近日，中国气象局生态系统碳源汇重点开放实验室、南京信息工程大学生态与应用气象学院环境变化生态效应团队在遥感叶绿素荧光碳汇计量监测方面取得重要进展，相关成果以“Limited capability of current satellite solar-induced chlorophyll fluorescence reconstructions to capture stomatal responses to environmental stresses”为题发表在Nature旗下期刊《Communications Earth & Environment》。我院赵嘉诚副教授为论文第一作者，冯兆忠教授和新加坡国立大学Simone Fatichi教授为共同通讯作者。其他作者包括塞浦路斯大学Athanasios Paschalis助理教授和哥伦比亚大学Pierre Gentine教授。原文链接：https://www.nature.com/articles/s43247-025-03035-0。
相较于传统植被指数（NDVI、EVI、NIRv等）主要反映植被覆盖度和“绿度”信息，太阳诱导叶绿素荧光（solar-induced chlorophyll fluorescence，SIF）作为光合作用的副产物，不受冠层饱和以及林下土壤、水体等杂质的影响，是更直接、更纯净的植被生理信号。然而，由于直接观测的遥感SIF产品（如OCO-2 SIF）存在数据时空不连续等问题，不同团队基于机器学习方法从卫星观测地表反射率、气象要素等信息重建了多套长时间序列、全球时空连续、0.05°空间分辨率的SIF产品（如CSIF、GOSIF、SIF005等）。已有大量研究表明，遥感SIF产品更多观测到的是冠层结构的变化，当植被受到环境胁迫而尚未发生明显结构上的变化时，其能否有效捕捉环境胁迫信号一直以来存在较大的争议，尤其是对于这些机器学习产品。针对此科学问题，该项研究基于当前8套主流机器学习SIF重建产品和全球103个通量塔数据发现，当移除季节性冠层结构变化后，GPP与SIF之间的相关性在所有生态系统中均大幅下降（相关系数普遍低于0.5）。研究进一步通过解析遥感热红外图像和站点通量观测发现，经历季节性干旱但冠层结构稳定的常绿阔叶林和常绿针叶林在旱季表现出GPP和气孔导度的大幅同步下降，而机器学习重建的SIF及其生理荧光发射效率（ΦF）在长达4个月之久的干旱期间几乎未表现出任何响应，呈现出“气孔关闭—生理荧光发射效率不降（甚至相反变化）”的“生产力—荧光解耦（decoupling）”现象。这种解耦将导致在干旱持续期间，利用重构荧光产品推算的植被生产力会随干旱加剧而被严重高估。该研究为全球生态系统精准碳汇计量提供了一定的科学参考。
论文信息：Jiacheng Zhao, Athanasios Paschalis, Pierre Gentine, Zhaozhong Feng* & Simone Fatichi*. Limited capability of current satellite solar-induced chlorophyll fluorescence reconstructions to capture stomatal responses to environmental stresses. Communications Earth & Environment, 2026, 7: 9. https://doi.org/10.1038/s43247-025-03035-0.
