Land Surface Temperature and Leaf Area Index Forward and Backward Linkages for Summer Time Period in Republic of Belarus

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

On the basis of Earth remote sensing data for 2000–2020 quantitative estimates of the influence of vegetation cover degradation on the summer warming in Belarus were obtained. The average leaf area index of Belarus for this period increased by 3.3%, mainly due to forest areas the leaf index of which increased by about 8%. The growth of the leaf area index slowed down the summer warming of forest lands in the north (above 54° N) by about half and by more than a quarter in the south of Belarus. At the same time, the leaf area index of croplands decreased by about 5%, which caused their additional warming and amplified their land surface temperature daily cycle for summer time period. Statistically significant signs of bioclimatic land degradation have been found on the territory of Belarus with a total area of about 400 thousand hectares, which are enhanced by high values of positive feedback between temperature, vegetation cover and soil moisture. About of 58% of the degrading lands are agricultural lands located mainly in the southern part of the country. On these lands, summer temperature grows 2 times faster than the average for Belarus, and their leaf index decreases at a rate of about 2% per year, which indicates the insufficiency of agriculture climate mitigation in certain regions of Belarus.

作者简介

S. Lysenko

Institute of Nature Management of the National Academy of Science of Belarus

编辑信件的主要联系方式.
Email: lysenko.nature@gmail.com
Republic of Belarus, Minsk

参考

  1. Воронков Н.А. Роль лесов в охране вод. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. 286 с.
  2. Горный В.И., Крицук С.Г., Латыпов И.Ш., Манвелова А.Б., Тронин А.А. Спутниковое картирование риска перегрева городского воздуха (на примере г. Хельсинки, Финляндия) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 3. С. 23–34. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2022-19-3-23-34
  3. Золотокрылин А.Н. Климатическое опустынивание / отв. ред. А.Н. Кренке. М.: Наука, 2003. 246 с.
  4. Логинов В.Ф. Глобальные и региональные изменения климата: причины и следствия. Минск: ТетраСистемс, 2008. 496 с.
  5. Логинов В.Ф., Лысенко С.А., Мельник В.И. Изменение климата Беларуси: причины, последствия, возможности регулирования, 2-е изд. Минск: УП “Энциклопедикс”, 2020. 264 с.
  6. Логинов В.Ф., Лысенко С.А., Хомич В.С., Семенченко В.П., Кулак А.В., Степанович И.М. Признаки аридизации климата и их экосистемные проявления на территории Беларуси // Известия РАН. Серия географическая. 2021. Т. 85. № 4. С. 515–527. https://doi.org/10.31857/S2587556621040063
  7. Лысенко С.А. Климатообусловленные изменения биопродуктивности наземных экосистем Беларуси // Исслед. Земли из космоса. 2019. № 6. С. 77–88. https://doi.org/10.31857/S0205-96142019677-88
  8. Лысенко С.А., Логинов В.Ф., Буяков И.В. Влияние крупномасштабных мод общей изменчивости атмосферы и океана в Атлантико-Европейском регионе на климат Беларуси // Докл. Нац. акад. наук Беларуси. 2020. Т. 64. № 5. С. 609–616. https://doi.org/10.29235/1561-8323-2020-64-5-609-616
  9. Лысенко С.А., Логинов В.Ф., Зайко П.О. Влияние изменений климата на биопродуктивность наземных экосистем в Белорусско-Украинском Полесье // Метеорология и гидрология. 2022. Т. 47. № 1. С. 59–71. https://doi.org/10.3103/S1068373922010058
  10. Молчанов А.А. Гидрологическая роль леса. М.: АН СССР, 1960. 487 с.
  11. Национальный доклад “Глобальный климат и почвенный покров России: опустынивание и деградация земель, институциональные, инфраструктурные, технологические меры адаптации (сельское и лесное хозяйство)” Том 2. / Под ред. Р.С.-Х. Эдельгериева. М.: ООО “Издательство МБА”, 2019. 476 с.
  12. Рахманов В.В. Гидроклиматическая роль лесов. М.: Лесная промышленность, 1984. 240 с.
  13. Шинкаренко С.С., Кошелева О.Ю., Гордиенко О.А., Дубачева А.А., Омаров Р.С. Анализ влияния запечатанности почвенного покрова и озеленения на поле температур Волгоградской агломерации по данным MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 5. С. 125–141. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-5-125-141
  14. Шинкаренко С.С., Кошелева О.Ю., Гордиенко О.А., Дубачева А.А., Омаров Р.С. Cвязь сезонной динамики температуры поверхности и NDVI урбанизированных территорий засушливой зоны (на примере волгоградской агломерации) // Исслед. Земли из космоса. 2021. № 4. С. 72–83. https://doi.org/10.31857/S0205961421040084
  15. Babst F., Bouriaud O., Poulter B., Trouet V., Girardin M.P., Frank D.C. Twentieth century redistribution in climatic drivers of global tree growth // Sci. Adv. 2019. V. 5. № 1: eaat4313. https://doi.org/10.1126/sciadv.aat4313.
  16. Burrell A.L., Evans J.P., De Kauwe M.G. Anthropogenic climate change has driven over 5 million km2 of drylands towards desertification // Nat. Commun. 2020. V. 11. № 3853. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17710-7
  17. Chen C., Park T., Wang X., Piao Sh., Xu B., Chaturvedi R.K., Fuchs R., Brovkin V., Ciais Ph., Fensholt R., Tommervik H., Bala G., Zhu Z., Nemani R.R., Myneni R.B. China and India lead in greening of the world through land-use management // Nat. Sustain. 2019. V. 2. № 2. P. 122–129. https://doi.org/10.1038/s41893-019-0220-7
  18. Davy R., Esau I., Chernokulsky A., Outten S., Zilitinkevich S. Diurnal asymmetry to the observed global warming // Int. J. Climatol. 2017. V. 37. № 1. P. 79–93. https://doi.org/10.1002/joc.4688
  19. Duan S.-B., Li Z.-L., Li H., Göttsche Fr.-M., Wu H., Leng P., Coll C. Validation of Collection 6 MODIS land surface temperature product using in situ measurements // Remote Sens. Environ. 2019. V. 225. P. 16–29. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.020
  20. Duffy K.A., Schwalm C.R., Arcus V.L., Koch G.W., Liang L.L., Schipper L.A. How close are we to the temperature tipping point of the terrestrial biosphere? // Sci. Adv. 2021. V. 7. № 3: eaay1052. https://doi.org/10.1126/sciadv.aay1052.
  21. Fang H., Wang Y., Zhang Y., Li S. Long-Term Variation of Global GEOV2 and MODIS Leaf Area Index (LAI) and Their Uncertainties: An Insight into the Product Stabilities // J. Remote Sens. 2021. V. 2021. № 9842830. https://doi.org/10.34133/2021/9842830
  22. Friedl M.A., Sulla-Menashe D., Tan B., Schneider A., Ramankutty N., Sibley A., Huang X. MODIS Collection 5 global land cover: Algorithm refinements and characterization of new datasets // Remote Sens. Environ. 2010. V. 114. № 1. P. 168–182. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.08.016
  23. Golyandina N., Korobeynikov A., Shlemov A., Usevich K. Multivariate and 2D Extensions of Singular Spectrum Analysis with the Rssa Package // J. Stat. Softw. 2015. V. 67. № 2. P. 1–78. https://doi.org/10.18637/jss.v067.i02
  24. Goovaerts P. Geostatistics for Natural Resources Evaluation. New York: Oxford University Press, 1997. 483 p.
  25. Green J.K., Konings A.G., Alemohammad S.H., Berry J., Entekhabi D., Kolassa J., Lee J.-E., Gentine P. Regionally strong feedbacks between the atmosphere and terrestrial biosphere // Nat. Geosci. 2017. V. 10. № 6. P. 410–414. https://doi.org/10.1038/ngeo2957
  26. Heimann M., Reichstein M. Terrestrial ecosystem carbon dynamics and climate feedbacks // Nature. 2008. V. 451. № 7176. P. 289–292. https://doi.org/10.1038/nature06591
  27. Jiao W., Wang L., Smith W.K., Chang Q., Wang H., D’Odorico P. Observed increasing water constraint on vegetation growth over the last three decades // Nat. Commun. 2021. V. 12. № 3777. https://doi.org/10.1038/s41467-021-24016-9
  28. Lesk C., Coffel E., Winter J., Ray D., Zscheischler J., Seneviratne S.I., Horton R. Stronger temperature–moisture couplings exacerbate the impact of climate warming on global crop yields // Nature Food. 2021. V. 2. № 9. P. 683–691. https://doi.org/10.1038/s43016-021-00341-6
  29. Liu Y.Y., van Dijk A.I.J.M., de Jeu R.A.M., Canadell J.G., McCabe M.F., Evans J.P., Wang G. Recent reversal in loss of global terrestrial biomass // Nat. Clim. Change. 2015. V. 5. № 5. P. 470–474. https://doi.org/10.1038/nclimate2581
  30. Liu Y., Zhou R., Wen Z., Khalifa M., Zheng C., Ren H., Zhang Z., Wang Z. Assessing the impacts of drought on net primary productivity of global land biomes in different climate zones // Ecological indicators. 2021 V. 130. № 108146. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.108146
  31. Rasul A., Ibrahim S., Onojeghuo A.R., Balzter H. A Trend Analysis of Leaf Area Index and Land Surface Temperature and Their Relationship from Global to Local Scale // Land. 2020. V.9. № 10. P. 1–17. https://doi.org/10.3390/land9100388
  32. Shukla P.R., Skea J., Calvo Buendia E., Masson-Delmotte V., Pörtner H.- O., Roberts D. C., Zhai P., Slade R., Connors S., van Diemen R., Ferrat M., Haughey E., Luz S., Neogi S., Pathak M., Petzold J., Portugal Pereira J., Vyas P., Huntley E., Kissick K., Belkacemi M., Malley J. (eds.). Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC): Summary for Policymakers // Climate Change and Land: an IPCC special report on climate change, desertification, land degradation, sustainable land management, food security, and greenhouse gas fluxes in terrestrial ecosystems, 2019.
  33. Xu L., Myneni R.B., Chapin III F.S., Callaghan T.V., Pinzon J.E., Tucker C.J., Zhu Z., Bi J., Ciais P., Tømmervik H., Euskirchen E.S., Forbes B.C., Piao S.L., Anderson B.T., Ganguly S., Nemani R.R., Goetz S.J., Beck P.S.A., Bunn A.G., Cao C., Stroeve J.C. Temperature and vegetation seasonality diminishment over northern lands // Nat. Clim. Change. 2013. V. 3. № 6. P. 581–586. https://doi.org/10.1038/nclimate1836
  34. Zhang W., Wei F., Horion S., Fensholt R., Forkel M., Brandt M. Global quantification of the bidirectional dependency between soil moisture and vegetation productivity // Agric. For. Meteorol. 2022. V. 313. № 4: 108735. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2021.108735
  35. Zhu Z., Piao S., Myneni R.B., Huang M., Zeng Z., Canadell J.G., Ciais P., Sitch S., Friedlingstein P., Arneth A., Cao C., Cheng L., Kato E., Koven C., Li Y., Lian Xu, Liu Y., Liu R., Mao J., Pan Y., Peng S., Peñuelas J., Poulter B., Pugh T.A.M., Stocker B.D., Viovy N., Wang X., Wang Y., Xiao Z., Yang H., Zaehle S., Zeng N. Greening of the Earth and its drivers // Nat. Clim. Change. 2016. V. 6. № 6. P. 791–795. https://doi.org/10.1038/nclimate3004

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2.

下载 (2MB)
索引源数据
3.

下载 (382KB)
索引源数据
4.

下载 (2MB)
索引源数据
5.

下载 (770KB)
索引源数据
6.

下载 (1MB)
索引源数据
7.

下载 (3MB)
索引源数据
8.

下载 (3MB)
索引源数据

版权所有 © С.А. Лысенко, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».