qual a contaminação da nuvem é frequentemente um problema, levando a estimativas erroneamente baixas de LAI e produzindo ruído de dados dentro do GPP médio de 8 dias. Este problema de contaminação de nuvens ocorre com mais freqüência em regiões boreais e tropicais, mas também é evidente periodicamente nos Estados Unidos. As estimativas de GPP do Bioma-BGC que incorporam um cálculo mecanístico completo do balanço de carbono estão sendo usadas para explorar outras razões para as diferenças entre as estimativas da torre e do MODIS de GPP diário (Thornton et al. 2002, Turner et al 2003b).

Os dados de satélite são frequentemente combinados com a inversão do CO atmosférico2 dados para fornecer uma restrição na modelagem global do CO2 equilíbrio (Randerson et al. 1997). Usando essa técnica, Schaefer e colegas (2002) concluíram que 44% da variabilidade interanual global em NEE resultou de padrões de precipitação, 23% de LAI, 16% de temperatura e 12% de carbono do solo. Seu estudo de 1983 a 1993 foi limitado pelo uso de dados NDVI mensais em 1 ° por 1 ° de resolução, enquanto estudos futuros poderão usar dados MODIS em GPP distribuídos a cada 8 dias em resolução de 1 km.

Aplicações científicas de MODIS GPP e NPP

Uma medida continuamente computada e abertamente disseminada do total diário de GPP e NPP anual para a superfície terrestre da Terra nunca existiu antes. Conforme resumido nas seções anteriores, o desenvolvimento da teoria, algoritmos, fluxos de dados e validação de uma medida regular de GPP e NPP tem sido um tópico de pesquisa ativo nas últimas duas décadas. Embora o refinamento desse monitoramento espacialmente contínuo da biosfera continue por muitos anos, sugerimos que esses conjuntos de dados GPP e NPP estão agora suficientemente maduros para serem usados ​​em uma ampla variedade de maneiras, onde quer que medidas regulares e espacialmente referenciadas da atividade da vegetação sejam desejadas . Esta seção sugere uma variedade de aplicações para ciência, política e gestão de terras nas quais esta medida regular de GPP e NPP deve ser valiosa.

A demanda original por dados de superfície terrestre em escala global foi criada pelo clima global e modelos de previsão do tempo, e essa demanda permanece até hoje (Sellers et al. 1986). Os modelos climáticos globais futuros exigirão uma definição muito mais detalhada da cobertura vegetal e da fisiologia para atingir a meta de modelos de sistemas terrestres abrangentes (Schimel 1999, Bonan et al. 2002). Novos modelos, como o modelo de clima da comunidade no National Center for Atmospheric Research, agora usam dados MODIS GPP e NPP para construir algoritmos que computam mudanças sazonais na fenologia da vegetação, área foliar, comprimento de rugosidade, partição de energia e CO2 relações fonte-sumidouro. Outros gases de efeito estufa também são importantes como feedbacks da superfície da terra para a atmosfera para a modelagem climática global. Acredita-se que os hidrocarbonetos metano e não metano (NMHCs) produzam de 20% a 30% da atual forçante de gases de efeito estufa na atmosfera (Houghton et al. 2001). As emissões globais de metano e NMHC podem ser calculadas como uma fração do NPP global com base no tipo e na temperatura do bioma, fornecendo distribuição espacial razoável e atividade sazonal (Potter et al. 2001).

Como o NPP é um componente essencial do ciclo do carbono, virtualmente qualquer questão científica envolvendo o suporte biosférico da humanidade começa avaliando o NPP. As questões mais fundamentais da degradação ambiental - desertificação, desmatamento e os impactos da poluição e das mudanças climáticas - são freqüentemente abordadas pela avaliação das mudanças na NPP. Compreender as diferenças no NPP entre diferentes biomas em diferentes regimes bioclimáticos é fundamental para definir uma linha de base da função biosférica saudável para medir a degradação futura. O protocolo de Kyoto sobre gases de efeito estufa se concentra nas fontes e sumidouros de CO2 que começam com o NPP de sistemas terrestres. Porque NPP tem variabilidade interanual natural de 20% a 30%, o monitoramento regular pode fornecer as estimativas mais defensáveis ​​de CO2 Saldo.

Perturbações naturais como incêndios florestais também mudam o NPP em uma área total de 1 a 8 milhões de km 2 por ano, uma estimativa feita com muito pouca confiança. As conversões humanas da vegetação também mudam o NPP em milhões de quilômetros quadrados a cada ano. As taxas de desmatamento são melhor quantificadas por métodos de detecção de mudanças na cobertura da terra que registram automaticamente mudanças abruptas na refletância da vegetação, significando uma perturbação severa como o desmatamento (Zhan et al. 2002). A recuperação de um local de uma perturbação, entretanto, raramente é seguida com tanto cuidado, e a medição de tal recuperação pode ser melhor realizada com os dados MODIS NPP.

A biodiversidade é comumente descrita como uma medida da saúde do ecossistema, mas em uma escala global não é quantificável. Sala e colegas (2000) definiram cinco fatores principais para a mudança na biodiversidade global no próximo século: uso da terra, clima, deposição de nitrogênio, troca biótica e CO atmosférico2 aumentar. Embora o NPP global não possa contar as espécies, ele integra a resposta biosférica de todos os cinco fatores primários. Consequentemente, a biodiversidade tem sido relacionada de várias maneiras à NPP. No entanto, diferentes biomas, regimes bioclimáticos, histórias de distúrbios e outros fatores impedem uma avaliação direta da relação entre NPP e biodiversidade. Waring e colegas (2002) sugeriram recentemente que a biodiversidade pode ser mais elevada em locais com níveis intermediários de NPP. Locais com alto NPP freqüentemente são dominados por relativamente poucas espécies de crescimento rápido, enquanto locais com baixo NPP têm recursos insuficientes para suportar uma variedade de espécies. Waring e colegas descobriram que a proporção da fotossíntese da primavera para o verão melhor quantificava a produtividade intermediária. Essa proporção foi facilmente calculada para todo o estado de Oregon a partir de dados AVHRR NDVI e agora pode ser calculada diretamente do fluxo de dados GPP de 8 dias do MODIS (figura 8).

As estimativas de NPP são freqüentemente usadas como o ponto de partida de análises socioeconômicas de utilização de biomassa. Por exemplo, Haberl e Geissler (2000) usaram dados de satélite para produzir um mapa georreferenciado de NPP para a Áustria. Eles descobriram que 50% do NPP da Áustria estava sendo apropriado por humanos para alimentos e produtos de fibra (incluindo resíduos florestais e de colheita). Além disso, Haberl e Geissler estimaram a partir de uma lógica de utilização em cascata que os resíduos de biomassa não utilizados poderiam atender 6% da demanda de energia comercial da Áustria se fossem totalmente utilizados.

A NPP terrestre é regularmente identificada como uma variável chave para várias atividades de monitoramento ecológico (Niemeijer 2002). O Índice de Sustentabilidade Ambiental (www.ciesin.columbia.edu/indicators/ESI/) do Fórum Econômico Mundial, o Heinz Center's Estado dos ecossistemas da nação relatório (www.heinzctr.org/ecosystems/), e o relatório do National Research Council Indicadores Ecológicos para a Nação (www.nap.edu/books/0309068452/html/) todos identificam NPP como uma variável de monitoramento primária. O maior interesse desses índices e relatórios é quantificar as tendências dos indicadores ecológicos, como NPP, e soar um alarme precoce se uma degradação contínua for detectada em qualquer parte do país ou do mundo. Alcançar o objetivo geral de desenvolvimento sustentável global exigirá medições específicas da estabilidade dos atributos-chave da biosfera (Kates et al. 2001), e a documentação da degradação clara em um ecossistema deve desencadear mudanças nas políticas de gestão da terra.

Aplicativos de planejamento e gerenciamento de paisagem regional

Os possíveis usos dos dados MODIS sobre GPP e NPP variam desde o planejamento estratégico regional, como quantificar metas de colheita decadais para grandes áreas de floresta, até decisões mais imediatas, como quando mover animais em pastagens entre grandes áreas de pastagem (Hunt et al. 2003 ) O acesso imediato aos dados não é tão importante para o planejamento estratégico quanto para a tomada de decisões táticas. O planejamento estratégico pode usar tendências decadais na NPP anual como uma medida de padrões regionais e possível degradação da capacidade produtiva. A desertificação da África Subsaariana, por exemplo, foi considerada por muito tempo como sendo causada principalmente pelo sobrepastoreio, e uma ajuda internacional substancial foi direcionada para a melhoria das práticas de manejo da terra. Somente depois que os registros de precipitação foram correlacionados com a análise baseada em satélite da variabilidade interanual em NDVI em uma escala regional, concluiu-se que a maior parte da degradação aparente era resultado de tendências climáticas decadais (Nicholson e Tucker 1998).

A degradação decadal de bacias hidrográficas, incluindo erosão e sedimentação, também é um sério problema de gestão da terra. A erosão e sedimentação local das margens do rio são facilmente visíveis e documentadas no solo, mas a degradação da vegetação em escala regional, como toda a bacia do rio Colorado ou a bacia do Rio Grande, só pode ser quantificada por repetidas medições em grande escala, como como as fornecidas por sensoriamento remoto. A água doce disponível está se tornando possivelmente o recurso natural mais escasso, portanto, monitorar e prever o escoamento hidrológico terá um valor socioeconômico crescente (Jackson et al. 2001). A evapotranspiração pela vegetação consome em média 70% da precipitação que cai e, portanto, o cálculo do escoamento dinâmico requer uma análise precisa do crescimento da vegetação.

A tomada de decisões táticas sobre o manejo da terra pode se beneficiar do acesso imediato aos dados MODIS mais recentes. Os gestores de terras públicas devem reavaliar os horários de pastejo conforme o clima sazonal muda as condições de forrageamento. Definir datas de calendário fixas em horários de pastejo é inadequado porque a variabilidade climática interanual pode fazer com que o desenvolvimento da vegetação varie amplamente e as secas reduzem a capacidade de pastejo. Reeves (2004) estabeleceu a relação entre as estimativas do MODIS GPP e as condições regionais da vegetação durante as safras de 2001 e 2002. Em seu estudo, a vegetação herbácea foi cortada em 2.200 parcelas em Little Missouri National Grasslands, no oeste de Dakota do Norte. Essas observações de campo foram dimensionadas espacialmente para a zona de influência meteorológica local estabelecida pela criação de polígonos de Thiesson em torno de estações meteorológicas dentro da área de estudo. As observações de campo se comparam favoravelmente com as estimativas GPP do MODIS, especialmente durante o pico de verdura e de IAF de grama (figura 9a).

Os dados sobre NPP coletados pelo MODIS têm usos estratégicos e táticos para a agricultura e economia agrícola. Os comerciantes de commodities têm claro interesse em acompanhar como as safras estão crescendo em áreas concorrentes em todo o mundo. O preço global do trigo flutua em resposta às informações sobre as condições atuais da safra e os rendimentos esperados nos principais países exportadores, como Canadá, Argentina e Austrália. Até mesmo decisões logísticas avançadas, como requisitos para aluguel de vagões ferroviários para transportar safras até os mercados, podem se beneficiar de avaliações aprimoradas em tempo real do desenvolvimento da safra. Reeves (2004) demonstrou que a combinação de estimativas de GPP MODIS de 8 dias com um algoritmo simplificado para a produção de trigo foi uma ferramenta eficaz e oportuna para estimar a produção de trigo na primavera em nível estadual e municipal em Montana, o terceiro maior estado produtor de trigo nos Estados Unidos. Estados. Nesse estudo, as estimativas de GPP foram integradas ao longo de uma estação de crescimento definida de 15 de abril a 4 de agosto de 2001 e convertidas em rendimento de trigo usando um índice de colheita simples (figura 9b).

O seguro agrícola é um setor de US $ 3 bilhões por ano nos Estados Unidos. As seguradoras precisam de um meio objetivo de avaliar se uma área atinge algum limite de danos à lavoura por granizo ou de desenvolvimento retardado devido à seca. O GPP de 8 dias do MODIS pode fornecer um meio de chegar a decisões sobre quais fazendas se qualificam para pagamentos de seguro ou alívio de desastres do governo federal. Neste estágio, entretanto, os dados do MODIS NPP devem ser considerados apenas um índice geral de desenvolvimento da cultura. Até que modelos mais detalhados estejam prontos, começando com MODIS GPP e adicionando cálculos de espécies, e mesmo de sequências de desenvolvimento específicas de cultivares, não teremos a precisão desejada para culturas e áreas específicas.

O incêndio florestal se tornou o perigo florestal mais caro dos Estados Unidos, com os custos anuais de supressão de incêndios excedendo US $ 1 bilhão nos últimos anos. Modelos físicos sofisticados de intensidade e comportamento do fogo agora existem para auxiliar no gerenciamento, mas esses modelos requerem bancos de dados georreferenciados de combustíveis silvestres, a biomassa morta e viva que propaga a propagação do fogo (Keane et al. 2001). O desenvolvimento sazonal e a senescência das gramíneas e plantas herbáceas que fornecem ignição inicial para o fogo e promovem a sua propagação estão sendo derivados do MODIS 8-day GPP. A recuperação pós-incêndio da vegetação em áreas queimadas também pode ser medida com dados MODIS NPP.

Para que os dados de satélite tenham valor para o gerenciamento do solo, a resolução deve ser suficiente para resolver a propriedade principal e os limites ecotonais. Uma versão de 0,25 km do fluxo de dados MODIS GPP e NPP, usando meteorologia de superfície diária de 1 km, está agora sendo desenvolvida para os Estados Unidos continentais para fornecer um GPP e NPP de alta resolução para gerenciamento de terras. Esses produtos são projetados para a tomada de decisões táticas e, portanto, estarão disponíveis apenas 2 a 3 dias após o final de cada período de composição MODIS de 8 dias (figura 10). O conjunto de dados de 0,25 km resolve detalhes da produtividade da vegetação resultante da topografia da montanha, limites de propriedade e gradientes de microclima. Em todos esses exemplos, os dados MODIS sozinhos são insuficientes para a tomada de decisão, mas a combinação de cobertura espacial e monitoramento temporal contínuo consistente fornece novos insights valiosos sobre a dinâmica da vegetação nas paisagens.

Disponibilidade futura de MODIS GPP e NPP

No futuro, o mapeamento semanal de GPP terrestre e NPP anual deve ser tão rotineiro quanto os dados meteorológicos que são apresentados hoje. Como mapas meteorológicos, mapas de GPP e NPP podem até ser exibidos ocasionalmente no noticiário noturno quando condições anormais são descobertas. Para tornar esses dados mais fáceis de serem interpretados por não-cientistas, apresentamos o GPP diário e o NPP anual como anomalias (desvios do normal) dos dados históricos em nosso banco de dados GPP / NPP de 1982–2003. Calculamos o GPP médio de 21 anos para cada pixel de cada mês e comparamos o GPP calculado mais recente com esta média de longo prazo (figura 11). Esta representação do GPP, mostrando áreas de atividade recente acima ou abaixo do normal, é facilmente interpretada e imita a maneira como o público vê as informações meteorológicas no noticiário noturno.

Um objetivo da pesquisa atual do MODIS é usar o GPP de 8 dias para definir as condições de inicialização para uma previsão ecológica do GPP futuro. Agora temos protótipos deste tipo de previsão biosférica em um sistema de observação e previsão terrestre (www.ntsg.umt.edu/tops/) Entre outros usos possíveis, esta previsão pode fornecer uma ferramenta para o controle de doenças. A síndrome pulmonar do hantavírus é propagada por camundongos infectados cujos ciclos populacionais estão altamente correlacionados com a produtividade da vegetação do deserto. O monitoramento por satélite da mudança na duração das estações de cultivo da vegetação e a previsão do tempo sazonal da produtividade primária podem fornecer aos oficiais de saúde um sistema de alerta precoce para surtos de doenças e colonização em novas áreas (Glass et al. 2000).

O National Polar Orbiting Environmental Satellite System (NPOESS) fornece um plano de longo alcance para a herança futura dos sensores AVHRR e MODIS (Townshend and Justice 2002). O NPOESS está planejado para a primeira implantação em 2009, após a retirada planejada dos sensores AVHRR atuais e dos dois sensores MODIS atualmente em órbita. O NPOESS continuará a produzir o fluxo de dados iniciado pelo MODIS para GPP e NPP. Nesse ponto, esperamos que esses dados GPP semanais e NPP anuais sejam uma parte rotineira da gestão da terra, análise de política ambiental, economia agrícola e monitoramento das mudanças biosféricas. Embora estejamos otimistas sobre a qualidade geral e a confiabilidade desses dados, eles não atendem a todas as necessidades e expectativas de cientistas, administradores, formuladores de políticas e do público. Esses produtos de dados derivados de satélite, no entanto, são únicos porque fornecem cobertura global e continuidade semanal de uma medida chave da atividade do ecossistema terrestre.

A Empresa de Ciência da Terra da Administração Nacional de Aeronáutica e Espaço (NASA) financiou nossa pesquisa MODIS (Espectrorradiômetro de imagem de resolução moderada) desde 1984 com vários prêmios, particularmente o contrato MODIS NAS5-31368. S. W. R. reconhece uma bolsa McMaster pelo apoio na Divisão de Terras e Águas da CSIRO (Organização de Pesquisa Científica e Industrial da Commonwealth) na Austrália durante a redação deste artigo.Agradecemos também à equipe de processamento MODIS, do Goddard Space Flight Center da NASA, que opera o sistema de dados do EOS (Earth Observing System). Andrew Neuschwander, do Grupo de Simulação Numérica Terradinâmica da Universidade de Montana, forneceu imagens coloridas.