El índice de agrupación (CI) es fundamental para modelar con precisión la absorción de luz en las copas de las plantas, lo que afecta las predicciones de la fotosíntesis y la dinámica climática. Sin embargo, los métodos tradicionales de estimación del IC normalmente ignoran su variabilidad con el ángulo de observación, lo que genera errores potencialmente significativos en las evaluaciones ambientales.
Una publicación reciente en el Journal of Remote Sensing , publicado el 12 de abril de 2024, profundiza en cómo las cubiertas vegetales influyen en la absorción de luz de varias maneras, un aspecto crucial para comprender la fotosíntesis y las interacciones climáticas.
Para el estudio, al emplear el modelo avanzado de marco de simulación de imágenes y datos de teledetección a gran escala (LESS) dentro del marco de intercomparación de modelos de transferencia de radiación (RAMI)-V, el equipo calculó meticulosamente el IC en varios ángulos de visión y tipos de vegetación, como como bosques de coníferas y latifoliadas. Este índice mide cómo se agrupan las hojas dentro de un dosel, afectando el paso de la luz a través del dosel.
Sus hallazgos resaltan que la CI no es un rasgo estático, sino que varía significativamente con el ángulo cenital y el tipo de vegetación, cambiando con los ciclos estacionales y las estructuras del dosel. Por ejemplo, los bosques de coníferas muestran una variación mínima en el CI con cambios en el ángulo cenital, mientras que los bosques de hoja ancha muestran cambios más pronunciados.
Estas características direccionales de la CI son esenciales para perfeccionar los modelos de transferencia radiativa utilizados en las predicciones climáticas globales, lo que demuestra un enfoque sofisticado para el modelado ecológico que tiene en cuenta las complejas realidades de la vegetación natural.
El Dr. Donghui Xie, investigador principal de la Universidad Normal de Beijing, dice:"Al tener en cuenta la variabilidad direccional de la CI, podemos refinar significativamente nuestros modelos de cómo la vegetación interactúa con la luz, mejorando la precisión de los modelos climáticos globales y los pronósticos ecológicos".
Este estudio revela cómo las cubiertas vegetales varían en su impacto sobre la absorción de luz, crucial para la fotosíntesis y el modelado climático. Utilizando el modelo LESS para analizar el IC en diferentes tipos de vegetación, la investigación destaca una variabilidad significativa influenciada por factores como el tipo de vegetación y la estación. Estos conocimientos permiten predicciones climáticas más precisas e informan sobre prácticas forestales sostenibles, mejorando la gestión ecológica y ambiental.
Más información: Jinke Xie et al, Análisis de las características direccionales del índice de agrupación (CI) basado en escenas de dosel RAMI-V, Journal of Remote Sensing (2024). DOI:10.34133/detección remota.0133
Proporcionado por la Academia China de Ciencias
