La fluorescence chlorophylle induite par le soleil (SIF) et l’indice de réflectance photochimique (PRI) sont apparus comme des outils importants pour évaluer les capacités photosynthétiques et de séquestration du carbone de la végétation terrestre, en particulier pour estimer la productivité primaire brute (GPP).
Cependant, la relation entre SIF, PRI et GPP se heurte à des défis dus à de grandes variabilités temporelles et spatiales ainsi qu’à l’influence de divers facteurs d’observation tels que la structure du couvert forestier et l’état physiologique.
Malgré le potentiel des observations multi-angles et du modèle de fonction de distribution de réflectance bidirectionnelle (BRDF) pour atténuer ces problèmes en tenant compte de l’anisotropie du couvert forestier et en séparant les signaux physiologiques des influences environnementales, l’application de ces approches au SIF et au PRI pour l’estimation du GPP reste sous-explorée.
Phénomique des plantes article de recherche publié intitulé « Etablissement d’un modèle de productivité primaire brute par SIF et PRI sur la canopée rizicole« .
Dans cette étude, les chercheurs ont utilisé un spectromètre multi-angle ainsi qu’un système de covariance de Foucault (EC) pour améliorer la précision de l’estimation du GPP dans une rizière subtropicale en Chine grâce à l’utilisation d’un modèle SIF-GPP renforçant les PRI. Ils ont appliqué de manière innovante un modèle BRDF semi-empirique basé sur le noyau combiné à un modèle à deux feuilles pour une analyse approfondie des points chauds et du couvert total PRI et SIF (PRIhs/SIFhs et PRItot/SIFtot, respectivement).
Cette approche à double modèle a facilité la construction de modèles PRI+SIF-GPP de points chauds et de canopée totale, dont l’efficacité a été rigoureusement testée par rapport à un ensemble de données de validation. Les résultats de la recherche ont révélé des corrélations significatives entre les indices PRI/SIF et le GPP sur différentes échelles de temps, établissant ainsi des modèles linéaires robustes pour l’estimation du GPP.
L’étude a notamment révélé les réponses dynamiques du PRI/SIF aux conditions environnementales, en quantifiant leur précision grâce aux métriques R2, RMSE et RPD sur différents modèles.
L’exploration de la dynamique temporelle de GPP, LAI et PAR a mis en évidence le rôle crucial des conditions météorologiques claires ou nuageuses dans la détermination de la force de ces corrélations. En particulier, l’analyse quotidienne et demi-horaire a montré que les mesures du couvert total (SIFtot et PRItot) étaient plus efficaces pour refléter les variations du GPP que leurs homologues des points chauds (SIFhs et PRIhs), démontrant un alignement plus fort avec les fluctuations quotidiennes et intrajournalières du GPP.
Cet alignement a été encore amélioré par la distinction entre les feuilles ombragées et ensoleillées dans le modèle à deux feuilles, ce qui a considérablement amélioré la corrélation entre SIF/PRI et GPP, en particulier pour PRI.
L’étude a également examiné l’impact des stress environnementaux, tels que le PAR, la température (T) et le déficit de pression de vapeur (VPD), sur les performances du PRI et du SIF, révélant que ces facteurs affectent de manière disproportionnée les capacités d’estimation du PRI et du SIF.
Grâce à des efforts détaillés de modélisation et de validation, les chercheurs ont montré que la combinaison du PRI et du SIF pour l’estimation du GPP surpassait considérablement les modèles d’indices individuels. Cette supériorité était particulièrement prononcée après avoir intégré la distinction entre les feuilles ombragées et ensoleillées, marquant le modèle PRItot+SIFtot-GPP comme le plus efficace pour l’estimation du GPP.
En conclusion, cette étude fait non seulement progresser notre compréhension des interactions complexes entre les facteurs environnementaux, SIF, PRI et GPP, mais démontre également les capacités d’estimation supérieures des modèles PRI et SIF combinés, en particulier lorsqu’ils intègrent des distinctions nuancées entre les composants du couvert.
Ces travaux ouvrent la voie à un suivi plus précis et non invasif des processus de photosynthèse des cultures et de séquestration du carbone, offrant des informations précieuses pour les recherches futures et des applications pratiques dans l’agriculture et l’atténuation du changement climatique.
Plus d’information:
Zhanhao Zhang et al, Établissement d’un modèle de productivité primaire brute par SIF et PRI sur la canopée du riz, Phénomique des plantes (2024). DOI : 10.34133/plantphenomics.0144