植被吸收光合有效辐射(Absorbed Photosynthetically Active Radiation,APAR)是植被进行光合作用中实际吸收的太阳辐射量,是植被净第一性生产力的重要指标,也是生态系统的功能模型、作物生长模型、净初级生产力模型、气候模型等的重要...植被吸收光合有效辐射(Absorbed Photosynthetically Active Radiation,APAR)是植被进行光合作用中实际吸收的太阳辐射量,是植被净第一性生产力的重要指标,也是生态系统的功能模型、作物生长模型、净初级生产力模型、气候模型等的重要参数。因此高空间分辨率和精确性的植被吸收光合有效辐射对于高精度的区域生产力及光能利用率的研究具有重要意义。对CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型进行了改进,利用30m×30m的数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)数据直接计算太阳辐射,从而将其作为CASA模型的输入参数。结合多源遥感数据、气象数据,研究2015-2020年江汉平原APAR的时空分布及其影响因素。顾及江汉平原的土地利用分布特点,着重分析了江汉平原农田APAR的时空特性,研究结果较好的反映了江汉平原APAR分布。实验结果表明:(1)2015-2020年APAR年总值在3.42×10^(13)MJ-3.73×10^(13)MJ之间,总体空间分布与植被类型的分布情况相符;(2)农田月均APAR值在4月、7月高于其他月份,表现出“双峰”的特征;(3)在空间分布上,水田APAR表现出明显的纬度地带性,而旱地APAR正好相反,这可能源于种植结构重心转移;(4)通过借助地理探测器,着重考虑与植被生长相关的12个因子(包括≧10℃积温、年总日照时数、年均气温、年总降雨量、农田种植结构、年散射辐射、农田施肥、土壤类型、土壤质地(砂土、粉砂土、黏土))进行分析,结果表明这12个因素对APAR空间变异性都具有很明显的影响。对CASA的改进方法可以适用于大范围高空间精度的计算。展开更多
海洋初级生产过程是海洋碳循环的重要组成部分,影响生物地球化学循环和全球气候变化。浮游植物作为海洋初级生产的主要贡献者,按粒径大小可分为小型(micro粒级,>20μm)、微型(nano粒级,2~20μm)和微微型(pico粒级,<2μm)。不同粒...海洋初级生产过程是海洋碳循环的重要组成部分,影响生物地球化学循环和全球气候变化。浮游植物作为海洋初级生产的主要贡献者,按粒径大小可分为小型(micro粒级,>20μm)、微型(nano粒级,2~20μm)和微微型(pico粒级,<2μm)。不同粒级浮游植物初级生产力(size-fractionated primary production,PP_(size))对总初级生产力贡献不同,在海洋物质能量流动及碳循环中扮演着不同角色。本文基于2019年南海西部夏季航次12个站位的生物光学剖面数据,研究了南海西部分粒级浮游植物叶绿素a浓度和初级生产力的空间分布及它们对总叶绿素a浓度和总初级生产力的贡献百分比。利用各粒级670nm波段的浮游植物吸收系数[size-fractionated phytoplankton absorption coefficient at 670nm,a_(ph-size)(670)]与光合有效辐射(photosynthetically active radiation,PAR)的乘积[a_(ph-size)(670)×PAR]建立了南海分粒级初级生产力算法,对于小型、微型和微微型浮游植物数据集,log[a_(ph-size)(670)×PAR]与log(PP_(size))之间的决定系数R^(2)分别为0.64、0.76和0.67。交叉验证的结果表明,该算法具有良好的泛化性能。其性能显著优于仅利用浮游植物吸收系数估算分粒级初级生产力的算法,表明PAR是影响分粒级初级生产力变化的重要因素之一。采用基于叶绿素a浓度的算法估算各粒级初级生产力时,针对小型和微微型浮游植物数据集,该算法的性能与本文构建的算法近似;但针对微型浮游植物数据集时,基于叶绿素a浓度的算法性能显著较低,这可能归因于微型浮游植物吸收系数与叶绿素a浓度间的弱相关性。展开更多
植物利用约400~700nm波段的光驱动光合作用,但不同波长的光驱动效率不相同,而且随着植物类型及生长阶段的不同而变化。因此,准确获取被植物捕获并用于驱动光合作用的光辐射成为困扰科学家的难题。当前,光量子传感器被普遍接受并用于评...植物利用约400~700nm波段的光驱动光合作用,但不同波长的光驱动效率不相同,而且随着植物类型及生长阶段的不同而变化。因此,准确获取被植物捕获并用于驱动光合作用的光辐射成为困扰科学家的难题。当前,光量子传感器被普遍接受并用于评价光合作用潜力,可测量400~700nm波段的光量子通量密度或光量子通量,其光谱响应函数为直线。该文回顾了经典光合有效辐射(photosynthetically active radiation,PAR)定义的形成过程,介绍了PAR传感器的演化路径,讨论了PAR及其传感器的应用现状。由于测量对象及应用环境的多样化,PAR的定义仍然没有完全统一,且早期研究对光谱响应函数的度量不充分。随着当前人工光照明与植物生长发育相关研究的深入,发现植物光合作用吸收的光波长范围比400~700 nm要宽,不同的光谱能量分布(波长配比,能量配比)、光周期等对光合作用影响显著,并且很难将光辐射对光合作用的影响和光形态效应区分开,因此PAR的定义及其传感器的研发仍处于不断发展中。理想的PAR应该从植物光合作用的角度来定义,未来PAR传感器的光谱响应函数应与植物光合作用的能力曲线相一致,并能依据测量对象及应用需求而调整。与此相适应,未来PAR传感器应向用户可对光谱响应函数编程的方向发展。展开更多
文摘海洋初级生产过程是海洋碳循环的重要组成部分,影响生物地球化学循环和全球气候变化。浮游植物作为海洋初级生产的主要贡献者,按粒径大小可分为小型(micro粒级,>20μm)、微型(nano粒级,2~20μm)和微微型(pico粒级,<2μm)。不同粒级浮游植物初级生产力(size-fractionated primary production,PP_(size))对总初级生产力贡献不同,在海洋物质能量流动及碳循环中扮演着不同角色。本文基于2019年南海西部夏季航次12个站位的生物光学剖面数据,研究了南海西部分粒级浮游植物叶绿素a浓度和初级生产力的空间分布及它们对总叶绿素a浓度和总初级生产力的贡献百分比。利用各粒级670nm波段的浮游植物吸收系数[size-fractionated phytoplankton absorption coefficient at 670nm,a_(ph-size)(670)]与光合有效辐射(photosynthetically active radiation,PAR)的乘积[a_(ph-size)(670)×PAR]建立了南海分粒级初级生产力算法,对于小型、微型和微微型浮游植物数据集,log[a_(ph-size)(670)×PAR]与log(PP_(size))之间的决定系数R^(2)分别为0.64、0.76和0.67。交叉验证的结果表明,该算法具有良好的泛化性能。其性能显著优于仅利用浮游植物吸收系数估算分粒级初级生产力的算法,表明PAR是影响分粒级初级生产力变化的重要因素之一。采用基于叶绿素a浓度的算法估算各粒级初级生产力时,针对小型和微微型浮游植物数据集,该算法的性能与本文构建的算法近似;但针对微型浮游植物数据集时,基于叶绿素a浓度的算法性能显著较低,这可能归因于微型浮游植物吸收系数与叶绿素a浓度间的弱相关性。
文摘植物利用约400~700nm波段的光驱动光合作用,但不同波长的光驱动效率不相同,而且随着植物类型及生长阶段的不同而变化。因此,准确获取被植物捕获并用于驱动光合作用的光辐射成为困扰科学家的难题。当前,光量子传感器被普遍接受并用于评价光合作用潜力,可测量400~700nm波段的光量子通量密度或光量子通量,其光谱响应函数为直线。该文回顾了经典光合有效辐射(photosynthetically active radiation,PAR)定义的形成过程,介绍了PAR传感器的演化路径,讨论了PAR及其传感器的应用现状。由于测量对象及应用环境的多样化,PAR的定义仍然没有完全统一,且早期研究对光谱响应函数的度量不充分。随着当前人工光照明与植物生长发育相关研究的深入,发现植物光合作用吸收的光波长范围比400~700 nm要宽,不同的光谱能量分布(波长配比,能量配比)、光周期等对光合作用影响显著,并且很难将光辐射对光合作用的影响和光形态效应区分开,因此PAR的定义及其传感器的研发仍处于不断发展中。理想的PAR应该从植物光合作用的角度来定义,未来PAR传感器的光谱响应函数应与植物光合作用的能力曲线相一致,并能依据测量对象及应用需求而调整。与此相适应,未来PAR传感器应向用户可对光谱响应函数编程的方向发展。
