中国科学技术大学地球和空间科学学院、火灾科学国家重点实验室双聘教授李锐研究团队在综合利用多源卫星可见光、红外和微波信号遥感中国陆地植被生态系统固碳能力方面取得重要进展，在国际上首次利用了基于卫星被动微波植被指数的光能利用率模型，以此定量反演中国典型植被的总初级生产力（GPP，单位时间内绿色植物通过光合作用途径所固定的有机碳量），相关研究成果以“Daily Estimation of Gross Primary Production under All Sky Using a Light Use Efficiency Model Coupled with Satellite Passive Microwave Measurements”为题于10月份在遥感领域国际知名期刊《Remote Sensing of Environment》（RSE）在线发表。

　　陆地植被生态系统固碳是当前减缓大气CO2浓度升高从而促成碳中和的重要途径之一。一些研究指出，全球陆地生态系统的固碳能力约为34亿吨碳/年（IPCC报告, 2021），而中国陆地生态系统的固碳能力约为6.6~11.1亿吨碳/年（Wang等2020，Nature）。在碳中和目标下，以上数字很大程度上决定了人类活动所能排放的碳总量，从而影响着人类开发和使用能源的方式。但是，由于陆地生态系统巨大的覆盖面积和复杂性，以上数据无法依赖实地观测获取，必须依靠卫星遥感反演，而不同的卫星遥感手段和反演方法使得该数数据存在巨大的不确定性。在另外一个层面，全球变暖导致的云量（太阳辐射）、温度、降水变化会导致陆地固碳能力随时间而改变。

　　现有研究大多基于卫星光学遥感手段探测植被特性，以此输入光能利用率模型估算植被-大气之间的碳交换速率。光学遥感依赖于植被反射的太阳光，只有在白天、无云天气条件下有效，并在浓密森林存在饱和问题。相比之下，微波遥感探测地表和植被身释放的热辐射，不依赖于太阳光，在白天和夜晚皆可使用；并且微波对云有良好的穿透性，可在晴天和云天使用，并且微波在浓密森林中不易饱和。但目前还尚未有研究利用卫星微波遥感估算植被-大气之间的碳交换速率。

　　该研究利用课题组自主研发的中国陆面微波植被指数EDVI，创新地提出基于微波EDVI的光能利用率模型EDVI-LUE，并将其成功应用于中国区域典型森林、草地和农田等植被下垫面。该研究基于ChinaFLUX通量网的7个观测站点数据发现：归一化EDVI（nEDVI）能够合理反映冠层尺度植被吸收光合有效辐射（FPAR）的变化，相比光学植被指数（如NDVI，LAI等），nEDVI表征的FPAR在森林不易饱和、敏感性更高，且在有云天气下与站点实测GPP有更好相关性（图1）。同时，相比广泛应用的全球ECLUE和MOD17 GPP产品，该研究对森林和农田站点GPP估算偏差相对更小，在异质性草地下垫面精度相当（图2）。此外，在变化云况下的常绿阔叶林林，EDVI-LUE估算的精度指标表现良好且稳定（图3），表明该模型对有云覆盖下的浓密森林地区GPP精确估算方面具有优势。该研究为定量估算中国陆地植被生态系统固碳能力提供了新的方法，为实施我国碳中和、碳达峰战略提供了有力的科学支持。

　　该研究论文的创新性得到了RSE副主编、国际知名植被遥感科学家Pablo J. Zarco-Tejada教授和多位审稿人的积极评价和肯定：“…The three reviews indicate that the manuscript is innovative, as there are no studies using microwave data for assessing LUE to derive GPP. …”

图1：站点实测GPP与(a)基于微波EDVI，(b)基于MODIS光学的NDVI，FPAR和LAI植被指数的FPAR相关性对比。(e)站点实测GPP与微波和光学植被指数在不同云盖条件下的相关性

图2：地基实测GPP（黑色）、该研究卫星遥感的EDVI-GPP（红色），另外两种卫星遥感MOD17-GPP（蓝色）和ECLUE-GPP（绿色）在7个不同植被类型站点的比较

图3：EDVI-LUE模型在鼎湖山常绿林不同云盖条件下的精度表现

　　该文第一作者为大气科学专业王怿璞博士后，通讯作者为李锐教授。研究受到国家重点研发计划课题、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金-贝尔蒙托论坛国际合作项目、以及国家自然科学基金青年项目的资助。

　　《Remote Sensing of Environment》是遥感领域最知名的学术期刊，涉及地球科学、环境科学、遥感机理与方法等领域，在全球同类期刊中长期排名第一。李锐教授团队近年来在卫星遥感陆地植被生态系统的碳、水循环领域获得了一系列成果，已在RSE发表论文五篇，在其他国际主流学术期刊发表相关论文十余篇。