近日，水土保持研究所吕肖良研究员团队以西北农林科技大学黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室为第一单位在国际遥感领域顶级期刊Remote Sensing of Environment（G1期刊）发表了题为“Direct estimation of photosynthetic CO2 assimilation from solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF)”的研究文章。
日光诱导叶绿素荧光(SIF)是自然条件下植物光合作用过程中向外释放的微弱光信号。当前SIF观测数据广泛用于表征不同空间和时间尺度上生态系统总初级生产力(GPP)的动态特征。大量研究表明SIF和GPP都有非常密切的联系。但SIF-GPP相关关系研究多是基于涡度(EC)站点SIF和GPP观测数据建立统计回归模型，这样的统计方法高度依赖地面EC站点观测结果，在站点不覆盖的区域里，GPP估算精度必然有所降低。更加重要的是，从统计回归关系难以真正厘清SIF和GPP的内在关联机制，这使得SIF相关研究局限在单纯数据统计关系，而非科学性的机理关系。
针对上述问题，该团队研究发现耦合热耗散(NPQ)和光化学效率(ΦPSII)，可以实现SIF定量计算GPP。而NPQ和ΦPSII都有比较成熟的估算方法，这就开启了SIF直接估算GPP的实用化大门。结合冠层辐射传输机理和光系统叶绿素荧光发射原理，研究实现了单波段SIF到机理模型所需的全冠层总荧光的转变。过去荧光机理模型中一个重要参数(KDF)存在误用，其显著影响了GPP估算的准确性。研究通过试验方法确定了KDF等于9，而不是过去研究中假设的19。基于上述理论框架系统，研究在不依赖EC站点观测数据的前提下，首次实现冠层SIF直接估算观测区域的GPP。通过对比小麦站点观测数据，研究发现估算GPP与实测GPP具有高度一致性。该研究使SIF遥感数据具备明显的实用化优势，有助于理清不同生态系统SIF和GPP之间的内在关联机制，为直接从卫星SIF观测数据估算区域或全球GPP提供了理论和应用基础。
西北农林科技大学博士后刘准桥为该论文第一作者，吕肖良研究员为通讯作者。水保所于强研究员，水建学院蔡焕杰教授，北京航空航天大学赵峰副教授，中国科学院空天信息创新研究院刘新杰副研究员为共同作者。该研究得到国家自然科学基金(41901293, 42071328, 41771382)，中国博士后科学基金(2019M663828)和西北农林科技大学人才基金(24520212452021125)的资助。
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425722000074
基于SIF的GPP估算机理模型
编辑：王容娜
终审：韩锁昌
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