Wissenschaftler der Universität Lanzhou haben ein neues Modell zur Lichtnutzungseffizienz (eLUE) entwickelt, das eine verbesserte Schätzung der Brutto-Primärproduktion (GPP) in terrestrischen Ökosystemen ermöglicht.

Das innovative und gleichzeitig robuste Modellierungsschema hat das Potenzial, die globalen Schätzungen von GPP durch Fernerkundung signifikant zu verbessern. Dies stellt einen bedeutenden Fortschritt in der ökologischen Forschung dar.

Das Forschungsteam setzt sich aus Experten der Lanzhou-Universität zusammen, unterstützt von internationalen Kollegen aus Japan, Australien und weiteren Ländern. Die Ergebnisse dieser Studie wurden in der Fachzeitschrift IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing veröffentlicht.

Die Netto-Primärproduktion (NPP), die durch die Photosynthese in Ökosystemen entsteht, spielt eine wichtige Rolle für die Ernährungssicherheit, den Kohlenstoffkreislauf und den Klimawandel. Insbesondere ist NPP die größte Komponente innerhalb des globalen Kohlenstoffkreislaufs.

Professor Ma Xuanlong von der Universität Lanzhou betont die Relevanz der präzisen Bewertung des GPP im Kontext des Klimawandels und handelt von den Fortschritten hin zur Kohlenstoffneutralität sowie der Notwendigkeit für ein besseres Verständnis des globalen Kohlenstoffzyklus.

Bestehende Schätzmethoden, die auf Fernerkundung basieren, zeigen erhebliche Unsicherheiten, welche die genaue Erfassung globaler Kohlenstoffbilanzen behindern und somit die Bewertung politischer Maßnahmen erschweren.

Um diese Herausforderungen zu überwinden, hat das Forschungsteam das eindrucksvolle eLUE-Modell entwickelt, das sich auf die Effizienz der Lichtnutzung auf Ökosystemebene konzentriert. Das Modell ist vollständig auf Daten aus der Fernerkundung aufgebaut.

Ma führt aus, dass das Modell durch einfache Parameter, effiziente Berechnungen und handhabbare Fehler überzeugt und als eine neuartige Methode und Werkzeug für die globale Kohlenstoffkreislaufforschung fungiert.

Im Rahmen des Beitrags wird auf FLUXNET verwiesen, ein globales Netzwerk von mikrometeorologischen Turmstandorten, das die Validierung des eLUE-Modells anhand von Daten von 120 weltweit verteilten Standorten unterstützen konnte.

Das neue Modell bietet wichtige technische Unterstützung zur dynamischen Überwachung der Kohlenstoffbindungskapazität der Ökosysteme. Auf dieser Grundlage hat das Team zudem einen umfassenden globalen GPP-Datensatz erstellt, der den Zeitraum von 2001 bis 2024 abdeckt.

Laut Ma unterstützt die neuartige Studie die Simulation des globalen Kohlenstoffzyklus und die Bewertung von Ökosystemen, während sie zugleich eine fundierte wissenschaftliche Grundlage für die Berechnung des Kohlenstoffhaushalts und die Formulierung von Klimagovernance-Strategien liefert.