南京大学生态遥感团队发布2000-2022年基于卫星日光诱导叶绿素荧光的全球逐时总初级生产力数据集和2000-2022年全球逐时冠层总激发SIF数据集
- ：南京大学生态遥感团队
- ：2024-11-15
近期，南京大学生态遥感团队（负责人：张永光教授）通过生态网络云平台（https://www.nesdc.org.cn）发布了2000-2022年基于卫星日光诱导叶绿素荧光的全球逐时总初级生产力数据集和2000-2022年全球逐时冠层总激发SIF数据集，用户可在线访问获取数据。研究成果以“Global modeling diurnal gross primary production from OCO-3 solar-induced chlorophyll fluorescence”为题发表在Remote Sensing of Environment期刊。
光合作用在调节全球碳循环和减缓气候变化方面发挥着至关重要的作用。光合作用日变化模式能够提供生态系统对环境驱动因子响应的关键信息，然而，受限于观测技术手段，当前对大尺度光合作用日变化模式的研究仍相对匮乏。过去十年，卫星日光诱导叶绿素荧光的快速发展使得季节尺度光合作用模拟成为可能， 尤其是国际空间站搭载的OCO-3（Orbiting Carbon Observatory-3）观测仪的高频观测，为全球光合作用日变化的动态监测提供了全新契机。
研究团队首先基于辐射传输理论计算冠层总激发SIF（SIFtotal），在小时尺度消除太阳-目标-传感器几何对SIF 的影响； 随后，利用人工神经网络生成了时空连续的小时尺度 SIFtotal，解决了SIF观测在时间和空间上不连续的问题；最后通过在全球范围内均质通量点上构建晴空GPP与SIFtotal的日间关系模型，实现晴空状况下GPP日变化模拟；进一步发展适用于小时尺度的晴空偏差校正方法，实现了全球全天候GPP日变化模拟，研制了2000-2022年基于卫星SIF的全球逐时GPP数据集（GPPSIF）和2000-2022年全球逐时SIFtotal数据集。
本研究揭示了全球光合作用的日变化动态特征，捕捉了光合作用在日变化中的滞后效应，为理解生态系统对环境因子响应提供了新视角。研究结果表明，GPPSIF数据集能够精准地表征光合作用在日间动态变化规律，尤其在光照和温度对光合作用的滞后效应方面表现出显著的区域差异性，为全球碳循环模型改进和预测提供了新型观测数据支撑。同时，该成果为探究光合作用对环境胁迫（如水分胁迫）响应机制提供了基础数据，有助于提升陆地生态系统生产力与碳汇动态监测的精度与可靠性。
图1. 2020年8月逐时SIFtotal（左） 和 GPPSIF（右）
该项研究与数据制备工作得到了国家自然科学基金（4212510，42071388，42101320）、博士后基金（2021M691491，2022T150304）等项目资助，研究团队依托南京大学先进平台和技术支撑，联合国内外多家科研单位共同开展数据收集、方法创新与成果发布，全面推动了基于遥感技术的全球生态系统光合作用动态监测研究。
论文信息：
Zhang, Z., Guanter, L., Porcar-Castell, A., Rossini, M., Pacheco-Labrador, J., & Zhang, Y. * (2023). Global modeling diurnal gross primary production from OCO-3 solar-induced chlorophyll fluorescence. Remote Sensing of Environment, 285, 113383. https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113383.
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