记者从南京大学获悉，该校科研团队在陆地生态系统碳循环监测领域取得重大突破，成功构建高精度非光合植被遥感观测反演框架，首次绘制出全国陆地非光合植被最大覆盖度时空分布图。
这一成果近日在中国地学领域权威期刊《中国科学：地球科学》发表，为我国碳循环精准监测提供了重要科学依据。
非光合植被是指枯枝、落叶、枯死茎干及植物残体等，虽不进行光合作用，却是陆地生态系统碳库中极其活跃的关键组成部分。
长期以来，由于传统卫星多光谱遥感观测存在谱段局限性，图像中的非光合植被难以被高精度识别，往往被误判为裸露土壤，这一技术瓶颈严重制约了大范围碳汇储量计算的准确性。
论文共同通讯作者、南京大学国际地球系统科学研究所教授田庆久表示，枯枝落叶具有重要的碳汇功能，但在传统观测方法下，其贡献往往被忽视或低估。
大范围精准识别非光合植被并定量评估其对碳通量的贡献，已成为全球碳循环监测领域的重大技术难题。
为破解这一难题，研究团队深入分析光谱特征，发现在750至900纳米的光谱范围内，非光合植被与裸露土壤呈现出明显不同的反射光谱曲线形态。
基于这一发现，团队建立了高精度识别算法，对2016年至2024年中国全境进行了300米分辨率的年度最大非光合植被覆盖度估算。
研究结果显示，全国年平均非光合植被覆盖度峰值约占所有土地面积的37%，并以每年0.14%的速度显著增长，其中大部分增长来源于裸露土壤的转化。
值得关注的是，半干旱至半湿润区域成为非光合植被分布的高值区和快速增长区，增速高达0.75%。
进一步分析表明，季度气温和降水是影响非光合植被空间变化的主导因素。
这项研究的重要意义不仅在于技术突破，更在于揭示了非光合植被在调节地表能量平衡和土壤碳封存中日益重要的作用。
田庆久指出，该研究填补了我国大范围非光合植被动态监测估算的空白，对于精准评估不同气候区陆地生态系统的抗逆性及碳循环反馈机制具有重要价值。
从应用前景看，这一成果将为我国制定更加精准的碳达峰碳中和政策提供科学支撑。
通过准确识别和量化非光合植被的碳汇贡献，有助于完善国家碳排放核算体系，提升碳汇监测的科学性和准确性。
同时，该技术框架也为全球气候变化研究和生态系统管理提供了新的技术手段。
随着全球气候变化加剧，精准监测陆地生态系统的碳循环机制显得愈发重要。
南京大学的这一突破性研究，不仅为我国生态文明建设提供了技术保障，也为全球碳治理贡献了中国智慧。
未来，如何将这一成果应用于更广泛的生态保护和气候应对策略中，将是科学界和政策制定者共同面临的课题。