文獻摘要： 
 

太陽誘導葉綠素熒光 (SIF) 已應用于廣泛的生態研究，例如監測和評估干旱、植被生產力和作物產量。 以往研究表明，SIF與總初級生產量（GPP）高度相關，但其與地上生物量（AGB）的相關性仍需進一步探索。在本研究中，我們探討了 SIF 在監測和評估氣候變化和氣象干旱對中國北方草原草地 AGB 變化影響方面的潛力。 通過研究軌道碳觀測站2 (OCO-2) SIF 與干旱指數之間的關系，我們評估了北部草原生產力對氣象干旱條件的響應。結果表明，SIF對氣象干旱非常敏感，可以捕捉到干旱事件和不同草地類型的草地生長動態。 SIF、干旱指數和AGB之間的相關性因草地類型而異。梯度提升決策樹（GBDT）用于探索草地生態系統中SIF與影響變量之間的關系。 我們發現氣候因素（例如，年平均生長季降水量、年平均生長季溫度和年平均蒸汽壓虧缺）和人類活動（例如，放牧強度）顯著影響草地生產力的年際變化。研究結果表明，SIF 變化可以反映中國北方草原植被生長的季節性動態。因此，SIF可以作為評估陸地生態系統模型在模擬該地區生態系統生產力方面表現的基準數據。 SIF 對干旱的高度敏感性表明它是監測和評估干旱事件的有用工具。

文獻監測方案:
 

研究區位于中國北方草原，包括內蒙古自治區、甘肅省、寧夏回族自治區、新疆維吾爾自治區、青海省和西藏自治區。

1、利用OCO-2 進行SIF觀測

OCO-2 是第一顆覆蓋區域更小的 SIF 衛星（1.3km×2.25km），為研究總初級生產（GPP）和 SIF 之間的關系以及不同生態系統尺度的植被功能梯度之間的關系提供了新的手段。

基于離散OCO-2 SIF探測、中分辨率成像光譜儀（MODIS）和氣象再分析數據，采用數據驅動方法開發SIF模型。選擇 SIF 和解釋變量，包括增強植被指數 (EVI)、fPAR、蒸氣壓虧缺 (VPD) 和氣溫，構成數據集并開發預測 SIF 模型。最后，使用 Cubist 回歸樹模型，預測模型用于估計 0.05°×0.05° 網格單元和 8 天間隔的全局 SIF。 本研究利用2001-2015年的GOSIF數據，以0.05°的空間分辨率探討SIF與干旱指數以及SIF與AGB的關系。

2、草原AGB數據集

數據來自AVHRR儀器(傳感器1、7、9、14和16-19)，校準后進行輻射校正、云去除、壞線去除、大氣校正等。最大值組合(MVC)方法將雙月數據轉換為月度NDVI，將月度NDIV轉換為年度NDVI。利用野外觀測AGB數據和時間序列年NDVI數據，建立了中國北溫帶地區和青藏高原年草地AGB的估算模型。此外，利用AGB估算模型繪制了草地AGB數據。在本研究中，首先將AGB數據集重采樣到0.05°空間分辨率。利用2001 - 2015年的數據，分析了SIF與AGB的關系以及氣候變化對草地AGB的影響。

3、干旱指數

本研究利用Anusplin 4.3計算了各氣象站的PDSI和SPEI(1、2、3、4、5、6、7、9和12個月時間尺度)，并將其插值到0.05°空間分辨率。以SPEI為參考數據，識別氣象干旱事件，分析氣象干旱對中國北方草原的影響。

主要研究結果：
 

圖1：SIF 和 TVDI (a) 以及 SIF 和 PDSI (c) 之間相關系數 (r 值) 的空間分布。 不同草地類型的 SIF 和 TVDI (b) 以及 SIF 和 PDSI (d) 之間的修正值（r 值）。

圖2：年度時間尺度上 SIF 和 AGB 之間 r 值的空間分布。 不同草地類型的 SIF 和 AGB (f) 之間的校正值 (r 值)。

可見SIF為監測和評估草地動態和干旱事件提供了一種有用的方法。此外，SIF還可作為評價陸地生態系統模型在季節和年度尺度上估算生態系統生產力的基準數據。

OCO-2 SIF產品原理上屬于葉綠素熒光被動觀測，優勢主要體現在無源遙感平臺上,  可以進行大面積地表植被生理監測。但是無法同時獲得與熱耗散、光合作用等相關的熒光參數, 這使得利用被動熒光探究植被能量分配方式以及直接與GPP建立關聯存在挑戰性。

主動與被動聯合觀測能夠獲得一整套葉片尺度光合、熒光、熱耗散的參數,  可以為衛星SIF觀測值提供可靠的機理解釋。

有助于將能量分配研究擴展到區域甚至全球尺度,  為建立更穩健的熒光光合模型以及估算全球植被生產力提供理論基礎。通過葉綠素熒光主動與被動聯合觀測,  有助于理解區域以及全球尺度SIF信號與光合、熱耗散之間的關系。

同時，衛星SIF產品的真實有效性需要主動觀測設備獲得數據的支持驗證。

PSP32日光暗適應葉綠素熒光測量系統就是一款主動式PAM熒光儀，可以測量光適應測量參數Y(II)、ETR、Fs，暗適應測量參數Fv/Fm、Fo、Fm、Fv，熒光淬滅參數Y(NPQ)、Y(NO)、NPQ、qL、qN、qP、淬滅弛豫參數qE、qM、qT、qI，以及光響應曲線參數rETRmax、Ik和Im。

該系統可以田間自動測量，一次可以同時測量32個樣品。葉綠素熒光探頭配備創新性的暗適應模塊，實現日光下自動暗適應，替換暗適應葉夾、錫箔紙，方便在白天同時對植物自動進行暗適應測量。

在線式監測葉綠素絕對含量（mg/m²）、冠層光譜NDVI、NDRE（歸一化紅邊植被指數）、PPR（植物色素比率指數）和CCCI（冠層葉綠素含量指數），評估植物抗旱性、植物氮含量、營養脅迫、病害脅迫。精確測量非光化學淬滅NPQ弛豫組分：葉黃素循環（qE）、葉綠體遷移(qM)、光抑制（qI）、狀態轉換（qT）用于評估環境脅迫條件下植物內在的生理調節能力，如耐干旱、耐高溫、耐寒冷、耐鹽堿能力。