物种特异性光能分配策略驱动SIF-GPP关系差异：基于栓皮栎与杨树人工林的对比研究

《Remote Sensing》：Species-Specific Light-Energy Allocation Helps Explain the Relationship Between SIF and GPP in Two Plantation Ecosystems

　　

摘要

太阳诱导叶绿素荧光（SIF）是光合作用的强有力指标，然而其与总初级生产力（GPP）之间的定量关系在不同生态系统中存在显著差异。这种变异背后的机制，特别是在结构复杂的森林中，至今仍知之甚少。利用来自两种对比鲜明的人工林——一种耐旱的栓皮栎（Quercus variabilis）和一种速生杨树——的塔基SIF和涡度协方差观测数据，我们研究了物种特异性的光能分配策略如何影响SIF-GPP关系以及机理光反应模型的表现。主要发现如下：（1）光化学机理模型大幅减少了高光条件下GPP的低估。基于叶片水平主动荧光测量得到的简化qL-PAR模型，其表现与完整光化学模型相当，即MLR-NPQ方法——一种结合冠层SIF的机理光响应模型。（2）MLR模型捕捉到了两种人工林季节性光能分配动态，并揭示了两种人工林系统之间截然不同的光能分配模式。杨树优先考虑光化学效率（ΦP，平均0.41）以最大化碳收益，而栓皮栎则投入更多能量用于NPQ和SIF，采取光保护的“安全第一”策略。（3）然而，MLR模型表现出不一致的性能。对于杨树人工林，模型实现了更高的精度（日尺度R² = 0.83，半小时尺度R² = 0.65）而非栓皮栎人工林（日尺度R² = 0.65，半小时尺度R² = 0.45）。（4）对比鲜明的ΦP–ΦF关系为基于SIF的GPP模型的物种特异性表现提供了生理学解释。对于杨树，ΦP–ΦF在中等至高水平PAR的广泛范围内保持紧密的线性关系。相反，对于栓皮栎在高PAR下（ΦP = 0.249），NPQ达到饱和而SIF继续上升，导致ΦP–ΦF关系的解耦。我们的结果表明，两个站点观察到的对比鲜明的光能分配模式可能有助于解释冠层尺度基于SIF的GPP模拟中的性能差异。我们的结果共同验证了光化学机理框架推进了人工林冠层光合能量分配的过程导向模拟。这些发现强调了整合物种特异性ΦP–ΦF关系的潜在必要性，以更好地约束碳收益与光保护安全性之间的竞争平衡——这是实现管理森林稳健GPP反演必须调和的关键不确定性，但仍需进一步验证。这些发现有助于从机理上理解高大森林中的SIF–GPP关系，并为改进区域尺度建模应用中此类生态系统的植被参数化提供参考。