Thông tin chung:

Ngày nhận bài: 23/04/2020
Ngày nhận bài sửa: 08/06/2020

Ngày duyệt đăng: 28/10/2020

Title:

Evaluating the gross primary productivity of dry dipterocarp forest using vegetation photosynthesis model and remote sensing data: Case study in Thailand

Từ khóa:

Mô hình quang hợp, rừng rụng lá, tổng sản lượng sơ cấp, tỉnh Ratchaburi

Keywords:

Vegetation photosynthesis model, dry dipterocarp forest, gross primary production, Ratchaburi province

ABSTRACT

This study aims to compare the estimated gross primary productivity (GPP) of dry dipterocarp forest at Ratchaburi, Thailand by using vegetation photosynthesis model (GPP_VPM) and remote sensing data MODIS MOD17A2 (GPP_MODIS) with observed GPP (GPP_Obs) in the period of 2010 – 2011. Data collected at eddy flux tower including the incident photosynthetically active radiation (PAR), temperature used to calculate temperature scalar in VPM model, net ecosystem exchange used to calculate the GPP_Obs. The land surface water index (LSWI) and enhance vegetation index (EVI) extracted from remote sensing imagery has been used to estimate water scalar (W_Scalar) and phenology scalar (P_scalar), respectively in GPP of VPM model. In the other hand, GPP_MODIS has been extracted from MODIS MOD17A2 and removed the unreliable pixels. The results of comparation of GPP_VPM and GPP_MODIS with GPP_Obs showed that the VPM was more efficient (R² = 0.75; RMSE = 2.34; MAE = 2.06; p < 0,001) than the MODIS in estimating the GPP (R²= 0.26; RMSE = 22.44; MAE = 18.45). The futher research on application of VPM to estimate GPP for different land use types should be concerned.

TÓM TẮT

Nghiên cứu này nhằm so sánh giá trị tổng sản lượng sơ cấp (GPP) của đối tượng rừng rụng lá tại Ratchaburi, Thái Lan sử dụng mô hình quang hợp thực vật (GPP_VPM) và dữ liệu viễn thám MODIS MOD17A2 (GPP_MODIS) với dữ liệu thực đo (GPP_Obs) giai đoạn 2010 – 2011. Số liệu quan sát thu được từ tháp quan trắc bao gồm các dữ liệu về lượng bức xạ tới dùng trong quang hợp (PAR), nhiệt độ được sử dụng để tính toán ảnh hưởng của yếu tố nhiệt độ trong mô hình quang hợp thực vật (VPM), tổng sản lượng sơ cấp thuần để tính toán GPP_Obs. Các chỉ số nước bề mặt (LSWI), chỉ số thực vật tăng cường (EVI) trích xuất từ dữ liệu viễn thám phục vụ cho tính toán ảnh hưởng của nước (W_scalar) và giai đoạn phát triển của cây (P_scalar) đến GPP trong mô hình VPM. Song song, GPP_MODIS được trích xuất từ sản phẩm MOD17A2 và loại bỏ các điểm ảnh không đáng tin cậy. So sánh kết quả của hai phương pháp ước tính GPP với giá trị thực đo cho thấy mô hình VPM cho hiệu quả cao hơn (R² = 0,75; RMSE = 2,34; MAE = 2,06; p < 0,001) so với MODIS trong việc ước tính GPP (R² = 0,26; RMSE = 22,44; MAE = 18,45). Nghiên cứu tiếp theo về ứng dụng mô hình VPM tính toán GPP cho các đối tượng thực phủ khác nên được quan tâm.

Trích dẫn: Phan Kiều Diễm, Nguyễn Kiều Diễm và Amnat Chithaisong, 2020. Đánh giá tổng sản lượng sơ cấp rừng rụng lá sử dụng mô hình quang hợp và ảnh viễn thám - Trường hợp nghiên cứu tại Thái Lan. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 56(5A): 42-51.