Die solarinduzierte Chlorophyllfluoreszenz (SIF) und der photochemische Reflexionsindex (PRI) haben sich als wichtige Instrumente zur Bewertung der Photosynthese- und Kohlenstoffbindungskapazitäten der Landvegetation herausgestellt, insbesondere zur Schätzung der Bruttoprimärproduktivität (GPP).
Die Beziehung zwischen SIF, PRI und GPP stößt jedoch aufgrund großer zeitlicher und räumlicher Schwankungen sowie des Einflusses verschiedener Beobachtungsfaktoren wie der Baumkronenstruktur und des physiologischen Zustands auf Herausforderungen.
Trotz des Potenzials von Mehrwinkelbeobachtungen und des BRDF-Modells (Bidirektionale Reflexionsverteilungsfunktion), diese Probleme durch Berücksichtigung der Baumkronenanisotropie und Trennung physiologischer Signale von Umwelteinflüssen zu mildern, ist die Anwendung dieser Ansätze auf SIF und PRI zur GPP-Schätzung noch wenig erforscht.
Pflanzenphänomik veröffentlichter Forschungsartikel mit dem Titel „Etablierung eines Bruttoprimärproduktivitätsmodells durch SIF und PRI für das Reisdach.“
In dieser Studie verwendeten die Forscher ein Mehrwinkelspektrometer zusammen mit einem Eddy-Kovarianz-System (EC), um die Präzision der GPP-Schätzung in einem subtropischen Reisfeld in China durch den Einsatz eines PRI-verstärkenden SIF-GPP-Modells zu verbessern. Sie verwendeten auf innovative Weise ein semiempirisches, kerngesteuertes BRDF-Modell in Kombination mit einem Zweiblattmodell für eine eingehende Analyse von PRI und SIF sowohl im Hotspot als auch im gesamten Blätterdach (PRIhs/SIFhs bzw. PRItot/SIFtot).
Dieser Dual-Modell-Ansatz erleichterte die Konstruktion von Hotspot- und Total-Copy-PRI+SIF-GPP-Modellen, deren Wirksamkeit anhand eines Validierungsdatensatzes streng getestet wurde. Die Forschungsergebnisse zeigten signifikante Korrelationen zwischen den PRI/SIF-Indizes und dem GPP über verschiedene Zeitskalen hinweg und etablierten robuste lineare Modelle für die GPP-Schätzung.
Insbesondere deckte die Studie die dynamischen Reaktionen von PRI/SIF auf Umgebungsbedingungen auf und quantifizierte ihre Genauigkeit durch R2-, RMSE- und RPD-Metriken in verschiedenen Modellen.
Die Untersuchung der zeitlichen Dynamik von GPP, LAI und PAR verdeutlichte die entscheidende Rolle klarer bzw. bewölkter Wetterbedingungen bei der Bestimmung der Stärke dieser Korrelationen. Insbesondere zeigte die tägliche und halbstündliche Analyse, dass Gesamtüberdachungsmaße (SIFtot und PRItot) GPP-Variationen wirksamer widerspiegelten als ihre Hotspot-Gegenstücke (SIFhs und PRIhs), was eine stärkere Übereinstimmung mit den täglichen und Intraday-Schwankungen des GPP zeigte.
Diese Ausrichtung wurde durch die Unterscheidung zwischen schattigen und sonnenbeschienenen Blättern innerhalb des Zweiblattmodells weiter verbessert, was die Korrelation zwischen SIF/PRI und GPP, insbesondere für PRI, deutlich verbesserte.
Die Studie untersuchte auch die Auswirkungen von Umweltbelastungen wie PAR, Temperatur (T) und Dampfdruckdefizit (VPD) auf die PRI- und SIF-Leistung und zeigte, dass diese Faktoren die Schätzfähigkeiten von PRI und SIF überproportional beeinflussen.
Durch detaillierte Modellierungs- und Validierungsbemühungen zeigten die Forscher, dass die Kombination von PRI und SIF zur GPP-Schätzung einzelne Indexmodelle deutlich übertraf. Diese Überlegenheit wurde besonders deutlich, nachdem die Unterscheidung zwischen schattigen und sonnenbeschienenen Blättern integriert wurde, was das PRItot+SIFtot-GPP-Modell als das effektivste für die GPP-Schätzung auszeichnete.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Studie nicht nur unser Verständnis der komplexen Wechselwirkungen zwischen Umweltfaktoren, SIF, PRI und GPP erweitert, sondern auch die überlegenen Schätzfähigkeiten kombinierter PRI- und SIF-Modelle demonstriert, insbesondere bei der Einbeziehung differenzierter Unterscheidungen zwischen Baumkronenkomponenten.
Diese Arbeit ebnet den Weg für eine genauere, nicht-invasive Verfolgung der Photosynthese- und Kohlenstoffspeicherungsprozesse von Nutzpflanzen und bietet wertvolle Erkenntnisse für zukünftige Forschung und praktische Anwendungen in der Landwirtschaft und im Klimaschutz.
Mehr Informationen:
Zhanhao Zhang et al., Etablierung eines Bruttoprimärproduktivitätsmodells durch SIF und PRI für das Reisdach, Pflanzenphänomik (2024). DOI: 10.34133/plantphenomics.0144