南京大学生态遥感团队发布2000-2022年中国高时空分辨率SIF数据集

• ：南大生态遥感团队
        
• ：2024-12-02

近期，南京大学生态遥感团队通过生态网络云平台（https://www.nesdc.org.cn）发布了2000-2022年中国高时空分辨率SIF数据集（HCSIF），空间分辨率为500米，时间分辨率为8天，用户可在线访问获取数据。研究成果以“A high-resolution satellite-based solar-induced chlorophyll fluorescence dataset for China from 2000 to 2022”为题发表在Scientific data期刊。

中国陆地生态系统对全球碳汇和气候变化至关重要，卫星反演的日光诱导叶绿素荧光（Solar-Induced chlorophyll Fluorescence，SIF）具有直接探测植被光合作用的优势，为陆地生态系统监测提供了新思路。原始卫星探测器的 SIF 反演产品往往空间不连续或时空分辨率较低（如 GOME-2 SIF、SCIAMACHY SIF 产品），或幅宽较窄、轨道间隔较大（如 OCO-2 SIF、OCO-3 SIF、TanSat SIF 产品），而最新的TROPOMI SIF产品虽然兼具空间分辨率较高、全球连续覆盖、重访周期短的优势，但因发射较晚，缺乏长时序数据积累。目前已开展的降尺度研究中，大范围的SIF降尺度产品通常具有较低的空间分辨率（如0.05°），而高空间分辨率（如500米）的SIF产品通常只针对特定的局部区域，缺乏大范围的长时序高时空分辨率数据集。

研究团队基于TROPOMI数据 （原始数据的空间分辨率为3.5 km×5.6～7 km），利用MODIS反射率、温度、ERA-5气象数据及DEM数据提取了与SIF密切相关的13个特征指标，包括NDVI、NIRv、NDWI、kNDVI、白天LST和夜晚LST、cos(SZA)、fPAR、VPD、SM、slope、aspect和DEM，作为降尺度模型的输入变量，采用加权Stacking集成学习算法构建了2000-2022年中国地区的高时空分辨率SIF数据集（500米，8天）。

图1. HCSIF处理流程

本研究的算法在测试集上的精度较高（R²=0.87，RMSE=0.057 mW/m²/nm/sr），HCSIF产品与卫星数据（OCO-2 SIF、GOME-2 SIF、原始TROPOMI SIF）、地面实测数据（塔基实测SIF、GPP通量观测数据）进行对比评估，也取得了良好的验证效果。HCSIF数据集对中国区域大规模、精细尺度的陆地生态过程和碳循环评估具有重要意义，同时对气候变化和植被光合作用趋势的长期监测也极具潜在应用价值。

图2. HCSIF、原始TROPOMI SIF、OCO-2 SIF和GOME-2 SIF数据的对比

图3. HCSIF与原始TROPOMI SIF、GPP的对比

该项研究与数据制备工作由江苏省自然科学基金（BK20240068）、国家重点研发计划（2022YFF1301900）、国家自然科学基金项目（42125105,42071388,42101320）、内蒙古自治区气象局科技创新项目（nmqxkjcx202422）资助。依托于南京大学国际地球系统科学研究所提供的先进科研平台与技术资源，研究团队联合国内外多家科研机构，进一步推动了精细尺度下的陆地生态系统碳水循环监测研究，为大尺度、长时序、高时空分辨率的SIF应用提供支持。

论文信息：Tao, S., Chen, J.M., Zhang, Z. et al. A high-resolution satellite-based solar-induced chlorophyll fluorescence dataset for China from 2000 to 2022. Sci Data 11, 1286 (2024). https://doi.org/10.1038/s41597-024-04101-6

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