Novos insights sobre a absorção de luz pelas copas das árvores e suas implicações climáticas
Depois que a iluminação e os ângulos de visão são determinados, LESS calcula as proporções dos quatro componentes dentro de cada pixel (retângulo vermelho) usando traçado de raio e subsequentemente gera as imagens de quatro componentes. Na figura, cores diferentes significam componentes diferentes, e as frações de lacuna são calculadas com base nas proporções das imagens de quatro componentes dentro de um pixel. Crédito:Jornal de Sensoriamento Remoto (2024). DOI:10.34133/remotesensing.0133 O índice de aglomeração (CI) é fundamental para modelar com precisão a absorção de luz nas copas das plantas, afetando as previsões da fotossíntese e da dinâmica climática. Os métodos tradicionais de estimativa do IC, no entanto, normalmente ignoram a sua variabilidade com o ângulo de observação, levando a erros potencialmente significativos nas avaliações ambientais.
Uma publicação recente no Journal of Remote Sensing , publicado em 12 de abril de 2024, investiga como as copas da vegetação influenciam a absorção de luz de várias maneiras, um aspecto crucial para a compreensão da fotossíntese e das interações climáticas.
Para o estudo, empregando o modelo avançado de dados de sensoriamento remoto em grande escala e estrutura de simulação de imagem (LESS) dentro da estrutura de intercomparação de modelo de transferência de radiação (RAMI) -V, a equipe calculou meticulosamente o CI em vários ângulos de visão e tipos de vegetação, como como florestas de coníferas e de folhas largas. Este índice mede como as folhas dentro de uma copa estão agrupadas, afetando a passagem da luz através da copa.
Suas descobertas destacam que o IC não é uma característica estática, mas varia significativamente com o ângulo zenital e o tipo de vegetação, mudando com os ciclos sazonais e as estruturas da copa. Por exemplo, as florestas de coníferas apresentam variação mínima no IC com alterações no ângulo zenital, enquanto as florestas de folhas largas apresentam alterações mais pronunciadas.
Estas características direcionais do IC são essenciais para refinar os modelos de transferência radiativa utilizados nas previsões climáticas globais, demonstrando uma abordagem sofisticada à modelagem ecológica que leva em conta as realidades complexas da vegetação natural.
Donghui Xie, pesquisador principal da Universidade Normal de Pequim, diz:"Ao levar em conta a variabilidade direcional do CI, podemos refinar significativamente nossos modelos de como a vegetação interage com a luz, melhorando a precisão dos modelos climáticos globais e das previsões ecológicas."
Este estudo revela como as copas da vegetação variam em seu impacto na absorção de luz, crucial para a fotossíntese e modelagem climática. Utilizando o modelo LESS para analisar o IC em diferentes tipos de vegetação, a investigação destaca uma variabilidade significativa influenciada por factores como o tipo de vegetação e a estação do ano. Estas informações permitem previsões climáticas mais precisas e informam práticas florestais sustentáveis, melhorando a gestão ecológica e ambiental.
