全球气候变化导致极端气候发生频率和强度增加,探究植被对极端气候的响应与适应是评估区域植被脆弱性和制定适应性经营策略的重要前提.以2008年中国南方极端冰冻事件为例,利用2003-2009年日光诱导叶绿素荧光(SIF)遥感数据提取植被物候,探讨了极端冰冻事件对不同植被类型物候的影响,并采用地理探测器分析各环境因子及其交互作用对植被物候变化的贡献度.结果表明:(1)极端冰冻事件导致植被生长季开始期(SOS)提前2.96 d、生长季结束期(EOS)推迟10.47 d和生长季长度(LOS)延长12.79 d,其中常绿阔叶林物候变化趋势最大,而落叶阔叶林物候变化趋势最小.(2)研究区水热条件的空间分异性影响了植被物候空间变化格局,如东南部水热条件充足区的物候变化趋势更明显,而西北部山区植被物候变化与整体变化趋势相反,即呈现SOS推迟和EOS提前趋势.(3)降水、气温、相对湿度、土壤类型和植被类型是影响植被物候的主导因子,其中气温和降水对植被EOS的解释力最高,分别为0.6522和0.5280.(4)各因子交互作用结果均表现为双因子增强或非线性增强效应,其中气候因子间的交互作用最强,而气候因子与土壤类型、植被类型、冰冻天数的交互效应次之.

植被物候期(春季返青和秋季衰老)是表征生物响应和陆地碳循环的基础信息.由于常绿针叶林冠层绿度的季节变动较弱,遥感提取常绿针叶林的物候信息存在着较大的不确定性,是目前区域物候监测中的难点.利用MODIS植被指数(归一化植被指数NDVI和增强型植被指数EVI)、GOME-2日光诱导叶绿素荧光(SIF)和通量数据(总初级生产力GPP)估算2007-2011年亚热带常绿针叶林物候期,用来比较三类遥感指数估算常绿针叶林物候的差异.结果 表明:基于表征光合作用物候的通量GPP数据估算得到5年内亚热带常绿针叶林生长季开始时间(SOSGPP)为第63天,生长季结束时间(EOSGPP)为第324天,生长季长度为272天;基于反映植被光合作用特征的SIF曲线获得物候信息要滞后GPP物候期,其中生长季开始时间滞后19天,生长季结束时间滞后2天;基于传统植被指数NDVI和EVI的物候期滞后GPP物候期的时间要大于SIF滞后期,其中植被指数SOS滞后SOSGPP 31天,植被指数EOS滞后EOSGPP 10-17天.虽然基于3种遥感指数估算的春季和秋季物候都滞后于通量GPP的物候期,但是卫星SIF的物候信息能够更好地捕捉常绿针叶林的生长阶段.同时,春季温度是影响森林生长季开始时间的最重要因素;秋季水分和辐射是影响生长季结束时间的关键因素.由此可见,SIF估算的亚热带常绿针叶林的春季和秋季物候的滞后时间要短于传统植被指数,能更好地追踪常绿林光合作用的季节性,为深入研究陆地生态系统碳循环及其对气候变化的响应提供重要的基础.

随着气候变化和人类活动的加剧,生态系统正处于剧烈变化中,生态学家需要从更大的时空尺度去理解生态系统过程和变化规律,应对全球变化带来的威胁和挑战.传统地面调查方法主要获取的是样方尺度、离散的数据,难以满足大尺度生态系统研究对数据时空连续性的要求.相比于传统地面调查方法,遥感技术具有实时获取、重复监测以及多时空尺度的特点,弥补了传统地面调查方法空间观测尺度有限的缺点.遥感通过分析电磁波信息从而识别地物属性和特征,反演生态系统组成、能量流动和物质循环过程中的关键要素,已逐渐成为生态学研究中必不可少的数据来源.近年来,随着激光雷达、日光诱导叶绿素荧光等新型遥感技术以及无人机、背包等近地面遥感平台的发展,个人化、定制化的近地面遥感观测逐渐成熟,新一代遥感技术正在推动遥感信息“二维向三维”的转变,为传统样地观测与卫星遥感之间搭建了尺度推绎桥梁,这也给生态系统生态学带来了新的机遇,推动生态系统生态学向多尺度、多过程、多学科、多途径发展.因此,该文从生态系统生态学角度出发,重点关注陆地生态系统中生物组分,并分别从生态系统类型、结构、功能和生物多样性等方面,结合作者在实际研究工作中的主要成果和该领域国际前沿动态,阐述遥感技术在生态系统生态学中的研究现状并指出我国生态系统遥感监测领域发展方向及亟待解决的问题.

叶绿素荧光是研究植物光合生理机制、量化植被光合作用时空格局以及准确理解气候变化背景下陆地生态系统生产力的关键.然而,目前对于叶绿素荧光主动与被动联合观测的研究还较少.该文对比了叶绿素荧光主动观测与被动观测的优缺点,展示了叶片尺度和冠层尺度主动与被动联合观测的仪器设备组成,探讨了主动与被动联合观测在探索叶绿体尺度-叶片尺度-冠层尺度能量在光合、荧光以及热耗散中的分配,阐明叶绿素荧光与总初级生产力的关联机制,验证星基日光诱导叶绿素荧光,解译叶绿素荧光光谱形状4个方面的应用前景.综上,叶绿素荧光的主动与被动联合观测对于揭示各尺度上荧光与光合作用之间的关联机制,改善全球尺度植被生产力模型至关重要.

植被物候是反映植被生长规律的重要指标,对气候的反馈具有重要意义.日光诱导叶绿素荧光(SIF)通过复杂的能量耗散机制与光合作用相关联,提供了从空间直接探测大范围植被物候的可能性.为了探究气候变化背景下SIF反演不同森林类型物候的适用性,该文以北半球35个全球通量网(FLUXNET)森林站点为研究对象,利用2007-2014年SIF值和总初级生产力(GPP)通过双逻辑生长模型和动态阈值法来估算3种典型森林类型的物候,并采用相关性分析等方法评价SIF在估算不同森林类型物候时的差异性.主要结果为:1)SIF对生长季开始时间(SOS)的估算精度高于生长季结束时间(EOS);2)SIF能够更准确地估算混交林(MF)的SOS,但是不能精确追踪落叶阔叶林(DBF)和常绿针叶林(ENF)的SOS;3)春季季前短波辐射是驱动SOS的主要气候因素.综上,建议在将来的研究中将SIF数据与其他遥感指数整合,应用于不同植物类型的物候监测.

阴生植物突然暴露在强光下造成光损伤的情况时有发生,但其对高光敏感的潜在机制尚不十分清楚.为阐明阴生植物无法在自然全光照环境下生存的相关机制,该研究以典型阴生植物三七(Panax notoginseng)为材料,将遮阴环境下(10％透光率)生长的植株转移到全日光环境下3天,研究其相对叶绿素含量(SPAD值)、光合参数以及叶绿素荧光参数的变化.结果表明,全光环境下三七光合日变化呈现"双峰"曲线特征,且净光合速率在处理期间逐日降低.全日光下三七叶片SPAD值、水分利用率和光能利用率显著降低;叶片光系统Ⅰ(PSI)反应中心P700最大荧光信号、光系统Ⅱ(PSII)电子传递速率、暗适应下PSII最大量子效率和光下PSII最大量子效率显著低于遮阴环境下的植株,且至傍晚不能完全恢复.而参与调节性能量耗散的量子产量、PSI受体侧限制引起的非光化学量子产量、环式电子流则显著高于遮阴环境下的三七.此外,生长环境光照强度骤增导致荧光诱导动力学曲线发生明显变化,并显著升高了PSII供体侧和受体侧的荧光产量.当阴生植物三七突然暴露于全光环境下时,强烈的光照会导致PSII供体侧的放氧复合体活性受损,抑制受体侧的电子传递,过度还原PSI的受体侧进而引发PSI光抑制.该研究结果揭示,全日光导致的PSII不可逆损伤和PSI光抑制可能是典型阴生植物三七为什么不能在全日照光环境下存活的重要原因.

总初级生产力(GPP)是绿色植被吸收大气中CO2进行光合作用生产的有机质,是陆地生态系统碳循环研究的一个关键参数.利用遥感数据和气象数据驱动的双叶光能利用率DTEC模型计算了2001-2018年中国逐月GPP,并结合日光诱导叶绿素荧光(SIF)反演的GOSIF GPP数据集,分析了中国陆地生态系统2001-2018年GPP的时空变化特征.结果 表明:(1) GOSIF和DTEC模拟的中国多年GPP平均值分别为7.23 Pg C和6.93 Pg C,在空间分布上呈现东南部高西北部低的特征;(2) 2001-2018年,中国GPP呈显著增长(P＜0.01),年增长幅度分别为0.094 PgC/a(GOSIF)和0.073 PgC/a(DTEC).而已有研究估计的中国GPP年增长幅度约为0.02-0.057 PgC/a,低估了GPP增长趋势.(3)在中国通量网6个通量站的GPP验证表明,两种模型精度高、表现好,都能较好地模拟观测站的GPP季节变化.(4) GOSIF GPP的精度优于DTEC GPP模型,这可能是由于SIF与GPP存在直接机理联系.GOSIF GPP算法能客观地反映植被生产力状况,而DTEC模型更适合自然条件下植被生产力的模拟.

基于日光诱导叶绿素荧光(SIF)揭示黄土高原大面积实施生态工程后植被恢复区域的植被生产力效益.通过分析遥感观测的地表绿度特征变化和土地利用动态,该研究首先识别了近20年来黄土高原植被恢复区域和原有植被的空间分布范围,在此基础上,使用SIF和气象数据,根据改进机理光响应模型(rMLR)计算了植被总初级生产力(GPP),对比分析了植被恢复区域绿度特征变化下GPP的差异.结果显示:空间上,由于生态工程的广泛实施,黄土高原整体绿化情况得到了明显改善.在2001-2020年间,黄土高原上林地恢复面积约3.5万km2,占区域总面积的7.42％;草地恢复面积11万km2,约占区域总面积的25.25％.整体上,林地恢复区域的光合能力和生产力水平均低于原有林地,而草地恢复区域较原有草地高;恢复林地的GPP相当于原有林地GPP的83.86％,恢复草地的GPP相当于原有草地的121.10％.在相同的叶面积指数(LAI)等级下,植被恢复区域与原有植被的生产力呈现不同的差异性,当LAI较大时植被恢复区域与原有植被的GPP差距较大.由裸地转变而来的植被恢复区域生产力效益最差,而林地生长区域和退耕还草的植被恢复区域分别是林地恢复和草地恢复中的最优模式.植被恢复区域的LAI增长速率和恢复年限也影响了生产力,LAI增长速率越大的区域生产力效益越高,林地恢复年限越久越利于生产力的提升,草地恢复年限较短的区域有较高的生产力.总体上,由于生态工程的实施,虽然黄土高原上的植被覆盖面积和生物量得到了显著提高,但植被生产力(尤其是林地)并没有获得同等程度的恢复,影响了生态工程的生态效益.

日光诱导叶绿素荧光(SIF)是近十年来迅速发展的新型植被遥感技术,可以弥补以"绿度"为基础的植被指数等传统光学遥感观测的不足,为大尺度植被光合作用监测提供了新方法.随着塔基、无人机、机载和星载SIF观测技术的快速发展以及SIF机理研究的推进,SIF遥感为陆地生态系统生理生化参数和生产力反演、非生物胁迫早期探测、光合物候提取和植被蒸腾作用监测等研究提供了重要技术支撑.该文首先系统阐述了SIF遥感的基本原理、观测技术和反演算法,进而回顾了SIF遥感在陆地生态系统监测中的应用现状,最后对天空地一体化SIF观测、SIF机理研究、新兴生态学应用等领域进行展望.

评估了基于植被光学厚度(VOD)和日光诱导叶绿素荧光(SIF)等植被广义光学特性构建的标准化植被指数(ZVI)监测农业干旱的适用性;并采用VOD、SIF两种指数和土壤水分等环境变量的不同组合建立冬小麦估产的岭回归模型,以探究其对冬小麦产量的预报能力.结果表明:相较于ZVOD,旬尺度ZSIF对华北地区的农业干旱具有更好的监测能力,对重旱的正确检测率达到77％.ZSIF能够有效反映干旱发生、发展直至减轻的演变过程,其低值区与站点记录的干旱空间分布相吻合.在华北地区南部,生长季C波段和Ku波段的VOD对冬小麦单产的预报能力优于SIF;利用VOD、SIF两种指数和环境变量的全变量模型取得了最好的估产精度,影响冬小麦产量估算精度的关键预测变量为生长高峰期的SIF.研究可为大范围农业干旱监测和粮食安全提供技术支持.