将遥感光谱信号与农业决策相联系：基于显式冠层辐射传输与植物生理过程的novel agrohydrological model（STEMMUS-SCOPE-PG）

《Water Resources Research》：Linking Remote Sensing Spectral Signals to Agricultural Decision-Making via a Novel Agrohydrological Model With Explicit Canopy Radiative Transfer and Plant Physiology

　　

遥感光谱观测被广泛用于监测作物生长与生产力，但其在农业水文预报中的潜力仍受限于缺乏与作物和土壤过程的机理联系。现有模型通常给定冠层状态、简化生理响应或省略显式光谱模拟，限制了其利用光谱信号约束关键作物与土壤变量的能力。为解决这一问题，研究人员开发了STEMMUS-SCOPE-PG模型，将基于过程的植物生长（PG）模块集成到STEMMUS-SCOPE框架中。在该系统中，模拟的碳同化与土壤水分共同驱动叶面积指数（LAI）和生物量的动态变化，进而反馈至冠层辐射传输，实现光谱信号（如反射率和日光诱导叶绿素荧光（SIF））与水文通量之间的双向耦合。模型利用玉米（C₄）和大豆（C₃）AmeriFlux站点（US-Bo1和US-Ne3）连续三年的田间数据以及MODIS/TROPOMI卫星观测进行评价。结果表明，STEMMUS-SCOPE-PG在两地均再现了LAI和生物量，并捕获了与TROPOMI观测一致的SIF季节动态。相对于原始SCOPE和STEMMUS-SCOPE配置，该模型将总初级生产力的平均RMSE分别降低28.8%和28.3%，将蒸散发的平均RMSE分别降低15.4%和14.3%。此外，研究人员揭示了营养生长期日LAI变化与SIF之间的线性关系，以及生殖生长期的非线性关系，凸显了物候对作物-SIF动态的影响。这些发现证明了将作物生理与卫星观测相联系的价值，可支撑精准农业与陆面建模应用。

研究背景方面，精准农业管理依赖作物生理状态与土壤水分条件的及时信息，遥感光谱观测（冠层反射率与SIF）可大面积低成本监测，但属间接观测，其农业水文解释价值取决于能否与调控冠层发育、根区水分与碳同化的内部状态建立联系。目前常用植被指数、统计回归与机器学习进行经验连接，在标定域内表现良好，但可解释性与可迁移性在气候、作物类型或管理条件改变时下降，根源在于光谱观测所测与农业水文解释所需内部状态之间存在错配。现有模型仅覆盖该路径的不同环节：作物/农业水文模型（AquaCrop、DSSAT、WOFOST）可模拟生长、土壤水与产量但不生成全光谱反射率或SIF；辐射传输模型（PROSAIL、SCOPE）可模拟反射率与荧光但依赖给定的冠层或土壤状态；陆面模型（CLM5.0、Noah-MP-Crop）设计于区域至全球尺度、田间适用性受限；STEMMUS-SCOPE虽连接土壤水与冠层光合荧光，但LAI仍为给定而非动态模拟。为此，研究人员开发STEMMUS-SCOPE-PG，以预测性LAI与生物量分配替代给定冠层状态，实现作物生长、土壤水文与光谱信号的双向反馈，并前向模拟全光谱反射率与SIF，使遥感不仅作为外部验证源，还可约束内部模型状态。研究旨在回答：（a）该模型跨作物类型与生长季模拟碳水通量与光谱信号的精度如何；（b）耦合框架如何表征不同物候阶段光谱信号与作物生长的关系。

关键技术方法方面（不超过250字）：研究人员将SCOPE的冠层辐射传输与能量平衡、STEMMUS的土壤水热传输、以及改编自WOFOST的植物生长过程集成为STEMMUS-SCOPE-PG；以土壤水剖面导出水分胁迫因子（WSF）下调最大羧化速率（V_cmax），净同化率（A_n）输入PG模块经热时控制物候并分配同化物，返回LAI与株高更新冠层辐射传输，根系生长反馈更新根系吸水；采用Morris全局敏感性分析筛选参数并以首季田间数据标定；样本队列来源为AmeriFlux站点US-Bo1（玉米，2001–2005）与US-Ne3（大豆，2002–2006），结合MODIS LAI/反射率与TROPOMI SIF产品。

结果方面：参数敏感性分析表明，LAI对SLA、SPAN、Ball-Berry参数m和V_cmax最敏感，土壤水分（SM）主要受van Genuchten-Mualem形状参数n与饱和含水量θ_s控制，蒸散发（ET）由m主导，总初级生产力（GPP）对m与V_cmax最敏感，740 nm SIF（SIF₇₄₀）对叶倾角参数LIDFa最敏感，产量对m、SPAN、SLA与V_cmax最敏感；μ*/σ比值显示m对SM与SIF₇₄₀具强非线性或交互效应。模拟LAI与MODIS LAI对比显示，SS-PG在玉米各年RMSE均低于MODIS LAI（2001年0.68对0.72，2003年1.31对2.07，2005年0.74对0.93），大豆亦如此（2002年0.46对0.83，2004年1.43对1.62，2006年0.46对1.52），在冠层快速发育与衰退期改进最明显；根区土壤水分与WSF在SS-PG与SS-MODIS间季节格局可比，二者差异主要源于LAI给定与否。碳水通量与生物量方面，SS-PG使GPP平均RMSE由SCOPE-MODIS的4.69 g C m^?2 d^?1和SS-MODIS的4.66 g C m^?2 d^?1降至3.34 g C m^?2 d^?1（降低28.8%与28.3%），ET平均RMSE由1.49与1.47 mm d^?1降至1.26 mm d^?1（降低15.4%与14.3%），模型配置呈现清晰性能层级；SS-PG还可输出生物量与产量，玉米2001年各组分R²为0.82–0.95，2003与2005年略差，大豆地上生物量各年R²为0.97–1.00、RMSE为60.43–86.12 g m^?2。光谱信号联系方面，SS-PG在峰值LAI日再现了玉米与大豆冠层光谱，模拟反射率在可见光、近红外与短波红外波段的量级与光谱形状与MODIS一致，SS-PG红光反射率更低、近红外反射率更高，与其更高模拟LAI一致，SS-MODIS在短波红外波段（B6、B7）更接近观测；SIF光谱在740 nm附近呈明显发射峰，SS-PG振幅高于SS-MODIS；季节尺度上SS-PG捕获了TROPOMI SIF₇₄₀的时间演变，玉米绿-up期快速上升、季中达峰、衰老期下降，大豆峰值更早，SS-MODIS季节一致性较弱；日LAI变化率与SIF、GPP的关系随物候变化，营养生长期正相关，生殖生长期减弱并转为负的日LAI变化，而SIF与GPP仍维持较高水平，表明SIF反映持续光合活动而非仅叶面积扩张。

讨论部分总结：STEMMUS-SCOPE-PG的主要进展在于建立了作物发育、根区水分、碳水交换与冠层光谱可观测量之间的动态一致性；以往SCOPE类框架中LAI等冠层结构变量多由田间或卫星产品给定，限制了表征冠层结构如何由作物发育、水分胁迫与碳分配形成的能力，而该模型使LAI、生物量积累、物候发育与根系生长随环境强迫与土壤水条件内部演化，从而将根区土壤水状态通过显式作物生长与冠层辐射传输过程与卫星可观测的反射率和SIF相联系。LAI预测性模拟改进冠层扩张与季节衰退的刻画，敏感性分析表明碳水通量受植物生理与冠层发育共同调控；由于SS-PG与SS-MODIS采用相同土壤水力参数化且根区土壤水分动态相似，GPP与ET的改进主要归因于以动态模拟LAI替代给定MODIS LAI，GPP改进大于ET与ET额外受饱和水汽压差和气动阻力约束有关；同化物生产采用Farquhar-von Caemmerer-Berry（FvCB）生化光合模型与气孔调节，使生物量与产量输出更直接联系冠层生理而非仅由吸收辐射经验转换。在遥感与农业管理意义方面，日LAI变化率、SIF与GPP关系受物候强烈调制，营养生长期冠层快速扩张使三者协同增加，生殖生长期叶片衰老使关系减弱或转负，说明SIF反映持续冠层光合活动而非仅叶面积扩张，解释SIF-生长关系须考虑物候阶段；虽未实施正式数据同化，该模型提供了未来同化光谱观测所需的观测算子，可将LAI与反射率、SM、SIF分别约束冠层结构与发育、土壤水状态与光合活动，并可整合MODIS类反射率与LAI产品、OCO-2与TROPOMI的SIF观测及未来FLEX荧光测量；框架提供三项决策相关能力：WSF连接根区土壤水与气孔调节及光合下调可服务灌溉调度，耦合植物生长与辐射传输模块将碳同化动态转化为LAI轨迹与光谱输出支撑季内监测与早期胁迫诊断，直接模拟生物量积累与产量形成为水分与管理制度下的产量风险评估提供基础。局限性包括：WOFOST植物生长模块参数众多难以实际确定，虽已开展全局敏感性分析筛选关键参数，其他植物功能型参数的系统确定仍需研究；MODIS反射率与SIF产品受云筛选、大气校正、混合像元与反演算法影响，通量塔足迹为田块尺度而MODIS像元尤其TROPOMI SIF足迹更大且可能非均质，且TROPOMI SIF与模拟年份不重叠，SIF比较应视为季节一致性评估而非严格逐年验证；耦合策略及植物水力调节、木质部传输与详细管理过程仍简化或缺失，未来应改进作物专用参数化、纳入更显式植物水力过程、同化互补遥感观测、探索冠层含水量与植物胁迫关系并在更广作物类型、灌溉制度与气候梯度上检验。

研究结论翻译：本研究开发了STEMMUS-SCOPE-PG，一种将动态植物生长与冠层辐射传输、植物生理及土壤水热传输相耦合的农业水文模型。通过将植物生长模块纳入STEMMUS-SCOPE，该模型在一致的土壤-植物-大气框架内表征LAI、生物量分配、碳水交换、反射率与SIF，使遥感光谱信号能够以机理方式联系作物生理与水文状态，而非仅被视为外部指示量。结论如下：（1）STEMMUS-SCOPE-PG准确再现了关键作物生长动态，包括季节性LAI发育与生物量积累，与MODIS-derived LAI相比，预测性LAI模拟在玉米与大豆站点年份更好地捕获了冠层发育与衰老；（2）与使用给定MODIS LAI的原始SCOPE类配置相比，STEMMUS-SCOPE-PG在保持可比根区土壤水分动态的同时改进了碳水通量模拟，GPP改进尤为明显，表明动态冠层发育与植物生理调节增强了模型对陆-气交换的表征；（3）该模型提供了基于过程与机理的框架，以物理一致方式将遥感测量（如光谱反射率与SIF）与陆面通量、LAI、植物生物量及根区土壤水相联系，模拟的日LAI、SIF与GPP关系进一步表明光谱-生长关系强烈依赖作物物候阶段。