根據許多實驗室和野外實驗，研究表明，SIF可以有效地改善GPP的估計，這對全球碳匯研究和碳減排戰略是必要的。中國已經承諾到 2060 年實現碳中和，通過未來四十年的技術升級和能源結構調整，對減少碳排放至關重要。然而，考慮到植物所提供的大量天然碳匯（carbon sink），這個目標就更容易實現瞭。
擴大陸地生態系統的能力，使其成為實現碳中和的一條有效途徑。因此，科學傢必須準確評估自然碳匯，以評估當前和即將到來的碳中和實施計劃。在中國科技部、中國科學院和中國氣象局的支持下，中國二氧化碳監測衛星任務（TanSat）於2016年12月發射。TanSat 監測全球大氣中的二氧化碳濃度並能夠測量 SIF。
第一張TanSat全球SIF地圖是使用基於SVD（奇異值分解）技術的數據驅動方法構建的。現在TanSat從一個新的基於物理的算法中檢索其SIF產品，該算法名為IAPCAS/SIF。這個算法是基於中科院大氣物理研究所的衛星遙感平臺二氧化碳檢索算法，該算法繪制瞭全球大氣中的二氧化碳分佈。IAPCAS/SIF算法提供瞭O2 A波段內757nm和771nm兩個微窗口的SIF排放數據。
由於空間尺度的差異，很難直接驗證衛星測量的SIF與在葉片或樹冠尺度測量的SIF的準確性和精確性。與基於衛星的XCO2產品一樣，SIF檢索仍然需要更全面的驗證試驗，以評估進一步碳通量估計的精度。TanSat 任務的主要研究人員楊東旭博士說："不同算法的SIF產品之間的相互比較可以驗證算法的可靠性，同時也為後續的算法優化提供思路。
他的團隊比較瞭由新的 IAPCAS/SIF 算法和數據驅動（SVD）方法提供的TanSat SIF產品。考慮到規模和時間，結果表明，這兩種SIF產品在全球范圍內的吻合度很高。雖然研究小組註意到SIF地圖有輕微的區域偏差，但兩個SIF產品之間的線性相關性很強，在所有季節都高於0.73。他們的TanSat SIF算法比較發表在《大氣科學進展》上。
研究人員將分析和使用新的SIF產品來更好地瞭解陸地生態系統。這包括將SIF數據同化到GPP模型和全球碳通量估算中。IAPCAS/SIF算法的優化將有助於開發來自其他衛星任務的SIF產品，科學傢們希望探索SIF產品的綜合使用將促進對全球碳匯和氣候變化的定量研究。
留言列表
