叶绿素作用,叶绿素荧光

　　太阳诱导叶绿素荧光(SIF)是植物光合中心在太阳光条件下发出的光谱信号(650―800 nm)。它具有红光(约690 nm)和近红外光(约740 nm)两个峰值，可以直观地反映植物实际光合作用的动态变化。测量SIF非常重要，因为它与土地的总初级生产力(GPP)密切相关。GPP计算特定区域内通过光合作用固定的二氧化碳总量。 　　

　　根据许多实验室和野外实验，研究表明SIF可以有效地提高GPP的估计，这是全球碳汇研究和碳减排战略所必需的。中国承诺到2060年实现碳中和，未来40年通过技术升级和能源结构调整减少碳排放至关重要。但考虑到植物提供的丰富的天然碳汇，这个目标更容易实现。 　　

　　扩大陆地生态系统的容量，使之成为实现碳中和的有效途径。因此，科学家必须准确评估自然碳汇，以评估当前和即将实施的碳中和计划。在中国科技部、中国科学院和中国气象局的支持下，中国二氧化碳监测卫星任务(TanSat)于2016年12月发射。TanSat监测全球大气中的二氧化碳浓度，并可以测量SIF。 　　

　　采用基于奇异值分解(SVD)技术的数据驱动方法，构建了首张TanSat全球SIF图。现在，TanSat从一个名为IAPCAS/SIF的新的基于物理的算法中检索其SIF产品。该算法基于中国科学院大气物理研究所卫星遥感平台的二氧化碳反演算法，绘制全球大气中二氧化碳的分布图。IAPCAS/SIF算法提供了O2波段757nm和771nm两个微窗口的SIF发射数据。 　　

　　由于空间尺度的差异，很难直接验证卫星测得的SIF和树叶或树冠尺度测得的SIF的准确度和精度。与基于卫星的XCO2产品一样，SIF反演仍然需要更全面的验证测试来评估进一步碳通量估计的准确性。TanSat task首席研究员杨东旭博士表示：“不同算法的SIF乘积之间的相互比较可以验证算法的可靠性，也为后续的算法优化提供思路。 　　

　　他的团队比较了新的IAPCAS/SIF算法和数据驱动(SVD)方法提供的TanSat SIF产品。考虑到规模和时间，结果表明，两个SIF产品在世界范围内具有很好的一致性。尽管研究团队注意到SIF图存在轻微的区域偏差，但两种SIF产品之间的线性相关性很强，在所有季节都高于0.73。他们的TanSat SIF算法对比发表在《大气科学进展》上。 　　

　　研究人员将分析和使用新的SIF产品，以更好地了解陆地生态系统。这包括将SIF数据纳入GPP模型和全球碳通量估算。IAPCAS/SIF算法的优化将有助于开发其他卫星任务的SIF产品。科学家们希望探索SIF产品的综合利用将促进全球碳汇和气候变化的定量研究。