Том 39, номер 03, статья № 11

Аннотация:

Солнечно-индуцированная флуоресценция является показателем фотосинтетической активности растений, перспективным для мониторинга продуктивности экосистем в глобальном масштабе. Представлены оценки фотосинтетической активности основных фитоценозов юга Западной Сибири (луга, лиственные и светлохвойные леса, пахотные земли и болота) на основе спутниковых данных TROPOMI за 2018–2024 гг. С привлечением данных реанализа ERA5-Land и продуктов, полученных на основе измерений сенсорами MODIS и CERES, исследованы корреляционные связи солнечно-индуцированной флуоресценции с основными температурно-влажностными параметрами окружающей среды, вегетационными индексами и фотосинтетически активной радиацией, а также непосредственно между самими этими характеристиками (пространственное разрешение – 0,05°, временное разрешение – 1 мес.). Представленные результаты демонстрируют особенности этих взаимосвязей как для основных фитоценозов всего целевого региона, так и их широтную изменчивость для лугов и лиственных лесов.

Ключевые слова:

солнечно-индуцированная флуоресценция, температурно-влажностные параметры, вегетационные индексы, фотосинтетически активная радиация, корреляционный анализ, TROPOMI, ERA5-Land, MODIS, CERES

Иллюстрации:

Список литературы:

1. IPCC: Summary for policymakers // Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge: Cambridge University Press, 2021. P. 1–41.
2. Фёдоров Б.Г. Выбросы углекислого газа: углеродный баланс России // Проблемы прогнозирования. 2014. № 1. С. 63–77.
3. Мониторинг потоков парниковых газов в природных экосистемах // под ред. Д.Г. Замолодчикова, Д.В. Карелина, М.Л. Гитарского, В.Г. Блинова. Саратов: Амирит, 2017. 280 с.
4. Оценка потоков парниковых газов в экосистемах регионов Российской Федерации // отв. ред. А.А. Романовская. М.: ИГКЭ, Принт, 2023. 343 с.
5. Глаголев М.В. К методу «обратной задачи» для определения поверхностной плотности потока газа из почвы // Динамика окружающей среды и глобальные изменения климата. 2010. Т. 1, № 1. С. 17–36.
6. Nicolini G., Fratini G., Avilov V., Kurbatova J.A., Vasenev I., Valentini R. Performance of eddy-covariance measurements in fetch-limited applications // Theor. Appl. Climatol. 2015. V. 127. P. 829–840. DOI: 10.1007/s00704-015-1673-x.
7. Бурба Г.Г., Курбатова Ю.А., Куричева О.А., Авилов В.К., Мамкин В.В. Метод турбулентных пульсаций: Краткое практическое руководство. M.: ИПЭЭ им. А.Н. Северцова РАН, 2016. 223 с.
8. Корнеев Д.Ю. Информационные возможности метода индукции флуоресценции хлорофилла. Киев: Альтерпрес, 2002. 188 с.
9. Baldocchi D.D., Falge E., Gu L., Olson R., Hollinger D.Y., Running S.W., Anthoni P., Bernhofer Ch., Davis K.J., Evans R., Fuentes J., Goldstein A., Katul G., Law B.E., Lee X., Malhi Y., Meyers T.P., Munger J.W., Oechel W.C., Paw U.K.T., Pilegaard K., Schmid H.P., Valentini R., Verma S., Vesala T., Wilson K.B., Wofsy S.C. FLUXNET: A new tool to study the temporal and spatial variability of ecosystem-scale carbon dioxide, water vapor, and energy flux densities // Bull. Am. Meteorol. Soc. 2001. V. 82. P. 2415–2434. DOI: 10.1175/1520-0477(2001)082<2415:FANTTS>2.3.CO;2.
10. Куричева О.А., Авилов В.К., Варлагин А.В., Гитарский М.Л., Дмитриченко А.А., Дюкарев Е.А., Загирова С.В., Замолодчиков Д.Г., Зырянов В.И., Карелин Д.В., Карсанаев С.В., Курганова И.Н., Лапшина Е.Д., Максимов А.П., Максимов Т.Х., Мамкин В.В., Марунич А.С., Мигловец М.Н., Михайлов О.А., Панов А.В., Прокушкин А.С., Сиденко Н.В., Шилкин А.В., Курбатова Ю.А. Мониторинг экосистемных потоков парниковых газов на территории России: сеть RuFlux // Изв. РАН. Сер. Географическая. 2023. Т. 87, № 4. С. 512–535. DOI: 10.31857/S2587556623040052.
11. Frankenberg C., Berry J. Solar-induced chlorophyll fluorescence: Origins, relation to photosynthesis and retrieval // Comp. Remote Sens. 2018. V. 3. P. 143–162. DOI: 10.1016/B978-0-12-409548-9.10632-3.
12. Köehler P., Frankenberg C., Magney T.S., Guanter L., Joiner J., Landgraf J. Global retrievals of solar induced chlorophyll fluorescence with TROPOMI: First results and intersensor comparisomn to OCO-2 // Geophys. Res. Lett. 2018. V. 5. P. 10546–10463. DOI: 10.1029/2018GL079031.
13. Duveiller G., Filipponi F., Walther S., Köhler P., Frankenberg C., Guanter L., Cescatti A. A spatially downscaled sun-induced fluorescence global product for enhanced monitoring of vegetation productivity // Earth Syst. Sci. Data. 2020. V. 12. P. 1101–1116. DOI: 10.5194/essd-12-1101-2020.
14. Li X., Xiao J. TROPOMI observations allow for robust exploration of the relationship between solar-induced chlorophyll fluorescence and terrestrial gross primary production // Remote Sens. Environ. 2022. V. 268. Art. 112748. DOI: 10.1016/j.rse.2021.112748.
15. Anav A., Friedlingstein P., Beer C., Ciais Ph., Harper A., Jones Ch., Murray-Tortarolo G., Papale D., Parazoo N.C., Peylin Ph., Piao S., Sitch S., Viovy N., Wiltshire A., Zhao M. Spatiotemporal patterns of terrestrial gross primary production: A review // Rev. Geophys. 2015. V. 53, N 3. P. 785–818. DOI: 10.1002/2015RG000483.
16. Li X., Xiao J., He B. Chlorophyll fluorescence observed by OCO-2 is strongly related to gross primary productivity estimated from flux towers in temperate forests // Remote Sens. of Environ. 2018. V. 204. P. 659–671. DOI: 10.1016/j.rse.2017.09.034.
17. Wang M., Zhang L. Synchronous changes of GPP and solar-induced chlorophyll fluorescence in a subtropical evergreen coniferous forest // Plants. 2023. V. 12, N 11. Art. 2224. DOI: 10.3390/plants12112224.
18. Turner A.J., Köhler P., Magney T.S., Frankenberg C., Fung I., Cohen R.C. Extreme events driving year-to-year differences in gross primary productivity across the US // Biogeosciences. 2021. V. 18. P. 6579–6588. DOI: 10.5194/bg-18-6579-2021.
19. Wang Y., Liu J., Wennberg P.L., He L., Bonal D., Köhler P., Frankenberg C., Sitch S.P., Friedlingstein P. Elucidating climatic drivers of photosynthesis by tropical forests // Global Change Biology. 2023. V. 29, N 17. P. 4811–4825. DOI: 10.1111/gcb.16837.
20. Kim J.E, Wang J.A., Li Y., Czimczik C.I., Randerson J.T. Wildfire-induced increases in photosynthesis in boreal forest ecosystems of North America // Glob. Chang. Biol. 2024. V. 30, N 1. DOI: 10.1111/gcb.17151.
21. Guanter L., Bacour C., Schneider A., Aben I., van Kempen T.A., Maignan F., Retscher C., Köhler P., Frankenberg C., Joiner J., Zhang Y. The TROPOSIF global sun-induced fluorescence dataset from the Sentinel-5P TROPOMI mission // Earth Syst. Sci. Data. 2021. V. 13. P. 5423–5440. DOI: 10.5194/essd-13-5423-202.
22. Muñoz-Sabater J., Dutra E., Agustí-Panareda A., Albergel C., Arduini G., Balsamo G., Boussetta S., Choulga M., Harrigan S., Hersbach H., Martens B., Miralles D.G., Piles M., Rodríguez-Fernández N.J., Zsoter E., Buontempo C., Thépaut J.-N. ERA5-Land: A state-of-the-art global reanalysis dataset for land applications // Earth Syst. Sci. Data. 2021. V. 13. P. 4349–4383. DOI: 10.5194/essd-13-4349-2021.
23. ВЕГА-Science: Уникальный инструмент научного анализа данных спутниковых наблюдений. URL: http://sci-vega.ru (дата обращения: 25.04.2025).
24. Santoro M., Kirches G., Wevers J., Boettcher M., Brockmann C., Lamarche C. Land cover CCI. Productuser Guide. Version 2. Belgium: UCL-Geomatics, 2012. 105 p.
25. Li X., Xiao Global J.A. 0.05-Degree product of solar-induced chlorophyll fluorescence derived from OCO-2, MODIS, and reanalysis data // Remote Sens. 2019. V. 11. P. 517. DOI: 10.3390/rs11050517.
26. WMO-LCDNV. URL: https://wmolcdnv.ecmwf.int (last access: 01.09.2025).
27. Liu R., Zhang X., Wang W., Wang Y., Liu H., Ma M., Tang G. Global-scale ERA5 product precipitation and temperature evaluation // Ecol. Indic. 2024. V. 166, N 112481. DOI: 10.1016/j.ecolind.2024.112481.
28. Chen X., Su Z., Ma Y., Cleverly J., Liddell M. An accurate estimate of monthly mean land surface temperatures from MODIS clear-sky retrievals // J. Hydrometeor. 2017. V. 18. P. 2827–2847. DOI: 10.1175/JHM-D-17-0009.1.
29. MODIS Land. Status for: Vegetation Indices (MOD13). URL: https://modis-land.gsfc.nasa.gov/ValStatus.php?ProductID=MOD13 (last access: 25.04.2025).
30. Pu J., Yan K., Roy S., Zhu Z., Rautiainen M., Knyazikhin Y., Myneni R.B. Sensor-independent LAI/FPAR CDR: Reconstructing a global sensor-independent climate data record of MODIS and VIIRS LAI/FPAR from 2000 to 2022 // Earth Syst. Sci. Data. 2024. V. 16. P. 15–34. DOI: 10.5194/essd-16-15-2024.
31. Rutan D.A., Kato S., Doelling D.R., Rose F.G., Nguyen L.T., Caldwell T.E., Loeb N.G. CERES synoptic product: Methodology and validation of surface radiant flux // J. Atmos. Ocean. Technol. 2017. V. 32. P. 1121–1143. DOI: 10.1175/JTECH-D-14-00165.1.
32. QA4SM – Quality Assurance Service for Satellite Soil Moisture Data. URL: https://qa4sm.eu/ui/ home (last access: 25.04.2015).
33. OGIMET: Professional information about meteorological conditions in the world. URL: http://www.ogimet.com/home.phtml.en (last access: 25.04.2025).
34. Bai G., Lerebourg C., Clerici M., Gobron N., Muller J.-P., Song R., Dash J., Brown L., Morris H., Lopez-Baeza E., Albero E., Ghent D., Dodd E. GBOV (Ground-Based Observation for Validation): A Copernicus service for validation of land products // IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Malaysia, Kuala Lumpur: IEEE, 2022. P. 4304–4307. DOI: 10.1109/IGARSS46834.2022.9883162.
35. Augustine J.A., De Luisi J.J., Long C.N. SURFRAD – A national surface radiation budget network for atmospheric research // Bull. Am. Meterol. Soc. 2000. V. 81, N 10. P. 2341–2358. DOI: 10.1175/1520-0477(2000) 081<2341:SANSRB>2.3.CO;2.
36. Dorigo W.A., Wagner W., Hohensinn R., Hahn S., Paulik C., Xaver A., Gruber A., Drusch M., Mecklenburg S., van Oevelen P., Robock A., Jackson T. The International Soil Moisture Network: A data hosting facility for global in situ soil moisture measurements // Hydrol. Earth Syst. Sci. 2011. V. 15. P. 1675–698. DOI: 10.5194/hess-15-1675-2011.
37. Кужевская И.В., Горбатенко В.П., Носырева О.В., Волкова М.А., Нечепуренко О.Е., Чурсин В.В., Чередько Н.Н. Агроклиматические характеристики земель сельскохозяйственного назначения на территории Сибирского Федерального округа в условиях изменения климата // Метеорол. и гидрол. 2023. № 10. С. 77–87. DOI: 10.52002/0130-2906-2023-10-77-87.
38. Абрамова О.Ф., Иванов А.Е., Инкин А.Н. Обзор алгоритмов масштабирования растровой графики // European Student Sci. J. 2016. № 2. C. 1–6.
39. Shekhar A., Chen J., Bhattacharjee S., Buras A., Castro A., Zang C., Rammig A. Capturing the impact of the 2018 European drought and heat across different vegetation types using OCO-2 solar-induced fluorescence // Remote Sens. 2020. V. 12, N 19. DOI: 10.3390/rs12193249.
40. Song A., Liang S., Li H., Yan B. Effects of biodiversity on functional stability of freshwater wetlands: A systematic review // Front. Microbiol. 2024. V. 15. DOI: 10.3389/fmicb.2024.1397683.
41. Kooistra L., Clevers J. Estimating potato leaf chlorophyll content using ratio vegetation indices // Remote Sens. Lett. 2016. V. 7, N 6. P. 611–620. DOI: 10.1080/2150704X.2016.1171925.
42. Liu J., Wennberg P.O., Parazoo N.C., Yin Y., Frankenberg C. Observational constraints on the response of high-latitude northern forests to warming // AGU Advances. 2020. V. 1, N 4. Art. e2020AV000228. DOI: 10.1029/2020AV000228.
43. Bachofen C., Poyatos R., Flo V., Martínez-Vilalta J., Mencuccini M., Granda V., Grossiord C. Stand structure of Central European forests matters more than climate for transpiration sensitivity to VPD // J. Appl. Ecol. 2023. V. 60. P. 886–897. DOI: 10.1111/1365-2664.14383.
44. Kopecký M., Hederová L., Macek M., Klinerová T., Wild J. Forest plant indicator values for moisture reflect atmospheric vapour pressure deficit rather than soil water content // New Phytol. 2024. V. 244. P. 1801–1811. DOI: 10.1111/nph.20068.
45. Otieno D., Lindner S., Muhr J., Broken W. Sensitivity of peatland herbaceous vegetation to vapor pressure deficit influences net ecosystem CO₂ exchange // Wetlands. 2012. V. 32. P. 895–905. DOI: 10.1007/s13157-012-0322-8.
46. Horel A., Zsigmond T., Farkas C., Gelybó G., Tóth E., Kern A., Bakacsi Z. Climate change alters soil water dynamics under different land use types // Sustainability. 2022. V. 14, N 3908. DOI: 10.3390/su14073908.
47. Архангельская Т.А. Температурный режим комплексного почвенного покрова. М.: ГЕОС, 2012. 282 с.
48. Rahimi E., Dong P., Jung C. How do climate and latitude shape global tree canopy structure? // Forests. 2025. V. 16. Art. 432. DOI: 10.3390/f16030432.
49. Карта растительности СССР (для высших учебных заведений). Масштаб 1:4000000. М.: ГУГК, 1990.
50. Информационная система «Почвенно-географическая база данных России». URL: https://soil-db.ru (дата обращения: 25.04.2025).