利用SMAP和OCO-2数据评估生态系统生产力对2018年美国干旱的响应

通过使用土壤水分主动-被动卫星（SMAP）获取土壤水分数据，以及使用轨道碳观测卫星（OCO-2）获取的太阳诱导叶绿素荧光（SIF）数据来估算总初级生产力（GPP），为理解大区域土壤水分与陆地光合作用之间的关系提供了新的机会。美国新罕布什尔大学的Li等利用来自SMAP的根区土壤湿度、GPP数据（空间分辨率为9 km）和OCO-2 SIF数据、以及SIF产品（GOSIF，空间分辨率为0.05°），探讨了在监测生态系统生产力对干旱的响应时，SMAP和OCO-2数据协同使用的潜力。

研究比较了2018年干旱期间上述这些变量的空间格局和时间演化，并分析了它们在多大程度上可以描述干旱引起的通量塔GPP和作物产量数据的变化。结果表明，SMAP GPP和GOSIF都能够很好地捕捉到美国干旱监测（USDM）图和SMAP根区土壤水分亏缺所显示的干旱影响的空间范围和动态。在美国西南部，土壤水分月异常与SMAP GPP（R2=0.44，p＜0.001）和GOSIF（R2=0.76，p＜0.001）呈显著正相关，表明水分可利用性对旱地生态系统植物生产力具有较强的制约作用。进一步分析发现，SMAP GPP和GOSIF捕捉到了干旱对通量塔GPP和作物产量的影响。研究结果证实，SMAP和OCO-2数据产品的协同使用可以在多个时空尺度上揭示干旱演变及其对生态系统生产力和碳吸收的影响，展示了SMAP和OCO-2在研究生态系统功能、碳循环和气候变化方面的价值。

受2018年干旱影响的美国西南部七个州2015—2018年生长季节SMAP根区土壤水分（a）、VPD（b）、SMAP GPP（c）和GOSIF（d）的季节变化（8 d）