, 张子彦, 雷小雨, 李秋萍, 陶海燕中山大学地理科学与规划学院 广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室/综合地理信息研究中心,广州 510275
Monte Carlo survival analysis on the influencing factors of forest phenology in Northeast China
ZHUOLi, ZHANGZiyan, LEIXiaoyu, LIQiuping, TAOHaiyan通讯作者:
收稿日期:2017-08-2
修回日期:2018-12-23
网络出版日期:2019-03-25
版权声明:2019《地理学报》编辑部本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
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Abstract
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1 引言
联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）第5次评估报告指出,1951-2012年间,全球气温平均升温速率是1880年以来的2倍,这种加速的变暖趋势不仅导致了生态、环境的显著变化,也给人类社会发展带来了深远的影响,因此备受各界高度重视[1,2]。由于植被物候对生态环境的变化比较敏感,且利用植被物候对气候的响应来分析气候变化相对于复杂的气候模式而言比较简单有效,因此近年来持续受到学界较大的关注与推崇[3,4]。众多****围绕关键物候期提取、物候期时空变化特征以及物候变化原因等内容展开了多方面的研究。其中物候期提取与时空特征分析是基础,相关研究开展较早,成果较多,而对于植被物候变化的原因,还存在较多争议,从研究方法到影响因素分析均有待进一步深入[5,6]。关于植被物候变化的影响因素分析,目前主要用回归分析探讨了温度、降水、日照等气候因素对植被物候变化的影响[7],研究结果比较一致地认为温度对植被物候的影响最为显著,增温不仅造成植被返青期提前,而且导致北半球高温度地区生长季的延长[8,9,10];而降水对物候的影响与生态系统类型有关,如对草原生态系统的物候影响较为显著,而对森林生态系统的影响相对较小[11,12]。由于不同生态系统的植被物候对气候变化的响应不同,而森林生态系统具有很高的生物多样性与生产力,不仅对气候变化响应显著,而且对人类的生产生活影响也较大,在陆地生态系统中占有十分重要的地位,本文着重分析森林生态系统植被物候变化的原因。
中国以大、小兴安岭、长白山林区为主体的东北林区,森林资源丰富、森林类型齐全、季节特征明显,是重要的林业生态系统[13]和理想的物候研究区域[14,15]。研究表明,20世纪中期以来,该区域不同树种的春季物候（芽开放期、展叶期、开花期等）普遍提前,秋季物候（脱落末期）普遍延迟,生长期普遍延长,具体变化程度随时间、地点、树种而异[16,17,18,19,20],但是对于导致这些物候变化的原因,目前仍未有一致结论。****们主要分析了温度与降水对该区域植被物候的影响,而较少分析其他气候因子以及非气候因子（如植物本身生长状况）的影响;其次,目前的研究多集中在物种层面,认为同一物种的响应模式相同,没有考虑不同地区响应模式的差异;此外,现阶段的分析多以春季物候为主,特别是对植物生长季开始时间（Start of Season, SOS）研究最为成熟,而决定生长季长度（Growing Season Length, GSL）的另一重要节点生长季结束期（End of Season, EOS）在研究中则往往被忽视。因此,有必要在统一的框架下不仅探讨温度、降水对SOS、EOS的影响,而且还需探讨其他气候因子、非气候因子对SOS、EOS的影响,以及不同地区的响应模式是否存在差异。
上述研究在分析植被物候的影响因素时,一般对物候期与气温、降水等气候影响因子采用线性回归分析[21],但是气象因素对物候的影响随着时间的变化而变化,是非线性的[22,23],因此采用线性回归存在理论上的不足。生存分析将观察的结局和出现结局所经历的时间结合起来,以“事件—时间”数据为研究对象,考虑了每个被观测对象出现某一结果在某个时间上的概率,而且对删失数据（即非死亡/终点事件导致观察过程截止获得的数据）进行了处理,因此非常适合对具有时间动态特性的事件进行归因分析。该方法在1986年被列为数学六大发展方向之一,并在医学领域得到了广泛应用,随后Diez[24]将之用于物候研究,证明了该方法能够更客观准确地分析植被物候的影响因子,因此本文采用生存分析研究植被物候的影响因素。
生存模型主要有参数、非参数和半参数三大类。参数生存分析适用于生存时间函数符合指数分布、Weibull分布等特定分布的情形;非生存参数分析降低了对分布函数的限定,但难以分析多个因素对生存时间的影响;半参数生存分析（D.R.Cox）克服了非参数与参数法的局限,假定协变量对生存时间的影响具有参数形式,但并不限定生存时间的函数分布,因此适用于生存时间函数分布类型未知,同时要分析多个相关因素对生存时间影响的情形[25,26],非常适合物候的影响因素分析,但如何确定相关参数是关键。蒙特卡洛方法可以通过大量的随机抽样获得半参数生存分析回归模型所需要的参数,适合分析不同区域、各种潜在影响因子对某种物候事件触发的影响。
综上,本文旨在建立基于蒙特卡罗模拟与生存分析研究植被物候影响因素的方法,并将之应用于中国东北森林区,探讨温度、降水等气象因素在不同位置对春季返青期以及秋季落叶期的影响,并进一步探讨了春季物候期的提前与推后对秋季落叶期的可能影响。研究成果可为物候影响因素分析提供新的方法参考。
2 研究区与数据来源
2.1 研究区概况
研究选取跨越中国黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古自治区的呼伦贝尔盟、兴安盟、通辽市、赤峰市的东北林区作为研究区。东北林区主要由大兴安岭、小兴安岭和长白山等几个主要林区构成（图1）。其中大兴安岭林区属于寒温带针叶林,以兴安落叶松为代表树种,随海拔差异呈现不同的类型,具有代表性的有杜鹃—兴安落叶松林、越桔—兴安落叶松林、杜香—兴安落叶松林、白桦—兴安落叶松林、草类—兴安落叶松林等,其他树种有蒙古栎、樟子松、山杨、黑桦等阔叶树;小兴安岭林区属于温带针阔混交林,东南部以红松为主要树种,还有鱼鳞红杉、红皮云杉、冷杉、臭松等针叶树以及蒙古栎、白桦、黑桦、水曲柳、椴树等阔叶树,西北部则以兴安落叶松和白桦为主;长白山林区中北部属于典型温带针阔混交林,红松阔叶混交林是主要群落,主要阔叶树种有枫桦、糠椴、紫椴、色木、水曲柳等,长白山南部林区则以夏绿阔叶林为主[15]。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1研究区域及气象站点分布图
-->Fig. 1Study area and distribution of the weather stations
-->
东北林区面积达6×1011 hm2,占全国森林总面积的四分之一以上,是中国最大、最重要的林业生产地,林区内针叶林和阔叶林、落叶树与常绿树种均有分布,植被季节特征明显,森林资源非常丰富,具有重要的生态保护功能[27],是研究区域森林物候格局与影响因素分析的理想区域。（核对面积数值?）
2.2 数据来源
（1）遥感数据。遥感数据包括1982-2009年间GIMMS NDVI 3G产品以及Landsat TM影像。GIMMS NDVI 3G产品来自于全球总量检测和模拟研究组（Global Inventory Monitoring and Modeling Studies, GIMMS）,已经过辐射校正、几何校正和大气校正,为15 d最大合成的NOAA/AVHRR NDVI全球数据,一年共24景数据,空间分辨率为8 km×8 km。该数据主要用于植被指数时间序列的构建,并在此基础上进行特征物候点的提取。（2）气象数据。研究中应用了研究区内26个气象站点1982-2009年内的平均气温、最高气温、最大风速、降水量数据集。数据来源于各省、市、自治区气候资料处理部门逐月上报的《地面气象记录月报表》信息化资料,下载自中国气象科学数据共享服务网。气象数据用于分析不同地点的环境因子对该地区春季及秋季物候的影响程度,气象站点信息如表1所示。
Tab. 1
表1
表1研究区气象站点信息
Tab. 1Information of the weather stations in the study area
| 站点号 | 站点名称 | 经度(°) | 纬度(°) | 站点号 | 站点名称 | 经度(°) | 纬度(°) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 塔河 | 124.72 | 52.35 | 14 | 罗子河 | 130.25 | 43.7 |
| 2 | 新林 | 124.33 | 51.7 | 15 | 汪清 | 129.78 | 43.3 |
| 3 | 小二沟 | 123.72 | 49.2 | 16 | 清原 | 124.92 | 42.1 |
| 4 | 孙吴 | 127.35 | 49.43 | 17 | 靖宇 | 126.82 | 42.35 |
| 5 | 博克图 | 121.92 | 48.77 | 18 | 东岗 | 127.57 | 42.1 |
| 6 | 伊春 | 128.92 | 47.73 | 19 | 松江 | 128.25 | 42.53 |
| 7 | 鹤岗 | 130.27 | 47.33 | 20 | 通化 | 125.9 | 41.68 |
| 8 | 宝清 | 132.18 | 46.32 | 21 | 桓仁 | 125.35 | 41.28 |
| 9 | 尚志 | 127.97 | 45.22 | 22 | 临江 | 126.92 | 41.8 |
| 10 | 绥芬河 | 131.17 | 44.38 | 23 | 集安 | 126.15 | 41.1 |
| 11 | 永吉 | 126.52 | 43.7 | 24 | 草河口 | 123.9 | 40.88 |
| 12 | 蛟河 | 127.33 | 43.7 | 25 | 岫岩 | 123.28 | 40.28 |
| 13 | 敦化 | 128.2 | 43.37 | 26 | 宽甸 | 124.78 | 40.72 |
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（3）植被分类数据。植被分类图来源于MODIS土地覆盖类型产品（MCD12Q1）,该产品能够提供2001-2013年全球土地分类图,空间分辨率达到500 m,同时提供了土地覆盖类型评估和质量控制信息。研究区2001年植被分类数据如图2所示。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2研究区域植被分类图
-->Fig. 2Vegetation classification of the study area
-->
3 研究方法
3.1 数据预处理
（1）森林区提取。由于GIMMS NDVI分辨率较粗,为了从该数据中获得森林区NDVI时间序列,本文选择1982-2009中间年份2000年的Landsat TM数据作为参考,通过迭代寻优获取森林区范围,然后以此作为参考对GIMMS NDVI进行分析,最终选择GIMMS NDVI多年平均值> 0.15的像元组成的区域作为最终研究区。对提取的森林区用MODIS土地覆盖类型数据的森林区进行精度验证,正确率为85.9%,基本满足后续物候影响因素分析。（2）去雪。参考Zhang等的方法进行去雪。根据GIMMS提供的数据标记,得到每个像元每年没有冰雪标记的最小值时间序列,以时间序列中的中值代替小于这个中值的数据,以及被标记为冰雪的数据[28]。
（3）滤波。在去雪的基础上,应用Savitsy-Golay（S-G）滤波进一步去除云污染。S-G滤波又叫数据平滑多项式滤波,该方法认为NDVI序列中被污染的值普遍低于正常值,因此通过寻找上包络线,在尽量保证原始曲线形状的基础上去除这些异常值[29]。
（4）插值。滤波后应用三次样条插值将15 d合成NDVI差值为日数据。
3.2 基于双Logistic的物候提取
为了分析物候期的影响因子,首先对SOS、EOS进行提取。Logistic曲线拟合法是利用遥感时间序列数据提取物候的经典方法之一,该方法通过用一条S型生长曲线拟合植被指数上升过程的形状来确定物候点[28],具有一定的生态意义;与固定阈值法、比例阈值法等相比更适用于范围大、物种类型丰富的研究区。中国东北地区地域辽阔、植物类型多样、冰雪覆盖期长,比较适合采用Logistic曲线拟合法来提取森林物候。但原始Logistic曲线拟合法只能拟合植物NDVI曲线从最小值到最大值的生长阶段。针对这一不足,Fisher等提出了6参数的双Logistic模型（见式（1））。双Logistic法无需再将NDVI上升阶段和下降阶段分别拟合,可以通过一次性拟合确定NDVI时间序列上植物的返青期、成熟期、衰败期和落叶期,具有更好的物候点提取效率[30],因此,本文采用双Logistic模型获取东北森林区的SOS、EOS和GSL。由于物候点提取的准确度与曲线拟合效果有关,为了保证物候点的准确度,剔除拟合过程中R2 < 0.8的像元,然后根据拟合后的曲线,将NDVI曲率变化率第一个极大值和曲率变化率的最后一个极小值的时间点分别作为SOS和EOS。
式中：t表示日序;m1、m2、m3、m4、m5、m6分别为描述曲线的参数。
3.3 利用基于蒙特卡洛模拟的生存分析研究植被物候的影响因子
（1）构建风险函数h(t)在生存分析中,首先需对生存时间进行界定。生存时间（T）是一个非负的随机变量,指从某一起点到事件发生所经过的时间。本文在分析植被返青与落叶的影响因素时,分别将生存时间界定为：NDVI序列开始到返青期、NDVI序列开始到落叶期。
风险函数h(t)表示生存时间为t的植被在t时刻返青或者落叶的条件概率,又称危险率、死亡强度、条件死亡率。定义式为：
式中：P表示生存概率;f(t)为概率密度函数,反映个体在时刻t发生返青或落叶等物候事件的概率密度函数;S(t)为生存函数/累积生存率,指观察返青与落叶事件时,生存时间超过t的概率;f(t)、S(t)以及概率分布函数F(t)的定义式见（3）~（5）。
为了能够分析不同因素对返青与落叶等物候事件发生时间的影响,本文采用COX比例风险函数,将风险函数表示为基准风险率h0(t)与线性函数g(x)的乘积[31]：
式中：h0(t)为基准风险率（Baseline Hazard Probability）,即在时点t,物候事件不受影响因素干扰时的发生率,即协变量取值全为0时的发生率。h0(t)可为与时间t有关的任意非负函数,函数形式无任何限定,本文假定植物生长与衰落过程接近Logistics曲线,因此将基准风险函数表达为Logistic函数。
式中：
比例风险函数中的g(x)本文采用线性函数形式,即：
式中：
由于温度和降水通常被认为是影响植物返青期和落叶期的最主要因素[5],同时在分析气候变化对植被物候影响时,植被对气象变化的响应具有滞后效应[32],即物候期前气象因素对物候发生产生影响。因此,本文选择物候期前的气象数据作为影响因素进行分析。
对于春季返青期确定了30 d内平均温度（T30）、60 d累计降水（R60）,以及7 d内最高温度（T7max）作为可能影响返青事件的因素,即
式中：β1、β2、β3分别刻画30 d平均温度、60 d累积降水量、7 d内最高温度的影响因子。
对于秋季落叶期,现有研究表明除温度和降水外,风力可能导致叶片从树枝上的脱落,因此,在研究秋季落叶期的影响因素中,将落叶期前7 d内风速最大值也作为一个可能影响因子进行模拟,但是生物意义上的落叶与遥感监测的落叶物候点是否具有绝对的一致性尚未得到证明。除去环境因素的影响,秋季落叶期还与植被的生长状态有关,即落叶期前植被的物候特征可能对秋季落叶期产生影响,因此,将该年春季返青期作为秋季落叶期的可能影响因子。考虑上述4个因素,则g
式中：β1、β2、β3、β4分别刻画落叶前30 d平均温度、60 d累积降水量、7 d内最高风速、生长季开始时间的影响因子。
（2）利用蒙特卡洛模拟确定风险函数中的参数和系数
确定了风险函数的形式后,采用蒙特卡洛模拟方法估算Logistic函数h0
本文使用OpenBUGS（v3.2.3）软件实现蒙特卡洛模拟[33]。由于缺乏各参数的先验信息,在模拟过程中,为了得到基准风险率
（3）物候影响因素分析
基于蒙特卡洛模拟得到的线性函数g
此外,为进一步了解各个站点影响因素的差异,分别对各个站点计算影响因子的置信区间及所有站点影响因子均值,分析各因子对所有站点及各站点的影响大小和影响效果,识别并标记出气温、降水、风速及返青期与物候的影响效果为正向还是负向。
4 结果与分析
4.1 物候提取结果与分析
应用Logistic曲线拟合方法提取出了东北森林地区1982-2009年间每个像元的春季返青时间SOS和秋季落叶时间EOS及生长季长度GSL,28年整个区域内所有像元平均春季返青时间和落叶时间分别为DOY 125.3和DOY 314.6,平均生长季长度为189.3 d（图3）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图3东北森林区多年平均物候期分布
-->Fig. 3Spatial distribution of the multi-year average phenology of the forest region in Northeast China
-->
4.2 春季物候影响因子分析
SOS影响因子的分析结果如图4所示。图4a表示东北森林区30 d平均温度对春季物候的影响,可以看出,对于26个气象站,β1的分布均为正数,均值为0.12,此外β1的分布较为均匀,没有明显的随着位置改变而变化的趋势,表明对于全部站点,30 d内平均温度对返青事件存在较大概率的正向影响,极有可能导致返青期提前,且不同位置的返青时间对于30 d内平均温度的响应程度没有明显差异。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图4各气象站点春季物候影响因子分析
注：虚线代
-->Fig. 4Influencing factors of spring phenology at 26 weather stations
-->
分析图4b可以发现,对于返青期前60 d内的累计降水因子,β2的分布更倾向于正向影响。有73%的站点中返青期前60 d累计降水可能对返青时间有正向影响（CI = 90%）,很有可能（CI = 95%）和极有可能（CI = 97.5%）有正向影响的站点在所有站点中的比例分别为54%和27%,其余站点60 d累计降水对返青时间没有明显的作用。此外,不同站点的β2分布有一定差异,其中累积降水对返青极有可能与很有可能有正向影响的站点主要集中在长白山低纬度地区;相较之下,大小兴安岭地区返青时间对累积降水的响应程度较弱。β2的整体分布表现出大部分区域内返青期前60 d累积降水对返青有正向作用,即降水量增加可能促进返青时间的发生,且表现出随着纬度降低,返青期前60 d累积降水对返青时间的影响更显著的特点。
对于返青前7 d内最高温度影响因子,从图3可以发现,β3的分布整体而言在0附近,表明,大部分站点返青前7 d内最高温度对返青时间没有明显影响。这表示短期内的突然增温并不会使东北地区森林的返青提前。但是随着纬度的增加,β3的分布更趋近于正向影响,仅在大兴安岭地区的两个高纬度站点,7 d内最高温度极有可能促进返青时间的发生。
4.3 秋季物候影响因子分析
通过生存分析得到影响秋季物候的4个影响因子的系数分布（图5）。分析图5a,β1分布均值为-0.112,在26个气象站点中,除了站点14落叶前30 d平均温度对落叶事件很有可能有负向影响之外,其余25个站点都表现为极有可能有负向影响,即平均气温对于植物生长为有利因素,平均温度升高时有利于抑制落叶事件的发生,促使落叶时间的延迟。整个区域内平均温度对落叶的影响都相当显著,各区域落叶事件对30天内平均温度的响应没有明显的空间差异。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图5各气象站点秋季物候影响因子分析
注：虚线代
-->Fig. 5Influencing factors of autumn phenology at 26 weather stations
-->
β2的模拟结果中（图5b）,65%的站点落叶前60 d累积降水可能对落叶有负向作用,很有可能与极有可能有负向作用的站点所占比例分别为50%和31%。没有站点的累积降水表现出对落叶有正向影响。即整个区域内大多数站点的落叶前60 d累积降水对植物生长有利,降水对落叶事件有抑制作用,降水量增加可能导致落叶时间延迟,相反若降水量减少的年份,落叶时间可能会相对提前。不同地点的累计降水量对落叶的影响程度存在差异,累计降水极有可能为抑制落叶事件的站点集中在长白山地区,大小兴安岭地区内的站点在落叶前60 d内的累积降水对落叶有明显负向影响的可能性相对较小。这说明落叶对前60 d的累积降水在低纬度地区响应更强。
β3模拟结果中大部分地区风速对落叶的影响不明显,没有站点表现出风力对落叶有负向影响,42%的站点落叶前7 d内最大风速对落叶可能有正向影响,很有可能和极有可能有正向影响的站点则各占全部站点的31%和12%,即风速越大,越有可能落叶,这些区域没有明显空间分布规律,在大、小兴安岭和长白山地区都有站点表现出这一结果。
β4表示返青时间对当年落叶事件的影响,模拟结果显示81%的站点返青时间较早可能使当年落叶时间延迟,很有可能和极有可能是落叶时间延迟的站点分别占全部站点的77%和62%,即生长季开始时间晚,对落叶事件有正向作用,即使落叶时间提前;返青较早则对落叶事件有抑制作用,会延迟落叶时间。其余站点返青时间对当年落叶时间有影响的可能性较小。SOS对EOS有影响的可能性随着位置不同有一定差异,返青时间对当季落叶时间有影响的可能性较小的站点集中分布在大兴安岭地区,长白山地区的站点的返青时间提前几乎都极有可能使当年落叶时间延迟,整体而言随着纬度降低,SOS提前对落叶事件有抑制作用的可能性在增高。
5 讨论与结论
5.1 结论
基于当前物候期影响因素分析较少考虑物候期发生时间的概率分布、影响因子分析以气候因子为主,且较少研究秋季物候的影响因素等,本文在提取1982-2009年东北森林地区SOS、EOS、GSL的基础上,运用蒙特卡洛生存分析探讨了温度、降水和风力等因素对SOS、EOS的影响,得到的主要结论有：（1）利用蒙特卡洛生存分析探求物候的影响因素,可以通过多次迭代计算减少影响因素分析中的误差,可以更加精细地分析物候影响因素的影响程度大小和影响方向,相比于常规的相关、回归分析具有一定的优势。分析中具有较好的效果,结果符合实际,大多数现象能在他人研究结果中得到印证。本文研究结果对植被物候模型改进、为植被物候研究提供有力的科学依据。
（2）物候期前30 d平均温度对于植物生长极有可能有正向作用。即返青前30 d内平均温度升高极有可能使返青时间提前,落叶前30 d平均温度升高极有可能使落叶时间延迟。不同纬度的站点春季和秋季物候对物候期前30 d平均温度的响应没有明显区别或趋势。
（3）返青期前60 d降水对森林生长有正向影响的可能性较大。73%的站点返青期前60 d累积降水增加有可能促进返青事件的发生,使返青期提前;65%的站点落叶期前60 d累积降水增加可能抑制落叶事件的发生,使落叶时间推后。纬度较低的区域,物候期前60 d的累积降水更有可能影响物候事件的发生,即低纬度地区的物候对降水的响应更强。
（4）短期内温度突然升高对于返青时间没有明显作用。风速对落叶有影响的可能性大小没有明显的空间规律。42%的站点落叶期前的风速增加可能会促进落叶事件的发生,其余站点在落叶期前的风速增加对落叶的影响不明显。返青期SOS对落叶期EOS有一定的影响。81%的站点返青时间越早则可能对该年的落叶事件有抑制作用,其余站点的返青时间对该年落叶事件没有显著作用。随着纬度升高,SOS提前对落叶事件有抑制作用的可能性在减小。
5.2 讨论
在研究春季物候的可能影响因素中,本文选取了两个与温度有关的因子分别代表较长时间内温度升高与短期温度的突然提升,结果表明30 d内平均温度的升高极有可能促使返青提前,而7 d内最高温度升高对返青有影响的可能性则较小。虽然在短期内最高温度上升的情况下提前返青有可能使植物得到更多的能量和光照,获得生长优势,但同时也要承受一定的风险,如果出现寒潮或霜冻,已经返青的植物将受到比未返青植物更大的损失,这正是植物在进化过程中对于“机遇”和“挑战”进行选择的策略机制的体现。整体而言,东北地区的森林返青对温度的响应表现的较为“保守”,对于短期内突然增温的响应不明显,仅在大兴安岭地区的两个高纬度站点,7 d内最高温度极有可能促进返青时间的发生,即在热量更加稀缺的高纬度地区,植物可能更倾向于提前返青为生长带来的“机遇”。与春季返青、开花等明显的特征物候相比,植物秋季逐渐衰落过程中缺少明显的特征物候点,因此,目前对于生长季结束节点的定义不太一致,这种定义的不一致也会在一定程度上导致结论的不一致。目前普遍将植物开始衰落的作为生长季结束的标志,本文则是将Logistic曲线拟合方法中与春季SOS对应的曲率变化率的极值作为研究对象。从生存分析结果可以看出,除了环境因素影响落叶时间之外,返青时间也会影响落叶时间,这一结论与其他****的研究发现相似。****们认为返青期的变化会导致光照时间等环境因素的变化,从而导致落叶期的变化,即树木提前返青为该季植物生长带来更多能量和资源,使得提前返青的树木在种内或种间竞争中获得优势,生长中积累了更多养分,植被落叶期延迟。但返青期的变化如何影响落叶期,其机理还有待深入探讨。
虽然结合蒙特卡洛与生存分析为研究植被物候期的影响因素提供了一种较好的方法,但由于研究时段缺乏实际调查数据,研究结果未能进行精确验证,而只是通过已有研究结果对本文研究结果的正确性进行了定性判断,这是本文的不足。今后需进一步探索验证方法,从而提高分析的精度和准确性。
The authors have declared that no competing interests exist.
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被引期刊影响因子
| [1] | . The climate of the North Atlantic region exhibits fluctuations on decadal timescales that have large societal consequences. Prominent examples include hurricane activity in the Atlantic, and surface-temperature and rainfall variations over North America, Europe and northern Africa. Although these multidecadal variations are potentially predictable if the current state of the ocean is known, the lack of subsurface ocean observations that constrain this state has been a limiting factor for realizing the full skill potential of such predictions. Here we apply a simple approach-that uses only sea surface temperature (SST) observations-to partly overcome this difficulty and perform retrospective decadal predictions with a climate model. Skill is improved significantly relative to predictions made with incomplete knowledge of the ocean state, particularly in the North Atlantic and tropical Pacific oceans. Thus these results point towards the possibility of routine decadal climate predictions. Using this method, and by considering both internal natural climate variations and projected future anthropogenic forcing, we make the following forecast: over the next decade, the current Atlantic meridional overturning circulation will weaken to its long-term mean; moreover, North Atlantic SST and European and North American surface temperatures will cool slightly, whereas tropical Pacific SST will remain almost unchanged. Our results suggest that global surface temperature may not increase over the next decade, as natural climate variations in the North Atlantic and tropical Pacific temporarily offset the projected anthropogenic warming. |
| [2] | . We analyze five prominent time series of global temperature (over land and ocean) for their common time interval since 1979: three surface temperature records (from NASA/GISS, NOAA/NCDC and HadCRU) and two lower-troposphere (LT) temperature records based on satellite microwave sensors (from RSS and UAH). All five series show consistent global warming trends ranging from 0.014 to 0.018 K yr. When the data are adjusted to remove the estimated impact of known factors on short-term temperature variations (El Ni o/southern oscillation, volcanic aerosols and solar variability), the global warming signal becomes even more evident as noise is reduced. Lower-troposphere temperature responds more strongly to El Ni o/southern oscillation and to volcanic forcing than surface temperature data. The adjusted data show warming at very similar rates to the unadjusted data, with smaller probable errors, and the warming rate is steady over the whole time interval. In all adjusted series, the two hottest years are 2009 and 2010. |
| [3] | . 花期物候变化研究对赏花活动安排、园林景观布置和致敏花粉防治等具有重要意义。现有研究对始花期与盛花期的变化趋势已有较为深刻的认识,但很少有研究辨识了花期长度的时空变化。本文基于"中国物候观测网"观测数据,统计了1963-2012年中国42个站点23种广布木本植物的花期长度变化趋势,分析了花期长度变化的时空格局、种间差异和变化形式。主要结论为:所有的259条花期长度时间序列中,61.39%的序列呈延长趋势,其中显著延长的占21.24%(P0.05)。灌木花期的延长趋势比乔木更加显著。东北地区南部、华中和华东地区的多数站点花期长度主要呈缩短趋势。在东北地区北部、华北、西南和华南地区,大多数物种的花期长度呈延长趋势。花期长度变化趋势在20°N~22°N间最大(0.94 d/a)。西部地区(87°E~112°E)的花期长度变化趋势(平均0.28 d/a)高于东部地区(平均0.05 d/a)。花期长度的总体变化可分为3个阶段:1963-1980年(偏短)、1981-1997年(与多年平均值接近)和2001-2012年(偏长),但不同物种的花期长度变化存在显著差异。在花期长度延长的序列中,43.39%是因开花始期提前程度大于开花末期;在花期长度缩短的序列中,62.00%是因开花始期提前程度小于开花末期。 . 花期物候变化研究对赏花活动安排、园林景观布置和致敏花粉防治等具有重要意义。现有研究对始花期与盛花期的变化趋势已有较为深刻的认识,但很少有研究辨识了花期长度的时空变化。本文基于"中国物候观测网"观测数据,统计了1963-2012年中国42个站点23种广布木本植物的花期长度变化趋势,分析了花期长度变化的时空格局、种间差异和变化形式。主要结论为:所有的259条花期长度时间序列中,61.39%的序列呈延长趋势,其中显著延长的占21.24%(P0.05)。灌木花期的延长趋势比乔木更加显著。东北地区南部、华中和华东地区的多数站点花期长度主要呈缩短趋势。在东北地区北部、华北、西南和华南地区,大多数物种的花期长度呈延长趋势。花期长度变化趋势在20°N~22°N间最大(0.94 d/a)。西部地区(87°E~112°E)的花期长度变化趋势(平均0.28 d/a)高于东部地区(平均0.05 d/a)。花期长度的总体变化可分为3个阶段:1963-1980年(偏短)、1981-1997年(与多年平均值接近)和2001-2012年(偏长),但不同物种的花期长度变化存在显著差异。在花期长度延长的序列中,43.39%是因开花始期提前程度大于开花末期;在花期长度缩短的序列中,62.00%是因开花始期提前程度小于开花末期。 |
| [4] | . 使用1999-2012年SPOT-VGT NDVI数据,采用D-L滤波方法对NDVI时间序列进行重建,基于动态阈值法提取锡林郭勒盟草原返青期,结合地面实测返青期数据对结果进行验证。研究表明:1提出的草原植被遥感返青期监测和地面验证相结合的新方法,采用25%动态阈值系数提取了锡林郭勒盟草原的返青期,其精度可达68%。2锡林郭勒盟大部分地区的遥感返青期发生在4月上旬-5月中旬,呈现由南向北推迟的空间格局。1999-2012年锡盟草原返青期整体上呈现提前的趋势,为-1.5 d/10a。论文成果为增强中国对气候变化的应对能力、指导当地的农牧业生产、保护脆弱的草原生态系统具有重要的理论和实际价值。 . 使用1999-2012年SPOT-VGT NDVI数据,采用D-L滤波方法对NDVI时间序列进行重建,基于动态阈值法提取锡林郭勒盟草原返青期,结合地面实测返青期数据对结果进行验证。研究表明:1提出的草原植被遥感返青期监测和地面验证相结合的新方法,采用25%动态阈值系数提取了锡林郭勒盟草原的返青期,其精度可达68%。2锡林郭勒盟大部分地区的遥感返青期发生在4月上旬-5月中旬,呈现由南向北推迟的空间格局。1999-2012年锡盟草原返青期整体上呈现提前的趋势,为-1.5 d/10a。论文成果为增强中国对气候变化的应对能力、指导当地的农牧业生产、保护脆弱的草原生态系统具有重要的理论和实际价值。 |
| [5] | . 根据NDVI3g数据,本文定义了18种植被物候指标研究植被物候变化情况。根据1：100万植被区划,把青藏高原划分为8个植被区分。对物候变化比较显著的区域,采用最高温度、最低温度、平均温度、降水、太阳辐射数据,运用偏最小二乘法回归（PLS）研究物候变化的气候成因。结果表明：1青藏高原生长季初期物候指标,转折发生在1997-2000年,转折前初期物候指标平均提前2~3 d/10a;青藏高原末期物候指标转折发生在2004-2007年左右,生长季长度物候指标突变发生在2005年左右,转折前末期物候指标平均延迟1~2 d/10a、生长季长度平均延长1~2 d/10a;转折之后生长季初期物候指标推迟趋势的显著性水平仅为0.1,生长季末期物候指标、生长季长度指标趋势不显著。2高寒草甸与高寒灌木草甸是青藏高原物候变化最剧烈的植被分区。高寒草甸区生长季长度的延长主要是由生长季初期物候指标提前导致的。高寒灌木草甸区生长季长度的延长主要是由于初期物候指标的提前,以及末期物候指标的推迟共同作用导致的。3采用PLS进一步分析气象因素对高寒草甸与高寒灌木草甸物候剧烈变化的影响。表明,温度对物候的影响占主导地位,两植被分区均显示上年秋季、冬初温度对生长季初期物候具有正的影响,该时段温度一方面会导致上年末期物候指标推迟,间接推迟生长季开始时间;另一方面高温不利用冬季休眠。除夏季外,其余月份最小温度对植被物候的影响与平均温度、最高温度的影响类似。降水对植被物候的影响不同月份波动较大,上年秋冬季节降水对初期物候指标具有负的影响,春初降水对初期物候指标具有正的影响。8月份限制植被生长季的主要因素是降水,此时降水与末期物候指标模型系数为正。太阳辐射对植被物候的影响主要在夏季与秋初。PLS方法在物候变化研究中具有17 . 根据NDVI3g数据,本文定义了18种植被物候指标研究植被物候变化情况。根据1：100万植被区划,把青藏高原划分为8个植被区分。对物候变化比较显著的区域,采用最高温度、最低温度、平均温度、降水、太阳辐射数据,运用偏最小二乘法回归（PLS）研究物候变化的气候成因。结果表明：1青藏高原生长季初期物候指标,转折发生在1997-2000年,转折前初期物候指标平均提前2~3 d/10a;青藏高原末期物候指标转折发生在2004-2007年左右,生长季长度物候指标突变发生在2005年左右,转折前末期物候指标平均延迟1~2 d/10a、生长季长度平均延长1~2 d/10a;转折之后生长季初期物候指标推迟趋势的显著性水平仅为0.1,生长季末期物候指标、生长季长度指标趋势不显著。2高寒草甸与高寒灌木草甸是青藏高原物候变化最剧烈的植被分区。高寒草甸区生长季长度的延长主要是由生长季初期物候指标提前导致的。高寒灌木草甸区生长季长度的延长主要是由于初期物候指标的提前,以及末期物候指标的推迟共同作用导致的。3采用PLS进一步分析气象因素对高寒草甸与高寒灌木草甸物候剧烈变化的影响。表明,温度对物候的影响占主导地位,两植被分区均显示上年秋季、冬初温度对生长季初期物候具有正的影响,该时段温度一方面会导致上年末期物候指标推迟,间接推迟生长季开始时间;另一方面高温不利用冬季休眠。除夏季外,其余月份最小温度对植被物候的影响与平均温度、最高温度的影响类似。降水对植被物候的影响不同月份波动较大,上年秋冬季节降水对初期物候指标具有负的影响,春初降水对初期物候指标具有正的影响。8月份限制植被生长季的主要因素是降水,此时降水与末期物候指标模型系数为正。太阳辐射对植被物候的影响主要在夏季与秋初。PLS方法在物候变化研究中具有17 |
| [6] | . 为明确青藏高原湖泊湖冰物候信息及其对气候变化的响应,以青藏高原面积较大(面积>100 km2)的40个湖泊为研究对象,利用MODIS数据,采用阈值法提取湖冰物候,分析2000—2015年青藏高原湖冰物候的时空变化规律及其影响因素.结果表明:青藏高原湖泊开始结冰在11月初—12月中旬,完全结冰在11月中旬—次年1月初,开始融化在3月中旬—5月初,完全融化在4月中旬—6月初,封冻结冰期176 d左右,完全封冻期130 d左右.湖冰物候有明显区域差异,北部湖区开始结冰期早,完全融化期晚,封冻期长;南部湖区开始结冰期晚,完全融化期早,封冻期短.2000—2015年,大部分湖泊湖冰物候变化趋势不显著.北部湖区封冻期和完全封冻期波动较大,而东部和南部湖区完全封冻期变化程度小.湖冰物候时空变化主要受温度、降水、风速的影响,温度是主要的影响要素,温度升高或降雨增加都会使封冻期缩短,风速对湖冰物候有一定的影响. . 为明确青藏高原湖泊湖冰物候信息及其对气候变化的响应,以青藏高原面积较大(面积>100 km2)的40个湖泊为研究对象,利用MODIS数据,采用阈值法提取湖冰物候,分析2000—2015年青藏高原湖冰物候的时空变化规律及其影响因素.结果表明:青藏高原湖泊开始结冰在11月初—12月中旬,完全结冰在11月中旬—次年1月初,开始融化在3月中旬—5月初,完全融化在4月中旬—6月初,封冻结冰期176 d左右,完全封冻期130 d左右.湖冰物候有明显区域差异,北部湖区开始结冰期早,完全融化期晚,封冻期长;南部湖区开始结冰期晚,完全融化期早,封冻期短.2000—2015年,大部分湖泊湖冰物候变化趋势不显著.北部湖区封冻期和完全封冻期波动较大,而东部和南部湖区完全封冻期变化程度小.湖冰物候时空变化主要受温度、降水、风速的影响,温度是主要的影响要素,温度升高或降雨增加都会使封冻期缩短,风速对湖冰物候有一定的影响. |
| [7] | . 从温度、降雨、日照3方面分析 了1981~2006年固原地区榆树物候期对气候因子变化的响应。结果表明,在近26年固原地区温度变化最大,上升速率为0.94℃/a,上升幅度较大; 降雨和日照波动频繁,尤其是降雨的波幅较大,最小降雨量和最大降雨量相差很大,但两者总体趋势都比较稳定;榆树的芽开放期和始花期变化不大,展叶期明显提 前,落叶期延后,生长季延长,速率平均为3.3 d/10 a;温度对榆树物候的影响最显著,日照次之,降雨影响最小,始花期与温度之间没有显著关系。 . 从温度、降雨、日照3方面分析 了1981~2006年固原地区榆树物候期对气候因子变化的响应。结果表明,在近26年固原地区温度变化最大,上升速率为0.94℃/a,上升幅度较大; 降雨和日照波动频繁,尤其是降雨的波幅较大,最小降雨量和最大降雨量相差很大,但两者总体趋势都比较稳定;榆树的芽开放期和始花期变化不大,展叶期明显提 前,落叶期延后,生长季延长,速率平均为3.3 d/10 a;温度对榆树物候的影响最显著,日照次之,降雨影响最小,始花期与温度之间没有显著关系。 |
| [8] | . Phenology of vegetation is a sensitive and valuable indicator of the dynamic responses of terrestrial ecosystems to climate change. Therefore, to better understand and predict ecosystems dynamics, it is important to reduce uncertainties in detecting phenological changes. Here, changes in phenology over the past several decades across the northern high-latitude region (≥60°N) were examined by calibrating and analyzing time series of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR). Over the past decade (2000–10), an expanded length of the growing season (LOS) was detected by MODIS, largely due to an earlier start of the growing season (SOS) by 4.7 days per decade and a delayed end of the growing season (EOS) by 1.6 days per decade over the northern high latitudes. There were significant differences between North America and Eurasia in phenology from 2000 to 2010 based on MODIS data (SOS: 02=0221, 02=0249.02, 02<020.0001; EOS: 02=0221, 02=0249.25, 02<020.0001; LOS: 02=0221, 02=0279.40, 02<020.0001). In northern America, SOS advanced by 11.5 days per decade, and EOS was delayed by 2.2 days per decade. In Eurasia, SOS advanced by 2.7 days per decade, and EOS was delayed by 3.5 days per decade. SOS has likely advanced due to the warming Arctic during April and May. Our results suggest that in recent decades the longer vegetation growing seasons can be attributed to more advanced SOS rather than delayed EOS. AVHRR detected longer LOS over the past three decades, largely related to delayed EOS rather than advanced SOS. These two datasets are significantly different in key phenological parameters (SOS: 02=0217, 02=0214.63, 02=020.0015; EOS: 02=0217, 02=0238.69, 02<020.0001; LOS: 02=0217, 02=0216.47, 02=020.0009) from 2000 to 2008 over the northern high latitudes. Thus, further inter-calibration between the sensors is needed to resolve the inconsistency and to better understand long-term trends of vegetation growth in the Arctic. |
| [9] | . Phenological changes are closely related to the carbon cycle of terrestrial ecosystems, and satellite data have been widely used in large scale phenological research. Numerous methods have been developed to reconstruct distinct satellite derived vegetation signals from continuous vegetation index time series and to track the points corresponding to important phenological events. In this study, we perform a multiple-method investigation of the spring vegetation growth onset phenology in temperate China north of 30°N with NDVI (normalized difference vegetation index) data produced from SPOT satellites. The results indicated that the spring onset dates estimated from five different methods show similar spatial pattern along latitudinal or altitudinal gradients, but with significant variances in the dates. In most areas (76% of pixels), the standard deviation (SD) of the estimated spring onset dates from different methods is within one month, while in a few places (2% of pixels), mostly agricultural cropland, the SD is more than 60 days. Comparing the satellite derived green-up onset dates against the gross primary productivity (GPP) time series curves acquired from six eddy covariance towers further highlights the strengths and limits of different methods in estimating phenological events. In a vast region with diverse vegetation types and physical environment, it is critical to choose the “right” method for the “right” place. Generally climate factors such as temperature and precipitation play an important role in controlling the start of vegetation growth in temperate China. Yet this climate-phenology relationship varies largely across different regions and vegetation types. |
| [10] | . The change in spring phenology is recognized to exert a major influence on carbon balance dynamics in temperate ecosystems. Over the past several decades, several studies focused on shifts in spring phenology; however, large uncertainties still exist, and one understudied source could be the method implemented in retrieving satellite-derived spring phenology. To account for this potential uncertainty, we conducted a multimethod investigation to quantify changes in vegetation green-up date from 1982 to 2010 over temperate China, and to characterize climatic controls on spring phenology. Over temperate China, the five methods estimated that the vegetation green-up onset date advanced, on average, at a rate of 1.3 similar to +/-similar to 0.6 similar to days per decade (ranging from 0.4 to 1.9 similar to days per decade) over the last 29 similar to years. Moreover, the sign of the trends in vegetation green-up date derived from the five methods were broadly consistent spatially and for different vegetation types, but with large differences in the magnitude of the trend. The large intermethod variance was notably observed in arid and semiarid vegetation types. Our results also showed that change in vegetation green-up date is more closely correlated with temperature than with precipitation. However, the temperature sensitivity of spring vegetation green-up date became higher as precipitation increased, implying that precipitation is an important regulator of the response of vegetation spring phenology to change in temperature. This intricate linkage between spring phenology and precipitation must be taken into account in current phenological models which are mostly driven by temperature. |
| [11] | . Shifting plant phenology (i.e., timing of flowering and other developmental events) in recent decades establishes that species and ecosystems are already responding to global environmental change. Earlier flowering and an extended period of active plant growth across much of the northern hemisphere have been interpreted as responses to warming. However, several kinds of environmental change have the potential to influence the phenology of flowering and primary production. Here, we report shifts in phenology of flowering and canopy greenness (Normalized Difference Vegetation Index) in response to four experimentally simulated global changes: warming, elevated CO , nitrogen (N) deposition, and increased precipitation. Consistent with previous observations, warming accelerated both flowering and greening of the canopy, but phenological responses to the other global change treatments were diverse. Elevated CO and N addition delayed flowering in grasses, but slightly accelerated flowering in forbs. The opposing responses of these two important functional groups decreased their phenological complementarity and potentially increased competition for limiting soil resources. At the ecosystem level, timing of canopy greenness mirrored the flowering phenology of the grasses, which dominate primary production in this system. Elevated CO delayed greening, whereas N addition dampened the acceleration of greening caused by warming. Increased precipitation had no consistent impacts on phenology. This diversity of phenological changes, between plant functional groups and in response to multiple environmental changes, helps explain the diversity in large-scale observations and indicates that changing temperature is only one of several factors reshaping the seasonality of ecosystem processes. |
| [12] | . 应用森林生长演替动态模型-FAREAST,在气候变化背景下对大兴安岭漠河林区森林的演替动态进行了模拟。模拟选择了目前气候情景、增暖情景、温度和降水都增加情景3种气候情景,并考虑了气候变化引起的火干扰变化对森林演替的影响。结果表明:维持目前气候不变,兴安落叶松(Larix gmelini)将继续作为绝对优势树种,樟子松(Pinussylvestris var.mongolica)、桦树(Betula)、杨树(Populus)伴生其中;气候发生变化,东北森林带将有北移的趋势,大兴安岭将可能以温带针阔混交林为主,森林群落中出现红松(P.koraiensis)、蒙古栎(Quercus mongolica)、椴树(Tilia)等树种;火干扰影响森林生物量及森林的物种组成和结构。 . 应用森林生长演替动态模型-FAREAST,在气候变化背景下对大兴安岭漠河林区森林的演替动态进行了模拟。模拟选择了目前气候情景、增暖情景、温度和降水都增加情景3种气候情景,并考虑了气候变化引起的火干扰变化对森林演替的影响。结果表明:维持目前气候不变,兴安落叶松(Larix gmelini)将继续作为绝对优势树种,樟子松(Pinussylvestris var.mongolica)、桦树(Betula)、杨树(Populus)伴生其中;气候发生变化,东北森林带将有北移的趋势,大兴安岭将可能以温带针阔混交林为主,森林群落中出现红松(P.koraiensis)、蒙古栎(Quercus mongolica)、椴树(Tilia)等树种;火干扰影响森林生物量及森林的物种组成和结构。 |
| [13] | . 共和国"三大宝":东北老工业基地、原始森林和北大仓粮仓. 在西部开发、中部崛起、东北老工业基地振兴之时,我更关心东北老工业基地的振兴,因为那里是我的第二故乡.谈到老工业基地的振兴时,不能不讲东北原始森林对老工业基地当初振兴的资源贡献.而今重提振兴,也不能不讲东北森林的问题和保护,这是一个环环相扣的"链条". . 共和国"三大宝":东北老工业基地、原始森林和北大仓粮仓. 在西部开发、中部崛起、东北老工业基地振兴之时,我更关心东北老工业基地的振兴,因为那里是我的第二故乡.谈到老工业基地的振兴时,不能不讲东北原始森林对老工业基地当初振兴的资源贡献.而今重提振兴,也不能不讲东北森林的问题和保护,这是一个环环相扣的"链条". |
| [14] | . 物候是指示气候与自然环境变化的重要指标。遥感技术的发展为物候监测和研究提供了新的手段。本文研究对象是中国东北森林，森林分布范围由Landsat TM影像解译得到的2000年土地利用数据确定。遥感数据源是2003年500m空间分辨率的MODIS NDVI 8天合成时间序列数据。通过分析东北主要森林树种的NDVI时间序列特征，表明不同树种的同一遥感参数时间序列基本形状近似，在关键物候期和变化振幅上存在差异，这为根据遥感参数时间序列曲线监测森林物候期奠定了理论基础。将MODIS NDVI 8天合成时间序列数据应用时间序列谐波分析法（HANTS）重构成每天的NDVI时间序列数据影像。基于每天的NDVI时间序列数据，研究采用动态阈值法获取了东北森林物候期及其空间分布格局。研究表明东北大部分地区树木在第100天～150天开始生长，到第260天～290天逐渐停止生长，生长季长度集中在140天～180天。通过与部分物候观测数据的比较验证，表明基于MODIS NDVI数据获取的树木生长始末日期与调查资料具有可比性，获取的森林物候期具有一定的可靠性。 . 物候是指示气候与自然环境变化的重要指标。遥感技术的发展为物候监测和研究提供了新的手段。本文研究对象是中国东北森林，森林分布范围由Landsat TM影像解译得到的2000年土地利用数据确定。遥感数据源是2003年500m空间分辨率的MODIS NDVI 8天合成时间序列数据。通过分析东北主要森林树种的NDVI时间序列特征，表明不同树种的同一遥感参数时间序列基本形状近似，在关键物候期和变化振幅上存在差异，这为根据遥感参数时间序列曲线监测森林物候期奠定了理论基础。将MODIS NDVI 8天合成时间序列数据应用时间序列谐波分析法（HANTS）重构成每天的NDVI时间序列数据影像。基于每天的NDVI时间序列数据，研究采用动态阈值法获取了东北森林物候期及其空间分布格局。研究表明东北大部分地区树木在第100天～150天开始生长，到第260天～290天逐渐停止生长，生长季长度集中在140天～180天。通过与部分物候观测数据的比较验证，表明基于MODIS NDVI数据获取的树木生长始末日期与调查资料具有可比性，获取的森林物候期具有一定的可靠性。 |
| [15] | . 应用林窗模型-FAREAST，模拟未来气候变化对中国东北主要类型森林演替动态的影响。根据大气环流模型ECHAM5-OM和HadCM3预测的气候变化资料，模拟选择了目前气候情景、增暖情景、增暖且降水变化情景3种气候情景。结果表明：维持目前气候不变，东北森林树种组成和森林生物量基本维持动态平衡。气候增暖不利于东北主要森林类型生长，主要针叶树种比例下降，阔叶树比例增加；温带针阔混交林垂直分布带有上移的趋势；增暖幅度越大，变化越明显。气候增暖基础上考虑降水变化，东北森林水平分布带有北移的趋势，降水对低海拔温带针阔混交林影响不大。 . 应用林窗模型-FAREAST，模拟未来气候变化对中国东北主要类型森林演替动态的影响。根据大气环流模型ECHAM5-OM和HadCM3预测的气候变化资料，模拟选择了目前气候情景、增暖情景、增暖且降水变化情景3种气候情景。结果表明：维持目前气候不变，东北森林树种组成和森林生物量基本维持动态平衡。气候增暖不利于东北主要森林类型生长，主要针叶树种比例下降，阔叶树比例增加；温带针阔混交林垂直分布带有上移的趋势；增暖幅度越大，变化越明显。气候增暖基础上考虑降水变化，东北森林水平分布带有北移的趋势，降水对低海拔温带针阔混交林影响不大。 |
| [16] | . 基于归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI）， 提出了一种新的物候遥感监测方法， 基于森林植被的年NDVI时间累积曲线， 利用Logistic模型对NDVI累积曲线进行拟合， 依据曲率极值方法提取森林植被物候期的关键参数（生长季开始日期, SOS; 生长季结束日期, EOS）， 并对森林植被的生长季长度（length of season, LOS）进行分析， 探讨近10年东北森林物候的时空变化。 主要结论为： （1）2001年～2010年间， 东北森林生长季开始日期集中在110～140天但在10年间没有明显变化； （2）第260～290天， 森林逐渐停止生长， 生长季结束日期从北向南逐渐推迟， 但在十年间几乎没变化； （3）与生长季开始和结束日期相对应， 东北森林生长季长度集中在120～160天之间， 但存在空间差异， 大兴安岭地区森林生长季长度较短， 集中在120～140天之间， 小兴安岭、 长白山、 辽东半岛地区的森林生长季长度可达到160天， 对整个研究区来讲， 近10年间变化的区域仅占研究区的14.9%， 变化趋势集中在1d/10年。 研究结果与物候观测数据及已有的研究具有较好的一致性， 说明利用遥感数据动态监测东北森林植被物候期具有一定的可靠性。 . 基于归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI）， 提出了一种新的物候遥感监测方法， 基于森林植被的年NDVI时间累积曲线， 利用Logistic模型对NDVI累积曲线进行拟合， 依据曲率极值方法提取森林植被物候期的关键参数（生长季开始日期, SOS; 生长季结束日期, EOS）， 并对森林植被的生长季长度（length of season, LOS）进行分析， 探讨近10年东北森林物候的时空变化。 主要结论为： （1）2001年～2010年间， 东北森林生长季开始日期集中在110～140天但在10年间没有明显变化； （2）第260～290天， 森林逐渐停止生长， 生长季结束日期从北向南逐渐推迟， 但在十年间几乎没变化； （3）与生长季开始和结束日期相对应， 东北森林生长季长度集中在120～160天之间， 但存在空间差异， 大兴安岭地区森林生长季长度较短， 集中在120～140天之间， 小兴安岭、 长白山、 辽东半岛地区的森林生长季长度可达到160天， 对整个研究区来讲， 近10年间变化的区域仅占研究区的14.9%， 变化趋势集中在1d/10年。 研究结果与物候观测数据及已有的研究具有较好的一致性， 说明利用遥感数据动态监测东北森林植被物候期具有一定的可靠性。 |
| [17] | . <p>基于25年物候观测数据，分析了东北地区木本植物物候的时空变化特征，阐述了近25年来东北地区气候变暖对植物物候的影响，结果表明：1980—2005年，东北地区木本植物展叶初期主要呈提前趋势，提前幅度为0.23 d·a<sup>-1</sup>，枯黄初期主要表现为推后趋势，平均推后0.19 d·a<sup>-1</sup>，生长季延长，平均延长幅度为0.30 d·a<sup>-1</sup>；东北地区广泛分布的5种木本植物（旱柳、杏树、小叶杨、榆树和紫丁香）物候在地理空间上存在显著差异：纬度平均每增加1°，展叶初期推后3 d，枯黄初期提前1.35 d，生长季长度缩短4.41 d；东北地区植物展叶初期与2、3、4月的气温显著负相关(<em>P</em><0.05)，其中，4月气温对植物展叶提前的影响最大，展叶提前趋势平均为2.35 d·℃<sup>-1</sup>；2月气温的影响最小，平均趋势为1.18d·℃<sup>-1</sup>。</p> . <p>基于25年物候观测数据，分析了东北地区木本植物物候的时空变化特征，阐述了近25年来东北地区气候变暖对植物物候的影响，结果表明：1980—2005年，东北地区木本植物展叶初期主要呈提前趋势，提前幅度为0.23 d·a<sup>-1</sup>，枯黄初期主要表现为推后趋势，平均推后0.19 d·a<sup>-1</sup>，生长季延长，平均延长幅度为0.30 d·a<sup>-1</sup>；东北地区广泛分布的5种木本植物（旱柳、杏树、小叶杨、榆树和紫丁香）物候在地理空间上存在显著差异：纬度平均每增加1°，展叶初期推后3 d，枯黄初期提前1.35 d，生长季长度缩短4.41 d；东北地区植物展叶初期与2、3、4月的气温显著负相关(<em>P</em><0.05)，其中，4月气温对植物展叶提前的影响最大，展叶提前趋势平均为2.35 d·℃<sup>-1</sup>；2月气温的影响最小，平均趋势为1.18d·℃<sup>-1</sup>。</p> |
| [18] | . 探讨了1980－2005年中国东北榆树物候的时空变化与气候因子的关系。结果表明：近26 a，东北地区13个站点榆树的展叶期和枯黄期变化趋势较大，13个物候时间系列，展叶初期显著提前趋势占54%，枯黄初期显著推后趋势占38%；榆树物候与气温呈显著相关关系：展叶期与3－4月平均气温呈显著的负相关关系，与平均展叶期的积温呈显著的负相关关系；各站点枯黄期与8－9月平均气温关系不显著，整个东北地区呈显著的正相关关系。研究表明，榆树物候与降水、日照关系不显著。以日平均气温最高日为界，枯黄期积温值可分为呈线性关系的两段，从日平均气温最高日开始，连续10 d积温值低于固定值时，植物开始枯黄。 . 探讨了1980－2005年中国东北榆树物候的时空变化与气候因子的关系。结果表明：近26 a，东北地区13个站点榆树的展叶期和枯黄期变化趋势较大，13个物候时间系列，展叶初期显著提前趋势占54%，枯黄初期显著推后趋势占38%；榆树物候与气温呈显著相关关系：展叶期与3－4月平均气温呈显著的负相关关系，与平均展叶期的积温呈显著的负相关关系；各站点枯黄期与8－9月平均气温关系不显著，整个东北地区呈显著的正相关关系。研究表明，榆树物候与降水、日照关系不显著。以日平均气温最高日为界，枯黄期积温值可分为呈线性关系的两段，从日平均气温最高日开始，连续10 d积温值低于固定值时，植物开始枯黄。 |
| [19] | . 物候现象是指示气候及自然环境变化的重要指标 (Pe(n)uelas et al.,2001;Moresette et al.,2009).自然物候记录可以提供全球环境变化最直接和最有效的证据.已有研究结果表明,受全球气候变化影响,1952-2000年地中海地区 (Pe(n)uelas et al.,2001)、1851-1994年匈牙利(Walkovszky,1998)、1936-1998年美国Wisconsin地区(Bradley et al.,1999)和1970-1999年美国华盛顿地区(Abu-Asab et al.,2001)的许多植物花期提前了1个星期左右;中国北纬33°左右地区植物的早春物候每10年提前1.1 ～4.3天,晚春物候提前1.4～5.4天(Zheng et al.,2006). . 物候现象是指示气候及自然环境变化的重要指标 (Pe(n)uelas et al.,2001;Moresette et al.,2009).自然物候记录可以提供全球环境变化最直接和最有效的证据.已有研究结果表明,受全球气候变化影响,1952-2000年地中海地区 (Pe(n)uelas et al.,2001)、1851-1994年匈牙利(Walkovszky,1998)、1936-1998年美国Wisconsin地区(Bradley et al.,1999)和1970-1999年美国华盛顿地区(Abu-Asab et al.,2001)的许多植物花期提前了1个星期左右;中国北纬33°左右地区植物的早春物候每10年提前1.1 ～4.3天,晚春物候提前1.4～5.4天(Zheng et al.,2006). |
| [20] | . 目前,越来越多的遥感数据被用来监测大面积植物物候的动态变化。利用长时间序列的SPOT/NDVI旬合成数据,通过double logistic模型获取了1999~2008年长白山地区植被的3个关键物候参数:生长季始期、生长季末期和生长季长度的多年平均值,并绘制了它们的变化趋势空间格局图。结果表明,林地的生长季开始日期为第100~120天,草地和耕地相对较晚,分别为第130~140天和第140~150天;林地和草地生长季的结束日期为第275~285天,耕地的相对较早,为第265~275天;林地、草地和耕地的生长季长度范围分别为160~180 d、140~160 d和110~130 d。植被物候期的变化趋势表现为一定的空间差异性,生长季长度延长区域主要分布在长白山地区的中东部,平均每年延长约0.7 d;缩短的区域在西北地区,平均每年缩短1.1 d。最后通过部分物候观测数据及前人在相同研究区的结果验证了利用double logistic模型提取预测长白山植被物候期的可行性。 . 目前,越来越多的遥感数据被用来监测大面积植物物候的动态变化。利用长时间序列的SPOT/NDVI旬合成数据,通过double logistic模型获取了1999~2008年长白山地区植被的3个关键物候参数:生长季始期、生长季末期和生长季长度的多年平均值,并绘制了它们的变化趋势空间格局图。结果表明,林地的生长季开始日期为第100~120天,草地和耕地相对较晚,分别为第130~140天和第140~150天;林地和草地生长季的结束日期为第275~285天,耕地的相对较早,为第265~275天;林地、草地和耕地的生长季长度范围分别为160~180 d、140~160 d和110~130 d。植被物候期的变化趋势表现为一定的空间差异性,生长季长度延长区域主要分布在长白山地区的中东部,平均每年延长约0.7 d;缩短的区域在西北地区,平均每年缩短1.1 d。最后通过部分物候观测数据及前人在相同研究区的结果验证了利用double logistic模型提取预测长白山植被物候期的可行性。 |
| [21] | . 研究植被物候是理解植被与气候关系的重要途径。在植被对气候变化响应的敏感地区，开展植被物候研究有助于揭示气候变化对植被的影响机制。基于2000-2015年MODISEVI时间序列影像数据，利用Savitzky．Golay（S．G）滤波方法和动态阈值法提取伏牛山地2000．2015年森林植被物候参数，结合气温、降水数据，运用Man-Kendall趋势检验、Sen斜率、ANUSPLIN插值和相关性分析等方法，研究伏牛山地森林植被物候对气候要素（气温、降水）变化的响应。结果表明：①伏牛山地森林植被生长季始期主要集中在第105～120d，生长季末期主要集中在第285～315d，生长季长度主要集中在165-195d。从海拔梯度看，随海拔升高，生长季始期、末期和长度整体上分别呈显著推迟、提前及缩短趋势。②生长季始期和生长季末期整体上呈推迟趋势，推迟的像元分别占森林植被的76．57％和83．81％。生长季长度整体呈延长趋势，延长的像元占比为61．21％。生长季始期变化特征主要是由该地区的春季气温降低所导致的。③研究区森林植被生长季始期与3月平均气温呈“冀：偏相关．且呈负相关的区域最多，即3月平均气温降低，导致生长季始期推迟；生长季末期与9月降水呈显著偏相关区域最多，且两者主要呈正相关，即9月降水增加，使生长季末期推迟。植被生长季长度由整个生长期的气温和降水来共同作用，对大多数的区域而言，8月的平均气温和降水与生长季长度的关系最为密切。 . 研究植被物候是理解植被与气候关系的重要途径。在植被对气候变化响应的敏感地区，开展植被物候研究有助于揭示气候变化对植被的影响机制。基于2000-2015年MODISEVI时间序列影像数据，利用Savitzky．Golay（S．G）滤波方法和动态阈值法提取伏牛山地2000．2015年森林植被物候参数，结合气温、降水数据，运用Man-Kendall趋势检验、Sen斜率、ANUSPLIN插值和相关性分析等方法，研究伏牛山地森林植被物候对气候要素（气温、降水）变化的响应。结果表明：①伏牛山地森林植被生长季始期主要集中在第105～120d，生长季末期主要集中在第285～315d，生长季长度主要集中在165-195d。从海拔梯度看，随海拔升高，生长季始期、末期和长度整体上分别呈显著推迟、提前及缩短趋势。②生长季始期和生长季末期整体上呈推迟趋势，推迟的像元分别占森林植被的76．57％和83．81％。生长季长度整体呈延长趋势，延长的像元占比为61．21％。生长季始期变化特征主要是由该地区的春季气温降低所导致的。③研究区森林植被生长季始期与3月平均气温呈“冀：偏相关．且呈负相关的区域最多，即3月平均气温降低，导致生长季始期推迟；生长季末期与9月降水呈显著偏相关区域最多，且两者主要呈正相关，即9月降水增加，使生长季末期推迟。植被生长季长度由整个生长期的气温和降水来共同作用，对大多数的区域而言，8月的平均气温和降水与生长季长度的关系最为密切。 |
| [22] | . 61We assess large-scale relations between vegetation green-up rate and temperature.61The green-up rate is positively correlated with temperature over deciduous forest.61The response of the green-up rate is more sensitive to temperature increases. |
| [23] | Many alpine and subalpine plant species exhibit phenological advancements in association with earlier snowmelt. While the phenology of some plant species does not advance beyond a threshold snowmelt date, the prevalence of such threshold phenological responses within plant communities is largely unknown. We therefore examined the shape of flowering phenology responses (linear versus nonlinear) to climate using two long-term datasets from plant communities in snow-dominated environments: Gothic, CO, USA (1974-2011) and Zackenberg, Greenland (1996-2011). For a total of 64 species, we determined whether a linear or nonlinear regression model best explained interannual variation in flowering phenology in response to increasing temperatures and advancing snowmelt dates. The most common nonlinear trend was for species to flower earlier as snowmelt advanced, with either no change or a slower rate of change when snowmelt was early (average 20% of cases). By contrast, some species advanced their flowering at a faster rate over the warmest temperatures relative to cooler temperatures (average 5% of cases). Thus, some species seem to be approaching their limits of phenological change in response to snowmelt but not temperature. Such phenological thresholds could either be a result of minimum springtime photoperiod cues for flowering or a slower rate of adaptive change in flowering time relative to changing climatic conditions. |
| [24] | . Phenological events, such as the timing of flowering or insect emergence, are influenced by a complex combination of climatic and non-climatic factors. Although temperature is generally considered most important, other weather events such as frosts and precipitation events can also influence many species' phenology. Non-climatic variables such as photoperiod and site-specific habitat characteristics can also have important effects on phenology. Forecasting phenological shifts due to climate change requires understanding and quantifying how these multiple factors combine to affect phenology. However, current approaches to analyzing phenological data have a limited ability for quantifying multiple drivers simultaneously. Here, we use a novel statistical approach to estimate the combined effects of multiple variables, including local weather events, on the phenology of several taxa (a tree, an insect, and a fungus). We found that thermal forcing had a significant positive effect on each species, frost events delayed the phenology of the tree and butterfly, and precipitation had a positive effect on fungal fruiting. Using data from sites across latitudinal gradients, we found that these effects are remarkably consistent across sites once latitude and other site effects are accounted for. This consistency suggests an underlying biological response to these variables that is not commonly estimated using data from field observations. This approach's flexibility will be useful for forecasting ongoing phenological responses to changes in climate variability in addition to seasonal trends. |
| [25] | . Abstract PURPOSE: Since conditional survival analysis provides better estimates of survival time at each followup, we assessed changes in conditional intravesical recurrence-free survival rates after radical nephroureterectomy. We also sought to determine how the impact of well-known risk factors evolves with time, particularly in patients with localized upper tract urothelial carcinoma. MATERIALS AND METHODS: We identified 364 patients with Ta-3N0M0 localized upper tract urothelial carcinoma who underwent open or laparoscopic radical nephroureterectomy at 1 of our 3 institutions. Conditional intravesical recurrence-free and cancer specific survival rates were calculated using the Kaplan-Meier method. The changing impact of parameters on intravesical recurrence with time was assessed by multivariate Cox regression analysis. RESULTS: Intravesical recurrence after radical nephroureterectomy was detected in 176 patients (48.4%) and 93 (25.5%) died of localized upper tract urothelial carcinoma. Five-year intravesical recurrence-free and cancer specific survival rates after surgery were 41.5% and 72.9%, respectively. Based on 1, 2, 3 and 4-year survivorship the 5-year conditional intravesical recurrence-free survival rate increased from 41.5% to 60.5%, 73.4%, 79.5% and 96.7%, respectively. The 5-year conditional cancer specific survival rate also improved from 72.9% to 78.4%, 85.4%, 90.9% and 95.5% at 1, 2, 3 and 4 years, respectively. The effects of well-known predictive factors on estimated conditional survival decreased with time for intravesical recurrence. In contrast, the impact of T2 or lower pathological stage and laparoscopic radical nephroureterectomy sustained statistical power with time. CONCLUSIONS: Conditional survival analysis revealed that the probability of intravesical recurrence-free survival increased with time in patients with localized Ta-3N0M0 upper tract urothelial carcinoma after radical nephroureterectomy. Patients with T2 or lower T stage who undergo laparoscopic radical nephroureterectomy may be recommended for longer followup to detect subsequent intravesical recurrence. Copyright 2017 American Urological Association Education and Research, Inc. Published by Elsevier Inc. All rights reserved. |
| [26] | . Neuroendocrine tumors of the thymus (NETT) constitute less than 5% of all anterior mediastinal masses but are aggressive and lead to poor overall survival. This study was designed to evaluate factors that influence the prognosis of patients with NETT and the role of surgical intervention in survival. We analyzed the Surveillance, Epidemiology, and End Results cancer database to identify patients with NETT. We performed univariate and multivariate analyses to identify prognostic factors among demographic, tumor, and treatment variables. In 254 patients identified with NETT, the median overall survival time was 73 months, with a 5-year survival rate of 56%. Patients who underwent surgical therapy had a significantly longer median survival time than did those who did not undergo surgical therapy (109 months vs 46 months,p< 0.001). In multivariate analysis, surgical resection, Masaoka-Koga stage, and tumor size were significant predictors of survival. Our study found that surgical resection, Masaoka-Koga stage, and tumor size are significant prognostic factors in patients with NETT. Complete surgical resection continues, rightfully, to be the mainstay in the treatment of this rare disease. |
| [27] | . 以东北地区（38°43′N～53°34′N，115°37′E～135°5′E）为研究对象，利用当前气候状况和不同气候情景下的气象数据驱动基于个体生长过程的中国森林生态系统碳收支模型FORCCHN，模拟了气候变化对东北森林生态系统净第一性生产力（NPP）和碳收支（NEP）的影响。结果表明：1981～2002年期间，东北森林NPP总量位于0．27—0．40PgC·a^-1之间，平均值为0．34PgC·a^-1；土壤呼吸总量在0．11—0．27PgC·a^-1，平均为0．19PgC·a^-1；NEP总量位于0．11～0．18PgC·a^-1之间，且近20多年来该区森林起着CO2汇的作用，平均每年吸收0．15PgC的CO2；该区森林NPP和NEP对温度升高比对降雨变化的反应更为敏感；综合降雨增加（20％）和气温增加（3℃）的情况，该区各点森林的NPP和NEP增加的幅度最大；温度不变、降水增加（不变）情景下最小。 . 以东北地区（38°43′N～53°34′N，115°37′E～135°5′E）为研究对象，利用当前气候状况和不同气候情景下的气象数据驱动基于个体生长过程的中国森林生态系统碳收支模型FORCCHN，模拟了气候变化对东北森林生态系统净第一性生产力（NPP）和碳收支（NEP）的影响。结果表明：1981～2002年期间，东北森林NPP总量位于0．27—0．40PgC·a^-1之间，平均值为0．34PgC·a^-1；土壤呼吸总量在0．11—0．27PgC·a^-1，平均为0．19PgC·a^-1；NEP总量位于0．11～0．18PgC·a^-1之间，且近20多年来该区森林起着CO2汇的作用，平均每年吸收0．15PgC的CO2；该区森林NPP和NEP对温度升高比对降雨变化的反应更为敏感；综合降雨增加（20％）和气温增加（3℃）的情况，该区各点森林的NPP和NEP增加的幅度最大；温度不变、降水增加（不变）情景下最小。 |
| [28] | . Warming climates have been widely recognized to advance spring vegetation phenology. However, the delayed responses of vegetation phenology to rising temperature and their mechanisms are poorly understood. Using satellite and climate data from 1982 to 2005, we reveal a latitude transition zone of greenup onset in vegetation communities that has diversely responded to warming temperature in North America. From 40°N northwards, a winter chilling requirement for vegetation dormancy release is far exceeded and the decrease in chilling days by warming winter temperature has little impact on thermal-time requirements for greenup onset. Thus, warming spring temperature has constantly advanced greenup onset by 0.32 days/year. However, from 40°N southward, the shortened winter chilling days are insufficient for fulfilling vegetation chilling requirement, so that the thermal-time requirement for greenup onset during spring increases gradually. Consequently, vegetation greenup onset changes progressively from an early trend (north region) to a later trend (south region) along the latitude transition zone from 40-31°N, where the switch occurs around 35°N. The greenup onset is delayed by 0.15 days/year below 31°N. |
| [29] | . Although the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time-series data, derived from NOAA/AVHRR, SPOT/VEGETATION, TERRA or AQUA/MODIS, has been successfully used in research regarding global environmental change, residual noise in the NDVI time-series data, even after applying strict pre-processing, impedes further analysis and risks generating erroneous results. Based on the assumptions that NDVI time-series follow annual cycles of growth and decline of vegetation, and that clouds or poor atmospheric conditions usually depress NDVI values, we have developed in the present study a simple but robust method based on the Savitzky olay filter to smooth out noise in NDVI time-series, specifically that caused primarily by cloud contamination and atmospheric variability. Our method was developed to make data approach the upper NDVI envelope and to reflect the changes in NDVI patterns via an iteration process. From the results obtained by applying the newly developed method to a 10-day MVC SPOT VGT-S product, we provide optimized parameters for the new method and compare this technique with the BISE algorithm and Fourier-based fitting method. Our results indicate that the new method is more effective in obtaining high-quality NDVI time-series. |
| [30] | . 植被物候是研究植被与气候、环境变化间关系的重要参量。本文针对目前常用的阈值法、拟合法和延迟滑动平均法等植被物候遥感监测方法进行比较分析;介绍了传感器网络法、物候模型法等物候遥感监测验证方法;从遥感监测方法和数据源两方面分析物候遥感监测的误差来源;针对目前研究中存在的问题,讨论了遥感物候的主要研究方向:从机理层面,应创新植被物候遥感监测方法;建立标准化地面验证数据源;利用多源遥感数据,组成高时间分辨率的原始遥感数据源,提高植被物候遥感监测的时间分辨率和测算精度。 . 植被物候是研究植被与气候、环境变化间关系的重要参量。本文针对目前常用的阈值法、拟合法和延迟滑动平均法等植被物候遥感监测方法进行比较分析;介绍了传感器网络法、物候模型法等物候遥感监测验证方法;从遥感监测方法和数据源两方面分析物候遥感监测的误差来源;针对目前研究中存在的问题,讨论了遥感物候的主要研究方向:从机理层面,应创新植被物候遥感监测方法;建立标准化地面验证数据源;利用多源遥感数据,组成高时间分辨率的原始遥感数据源,提高植被物候遥感监测的时间分辨率和测算精度。 |
| [31] | . Survival analysis methods are often used in cancer studies. It has been shown that the combination of clinical data with genomics increases the predictive performance of survival analysis methods. But, this leads to a high-dimensional data problem. Fortunately, new methods have been developed in the last decade to overcome this problem. However, there is a strong need for easily accessible, user-friendly and interactive tool to perform survival analysis in the presence of genomics data. We developed an open-source and freely available web-based tool for survival analysis methods that can deal with high-dimensional data. This tool includes classical methods, such as Kaplan-Meier, Cox proportional hazards regression, and advanced methods, such as penalized Cox regression and Random Survival Forests. It also offers an optimal cutoff determination method based on maximizing several test statistics. The tool has a simple and interactive interface, and it can handle high dimensional data through feature selection and ensemble methods. To dichotomize gene expressions, geneSurv can identify optimal cutoff points. Users can upload their microarray, RNA-Seq, chip-Seq, proteomics, metabolomics or clinical data as a n x p dimensional data matrix, where n refers to samples and p refers to genes. This tool is available free at www.biosoft.hacettepe.edu.tr/geneSurv . All source code is available at https://github.com/selcukorkmaz/geneSurv under the GPL-3 license. |
| [32] | . The change in spring phenology is recognized to exert a major influence on carbon balance dynamics in temperate ecosystems. Over the past several decades, several studies focused on shifts in spring phenology; however, large uncertainties still exist, and one understudied source could be the method implemented in retrieving satellite-derived spring phenology. To account for this potential uncertainty, we conducted a multimethod investigation to quantify changes in vegetation green-up date from 1982 to 2010 over temperate China, and to characterize climatic controls on spring phenology. Over temperate China, the five methods estimated that the vegetation green-up onset date advanced, on average, at a rate of 1.3 similar to +/-similar to 0.6 similar to days per decade (ranging from 0.4 to 1.9 similar to days per decade) over the last 29 similar to years. Moreover, the sign of the trends in vegetation green-up date derived from the five methods were broadly consistent spatially and for different vegetation types, but with large differences in the magnitude of the trend. The large intermethod variance was notably observed in arid and semiarid vegetation types. Our results also showed that change in vegetation green-up date is more closely correlated with temperature than with precipitation. However, the temperature sensitivity of spring vegetation green-up date became higher as precipitation increased, implying that precipitation is an important regulator of the response of vegetation spring phenology to change in temperature. This intricate linkage between spring phenology and precipitation must be taken into account in current phenological models which are mostly driven by temperature. |
| [33] | . 网状Meta分析是近年来新出现的一种Meta分析方法,因其能够实现多种干预措施的比较而日益受到广泛关注。OpenBUGS软件是基于贝叶斯统计理论研发的统计软件,具有强大的运算功能,能够在多种操作系统上实现网状Meta分析,是当前该方面的主流软件之一。本文以实例演示的方式介绍了如何使用OpenBUGS软件完成网状Meta分析。 . 网状Meta分析是近年来新出现的一种Meta分析方法,因其能够实现多种干预措施的比较而日益受到广泛关注。OpenBUGS软件是基于贝叶斯统计理论研发的统计软件,具有强大的运算功能,能够在多种操作系统上实现网状Meta分析,是当前该方面的主流软件之一。本文以实例演示的方式介绍了如何使用OpenBUGS软件完成网状Meta分析。 |
