KNOXVILLE, TN, 4 mars 2025 /24-7PressRelease/ -- Une nouvelle étude a dévoilé un ensemble de données sur la fluorescence chlorophyllienne induite par le soleil (SIF) à haute résolution et à fréquence horaire, conçu pour surveiller la photosynthèse des végétaux pendant les sécheresses. Cette approche novatrice offre des aperçus sans précédent sur la façon dont les plantes réagissent au stress hydrique, fournissant un outil puissant pour le suivi en temps réel des sécheresses et la gestion des écosystèmes.

La fréquence et l'intensité des sécheresses ont augmenté à mesure que le réchauffement climatique s'accélère, perturbant la photosynthèse des végétaux et affectant le cycle mondial du carbone. Les méthodes traditionnelles d'évaluation des impacts de la sécheresse sur la végétation reposent généralement sur des ensembles de données quotidiens ou mensuels, qui négligent les changements physiologiques diurnes critiques, tels que la dépression de midi. Ce phénomène se produit lorsque les plantes ferment leurs stomates pour conserver l'eau pendant les moments les plus chauds de la journée. Compte tenu de ces limitations, il est urgent de disposer d'ensembles de données de fluorescence chlorophyllienne induite par le soleil (SIF) à haute résolution qui puissent capturer ces changements rapides et quotidiens afin d'améliorer notre compréhension et notre atténuation des impacts de la sécheresse.

Dans une étude (DOI : 10.34133/remotesensing.0445) publiée le 24 février 2025 dans le Journal de Remote Sensing, une équipe de chercheurs de l'Université des Géosciences de Chine (Wuhan), de l'Institut des Sciences Géographiques et de la Recherche sur les Ressources Naturelles (CAS), et de l'Université Normale de l'Est de la Chine a introduit une méthode pionnière pour générer des données SIF horaires à partir des satellites OCO-2 et OCO-3. Cette avancée surmonte les limitations de résolution temporelle des produits SIF existants, offrant des aperçus en temps réel sur la façon dont la végétation réagit au stress hydrique. Le nouvel ensemble de données fournit des données continues et à haute résolution, améliorant notre capacité à surveiller la photosynthèse et la santé des végétaux en temps réel.

L'innovation clé de l'étude est le développement d'un ensemble de données SIF horaire continu, HC-SIFoco, qui suit la dynamique de la photosynthèse des végétaux pendant les sécheresses. Avec un niveau de précision élevé, l'ensemble de données a démontré des valeurs R² de 0,89 pour le SIF et de 0,94 pour la productivité primaire brute (GPP) par rapport aux observations au sol. Les résultats ont révélé que le stress hydrique entraîne une diminution rapide de l'efficacité de fluorescence des végétaux (Φf), conduisant à des anomalies dans le SIF et la structure du couvert. L'étude a également montré que la dépression de midi dans la photosynthèse a augmenté d'environ 3% pendant la sécheresse de 2022 dans le bassin du fleuve Yangtsé, et que le pic saisonnier de photosynthèse s'est produit plus tôt que les années précédentes.

Pour créer l'ensemble de données HC-SIFoco, l'équipe a utilisé des techniques d'apprentissage automatique, spécifiquement le modèle LightGBM, pour fusionner les données SIF des satellites OCO-2 et OCO-3. Le modèle a intégré des variables critiques telles que la radiation photosynthétiquement active (PAR), la température, le déficit de pression de vapeur (VPD), l'humidité du sol (SM), et les types de couverture terrestre. S'étendant de septembre 2014 à septembre 2023, l'ensemble de données couvre le bassin du fleuve Yangtsé avec une résolution spatiale de 0,05°. La validation par rapport aux données au sol et par satellite a confirmé l'exactitude de l'ensemble de données dans la capture des dynamiques de photosynthèse diurnes et saisonnières. Notamment, la recherche a souligné que le VPD représentait plus de 70 % de la diminution du SIF pendant les conditions de sécheresse, l'humidité du sol jouant un rôle clé dans les stades ultérieurs.

"Notre étude fournit un nouveau point de vue pour observer comment la végétation réagit à la sécheresse en temps réel," a déclaré Dr. Zhuoying Deng, auteur principal de l'étude. "L'ensemble de données SIF horaire approfondit non seulement notre compréhension des impacts de la sécheresse, mais présente également des opportunités passionnantes pour les systèmes d'alerte précoce de sécheresse et la gestion des écosystèmes."

Les chercheurs ont utilisé des algorithmes d'apprentissage automatique avancés pour étendre la couverture spatiotemporelle des données SIF OCO-2 et OCO-3. Le modèle LightGBM a été spécifiquement conçu pour traiter des ensembles de données volumineux de manière efficace et capturer des interactions complexes et non linéaires entre des variables environnementales. Le modèle a été entraîné en utilisant des facteurs critiques tels que le PAR, la température, le VPD, le SM et la couverture terrestre, et rigoureusement validé par rapport aux observations SIF et GPP au sol.

Cet ensemble de données SIF à haute résolution détient un grand potentiel pour la surveillance en temps réel des sécheresses et la gestion des écosystèmes. À l'avenir, il pourrait être intégré dans des modèles climatiques pour prévoir les réponses de la végétation aux événements météorologiques extrêmes. De plus, l'ensemble de données pourrait jouer un rôle clé dans le développement de stratégies pour atténuer les impacts de la sécheresse sur l'agriculture et la biodiversité, contribuant ainsi aux efforts mondiaux pour lutter contre le changement climatique.

Références
DOI
10.34133/remotesensing.0445

URL de la source originale
https://doi.org/10.34133/remotesensing.0445

Informations de financement
Ce travail a été financièrement soutenu par la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine [numéros de subvention 42101479, 42250205].

À propos du Journal de Remote Sensing
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