科研進(jìn)展
日光誘導葉綠素熒光估算陸地蒸散發(fā)研究獲新進(jìn)展
日光誘導葉綠素熒光(SIF)作為直接的光合活性指標，對陸地蒸散量(ET)的動(dòng)態(tài)監測、模型優(yōu)化及區域碳-水耦合研究具有重要價(jià)值，并對氣候變化評估、水資源管理指導和田間灌溉決策產(chǎn)生重大影響。然而，由于模型存在的結構誤差和參數誤差，利用遙感SIF估算ET仍具有較大的挑戰。
近日，中國科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院祁連山冰凍圈與生態(tài)環(huán)境綜合觀(guān)測研究站研究團隊構建了兩種融合物理約束與機器學(xué)習方法的SIF驅動(dòng)耦合ET模型，即物理引導混合ET模型（ETPHEM）和物理引導純機器學(xué)習ET模型（ETPMEM）。
ETPHEM模型利用機器學(xué)習框架改進(jìn)冠層氣孔導度-SIF物理模型（gc -SIF模型），再將改進(jìn)的機制模型鑲嵌至Penman-Monteith模型框架，構建ET模型。ETPMEM模型則將gc?-SIF模型物理模型嵌入Penman-Monteith模型框架，再利用機器學(xué)習框架改進(jìn)鑲嵌gc?-SIF物理模型后的Penman-Monteith模型，最終形成ET模型。
此外，研究人員利用全球包含8種植物功能類(lèi)型的52個(gè)站點(diǎn)評估了2種耦合ET模型的性能，并與SIF驅動(dòng)的半機理ET模型進(jìn)行了比較，分析了兩種耦合ET模型的泛化性能和建模ET的優(yōu)勢。
研究表明，結合物理約束和機器學(xué)習模型的2種SIF驅動(dòng)的耦合ET模型，表現出比SIF驅動(dòng)的半機理ET模型更好的模型性能，與地面的觀(guān)測結果最為接近。2種SIF驅動(dòng)的耦合ET模型中，ETPMEM模型得到了最為準確的ET估算，能較準確地捕捉ET的季節動(dòng)態(tài)，其整體決定系數（R2）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和克林-古普塔效率系數（KGE）分別為0.84、0.58mm/day、0.39mm/day和0.88，且ETPMEM模型計算的所有站點(diǎn)ET多年總均值為1.79mm/day，基本接近站點(diǎn)觀(guān)測的ET多年總均值1.80 mm/day。2種SIF驅動(dòng)的耦合ET模型在多種極端環(huán)境條件中和數據稀疏區域具有較強的泛化性能。該研究為利用遙感技術(shù)開(kāi)展全球尺度蒸散發(fā)估算提供了重要的理論支持與方法參考。
該研究成果以Improving terrestrial evapotranspiration estimation using physics-guided machine learning model driven by solar-induced chlorophyll fluorescence為題發(fā)表于國際期刊Journal of hydrology。西北研究院博士研究生王仁軍為論文第一作者，秦翔研究員為論文共同第一作者和通訊作者。該研究得到甘肅省生態(tài)文明重點(diǎn)研發(fā)計劃、甘肅省重大科技專(zhuān)項、冰凍圈科學(xué)與凍土工程全國重點(diǎn)實(shí)驗室自主部署項目和甘肅省教育廳高校教師創(chuàng )新基金項目等聯(lián)合資助。
論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2025.133468
SIF驅動(dòng)的ET模型開(kāi)發(fā)框架
