#Ətraf mühit və ekologiya #Xəbərlər #Yer elmləri

Dəqiq bitki örtüyü tədqiqatı üçün yaşıl işıq: Qlobal SIF məlumat dəstlərinin qiymətləndirilməsi

Bu yaxınlarda aparılan bir araşdırma, fotosintez və bitki örtüyünün dinamikasının dəqiq qlobal monitorinqi üçün günəş enerjisi ilə induksiya olunan xlorofil flüoresans (SIF) məhsullarını təyin etdi. Səkkiz geniş istifadə olunan SIF məlumat dəstini hərtərəfli qiymətləndirərək, tədqiqat qrupu Qlobal OCO-2 SIF (GOSIF) və Bitişik Günəş Flüoresansını (CSIF) ümumi ilkin məhsuldarlığın (GPP) qiymətləndirilməsi və əsas fenoloji mərhələlərin proqnozlaşdırılması üçün aparıcı alətlər kimi müəyyən etdi.

Bu tapıntılar planetin yaşıl nəbzini izləmək üçün alətlərin təkmilləşdirilməsində əhəmiyyətli bir sıçrayışı qeyd edərək, qlobal bitki örtüyünün monitorinqini gücləndirmək və Yerin ekoloji prosesləri haqqında anlayışımızı dərinləşdirmək məqsədi daşıyan elm adamları üçün mühüm istiqamət verir .

Bitki örtüyü iqlim tənzimlənməsi və ekoloji sabitlik üçün həyati əhəmiyyət kəsb edir, lakin onun fotosintetik fəaliyyətinin qlobal monitorinqi çətin olaraq qalır. Bitki örtüyünün göstəricilərinə əsaslanan ənənəvi üsullar, xüsusən də müxtəlif ekoloji şəraitdə fotosintezin mürəkkəb dinamikasını tuta bilmir.

Bu çağırışlar qlobal miqyasda bitki örtüyünün məhsuldarlığını və fenologiyasını dəqiq izləmək üçün perspektivli yol təklif edən günəşin yaratdığı xlorofil flüoresansı (SIF) kimi daha birbaşa göstəricilərə ehtiyacı vurğulayır.

Pekin Universiteti tərəfindən həyata keçirilən və Uzaqdan Zondlama Jurnalında nəşr olunan bu tədqiqat səkkiz qlobal SIF məhsulunun hərtərəfli qiymətləndirilməsini təklif edir. Tədqiqat bu məhsulların GPP-ni qiymətləndirmək və bitki örtüyünün fenologiyasını proqnozlaşdırmaq qabiliyyətini qiymətləndirməyə yönəlmişdir.

GPP məlumat dəstləri və fenoloji müşahidələr ilə dəqiq müqayisələr vasitəsilə tədqiqat hər bir SIF məhsulunun güclü və məhdudiyyətlərini ortaya qoyur, uzaqdan zondlama və qlobal bitki örtüyünün monitorinqi üzrə mütəxəssislər üçün dəyərli fikirlər təqdim edir.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=135&slotname=8188791252&adk=2329133447&adf=1857921027&pi=t.ma~as.8188791252&w=540&abgtt=6&fwrn=4&lmt=1724103286&rafmt=11&format=540×135&url=https%3A%2F%2Fphys.org%2Fnews%2F2024-08-green-accurate-vegetation-global-sif.html&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTUuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTI3LjAuNjUzMy4xMjAiLG51bGwsMCxudWxsLCI2NCIsW1siTm90KUE7QnJhbmQiLCI5OS4wLjAuMCJdLFsiR29vZ2xlIENocm9tZSIsIjEyNy4wLjY1MzMuMTIwIl0sWyJDaHJvbWl1bSIsIjEyNy4wLjY1MzMuMTIwIl1dLDBd&dt=1724103250480&bpp=1&bdt=60&idt=106&shv=r20240814&mjsv=m202408130101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3D6bf3eefe49031f83%3AT%3D1721367059%3ART%3D1724103146%3AS%3DALNI_MacAfAOJA8VyURIyKJCZKOtEk96_Q&eo_id_str=ID%3D253fe466b124068d%3AT%3D1721367059%3ART%3D1724103146%3AS%3DAA-Afja3CR3UFVWEVuVSmzApOeu3&prev_fmts=0x0&nras=1&correlator=5556850783879&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=864&u_w=1536&u_ah=816&u_aw=1536&u_cd=24&u_sd=1.25&dmc=8&adx=395&ady=2072&biw=1519&bih=695&scr_x=0&scr_y=0&eid=44759876%2C44759927%2C44759837%2C44795922%2C95334529%2C95334829&oid=2&pvsid=813180109276525&tmod=777168794&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2Fsort%2Fdate%2Fall%2Fpage2.html&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1536%2C0%2C0%2C0%2C1536%2C695&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=0&td=1&tdf=0&psd=W251bGwsbnVsbCwibGFiZWxfb25seV8xIiwxXQ..&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=36481

Tədqiqat OCO-2, GOSAT, MetOp və TROPOMI daxil olmaqla, müxtəlif peyk missiyalarından əldə edilən səkkiz SIF məhsulunun ətraflı təhlilini apardı, hər biri unikal məkan-zaman qətnamələri və inversiya alqoritmləri ilə. Bu məhsulları FLUXNET, FLUXCOM və RF-GPP kimi GPP məlumat dəstləri ilə müqayisə edərək, tədqiqatçılar GOSIF (757 nm) və CSIF məlumat dəstlərinin qlobal GPP-nin məkan-zaman dəyişkənliyini tutmaqda üstün olduğunu müəyyən etdilər.

Bu məlumat dəstləri yarpaqlı enliyarpaqlı meşələrin, qarışıq meşələrin və həmişəyaşıl iynəyarpaqlı meşələrin GPP-ni təmsil etməkdə xüsusilə üstün olmuşdur. Tədqiqat həmçinin SIF məhsullarının böyümək mövsümünün başlanğıcını proqnozlaşdırmaqda bitmə və ya müddətindən daha etibarlı olduğunu müəyyən etdi. Bu sistematik qiymətləndirmə irimiqyaslı vegetasiya tədqiqatları üçün müvafiq SİF məhsullarının seçilməsinin vacibliyini vurğulayır və SIF məlumatlarının dəqiqləşdirilməsində gələcək irəliləyişlər üçün zəmin yaradır.

Tədqiqatın aparıcı alimi Dr. Zaichun Zhu deyir: “Bizim qiymətləndirməmiz SIF məhsullarının seçilməsi, bitki örtüyünün monitorinqinin dəqiqliyinin artırılması və ekoloji və iqlim tədqiqatlarının inkişafı üçün hərtərəfli standart müəyyən edir”.

Bu tədqiqatın nəticələri ekoloji monitorinq, iqlim modelləşdirməsi və ətraf mühitin idarə edilməsində geniş tətbiqlərə malikdir. Qlobal GPP-nin qiymətləndirilməsi üçün ən etibarlı SIF məhsullarını müəyyən etməklə, bu tədqiqat karbon dövranını başa düşmək və iqlim dəyişikliyinin təsirlərini proqnozlaşdırmaq üçün vacib olan bitki örtüyünün məhsuldarlığının izlənilməsinin dəqiqliyini artırır.

Bundan əlavə, bu anlayışlar bütün dünyada ekosistemlərin sağlamlığının və funksiyasının monitorinqi üçün daha dəqiq və etibarlı alətlərə töhfə verməklə, cari SIF məhsullarını təkmilləşdirmək və yenilərini inkişaf etdirmək üçün əsas yaradır.

Daha çox məlumat: Xuan Zheng et al, Qlobal Günəşlə İnduksiya Edilən Xlorofil Floresans Məhsullarının Xarakteristikası və Qiymətləndirilməsi: Ümumi İlkin Məhsuldarlığın və Fenologiyanın Qiymətləndirilməsi, Uzaqdan Zondlama Jurnalı (2024). DOI: 10.34133/remoteensing.0173

Journal of Remote Sensing tərəfindən təmin edilmişdir