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研究简介：使用 MODIS 更好地估计冰物候时间
冰物候在湖泊生态系统中发挥着重要作用，因为冰盖的持续时间会影响营养负荷、湖泊周转等。然而，记录和预测[...]后研究简报：使用 MODIS 更好地估计冰物候时间的时间首先出现在 Lake Scientist 上。
来源:湖泊科学家冰物候在湖泊生态系统中发挥着重要作用，因为冰盖的持续时间会影响营养负荷、湖泊周转等。然而，记录和预测冰物候的时间历来依赖于直接的现场观察，这在湖泊密度高的地区或偏远地区可能无效。
2024 年发表在 Ecosphere 上的一篇论文试图通过使用 MODIS 陆地表面温度 (LST) 数据创建预测冰物候学的计算模型来解决这个问题。结合历史现场数据，对该模型进行了测试，以观察其预测二十多年冰物候时间的准确度。1
生态圈 1该研究的目的是确定这个新模型是否有望在比目前简单的现场观测更大的时间和空间尺度上估计冰物候。
日落时分的科布斯湖 (Lake Cobbosseecontee)。缅因州蒙茅斯。 （图片来源：ChrisGoldNY，来自 Flickr CC BY-NC 2.0）
Flickr CC BY-NC 2.0方法
LST 数据取自缅因州的湖泊，以调查冰覆盖表面的温度。该 MODIS 产品使用热红外波段，与其他远程方法相比，可提供良好的空间分辨率和精度。
美国缅因州模型开发和验证中使用的 78 个湖泊的地图。 13 个湖泊（用黄色菱形表示）有足够的原位数据可用于训练结冰和结冰近似模型，而 45 个湖泊（用蓝色圆圈表示）仅用于训练结冰近似模型。另外二十个湖泊（用洋红色方块表示）用于验证结冰近似模型。 （图片来源：Skoglund 等人，2024）
历史数据库MODIS LST 数据取自 NASA 的 Aqua 卫星，并根据可获得有效 MODIS 读数的现场数据集计算每个湖泊和每天的平均值。1
结果
来源
https://doi.org/10.1002/ecs2.70000