发布时间：2024-05-24 16:33:26 栏目：生活
近年来，科学界越来越多地将注意力转向可持续农业，旨在最大限度地提高农作物产量，同时最大限度地减少对环境的影响。这项研究的一个关键方面是了解植物光合作用的基本过程以及如何大规模监测它们。评估光合作用的一种有前途的方法是测量太阳诱导的叶绿素荧光，这是光合作用的副产品，可以通过地面传感器和太空卫星探测到。
这项研究由农业生态系统可持续发展中心 (ASC) 主任关开宇指导的博士生吴耿红领导，其他人利用地面仪器测量远红光 SIF 和反映植物健康和活动的各种植被指数 (VI)。它汇编了美国玉米带 (伊利诺伊州和内布拉斯加州) 六年 (2016-2021) 内各种作物 (玉米、大豆和芒草) 的 15 个站点年的 SIF 和 VI 数据。
“涡流协方差塔目前是测量冠层光合作用的黄金标准，”吴解释说。“然而，它们价格昂贵，分布在全球有限的地点。卫星 SIF 可以为我们提供空间连续的数据。然而，要充分利用卫星 SIF 进行光合作用监测，需要从机制上理解两者之间的关系。”
本研究提供的综合数据集可用于深入了解远红光 SIF 与冠层光合作用之间的机械关系。这种关系对于准确解释 SIF 读数至关重要，无论它们来自地面观测还是卫星图像。重要的是，该研究提供了一个强大的数据集，可以作为验证卫星 SIF 产品的基准，这些产品越来越多地用于监测全球农业系统和碳循环。此外，该数据集可用于改进预测作物产量和评估大规模植物健康状况的模型，从而有助于制定更明智的农业实践和政策。
ASC 科学家在 2 月 22 日发表于《科学数据》的论文中描述了他们如何构建网络以及数据集的描述。文章包括有关仪器、数据处理和潜在应用的详细信息。
Guan 评论道：“我们是全球首批开发此类长期 SIF 测量网络的团队之一，最早可追溯至 2016 年。”“在过去 7 年中，这是一个巨大的团队努力，有多名博士生和博士后参与，这要感谢 NASA、DOE 和 NSF 等多个资助机构的资助。”
吴指出：“我们的目标之一是为研究人员提供该数据集的更广泛的应用。”
“因此，本文详细描述了我们如何收集、处理和间接验证数据集，以及数据的潜在应用。”
吴还指出，虽然许多研究人员收集 SIF 和光合作用数据，但并没有标准的方法。
“人们以不同的方式收集和处理 SIF 数据，”吴说。“有几种系统采用不同的仪器设计。我们需要详细记录我们的系统和设置，希望这能有助于制定未来收集和处理这些数据的标准。”
“我们决定让我们的方法透明化，这样其他人就可以相信我们数据的可靠性。”吴说。“除了光合作用估计和压力检测之外，他们现在还可以使用我们的 SIF 数据来同化陆地表面模型，以估计碳循环或水循环。”
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