在全球變暖、碳中和、生態系統退化等話題不斷被提及的今天，我們越來越需要“真實、長期、可比對”的地表數據來支撐氣候變化研究。地物光譜儀，作為獲取地面真實光譜數據的關鍵工具，正悄然承擔起“地面真值”的角色，為氣候模型和遙感數據提供支撐。

下面，我們從三個方面來拆解這個問題：

一、氣候變化研究為何需要地面“真值”數據？

氣候變化研究的核心問題：

檢測地表溫度、水分、碳循環的長期變化;

判斷陸地生態系統對氣候變化的響應;

驗證衛星數據的精度，修正模型誤差。

關鍵挑戰：

遙感衛星提供的是間接估算數據（遙感反演），而地物光譜儀可以提供地面原始光譜信息，是“從源頭把控數據質量”的手段。

二、地物光譜儀提供哪些“第一手”信息？

1. 地表植被變化的直接反映

氣候變化對植被的影響首先表現為“顏色”變化;

地物光譜儀記錄植被在不同波段(如紅邊、近紅外)反射率的細微變化，能精準捕捉：

生長季變化;

干旱脅迫;

葉綠素衰退;

碳匯能力變化;

舉例：青藏高原生態監測中，通過光譜儀長期記錄高寒草甸NDVI和紅邊位移，量化了多年凍土退化對植被的影響。

2. 高光譜數據支持碳通量監測

光譜儀采集的葉片和冠層光譜可以反演光合速率和葉面積指數(LAI);

這類參數可作為地面碳通量觀測(如渦度協方差塔)的輸入數據;

與衛星影像結合后，可建立區域尺度碳吸收估算模型。

案例：在內蒙古典型草原，地面光譜數據+通量塔數據+衛星遙感形成了碳匯監測系統，為草原碳中和政策提供依據。

3. 反演地表參數模型的訓練樣本庫

地表溫度、反照率(Albedo)、土壤濕度等參數對氣候模型至關重要;

地物光譜儀通過實測反射率+實地測量這些參數，建立反演模型;

然后推廣到衛星遙感大范圍數據上，實現區域尺度的氣候參數獲取。

示例：在干旱區建立土壤反照率與波段反射率的回歸模型，用于提升氣候模式中的能量交換精度。

4. 長期序列觀測，構建地表變化的“時光隧道”

通過固定點、定期(如每月一次)采集某地生態地表的光譜數據;

構建多年的變化序列;

檢測變化趨勢和氣候驅動機制。

實例：在東北黑土區建立農田—林地—濕地不同地貌的光譜長期序列，用于分析極端氣候對生態演替的影響。

三、與遙感系統的聯動作用

地物光譜儀在氣候研究中最重要的角色之一就是：

“地面驗證 + 模型訓練 + 數據校正”

它可用于：

校正衛星遙感影像(如MODIS、Landsat、Sentinel);

訓練反演算法(深度學習模型輸入);

比較不同時間尺度、空間尺度下的遙感產品差異;

對比不同遙感傳感器間的觀測一致性(跨平臺融合);

四、氣候變化監測中的典型部署方式

總結一句話：

地物光譜儀，是氣候變化研究中

它提供了從葉片到地貌，從小時到十年的高維數據支持，讓氣候變化研究有據可依、有跡可循。

審核編輯 黃宇