束蕾副研究员最新研究成果 | 卫星遥感叶片光合能力数据集提升了陆地生态系统碳通量大气反演精度

准确估算陆地生态系统碳汇对于理解全球碳循环至关重要。然而，当前基于大气反演系统的陆地生态系统碳通量估算，其精度在很大程度上受限于先验通量的可靠性。针对这一问题，本研究探讨了关键叶片光合能力参数（即归一化至25°C的最大Rubisco羧化速率，V_cmax25）的不同参数化方案对陆地生态系统碳通量大气反演的影响。结果发现，相较于传统的植物功能类型（PFT）固定参数化方法，融合卫星日光诱导叶绿素荧光（SIF）与叶片叶绿素含量（LCC）信息、兼具空间异质性和季节动态特征的V_cmax25数据集的应用，能够更真实地模拟净生态系统交换（NEE）的空间格局。这一改进不仅优化了先验CO₂浓度模拟，还进一步提升了基于GOSAT或OCO-2卫星柱平均CO₂浓度（XCO₂）观测数据同化后的后验模拟精度，并通过独立的ObsPack地面及飞机观测数据，以及TCCON柱总量观测网数据得到了验证。本研究表明，将遥感约束的关键碳循环参数数据产品引入生态系统过程模型，能够为大气反演提供更准确的先验信息，从而有效降低陆地碳汇自上而下估算的不确定性。

图1. 2019年全球V_cmax25分布及其对NEE的影响：（a–c）PFT-fixed V_cmax25、SIF+LCC V_cmax25以及两者差异；基于上述两种V_cmax25参数化的（d–f）NEE先验估计以及两者差异、（g–i）NEE后验估计以及两者差异

研究成果以“Satellite-derived leaf photosynthetic capacity data set improves atmospheric inversion of terrestrial carbon fluxes”为题，发表在国际权威期刊Geophysical Research Letters。福建师范大学为该研究工作的第一单位。福建师范大学地理科学学院、碳中和未来技术学院束蕾副研究员为该论文的第一作者，陈镜明院士为该论文的通讯作者。该研究工作得到国家自然科学基金和福建省自然科学基金的资助。论文链接：http://dx.doi.org/10.1029/2025GL121171