Este desafío ha llevado al desarrollo del conjunto de datos GPP de respuesta mecanística integral a la luz (CMLR). cuyos detalles han sido publicados en el Journal of Remote Sensing .

Este conjunto de datos, por primera vez, aprovecha la fluorescencia de clorofila (SIF) inducida por el sol, una señal directa emitida por las plantas durante la fotosíntesis, ofreciendo una medición más precisa y directa de la productividad de las plantas a escala global. Los investigadores emplearon un sofisticado modelo de respuesta a la luz ajustado a la escala del dosel para transformar las observaciones SIF de TROPOMI en un conjunto de datos GPP global.

Este método representa un salto sustancial con respecto a los modelos anteriores al integrar señales fisiológicas directas de las plantas, lo que reduce las incertidumbres y mejora la confiabilidad del conjunto de datos en diversas condiciones ambientales y tipos de vegetación.

A través de una validación rigurosa frente a mediciones de GPP basadas en torres, el conjunto de datos CMLR GPP demostró una fuerte correlación y coherencia, lo que demuestra su eficacia para capturar con precisión los patrones espaciales y temporales de la fotosíntesis global.

Liangyun Liu, investigador principal involucrado en el estudio, dijo:"El conjunto de datos CMLR GPP no solo mejora nuestra comprensión de la fotosíntesis global, sino que también sirve como una herramienta crucial para monitorear el ciclo del carbono de la Tierra. Este conjunto de datos es un testimonio del poder de combinar tecnología satelital con investigación ecológica para abordar desafíos ambientales apremiantes."

La creación del conjunto de datos CMLR GPP marca un momento crucial en la investigación ambiental, ya que ofrece información sin precedentes sobre el ciclo del carbono de la Tierra, informa los modelos de cambio climático y ayuda a tomar decisiones políticas sobre la gestión de la tierra y la mitigación del clima.