植被總初級(jí)生產(chǎn)力（GPP）是生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的關(guān)鍵參量，其精確估算對(duì)理解全球氣候變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)的相互作用至關(guān)重要。當(dāng)前，全球GPP研究多聚焦于提升空間分辨率，但現(xiàn)有主流GPP產(chǎn)品的時(shí)間分辨率難以捕捉日間乃至小時(shí)尺度的生產(chǎn)力動(dòng)態(tài)變化，限制了對(duì)生態(tài)系統(tǒng)快速響應(yīng)環(huán)境脅迫機(jī)制的深入認(rèn)識(shí)。

中國(guó)科學(xué)院成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所研究團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用RTL-LUE模型，融合多源遙感與再分析數(shù)據(jù)，成功研制并發(fā)布了全球長(zhǎng)時(shí)序小時(shí)尺度GPP數(shù)據(jù)集。

該數(shù)據(jù)集揭示了全球GPP在小時(shí)尺度下的波動(dòng)幅度可達(dá)到約0.10gC/m2/h，為深入分析碳通量在短時(shí)尺度上的動(dòng)態(tài)變化提供了重要依據(jù)。基于該數(shù)據(jù)集，全球GPP年總值約為124.77PgC，略低于基于8天時(shí)間分辨率的同類GPP產(chǎn)品（126.92PgC）。這種差異主要源于模型在使用較粗時(shí)間尺度進(jìn)行計(jì)算時(shí)，通常會(huì)平滑極端環(huán)境脅迫事件，導(dǎo)致GPP估算值偏高。相比之下，小時(shí)尺度的模擬過程能夠更好地捕捉這些極端脅迫事件的影響，從而提供更為精準(zhǔn)的GPP估算。

針對(duì)現(xiàn)有GPP數(shù)據(jù)時(shí)間分辨率不足的問題，研究團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了一種高效的時(shí)序降尺度算法。該算法以6小時(shí)分辨率的全球GPP數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過引入每小時(shí)太陽天頂角作為權(quán)重進(jìn)行分配，最終可獲取1小時(shí)分辨率的GPP數(shù)據(jù)集。全球尺度驗(yàn)證結(jié)果表明，降尺度處理使得GPP的年總值偏差從4.14gC/yr顯著降低至0.53gC/yr，小時(shí)尺度的平均相對(duì)誤差從32.40%下降至18.49%。

隨著數(shù)據(jù)集時(shí)間分辨率的提升，該研究為碳循環(huán)與氣候變化研究提供了新的視角，推動(dòng)了生態(tài)系統(tǒng)碳動(dòng)態(tài)理解的精細(xì)化進(jìn)展，為全球氣候變化應(yīng)對(duì)策略的精準(zhǔn)制定提供了科學(xué)依據(jù)。

相關(guān)研究成果發(fā)表在International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation和Scientific Data上。研究工作得到國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金和中國(guó)科學(xué)院青年創(chuàng)新促進(jìn)會(huì)項(xiàng)目等的支持。