Nature Scientific Data: Глобальный индекс листовой поверхности без снега за период 1985–2020 гг. для моделирования земной системы
Индекс листовой поверхности (Leaf Area Index, LAI) — это фундаментальный параметр, связывающий структуру растительности с поверхностной энергией и обменом углеродом в моделях земной системы. Однако недооценка LAI, вызванная снежным покровом, остаётся постоянным ограничением существующих спутниковых продуктов. В данной работе авторы разработали глобальный набор данных по LAI без снежного покрова, охватывающий период с 1985 по 2020 гг. с разрешением 500 м. Метод объединяет более 2700 записей о продолжительности жизни листьев из базы данных признаков растений TRY, охватывающих наблюдения для многочисленных видов растений, и агрегирует их в значения, специфичные для каждого функционального типа растений. Затем он идентифицирует регионы, подверженные воздействию снега, используя данные MODIS, и применяет коррекцию на основе продолжительности жизни листьев к значениям LAI, специфичным для каждого функционального типа растений. Физиологически обоснованный LAI без снежного покрова эффективно корректирует недооценку LAI в регионах, подверженных воздействию снега. Моделирование с использованием Common Land Model показывает, что индекс листовой поверхности без снега улучшает моделирование альбедо в заснеженных регионах, лучше отражая эффекты маскирования растительностью и уменьшая положительное смещение альбедо. Кроме того, индекс LAI без снега увеличивает оценки чистой радиации и валовой первичной продуктивности, а также уменьшения глубины снега. Этот набор данных об индексе LAI без снега обеспечивает надёжные входные данные для моделирования взаимодействия растительности и снега в моделях земной системы, способствуя более точному моделированию динамики поверхностной энергии, воды и углерода.