基于高频观测数据，利用Himawari-8/AHI卫星重新评估了从太空定量获取浮游植物初级生产力的方法

《Remote Sensing of Environment》：Quantification of phytoplankton primary production from space: A revisit based on high-frequency observations with the aid of Himawari-8/AHI

初级生产量估算对比研究：通过高时空分辨率AHI与MODIS数据，发现MODIS月均数据导致IPP低估（年总量约5%），而AHI每日数据更精准（云影响下R2达0.86），强调高频率PAR数据对海洋碳泵模型的重要性。

　　

李昭新|杨伟|陈黄荣|施崇|Letu胡思|沈芳

华东师范大学河口与海岸研究院，中国上海200241

摘要

近年来，通过利用卫星观测和先进的浮游植物深度积分初级生产力（IPP）模型，对浮游植物深度积分初级生产力的综合量化取得了显著进展。然而，通常使用极轨卫星（例如中分辨率成像光谱辐射计MODIS）的月平均上游数据来生成IPP产品，这引发了忽视日变化或日尺度IPP变化可能会影响月度和年度尺度量化准确性的担忧。在这里，我们旨在通过比较在不同时间尺度上使用高频数据量化的IPP来研究这一担忧。我们采用了一个理论时间分辨模型（TPM）进行IPP建模，该模型由Himawari-8卫星上的Advanced Himawari Imager（AHI）提供的日光合有效辐射（PAR）或MODIS提供的日PAR驱动。初步的与原位测量的对比证实了基于AHI的日IPP估算优于MODIS的估算，这归因于AHI PAR数据在不同天空条件下的稳健性。在2016年至2019年期间，我们在H8的全盘区域生成了卫星IPP产品，并在“日-月-年”（DtA）和“月-年”（MtA）两种情景下进行了比较，同时使用了其他必要的日常和无缝生物地球化学产品。我们的分析揭示了基于DtA的AHI和MODIS IPP产品之间存在中等的时空差异，确认MODIS估算的月度总IPP（<8%）和年度总IPP（约5%）被高估。相比之下，在MtA情景下，MODIS大幅高估了月度总IPP（约14-30%）和年度总IPP（约20%），并且给出了比基于DtA的AHI估算高1.3-1.6倍的时间趋势偏差。IPP产品之间的差异主要受日PAR产品和海洋颜色数据覆盖范围的云诱导变化的影响。将我们的结果推广到全球海洋，预计使用类似TPM的模型从MODIS估算的年度总IPP至少被高估了19%。这项研究强调了使用高频观测在更细的时间尺度上建模IPP的必要性，并为利用静止卫星改进IPP量化提供了见解。

引言

海洋碳固定作为地球生物地球化学循环的关键组成部分，受到生活在全球水生生态系统光照区域的浮游植物的深刻调节。通过浮游植物的光合作用生化过程，无机二氧化碳被转化为有机碳的形式，即初级生产力（PP）（Devries, 2022; Falkowski et al., 1998），这些有机碳将通过海洋生物碳泵不断从表层转移到深海内部。浮游植物PP不仅反映了海洋碳吸收的能力，还塑造了海洋食物网以及微量营养素和溶解氧的分布（Field et al., 1998; Platt et al., 1992; Siegel et al., 2023）。由于海洋PP与水生环境动态之间的紧密联系，人们非常希望量化全球海洋PP的长期和更细尺度的变化，以加深我们对海洋碳固定如何响应人为气候变化的了解（Canadell et al., 2021; Chavez et al., 2011; Fung et al., 2005）。

为了研究浮游植物的光生理特性和碳固定过程，人们已经付出了大量努力，采用了原位水采样和¹³C/¹⁴C标记的碳酸氢盐培养技术（Hama et al., 1983; Nielsen, 1952）。根据培养设备和持续时间的不同，可以测量日PP或特定深度的短期光合速率（也称为描述光合-辐照关系的光合参数）（Letelier et al., 1996; Marcel et al., 1994）。前者被视为昼夜光合作用的直接结果，可以用来计算表层到光合层深度（Z_eu）之间的日深度积分PP（称为IPP，单位为mg C m^?2 d^?1）。后者则是浮游植物光适应的重要特征。理论上，它也可以通过与日光合有效辐射（PAR）和叶绿素-a（Chla）浓度的日记录结合来量化日IPP，从而明确参数化浮游植物碳固定的时间和深度依赖过程（Platt et al., 1990）。自20世纪70年代末以来，通过对开阔海洋和沿海/内陆水域的密集考察活动，人们在编译浮游植物IPP和光合参数的现场数据集方面取得了巨大进展（Barber and Hiking, 2002; Bouman et al., 2018; Gallegos, 2012; Marra et al., 2021）。尽管数据量有所增加，但传统的基于船舶的原位观测无法完全涵盖广阔且高度动态的海洋中的PP变化，这引发了需要一种可行的解决方案来克服空间和时间尺度上的数据匮乏问题。

卫星海洋颜色技术的出现为在综合尺度上捕获浮游植物PP的分布、量和趋势提供了唯一途径，通过将离散的原位数据点升级为连贯的空间和时间网格（Brewin et al., 2021; Sathyendranath et al., 2023）。过去几十年中，基于卫星海洋颜色传感器的丰富生物地球化学观测前景激发了许多基于卫星的IPP模型，这些模型采用了多种公式（Lee et al., 2015; Westberry et al., 2023）。尽管在从可用海洋颜色观测中选择生物量代理指标方面存在差异，包括叶绿素-a（Behrenfeld and Falkowski, 1997a; Platt and Sathyendranath, 1988）、浮游植物碳（Behrenfeld et al., 2005; Westberry et al., 2008）和浮游植物吸收系数（a_ph）（Lee et al., 1996; Marra et al., 2003; Silsbe et al., 2016），但卫星IPP模型的基础在于以适合卫星应用的方式参数化光合-辐照曲线和相应的光合参数（Sathyendranath et al., 2020）。先前的研究表明，基于卫星的全球年度IPP估算值约为35.4至67 Pg C yr^?1（Carr et al., 2006; Li et al., 2022; Sathyendranath et al., 2019），这反映了当前IPP模型和上游卫星输入的不可忽视的不确定性。同样，也注意到了海洋IPP估算的十年趋势不匹配问题，这阻碍了从太空观测海洋碳固定的气候研究的进展（Gulev et al., 2021）。

远程IPP量化的不确定性来源是多方面的，导致不同水区域的性能不同，产品之间存在固有的差异（Saba et al., 2011; Younjoo and Lee, 2015）。鉴于将原位的IPP理论计算迁移到遥感数据的挑战，早期的IPP模型通常被简化以省略时间分辨功能，例如垂直广义生产力模型（VGPM）及其变体（Behrenfeld and Falkowski, 1997a; Westberry et al., 2023）。除了模型复杂性的妥协外，由于云层/太阳耀斑污染导致的数据丢失以及极轨海洋颜色传感器（如中分辨率成像光谱辐射计MODIS）的时间分辨率有限，也会导致卫星IPP估算的扭曲。这是因为几乎所有发布的月度和年度尺度的全球IPP产品都是通过月平均上游数据生成的，以抑制数据缺失对IPP量化的影响（例如Antoine et al., 1996; Kulk et al., 2020; Longhurst et al., 1995; Smyth et al., 2005; Uitz et al., 2010）。

最近的努力强调了静止卫星传感器在提供高频观测方面在改善海洋生态系统监测方面的潜力（Chen et al., 2024; Wang et al., 2023）。例如，Salisbury et al.（2021）成功地使用来自静止海洋颜色成像仪（GOCI）的每小时观测数据，通过一种以叶绿素-a为中心的新方法量化了多时间尺度的浮游植物净生长。更近期，Wu et al.（2022）利用GOCI数据和基于a_ph的IPP模型，首次尝试揭示了韩国半岛周围的每小时IPP变化。他们的分析还证明了GOCI在返回更准确的日IPP估算方面的优越性。然而，关于在日/日和流域尺度上生成卫星IPP产品的报道仍然很少，这留下了在更细的时间尺度上量化IPP与传统基于月平均产品估算的比较方面的空白。解决这一问题的一个必要条件是仔细选择和预处理日/小时观测数据，特别是卫星PAR和海洋颜色数据，因为它们的准确性和覆盖范围在很大程度上受到云动态变化的影响（Chen et al., 2019; Letu et al., 2020），这将在卫星IPP建模中引入一定的不确定性。作为最先进的静止气象传感器之一，Himawari-8（H8）上的Advanced Himawari Imager（AHI）已被用于量化陆地PP（Xiao et al., 2021），它可以作为传统极轨传感器的替代品，提供更高时间分辨率（10分钟）和更大空间覆盖范围的连续下行PAR观测。同时，与依赖单一传感器平台的海洋颜色产品相比，本研究使用了ESA-Climate Change Initiative（CCI）项目提供的多传感器合并的日产品，以确保可靠的IPP量化。

在这项研究中，我们的目标是重新审视基于卫星的IPP估算的常规流程，以重新强调高频观测在日到年度尺度上量化IPP中的作用，这一点长期以来一直被忽视。因此，具体目标包括：（1）评估在不同天空条件下AHI和MODIS的PAR观测的准确性；（2）使用原位数据进行蒙特卡洛扰动实验，评估卫星-PAR驱动的IPP模型对其他模型输入的敏感性；（3）调查基于AHI和MODIS的PAR观测生成的日到年度IPP产品之间的一致性和差异，结合无缝的ESA-CCI和辅助产品。我们的发现及其与云变化的关联进行了讨论，并提出了产品生成策略的建议。

部分片段

表面辐射数据集

从2016年到2019年（图1b），收集了八个数据集的原位表面辐射测量数据（图1a），以评估AHI的高频PAR产品与MODIS日PAR产品的性能。六个原位辐射数据集来自国际辐射监测网络（表1）。从总共44个监测站点获得了长期和高频的表面短波太阳辐射（SSR）记录（表S1）

AHI观测的PAR数据评估

表2列出了在不同天空条件和多个时间尺度下AHI PAR数据与原位测量的准确性统计。在多云条件下，瞬时检索的性能最差，R²最低（0.32），RMSD最高（409.32 μmol photons m^?2 s^?1），UAPD最高（79.36%）。相比之下，在晴朗条件下，瞬时PAR估算的表现最好，R² = 0.86，RMSD = 266.32 μmol photons m^?2 s^?1

高频PAR观测的必要性

人们认为，来自静止传感器的的高频辐射观测对于理解水生生态系统的生物地球化学过程是必要的（Frouin et al., 2018）。CARE项目分发的AHI的高频PAR产品基于一种新的深度学习算法，并结合了辐射传输模拟，考虑了多种参数以进行稳健的PAR估算，如太阳几何形状、气溶胶特性和云

结论

在这项研究中，我们首先使用广泛的原位辐射测量数据和MODIS-Aqua/Terra常用的日PAR产品，评估了H8上的AHI的高频PAR观测性能。我们的结果表明，考虑到AHI能够在不同天空条件下再现可靠的日PAR变化，AHI观测的日PAR数据优于MODIS。随后，通过使用基于理论的方法

CRediT作者贡献声明

李昭新：写作 – 审稿与编辑，写作 – 原稿撰写，方法论，概念化。杨伟：写作 – 审稿与编辑，监督，资金获取，概念化。陈黄荣：软件，正式分析，数据管理。施崇：监督，资金获取。Letu胡思：监督，资金获取。沈芳：写作 – 审稿与编辑，监督，资金获取。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能会影响本文报告的工作。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（资助编号42271348和资助编号42530110）、日本学术振兴会（JSPS）KAKENHI（资助编号JP24K01009）、遥感与数字地球国家重点实验室开放基金（资助编号OFSLRSS202324）以及中国博士后科学基金（资助编号2023M731093）的财政支持。作者非常感谢所有收集和