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。这项研究的一个关键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
评估光合活性的一种有前途的方法是通过测量太阳诱导的叶绿素荧光,这是光合作用的副产品,可以从地面传感器和太空卫星中检测到
由农业生态系统可持续发展中心(ASC)主任关开宇及其同事建议的博士生吴耿宏领导的一项研究利用地面仪器测量了远红光诱导的叶绿素荧光(SIF)和反映植物健康和活动的各种植被指数(VI)。它汇编了美国玉米带(伊利诺伊州和内布拉斯加州)六年(2016-2021年)内各种作物(玉米、大豆和芒草)的15个站点年的SIF和VIs数据
这项研究发表在《科学数据》杂志上
“涡流协方差塔是目前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,分布在全球有限的地点。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一个机制上的理解。”本研究中提供的这一综合数据集可用于深入了解远红色SIF与冠层水平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是如何构建网络和数据集的描述。这篇文章包括有关检测、数据处理和潜在应用程序的详细信息
“我们是全球最早开发这种长期SIF测量网络的集团之一,可以追溯到2016年,”关评论道“我们的目标之一是为研究人员提供更广泛的数据集应用,”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。”吴还指出,虽然许多研究人员收集SIF和光合作用数据,但没有标准的方法。“人们以不同的方式收集和处理SIF数据,”吴说。“有几个系统有不同的仪器设计。我们需要对我们的系统和设置进行详细记录,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,这样其他人就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外,他们现在还可以使用我们的SIF数据来同化地表模型,以估计碳循环或水循环。”
Journal information: Scientific Data
Provided by University of Illinois at Urbana-Champaign
2025-06-10
2025-06-09
2025-06-09
2025-06-09
2025-06-09