新数据集揭示了远红太阳诱导的叶绿素荧光与冠层光合作用的关系

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。这项研究的一个重要方面涉及了解植物光合作用的基本过程以及如何大规模监测它们。

评估光合作用活动的一种有前途的方法是通过测量太阳引起的叶绿素荧光，这是光合作用的副产品，可以通过地面传感器以及太空卫星检测到。

由博士吴耕宏领导的一项研究在农业生态系统可持续发展中心(ASC)主任关凯宇及其同事的建议下，学生利用地面仪器测量远红太阳诱导的叶绿素荧光(SIF)和反映植物健康和活动的各种植被指数(VI)。它汇编了美国玉米种植带(伊利诺伊州和内布拉斯加州)六年内(2016-2021 年)各种作物(玉米、大豆和芒草)的 15 个站点年的 SIF 和 VI 数据。

该研究发表在《科学数据》杂志上。

“涡流协方差塔目前是测量冠层光合作用的黄金标准，”吴解释道。 “然而，它们价格昂贵，而且分布在全球范围内的有限地点。卫星SIF可以为我们提供空间连续的数据。然而，充分利用卫星SIF进行光合作用监测需要对两者之间的关系有机械的理解。”

本研究提供的综合数据集可用于深入了解远红 SIF 与冠层光合作用之间的机制关系。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大规模预测作物产量和评估植物健康的模型，有助于制定更明智的农业实践和政策。

通过这篇论文，科学家们描述了他们如何构建网络以及数据集的描述。本文包含有关仪器、数据处理和潜在应用的详细信息。

“我们是全球首批开发此类用于长期 SIF 测量网络的团队之一，最早可追溯到 2016 年，”Guan 评论道。

“我们的目标之一是为研究人员提供该数据集的更广泛应用，”吴指出。 “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这些数据的潜在应用。”

Wu 还指出，虽然许多研究人员收集 SIF 和光合作用数据，但没有标准方法。

“人们以不同的方式收集和处理 SIF 数据，”吴说。 “有几种系统具有不同的仪器设计。我们需要系统和设置的详细记录，希望有助于制定未来收集和处理这些数据的标准。”

“我们决定对我们的方法保持透明，以便其他人可以信任我们数据的可靠性，”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 数据来同化地表模型来估计碳循环或水循环。”