Skip to main content

The effects of spatial aggregation of complex topography on hydroecological process simulations within a rugged forest landscape: development and application of a satellite-based topoclimatic model

Buy Article:

$50.00 plus tax (Refund Policy)

Abstract:

We evaluated the effects of topographic complexity on landscape carbon and hydrologic process simulations within a rugged mixed hardwood forest by developing and applying a satellite-based hydroecological model at multiple spatial scales. The effects of topographic variability were evaluated by aggregating raster-based digital elevation model and satellite-derived leaf area index inputs across eight different spatial resolutions from 30 m (62 208 pixels) to 2160 m (12 pixels). Our modeling analysis showed that the effect of topography was the strongest on solar radiation and temperature, intermediate on soil water and evapotranspiration, and ambiguous on soil respiration. Spatial aggregation of model inputs smoothed heterogeneous spatial patterns of modeled output variables relative to fine-scale results. Model outputs varied nonlinearly with different levels of spatial aggregation, while spatial variability of model inputs and outputs were dampened at increasingly coarse aggregation levels. Biases in spatially aggregated model predictions were generally less than ±10%, except for solar radiation, which showed biases of up to +50% at coarser spatial scales. The large positive bias in the solar radiation implies that overestimation of biophysical variables that are sensitive to solar radiation (e.g., photosynthesis and net primary production) may be considerable in rugged forested landscapes unless subgrid scale effects are accounted for.

Nous avons évalué les effets de la complexité topographique sur des simulations du carbone au niveau du paysage et sur des processus hydrologiques au sein d'une forêt feuillue mixte située dans un paysage accidenté, en développant puis en appliquant un modèle hydro-écologique basé sur la télédétection satellitaire à des échelles spatiales multiples. Les effets de la variabilité topographique ont été évalués en agrégeant les intrants issus d'un modèle numérique du terrain de format matriciel et les valeurs d'indice de surface foliaire dérivées de données satellitaires, au travers de huit échelles spatiales différentes, de 30 m (12 pixels) à 2160 m (62 208 pixels). Notre analyse par modélisation montre que l'effet de la topographie était le plus important dans le cas de la radiation solaire et de la température, intermédiaire dans le cas de l'eau du sol et de l'évapotranspiration et peu défini dans le cas de la respiration du sol. L'agrégation spatiale des intrants du modèle lisse les patrons spatiaux hétérogènes des variables modélisées, relativement aux résultats obtenus à une échelle plus détaillée. Les extrants du modèle varient non linéairement avec les différents niveaux d'agrégation spatiale tandis que la variabilité spatiale des intrants et des extrants du modèle est diminuée à des niveaux d'agrégation progressivement plus grossiers. Les biais observés dans les prédictions du modèle à des niveaux spatiaux plus agrégés étaient généralement inférieurs à ±10 %, à l'exception de la radiation solaire, qui a montré des biais supérieurs à +50 % à des échelles spatiales plus grossières. Le biais positif important dans la radiation solaire implique que la surestimation de variables biophysiques sensibles à la radiation solaire (p. ex. la photosynthèse et la production primaire nette) peut être considérable dans les paysages forestiers accidentés sauf si les effets d'échelle sous-jacents sont pris en compte.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: March 1, 2004

More about this publication?
  • Published since 1971, this monthly journal features articles, reviews, notes and commentaries on all aspects of forest science, including biometrics and mensuration, conservation, disturbance, ecology, economics, entomology, fire, genetics, management, operations, pathology, physiology, policy, remote sensing, social science, soil, silviculture, wildlife and wood science, contributed by internationally respected scientists. It also publishes special issues dedicated to a topic of current interest.
  • Information for Authors
  • Submit a Paper
  • Subscribe to this Title
  • Terms & Conditions
  • Sample Issue
  • Reprints & Permissions
  • Ingenta Connect is not responsible for the content or availability of external websites

Access Key

Free Content
Free content
New Content
New content
Open Access Content
Open access content
Partial Open Access Content
Partial Open access content
Subscribed Content
Subscribed content
Free Trial Content
Free trial content
Cookie Policy
X
Cookie Policy
Ingenta Connect website makes use of cookies so as to keep track of data that you have filled in. I am Happy with this Find out more