Peatlands play an important role within the global carbon cycle as they account for ~20-30% of the global soil carbon, yet it is uncertain whether peatlands will continue to accumulate carbon with projected changes in climate. To improve the understanding of the carbon cycle in peatlands, it is important to know the spatial and temporal variability of the carbon dioxide (CO2) exchange and other carbon components of peatlands' carbon cycle. Studying the carbon cycle in peatlands at regional and global scales is challenging because of their remote locations and their extensive areas. Studies have used ecosystem models in combination with ground measured data and/or satellite data to obtain regional to global information about ecosystem function and production, but peatlands have not been generally included in these studies. Within this context, my research was guided by two main questions: 1) how does CO2 exchange and phenology vary in and across peatlands? 2) and how can satellite data be used to obtain estimates of CO2 exchange at larger spatial extents than the currently available field measurements? To answer these questions I used a combination of light use efficiency (LUE) models, satellite data (vegetation and phenological indices; gross primary production, GPP), and field-measured data (climate, CO2 exchange) from four functionally different northern peatlands in Canada and Europe. Analysis of the CO2 exchange data showed higher annual accumulated GPP and net ecosystem production (NEP) at the warmer peatlands. The two warmer sites had longer growing seasons and carbon uptake periods than the two colder sites. The carbon uptake period, for example was ~6 months at the warmer sites and ~3 months at the colder sites. Within each of these groups (i.e. long vs. short carbon uptake period), the sites with the higher leaf area index and with circum-neutral pH levels had higher annual GPP and NEP. Variations in interannual accumulated GPP and NEP were mainly explained by variations in monthly or seasonal precipitation. Satellite-derived vegetation indices captured the seasonal variations in GPP and NEP well, and satellite-derived phenological indices showed modest relationships with annual GPP and NEP. The LUE-based GPP from the moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) performed best in capturing the seasonal variation in GPP and NEP at all sites. A more in depth analysis of LUE models identified two major challenges: 1) uncertainties in satellite input data (e.g. vegetation indices) and their relationship with ground biophysical information; and 2) fine-tuning of scalars that reduce the maximum LUE parameter (i.e. epsilon) values over time: scalars should better reflect changes in soil temperature, seasonal water availability and snow presence. These findings are important for improvement of LUE models that ultimately should lead to better characterization of regional and global peatland production. The applicability of satellite data for obtaining information on peatland function and production was showed in this study; yet, the results from the final analysis showed that it is important to examine if the available satellite data (with its predefined spatial and temporal resolutions) can provide the necessary information about the vegetation structure and function in peatlands. / Les tourbières jouent un rôle important dans le cycle global du carbone car ils représentent ~20-30% du carbone global des sols, cependant avec les changements climatiques qui sont prévus il n'est pas certain qu'ils continueront à accumuler autant de carbone. Pour améliorer le compréhension du cycle de carbone dans les tourbières, il est important de connaître la variabilité spatiale et temporelle d'échange du dioxyde de carbone (CO2) et d'autres composants en carbone du cycle de carbone des tourbières. Étudier le cycle du carbone dans les tourbières à l'échelle régionale et globale est un défi en raison des sites distants et de l'étendu des grands espaces qui les caractérisent. Des études ont utilisé des modèles d'écosystème en combinaison avec des données mesurées au sol et / ou des données satellitaires pour obtenir des informations régionales et globales sur la fonction et de la production des écosystèmes, mais généralement, les tourbières n'ont pas été inclus dans ces études. Dans ce contexte, ma recherche a été guidée par deux questions principales: 1) comment l'échange de CO2 et la phénologie varient-ils dans et entre les tourbières ? 2) et comment la télédétection peut-elle être employée pour obtenir des estimations d'échange de CO2 à une échelle spatiale plus grande que les mesures disponibles obtenues sur le terrain? Pour répondre à ces questions, j'ai utilisé une combinaison de modèles basés sur l'efficacité de l'utilisation de la lumière (LUE), des données satellitaires et des données obtenues sur le terrain de quatre tourbières, fonctionnellement différentes. L'analyse des données d'échange de CO2 a montré que la GPP annuelle accumulée et la production nette d'écosystème (NEP) sont plus élevées dans les tourbières les plus chauds. Les deux sites les plus chauds avaient de plus longues saisons de croissance et de périodes d'absorption de carbone que les deux sites les plus froids. La période d'absorption de carbone par exemple, était d'environ 6 mois sur les sites les plus chauds et d'environ 3 mois sur les sites les plus froids. Dans chacun de ces groupes les sites avec l'indice de surface foliaire le plus élevé et avec les niveaux de circum-neutres de pH avaient les GPP et NEP annuelles plus élevés. Des variations en GPP et NEP inter-annuelles ont été principalement expliquées par des variations dans les précipitations mensuelles ou saisonnières. Les indices de végétation obtenues par satellite ont bien capturé les variations saisonnières de GPP et NEP, et les indices phénologiques obtenues par satellite ont montré des relations modestes avec les GPP et NEP annuelles. La GPP basé sur la LUE, obtenue à partir d'un spectroradiomètre d'imagerie à résolution modérée a obtenue de meilleurs résultat pour capturer la variation saisonnière en GPP et NEP sur tous les sites. Une analyse plus approfondie des modèles de LUE a identifié deux défis majeurs: 1) des incertitudes dans des données d'entrée de satellite (par exemple, les indices de végétation) et leur relation avec les informations biophysiques au sol, et 2) le réglage des barèmes qui réduisent la valeur du paramètre maximale de LUE (c.-à-d. epsilon) sur le temps: les barèmes devraient mieux refléter les changements dans la température du sol, la disponibilité saisonnière d'eau et la présence de neige. Ces résultats sont importants pour l'amélioration des modèles de LUE qui, en fin de compte devrait mener à une meilleure caractérisation de la production des tourbières régionales et mondiales. Cette études a montré l'applicabilité des données satellitaires pour obtenir des informations sur la fonction et la production des tourbières, cependant, les résultats de l'analyse finale ont montré qu'il est important d'examiner si les données satellitaires disponibles (avec ses résolutions spatiales et temporelles prédéfinies) peuvent fournir les informations nécessaires sur la structure et la fonction de la végétation dans les tourbières.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.107759 |
| Date | January 2012 |
| Creators | Kross, Angela |
| Contributors | Nigel Thomas Roulet (Supervisor) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Doctor of Philosophy (Department of Geography) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses. |
Page generated in 0.0039 seconds