近日，水土保持与荒漠化整治全国重点实验室吕肖良研究员团队在国际遥感领域顶级期刊《环境遥感》（Remote Sensing of Environment），发表题为“Incorporating non-photochemical quenching (NPQ) into estimating photosynthetic carbon assimilation from solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF) ”的研究成果。资源环境学院博士研究生陈佳乐和水保学院刘准桥教授为论文第一作者，吕肖良研究员为通讯作者。
日光诱导叶绿素荧光（SIF）是植物光合作用过程中释放的微弱光信号，被认为是遥感监测植被光合生产力最具潜力的指标之一。植物吸收的太阳能主要分配到光合作用、荧光发射以及非光化学猝灭（NPQ）三条途径。其中，NPQ是植物在高光、干旱和高温等逆境条件下耗散过剩能量的重要保护机制，直接反映植物生理胁迫状态。然而，现有基于SIF估算植被总初级生产力（GPP）的方法通常未显式考虑NPQ的影响，限制了SIF在胁迫条件下监测植被生产力的能力。针对这一问题，研究团队自主研发了叶片尺度“主动荧光—反射率”同步观测系统，通过同步测量叶片主动荧光参数和光谱反射率，系统分析了光化学反射指数（PRI）与NPQ之间的关联规律。
研究发现，传统PRI中与植物生理调节直接相关的动态组分ΔPRI能够稳定表征NPQ变化，而且这种关系在冬小麦整个生长季保持稳定。基于这一发现，研究团队建立了利用遥感反射率信息估算NPQ的新方法，为区域尺度植被生理状态监测提供了新途径。研究团队将ΔPRI估算的NPQ与SIF观测、光合有效辐射（PAR）以及光系统II反应中心开放比例（qL）有机结合，构建了一个融合植物能量分配机制的SIF-GPP估算框架。该方法不仅能够同步反演NPQ、qL和GPP，而且实现了植物胁迫信息向生产力估算过程的直接传递，突破了传统方法依赖经验水分胁迫因子的局限。
研究团队首先在陕西杨凌冬小麦观测站开展了验证实验，结果表明，该方法能够准确刻画冬小麦生长季内NPQ、qL及GPP的动态变化特征。在区域尺度上，研究人员结合TROPOMI卫星SIF产品和MODIS反射率数据，在我国黄淮海冬小麦主产区实现了区域尺度NPQ、qL和GPP的连续监测，成功揭示了冬小麦生理状态与生产力的时空变化规律。该研究首次在区域尺度上实现了基于SIF观测的NPQ、qL和GPP协同反演，为利用遥感技术定量评估植物胁迫对生态系统生产力的影响提供了新方法，也为未来FLEX等新一代荧光卫星任务开展生态系统功能监测提供了重要理论支撑和技术基础。
该项研究得到国家自然科学基金项目(42471420、42071328)、中国高校科学基金(24520212452021125)和中央高校基本科研业务费专项资金(2452023027)的资助。
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.rse.2026.115514
图 基于日光诱导叶绿素荧光（SIF）、光化学反射指数动态组分（ΔPRI）和光合有效辐射（PAR）协同反演非光化学猝灭（NPQ）、光系统II反应中心开放比例（qL）及总初级生产力（GPP）的技术框架
编辑：王容娜
终审：李小梅
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