Variations of cropland phenology in response to climate factors over the Midwestern United States

Abstract

Land surface phenology refers to an event of abrupt seasonal changes in the aggregation of diverse vegetative living organisms over large terrestrial areas. Physical and chemical properties of land surface can be dramatically changed with the occurrences of land surface phenology in relation to exchanges of energy, water, and carbon between atmosphere and land surface. Cropland is a particular type of land surface, in which selected plants are growing under the management of agricultural producers. Land surface phenology in cropland, termed cropland phenology, occurred in responses to climate factors in a different way from those from natural vegetation, because of human interferences. Although land surface phenology could affect local/regional climate as well as agricultural production through controlling the vegetation growing period, it still remains unclear how the cropland phenology responses to climate factors over regional and continental scales. Through this dissertation, a methodology for satellite-detection of cropland phenology is developed, the responses of cropland phenology to climate factors are identified, and the cropland phenology is projected to future with the development of sowing date model. This dissertation will be a basis for better understanding on atmosphere–biosphere interactions in cropland and better suggestions of cropland management to enhance agricultural production and to alleviate regional climate changes.

Long-term detection of cropland phenology is necessary for the understanding on the variations in cropland phenology in association with climate factors. A methodology of satellite-retrieval of cropland green-up date (CGD) were developed based on 8-km Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) normalized difference vegetation index (NDVI) dataset for the period 1982–2015. The retrieved AVHRR-based CGDs (CGDsAVHRR) were validated with those retrieved from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) NDVI of 250-m cropland-dominant pixels during eight overlapping years of 2008–2015. These two satellite-based CGDs were found to be reasonably consistent with the annual values of root-mean-squared difference, ranging from 3.6 days to 7.4 days. The CGDsAVHRR were also compared with the timings of crop progress stages from state-level surveys

their long-term temporal variations were strongly correlated. In particular, the corn silking dates were strongly linked to CGDs with correlation coefficients ranging from 0.66 to 0.83 in six target states. These consistencies could serve as evidence for acceptability of the spatiotemporal variations in the CGDsAVHRR. On the other hand, the strong correlations between CGDs and sowing date were identified, indicating that the CGDs were largely controlled by human-decision of sowing timings.

The initiation of the springtime plant development in un-maned lands is determined by accumulation of heat units. Contrastively, plant development of cropland starts with seed sowing which is conducted by producers. The mechanism on controlling the variations in sowing date were not well investigated despite of the their importance in agricultural production and land surface–atmosphere interaction in regional scale. Agricultural survey of plant progress and climate factors were compared for 1982–2015 in the nine states in the Midwestern United States. The results show that the year-to-year changes in the sowing date were significantly affected by springtime air temperature and precipitation, although state-to-state differences were large in the degree of sowing date–climate factor correlation. We identified that climatological growth available period (CGAP) which indicates the days with daily-mean temperatures  10 C plays an important role in the state-to-state differences. For the states with longer CGAPs, the influence of air temperature (precipitation) was generally weaker (stronger). This observed counteractive relationship should be considered for crop modeling for more effective assessment of the impact of climate change on agriculture.

Annual life cycle of crop plants, which are mostly annual plants, is terminated with a development stage termed physiological maturity. The inter-annual variations in maturity date were investigated for corn plants in the nine states in the Midwestern United States. Maturity date variations were largely determined by sowing timing and growing season temperature, so these two factors explain about 70% of maturity date variations for 1981–2016. Meanwhile, the contributions of a single factor largely varied by state with a range from 7% to 54% for sowing date and with another range from 34% to 83% for growing season temperature. These state-to-state variations were related to the state-level CGAP

in states with relatively short-CGAPs, the contributions of sowing date and growing season temperature appeared larger and smaller (r = −0.92 and 0.85), respectively. This state-to-state distribution is attributable to the attenuation of the impact of delayed sowing on maturity timings through the use of shorter-season cultivars for the reduction of autumn frost damage risk in the shorter-CGAP states

this claim is supported by a evidence that that the thermal time requirements were reduced (namely, shorter-season cultivars were used) with the delay of sowing in the entire target states, and the reduction rates appeared relatively high in the states with shorter-CGAPs (r = 0.84).

When plants have their maturity stage relatively late, the risk of frost damage increases due to increased probability of frost event occurred before plant maturation. Because the maturity dates were largely controlled by sowing timings and growing season temperature, these factors could affect the frost damage risk through altering the maturity date. The influences of sowing dates and growing season temperatures on frost damages to corn were assessed in twelve states of the Midwestern United States (US) for 1981–2016. The frost damage events were obtained from the US Department of Agriculture crop condition reports. It has been found that cool growing season conditions significantly increase the frost damage probability up to 24 percent. This significant influence is mainly attributable to considerably delayed maturity with cool growing season conditions in the four coldest states where most frost damage occurred. In contrast, late sowing marginally delays maturity date in the same four states, and, in turn, scarcely affects frost damage. This weak impact of late sowing on maturity dates in the four coldest states may be attributable to the utilization of the shorter-season cultivars with late sowing in these states. For warmer states, late sowing significantly delays maturity date, but frost damage seldom occurs regardless of maturity date. The present results demonstrate that the growing season temperature is critical for monitoring the risk of frost damage in the Midwestern US region.

The identification of the mechanisms governing the responses of sowing date to climate factors can be used to generalize the sowing date responses to climate factors, which could be helpful to investigate cropland–atmosphere interactions. Previous large-area cropland models simulating sowing date consistently used temperature threshold method, in which date of the temperature meet a threshold is extracted and determined as sowing date. However, as revealed in this dissertation, sowing date depends not only on temperature but on soil moisture (thus precipitation). In addition, the dependency of sowing date to climate factors varies with regional climate. In order to simulate sowing date considering the characteristics revealed from observations, a mechanistic sowing date model was developed, which requires only temperature and precipitation as input variables. This novel model has nine parameters, and these were determined by iterative experiments. Compared to previous models, the similarity of sowing date with observation has largely enhanced in the novel model. Based on climate factors of the coupled global climate models which were participated in Coupled Model Inter-comparison Project phase 5, sowing date were projected for future using the developed and previous sowing date models. The sowing date has slightly advanced by 5 days through 21st in the novel developed model, which is rather gentle changes compared to other previous temperature-threshold models with more than 20 days-advancement of sowing date in the same period. In addition, the novel model resulted that the dependency of sowing date to climate factors keeps changing with warming in 21st, which is consistent to observed features that warmer regions showed stronger precipitation and weaker temperature influences on sowing date. The novel sowing date model will be helpful to understand atmosphere–land surface interactions in cropland and to predict agricultural productions in the future.

지면계절현상land surface phenology이란, 넓은 지역에 걸쳐 분포하는 다양한 식물적 생물체의 총체적인 계절변화의 패턴을 지시한다. 지면계절현상의 발생은, 대기–지면의 에너지, 물, 그리고 탄소의 교환에 관련된 지면의 물리적, 그리고 화학적 특성을 크게 조절 할 수 있다. 여러 지면의 유형 중에서, 특별히, 농경지는 지면계절현상에 관련하여 독특한 특성을 갖는데, 그것은 농경지 식생의 변화 양상이 농업 종사자의 관리/경영에 의해 조절된다는 것이다. 농경지 계절 현상은 인간의 간섭으로 인하여 자연 식생과는 다른 방식으로 기후 요소에 반응한다. 하지만, 농경지 계절 현상의 변화에 대한 연구는 아직 미흡한 수준이다. 농경지 계절 현상이 농업 생산과 국지/지역 기후에 영향을 끼칠 가능성을 고려할 때, 농경지 계절 현상의 변동에 대한 연구는 필수적인 연구 주제이다. 이 학위 연구를 통하여 농경지 계절현상을 위성으로 산출하는 기법을 개발하고, 농경지 계절현상이 기후 요소에 반응하는 양식을 규명하며, 이를 토대로 농경지 계절현상 모형을 개발 및 미래 농경지 계절현상 변화를 예측한다. 이 연구는 농경 생산을 증대하고 지역 규모 기후 변화를 완화하는 농업 경영법 개발에 필요한 기초 연구가 될 것이다.

농경지 계절현상의 변화 양상을 이해하기 위해서는 농경지 계절현상을 장기적으로 관측하는 것이 필수적이다. 1982년부터 2015년까지 34년의 이상의 관측 기록을 갖는 8-km Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 위성 자료를 토대로, 농경지의 생장계절 시작일(cropland green-up date, CGD)을 추출하는 알고리즘이 개발하였다. 이 AVHRR NDVI를 토대로 산출된 CGD (CGDAVHRR)들의 검증을 위하여 250 m의 해상도를 갖는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) NDVI를 이용하여 CGD (CGDMODIS)를 산출하고 CGDAVHRR와 비교하였다. CGDMODIS는 농경지가 지배적인 위성 관측 화소 만을 이용하여 추출되었기에, CGDMODIS가 농경지에서 나타나는 계절 변화를 지시하는 것이 보장된다. CGDAVHRR은 CGDMODIS과 상당한 일관성을 보여주어서, 각 해 제곱평균차이root mean squared difference가 3.6에서 7.4일 사이에 분포하였다. 이는 NDVI 추출 간격인 15일의 절반 수준이다. 다른 한편, CGDAVHRR의 경년 변동은 작물 발달 단계 시점의 것과 상당히 유사하였다. 특별히, 옥수수 사출기silking date와 CGD간의 상관계수는 분석 대상 6개 주state에서 0.66에서 0.83 사이의 값을 보여주었다. 이러한 일관성은 추출한 CGDAVHRR의 시공간 변동성의 적합성에 대한 증거로서 사용될 수 있다.

인간이 간섭하지 않는 지면에서 봄철 식물 발달의 시작은 열 단위heat unit의 축적에 의해 크게 조절된다. 반면, 농경지의 식물 발달은 생산자가 수행하는 파종에 의해 크게 조절된다. 파종은 농업 생산량과 지면–대기 간 상호작용에 지대한 영향을 끼칠 수 있으나, 파종일의 변동을 조절하는 메커니즘에 대한 이해는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 미국 중서부의 9개 주에 대하여, 작물 발달에 대한 조사 자료와 기후 요소 관측 자료를 비교하였다. 그 결과, 파종일의 경년 변동은 봄철의 기온과 강수에 의해 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 다만, 파종일과 기후 요소 간 상관성은 주state 간에 큰 차이가 나타났다. 이 연구에서는, 주state 간 파종일–기후 요소 관계의 차이를 지시하는 인자를 규명하였다. 해당 인자는 기후적 생장 가능 기간(climatological growth available period, CGAP)으로, 일평균 기온의 기후 값이 10 ˚C 이상이 되는 날의 수로 정의된다. 각 주가 갖는 CGAP에 따라서 파종일–기후 요소 관계가 달리 나타나서, CGAP가 긴 주에서는 기온(강수)의 영향이 전반적으로 약(강)했다. 여기서 밝혀진 상호대응적 관계는 기후 변화가 농업에 끼치는 영향의 정확한 평가하는 것이 도움이 될 것으로 보인다.

대부분의 주요 작물은 일년생으로, 그 생애는 생리적 성숙physiological maturity 단계로 종료된다. 작물 생리적 성숙 시점의 경년 변동을 미국 중서부 9개 주의 옥수수에 대하여 평가하였다. 생리적 성숙의 경년 변동은 파종일과 생장기간기온으로 대부분 설명된다. 1981에서 2016년 기간 성숙일 경년 변동의 약 70% 가량이 이 두 요소로 설명되었다. 다만, 하나의 요소의 영향력은 주state에 따라 상당히 상이하였다. 파종일이 성숙일의 변동에 기여하는 정도는 7 %에서 54 % 사이에 분포하였고, 생장기간기온이 기여하는 정도는 34 %에서 83 % 사이에 분포하였다. 이러한 주 간의 차이는 주 규모의 CGAP와 크게 관련되어 있었다. CGAP가 짧은 주 일수록 성숙일의 변동에 대한 파종일의 영향력은 컸고 (r = 0.85), 생장기간기온의 영향력은 작았다 (r = −0.92). 이러한 주state 간의 차이는 파종일의 지연에 따른 조생종의 사용이 CGAP가 짧은 주에서 잘 드러나기 때문인 것으로 보인다. 품종 생육 기간의 지표가 될 수 있는 열 단위를 살펴보았을 때, 열 단위가 파종일 지연에 따라 짧아지는 것이 CGAP가 짧은 주state 일수록 강하게 나타났다 (r = 0.84).

여름 작물의 경우, 성숙 시점이 지연은 성숙 이전의 서리 발생을 통한 서리 피해의 발생의 가능성을 높일 수 있다. 성숙일은 파종일과 생장기간기온에 의해 크게 조절되기 때문에, 이 요소들이 서리피해위험도를 일부 조절할 수 있다. 파종일과 생장기간기온이 옥수수 가을철 서리 피해에 주는 위험도를 미국 중서부에 대하여 평가하여 보았다. 서리 피해 현황은 미농무부의 작물 상태 보고를 통하여 파악되었다. 분석 결과 상대적으로 서늘한 생장계절을 갖는 해는 그렇지 않은 해에 비해 서리피해발생비율이 24 % 높은 것으로 나타났다. 이러한 영향은 서늘한 생장계절에 의한 성숙일의 늦추어짐에 기인한 것이다. 반면, 파종의 지연에 따른 성숙일의 늦추어짐은 거의 나타나지 않았고, 또한 이에 따른 서리 피해 위험도의 증가도 나타나지 않았다. 파종의 시점에 서리 피해 위험도에 영향을 주지 못한 것은 서리 피해 위험도가 큰 추운 주에서 파종이 늦추어 질 경우에 조생종을 사용하기 때문이다. 상대적으로 따뜻한 기후를 갖는 주들에서는 늦은 파종이 늦은 성숙일로 이어졌으나, 이러한 주들에서는 파종일의 변동 범위 내에서 서리가 거의 발생하지 않았다. 이 결과는 생장기간의 기온이 서리피해위험도 감시에 필수적인 요소임을 지시한다.

기후 요소에 대한 파종일의 반응을 조절하는 메커니즘의 규명은 기후 변화에 따른 농경지 생산량의 변화와 농경지–대기의 상호작용의 이해에 필수적이다. 이전의 대규모 농경지 모형들은 기온 한계값threshold 방법을 이용하여 파종일을 모의하였다. 하지만, 밝혀진 바에 따르면 파종일은 기온뿐 아니라 토양 수분에 민감히 반응하여 변동한다. 이에 더하여, 기후 요소에 대한 파종일의 반응성은 지역 기후에 따라 크게 달라진다. 이러한 변동의 특성을 반영하여 파종일을 모의하는 모형을 개발하였다. 이 새로운 모형은 9개의 매개변수parameter를 사용하며 각각의 값은 수치적 접근을 통해 오차가 최소화되는 값으로 결정되었다. 이전 모형들의 결과에 비해 새로운 모형에서는 모의 성능이 크게 향상되었다. 결합 기후모형 상호비교 프로젝트Coupled Model Inter-comparison Project Phase 5에 참여한 모형의 미래 모의 결과를 입력 자료로 이용하여 파종일의 미래 변화를 예측하였다. 여기서 사용된 미래 모의 결과는 RCP8.5 시나리오를 기반으로 생성된 것이다. 새롭게 개발된 파종일 모형에서 파종일은 21세기 간에 5일 가량 앞당겨졌다. 이러한 변화는 다른 이전 모형에 비해 변화의 크기가 작은 것으로, 대부분의 이전 모형들에서는 20일 가량의 앞당겨짐이 나타났다. 이에 더하여, 새로운 모형에서는 온난화에 따라서 기후 요소에 대한 파종일의 민감성이 변화하는 양상이 나타났다. 이러한 변화는 관측상에서 나타난 것으로, 더운 지역일수록 강수의 영향이 크고, 기온의 영향이 작게 나타난 것이 반영된 것이다. 이 새로운 모형은 농경지에서의 대기–지면 간의 상호작용을 이해하고 미래의 농업 생산량을 예측하는 것에 도움이 될 것이다.