interannual variability in modeled (CASA) C flux is in part caused by interannual variability in Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Fraction of Photosynthetically Active Radiation  (FPAR). This study confirms a mechanism producing variability in modeled NPP: -- NDVI (FPAR) interannual variability is strongly driven by climate; -- The climate driven variability in NDVI (FPAR) can lead to much larger fluctuation in NPP vs. the NPP computed from FPAR climatolog

Collatz, G. James

Ivanoff, Alvaro

Pinzon, Jorge

Zeng, Fan-Wei

NASA Technical Reports Server

(c)	  Aug,	  lag	  =	  1	  month	  
(d)	  Aug,	  lag	  =	  3	  months	  
Analysis of the relationship between climate and NDVI variability at global scales  
Fan-­‐Wei	  Zeng	  (fanwei.zeng@nasa.gov)1,2,	  G.	  James	  Collatz2,	  Jorge	  Pinzon1,2,	  Alvaro	  Ivanoﬀ2,3	  
1.	  Science	  Systems	  and	  Applica@ons,	  Inc.	  	  	  	  	  2.	  NASA’s	  Goddard	  Space	  Flight	  Center	  	  	  	  	  3.	  ADNET	  Systems,	  Inc.	  	  	  
• 	  Data	  sets	  used:	  long	  record;	  global	  coverage;	  consistent	  with	  data	  sets	  of	  higher	  quality	  (Fig.	  2);	  	  
• 	  Use	  of	  TRMM	  precipita@on	  (40°N-­‐40°S,	  0.25°,	  semimonthly,	  1998-­‐2010)7	  gives	  the	  same	  result.	  	  	  
Fig.	  2	  GIMMS	  –	  MODIS	  Aqua	  NDVI6	  (0.25°,	  
monthly,	  2003-­‐2010)	  anomaly	  correla@ons	  
signiﬁcant	  (p<0.05)	  in	  76%	  of	  land	  pixels	  .	  
5.	  Results:	  
5.1.	  NDVI	  –	  precipita@on	  anomaly	  correla@ons:	  
5.2.	  NDVI	  -­‐	  temperature	  anomaly	  correla@ons:	  
Av
er
ag
ed
	  r	  
va
lu
es
	  
• 	  	  Higher	  herbaceous	  cover	  (forests	  -­‐>	  woody	  savannas	  -­‐>	  savannas	  -­‐>	  closed+open	  shrublands	  &	  grasslands):	  
stronger	  correla@ons	  and	  clearer	  1-­‐month	  peak	  lag	  pahern.	  
(e)	  Temperate	  Asia	  
(a)	  May,	  lag	  =	  1	  month	  
2.	  JusDﬁcaDon:	  Is	  interannual	  variability	  in	  NDVI	  explained	  by	  climate?	  Here	  we	  
examine	  the	  sensi@vity	  of	  NDVI	  to	  interannual	  variability	  in	  precipita@on	  and	  temperature.	  	  
Fig.	  1	  
Climate	  –	  
NDVI	  –	  NPP	  
connec@on.	  
1.	  IntroducDon:	  interannual	  variability	  in	  modeled	  (CASA)	  C	  ﬂux	  is	  in	  part	  caused	  by	  
interannual	  variability	  in	  NDVI	  (FPAR)	  (Fig.	  1).	  
FP
AR
	  
NDVI	  
Table	  1.	  Data	  sets	  used.	  
3.	  Data:	  
Resolution 
Period 
Spatial (º) Temporal 
GIMMS 3g NDVI2 0.08 Semimonthly 1981-2010 
GPCP precipitation3 2.5 Monthly 1979-2009 
CRU climatology4 0.5 Monthly 1961-1990 (base) 
GISS temperature 
anomaly5 2 Monthly 1880-2010	
4.	  Methods:	  	  
4.1.	  Conducted	  Pearson’s	  correla@on	  analyses	  at	  pixel	  level	  with	  varying	  lags	  (of	  NDVI	  
response	  to	  climate)	  on:	  
	  	  	  	  	  -­‐	  1982-­‐2009	  NDVI	  –	  precipita@on	  anomaly	  @me	  series	  (monthly,	  1°×1°);	  
	  	  	  	  	  -­‐	  1982-­‐2010	  NDVI	  –	  temperature	  anomaly	  @me	  series	  (monthly,	  0.5°×0.5°);	  
4.2.	  Accounted	  for	  ﬁrst-­‐order	  temporal	  autocorrela@on	  following	  Dawdy	  and	  Matalas	  	  
(1964)8.	  Only	  signiﬁcant	  correla@on	  coeﬃcients	  (r	  values	  with	  corrected	  p	  values	  <0.05,	  
	  two-­‐tailed	  t-­‐test)	  are	  shown.	  	  
Fig.	  3	  NDVI	  –	  precipita@on	  correla@ons	  for	  
the	  whole	  @me	  series	  (1	  month	  lag).	  
(Results	  using	  monthly	  precipita@on	  here	  
were	  consistent	  with	  those	  using	  
accumula@ve	  precipita@on	  (not	  shown).)	  
• 	  Strongest	  for	  1-­‐month	  
preceding	  precipita@on;	  	  
• 	  Signiﬁcant	  in	  36%	  of	  land	  pixels;	  
• 	  Posi@ve	  in	  arid	  and	  semiarid	  
areas	  where	  grasslands	  and	  
shrublands	  are	  the	  dominant	  
land	  cover	  types.	  
(c)	  N	  Africa	  
(d)	  S	  Africa	   (f)	  Australia	  	  
Fig.	  4	  Averaged	  r	  values	  of	  the	  whole	  @me	  series	  vs.	  lags	  for	  diﬀerent	  land	  cover	  types	  in	  diﬀerent	  regions	  (error	  bars:	  1σ).	  
Lag	  (number	  of	  months)	  
Fig.	  5	  NDVI	  –	  precipita@on	  
correla@ons	  for	  May	  (lep)	  and	  
August	  (right)	  in	  central	  US.	  	  
(b)	  May,	  lag	  =	  3	  months	  
• 	  Early	  growing	  season	  (May):	  
NDVI	  most	  sensi@ve	  to	  
precipita@on	  during	  winter	  
and	  spring;	  
• 	  End	  of	  growing	  season	  
(August):	  NDVI	  most	  sensi@ve	  
to	  more	  recent	  precipita@on.	  	  
(a)	  Temperate	  N	  America	   (b)	  Temperate	  S	  America	  
Lag	  (number	  of	  months)	  
Av
er
ag
ed
	  r	  
va
lu
es
	  
6.	  Conclusion:	  
• 	  Strongest	  for	  current	  month	  temperature	  (Fig.	  6&7);	  	  
• 	  Signiﬁcantly	  posi@ve	  in	  40%	  of	  total	  land	  pixels,	  and	  77%	  of	  these	  pixels	  are	  north	  of	  35°N	  (Fig.	  6);	  
• 	  Not	  associated	  with	  land	  cover	  types.	  
Fig.	  6	  For	  the	  whole	  @me	  series	  (no	  lag).	  	   Fig.	  7	  Averaged	  r	  values	  vs.	  lags	  for	  diﬀerent	  regions.	  
Fig.	  8	  Annual	  NPP	  modeled	  from	  variable	  FPAR	  vs.	  from	  FPAR	  climatology.	  
• 	  This	  study	  conﬁrms	  a	  mechanism	  producing	  
variability	  in	  modeled	  NPP:	  	  
	  	  	  	  -­‐	  NDVI	  (FPAR)	  interannual	  variability	  is	  
strongly	  driven	  by	  climate;	  
	  	  	  	  -­‐	  The	  climate	  driven	  variability	  in	  NDVI	  
(FPAR)	  can	  lead	  to	  much	  larger	  ﬂuctua@on	  in	  
NPP	  vs.	  the	  NPP	  computed	  from	  FPAR	  
climatology	  (Fig.	  8).	  	  
References:	  
1.	  Los,	  S.O.,	  et	  al.	  (2000)	  J.	  of	  Hydrometeorology,	  1,	  183-­‐199.	  
2.	  Tucker,	  C.J.,	  et	  al.	  (2005)	  Interna2onal	  J.	  of	  Remote	  Sensing,	  26(20),	  4485-­‐4498.	  
3.	  Huﬀman,	  G.J.,	  et	  al.	  (2009)	  Geophys.	  Res.	  Le;.,	  36,	  L17808,	  doi:	  10.1029/2009GL040000.	  
4.	  New,	  M.,	  et	  al.	  (1999)	  J.	  of	  Climate,	  12(3),	  829-­‐856.	  
5.	  Hansen,	  J.,	  et	  al.	  (1999)	  J.	  of	  Geophys.	  Res.,	  104,	  30997-­‐31022.	  	  
6.	  MODIS	  Aqua	  NDVI	  (MYD13C2,	  	  hhps://lpdaac.usgs.gov/products/modis_products_table).	  
7.	  Huﬀman,	  G.J.,	  et	  al.	  (2007)	  J.	  of	  Hydrometeorology,	  8(1),	  38-­‐55.	  
8.	  Dawdy,	  D.R.,	  and	  N.C.	  Matalas	  (1964)	  In	  V.T.	  Chow,	  ed.	  Handbook	  of	  Applied	  Hydrology,	  A	  Compendium	  of	  Water-­‐
resources	  Technology,	  68-­‐90,	  McGraw-­‐Hill	  Book	  Company,	  New	  York.	  
Acknowledgements:	  This	  
work	  is	  supported	  by	  NASA’s	  
Carbon	  Monitoring	  System	  
project	  and	  Carbon	  Cycle	  
Science	  element	  of	  the	  
Terrestrial	  Ecology	  Program.	  	  
?	  
CASA	  
(Los	  et	  al.,	  2000)1	  
NDVI	  Anomalies,	  July-­‐August	  2002	  Cumula@ve	  Precipita@on	  Anomalies,	  April-­‐August	  2002	  (mm)	  
NPP	  Anomalies,	  July-­‐August	  2002	  (g	  C	  m-­‐2	  mo-­‐1)	  	  
https://ntrs.nasa.gov/search.jsp?R=20120009271 2019-08-30T20:24:33+00:00Z


Analysis of the Relationship Between Climate and NDVI Variability at Global Scales

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

NASA Technical Reports Server