Het maakt niet uit of het een bos is, een sojabonenveld, of een prairie, alle planten nemen koolstofdioxide op tijdens fotosynthese - het proces waarbij ze zonlicht gebruiken om water en koolstofdioxide om te zetten in voedsel. Tijdens deze omschakeling de planten stralen een energie "gloed" uit die niet zichtbaar is voor het menselijk oog, maar kan worden gedetecteerd door satellieten in de ruimte. Nutsvoorzieningen, onderzoekers van de University of New Hampshire zijn nog een stap verder gegaan. Door gebruik te maken van satellietgegevens van verschillende grote ecosystemen op het land over de hele wereld, ze hebben ontdekt dat de fotosynthesegloed hetzelfde is in alle vegetatie, ongeacht de locatie. Deze eerste-van-zijn-soort wereldwijde analyse zou van belang kunnen zijn bij het verstrekken van nauwkeurigere gegevens voor wetenschappers die werken aan het modelleren van de koolstofcyclus en uiteindelijk helpen om klimaatverandering beter te projecteren.

"Het belang van deze resultaten is dat in plaats van te kijken naar verschillende soorten gegevens en computergebaseerde modellen van informatie die op de grond is verzameld om de fotosynthese van planten over de hele wereld te volgen, het gebruik van de satellietwaarnemingen biedt een bijna realtime optie die eenvoudig is, betrouwbaar en snel, " zei Jingfeng Xiao, een UNH-onderzoeksdocent en de hoofdonderzoeker van de studie die onlangs in het tijdschrift is gepubliceerd Global Change Biologie .

Planten over de hele wereld zijn een belangrijke koolstofput die helpt bij het verwijderen van koolstof uit de atmosfeer tijdens fotosynthese. Daarom, nauwkeurige schattingen van fotosynthese zijn cruciaal voor wetenschappers die ecosysteemfuncties onderzoeken, koolstof fietsen, en terugkoppeling naar het klimaat. De uitdaging zat in de grondgebaseerde datawetenschappers die eerder werden gebruikt om het te schatten, inclusief luchttemperatuur, zonnestraling, neerslag, en andere informatie die wordt gebruikt in computergebaseerde modellen van aardsystemen die zich richten op de koolstofcyclus. Echter, die berekeningen hebben grote variaties die de resultaten kunnen beïnvloeden.

Om de hoeveelheid koolstof te meten die door fotosynthese door planten wordt opgenomen, bekend als bruto primaire productiviteit (GPP), wetenschappers meten steeds vaker de energiegloed van planten, zonne-geïnduceerde fluorescentie (SIF) genoemd. Dit licht dat door het blad wordt uitgestraald, bevindt zich aan de hoge kant van het lichtspectrum. Hoewel wetenschappers deze gegevens voor specifieke biomen hebben gebruikt, of verschillende biologische gemeenschappen zoals een bos of een woestijn, deze studie is de eerste die kijkt naar de relatie tussen GPP op de grond en satelliet-waargenomen SIF in verschillende gebieden over de hele wereld - van graslanden tot gemengde bossen en zelfs gebieden met schaarse vegetatie.

Onderzoekers verzamelden de SIF-gegevens voor planten in acht grote biomen, of ecosysteemtypes, van de Orbiting Carbon Observatory-2 (OCO-2) satelliet en ontdekte dat het niet uitmaakte waar de planten waren, dat net als eerdere studies in afzonderlijke gebieden, waar er meer SIF was, de planten namen meer koolstof op uit de fotosynthese, en vice versa. Xiao's onderzoek stelt deze universele relatie tussen acht belangrijke ecosysteemtypen vast en laat zien dat SIF inderdaad kan dienen als een proxy voor meer tijdintensieve berekeningen.

"Dit is een grote stap om alleen te kunnen vertrouwen op satellietmetingen, ", zei Xiao. "Omdat het een heel eenvoudig model is, kan het de onzekerheid in de gegevens helpen verminderen, lagere rekenkosten en helpen bij het beter projecteren van klimaatverandering."

Dit is de eerste keer dat de OCO-2 is gebruikt in een wereldwijde analyse op basis van SIF-waarnemingen. In aanvulling, de directe universele relatie die in deze studie is onthuld, maakt het mogelijk de fotosynthese te schatten zonder het ecosysteemtype te kennen. Dit is vooral belangrijk voor delen van de wereld waar de satelliet mogelijk geen betrouwbare, fijnschalige gegevens over het vegetatietype. Xiao werkt momenteel aan het ontwikkelen van wereldwijde SIF-schattingen voor gebieden variërend van enkele tot tientallen vierkante kilometers, waarvan hij zegt dat het nuttig zal zijn voor de wetenschappelijke gemeenschap die deze onderwerpen bestudeert.