导读 初级生产总值(GPP)是植物将二氧化碳和阳光转化为葡萄糖和氧气的过程，是地球上最大的碳通量。 GPP 的准确量化对于理解碳预算及其对气候变...
初级生产总值(GPP)是植物将二氧化碳和阳光转化为葡萄糖和氧气的过程，是地球上最大的碳通量。 GPP 的准确量化对于理解碳预算及其对气候变化和土地管理政策的影响至关重要。然而，估算全球 GPP 的传统方法受到整合不同尺度的生物物理和生化过程的复杂性的挑战。
这一挑战促进了综合机械光响应 (CMLR) GPP 数据集的开发。其详细信息已发表在《遥感杂志》上。
该数据集首次利用太阳诱导的叶绿素荧光(SIF)(植物在光合作用过程中发出的直接信号)，在全球范围内提供更准确、更直接的植物生产力测量。研究人员采用了针对冠层规模进行调整的复杂光响应模型，将 TROPOMI 的 SIF 观测结果转换为全球 GPP 数据集。
该方法通过整合来自植物的直接生理信号，代表了与以前模型的巨大飞跃，从而减少了不确定性并增强了数据集在不同环境条件和植被类型中的可靠性。
通过对基于塔的 GPP 测量的严格验证，CMLR GPP 数据集表现出很强的相关性和一致性，证明了其在准确捕获全球光合作用的空间和时间模式方面的功效。
参与该研究的高级研究员刘良云表示：“CMLR GPP数据集不仅增强了我们对全球光合作用的理解，而且成为监测地球碳循环的重要工具。该数据集证明了将卫星技术与生态研究相结合，解决紧迫的环境挑战。”
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