大气科学前沿论坛 第七十九期

余丹阳，康奈尔大学博士后，主要研究如何利用叶绿素荧光遥感技术，模拟植被与农业生态系统的干旱响应与碳通量变化过程，致力于为生态系统监测与农业管理提供科学依据。报告人于2022年在武汉大学获得博士学位，在读期间曾获得博士研究生国家奖学金。在博士后阶段，报告人参与了著名的荧光模型SCOPE模型和MLR模型的开发与改进工作，聚焦于植被生长、土壤水热动态与辐射传输的多过程耦合模拟。报告人以第一或通讯作者身份发表SCI论文7篇，以第二作者身份获得计算机软件著作权2项。相关成果发表在Hydrology and Earth System Sciences，European Journal of Agronomy以及Precision Agriculture等知名学术期刊上。

叶绿素荧光（SIF）是植被光合作用的直接探针，为生态系统功能监测提供了关键遥感手段。本报告系统介绍了荧光模型在“站点-区域”两个尺度上的创新与应用，分别致力于解决农业干旱监测与热带雨林碳汇评估两大环境挑战。在精细站点尺度，面向农业干旱监测需求，研究构建了STEMMUS-SCOPE-PG耦合模型。该模型实现了土壤水热传输、冠层光合与荧光辐射传输、以及植被动态的机理整合，显著提升了在水分胁迫条件下作物荧光信号与碳-水通量的协同模拟能力。案例表明，该模型可为农田水分状况的动态诊断与精准管理提供可靠的模型工具与早期预警指标。在宏观区域尺度，为评估亚马逊雨林这类复杂生态系统的碳汇功能，研究发展了ELM-FATES-SIF模型框架。该框架通过将叶绿素荧光这一光合作用代理变量引入地球系统模型，显著改善了对于这片复杂生态系统总初级生产力（GPP）的空间刻画与季节动态模拟能力，从而为更准确地量化亚马逊雨林这一全球重要碳汇的强度与脆弱性提供了新途径。本研究通过“从农田到雨林”的跨尺度示范，阐明了叶绿素荧光模型在链接关键生态过程、减少碳循环模拟不确定性方面的巨大潜力，为农业可持续管理与全球变化研究提供了重要的方法论支持与科学依据。