解析多年生牧草作物混合物中 SIF、ANPP 和 RUE 动态之间的联系

在精准农业和环境监测中，遥感估算地上净初级生产力（ANPP）是一大挑战。研究人员针对不同结构和生理特征的牧草覆盖开展研究，分析太阳诱导荧光（SIF）估算 ANPP 和辐射利用效率（RUE）的能力，发现 SIF 可监测牧草 ANPP，但需注意 RUE 变化。该研究意义重大。

　　在当今快速变化的世界里，环境评估对于决策至关重要，在农业领域，准确估计初级生产力能帮助农民和政府预测作物产量，从而做出合理决策。传统的初级生产力估算方法，如顺序收获法估算净初级生产力（NPP） ，以及在二氧化碳通量站量化总初级生产力（GPP），不仅耗费大量资金和时间，而且监测面积小，难以评估大面积农田。

在此背景下，利用遥感技术监测植被成为关键。植物生物量生产过程常用蒙特斯（Monteith）模型描述，其中辐射利用效率（RUE）受多种因素影响，变化复杂，是模型中最难把握的部分。基于反射率的植被指数在估算生物物理变量时有局限性，而太阳诱导荧光（SIF）与光合作用紧密相关，有望用于估算生物量生产力，但此前尚未在栽培牧场等牧草覆盖领域进行测试。

为了深入探究 SIF 在不同牧草覆盖中估算地上净初级生产力（ANPP）和 RUE 的能力，以及背后的驱动机制，来自阿根廷 INTA Pergamino 研究实验站的研究人员开展了一项近地遥感实验。

研究人员在阿根廷布宜诺斯艾利斯省西北部的 INTA Pergamino 研究实验站，连续两年（2016 年 5 月至 2018 年 5 月）进行实验。实验设置了不同处理，生成了多种差异明显的牧草覆盖，包括苜蓿、高羊茅纯种植区以及它们的混合种植区，并进行多次重复实验，同时在不同季节进行测量。

研究发现，苜蓿和混合种植区在光合有效辐射（APAR）变化时，RUE 和荧光发射效率（SIF_Yield）相当稳定。这使得 SIF 与 APAR 联系紧密，进而能较好地监测 ANPP，二者相关性系数 R²约为 0.5。而高羊茅则不同，随着 APAR 增加，其 RUE 降低，这削弱了 ANPP 与 APAR 的相关性（R²约为 0.38） 。同时，高羊茅的光子逃逸分数降低，也削弱了 SIF 与 APAR 的相关性（R²约为 0.09），最终导致 ANPP 与 SIF 的相关性几乎消失（R²约为 0.02）。

该研究首次在符合牧草农艺标准管理的农田中，分析可收获生物量的遥感监测，为多年生牧草作物混合物中 SIF、ANPP 和 RUE 动态之间的关系提供了重要见解。其研究结果支持在 RUE 和 SIF_Yield随 APAR 变化可视为常数的情况下，使用 SIF 监测牧草作物的 ANPP 。但研究也强调，不同作物间的相关性不能简单外推，必须密切关注 RUE 随 APAR 的变化。这一研究成果对于精准农业和环境监测中利用遥感技术估算初级生产力具有重要的指导意义，发表在《Agricultural and Forest Meteorology》上。

在技术方法方面，研究人员主要运用了近地遥感技术，对不同牧草覆盖的冠层进行测量，获取相关数据；同时测定了辐射模型中的各个参数，包括 PAR、fPAR、RUE 等，以及 SIF 相关参数，如 SIF_Yield、光子逃逸分数等 ，通过分析这些数据来探究它们之间的关系。

研究结果部分：

• 不同牧草覆盖的结构差异：实验处理有效产生了不同的冠层结构。数据显示，苜蓿和混合物的叶面积指数（LAI）相当，且显著高于纯高羊茅，表明混合物在 LAI 方面与苜蓿相似。
• 辐射模型各参数特点：苜蓿和混合物对辐射的拦截更高，这是因为苜蓿是平展叶型豆科植物，能迅速占据地块并高于其他植物生长；高羊茅是直立叶型草本植物，因其叶片几何形状，拦截的入射辐射较少。同时，研究还对辐射在冠层内的衰减特征进行了分析。
• SIF 与 ANPP、RUE 的相关性：如前文所述，苜蓿和混合种植区中 SIF 与 ANPP 有较好相关性，而高羊茅种植区中这种相关性很弱。

研究结论和讨论部分再次强调，尽管遥感领域一直致力于寻找初级生产力与 SIF 发射之间的相关性，但由于碳同化和荧光发射受结构和生理因素影响，二者关系复杂。本研究通过分析不同牧草覆盖下的情况，为理解这些关系提供了新视角，有助于进一步完善相关模型，提升利用地球观测监测系统理解和预测胁迫条件的能力，在精准农业和环境监测领域具有重要意义。