Из-за их способности производить ценные продукты из органических соединений, таких как CO2, растения известны как "первичные производители.«Валовая первичная продукция (GPP), которая количественно определяет скорость фиксации CO2 в растениях посредством фотосинтеза, является ключевым показателем для отслеживания здоровья и производительности любой растительной экосистемы.
Исследовательская группа с U.S.
Центр передовых инноваций в области биоэнергетики и биопродуктов (CABBI) при Иллинойском университете в Урбане-Шампейн разработал продукт для точного измерения GPP: продукт SatelLite Only Photosynthesis Estimation Gross Primary Production (SLOPE GPP) с ежедневным временным шагом и полевым масштабировать пространственное разрешение.
В своих исследованиях команда использовала суперкомпьютер Blue Waters, расположенный в Национальном центре суперкомпьютерных приложений (NCSA) Университета I. Их статья была опубликована в журнале Earth System Science Data в феврале 2021 года.
«Количественная оценка скорости, с которой растения в данной области перерабатывают CO2, имеет решающее значение для глобального понимания круговорота углерода, управления земельными ресурсами, а также здоровья воды и почвы, особенно с учетом неустойчивых условий на планете, которая нагревается», – сказал Кайю Гуан, проект лидер и профессор NCSA Blue Waters.
"Измерение фотосинтеза особенно актуально для сельскохозяйственных экосистем, где продуктивность растений и уровни биомассы напрямую связаны с урожайностью сельскохозяйственных культур и, следовательно, с продовольственной безопасностью.
Наши исследования напрямую относятся не только к экосистемным услугам, но и к социальному благополучию », – сказал Чонъя Цзян, научный сотрудник проекта.
Особую интригу вызывает актуальность мониторинга GPP для биоэнергетических сельскохозяйственных экосистем, где «фабрики» сельскохозяйственных культур специально предназначены для производства возобновляемого биотоплива. Количественная оценка фиксации СО2 в этих средах играет важную роль в оптимизации полевых показателей и вносит свой вклад в глобальную биоэкономику. Ученые CABBI, такие как исследователь Sustainability Theme Энди Ванлок, предполагают, что эти важные новые данные могут быть использованы для ограничения модельного моделирования для потенциалов урожайности биоэнергетических культур.
В этом эксперименте использовалась передовая технология. Как следует из названия, он основан исключительно на спутниковых данных и, следовательно, полностью основан на наблюдениях, а не на сложных, неопределенных методах моделирования.
Одним из примеров технологии, основанной на наблюдениях, является индуцированная солнечным светом флуоресценция хлорофилла (SIF), слабый световой сигнал, излучаемый растениями, который использовался в качестве нового заместителя для GPP.
Вдохновленная многолетними наземными наблюдениями за SIF, группа Гуана разработала еще более продвинутый метод для улучшения оценки GPP: интеграция нового индекса растительности, называемого «скорректированная на почву отражательная способность растительности в ближнем инфракрасном диапазоне» (SANIRv), с фотосинтетически активным излучением (PAR ).
SLOPE построен на этой новой интеграции. SANIRv представляет эффективность солнечного излучения, используемого растительностью, а PAR представляет солнечное излучение, которое растения могут фактически использовать для фотосинтеза. Оба показателя получены из спутниковых наблюдений.
Проведя анализ 49 сайтов AmeriFlux, исследователи обнаружили, что PAR и SANIRv можно использовать для точной оценки GPP. Фактически, продукт SLOPE GPP может объяснить 85% пространственных и временных вариаций GPP, полученных на проанализированных участках – успешный результат и лучшая производительность, когда-либо достигнутая по результатам эталонных данных.
Поскольку и SANIRv, и PAR являются «только спутниками», это достижение, к которому исследователи давно стремились, но только сейчас внедряется в действующий продукт GPP.
Существующие процессы количественной оценки GPP неэффективны по трем основным причинам: пространственная точность (на основе изображений), временная точность (на основе времени) и задержка (задержка доступности данных). Продукт SLOPE GPP, созданный командой Гуана, использует спутниковые изображения, вдвое более четкие, чем в большинстве крупномасштабных исследований (измерения на 250 метров против типичных> 500 метров), и извлекает данные о дневном цикле, в восемь раз точнее, чем обычно. Что еще более важно, этот новый продукт имеет задержку от одного до трех дней, тогда как существующие наборы данных отстают на месяцы или даже годы.
Наконец, большинство продуктов GPP, используемых сегодня, основаны на анализе, а не на наблюдениях – метрики, которые они используют для расчета GPP (e.грамм., влажность почвы, температура и т. д.) получены из алгоритмов, а не из реальных условий, полученных из спутниковых наблюдений.
«Фотосинтез, или GPP, является основой для количественной оценки углеродного бюджета на полевом уровне. «Без точной информации GPP количественная оценка других связанных с углеродом переменных, таких как годовое изменение углерода почвы, будет гораздо менее надежным», – сказал Гуан. "Суперкомпьютер Blue Waters сделал наши петабайтовые вычисления возможными.
Мы будем использовать эти новые данные GPP, чтобы значительно расширить наши возможности по количественной оценке бюджета углерода в сельском хозяйстве, и они будут служить основным исходным материалом для ограничения моделирования изменения органического углерода в почве для каждого поля, которое требует количественной оценки углерода в почве. В дополнение к данным SLOPE GPP, аналогичные методы позволяют нам генерировать данные GPP с 10-метровым и суточным разрешением, чтобы даже обеспечить точное управление сельским хозяйством на подполе."