[論文レビュー] Reconstruction of a Long-term spatially Contiguous Solar-Induced Fluorescence (LCSIF) over 1982-2022

Jianing Fang, Xu Lian+4 more|arXiv (Cornell University)|Nov 25, 2023

Atmospheric and Environmental Gas Dynamics被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、補正済みのAVHRRおよびMODISの反射率データを用いて、1982年から2022年までの長期的で空間的に連続する太陽励起蛍光（LCSIF）データセットを再構築した。MODISのSIFと2つの反射率バンド（赤外および近赤外）を用いて訓練したニューラルネットワークにより、SIF推定値を1982年まで拡張し、2001年以降に顕著な加速的な全球的SIF傾向（10年あたり0.0038 mW m⁻² nm⁻¹ sr⁻¹）を明らかにした。この傾向は、地上でのGPPと広く一致しており、既存の植生インデックスとも強い整合性を示した。

ABSTRACT

Satellite-observed solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF) is a powerful proxy for diagnosing the photosynthetic characteristics of terrestrial ecosystems. Despite the increasing spatial and temporal resolutions of these satellite retrievals, records of SIF are primarily limited to the recent decade, impeding their application in detecting long-term dynamics of ecosystem function and structure. In this study, we leverage the two surface reflectance bands (red and near-infrared) available both from Advanced Very High-Resolution Radiometer (AVHRR, 1982-2022) and MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS, 2001-2022). Importantly, we calibrate and orbit-correct the AVHRR bands against their MODIS counterparts during their overlapping period. Using the long-term bias-corrected reflectance data, a neural network is then built to reproduce the Orbiting Carbon Observatory-2 SIF using AVHRR and MODIS, and used to map SIF globally over the entire 1982-2022 period. Compared with the previous MODIS-based CSIF product relying on four reflectance bands, our two-band-based product has similar skill but can be advantageously extended to the bias-corrected AVHRR period. Further comparison with three widely used vegetation indices (NDVI, kNDVI, NIRv; all based empirically on red and near-infrared bands) shows a higher or comparable correlation of LCSIF with satellite SIF and site-level GPP estimates across vegetation types, ensuring a greater capacity of LCSIF for representing terrestrial photosynthesis. Globally, LCSIF-AVHRR shows an accelerating upward trend since 1982, with an average rate of 0.0025 mW m-2 nm-1 sr-1 per decade during 1982-2000 and 0.0038 mW m-2 nm-1 sr-1 per decade during 2001-2022. Our LCSIF data provide opportunities to better understand the long-term dynamics of ecosystem photosynthesis and their underlying driving processes.

研究の動機と目的

• 衛星SIF観測の時間的カバー範囲が主に過去10年間限定であるという課題を克服すること。
• 長期間にわたるバイアス補正済みの地表反射率データ（AVHRRおよびMODIS）を用いて、1982年まで高分解能SIF推定値を拡張すること。
• 赤外および近赤外反射率のみを入力として用いる2バンドニューラルネットワークモデルを構築し、長期的な一貫性を確保するSIFの正確な再現を可能とすること。
• 再構築されたLCSIFを衛星SIFおよび地上GPP測定値と比較して検証し、エコシステム監視における信頼性を確保すること。
• 陸上光合成の長期的傾向を定量し、気候および環境変化が全球植生に与える影響を評価すること。

提案手法

• 重複期間（2001–2002年）におけるMODISの反射率と照合し、AVHRRの反射率データを補正してバイアスを低減する。
• OCO-2のSIFとそれに相当するMODISの赤外および近赤外反射率を用いて訓練したニューラルネットワークモデルを用い、SIFを予測する。
• 訓練済みモデルをバイアス補正済みのAVHRR反射率データに適用し、1982年から2000年までのSIF推定値を生成する。
• 同じモデルを全球の陸上表面に一貫して適用することで空間的連続性を確保する。
• 多様な植生タイプにおいて、再構築されたLCSIFを独立した衛星SIF（OCO-2）および地上GPP測定値と比較して検証する。
• LCSIFの性能を広く用いられている植生インデックス（NDVI、kNDVI、NIRv）と比較し、光合成活動の代表性を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 赤外および近赤外反射率のみを用いた2バンド反射率モデルが、長期的SIFを正確に再構築できるか？
• RQ2 再構築されたLCSIFは、異なるバイオームにおいて衛星SIF観測値および地上GPP測定値とどの程度一致するか？
• RQ3 1982年から2022年までの全球的光合成活動における長期的傾向は何か？また、時間経過とともにその傾向はどのように変化したか？
• RQ4 LCSIF製品は、従来の植生インデックスと比較して、光合成ダイナミクスを捉える上で優れているか、あるいは同等の性能を示すか？
• RQ5 AVHRRとMODISデータの統合により、SIF記録の時間的連続性と信頼性はどの程度向上したか？

主な発見

• LCSIF製品は、全球的SIFに顕著な加速的上行傾向を示しており、1982年から2000年までは10年あたり0.0025 mW m⁻² nm⁻¹ sr⁻¹、2001年から2022年までは10年あたり0.0038 mW m⁻² nm⁻¹ sr⁻¹の割合で増加した。
• 多様な植生タイプにおいて、LCSIFは従来の植生インデックス（NDVI、kNDVI、NIRv）と同等またはそれ以上の相関を示し、衛星SIFおよび地上GPP推定値と強い一致を示した。
• バイアス補正済みのAVHRR反射率データのおかげで、1982年から2000年までの信頼性の高いSIF再構築が可能となり、MODIS時代を超えたSIF記録の延長が達成された。
• 2バンドニューラルネットワークモデルは、入力データが減少してもOCO-2 SIFを高い忠実度で再現でき、本手法の堅牢性を裏付けた。
• 再構築されたLCSIFデータセットは、40年間にわたる連続的かつグローバルに一貫した光合成活動の記録を提供し、長期的エコシステムダイナミクスに関する新たな知見を可能にした。
• 本研究は、物理的根拠に基づいた機械学習フレームワークを用いて、レガシーデータであるAVHRRと現代のSIF観測を統合することで、長期的SIFモニタリングの新しい基準を確立した。