研究人员从太空中测量光合作用

正如我们大多数人在学校中学到的那样，植物利用阳光通过称为光合作用的过程将二氧化碳(CO 2)和水合成为碳水化合物。但是大自然的“工厂”不仅为我们提供食物，而且还为生态系统如何应对不断变化的气候和充满碳的大气提供了见识。

由于植物具有从有机化合物(例如CO 2)中制造有价值的产品的能力，因此被称为“主要生产者”。初级生产总值(GPP)通过光合作用量化植物中CO 2固定的速率，是追踪任何基于植物的生态系统的健康和性能的关键指标。

伊利诺伊大学香槟分校的美国能源部高级生物能源和生物产品创新中心(CABBI)的研究团队开发了一种产品，可以精确地测量GPP：每日时间步长和田间尺度的空间分辨率。

该团队在研究中利用了位于美国国家超级计算应用中心(NCSA)的Blue Waters超级计算机。他们的论文发表于2021年2月的《地球系统科学数据》中。

“对给定区域内的植物处理CO 2的速率进行量化对于全球了解碳循环，陆地土地管理以及水和土壤健康至关重要，特别是考虑到地球变暖的情况，” Kaiyu Guan表示，领导者和NCSA蓝水教授。

“光合作用的测量尤其与农业生态系统有关，在农业生态系统中，植物的生产力和生物量水平与作物的产量直接相关，因此与粮食安全也息息相关。我们的研究不仅直接应用于生态系统服务，而且还涉及社会福祉。”该项目的研究科学家。

GPP监控与生物能源农业生态系统的相关性尤其令人着迷，农作物的“工厂”专门设计用于生产可再生生物燃料。在这些环境中对CO 2固定进行量化有助于优化田间性能并为全球生物经济做出贡献。CABBI科学家(例如可持续主题研究人员Andy VanLoocke)建议，这些关键的新数据可用于限制生物能源作物单产潜力的模型模拟。

本实验中使用的技术是最先进的。顾名思义，它纯粹是从卫星数据得出的，因此完全基于观测，而不是依赖复杂，不确定的建模方法。

基于观测的技术的一个示例是太阳诱导的叶绿素荧光(SIF)，这是植物发出的微弱信号，已被用作GPP的新型代理。受他们对SIF多年地面观测的启发，Guan的小组开发了一种更先进的方法来改善GPP估算：将一种称为“土壤调整后的植被近红外反射率”(SANIRv)的新植被指数与光合有效辐射(PAR)相结合)。