新的卫星测量的“太阳诱导的叶绿素荧光”,以改善碳中立性研究

第一个丹特全球SIF地图

使用基于SVD(奇异值分解)技术的数据驱动方法构建第一涉及全局SIF MAP。信用:丹塔队

在植物光合作用期间发射太阳诱导的叶绿素荧光(SIF)。SIF来自植被叶绿素,在太阳辐射兴奋时发出红色和红外光波长。测量SIF是重要的,因为它与地面总初级生产率(GPP)密切相关,其通过在给定区域中通过光合作用来计算固定的二氧化碳的总量。根据许多实验室和现场实验,研究表明,SIF可以有效地改善GPP的估计,这是全球碳汇研究和碳缓解策略所必需的。

中国已致力于碳中立,到2060年。通过未来四十年的技术升级和能源结构调整对于减少碳排放至关重要。然而,考虑到植物提供的大型天然碳汇,目标更为可达。扩大陆地生态系统的能力允许天然碳固定为碳中性未来提供更直接和有效的路径。因此,科学家必须准确地评估天然碳汇,以评估当前和即将到来的碳中立实施计划。

中国科学院科技部支持,中国科学院和中国气象局,中国二氧化碳监测卫星使命(若兰特)于2016年12月推出。坦塔特监测全球大气合作2浓度,能够测量SIF

使用基于SVD(奇异值分解)技术的数据驱动方法构建第一涉及全局SIF MAP。atsanat现在从名为IAPCAS / SIF的新物理算法检索其SIF产品。该算法基于卫星遥感平台的CAS大气物理二氧化碳检索算法,地图全球大气CO2分配。IAPCAS / SIF算法提供来自两个微窗口,757nm和771nm的SIF发射数据,在O内2一个带。

由于空间尺度差异,很难直接验证准确性卫星测量的SIF精度,用SIF测量叶片或冠层秤。非常像卫星的XCO2产品,SIF检索仍需要更全面的验证试验,评估进一步碳通量估计的精度。

“不同算法的SIF产品之间的相互熟悉可以验证算法的可靠性,并为后续算法优化提供了想法,”丹特任务的主要调查员杨东旭博士说。

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。考虑到刻度和时间,结果表明,两种SIF产品在全球范围内同意这一年。虽然团队注意到SIF地图中有轻微的区域偏见,但对于所有季节,两个SIF产品之间的线性相关性强于0.73。他们的atansat sif算法比较已发布大气科学进展

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数据与GPP建模和全局碳通量估计同化。IAPCAS / SIF算法的优化将有助于开发来自其他卫星任务的SIF产品,科学家希望探索SIF产品的综合使用将促进全球碳汇和气候变化的定量研究。

参考文献:“新的全球太阳能诱导的叶绿素荧光(SIF)来自差异测量的数据产品”由陆瑶,东旭阳,y刘,景王,莲云刘,山山杜,赵南蔡,奈良路,达伦·莱苏,毛虎王,增山尹和玉泉郑,2月4日,2月4日,大气科学进展
DOI:10.1007 / S00376-020-0204-6

丹特SIF产品可从中获得卡萨(碳卫星数据分析的合作)涉及数据和科学服务。

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