L'indice d'agglutination (IC) est essentiel pour modéliser avec précision l'absorption de la lumière dans le couvert végétal, affectant les prévisions de la photosynthèse et de la dynamique climatique. Toutefois, les méthodes traditionnelles d'estimation de l'IC ignorent généralement sa variabilité en fonction de l'angle d'observation, ce qui entraîne des erreurs potentiellement importantes dans les évaluations environnementales.
Une publication récente dans le Journal of Remote Sensing , publié le 12 avril 2024, explore la manière dont le couvert végétal influence l'absorption de la lumière de diverses manières, un aspect crucial pour comprendre la photosynthèse et les interactions climatiques.
Pour l'étude, en utilisant le modèle avancé de données de télédétection et de simulation d'images (LESS) à grande échelle dans le cadre d'intercomparaison de modèles de transfert de rayonnement (RAMI)-V, l'équipe a méticuleusement calculé l'IC pour différents angles de vue et types de végétation, tels que comme les forêts de conifères et de feuillus. Cet indice mesure la manière dont les feuilles d'une canopée sont regroupées, affectant le passage de la lumière à travers la canopée.
Leurs résultats soulignent que l'IC n'est pas un trait statique mais varie considérablement avec l'angle zénithal et le type de végétation, changeant avec les cycles saisonniers et les structures de la canopée. Par exemple, les forêts de conifères présentent une variation minime de l'IC avec des changements dans l'angle zénithal, tandis que les forêts de feuillus présentent des changements plus prononcés.
Ces caractéristiques directionnelles de CI sont essentielles pour affiner les modèles de transfert radiatif utilisés dans les prévisions climatiques mondiales, démontrant une approche sophistiquée de la modélisation écologique qui prend en compte les réalités complexes de la végétation naturelle.
Le Dr Donghui Xie, chercheur principal de l'Université normale de Pékin, déclare :« En tenant compte de la variabilité directionnelle de l'IC, nous pouvons affiner considérablement nos modèles sur la manière dont la végétation interagit avec la lumière, améliorant ainsi la précision des modèles climatiques mondiaux et des prévisions écologiques. »
Cette étude révèle comment le couvert végétal varie dans son impact sur l’absorption de la lumière, cruciale pour la photosynthèse et la modélisation du climat. En utilisant le modèle LESS pour analyser l’IC pour différents types de végétation, la recherche met en évidence une variabilité significative influencée par des facteurs tels que le type de végétation et la saison. Ces informations permettent des prévisions climatiques plus précises et éclairent les pratiques forestières durables, améliorant ainsi la gestion écologique et environnementale.
Plus d'informations : Jinke Xie et al, Analyse des caractéristiques directionnelles de l'indice d'agglutination (IC) basée sur des scènes de canopée RAMI-V, Journal of Remote Sensing (2024). DOI :10.34133/télédétection.0133
Fourni par l'Académie chinoise des sciences
