Quantile-Dependent Humidity Associations and Localized EVI Non-Linearity in Irrigated Semi-Arid Sugarcane

方法

自然三次样条分位数回归，结合MODIS植被指数与时间块交叉验证。

发现

EVI在高分位呈显著负曲率非线性，NDVI则保持线性响应。

机会点

可探索EVI拐点作为高生物量光谱饱和阈值指标，结合机器学习预测微气候。

巴西半干旱地区灌溉甘蔗田的微气候动态反映了水分有效性、辐射能量与植被覆盖之间的相互作用。由于线性方法无法捕捉非对称响应，本研究将平均空气相对湿度（MRH）视为土壤—冠层—大气系统的综合状态而非单纯的输入变量，考察其与太阳辐射、降水及MODIS植被指数（EVI和NDVI）在巴伊亚州茹阿泽鲁地区的关系。研究采用带自然三次样条的非线性分位数回归，并结合分块时间交叉验证。结果表明，这种关联在不同分布位置上存在差异：EVI在上分位数（τ=0.95）处表现出具有统计支持的负曲率和非线性，识别出与高生物量下光谱饱和衰减相关的拐点；相比之下，NDVI保持线性响应。敏感性分析证实，灌溉管理和微气候强迫 modulate 这些阈值。研究结论认为，EVI在检测微气候拐点方面对冠层结构变化更为敏感，而NDVI在整个分布上保持稳定响应。研究结果可为半干旱地区的精准农业管理和气候适应提供支持，并为未来利用预测建模和机器学习预报微气候影响的研究奠定基础。