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Analysis of spatiotemporal distribution of evaporation fractions of different vegetation types based on FLUXNET site

常绿 环境科学 每年落叶的 植被(病理学) 通量网 灌木丛 增强植被指数 涡度相关法 蒸散量 大气科学 归一化差异植被指数 湿地 自然地理学 生态系统 叶面积指数 生态学 地理 植被指数 生物 地质学 医学 病理
作者
L J Chen,Haishan Chen,Ren Wang,Wang Geng
出处
期刊:IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-1
标识
DOI:10.1109/lgrs.2023.3345894
摘要

Evaporative fraction (EF) is the proportion of latent heat flux in surface net energy and reflects the moisture status of an ecosystem. However, the effects of different meteorological factors and vegetation changes on EF are not known. In this study, 142 flux tower observations were used to analyze the spatial and temporal variations of EF in different vegetation types and to analyze the response of meteorological factors and vegetation changes to EF. The results showed that Evergreen broadleaf forests (EBF) had the highest multi-year mean EF (0.61), while open shrublands (OSH) had the lowest multi-year mean EF (0.32). Areas with higher EF values were generally found in temperate continental, mediterranean and oceanic climates. Seasonally, EFs were generally high in the northern and southern hemispheres during the summer, and relatively low in the spring and autumn. The correlation analysis showed that EF increased significantly with increasing precipitation and leaf area index for all six vegetation types. Deciduous broadleaf forests (R = 0.37, RSS = 6.96, P < 0.01) and wetlands (R = 0.26, RSS = 7.03, P < 0.01) showed a significant increasing trend with increasing VPD, and two vegetation types, grasslands (R = - 0.35, RSS = 13.44, P < 0.01) and EBF (R = - 0.19, RSS = 3.77, P < 0.01), showed a significant decrease trend with increasing VPD. The monthly mean EF of three vegetation types, grasslands (R = - 0.26, RSS = 14.20, P < 0.01), deciduous broadleaf forests (R = - 0.34, RSS = 7.11, P < 0.01) and wetlands (R = - 0.40, RSS = 6.37, P < 0.01), decreased significantly with increasing wind speed. Our findings provide a scientific basis for assessing surface water conditions and contribute to the understanding of EF interactions with climate and vegetation change.
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