NewPhytologist叶绿素

准确量化不同时空尺度的陆地光合作用是碳循环科学长期追求的目标。日光诱导叶绿素荧光（SIF）作为唯一能够探测整个光合作用的光学遥感信号，其快速发展的跨尺度观测技术，为实现跨时空尺度光合作用定量提供了一个新契机。然而，如何准确地使用SIF来估算自然环境下的光合碳同化仍然不明晰。

研究目的：

本研究通过测定来自全球具有代表性的11种不同生物群落的29种植物的叶片气体交换和叶绿素荧光：

一、验证MLR-SIF模型的可靠性和可扩展性。

二、证明通过使用可观测SIF减少输入参数，是否可降低模型参数不确定性。

研究结果表明：

在不同环境条件（光照、温度和CO2）和不同植物功能类型下，MLR-SIF均能够准确再现直接测定的光合作用；

相比传统的FvCB模型，MLR-SIF模型通过充分利用观测SIF所携带的生理信息，可降低估算的光合作用对参数不确定性的敏感性，进一步证实了MLR-SIF模型的可靠性。

MLR-SIF和FvCB模型计算光合作用过程。当光合作用光反应和暗反应平衡时，FvCB和MLR-SIF模型理论上是等效的。但MLR-SIF模型所需输入参数较少。

净光合（An）与SIFPSII关系

C3植物的（a）qL，SIFPSII和An三者关系；（b）NPQ，SIFPSII和An三者关系；（c-d）PAR和温度对qL和NPQ的影响

评估基于MLR-SIF模型估算的An与实测An的关系（a）使用特定参数；（b）使用通用参数

MLR-SIF模型与FvCB模型对比

如果SIFPSII（光系统Ⅱ发射的总叶绿素荧光）可以通过SIF观测直接推算出来，那么与FvCB相比，MLR-SIF具有“所需参数更少”的优势，从而减少了模型参数化不完善带来的不确定性。

本研究将为未来利用SIF在多尺度、多种群和复杂环境下准确估算光合作用奠定生理基础。