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植物物候学研究进展

本站小编 Free考研考试/2021-12-31

摘要:植物物候变化在研究陆地生态系统对气候变化的响应时被誉为"矿井中的金丝雀",全球气候变化愈演愈烈,重新引起了人们对植物物候研究的广泛关注。随着观测技术的发展,在各种空间和生态尺度上收集到的物候观测数据迅速累积,尽管已经在多个尺度上(物种、群落和景观尺度)观察到物候变化,但物候变化的机理仍然没有得到很好的理解。回顾了国内外植物物候研究的发展历程;总结了物候数据收集技术进展和全球物候变化的主要趋势;归纳了植物物候变化的机理与驱动因素;探讨了物候模型研究及物候对气候变化响应研究的主要方向。随着物候观测技术在不同尺度上应用的增加,物候研究进入了一个新的阶段。未来物候研究需要制定跨区域标准化观测指南,融合所有相关学科,改进物候模型,拓展研究区域;同时融合有效的历史物候资料,采用新技术和长期收集的物候数据为大数据时代植物物候学研究提供基础。



Abstract:Phenology shifts over time is known as "canary in the mine" when studying the response of terrestrial ecosystems to climate change, and increasing global climate change has renewed widespread interest in plant phenological research. With the development of observational techniques, the phenological observation data collected at various spatial and ecological scales are rapidly accumulating. Although phenological changes have been observed at multiple scales (species, community, and landscape scale), the mechanisms of phenological changes are still poorly understood. In order to improve the understanding of plant phenology, in this review article, we briefly reviewed the development of plant phenology research in China and abroad; summarized the progress of phenology data collection technology and the major trend of global phenological change; summarized the mechanism and driving factors of plant phenological change; and discussed the main direction of phenological models research and phenology response to climate change. With the increasing application of phenological observation techniques at different scales, phenological research has entered a new phase. In the future, phenological research requires the development of standardized observational guidelines across regions, the integration of all relevant disciplines, the improvement of phenological models, and expansion of research areas. At the same time, it is necessary to integrate effective historical phenological data, and adopt new technologies and long-term collected phenological data to provide the basis for plant phenological research in the era of big data.





PDF全文下载地址:

https://www.ecologica.cn/stxb/article/pdf/stxb201909252007

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