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摘要
植被物候是指植被长期适应生活环境的周期性变化，形成与此相适应的生产发育节律。研究植被物候有助于更好地理解气候变化。目前利用植被遥感指数进行物候监测依然存在许多问题，而日光诱导叶绿素荧光（SIF）与总初级生产力（GPP）具有强耦合关系，在植被物候研究中具有很大潜力。本文利用双逻辑斯蒂函数模型，基于3种SIF数据（GOME-2,GOSIF和CSIF）计算了北半球地区2007年—2018年的物候特征，并与两种GPP数据和5种植被指数（VIs）数据进行对比验证。接下来利用GOME-2 SIF数据分析了北半球地区的物候分布特征，并利用Sen斜率因子检测北半球地区的物候变化趋势，最后计算了3个主要的气候因子对植被物候变化的影响。结果表明：（1）基于SIF数据计算的SOS与EOS比基于VIs数据的计算结果要更加接近于基于GPP数据的计算结果。（2）基于GOME-2 SIF数据计算的北半球地区植被2007年—2018年平均生长季始期（SOS）主要（>90%）集中在100—170 d，平均生长季末期（EOS）则主要集中在220—270 d。高海拔地区和高纬度地区相对于其他地区，SOS较晚，而EOS则较早。（3） 2007年—2018年间北半球地区的SOS主要呈显著提前趋势（平均Sen斜率因子为-0.173），而EOS则为非显著提前趋势（平均Sen斜率因子为-0.002）。（4）高纬度寒冷地区的物候主要受温度影响，而中低纬度干旱地区的物候主要受降水影响。总的来讲，相对于传统的VIs数据，SIF更加适合表达基于植被GPP的物候特征。相对于过去几十年，最近十年的物候变化速度减慢，尤其是EOS，保持在较为稳定的状态。
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