DOI: 10.1016/j.agrformet.2020.108088
光合作用与叶绿素荧光
光合作用是将光能转化为化学能并以碳水化合物的形式进行贮存的过程。光合作用受到光系统I（Photosystem I, PSI）和光系统II（Photosystem II, PSII）这两个光系统的调控，它们均位于叶片中。光系统是含有色素的蛋白质结构，光系统中的反应中心（Reaction Center）是光化学反应的发生场所。在叶绿素按照的比例吸收了入射的光合有效辐射（Photosynthetically Active Radiation, PAR）后，大多数能量都被用于光合作用，这一过程被称为光化学淬灭（Photochemical Quenching, PQ）。一部分能量以热量的形式耗散，被称为非光化学淬灭（Non-Photochemical Quenching, NPQ）。此外，还有少量能量被重新发射，即为叶绿素荧光（Chlorophyll Fluorescence, ChlF），其波长为650--800 nm。因此，荧光信号可以作为植被光合作用活性的一个指示器。
光合作用对环境变量（如土壤和叶片水势、蒸气压差、土壤养分浓度等）有极强的依赖关系。因此，对叶绿素荧光的测量，有可能提供对于研究这些环境变量如何影响光合作用过程的有价值的信息。尽管叶绿素荧光的研究已经开展了近一个世纪（主要是在实验室条件下进行的主动探测），目前仍有许多疑问有待解开。这包括：
- 光合作用活性的变化和叶绿素荧光的变化之间有怎样的关联？
- 干旱胁迫如何影响叶绿素荧光？
- 不同尺度（从叶绿体到生态系统）的叶绿素荧光的行为有何差异和联系？
叶绿素荧光的测量方法
叶绿素荧光的测量，从大的方面来说可以分为主动测量和被动测量。主动测量指的是利用人造源的冲激信号激发叶绿素荧光，并通过荧光信号的形状及其相对强度来反映光合作用状态，从而能够探测包括干旱在内的非生物胁迫。目前的标准主动测量方法是冲激振幅调制（Pulse-Amplitude Modulation, PAM）。较近出现的激光诱导荧光瞬态（Laser-Induced Fluorescence Transient, LIFT）传感器使用激光作为光源发射饱和的冲激信号，使得冠层尺度的主动测量成为可能。
被动测量观测的是日光诱导的叶绿素荧光，依赖于自然光照条件下植被发射叶绿素荧光的绝对值。与主动测量不同，被动测量依赖于植被所吸收的辐射能，SIF中能够获取到的信息量要少于主动测量。因为SIF只占总吸收短波辐射的1--3%，只有在特定的太阳辐射较少的波段才能进行SIF的探测。一种重要的SIF测量方法是Fraunhofer线鉴别/深度（Fraunhofer Line Discriminator/Depth, FLD）方法。被动测量一般是在冠层到生态系统的尺度上进行的，目前已经有全球范围的SIF反演产品。现有的卫星和传感器不是为SIF探测设计的——它们是为痕量气体监测设计的，但目前在SIF探测中已经得到了成功应用，这就包括：EnviSat-SCIAMACHY、GOSAT-TANSO-FTS、MetOp-GOME-2、OCO-2、Sentinel-5P-TROPOMI、TANSAT-ACGS等。欧空局计划在2024年发射的FLEX将是首个专门为SIF监测设计的卫星任务。
植物对干旱的生理响应
植物光合作用对干旱的响应
光合作用对低土壤水势的响应是非常复杂的。
以下数段为谷歌翻译基础上的校对稿。
在局部，土壤和根系的水力传导率随土壤水势而变化，特别是在细根附近。 在短时间内（几分钟到几小时），水通道（Water Channel）或水通道蛋白（Aquaporin）可能会随着土壤水势降低而下调或封闭，从而减少细胞之间的水流。 在较长的时间尺度上（数小时至数天），在土壤水势较低的土壤区域中生长的根段也可以通过在特定的根层中沉积木栓质（Suberin），一种疏水化合物，来形成疏水性屏障。 这两个过程的直接作用是通过液压将根与其直接干燥的环境隔离开来，从而防止内部木质部水势下降。 这种反应的敏感性在不同植物物种之间是有差异的。
第二层控制位于木质部管网内。木质部管网的设计目的是在植物内从根部到叶片有效地导水。但是，当容器内的水压过高时，会发生栓塞（Embolism，或气蚀，Cavitation），即开始形成气泡。无论何时发生气蚀，相应木质部元件的水力传导率都会下降，从而阻塞木质部那部分的流动。木质部管网的空化通常不是永久性的，植物通常可以重新填充栓塞的部分，但是，这种重新融合的过程因植物而异。木质部电导率的降低和土壤水势的下降，以及蒸气压不足（Vapour Pressure Deficit, VPD。高VPD可导致气孔关闭）的影响共同降低了叶片水势，影响光合作用和气孔孔径。
干旱条件下的光合作用受到的第一个障碍是气孔限制。由于气管下腔和激素触发物中水势的降低，气孔可能会部分关闭，从而减少进入植物的CO2量，从而降低光合作用，同时减少通过蒸腾作用进入大气的水汽通量。保卫细胞对水力和激素信号的敏感性决定了植物对水的响应。具有近等水行为的植物通过早期的气孔闭合限制木质部的气穴形成；而具有异水行为的植物在干旱发生时气孔会张开得更大，从而保持较高的蒸腾速率。如在番茄中观察到的，这两种策略可能是特定于物种的（例如，向日葵是等水的，而玉米是异水的），但也可能是特定于基因型的，甚至可能随干旱水平而变化。
干旱条件下发生的第二种响应是光合作用的非气孔限制。该限制是通过净CO2同化率与叶片内部CO2浓度之比的变化（A-Ci曲线）来衡量的，可以分为两个部分。首先是降低叶肉对CO2的气导率。这种限制可能很大，其原因被认为是水通道蛋白的抑制。第二种非气孔限制作用是CO2利用率降低而引起的Rubisco酶的代谢效率降低。在正常条件下，Rubisco与叶片的CO2扩散特性之间具有很强的协调性。然而，在长期缺水（数天）的情况下，这种协调性消失了，对光合作用的扩散限制变得占主导地位。在长期缺水的情况下，光合作用装置还会出现更多的结构破坏，例如类囊体膜的退化。
气孔限制和非气孔限制贡献大小的相对关系不是一成不变的，同时也是与物种、品种（Cultivar）、生育期以及胁迫严重程度相关的。如果严重的水分胁迫一直持续，将导致植被叶面积下降，叶片中叶绿素浓度、木质部气导率降低，以及植被-裸土比值的降低。
植被荧光对干旱的响应
植被对干旱的气孔和非气孔响应导致气孔下腔室内的CO2浓度降低，从而降低了Calvin循环的效率。这导致对ATP和NADPH的需求降低，进而降低了光合电子的传输速率。降低的ATPase活性导致质子在类囊体中积聚，从而在类囊体膜上产生pH梯度。整个类囊体膜上升高的pH梯度触发了非光化学淬灭（NPQ）的增加。 NPQ涵盖了各种生物化学和生物物理过程，这些过程耗散了光系统中的过多能量，避免了自由基物种的形成和光合复合物的伴随破坏。 pH梯度的增加还导致激酶将光捕获化合物II（Light-Harvesting Complex II, LHCII）从PSII移至PSI。与PSI结合的LHCII为PSI提供光保护。与线性电子传输不同，循环电子传输不会产生NADPH，因此可以适应降低的Calvin循环活性。
调节能量向光合作用电子传输链转移的第二个过程是PSII的“损伤和修复循环”。 PSII的过度刺激导致单原子氧的产生，从而对PSII造成可逆的损伤。如果损伤快于修复，则下游的能量传输会减缓。这种现象称为光抑制。光捕获化合物的运动和类囊体膜上的pH梯度增加，改变了光合作用中散热和荧光途径之间的能量分配。干旱胁迫对荧光本身的影响在光系统尺度上有所不同。在过度刺激下（无论是因为过度光照还是因为质体醌库的减少），PSII ChlF和NPQ耗散的能量之和增加，从而保护PSII免受光漂白。在过度刺激的PSI中，PSI初级电子供体（P700）本身会起到淬灭剂的作用，耗散多余的输入能量。
此外，其他环境因素也可能与干旱胁迫相互作用，并影响光合作用效率和荧光发射。例如，氮（N）是光合色素和Rubisco合成中的重要成分。这样，氮的可获取性（Availability）会影响光合作用对干旱胁迫的响应。在冬小麦中，适当水平的氮供给可改善光合作用对土壤水分降低的响应，并减少干旱胁迫的影响）。而与之相对，低氮水平与干旱同时发生将导致光合作用的严重降低。
笔者注：水氮之间存在一定的替代性——水分亏缺可由氮供给缓解，同样氮亏缺也可由灌溉在一定程度上缓解。
关于低温（冻害，Chilling）和SIF之间关系的研究较少。现有研究的结果是冻害将导致荧光增加，其中远红外荧光的增加比红光荧光的增加更为显著。高温常常与干旱相伴发生，因为高温会导致VPD的增加。除了上述论及的干旱的影响外，高温还会破坏叶绿体膜，并导致数种蛋白质活性的改变。因此，高温会导致红光荧光和远红外荧光的同时减弱。
现有的实验研究结果存在很大的差异，因为研究中的胁迫持续时间、植被类型、土壤类型、土壤水分等级都存在很大的差异。同时，由于一些研究使用的是质量含水量，而另一些研究使用的是体积含水量，在缺乏足够的辅助数据（如土壤容重）的情况下，这二者之间也无法直接转换。作者认为，要研究土壤水分和叶绿素荧光的关系，还需要测量土壤水势、根部水势，以及土壤水分亏缺的严重程度和持续时间。
SIF的遥感监测
在遥感中，植被监测传统上是借助植被指数（Vegetation Indices, VI）进行的。问题是，这些指数与实际的植物生理生化参数，如叶片叶绿素含量、生物量、冠层结构、植被覆盖度等之间的关系是间接的，因此需要使用额外的数据和建模步骤。除了VI之外，冠层结构也可以借助被动微波观测的植被光学厚度（Vegetation Optical Depth, VOD）来进行监测。VOD与干物质量和相对水含量有关。作为光合作用的副产品，SIF可以指示植被中实际的光合作用速率。由于主动探测目前还无法应用于生态系统尺度，被动方法是荧光遥感监测的首选。但其结果也受到低信噪比的制约。
常用的波长包括：Fraunhofer线（太阳吸收）以及O2的两条吸收线（地球大气吸收）O2-A（760.5 nm，）和O2-B（687.5 nm，）。因为O2-B和叶绿素吸收峰非常接近（见下图），所以对于叶绿素对叶绿素荧光的重吸收作用非常敏感。
和具有互补性。能够反映整个冠层，包括下层叶片的信息；而主要反映的是上层叶片的信息。另一方面，同时包含了PSI和PSII的贡献，而主要来自于PSII。第三，由于波长更长，受冠层散射的影响更大。
即使使用的都是很窄的波段，观测结果中仍然包含了地表反射率、大气吸收和散射的影响。常用的处理方法包括：
- 单矢量分解（Single-Vector Decomposition, SVD），主要应用于太阳谱线。优点是受大气影响小，不需要复杂的大气建模，但缺点是谱线不够宽，也不够深。往往需要使用一系列谱线的组合来进行SIF反演。
- 谱线填充法（Spectral-Filling Method），利用O2吸收线的相邻波长，采用谱线平滑的方法计算真实反射率，利用测得反射率和计算得到的真实反射率的差值来进行SIF估算。
Mohammed et al., 2019对SIF的反演方法进行了综述。
全球SIF观测（略）
SIF的尺度效应
其中与植被覆盖度、叶面积指数、叶片叶绿素含量和植被冠层结构有关，这些变量都与水分有关，且在一个像元内也会随时间变化。是荧光量子产率，也即荧光辐射能量和吸收辐射能量的比值，这里被认为是一个取决于植被水分状况的总体属性。代表逸出冠层的SIF比例，取决于LAI、叶片膨压（Leaf Turgor）和冠层结构的动态变化。代表逸出冠层的SIF穿透大气层（被传感器接收）的比例，它和都通过云、水汽和气溶胶驱动的大气透过率和散射率而间接受到水分的影响，因而在湿润条件和干旱条件下可能有很大的差异。这些变量既有短期的变动（如胁迫导致的），也有季节性的变动，因而SIF也有典型的季节性特征，但这一特征在不同像元之间也是不同的。
在遥感的空间尺度上，SIF是一个累加量。在不同空间尺度上，水分对SIF的影响仍然是不明确的，尤其是水分对的影响。同时，扰动的时间尺度与（几天到几周）也有着数量级的差异。
SIF与总初级生产力（Gross Primary Productivity, GPP）
遥感得到的SIF常常被视为GPP的代理。这是由于：
因此：
叶片尺度的研究显示并不总是线性关系。因此，可以预期这一由水热胁迫导致的光系统尺度上的非线性将可能改变光利用效率（Light Use Efficiency, LUE）或水利用效率（Water Use Efficiency, WUE），从而改变冠层尺度SIF和GPP之间的关系——这一关系在大尺度（空间：冠层--生态系统，时间：数天--数月）上传统上被认为是线性的（认为较大尺度上的平均能够抹除叶片尺度上短期非线性的影响）。
有研究指出和的乘积在日到季的尺度上对GPP的预测能力优于SIF。基于GOME-2数据的GPP估算和SIF反演结果对土壤水分异常有着相似的响应模式，这说明在遥感尺度上，水分胁迫的影响在中可能比更为显著。
对遥感得到的SIF数据的阐释受到冠层结构、光照等多方面因素的制约。但要想研究水分限制在不同空间尺度上对植被的影响，首先就要定量化表达这些复合因素及其相互之间的关系如何受到水分可获取性的影响。
遥感SIF与蒸腾监测
由于缺乏站点数据，同时无法直接从卫星数据中获取蒸腾信息，全球尺度的蒸腾估算仍然具有极大的不确定性。
几项研究显示，SIF在蒸腾监测方面要优于传统的植被指数方法。由于SIF和蒸腾之间的联系机制十分复杂，往往需要借助于冠层辐射和地表过程的耦合模型。这之中，比较常用的是SCOPE（Soil Canopy Observation of Photochemistry and Energy Fluxes）模型，它兼顾了辐射传输和能量平衡，因此非常适合用于SIF数据的同化，以对蒸腾进行限制。但由于SCOPE是一个一维模型，在进行全球尺度研究时，常常还需要与一些地表过程模型，如CLM、SSiB、BETHY等结合。一些研究结果显示，SIF在水分胁迫条件下对于蒸腾作用更为敏感。
SIF用于早期干旱诊断
现有的干旱预报系统往往不直接包括植被生理功能信息，因此在干旱的早期诊断方面有很大的提升空间。
胁迫发生时，光合作用、热耗散和叶绿素荧光这三大组分的响应各不相同。SIF低值异常（特别是经过归一化后的）往往反映了多种环境胁迫因子对蒸腾作用的共同影响。目前，和的解耦，以及不同环境胁迫因子（如干旱，洪水，高温/低温，风，野火，养分亏缺，虫害，病害，真菌，细菌，扩充，土壤盐分等）的解耦，仍有待解决。部分通常基于MODIS的观测数据进行计算，这部分对植被光合作用状况的快速变化不敏感；部分对于胁迫条件下PSII能量分配的变化有更快速的响应，因此这一部分对干旱的早期预警有更大的价值。
SIF和土壤水分之间的关系可以用下面的三阶段图来表示。第一阶段，入射辐射增加导致SIF和光合作用的增加，直到叶绿素/rubisco分子全都饱和。第二阶段中，土壤水分减少到了某一阈值，受气孔和非气孔限制的影响，光合作用速率开始下降，同时NPQ上升。主动探测的实验显示轻度胁迫条件下，光合作用的减弱会导致的上升。但在冠层尺度的研究中，观测结果显示了的下降。的表现更加复杂，不同研究对此给出了相反的结论：有认为比值上升的，也有认为比值下降的。对此的解释有光系统层面的，也有冠层结构层面的。进入第三阶段后（干旱发生数天后），叶绿素含量开始下降，因此SIF也会下降。
SIF的意义在于，可以在第二阶段，也即干旱刚刚发生时即产生响应；而此时叶绿素含量还没有发生明显的变化。因此SIF可以用于干旱的早期诊断。
在重旱中，受到APAR降低的影响，SIF将会进一步降低。因此，一个研究方向是将SIF变化中由叶绿素含量和冠层结构变化带来的影响分离出来。
未来挑战
- 从冠层尺度到生态系统尺度：无人飞行器和航空遥感可以发挥更大的价值。
- 考虑干旱胁迫的辐射传输模型
- 提升SIF反演的精度