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科研進展

2021年10月18日
中國科大在衛星遙感陸地植被生態系統固碳能力方面取得重要進展

愛游戲app地球(qiu)和(he)空間科(ke)學(xue)學(xue)院(yuan)、火災科(ke)學(xue)國家重(zhong)點(dian)實驗室雙聘教(jiao)授李銳研究團隊(dui)在綜合利(li)用(yong)多(duo)源衛(wei)星(xing)可(ke)見光、紅外和(he)微(wei)波信號(hao)遙(yao)感中(zhong)國陸地植被生態系統固碳能力方面取(qu)得重要(yao)進展(zhan),在國際(ji)上首(shou)次利(li)用了基(ji)于衛(wei)星(xing)被動微(wei)波(bo)植被指數(shu)的光能利(li)用率模型,以此定量反演中國典型植被的總初級生(sheng)產(chan)力(GPP,單位時間內綠色植物通過光合作用途徑所固定的有機碳量),相關(guan)研究成果(guo)以“Daily Estimation of Gross Primary Production under All Sky Using a Light Use Efficiency Model Coupled with Satellite Passive Microwave Measurements”為題于(yu)10月份在(zai)遙(yao)感(gan)領域國際知(zhi)名期(qi)刊《Remote Sensing of Environment》(RSE在線發表

陸地植被生態系統固碳是當前減緩大氣CO2濃度升高從而促成碳中和的重要途徑之一。一些研究指出,全球陸地生態系統的固碳能力約為34億噸碳/年(IPCC報告, 2021),而中國陸地生態系統的固碳能力約為6.6~11.1億噸碳/年(Wang等2020,Nature)。在碳中和目標下,以上數字很大程度上決定了人類活動所能排放的碳總量,從而影響著人類開發和使用能源的方式。但是,由于陸地生態系統巨大的覆蓋面積和復雜性,以上數據無法依賴實地觀測獲取,必須依靠衛星遙感反演,而不同的衛星遙感手段和反演方法使得該數數據存在巨大的不確定性。在另外一個層面,全球變暖導致的云量(太陽輻射)、溫度、降水變化會導致陸地固碳能力隨時間而改變。

現有(you)研(yan)究(jiu)大(da)多基于(yu)衛(wei)星光(guang)(guang)學遙感手段(duan)探測植(zhi)被(bei)特性(xing),以(yi)此輸入光(guang)(guang)能利(li)用(yong)(yong)率(lv)模型估算植(zhi)被(bei)-大(da)氣之(zhi)(zhi)間的(de)(de)碳(tan)交換(huan)速率(lv)。光(guang)(guang)學遙感依(yi)賴于(yu)植(zhi)被(bei)反射的(de)(de)太陽光(guang)(guang),只(zhi)有(you)在(zai)白天、無云天氣條件下(xia)有(you)效,并(bing)在(zai)濃(nong)(nong)密森(sen)林(lin)存(cun)在(zai)飽(bao)和(he)(he)問題。相(xiang)比之(zhi)(zhi)下(xia),微(wei)波(bo)遙感探測地表和(he)(he)植(zhi)被(bei)身釋放的(de)(de)熱輻射,不依(yi)賴于(yu)太陽光(guang)(guang),在(zai)白天和(he)(he)夜晚皆可(ke)使(shi)用(yong)(yong);并(bing)且(qie)微(wei)波(bo)對(dui)云有(you)良好的(de)(de)穿透性(xing),可(ke)在(zai)晴天和(he)(he)云天使(shi)用(yong)(yong),并(bing)且(qie)微(wei)波(bo)在(zai)濃(nong)(nong)密森(sen)林(lin)中不易(yi)飽(bao)和(he)(he)。但目(mu)前還尚未有(you)研(yan)究(jiu)利(li)用(yong)(yong)衛(wei)星微(wei)波(bo)遙感估算植(zhi)被(bei)-大(da)氣之(zhi)(zhi)間的(de)(de)碳(tan)交換(huan)速率(lv)。

該(gai)(gai)研(yan)究(jiu)利用(yong)(yong)課題組自主研(yan)發的(de)(de)中(zhong)國(guo)陸面微波植(zhi)(zhi)被(bei)指(zhi)數EDVI,創新地(di)提(ti)出基(ji)于微波EDVI的(de)(de)光能(neng)利用(yong)(yong)率模型(xing)(xing)EDVI-LUE,并將其成(cheng)功應用(yong)(yong)于中(zhong)國(guo)區(qu)域典型(xing)(xing)森(sen)(sen)林(lin)、草(cao)地(di)和(he)(he)農(nong)田(tian)等(deng)植(zhi)(zhi)被(bei)下(xia)墊面。該(gai)(gai)研(yan)究(jiu)基(ji)于ChinaFLUX通(tong)量(liang)網的(de)(de)7個觀測站(zhan)(zhan)點(dian)數據發現:歸一化(hua)EDVI(nEDVI)能(neng)夠(gou)合(he)理反映(ying)冠層尺度植(zhi)(zhi)被(bei)吸(xi)收光合(he)有(you)效輻射(FPAR)的(de)(de)變化(hua),相比(bi)光學植(zhi)(zhi)被(bei)指(zhi)數(如(ru)NDVI,LAI等(deng)),nEDVI表征的(de)(de)FPAR在森(sen)(sen)林(lin)不易(yi)飽和(he)(he)、敏感性(xing)(xing)更(geng)(geng)高,且(qie)在有(you)云(yun)天氣下(xia)與站(zhan)(zhan)點(dian)實測GPP有(you)更(geng)(geng)好相關性(xing)(xing)(圖1)。同時,相比(bi)廣泛應用(yong)(yong)的(de)(de)全球ECLUE和(he)(he)MOD17 GPP產(chan)品,該(gai)(gai)研(yan)究(jiu)對(dui)森(sen)(sen)林(lin)和(he)(he)農(nong)田(tian)站(zhan)(zhan)點(dian)GPP估(gu)算偏(pian)差(cha)相對(dui)更(geng)(geng)小,在異(yi)質性(xing)(xing)草(cao)地(di)下(xia)墊面精(jing)度相當(圖2)。此外,在變化(hua)云(yun)況下(xia)的(de)(de)常綠闊(kuo)葉林(lin)林(lin),EDVI-LUE估(gu)算的(de)(de)精(jing)度指(zhi)標(biao)表現良好且(qie)穩(wen)定(圖3),表明該(gai)(gai)模型(xing)(xing)對(dui)有(you)云(yun)覆蓋下(xia)的(de)(de)濃密森(sen)(sen)林(lin)地(di)區(qu)GPP精(jing)確(que)估(gu)算方(fang)面具(ju)有(you)優勢。該(gai)(gai)研(yan)究(jiu)為定量(liang)估(gu)算中(zhong)國(guo)陸地(di)植(zhi)(zhi)被(bei)生態系統固碳能(neng)力提(ti)供了(le)(le)新的(de)(de)方(fang)法,為實施我國(guo)碳中(zhong)和(he)(he)、碳達(da)峰戰略提(ti)供了(le)(le)有(you)力的(de)(de)科學支持。

該研究論文的創新性得到了RSE副主編、國際知名植被遙感科學家Pablo J. Zarco-Tejada教授和多位審稿人的積極評價和肯定:“…The three reviews indicate that the manuscript is innovative, as there are no studies using microwave data for assessing LUE to derive GPP. …”

圖1:站(zhan)點實測GPP與(a)基于微波EDVI,(b)基于MODIS光學的NDVI,FPAR和LAI植被(bei)指數的FPAR相關(guan)性(xing)對(dui)比(bi)。(e)站(zhan)點實測GPP與微波和光學植被(bei)指數在不(bu)同云蓋條件下的相關(guan)性(xing)。

圖2:地基(ji)實測GPP(黑色(se))、該(gai)研究衛星遙(yao)感的(de)EDVI-GPP(紅色(se)),另外(wai)兩種(zhong)衛星遙(yao)感MOD17-GPP(藍色(se))和ECLUE-GPP(綠色(se))在(zai)7個不(bu)同植被類型站(zhan)點的(de)比較

圖3:EDVI-LUE模型在(zai)鼎湖山常綠(lv)林不同云蓋條件下的精度(du)表(biao)現。

該文第一(yi)作(zuo)者為(wei)大(da)氣科學專業王(wang)懌(yi)璞博士(shi)后,通訊作(zuo)者為(wei)李銳教(jiao)授。研究受到國(guo)(guo)家重(zhong)點(dian)研發(fa)計劃課(ke)題、國(guo)(guo)家自(zi)然(ran)科學基金重(zhong)點(dian)項目(mu)(mu)、國(guo)(guo)家自(zi)然(ran)科學基金-貝爾蒙(meng)托論壇國(guo)(guo)際合(he)作(zuo)項目(mu)(mu)、以及國(guo)(guo)家自(zi)然(ran)科學基金青年項目(mu)(mu)的資助。

Remote Sensing of Environment》是遙感領域最知名的學術期刊,涉及地球科學、環境科學、遙感機理與方法等領域,在全球同類期刊中長期排名第一。李銳教授團隊近年來在衛星遙感陸地植被生態系統的碳、水循環領域獲得了一系列成果,已在RSE發表論文五篇,在其他國際主流學術期刊發表相關論文十余篇。

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(地球和空間科學學院、科研部

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