讲座简介：

最大羧化率表征植物叶片的光合作用能力。缺乏最大羧化率的时空分布是陆地碳循环研究的一个重要瓶颈。叶绿素和叶绿素荧光可以通过遥感手段进行观测，可用来提取最大羧化率的时空分布信息。近几年来，我们利用多光谱卫星观测反演全球叶绿素的时空分布，并将其转换成最大羧化率的数据产品。同时，我们也用参数优化方法从叶绿素荧光卫星观测中提取最大羧化率参数。这两套独立的最大羧化率数据产品有很好的一致性，可用来改进全球的总初级生产力的模拟。我们进一步将改进的模拟结果作为先验通量在全球碳同化系统中优化全球陆地碳源汇分布，其中北部森林和农田结果的改进最为明显。这些结果显示了通过叶绿素反演和叶绿素荧光参数优化获得的最大羧化率有助于用大气反演方法提高陆地碳汇的估算精度。

主讲人简介：

陈镜明，加拿大皇家科学院院士、加拿大多伦多大学地理与规划系教授、福建师范大学碳中和研究院院长、兼任南京大学国际地球系统科学研究所所长。主要研究领域为植被遥感、通量观测和陆地生态系统碳水循环。已发表SCI论文570余篇，总引用次数为61,000余次，H指数为124（Google Scholar）。现任Remote Sensing of Environment主编，JGR-Biogeosciences副主编、The Innovation国际指导委员会委员、美国通量观测网络科学指导委员会委员、中国科技部《全球变化与应对》重点专项专家组成员、联合国国际可持续发展大数据研究中心国际指导委员会委员。