千葉大學環境遙測研究中心的山本雄平助教、市井和仁教授等主導的日韓德大學國際聯合研究團隊宣佈，利用氣象衛星「向日葵8號·9號」的觀測數據，成功開發出了每30分鐘推定東亞地區植被光合作用量的新方法。這種方法能更準確地捕捉晴天與陰天的光利用效率的差異，以及正午強光、高溫、乾燥條件下光合作用活動受到抑制的現象。該成果將有助於為異常氣象提供應對措施。相關研究成果已發表在《Remote Sensing of Environment》的6月16日刊上。
圖1.利用氣象衛星「向日葵」推定的光合作用量分佈（左），以及新舊模型每30分鐘推定光合作用量變化的對比結果（右）。（供圖：千葉大學山本雄平助教）
此前，在包含植被光合作用活動的陸域觀測中，主要使用重訪周期較長的極軌人造衛星，其推定時間跨距達數日至一個月。此外，基於衛星觀測數據推定光合作用量的既往光利用效率模型，並未考慮一天中多樣的氣象環境變化。
此次，研究團隊利用靜止軌道衛星「向日葵8號·9號」的高頻率觀測數據，開發出以每30分鐘為時間延遲來推定東亞地區光合作用量的新方法。
為提高較既往模型的精度，研究團隊在推定模型中引入了從「向日葵」觀測數據中獲得的直射（太陽直射光）、漫射日射量量，以及根據樹木品種、樹高、密度等森林結構和太陽高度得出的光吸收效率。森林植被相比直達光，更傾向於高效利用經大氣中微粒等散射後到達的散射光進行光合作用。
此外，推定模型還引入了光合作用對光強度的反應並非固定不變、而是呈現複雜非線性響應這一特性。
同時，為準確捕捉酷暑時光合作用速度的下降，研究團隊對數值氣象模型（使用超級計算機等模擬時間和空間變化的模型）計算出的氣溫與「向日葵」捕捉到的植被表面溫度進行了適用性評估。
結果發現，如果將觀測數據直接應用於既往模型，會因早晚、陰天等弱光條件下產生的推定誤差不斷累積，從而形成負偏差。
藉助新方法，能夠實現從易顯現異常氣象影響的日尺度到顯現氣候變化影響的年尺度的貫通分析。通過使用「向日葵」推定的植被表面溫度數據，能夠以更高的靈敏度檢測出酷暑時白天光合作用活動下降的「午休現象」。
該方法可高頻監測異常氣象對森林和農作物的影響，有望為災害的早期檢測以及農業、林業的風險管理做出貢獻。
山本助教表示：「為了將此前用於氣象觀測的‘向日葵’也能為陸面觀測發揮作用，我們一直致力於開發推定陸面溫度和反射率的演算法。本次開發的新方法進一步證明，該方法在光合作用量估算中的應用潛力。今後我們將繼續探索更準確捕捉氣候變化對陸域生態系統影響的手段。」
原文：《科學新聞》
翻譯：JST客觀日本編輯部
【論文資訊】
期刊：Remote Sensing of Environment
論文：Modeling diurnal gross primary production in East Asia using Himawari-8/9 geostationary
satellite data
DOI：10.1016/j.rse.2025.114866
