森林の高さにより衛星の光合成推定値が改善される

2020 年の生育期における SIF-GPP 関係における主要パラメーターの世界平均空間分布: (A) LAI、(B) SIF 脱出確率、(C) 衛星観測 SIF (SIFobs)、(D) 総樹冠励起 SIF (SIFtotal)、(E) 日照 LAI、(F) sh

ジョージア州、米国、2026 年 11 月 2 日 /EINPresswire.com/ — 衛星の太陽誘起クロロフィル蛍光 (SIF) は宇宙からの光合成を追跡できますが、林冠の構造により信号が歪む可能性があります。世界規模の研究では、森林の高さが蛍光の漏れや日向と日陰の葉のバランスを制御することにより、SIFと総一次生産性（GPP）の関係を変化させ、陸域の炭素吸収量のより正確な推定を可能にすることが示されています。

光合成を通じて植物が固定する炭素である総一次生産性 (GPP) は、生態系機能と地球規模の炭素循環の基礎です。蛍光は光合成エネルギーの割り当てに関連しているため、衛星で観測された太陽誘起クロロフィル蛍光 (SIF) が GPP の代用として使用されます。ただし、SIF-GPP の関係は植生の種類や環境条件によって異なりますが、衛星は樹冠から漏れ出る蛍光のみを検出します。葉の配置、林冠の密度、表示形状、放射伝達により、生理学的情報が不明瞭になる可能性があります。森林の高さは光の遮断に影響しますが、SIF の解釈におけるその役割はまだ十分に定量化されていません。これらの課題に基づいて、森林の高さが SIF-GPP 関係をどのように制御するかについての詳細な研究が必要です。

南京大学、福建師範大学、トロント大学、中国地質大学の研究者らは、この研究を2026年8月19日にJournal of Remote Sensing誌に発表した。この研究は、樹冠構造に大きな違いがあるにもかかわらず、SIF観測を生態系光合成の信頼できる推定値に変換するという、永続的な衛星リモートセンシングの課題に取り組んでいます。研究チームは、地球規模の森林高さの観測と、SIF角度正規化および二葉モデルを組み合わせて、林冠の高さが森林全体の蛍光信号と炭素吸収量の間の系統的な変動を説明できるかどうかをテストした。

この研究では、森林の高さが SIF-GPP 関係を再形成する 2 つのメカニズムが特定されています。キャノピーが高くなると、経路が長くなると散乱と吸収が増加するため、蛍光光子が宇宙に逃げる可能性が低くなります。分析された森林タイプ全体で、高さが増加するにつれて逃走確率は一貫して低下しました。背の高い森林には、比例して日当たりの良い葉が少なく、日陰の葉が多く含まれており、どちらの傾向も P < 0.001 で有意でした。日当たりの良い葉は SIF 放射を支配し、日陰の葉は GPP に大きく寄与するため、この構造変化により GPP と SIF の比率が上昇し、地球規模全体での衛星 SIF 観測における高さ依存の偏りに対する明確な物理的説明が得られます。

GPP 対観測 SIF 比 K は、さまざまな森林タイプにわたって森林の高さに応じて一貫して増加しました。脱出確率について SIF を補正した後、Kt = GPP/SIFtotal の高さ依存性が弱くなり、光子の脱出が主要な構造的要因であることが示されました。 2 枚の葉の分析では、別の非対称性が明らかになりました。日光に照らされた葉はより強い蛍光を生成するのに対し、日陰の葉はより高い平均 GPP を生成し、通常はより大きな GPP 対 SIF 比を生成しました。日当たりの良い葉の面積は一般に 2 以下の値に制限されていましたが、より高く密な森林では葉の総面積が増加するため、日陰の葉の面積は増加し続けました。この修正により、地域の解釈も変更されました。アマゾンでは、生の衛星 SIF は東南アジアや北米東部よりも著しく低かったが、補正された全林冠 SIF は東南アジアと同等となり、北米東部に近づきました。これは、構造修正により、地球規模で非常に多様な樹冠構造にわたる複雑な樹冠によって抑制されていた生理学的に意味のある情報を回復できることを示しています。

著者らは実際的な意味を強調して、「SIFの将来のリモートセンシング補正フレームワークには森林の高さを構造的要因として組み込むべきである」と書いている。彼らは、樹冠の高さの情報によってSIF-GPPモデルを改良し、地球全体の光合成生産性の衛星ベースの推定値を改善できると主張している。彼らは、将来の研究では、より高精度の観測により、より細かい空間スケールでフレームワークをテストする必要があると付け加えた。

研究者らは、GEDI 観測から得られた全球の森林高さ 30 メートルの積と、2020 年の TROPOMI 近赤外線 SIF データを組み合わせ、解像度 0.2 度に集計しました。彼らは、日光に照らされた葉の蛍光と日陰の葉の蛍光を分離し、SIF のエスケープ確率を推定する幾何光学ベースの角度正規化モデルを適用しました。ツーリーフの光利用効率 GPP 製品は、対応する生産性コンポーネントを提供しました。 MODIS の葉面積指数と群集指数データに加え、ESA-CCI 土地被覆情報により、林冠の特性評価がサポートされました。晴天の偏りを減らすために、雲量が 0.2 以上の SIF 観測は除外されました。

森林の高さを衛星光合成モデルに追加すると、特に樹冠構造によって観察される蛍光が強く抑制される背の高い密林において、全球の GPP 推定値が改善される可能性があります。 GPPモニタリングが改善されれば、生態系の炭素摂取量、森林生産性、気候と炭素のフィードバックの評価が強化されるだろう。今後の研究では、より詳細な樹冠高さマップと次世代の SIF 観測および高解像度の生態学的データセットを組み合わせることができます。このような統合は、研究者が気候変動、撹乱、または森林管理に対する生理学的反応から植生の構造変化を区別するのに役立ちながら、地域および世界全体の炭素計算を改善する可能性があります。

参考文献
土肥
10.34133/リモートセンシング.1061

元のソース URL

資金調達情報
この研究は、中国国家重点研究開発プログラム (2024YFF1308100)、中国国家自然科学財団 (42471347)、および江蘇省自然科学財団 (BK20240068) の支援を受けました。

ルーシー・ワン
バイオデザイン研究

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